作者：由曦
来源：央行观察
如何构建大数据时代的生产关系？是今天摆在包括Facebook在内所有企业面前的一道难题。
1,“用户同意了吗？”
2003年一个秋天的晚上，一个名叫Facemash的小型网站出现在哈佛大学的科克兰公寓中，19岁的扎克伯格编利用在线电话簿，把9栋宿舍学生的头像“拖拽”到网上，让学生们从随机配对的两张两张照片中投票选出“更性感的”照片，这个网站深受扎克伯格的同学们的欢迎，也引起了极大的争议。哈佛大学指责扎克伯格未经允许发表照片的行为侵害了同学的肖像权和隐私权，这一度使得扎克伯格陷入了困境。
然而，当时的扎克伯格恐怕不会想到，这个恶作剧式的尝试，竟在后来萌发出了一个用户超过20亿、市值近5000亿美元的全球独角兽公司；当然，他也一定料想不到，10几年后，他的公司再一次因为用户数据隐私权的问题而广受争议。
电影社交网络片段
2016年美国大选期间，一家名叫剑桥分析（CambridgeAnalytica）的大数据公司，利用5000万Facebook用户数据，在模型算法的帮助下，通过精准投放广告为特朗普助选，而与此同时，数百个似乎源自俄罗斯的虚假Facebook帐号和页面购买了价值10万美元的政治广告，此事一经披露，因为竞选期间在宣传虚假新闻和其他误导信息中所扮演的角色，扎克伯格和Facebook遇到了创业以来最大的公关危机。
一时间股价大跌、舆论哗然，特斯拉创始人埃隆·马斯克、WhatsApp联合创始人布莱恩·阿克顿等名人相继表示卸载Facebook，。扎克伯格本人也迎来了美国国会的听证。
在4月10日举行的听证会上，扎克伯格强调了Facebook工具属性，在历数Facebook给人带来的美好的同时，他也承认，Facebook在阻止人们用它做恶时做得还远远不够，公司没有从一个更宽广的维度审视自己的责任。
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扎克伯格被国会质询片段
“那是一个巨大的错误，是我的错误，对不起”，听证会刚一开场，扎克伯格就首先道歉。
随后的数小时，扎克伯格回答了各种各样的质询，最核心的焦点却体现在下面这段对话中：
“基本的问题是，Facebook在收集用户信息，将他们的信息发给特定机构时，是否应该先征得用户的同意？”，民主党籍伊利诺伊州参议员迪克·德宾问道。
“是的，参议员先生，我认为每个人都应该能够控制他的信息如何被使用”，扎克伯格如此回答。
2,点赞的秘密
事实却并非如此。
就像十五年前，扎克伯格没有经过哈佛女生的同意就拖拽她们的照片进行对比一样，今天Facebook上的用户数据也在用户不知情的情况下，被研究、被使用、被窥探。
剑桥分析是一家美国咨询公司，这家公司曾在2016年的总统大选中为特朗普助选。他们在未经Facebook用户同意的情况下，收集了5000多万用户的信息，利用其建立起了自己的行为模型，从而在不同的政治活动中瞄准潜在投票者。
通过对用户数据进行计算，剑桥分析公司可以清晰的反映出用户到底是怎样的存在。如果你看过《纽约时报》的文章《你在Facebook上点的“赞”是如何被人利用的》，你一定会惊讶于现在大数据的对你透彻了解，而你对于这一切，几乎毫无察觉。
作为一位Facebook的用户，你可能会知道，当你在美国明星卡戴珊的主页上点过“赞”，或者可能只是你想在自己的新闻推送中看到关于她的新闻，营销人员就会根据你对她的兴趣而向你投放定向广告，但你可能并不清楚的是，研究人员已经弄清了你对卡戴珊的兴趣如何与某些性格特征相关联，比如你有多么外向（非常外向）、有多么严谨（比大多数人都严谨），以及思想有多开放（只是有点开放）。一旦把你对卡戴珊的喜爱和你在Facebook上显示出的其他兴趣相关联，研究人员相信，他们的算法就能比你的爱人更精准地预测出你政治观点的细微差别。
剑桥公司根据斯坦福大学及剑桥大学心理测量中心研究人员进行的研究调整了自己的性格建模方法。该研究依赖于Facebook一款名叫myPersonality（我的性格）的应用收集来的数据，这是一套由心理测量中心开发的100问小测验，可测评一个人的开放性(openness)、严谨性(conscientiousness)、外向性(extroversion)、宜人性(agreeableness)和神经质(neuroticism)，这些特征常被学术界以缩写“OCEAN”指代。
许多通过myPersonality接受测试的受试者都同意授权该应用访问其个人及其好友的Facebook资料数据——当时Facebook还允许这么做。这使研究人员得以对测试结果——OCEAN数值得分——及用户的Facebook“点赞”进行交叉对照，并根据他们在两者之间找到的关联建模。有了这个模型，研究人员往往只需一张他们的“点赞”清单，就能精准预测后续用户的性格，不需再进行100题测试。
《纽约时报》称，根据3.2万多名接受该模型以及一两位好友评估的参与者的样本，研究人员发现，通过分析仅仅10个点赞得出的模型比同事的评估更准确。对70个点赞的分析比朋友或室友的评估更准确；对150个点赞的分析比家庭成员的判断更准确；对300个点赞的分析比配偶的判断更准确。
这种仅仅看300个赞，就能比配偶预测性格还准备的模型，尤其擅长“预测物品使用、政治态度和身体健康状况等生活结果”。
“我们帮你找到投票人并催促他们行动，”剑桥分析公司在其网站上如此宣称，而他们确实也被认为在促使特朗普当选上起到了推波助澜的作用。
3,中国的现状
在听证会上，一位阿拉斯加州参议员问扎克伯格，“从校园寝室的小网站，发展到现在的跨国公司，这样的故事只能发生在美国吧，你同意吗？你在中国做不到这些，对吗”，扎克伯格想了想说，“参议员，我知道中国也有一些互联网巨头”。
的确，今天的中国也有很多互联网巨头，而他们面临着与Facebook一样的问题，和美国的同行一样，他们还没有充分重视用户的数据隐私权。
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李彦宏在中国发展高层论坛上关于数据隐私的表态
媒体的曲解曾一度令他备受争议
车宁是北京市网络法学研究会理事，他供职于某大型商业银行，从事前沿创新与风控合规工作多年。业务开展的需要、法学教育的背景，加上日趋严格的监管压力，让他一直关注着数据隐私保护的问题。用他的话说，虽然业内一直有客户移转隐私权利换取产品服务、尤其是个性化定制化服务的“潜规则”，但在法律法规、行业标准渐趋完备和信息收集维度、强度持续扩展的客观情形下，事实性的、所谓“默认”的交易安排注定是不稳定的。
车宁指出，我国当下并没有专门的、涉及个人、企业数据权利界定及保护的成文法律，目前仍是九龙治水式的、分散于民事、行政、刑事等多个部门的规制体系，其中最具标志意义的是2017年生效的《网络安全法》及“两高”《关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》。两者共同构成了涉及定罪量刑、法律适用、举证责任等方方面面完整的规范体系，事实上塑造了我国区别于欧盟、美国的独特模式，其调整主体广、入刑门槛低、适用刑罚严的特色非常突出，且兼及单位犯罪和个人犯罪，需要特别引起重视。
尽管法律已有规定，但是法律的执行却步履蹒跚。
2018年4月4日，32岁的北京艺术家邓玉峰，在武汉的一家博物馆做了一个特殊的展览，在这场名为“34.6万武汉公民的秘密”的展览中，他用一种特殊的溶液，将印有这些人姓名、性别、电话号码、网购记录、旅行日程和车牌号码等信息的纸张，整齐地挂在一面墙上，参观者只有在特殊的光源下才能看到相关信息，邓玉峰对关键的身份细节被进行了模糊化处理。
办这个展览，邓玉峰就是为了引起公众对于数据隐私权的重视。六个月前，邓玉峰开始利用QQ联系这些信息的卖家，他总共花了约合5000元人民币，获取每一个人的信息成本只略高于一分钱。
邓玉峰的展览
个人信息如此廉价。用户的隐私数据可以卖钱，而且可以不止一次的重复卖钱，虽然国家可以通过严刑峻法来整肃规范，但是如果没有找到问题根源的话，很可能只是指标而不治本。
问题的根源在数据的生产关系没有理清。当用户数据隐私权属并不清晰时，一定会发生“公地悲剧”，针对数据的“巧取豪夺”将不可避免，这个领域必将是一片弱肉强食的黑暗森林，换句话说，我们虽然已经进入了数据时代，但是并没有建立起数据时代的生产关系。
实体经济中的原油生产贸易有清晰的产权关系，但是在虚拟世界，作为大数据时代生产原材料的用户数据隐私，到底属于谁呢？
这个问题比较复杂。
在一个典型的数据生产关系的链条中，通常包括数据生产方、数据使用者，数据生产方因为自身提供的服务而得以沉淀用户的数据，并对用户的数据进行建模分析，开发出相应的数据产品，在这个过程中，数据生产方要消耗大量的数据存储资源，投入大量的成本，但是在目前的很多互联网免费服务中，数据生产方并没有直接从用户身上收费，他们通过用户数据来生成广告类的产品，让广告主替用户付钱。
这就是今天人们熟知的“眼球经济”，平台通过产品、内容和服务吸引用户的注意，在用户将时间投入其中时，平台就能够从广告主那里收取费用，换句话说，如果想要免费获得我的服务，你就用眼球来换，而看什么东西用户并不能决定。
像Facebook这样的平台，核心的商业模式就是根据用户的喜好和浏览精准投放广告。Facebook的2017年年报显示，在其约407亿美元的收入中，广告收入为399亿美元，占到了收入总额的98%。（见下图）
Facebook的“广告收入"与"支付和其他收入”的占比图
不仅Facebook，广告模式也是百度、阿里巴巴等互联网企业营收的关键。从这个角度来看，扎克伯格在华盛顿国会山上面临的问题，同样拷问着中国的政府、商界和普罗大众。
4,构建数据时代生产关系
在调取用户数据的时候，以用户知情同意为前提，这不仅仅是对于用户数据隐私权的尊重和保护，更是一种从用户角度出发的思维，在这种思维下，商业的竞争格局将发生巨大的变化。
在扎克伯格的听证会上，一名参议员就转述了Facebook一位高管的建议，给予用户选择权，要免费使用Facebook的服务，你就需要看广告，不想看广告，你就需要付费。如果再做的细致一些的话，Facebook可以事先征询用户的意见，让用户选择他想要看的广告类别，通过用户同意的方式，来授权Facebook和数据使用者。
但这种安排还是限于单一中心化的平台上，而上述通过区块链的权证解决方案则有望在保护用户数据隐私权的前提下，打通数据流通的死结，数字确权证书这就好像交在用户手里的一把钥匙，用户的隐私数据可能放在了各个房间里，如果别人想要看你的数据的话，需要经过你的同意，你只有给他钥匙他才能去你的房间里开门看。
在这个过程中，数据使用方并不关心用户具体的数据。比如，阳光保险对于用户张三、李四血压数值并不关心，他们更在意通过这些数值所输出的对保险有意义的结果，或者说他们看重的是，将这些数值代入公式所计算出的结果。事实上，这也是大多数据使用方所关心的，这就避免了直接查看用户数据可能造成的数据泄露。
在我写《蚂蚁金服：科技金融独角兽的崛起》一书时，我深刻体会到了最终用户、提升用户体验对于公司发展的重要作用，在该书的封面上，我曾用三个短语概括蚂蚁金服的成功秘诀，分别是“用户第一、价值观主导、用业务锤炼组织”。其中，“用户第一”是最重要的。
对于企业来说，“用户第一”绝不是嘴上说说，而真的要在产品设计和商业实践中下苦功夫。余额宝就是一个显著的例子，2013年，支付宝将本来可以留给自己的备付金利息让渡给了客户，从而诞生出这样一个跨时代的互联网金融产品，打开了蚂蚁金服从支付向金融转型的大门，开启了一个今天估值1500亿美元公司的序幕。
当时，中国的商业银行不是没有能力做同样的事情，但是在当时的市场环境下，存款人对于利息还没有那么敏感，于是银行陷入了“集体的沉默”，低息存款是银行最重要的资源，没有人愿意将这部分利益让渡出去。然而，商业竞争的魅力就在于此，它内在的原动力是一种可敬畏的能量，这种能量自发地寻找可以不断提升用户价值的那个点，找到以后，总有创新者在这个点上倾斜投入战略资源，从而获取用户，衍生出其他商业价值。
在有了像余额宝这样的货币市场基金之后，银行就变得很被动，既最终不得不依然让渡这部分利益，也一定程度上失去了客户的粘性，虽然各家银行后来也跟进了类似产品，但是最早的先发红利已经失去，在这个事情上，银行的“集体沉默”在一段时间内是市场理性的，然而，这种理性的平衡总有可能被新入局者所打破。
同样的，在用户数据隐私权利已经成为核心生产资料的情况下，谁能最先意识到这个问题，谁能最先从用户的角度思考，谁能最先以开放、共享的心态看待问题，谁能设计出有的机制并首先践行，谁就有可能获得发展的先机。
如果我们顺着这个思路考虑下去的话，这种对用户数据产权的确认和保护，所带来的绝不是颠覆、革命和破坏，而是有序的结构重塑，任何一个有生命力的系统要想持续的发展，都需具备两个要素，一是能量、二是结构，如果用这个框架来分析的话，我们发现，人们对于数据的需求是那样强烈，这个欲望所带来的能量是无穷无尽的，目前缺的就是有序的结构，而苏文力的这个基于区块链上的数据证书的方案，在保护用户隐私的前提下，照顾到数据生产方的现存利益的同时，又考虑到了数据使用者的利益。
在这种方案下，互联网巨头们依然有巨大的竞争优势，因为他们某种程度上掌握了上游的数据资源优势，然而，这种优势不是排他的，它要想更好的利用这种优势，首先要提供更好的服务，只有这样它才可能沉淀用户数据，其次它要更开放的分享数据，只有这些它才不会被排除在系统之外，这个机制天然的会导致一个蓬勃发展的数字生态。
因此，在尊重既往的前提下，这个方案确立了大数据条件下的生产关系，它的意义不亚于西方历史上对于私有财产权的确认和保护。如果你熟知在私有产权被确立后，经济获得多持久的发展，也许你就能够理解在数字产权确认的情况下，我们可能会拥有多么美好的未来。
小扎，你觉得这个主意好吗？
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