数据公地与数据治理

数字生活产生海量数据，其中大部分由少数平台公司或国家机构收集和控制。数据治理关注由谁决定如何收集、访问、共享和使用数据，以及谁从中受益。数据公地以集体方式回答这一问题：数据汇集起来，由一个社群按照成员共同参与制定的规则管理。

这一理念将公地研究从森林、渔场和灌溉系统拓展到信息领域。它回应了三个问题：数据创造的经济价值集中于少数企业；当有关某个人的数据会揭示许多人的信息时，个人同意作为保障措施的效力有限；以及本可用于研究或公共目的的数据被封存在各自孤立的系统中，未得到充分利用。

知识公地

Charlotte Hess 和 Elinor Ostrom 主张，可以运用 Ostrom 分析自然资源共有池时采用的同一框架来分析知识资源：使用者是谁，资源获取和供给规则是什么，如何监测和执行这些规则，以及如何修改规则。与鱼类不同，数据是非竞争性的：一方使用数据不会使其耗竭。因此，治理问题与其说是过度使用，不如说是圈占、质量和危害：谁可以排除他人，谁负责维护资源，以及如何防止滥用。

数据治理模式

Marina Micheli 及其同事指出了企业平台模式之外的四种新兴替代方案：

• 数据共享池：组织依据共同条款汇集数据，以实现互利。
• 数据合作社：成员贡献自己的数据，并以民主方式治理数据的使用。
• 公共数据信托：公共机构以信托方式为公民持有数据，并为公共目的授予访问权限。
• 个人数据主权：个人通过个人数据存储库控制自己的数据，并逐案决定与谁共享。

Sylvie Delacroix 和 Neil Lawrence 提出了自下而上的数据信托：数据主体群体汇集自身权利，并委任承担受托义务的受托人代表他们进行协商。他们认为，没有一种模式适用于所有类型的数据。

原则

• 2016 年发布的 FAIR 原则（可发现、可访问、可互操作、可重用）为科学数据管理提供指导。
• 全球原住民数据联盟及其合作者于 2020 年发布的原住民数据治理 CARE 原则（集体受益、控制权、责任、伦理），通过聚焦人及其目的，而非仅仅关注数据，对 FAIR 原则作出补充。
• Ostrom 的公地设计原则，尤其是明确边界、规则与当地条件相契合、参与规则制定以及分级制裁，经常用于评估数据制度。

• OpenStreetMap 于 2004 年创立，是一幅由志愿者构建和维护、并依据开放数据库许可发布的世界地图；其基金会和社区制定编辑与署名规则。
• 科学数据存储库（如基因组和气候数据库）以研究公地的形式运作，并制定访问、署名和隐私规则。
• 原住民数据主权运动，包括新西兰奥特亚罗瓦的 Te Mana Raraunga，以及澳大利亚、加拿大和美国的相关网络，主张对涉及原住民及其土地的数据享有集体权利。
• 欧盟《数据治理法》（Regulation (EU) 2022/868）为中立的数据中介服务和登记注册的数据利他组织建立了法律框架，后者收集为一般利益目的而捐赠的数据。
• Sidewalk Toronto：Sidewalk Labs 于 2018 年提出建立独立的“城市数据信托”，以治理在规划中的智慧街区收集的数据；该提议因隐私和问责问题受到强烈批评，公司于 2020 年退出该项目。
• 瑞士及其他地区的健康数据合作社允许成员存储医疗数据，并对研究用途进行投票。

• 规模与俘获：公地机构难以与具有网络效应和资本的平台竞争；数据信托可能被其原本应监督的组织俘获。
• 隐私与重新识别：数据汇集会增加个人身份被重新识别的风险；数据一旦依据开放许可发布，便很难撤回。
• 边界问题：关于一个人的数据往往也涉及其他人（基因亲属、社会关系），因此公地的“成员”应包括哪些人并不明确。
• 搭便车与维护：开放数据易于使用，却需要付出高昂的维护成本；许多公地依赖少数志愿者或资助经费。
• 价值分配：即便治理良好的公地，其大部分经济价值仍可能被使用这些数据的企业获取，除非许可或费用机制能重新分配价值。
• 法律不确定性：信托法、合作社法和数据保护法并非为数据管理而设计，数据受托人的信义义务也尚未经过检验。

数据公地在数据经济中的占比正在上升，但仍然很小。其最显著的成功案例出现在科学、制图和开源软件领域；在这些领域，贡献者共享规范，利益也较为分散。个人和商业数据领域的证据较少，许多试点仍处于实验阶段。该领域正从宣言转向制度设计：为中介机构设计法律形式、制定保留集体控制权的许可，以及采用 CARE 等原则，将受影响社区的权利与技术开放性并重。

• Micheli 等人，“Emerging models of data governance in the age of datafication” (2020)
• Carroll 等人，“The CARE Principles for Indigenous Data Governance” (2020)
• Wilkinson 等人，“The FAIR Guiding Principles” (2016)
• Delacroix 和 Lawrence，“Bottom-up data trusts” (2019)
• 欧盟《数据治理法》，Regulation (EU) 2022/868
• Charlotte Hess 和 Elinor Ostrom（编），Understanding Knowledge as a Commons（MIT Press，2007）