京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代如何立法保护用户隐私_数据分析师考试
随着互联网(特别是移动互联网)、物联网、云计算等信息技术的发展,大数据近年来得到迅猛发展。一些互联网企业、电信运营商纷纷推出了大数据发展战略,有关政策法规特别是涉及用户隐私的法律问题的研究成了大数据发展研究必不可少的一部分。然而,这里有许多问题尚存争议。
大数据发展呼唤用户隐私保护
互联网特别是移动互联网的创新发展,在给社会带来巨大价值的同时,也给用户信息(包括个人信息和法人信息)的保护带来了巨大挑战。其主要原因是:网络社会是一个陌生人的社会;隐私容易泄露,广电、通信网络具有形态多样、全空间传感、多媒体采集、传播及时、全球直达、自由交互、容量大、安全性差等特点;侵权行为主体的认定困难,人人都可以在网上采用匿名的方式发布信息,受害人、加害人、编者、作者、传播人、发布人一般都不是熟人关系,相关链条庞杂;隐私一旦遭受侵害,很难得到充分的救济,信息主体一旦被关注,通过网络即可源源不断地得到其丰富信息,因而大大放大了其危害。
网络社会与市场经济的双重发展,使得用户信息越来越有价值,其保护的重要性越来越突出。其合理利用和有效保护之间的矛盾也越来越突出。
包括互联网企业、电信运营商在内的信息运营商正在涉足“让数据转化为利润”或“数据货币化” 的数据经营(或称“大数据”)业务,以提升营销能力、管理能力,寻找更多数据增值产品方面的利润增长点。
跟踪研究国内外用户隐私保护法规政策的现状与发展趋势,可为大数据类的项目规避政策和法规风险,提出合理的立法诉求打下基础。
用户隐私保护的概念界定
隐私权的概念只有100多年的历史,最早是美国学者布兰代斯和沃伦1890年在《哈佛法律评论》所发之文《论隐私权》中提出来的,后被美国的判例所采纳,并逐渐被美国有关的法律确认,在世界范围内得到了广泛采用。目前,隐私权已经是两大法系普遍都接受或者认可的重要的法律概念,甚至成了宪法权利。
不过有意思的是:隐私权在美国和欧洲的核心理念有所不同:在美国更多意味着自由(美国最初的隐私权是指免打扰权或者独处权),而在欧洲更多意味着尊严,更多地与“人必须遮羞”联系在一起。这就是为什么斯诺登事件在美国和欧洲的法律界和公众中引起的反应有所差异的原因。
用户隐私权(本文主要是指个人隐私权),一般来说是指以信息所属主体私密利益为内容的民事权利。由于目前个人隐私基本没有财产属性,或财产属性还比较弱,故隐私权一般被纳入人身权的范畴。
用户隐私权的保护实际是指用户隐私信息的保护。一般将个人隐私信息中那些一旦泄露即可识别用户主体的信息称之为个人识别信息,即属于隐私敏感的信息。例如:姓名、住址、身份证号、手机号、电子邮件地址、QQ号、微信账号等。
用户隐私保护和信息安全的概念密切相关。英文的Cybersecurity在中国官方语言中近似的词(如中国政府向ITU等组织提交提案时使用的)是“网络与信息安全”,包括网络安全和信息安全两方面。“网络安全”包括访问控制、入侵检测、身份识别等,“信息安全”实际主要是指内容安全。用户隐私保护是信息安全的一部分。本文仅研究其“法律权利与义务”部分。
用户隐私保护,核心是尊重信息主体的个体意志,即信息主体享有其个体信息的自由支配权,包括信息披露的范围、对象、方式等。
有争议的隐私法律问题
· 实名制—有作用吗?大规模泄露用户隐私谁负责?
实施网络用户身份实名制(包括电话实名制和网络登录实名制)的初衷是防止犯罪(如恐怖袭击)和网络匿名诽谤。韩国是第一个推行实名制且推行得最彻底的国家,但因大规模用户隐私暴露,韩国政府终于退让,改为限制网站收集和登记用户身份证行为。
国际上的争议是:网络实名制对解决其初衷问题似乎作用不大,却反而抑制了网络的使用。如首尔大学的研究表明,诽谤跟帖数量从实名制实施前的13.9%仅下降到了后来的12.2%。而网络论坛平均参与者从2500余人锐减到不到800人。网络实名制让更多的人在网上选择沉默。但是,即便沉默,个人信息依然有被窃取的可能。
· 关于数据最长保存时间—运营商的数据就是其资产吗?
在大数据时代,一般认为,数据即资产。然而部分互联网企业遭遇的案例,对该想法构成了挑战:2009年,欧盟数据保护工作组分别致信谷歌、微软和雅虎三大搜索巨头,认为搜索引擎服务商保护用户搜索记录时间超过6个月的理由并不成立,因此要求这三大搜索引擎商必须缩短用户搜索信息的保留时间。目前,中国一般是规定用户数据(如通话详单)的最短保存时间,或许将来还会规定最长保存时间。
· 用户信息的二次利用问题—是告知与许可?还是让信息使用者承担责任?
“告知与许可原则”面临着挑战。由于大数据的价值越来越多地源于用户数据的二次(及以上)利用。这就有可能颠覆目前通行的“告知与许可原则”,即信息收集者必须事先告知用户其数据的用途。有些数据开发如要征得用户同意,在技术、人力、财力、时间(包括及时性和耗时)及商业保密考虑上,实际都是不可能的。
尽管在很多场合,信息运营商预先提供了格式的隐私保护声明,让用户选择“同意”或“不同意”。但用户实际上并不去仔细阅读这些烦琐的法律文件,而选择信任有信誉和品牌的信息运营商。因此,可能的替代规则是:让信息使用者自己承担责任。因为他们自己最容易把握其风险和收益。
· 大数据时代匿名原则失效了吗 ?
匿名使用原则是一般的原则,但其有失效的例子。2006年8月,美国在线(AOL)公布了大量的旧搜索数据以供社会研究。这些数据被作了精心的匿名化即用户姓名和地址等个人信息都采用特殊的数字符号代替。尽管如此,《纽约时报》还是在几天之内通过对搜索记录综合分析后,发现数据库中的“4 417 749号”代表的是佐治亚州利尔本的一位62岁寡妇塞尔玛·阿诺德。由此引起了公愤,导致美国在线的首席技术官和另外两名员工被开除。由此是否可以得出这样的结论:在网络时代,匿名化(或单纯隐藏)对大数据可能是无效的。
· 个人动机与预测分析—人需要为其行为倾向负责吗 ?
由于大数据最重要的应用是预测,故未来可能单凭人的犯罪动机,就可以实施对其逮捕。相似的原理也适用于政府管理社会和企业管理员工的重大决策。因此,必须拓宽对公正的理解,保护个人动机,以维护人们选择自我行为的自由意志,即个人可以并应该为他们的实际行为而非行为倾向负责。就像目前我们为程序公正所作的努力一样。
· 隐私权的可克减性原则—隐私保护与公共利益如何权衡?
隐私权的可克减性是指与生命权、健康权等不同,隐私权利应在一定情况下受到限制,甚至在特定情况下可以暂时停止权利人行使权利,或者在其与其他权利发生冲突时,优先保护其他权利。
在一些涉及公共卫生(如流行病)的个人隐私的统计、搜集方面,人们比较能达成一致。但涉及诸如国家安全之类问题时(例如美国斯诺登“棱镜”项目),争议就比较大了。
一般认为,公众人物(如明星、官员)的隐私权应该小一些。
总之,在大数据时代,用户隐私保护必须得到切实加强,但也应研究修改、设定相关政策法律,以适应时代发展的需要。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31