◎于 躍

◎王慶華

（吉林大學 行政學院，吉林長春130012）

大數據的特質及其安全和信用風險

◎于 躍

◎王慶華

（吉林大學 行政學院，吉林長春130012）

大數據已成為國家基礎性戰(zhàn)略資源，納入國家行動計劃。大數據之“特質”，體現(xiàn)在“5V”+“5S”上，即擁有大體量（Volumes）、大品種（Variety）、大速度（Velocity）、大真實（Veracity）、大價值（Value）、大范圍（Scope）、大結構（Structure）、大存儲（Storage）、大策略（Strategy）、大靈魂（Spirit）等方面。認清大數據之十大特質，了解其中潛藏的或可能引發(fā)的諸多安全和信用風險，對引領大數據健康有序發(fā)展十分重要。

政府管理；電子政府；互聯(lián)網；大數據；安全風險；信用風險

隨著大數據時代的開啟，大數據話題被廣泛傳播，大數據思維被大肆渲染，大數據技術被一再推介，加之大數據已成為國家基礎性戰(zhàn)略資源，大數據挖掘和利用能力也被認為是大數據時代一國競爭力的重要來源和關鍵內容，使得研究大數據漸成學界和業(yè)界的熱點，追隨大數據也被政府納入國家行動計劃。其實，大數據之“大”，不只限于專家們早已解說的“5V”，即擁有大體量（Volumes）、大品種（Variety）、大速度（Velocity）、大真實（Veracity）和大價值（Value）等特質；它還體現(xiàn)在本文所闡釋的“5S”上，即擁有大范圍（Scope）、大結構（Structure）、大存儲（Storage）、大策略（Strategy）和大靈魂（Spirit）等特質?！?V”體現(xiàn)的主要是優(yōu)勢和機遇，“5S”展現(xiàn)的更多是難題和挑戰(zhàn)，但不可否認的嚴峻現(xiàn)實是，無論哪一種特質，都潛藏著安全風險，都可能引發(fā)信用危機。鑒于在問題開始顯現(xiàn)而具體解決思路和方法還不很明朗的情況下，提出問題、分析問題比解決問題更重要，本文旨在揭示大數據的十大特質及其潛藏的或可能引發(fā)的安全和信用風險，提請人們重視，而把這些問題的解決留待多領域專家去研究。

一、大數據之“大”在于其大體量（Volumes）

大數據的特質首先表現(xiàn)在其體量或容量大，大到在可承受的時間范圍內用常規(guī)的軟件工具無法捕捉、管理和處理的程度。以中國為例，2013年產生的數據問題超過0.8ZB，是2012年的兩倍，相當于2009年全球數據總量。預計到2020年，產生的數據總量將超過8.5ZB，相當于2013年的10倍［1］。中國網民現(xiàn)已超過6.68億人，如此大規(guī)模的網民每天上網產生的數據也足夠龐大。這些數字提醒我們，無論是在現(xiàn)在還是未來，政府都必須面對海量數據所帶來的沖擊，要么駕馭它，要么被它淹沒，不可能置身其外。

大數據因其體量大而更趨全面，其自身優(yōu)勢是十分明顯的。首先，誰掌握了大數據，誰就可以彌補以往只能依靠抽樣數據、局部數據、片面數據、理論假設和實踐經驗進行管理和決策的缺陷，且可依此預測趨勢和贏得先機，此為其優(yōu)勢和機遇所在。但是，利用優(yōu)勢和贏得機遇靠的主要是大數據技術實力，鑒于缺乏高素質專業(yè)技術人才且現(xiàn)有人員培訓不足的政府是不可能具備這樣的技術實力的，因此，政府尋找專業(yè)化的合作伙伴成為必然選擇，由此，合作伙伴在與政府的長期合作中自然“合理”地擁有了政府的大數據，再加上其日積月累沉淀的商業(yè)數據，其數據資產擁有量將遠勝同行業(yè)對手，甚至會超過政府，政府在向其購買數據服務，依靠其資源和能力挖掘、分析數據的過程中，其信用亦會成為政府大數據安全風險的關鍵掣肘因素。其次，因為大數據的全面，包容了來自各種正規(guī)的、非正規(guī)的渠道的各類數據，這些來源廣泛、渠道眾多、日積月累形成的大數據本是出于不同目的、立場、能力沉淀的結果，其中也有相當多的數據是企業(yè)出于商業(yè)目的以隱密搜集、近零成本、漠視所有者權利的方式得到的，這些獲取渠道和取用方式注定了大數據中真實與虛假混雜、歷史與現(xiàn)實不同，即質量不一、時效參差。包容、超脫的結果，是在原有社會隱私權規(guī)則體系不再奏效而數據安全保護方面的法律法規(guī)又不健全的大數據時代，數據占有者極易操控和利用其所擁有的大數據，為謀求私利而泄露數據貢獻者的隱私，侵害其信息權利，甚至危及社會安全和政府信用。如超過6.68億的網民利用各類搜索引擎查找某類信息或利用電子郵件等通信工具聯(lián)系某人之后，雖可利用安全工具軟件清除自己電腦的上網痕跡及相關信息，但卻無從消除甚至知曉搜索引擎或網絡運營商是否有意無意中存下了這些記錄。而實際上，搜索引擎所有者和網絡運營商正是憑借這些記錄采集大數據，成為大數據實際的占有者。待大數據累積達成一定規(guī)模之后，大數據占有者就可以借此累積龐大的數據資產，并從中獲利，而其中蘊含的泄露網民個人隱私和侵犯網民信息權利的風險遠超想象，需要政府采取嚴格的管理措施來保護數據質量和數據安全，對違法違規(guī)者造成的影響進行風險控制和嚴格管制。如果政府做不到，違法違規(guī)者會進一步侵害國家安全和社會權益，安全風險將更難掌控。

需要警惕的是，大數據的全面是相對的，真正全面、相對全面和以為全面畢竟不同，何況還有大量的干擾性數據混雜其間，所以政府在利用大數據進行管理和決策時既需要依賴機器和技術，也需要人的深刻的洞察能力和合作溝通能力。此外，究竟數據量級達到何種規(guī)模才算完整，至今也沒有定論，在這種情況下，政府在利用大數據進行社會管理、公共服務和科學決策時，就必須同時考慮傳統(tǒng)數據的利用，以規(guī)避數據不完整可能帶來的風險，維護政府信息信用。

二、大數據之“大”在于其大品種（Variety）

大數據之大品種，既體現(xiàn)在大數據可以聚集采集自以往難以企及的領域、層次和深度的數據，創(chuàng)造前所未有的量化維度，增強其多樣性、系統(tǒng)性和相關性；體現(xiàn)在大數據的貢獻者們來自不同社會階層、不同地域，代表不同利益群體或利益集團的數據貢獻者們主動傳播、分享、交換的各類數據，賦予大數據以代表性、傾向性和復雜性；也體現(xiàn)在呈現(xiàn)文字、圖片、音頻、視頻、互動、三維等多種不同形態(tài)的數據多樣性。更多的數據采集與貢獻成就了大數據的多樣性類別特質，即增多了數據獲取的渠道，放大了數據內容的范圍，增加了數據理解的深度，呈現(xiàn)出數據的不同類別。當然，在渠道、范圍、深度、類別擴展的同時，新的安全和信用風險也不期而至。以手機用戶數據為例，如今，用戶個人成為數據產生的主要來源，移動運營商或服務提供商能夠全面、準確、及時地獲取其所有移動用戶每時每刻的方位、聯(lián)系號碼和短信內容等用戶信息，并可通過大數據分析推斷出每個用戶的行動軌跡、行為規(guī)律、興趣偏好以及關系網絡，而用戶在將其位置、行為、文字、視頻、圖片信息在內的真實數據提供給移動運營商和服務提供商以獲取更有針對性的、更好的信息化服務的同時，也極大地增加了暴露手機用戶的個人隱私的風險，給其帶來不同程度的安全隱患，也給移動運營商和服務提供商自身帶來了信用風險。再以貢獻者們?yōu)槔?，由于他們受教育程度不同，代表利益不同，認知水平不同，判斷能力不同，所提供的數據雖種類多樣，但客觀性、真實性和準確性參差不齊，所以，要獲得可靠數據，最大的挑戰(zhàn)在于數據整合，提高數據質量的關鍵在于在整合數據中融入更多的民主、參與、理性和合作，否則大品種就會成為大雜燴，弱能力極易導致大危機。當然，大品種蘊藏的安全和信用風險，是可以通過進一步擴大大數據的規(guī)模，增加大數據的流動性和分享性，進一步推動數據的開放，以及施以評估手段等方式來解決的。這一切需要政府做出實質性努力，加以行政性推動。

三、大數據之“大”在于其大速度（Velocity）

如果按現(xiàn)在存儲容量每年以40%的增長速度計算，到2017年需要存儲的數據量會大于存儲設備的總容量，且預計到2020年全球數據總量將超過40ZB［2］，這說明大數據產量增長的高速度。此外，大數據之大體量和大品種的優(yōu)勢發(fā)揮，以及大數據的價值利用，取決于大數據技術的大速度，如今大數據技術的能量已達到幾秒鐘能處理上億次數據的速度，這是在數據爆炸式增長和新數據不斷涌現(xiàn)的情勢下快速獲取有價值信息的必備條件。在傳統(tǒng)的決策模式下，更多的決策依賴于內部數據，互聯(lián)網的出現(xiàn)使得數據流動起來，數據在流動的過程中得以增值，而大數據應用的需求，又對數據的流動速度提出了新的要求，割裂的、孤立的、靜態(tài)的數據只會讓決策者陷落到自己設置的“信息孤島”中去。唯賴大速度，方能使大數據實現(xiàn)實時處理并得到有效利用，進而容忍其大真實，去冗降噪，實現(xiàn)其大價值。否則，大體量和大品種的數據不但不能成就大數據的優(yōu)勢，反而會變成大數據的拖累。此外，促進大數據突破性發(fā)展的關鍵在于解決數據的獲取性和流動性問題。而對于這兩個問題的解決，首先需要解決數據的獲取速度和流動速度問題，因為它們決定著數據的價值、意義、時效性、響應性，關系到用戶的體驗感、成就感和滿意度。可見，如果數據獲取和流動速度低下，大數據的效用將大打折扣，人類處理更多數據的機會、條件和能力將受到限制。同時，對于政府來說，大規(guī)模的、高速流動的數據很難被完全清洗或攔截，數據的高速流動帶來了更多數據的跨境遷移，未來有可能會有越來越多的涉及安全的數據將被存儲在世界各地的云數據中心，這些是對政府應對大數據的能力的考驗，美國的“棱鏡事件”已經為我們敲響了警鐘。所以對政府來說，如何促進自身以及全社會的數據的流動，在獲取更大價值的同時，保證秘密數據的安全性，管理好數據的跨境流動，是大數據時代賦予政府的重要使命。

四、大數據之“大”在于其大真實（Veracity）

大真實是由美國快捷藥方公司（Express Scripts）的首席數據官（CDO）Inderpal Bhandar在波士頓大數據創(chuàng)新高峰會（Big Data Innovation Summit）上首次提出的。大數據的大真實指的并不是數據本身的真實性，而是在數據分析中應注意分析并過濾數據中有偏差、偽造、異常的部分，防止這些差異數據破壞數據系統(tǒng)的準確性，進而影響決策。大數據對于數據真實性的寬容度遠高于傳統(tǒng)數據，這使得人們得以擺脫過度依賴數據精確性的羈絆，大真實的數據觀念由此確立。依賴這種“要效率不要絕對精確，要相關不要因果”［3］的大真實，一方面，降低了數據真實性的門檻，導致數據形態(tài)的改變，即允許數據以不完美、不真實、大混雜的形態(tài)進入數據系統(tǒng)；另一方面，即時數據如此之多，累積起海量數據，建構起相關關系，如輔以適當的數學算法模型，完全能夠利用數據挖掘算法識別出數據的真實性，幫助用戶掌握事物的大體狀況和預測其可能的發(fā)展方向。如此一來，大數據得以強大，相關關系更近真相。但無奈的是，“在廣泛流行的技術的幫助下，遺忘已經變成了例外，而記憶卻成了常態(tài)”［4］6。喪失遺忘能力導致的后果是，有關數據貢獻者的隱私和信用等數據所有者不情愿保留的大真實數據被長久地保存下來，甚至保存時間比我們的壽命還要長，這類記憶后果需要數據貢獻者余生來承受。例如，加拿大心理咨詢師費爾德瑪就因為他在2001年為一本交叉學科雜志所寫的文章中提到自己在20世紀60年代曾服用過致幻劑，就在穿過美國與加拿大邊境時被扣留了4個小時，被告知不準再進入美國境內。他從來沒預料到，他在那樣一本晦澀雜志上發(fā)表的文章，居然能在全球化的網絡上如此容易地被找到，使自己成為數字化記憶的受害者，不得不為過去快40年了的錯事買單［4］8。由此，大數據的適時清洗、遺忘機制以及共同存儲期限的設定，亦應成為政府履行保護公民隱私和信用安全職責的一部分，因為學會遺忘和懂得寬恕畢竟是人類所需要的。

還以移動運營商為例，他們有出于商業(yè)利益出賣手機用戶隱私信息的主觀性可能和客觀性可行。目前，中國擁有超過12.29億部手機，其每天新增的數據量可謂龐大，鑒于這些大數據包含大量牽涉行為主體隱私、相關關系、安全和信用的信息，只要大數據占有者利用數據分析系統(tǒng)對相關數據進行綜合分析并建立關聯(lián)，即可依據用戶手機號碼、聯(lián)系號碼、短信線索等盡數掌握數據貢獻者的一舉一動，分析出其行為習慣、興趣偏好，并對其進行定位。而利用哪些數據，使用其中哪些成分，用于何種用途，輸送給何類組織或個人，以及采取怎樣的數據模型加以運用等都是由大數據占有者決定的，相關約束機制幾近闕如。可見，在信息安全體系還不健全、國家信用體系尚未建立、大數據占有者的行為難以規(guī)范的現(xiàn)實條件下，出于自身利益需求和商業(yè)競爭目的而泄露數據貢獻者隱私的風險難以避免，安全和信用問題可能時時發(fā)生，如果政府不能制定相關政策保護公民免受監(jiān)視與記憶的傷害，不能采取有效措施打擊侵權行為和控制安全風險，不僅手機用戶利益和財產受損，政府權威和國家形象也必定深受影響。因此，政府需要教育公民在網上謹慎言行，注意自我保護。此外，大真實畢竟不是真真實，倘若真實數據不被認同，錯誤數據擅加利用，無論是對公民隱私和權利，還是對政府管理和決策，其負面影響都將是致命性的打擊，由此可能引致的社會政治和經濟秩序的混亂也是需要警惕的。

五、大數據之“大”在于其大價值（Value）

在大數據時代，數據已經具備商品或資產屬性，可以像其他商品或資產一樣進行買賣與交換，只是“從對數據的交易、記錄到對數據的分析、比較、提煉、再分析”［5］等一系列證析過程的轉化成就了大數據之大價值。大價值的優(yōu)勢具體體現(xiàn)為其大用途，緣其“有用”。據已有研究成果，大數據的有用性體現(xiàn)在以下方面：它作為巨大的經濟商品或資產，不會因為共享而缺損，卻可通過復用而增值，產生效益；它作為得力的數據資源，可以提供更多數據和相關關系，助力人們高效獲取有用數據，輔助管理和決策；它作為有力的思維工具，能擴展人的數據分析能力，使精英人士和普通公眾平等共享數據，并從中獲取利益和創(chuàng)造價值。無疑，作為全球人口、市場和計算設備保有量的大國，中國是數據大國，也理應成為數據強國，以依賴所擁有的巨大的數據資產創(chuàng)造巨大的商業(yè)機會。然而，盡管技術專家們保證大數據能幫助組織在適當的時機做出正確決策，但由于大數據分析處理中存在諸多不可知因素，如數據價值密度低的問題，以及大數據的價值會隨著時間推移發(fā)生變化等，其決策風險仍是難以預料的。何況，數據貢獻者要維護自身權益，保護自身安全；數據占有者要深挖數據價值，爭取更大利益；而數據使用者則希望高質高效地共享數據，謀求最大價值。諸如此類的利益訴求和目標追求，使得必須保證大數據應用的公正公開以及維護數據所有者的隱私安全成為利益相關方的普適規(guī)則和共同選擇，而這些都需要政府的努力。當然，利益相關方技術上的不平等，蘊藏著技術強勢方產生數據獨裁的風險；而利益相關方經濟上的不平等，意味著其享用帶寬和使用數據頻率必有差距，數字鴻溝會帶來信用風險。為公平、公正地發(fā)揮大數據的大價值，大數據建設和運營中的民主與法治、分權與制衡、自由與約束、資費與效益等也急需政府勤勉運籌。

六、大數據之“大”在于其大范圍（Scope）

我們知道，大數據的數據量是空前巨大的，但隨著大數據應用的深入，大數據的準入門檻在逐步降低，大數據的大范圍打破了原有數據間不同類型、不同來源的邊界，讓一個個“信息孤島”之間的數據合縱連橫，所以大范圍無疑是重要的，因為大范圍必然涉及更多數據，可以惠及更多用戶。但大范圍同時又是困難的，因為大范圍和大用戶必然要求大服務，而大服務也可能帶來大麻煩。面對現(xiàn)在日益龐大的數據量，我們可以不考慮數據的邊界有多大，但不能不限定數據的應用邊界在哪里。大范圍導致的大服務，必然反映在數據手段的大規(guī)模應用上。以中國為例，規(guī)模超6.68億的網民每天使用電腦上網產生的數據可謂大規(guī)模。當網民利用各類搜索引擎查找某類信息或利用電子郵件等通信工具聯(lián)系某人之后，雖可利用安全工具軟件清除掉電腦的上網痕跡及相關信息，但卻無法避免搜索引擎所有者或網絡運營商存下這些信息，借此建立起網民間的相關關系，也無從知曉甚至獲取搜索引擎所有者或網絡運營商所存儲的大量隱私記錄，這些記錄極有可能涉及網民的宗教信仰、興趣愛好、行為習慣、家庭關系等隱私信息，成為利益相關者利用和攻擊用戶的“槍械”。正如槍械設計師卡拉什尼科夫所言，“槍械是無罪的，有罪的是扣動扳機的人”［6］，不受限制的大數據應用將會帶來無法估量的隱私侵害，大數據的應用邊界就是大數據服務的隱私底線。搜索引擎所有者和網絡運營商借此采集加工成大數據，成為大數據占有者，進而操控這些“槍械”謀取利益。如通過分析用戶心理狀況和從眾心理等對網絡用戶日常購物行為進行引導就可進行有效的商品營銷。但搜索引擎所有者或網絡運營商是否對其中的隱私數據擅自利用，可否對網民人身安全造成損害，以及由此導致的安全和信用風險，是網民依靠一己力量所無法規(guī)避的，需要政府清潔網絡環(huán)境和構建信用體系加以規(guī)范。以塔吉特百貨為例：在美國，公民的出生記錄是公開數據，所以如何吸引新生兒家庭消費成為每一家零售商的重要項目。塔吉特百貨（Target）的顧客數據分析部（Guest Data&Analytical Services）為搶占消費潛力巨大的客戶群體建立了一個數據模型，可以及早地將孕期客戶從客戶群體中分離出來，搶占客戶資源，進行有針對性的產品推送。而一位美國的父親也正是因為這種類型的產品推送意外地得知自己16歲的女兒懷孕的消息。從商家的角度來看，這是一次利用大數據精準營銷的典型案例，而從用戶角度來看，這可以看作一次大數據應用越界而造成的隱私侵害。所以，從這樣一個商業(yè)化的大數據應用也可以衍生出一種基于隱私保護的大數據服務。

七、大數據之“大”在于其大結構（Structure）

大數據的大結構指的是大數據涵蓋結構復雜、種類多樣、規(guī)模很大的結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。以往計算機處理的數據通常是事先定義好的、以表格形式保存的結構化數據，而如今互聯(lián)網上流動的和遍及各個角落的傳感器產生的大多是半結構化、非結構化數據。大數據應用的出現(xiàn)，使得原本埋藏在郵件、文檔、網頁、社交媒體、感知數據之中的文本、音頻、圖片、視頻、模擬信號等非結構化數據可以得到更有效的利用，非結構化數據已逐漸成為大數據的代名詞。IDC（Internet Data Center，互聯(lián)網數據中心）在2010年的一份研究報告中就曾顯示：從數據總量來看，當前的企業(yè)數據，其中有超過80%的數據是非結構化數據，并預計在2012年，非結構化數據將占整個互聯(lián)網數據的75%以上；從數據增量來看，2010年全球結構化數據增長速度約為32%，而非結構化數據增速則高達63%，且非結構化數據中50%—75%的數據都來自人際交互［7］。信息技術的不斷發(fā)展，使得以往難以企及的數據，變得便于采集和存儲?！按髷祿^(qū)別于傳統(tǒng)數據處理最大的不同就是重點關注非結構化信息，大數據關注包含大量細節(jié)信息的非結構化數據”［8］。這種混雜性的數據結構不僅顯示出大數據之搜集范圍大、加工程度不一、表現(xiàn)形式不規(guī)則，還表現(xiàn)為其來源廣泛、性質復雜、變量眾多、變化經常。在這種情形下，既然精確性已不能夠獲得，索性降低精確度門檻，包容并承認其混雜性；既然因果關系太過復雜，暫且放棄因果追究，轉而發(fā)現(xiàn)相關關系。至于承認與發(fā)現(xiàn)是否可靠，能否安全，有否信用，也不予追究查證，唯信龐大數據足以覆蓋一切真實，這對整體全局敘事而言也許適合，但對個體局部求證而言，顯然有失公允，凸顯出對個人安全和信用的損害。

八、大數據之“大”在于其大存儲（Storage）

爆炸式增長的數據，對數據的采集速度和采集能力提出了新的挑戰(zhàn)，采集的海量數據又使得數據存儲系統(tǒng)需要具備更強大的數據存儲空間、付出更大的存儲成本。大存儲是大數據帶來的大挑戰(zhàn)。大數據需要低成本、高效率的大存儲，云計算因具此優(yōu)勢的數據存儲、分享和挖掘手段而被選用。云計算環(huán)境搭建有三條路徑：公用云、專有云和混合云。其中，公用云一般由第三方運行，在信息安全方面需要承擔相對較大的風險；專有云由自身擁有，降低了安全風險，但信用風險升高了；混合云雖可規(guī)避兩者短處，但極有可能出現(xiàn)兩者長處無法施展而短處卻共同存在的情況［9］?？梢?，無論采取哪種路徑，安全和信用風險都相伴而行。目前，“互聯(lián)網+各行各業(yè)”仰賴的新基礎設施就包括“云、網、端”［10］，這使得各行各業(yè)運作涉及的網絡、設備和人更多，安全和信用風險增大。而當人類越來越需要依賴云計算，就得時時處處與云服務商打交道，包括用戶要調用和處理自己存儲于云中的大數據都得向云服務商申請、付費并接受應用裁決。伴隨著云計算的迅速普及和各行各業(yè)數據資產保存和利用意識的持續(xù)增強，數據所有權和占有權分離導致的問題將更加雪上加霜，如數據所有者不能自己對自己的數據做主，數據占有者卻可以任意侵入數據所有者的隱私領地等，會促使安全與信用風險進一步升級。當然，這些風險更多的是人為造成的。為此，政府可以借助預測告誡數據強者（即數據占有者）權衡利弊，促發(fā)自省，通過制定規(guī)則約束數據強者，保護數據弱者（即數據所有者）。須知，數據所有者貢獻越大，數據占有者的成本越低，誠實守信才能合作共贏。

九、大數據之“大”在于其大策略（Strategy）

要贏得大競爭，必擁有大策略。大策略涉及大戰(zhàn)略，也包括行動方案。已知的涉及大數據的大策略尤其是行動方案，更多的是基于技術及其應用的，市場經濟制度和法治體系的保障支撐力度不夠，加之社會主體、制度因素、非制度因素等社會風險加大［11］，使得大數據極有可能演變?yōu)閿祿加姓哒瓶鼐W絡和攻擊網民的利器，這樣的風險不同程度地存在于網絡世界的各個角落，危害數據安全、網絡安全甚至國家安全的事件也時有發(fā)生。盡管各國政府對大數據應用及發(fā)展給予高度重視，如2012年3月美國政府撥款2億美元啟動《大數據研究和發(fā)展倡議》（Big Data Research and Development Initiative）計劃，將對大數據的研究上升為國家意志；2015年9月，中國《促進大數據發(fā)展行動綱要》出臺，國務院系統(tǒng)部署大數據發(fā)展工作，但受各國信息基礎環(huán)境和技術發(fā)展條件制約，大數據所引發(fā)的不同層面的安全和信用風險亟待各國采取有效策略分而治之。目前，在加強大數據技術策略之外，更多地尋求制定國家大數據產業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略和法律法規(guī)做保障是明智之舉。為此，相關研究和聯(lián)合攻關亟待開展，以指導其發(fā)展。現(xiàn)實情況下的政府責任包括：不僅要保護企業(yè)商業(yè)秘密和公民個人隱私，還要保障國家安全和政府信用。鑒于網絡安全執(zhí)法中查處群體易，追究個體難，政府可從政策制定、資源投入、人才培養(yǎng)等方面入手，通過逐漸建立和完善政府信用體系、企業(yè)信用體系、個人信用體系等來規(guī)避大數據可能引發(fā)的各種安全和信用風險，鼓勵全社會厲行保護信息自由又善待彼此隱私的行動。

十、大數據之“大”在于其大靈魂（Spirit）

大數據之大靈魂，首先，體現(xiàn)在它是人類廣泛參與和集體智慧貢獻的成果——泛在化；其次，體現(xiàn)在它通過降低技術準入門檻，使更多企業(yè)能夠從事大數據的組織與管理、分析與發(fā)現(xiàn)、應用與服務等活動，更多公民具備了數據挖掘和利用能力——平等化；再次，體現(xiàn)在它成為現(xiàn)代社會信息基礎設施，不斷融合與改變著各領域各行業(yè)各類人群的生產與生活方式——變革性；最后，體現(xiàn)在它是與物質、能量、人力一樣重要的戰(zhàn)略資源，影響著國家經濟發(fā)展和社會進步——戰(zhàn)略性。泛在化、平等化、變革性、戰(zhàn)略性鑄就的大靈魂，是人與人合作的成果，它最終契入數據乃至人的靈魂，引導與駕馭的威力不可謂不強大，但人與人在其中做出的誠信與不誠信的選擇，極易因其便利且缺乏有效監(jiān)管而演變成數據安全和信用災難。為此，迎接大數據挑戰(zhàn)，政府必須承擔的責任至少應該包括：建立大數據環(huán)境，為之營造良好生態(tài)；統(tǒng)籌大數據規(guī)劃，鼓勵各行業(yè)攜手參與；推動大數據建設，制定數據保護規(guī)則；推廣大數據應用，贏得競爭優(yōu)勢和價值財富。這些重大責任的承擔，使政府面臨重大的風險挑戰(zhàn)。比如，數據真實性門檻的降低勢必影響數據質量，監(jiān)管數據清洗以維護其績效成為政府必須承擔的職責；數據資源屬于戰(zhàn)略資源，決定國家命脈，其合理開發(fā)、利用、儲備、分配和消費事關社會公正以及公民權益保障，需要政府主導籌劃。難題事關政府的信用和能力，亟須政府聯(lián)合社會力量共同解決。只因政府自身也存在信用缺失甚至信任危機以及技術能力有限等問題，令其在克服難題時力量不夠強大，需要自我革命。

“科學征服人心靠的是方便、實用、安全、高效，但實際效果往往相反”［12］?！?V”+“5S”在體現(xiàn)大數據諸多優(yōu)勢的同時，也展現(xiàn)了大數據帶來的各種挑戰(zhàn)。但無論是大數據的優(yōu)勢還是挑戰(zhàn)，透露出的安全和信用風險是毋庸置疑的，政府絕不能熟視無睹，必須認識到：一方面，良好的安全和信用體系是大數據健康發(fā)展的有效保障，面對各種安全和信用問題，必須樹立大安全、大信用觀念以及大民主、大開放和大理性意識，掌握深入研析和預判應對大數據挖掘和利用中的各種安全與信用問題的良策的能力，為應對潛在危機和規(guī)避更大風險提供法律、管理和技術等多維安全和信用預案，以將大數據可能產生的危機和風險控制在可接受的范圍之內。這也是保證大數據時代一國數據秩序和信息安全的應有舉措。另一方面，要認識到中國是信息弱國，在技術上，尤其是在安全技術上，還處于被動依附他國的地位，因此要立足于現(xiàn)實技術國情，鼓勵基礎研發(fā)和自主創(chuàng)新，尋求安全技術產品的突破之路。而在科學、合理、可行的安全策略還沒有設計完善的情況下，小心謹慎地籌謀大數據開發(fā)利用的范圍、方式和方法，把數據公開至數據開放、“+互聯(lián)網”至“互聯(lián)網+”的路選好、做對，是非常關鍵的。

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［10］阿里研究院.互聯(lián)網+未來空間無限［M］.北京：人民出版社，2015：21.

［11］張毅，陳友福，徐曉林.我國智慧城市建設的社會風險因素分析［J］.行政論壇，2015，（4）：44-47.

［12］仲昭川.互聯(lián)網哲學［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2015：11.

（責任編輯：于健慧）

TP311.13

A

1005-460X（2016）01-0083-06

2015-07-30

國家社會科學規(guī)劃基金重點項目“電子政府構建和運行的保障體系研究”（13AZZ016）

于躍（1989—），男，吉林長春人，博士研究生，從事公共政策和電子政務研究；王慶華（1966—），女，黑龍江大慶人，博士，教授，博士研究生導師，從事公共政策和公共經濟研究。