المشاعات البيانية وحوكمة البيانات

تُنتج الحياة الرقمية كميات هائلة من البيانات، يُجمع معظمها وتتحكم فيه مجموعة صغيرة من شركات المنصات أو وكالات الدولة. ويسأل حوكمة البيانات: من يقرر كيفية جمع البيانات والوصول إليها ومشاركتها واستخدامها، ومن المستفيد منها؟ ويجيب مشاع البيانات عن هذا السؤال بصورة جماعية: إذ تُجمع البيانات وتُدار من قبل مجتمع وفق قواعد يشارك أعضاؤه في وضعها.

وتوسّع الفكرة دراسة المشاعات، فتشمل المعلومات بعد أن اقتصرت على الغابات ومصايد الأسماك والري. وتستجيب لثلاث مشكلات: تركز القيمة الاقتصادية المستمدة من البيانات في أيدي عدد قليل من الشركات؛ وضعف الموافقة الفردية بوصفها ضمانة، حين تكشف البيانات المتعلقة بشخص واحد معلومات عن كثيرين؛ وقلة استخدام البيانات التي يمكن أن تخدم البحث أو الأغراض العامة، لكنها تبقى حبيسة مستودعات معزولة.

مشاعات المعرفة

جادلت شارلوت هِس وإلينور أوستروم بإمكان تحليل موارد المعرفة باستخدام الإطار نفسه الذي استخدمته أوستروم للموارد الطبيعية ذات الاستخدام المشترك: من هم المستخدمون؟ وما قواعد الاستحواذ والإمداد؟ وكيف تجري مراقبتها وإنفاذها؟ وكيف تتغير القواعد؟ وعلى خلاف الأسماك، فإن البيانات غير تنافسية: فاستخدامها من قبل طرف لا يستنفدها. لذا لا تتمثل مشكلة الحوكمة في الإفراط في الاستخدام بقدر ما تتمثل في الاستئثار والجودة والضرر: من يجوز له إقصاء الآخرين؟ ومن يتولى صيانة المورد؟ وكيف يُمنع سوء الاستخدام؟

نماذج حوكمة البيانات

حددت مارينا ميكيلي وزملاؤها أربعة بدائل آخذة في الظهور لنموذج المنصات المؤسسية:

• أحواض تبادل البيانات: تجمع المؤسسات البيانات لتحقيق منفعة متبادلة بموجب شروط مشتركة.
• تعاونيات البيانات: يساهم الأعضاء ببياناتهم ويحكمون استخدامها ديمقراطياً.
• ائتمانات البيانات العامة: تحتفظ هيئة عامة بالبيانات على سبيل الأمانة للمواطنين، وتمنح حق الوصول إليها لأغراض عامة.
• السيادة على البيانات الشخصية: يتحكم الأفراد في بياناتهم من خلال مخازن البيانات الشخصية، ويقررون حالةً بحالة مع من يشاركونها.

اقترحت سيلفي ديلاكروا ونيل لورنس ائتمانات البيانات من القاعدة إلى القمة، التي تجمع فيها مجموعات من أصحاب البيانات حقوقهم وتعين أمناء ائتمانيين عليهم واجبات ائتمانية للتفاوض نيابةً عنهم، مؤكدين أن نموذجاً واحداً لا يناسب كل أنواع البيانات.

المبادئ

• توجّه مبادئ FAIR (قابلية العثور، وإمكانية الوصول، وقابلية التشغيل البيني، وإمكانية إعادة الاستخدام)، المنشورة عام 2016، رعاية البيانات العلمية.
• وتُكمل مبادئ CARE لحوكمة بيانات الشعوب الأصلية (المنفعة الجماعية، وسلطة التحكم، والمسؤولية، والأخلاقيات)، التي نشرها التحالف العالمي لبيانات الشعوب الأصلية وشركاؤه عام 2020، مبادئ FAIR بتركيزها على الناس والغاية، لا على البيانات وحدها.
• كثيراً ما تُستخدم مبادئ أوستروم التصميمية للمشاعات، ولا سيما الحدود الواضحة، والتوافق بين القواعد والظروف المحلية، والمشاركة في وضع القواعد، والجزاءات المتدرجة، لتقييم مؤسسات البيانات.

• OpenStreetMap، التي تأسست عام 2004، خريطة للعالم أنشأها متطوعون ويصونونها، وتُتاح بموجب ترخيص قاعدة بيانات مفتوحة؛ وتضع مؤسستها ومجتمعها قواعد التحرير ونَسب البيانات إلى مصادرها.
• مستودعات البيانات العلمية، مثل قواعد بيانات الجينوم والمناخ، تعمل بوصفها مشاعات بحثية تحكمها قواعد تتعلق بإمكانية الوصول والإقرار بالمساهمات والخصوصية.
• تؤكد حركات السيادة على بيانات الشعوب الأصلية، ومنها Te Mana Raraunga في أوتياروا نيوزيلندا وشبكات في أستراليا وكندا والولايات المتحدة، الحقوق الجماعية على البيانات المتعلقة بالشعوب الأصلية وأراضيها.
• ينشئ قانون حوكمة البيانات في الاتحاد الأوروبي (اللائحة (الاتحاد الأوروبي) 2022/868) إطاراً قانونياً لـ خدمات وساطة البيانات المحايدة ومنظمات الإيثار بالبيانات المسجلة التي تجمع البيانات المتبرع بها لأغراض المصلحة العامة.
• سايدووك تورونتو: أثار اقتراح قدمته شركة Sidewalk Labs عام 2018 لإنشاء «ائتمان مستقل للبيانات الحضرية» يتولى حوكمة البيانات التي تُجمع في حي ذكي مخطط له، انتقادات شديدة بشأن الخصوصية والمساءلة؛ وانسحبت الشركة من المشروع عام 2020.
• تتيح تعاونيات البيانات الصحية في سويسرا وغيرها للأعضاء تخزين البيانات الطبية والتصويت على أوجه استخدامها في البحث.

• النطاق والاستحواذ: تواجه مؤسسات المشاعات صعوبة في منافسة المنصات التي تتمتع بتأثيرات الشبكة ورأس المال؛ وقد تقع ائتمانات البيانات تحت سيطرة المنظمات التي يُفترض أن تشرف عليها.
• الخصوصية وإعادة تحديد الهوية: يزيد تجميع البيانات من مخاطر إعادة تحديد هوية الأفراد، كما تجعل التراخيص المفتوحة استرجاع البيانات بعد إتاحتها أمراً صعباً.
• مشكلات الحدود: غالباً ما تكون البيانات المتعلقة بشخص واحد بيانات عن أشخاص آخرين أيضاً (أقارب جينيون، ومعارف اجتماعيون)، لذا لا يتضح من ينبغي أن يكونوا «أعضاء» في أحد المشاعات.
• الانتفاع المجاني والصيانة: يسهل استخدام البيانات المفتوحة، لكن صيانتها مكلفة؛ وتعتمد مشاعات كثيرة على عدد قليل من المتطوعين أو على تمويل المنح.
• توزيع القيمة: حتى المشاعات التي تُدار إدارة جيدة قد تستحوذ الشركات المستخدمة للبيانات على معظم قيمتها الاقتصادية، ما لم تُعِد توزيعها التراخيص أو الرسوم.
• عدم اليقين القانوني: لم يُصمم قانون الائتمان والقانون التعاوني وقانون حماية البيانات لإدارة شؤون البيانات، كما أن الواجبات الائتمانية لأمناء البيانات لم تُختبر بعد.

تشكل مشاعات البيانات جزءاً متنامياً، لكنه لا يزال صغيراً، من اقتصاد البيانات. وتبرز أنجحها بوضوح في العلوم ورسم الخرائط والبرمجيات مفتوحة المصدر، حيث يتشارك المساهمون الأعراف وتكون المنافع موزعة على نطاق واسع. أما في البيانات الشخصية والتجارية، فالأدلة أقل وفرة، ولا تزال تجارب كثيرة في طور الاختبار. وينتقل هذا المجال من البيانات المبدئية إلى التصميم المؤسسي: أشكال قانونية للوسطاء، وتراخيص تحافظ على السيطرة الجماعية، ومبادئ مثل CARE التي تضع حقوق المجتمعات المتأثرة إلى جانب الانفتاح التقني.

• Micheli et al., "Emerging models of data governance in the age of datafication" (2020)
• Carroll et al., "The CARE Principles for Indigenous Data Governance" (2020)
• Wilkinson et al., "The FAIR Guiding Principles" (2016)
• Delacroix and Lawrence, "Bottom-up data trusts" (2019)
• EU Data Governance Act, Regulation (EU) 2022/868
• Charlotte Hess and Elinor Ostrom (eds), Understanding Knowledge as a Commons (MIT Press, 2007)