大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理行為的法律規(guī)制

胡朝陽(yáng)

摘要：大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理行為既引發(fā)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)等負(fù)外部性，也會(huì)帶來(lái)分享經(jīng)濟(jì)價(jià)值實(shí)現(xiàn)等正外部性，“大數(shù)據(jù)悖論”現(xiàn)象揭示了雙重外部性成因。基于“外部性內(nèi)在化”原理賦予信息主體以個(gè)人信息權(quán)并賦予數(shù)據(jù)控制者以大數(shù)據(jù)財(cái)產(chǎn)權(quán)雖有助分別規(guī)制其雙重外部性，但網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)背景下其雙重外部性規(guī)制彼此交互影響而面臨兩難困境。法經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)于“損害之相互性”理論證立了基于“風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向理念”規(guī)制個(gè)人信息處理以破解其兩難困境的經(jīng)濟(jì)邏輯。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有賴個(gè)人信息處理的“外部性外部化”而實(shí)現(xiàn)分享經(jīng)濟(jì)。法經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)于“公地喜劇”理論證立了基于“外部性外部化”規(guī)制個(gè)人信息處理而滿足大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要的經(jīng)濟(jì)邏輯。大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理的規(guī)制有賴從“壓制型法”到兼及“回應(yīng)型法”的理念轉(zhuǎn)換，從“外部性內(nèi)在化”兼及“外部性外部化”的機(jī)制并舉，從數(shù)據(jù)資源權(quán)利配置兼及數(shù)字技術(shù)權(quán)力干預(yù)的措施協(xié)同，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新與個(gè)人信息安全的有機(jī)平衡。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);個(gè)人信息處理;雙重外部性;大數(shù)據(jù)悖論;法律規(guī)制

中圖分類號(hào)：D922.8???文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A???文章編號(hào)：1008-5831（2020）01-0131-15

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能與移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)等信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，個(gè)人信息被大量采集轉(zhuǎn)移使用，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)生成及大數(shù)據(jù)分析正深刻揭示個(gè)人信息及其數(shù)據(jù)處理所潛藏的巨大價(jià)值。用戶個(gè)人信息與網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)集在其全生命周期中面臨客體交織與利益交叉，用戶與大數(shù)據(jù)企業(yè)之間及大數(shù)據(jù)企業(yè)相互之間圍繞用戶信息處理及大數(shù)據(jù)挖掘利用所衍生數(shù)據(jù)利益產(chǎn)生劇烈角力與爭(zhēng)奪。近年來(lái)圍繞網(wǎng)絡(luò)空間數(shù)據(jù)取用出現(xiàn)了系列糾紛例如，新浪微博訴脈脈（京73民終〔2016〕588號(hào)）、大眾點(diǎn)評(píng)訴百度（滬73民終〔2016〕242號(hào)）、深圳谷米訴武漢元光（粵03民初〔2017〕822號(hào)）、淘寶（中國(guó)）訴安徽美景（浙8601民初〔2017〕4034號(hào)）等不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)案均涉及用戶信息數(shù)據(jù)之爭(zhēng);此外還有，順豐與菜鳥(niǎo)互相關(guān)閉數(shù)據(jù)接口爭(zhēng)議（國(guó)家郵政局調(diào)解），華為與騰訊關(guān)于華為榮耀Magic手機(jī)侵奪微信用戶數(shù)據(jù)爭(zhēng)議（工信部調(diào)解），江蘇省消保委訴百度民事公益訴訟案，美國(guó)HiQ Labs對(duì)LinkedIn領(lǐng)英的數(shù)據(jù)抓取糾紛案，美國(guó)Facebook信息泄露事件等 。。美國(guó)今年3月Facebook信息泄露事件表面上源自互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)基于“信息流廣告”一種依據(jù)社交群體屬性對(duì)用戶喜好和特點(diǎn)進(jìn)行智能推廣的商業(yè)模式，由網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)匯聚整合用戶各種行為大數(shù)據(jù)而由廣告公司進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并實(shí)現(xiàn)定向投放，類似國(guó)內(nèi)的今日頭條、微博等平臺(tái)運(yùn)營(yíng)模式。

采集用戶信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析所致，深層上折射出消費(fèi)者對(duì)Cambridge Analytica數(shù)據(jù)公司濫用數(shù)據(jù)的擔(dān)憂與恐懼。值此背景，美國(guó)2018年6月28日通過(guò)的《2018加州消費(fèi)者隱私法案》（CCPA）與歐盟2018年5月25日實(shí)施《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）相比，兩者雖殊途同歸但宗旨與價(jià)值取向不同，CCPA旨在規(guī)范數(shù)據(jù)的商業(yè)化利用，GDPR意在保護(hù)基本人權(quán)，在對(duì)個(gè)人信息的使用上，CCPA“原則上允許，有條件禁止”，GDPR“原則上禁止，有合法授權(quán)時(shí)允許”。在我國(guó)著力加強(qiáng)個(gè)人信息保護(hù)又大力促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景下工業(yè)和信息化部頒布《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》將大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)界定為“以數(shù)據(jù)生產(chǎn)、采集、儲(chǔ)存、加工、分析、服務(wù)為主的相關(guān)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)”。，協(xié)調(diào)兩者關(guān)系亟待合理規(guī)制個(gè)人信息處理行為。

目前，學(xué)界針對(duì)個(gè)人信息處理行為規(guī)制的探討涉及個(gè)人信息與大數(shù)據(jù)的屬性、權(quán)屬及其保護(hù)與利用的沖突化解。為此，一方面基于權(quán)利規(guī)制進(jìn)路展開(kāi)。例如，Lessig認(rèn)為，“個(gè)人必須具有針對(duì)隱私進(jìn)行協(xié)商的能力”，隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展，將數(shù)據(jù)作為財(cái)產(chǎn)并賦予用戶以財(cái)產(chǎn)權(quán)的財(cái)產(chǎn)規(guī)則保護(hù)個(gè)人信息相對(duì)侵權(quán)責(zé)任規(guī)則的傳統(tǒng)法律架構(gòu)更具優(yōu)勢(shì)[1]。國(guó)內(nèi)學(xué)界圍繞個(gè)人信息權(quán)構(gòu)造與大數(shù)據(jù)權(quán)配置展開(kāi)探討[2]，指出大數(shù)據(jù)時(shí)代個(gè)人數(shù)據(jù)權(quán)擴(kuò)張妨礙數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，主張數(shù)據(jù)企業(yè)享有其合法收集、存儲(chǔ)和利用個(gè)人數(shù)據(jù)的絕對(duì)權(quán)，強(qiáng)調(diào)個(gè)人只享有消極防御的信息自決權(quán)以應(yīng)對(duì)其數(shù)據(jù)收集和利用不當(dāng)所致人格與財(cái)產(chǎn)侵害[3]。另一研究進(jìn)路則基于行為規(guī)制展開(kāi)。例如，Mayer-Schnberger認(rèn)為，大數(shù)據(jù)時(shí)代告知同意、模糊化或匿名化處理等隱私政策均告失效，主張“從個(gè)人同意到讓數(shù)據(jù)使用者承擔(dān)責(zé)任”，實(shí)現(xiàn)責(zé)任與自由并舉的信息管理[4]。倡導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向[5]與場(chǎng)景導(dǎo)向[6]的隱私管理新理念。國(guó)內(nèi)學(xué)界檢討個(gè)人信息處理適用“告知同意”規(guī)則的正當(dāng)性[7]，探索其適用“去身份”規(guī)則的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)[8]，提出其基于場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)理念規(guī)制的可行性[9]。鑒于大數(shù)據(jù)時(shí)代信息控制者在個(gè)人信息利用上強(qiáng)激勵(lì)與其保護(hù)上弱激勵(lì)而去探索建立激勵(lì)相容的個(gè)人數(shù)據(jù)治理體系[10]。此外，還有基于“卡-梅框架”及其“規(guī)則菜單”組合保護(hù)模式，分析數(shù)據(jù)法益在其產(chǎn)生者與使用者間優(yōu)化配置及財(cái)產(chǎn)規(guī)則與責(zé)任規(guī)則對(duì)不同類型數(shù)據(jù)及其不同處理階段的適用選擇[11]。

針對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代個(gè)人信息的私權(quán)屬性[12]，有研究提出質(zhì)疑并強(qiáng)調(diào)個(gè)人信息為公共物品而非稀缺資源，不存在“公地悲劇”問(wèn)題，其適用財(cái)產(chǎn)規(guī)則保護(hù)面臨低效，主張施以公權(quán)規(guī)制[13]或社會(huì)控制[14]，分析指出個(gè)人信息兼有隱私自主價(jià)值和在社會(huì)交往中獲取一定經(jīng)濟(jì)利益及某種社會(huì)評(píng)價(jià)與服務(wù)的使用價(jià)值[15]。但值得注意的是，大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理與數(shù)據(jù)資源開(kāi)發(fā)利用互為表里，大數(shù)據(jù)分析與價(jià)值挖掘有賴個(gè)人信息生態(tài)系統(tǒng)海量集成的大數(shù)據(jù)資源及其數(shù)據(jù)“喂養(yǎng)”優(yōu)化算法的“公地喜劇”“公地喜劇”概念由耶魯大學(xué)法學(xué)院教授Carol Rose首次提出，公地問(wèn)題上既有“公地悲劇”也有“公地喜劇”，結(jié)果是隨著不同的制度、文化等情境而產(chǎn)生的“公地戲劇”。 See Carol Rose. The Comedy of the Commons： Custom，Commerce，and Inherently Public Property. University of Chicago Law Review ，1986 ，53 （3） ：711-781.式效應(yīng)，從而促進(jìn)其共享經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)。其個(gè)人信息處理既引發(fā)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)，也帶來(lái)分享經(jīng)濟(jì)價(jià)值收益，即其溢出效應(yīng)具正負(fù)雙重外部性且呈交互影響格局外部性問(wèn)題由阿爾弗萊德·馬歇爾在其《經(jīng)濟(jì)學(xué)原理》中首先提出，后由庇古充實(shí)完善，最終形成了外部性理論。參見(jiàn)：[美] 格里高利·曼昆《經(jīng)濟(jì)學(xué)原理》（梁小民、梁礫譯，北京大學(xué)出版社，2014年版201頁(yè)）。外部性體現(xiàn)為某經(jīng)濟(jì)主體未經(jīng)市場(chǎng)交易對(duì)另一經(jīng)濟(jì)主體施加的成本（負(fù)外部性）或是收益（正外部性）。。因而，規(guī)制其個(gè)人信息處理行為不應(yīng)僅以負(fù)外部性視角或限于“外部性內(nèi)在化”以庇古為代表的新福利經(jīng)濟(jì)學(xué)主張對(duì)負(fù)外部性以征稅或?qū)φ獠啃砸匝a(bǔ)貼的政府干預(yù)規(guī)制，See A. C. Pigou，The Economics of Welfare 134（4th ed. 1932）;See T. Scitovsky，Two Concepts of External Economics，J. Pol. Econ. 143（1954）。以科斯為代表的新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)主張對(duì)負(fù)外部性以科責(zé)或?qū)φ獠啃砸再x權(quán)的產(chǎn)權(quán)交易規(guī)制，See R. H. Coase，The Firm，the Market，and the Law，Chicago，The University of Chicago Press，1988，p. 28。科斯《社會(huì)成本問(wèn)題》側(cè)重負(fù)外部性角度指出外部性的相互性。“公地喜劇”效應(yīng)則顯示正外部性的相互性存在。規(guī)制方式，而應(yīng)以個(gè)人信息處理全生命周期為觀察對(duì)象，以其正負(fù)雙重外部性及交互影響為切入視角，基于多元進(jìn)路探尋其法律規(guī)制可能的破局。

一、大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理行為的雙重外部性

大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理既可能施加信息主體以隱私披露不當(dāng)或施加信息控制者以數(shù)據(jù)泄露他用等數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)成本的負(fù)外部性，也可能帶給信息主體以服務(wù)質(zhì)量提升或帶給信息控制者以算法設(shè)計(jì)優(yōu)化等分享經(jīng)濟(jì)價(jià)值收益的正外部性，其雙重外部性交互影響。

（一）大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理行為的負(fù)外部性

大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息來(lái)源極其復(fù)雜關(guān)于大數(shù)據(jù)概念有以IBM為代表的技術(shù)型界定或以Gartner等代表的非技術(shù)型界定，包括本體論、工具論與資源論等。筆者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是基于“4V”特征的海量數(shù)據(jù)集以分析挖掘彼此勾連“目的信息” （Boyd，2012）的技術(shù)工具，也是基于多渠道海量數(shù)據(jù)而快速分析以產(chǎn)生可用于行動(dòng)“知識(shí)流”（Kalyvas，2016）的信息資源。，其在網(wǎng)絡(luò)空間的存在形式與取用方式變動(dòng)不居。例如，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)用戶注冊(cè)身份信息、運(yùn)營(yíng)商通過(guò)Cookies工具抓取用戶日志及業(yè)務(wù)與位置等行為信息、政務(wù)管理部門主動(dòng)采集、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)iworm從系統(tǒng)竊取、第三方開(kāi)發(fā)者通過(guò)0penAPI接口協(xié)議從開(kāi)放平臺(tái)間接共享或挖掘分析原生數(shù)據(jù)推測(cè)所得，既有用戶輸入點(diǎn)擊行為而記錄存儲(chǔ)的原生數(shù)據(jù)，也有基于原生數(shù)據(jù)經(jīng)算法加工與聚合生成的衍生數(shù)據(jù)。我國(guó)2018年5月1日啟用的信息安全技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)《個(gè)人信息安全規(guī)范》具體界分了個(gè)人信息與個(gè)人敏感信息并以附錄對(duì)其范圍和類型進(jìn)行列舉，個(gè)人信息如用戶操作記錄、IMEI信息、設(shè)備MAC地址等;個(gè)人敏感信息如指紋、網(wǎng)頁(yè)瀏覽記錄和精準(zhǔn)定位信息等。

隨著信息數(shù)字化程度的提升，各類先進(jìn)傳感技術(shù)與高科技身份識(shí)別技術(shù)發(fā)展，個(gè)體行為觸發(fā)包括語(yǔ)言、地理位置，甚至味覺(jué)、觸覺(jué)、情緒等直接間接承載身份屬性的信息都能轉(zhuǎn)化為數(shù)字形態(tài)存儲(chǔ)并具備其可用性，個(gè)人信息內(nèi)涵外延不斷豐富發(fā)展并隨其使用環(huán)境、使用主體及信息主體性質(zhì)的不同而持續(xù)變化，以往基于一元論的共性描述與靜態(tài)描述界定個(gè)人信息內(nèi)涵則面臨現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理會(huì)帶來(lái)信息泄露、隱私侵害、數(shù)據(jù)不當(dāng)采集轉(zhuǎn)移與使用乃至數(shù)據(jù)壟斷或數(shù)據(jù)濫用等負(fù)外部性。在美國(guó)Facebook信息泄露事件中，Cambridge Analytica數(shù)據(jù)挖掘公司被指利用來(lái)自第三方App收集轉(zhuǎn)移Facebook用戶5 000萬(wàn)點(diǎn)贊信息，據(jù)此分析其用戶性格和政治傾向而人為制造“信息繭房”凱斯·桑斯坦考察互聯(lián)網(wǎng)信息傳播指出，公眾對(duì)信息的需求是個(gè)性化的而非全方位的，往往只注意選擇使自身愉悅的信息領(lǐng)域，久而久之將自身桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中，信息繭房（Information Cocoons）概念由此而生。參見(jiàn)：凱斯·桑斯坦《信息烏托邦——眾人如何生產(chǎn)知識(shí)》（法律出版社，2008年版6-10頁(yè)）。以定向推送信息影響選民政治立場(chǎng)，引發(fā)公眾對(duì)個(gè)人信息處理行為負(fù)外部性的廣泛關(guān)注。大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)的開(kāi)放共享性及計(jì)算機(jī)代碼的可破解性使個(gè)人信息面臨被竊取他用風(fēng)險(xiǎn)，其數(shù)據(jù)交易與數(shù)據(jù)共享面臨隱私合規(guī)與數(shù)據(jù)權(quán)屬等挑戰(zhàn)，其數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)面臨算法偏差與去標(biāo)識(shí)后再識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用與價(jià)值挖掘賴以為繼的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)倘若呈現(xiàn)數(shù)據(jù)壟斷、數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)歧視等，圍繞其信息主體的個(gè)人信息處理行為便呈現(xiàn)負(fù)外部性。

鑒于個(gè)人信息處理的負(fù)外部性，我國(guó)《民法總則》第111條規(guī)定個(gè)人信息須依法收集、使用、加工、傳輸并受法律保護(hù)。《網(wǎng)絡(luò)安全法》專章規(guī)定網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)據(jù)信息取用行為不僅要遵循“合法、正當(dāng)、必要”與目的限定原則，還要遵從向用戶“告知同意”程序規(guī)范和對(duì)用戶信息轉(zhuǎn)移“去身份化”要求。《個(gè)人信息安全規(guī)范》從信息的收集、保存、使用、共享、轉(zhuǎn)讓、公開(kāi)披露等方面詳細(xì)規(guī)定了個(gè)人信息處理行為規(guī)范我國(guó)《個(gè)人信息安全規(guī)范》作為國(guó)家推薦標(biāo)準(zhǔn)的軟法規(guī)制工具，為保護(hù)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展起見(jiàn)，將匿名化后不可恢復(fù)識(shí)別的信息及出于公共利益或?qū)W術(shù)研究而采取去標(biāo)示化的個(gè)人信息作為同意規(guī)則的例外。。規(guī)定個(gè)人信息控制者（指有權(quán)決定個(gè)人信息處理目的、方式等組織或者個(gè)人）開(kāi)展個(gè)人信息處理活動(dòng)時(shí)應(yīng)遵循權(quán)責(zé)一致、目的明確、選擇同意、最小夠用、公開(kāi)透明、確保安全、主體參與等基本原則，對(duì)個(gè)人信息的委托處理及共享、轉(zhuǎn)讓作出相關(guān)規(guī)定。相對(duì)于歐盟《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）規(guī)定數(shù)據(jù)可攜權(quán)又稱數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移權(quán)，即用戶可自主將個(gè)人數(shù)據(jù)以機(jī)器可讀格式暢通無(wú)阻地直接遷移至新的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商。這使Google、Facebook 等數(shù)據(jù)挖掘巨頭面臨因用戶轉(zhuǎn)移而丟失大量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。、被遺忘權(quán)又稱被刪除權(quán)，即數(shù)據(jù)主體有權(quán)要求數(shù)據(jù)控制者刪除個(gè)人數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)控制者對(duì)此有遵從義務(wù)且不能過(guò)分延長(zhǎng)數(shù)據(jù)留存時(shí)間。這使以 cookie 形式收集數(shù)據(jù)、從定向投放廣告中獲益的技術(shù)巨頭面臨莫大損失。、算法可解釋權(quán)又稱算法公平性，即數(shù)據(jù)主體有權(quán)要求算法自動(dòng)決策者給出解釋，不滿意算法決策時(shí)有權(quán)選擇退出。如貸款申請(qǐng)人被算法決策拒絕時(shí)有權(quán)尋求合理解釋。此權(quán)利設(shè)置難免深度制約乃至延緩AI智能技術(shù)發(fā)展。（The Right to Explanation of Automated Decision）等權(quán)利配置，我國(guó)現(xiàn)行制度設(shè)計(jì)雖然為規(guī)制個(gè)人信息處理的負(fù)外部性提供了支撐，但其在適應(yīng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)基于個(gè)人信息處理的創(chuàng)新發(fā)展趨勢(shì)上的合理有效性尚待觀察。

（二）大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理行為的正外部性

大數(shù)據(jù)背景下的個(gè)人信息處理行為也會(huì)帶來(lái)所謂“正外部性”。一方面，數(shù)據(jù)中間商大量收集如用戶志愿提供、電腦記錄測(cè)量、挖掘分析推測(cè)等行為信息并為其正外部性創(chuàng)造條件[16]40-44;另一方面，大數(shù)據(jù)分析將傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的價(jià)值結(jié)合，如社交網(wǎng)絡(luò)生成內(nèi)容、圖片、視頻、監(jiān)測(cè)、傳感器、位置、搜索日志等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占全球數(shù)據(jù)逾95%，其極具商業(yè)情報(bào)價(jià)值，挖掘其相關(guān)性與數(shù)據(jù)模式可掌控市場(chǎng)趨勢(shì)與消費(fèi)行為[17]8。

首先，大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理行為的網(wǎng)絡(luò)外部性具有促進(jìn)分享經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)的正效應(yīng)。傳統(tǒng)的“公地悲劇”理論揭示了過(guò)度使用權(quán)屬不明的公地會(huì)導(dǎo)致資源枯竭現(xiàn)象。不過(guò)在互聯(lián)網(wǎng)背景下，“消費(fèi)者從技術(shù)應(yīng)用中所獲價(jià)值與使用該技術(shù)的人數(shù)正相關(guān)。這增加了新技術(shù)的市場(chǎng)需求，進(jìn)而又提升了研究者的創(chuàng)新激勵(lì)”[18]1-2。其實(shí)，大數(shù)據(jù)資源的價(jià)值挖掘基礎(chǔ)正在于其信息共享及其關(guān)聯(lián)利用。大數(shù)據(jù)背景下某個(gè)體對(duì)信息的使用并不影響其他個(gè)體使用該信息，無(wú)數(shù)個(gè)體可同時(shí)共享同樣的信息，那些使用者少、兼容性低的孤立數(shù)據(jù)或技術(shù)未必有利用戶。數(shù)據(jù)控制者取用以個(gè)人信息為客體的信息品數(shù)量愈多、愈廣，其數(shù)據(jù)分析挖掘的網(wǎng)絡(luò)外部性效應(yīng)發(fā)揮愈可靠、精準(zhǔn)，形成所謂“公地喜劇”現(xiàn)象[19]。從平臺(tái)用戶（顧客、商戶）采集而來(lái)的消費(fèi)模式、駕馭行為、可靠程度、購(gòu)物習(xí)慣等個(gè)人數(shù)據(jù)，其采集與處理過(guò)程往往彼此關(guān)聯(lián)，“因采集何種數(shù)據(jù)的決定本身就依賴于關(guān)于未來(lái)如何利用這些數(shù)據(jù)的創(chuàng)新性思考”[18]380-381。大數(shù)據(jù)分析可使網(wǎng)絡(luò)中眾多個(gè)人信息之間相互關(guān)聯(lián)，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中個(gè)人信息網(wǎng)絡(luò)每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)度，而網(wǎng)絡(luò)外部性（network externalities）的強(qiáng)弱與網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模及其關(guān)聯(lián)度息息相關(guān)[20]。可見(jiàn)，大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理行為通過(guò)提供“喂養(yǎng)”大數(shù)據(jù)分析及其智能算法的“飼料”，發(fā)揮其促進(jìn)個(gè)人信息開(kāi)發(fā)利用與開(kāi)放共享的“網(wǎng)絡(luò)外部性”正效應(yīng)。

其次，大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理行為的網(wǎng)絡(luò)外部性正效應(yīng)發(fā)揮有賴其產(chǎn)業(yè)運(yùn)作模式下的規(guī)模收益遞增（邊際成本遞減）。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，規(guī)模收益遞增（邊際成本遞減）是“公地喜劇”現(xiàn)象產(chǎn)生的必要條件，網(wǎng)絡(luò)外部性外部化（共享經(jīng)濟(jì)）是“公地喜劇”現(xiàn)象產(chǎn)生的充分條件，相對(duì)寬松而又恰當(dāng)?shù)母?jìng)爭(zhēng)政策對(duì)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域“公地喜劇”的持續(xù)形成十分重要。 “公地喜劇理論”（Theory of Comedy of The Commons）建立在如下八組基礎(chǔ)概念基礎(chǔ)上[21]：爭(zhēng)用性與限用性（競(jìng)爭(zhēng)性與排他性）、傳統(tǒng)公地品與信息品、普通外部性與網(wǎng)絡(luò)外部性、外部性內(nèi)部化與外部性外部化、有形網(wǎng)與無(wú)形網(wǎng)、“右版權(quán)”與“左版權(quán)”、公地與公地品、公地悲劇與公地喜劇。基于“公地喜劇理論”，大數(shù)據(jù)形態(tài)下的原生信息不滿足“爭(zhēng)用性”（Rivalrous）卻有一定的“限用性”（Excludable）“爭(zhēng)用性”即你用別人便不能用，“限用性”即可限制別人使用。兩者兼具的是私人物品（Private Goods）;兩者皆不具的是公共物品（Public Goods）。后者面臨市場(chǎng)失靈而前者不會(huì)。不具“爭(zhēng)用性”但具“限用性”的是俱樂(lè)部物品或曰共享品（Club Goods），其通過(guò)賦權(quán)（例如信息產(chǎn)權(quán)）等權(quán)利配置解決市場(chǎng)失靈問(wèn)題。 。在大數(shù)據(jù)背景下，若將原生態(tài)的個(gè)人信息劃歸私人物品范疇而讓其成為私人財(cái)產(chǎn)權(quán)客體，將私人財(cái)產(chǎn)屬性賦予個(gè)人信息主體，則對(duì)充分激發(fā)其“網(wǎng)絡(luò)外部性”正效應(yīng)釋放卻未必有利。基于信息生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息規(guī)模化集成與數(shù)字技術(shù)交互式兼容而進(jìn)行個(gè)人信息處理行為，有其推動(dòng)共享經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)并產(chǎn)生“公地喜劇”現(xiàn)象的正效應(yīng)

例如，API（Application Programming Interface）作為應(yīng)用程序編程接口可應(yīng)用于所有計(jì)算機(jī)平臺(tái)和操作系統(tǒng)，這些API 以不同格式連接數(shù)據(jù)，每種數(shù)據(jù)格式要求以不同的數(shù)據(jù)命令和參數(shù)實(shí)現(xiàn)正確的數(shù)據(jù)通信。，由此揭示了基于“網(wǎng)絡(luò)外部性”之外部化而實(shí)現(xiàn)共享經(jīng)濟(jì)模式的經(jīng)濟(jì)邏輯。

（三）基于“大數(shù)據(jù)三重悖論”的雙重外部性成因探析

大數(shù)據(jù)具有透明化悖論、身份悖論與權(quán)力悖論等三重悖論（Three Paradoxes）

Neil M. Richards & Jonathan King. Three Paradoxes of Big Data. 66 Stanford Law Review Online 41 （2013）.，這使大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理面臨正負(fù)效應(yīng)并存的雙重外部性

悖論是表面上同一命題或推理中隱含兩個(gè)對(duì)立結(jié)論卻又不能自圓其說(shuō)。邏輯學(xué)上指可同時(shí)推導(dǎo)或證明兩個(gè)互相矛盾命題的命題或理論體系。抽象公式是“如事件A發(fā)生，則推導(dǎo)出非A，非A發(fā)生則推導(dǎo)出A”。。

首先，信息透明化要求與信息搜集秘密進(jìn)行的透明化悖論使個(gè)人信息處理呈正負(fù)外部性。大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理需遵循告知、選擇、訪問(wèn)規(guī)則等透明化要求[17]54-57。告知即明確數(shù)據(jù)采集的實(shí)體、用途、性質(zhì)、方式及其潛在接收方;選擇即信息主體對(duì)數(shù)據(jù)二次使用或超原初目的使用或與第三方共享時(shí)有權(quán)選擇加入（opt in）或退出（opt out）;訪問(wèn)即信息主體可及時(shí)、便捷地訪問(wèn)數(shù)據(jù)控制者掌握的信息，質(zhì)疑不準(zhǔn)確信息，更正或刪除其不需要及存儲(chǔ)不當(dāng)信息。美國(guó)《2018加州消費(fèi)者隱私法案》（CCPA）除賦予消費(fèi)者上述權(quán)利外，還規(guī)定企業(yè)可為個(gè)人信息的收集、出售或者刪除提供財(cái)務(wù)激勵(lì)，包括根據(jù)消費(fèi)者的數(shù)據(jù)在合理范圍內(nèi)向其提供差異化費(fèi)率或價(jià)格的商品或服務(wù)甚至向其支付賠償金

See CCPA，https：//www.jdsupra.com/legalnews/the-california-consumer-privacy-act-of-25374/（2018-9-1訪問(wèn)）。。事實(shí)上，透明化要求可以扭轉(zhuǎn)用戶與數(shù)據(jù)控制者的信息不對(duì)稱進(jìn)而給用戶提供個(gè)人信息安全保障，促進(jìn)其信息的開(kāi)放共享以及基于“網(wǎng)絡(luò)外部性”的外部化而實(shí)現(xiàn)“公地喜劇”式的開(kāi)發(fā)利用，激發(fā)大數(shù)據(jù)分析挖掘的正效應(yīng)溢出，促進(jìn)共享經(jīng)濟(jì)發(fā)展。不過(guò)，基于透明化悖論其信息搜集秘密進(jìn)行又使個(gè)人信息面臨著潛在的安全威脅，可能導(dǎo)致企業(yè)過(guò)度采集用戶信息甚至數(shù)據(jù)濫用等負(fù)外部性。

其次，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用識(shí)別個(gè)人身份與其識(shí)別個(gè)人身份中犧牲個(gè)人或者群體身份隱私的身份悖論使其信息處理呈正負(fù)外部性。一方面，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用有賴采集海量個(gè)人信息包括原生數(shù)據(jù)和衍生數(shù)據(jù)（推測(cè)數(shù)據(jù)），以預(yù)測(cè)特定行為發(fā)生的可能性[16]41-53，據(jù)此發(fā)現(xiàn)其關(guān)聯(lián)事物間的相關(guān)關(guān)系[22]。另一方面，隨著“數(shù)據(jù)中間商”大量運(yùn)用Cookie

Cookie中包含可以識(shí)別瀏覽器的識(shí)別子，在訪問(wèn)網(wǎng)站的時(shí)候會(huì)記錄用戶的瀏覽信息，網(wǎng)站的合作公司也會(huì)收到該相關(guān)記錄。收集用戶信息甚至從以社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)SNS為主的數(shù)據(jù)源中任意獲取包括關(guān)注熱點(diǎn)、興趣愛(ài)好、居住地址、出入場(chǎng)所、消費(fèi)習(xí)慣、購(gòu)買記錄等數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商不僅秘密收集用戶信息用于對(duì)其記分并施以差別對(duì)待，還據(jù)此開(kāi)發(fā)出獨(dú)特的“記分制度”并用于商品化銷售[16]52，導(dǎo)致社會(huì)被等級(jí)化。例如，網(wǎng)約車平臺(tái)司機(jī)給用戶貼上屬性標(biāo)簽（Tag），其識(shí)別用戶身份有助賦予司機(jī)以接單激勵(lì)而提升約車效率，有益其信息處理的正外部性實(shí)現(xiàn)，但倘若司機(jī)給用戶貼上不良屬性標(biāo)簽（如性暗示或差評(píng)），便有犧牲用戶隱私而影響信息安全甚至引發(fā)數(shù)據(jù)歧視的負(fù)外部性。

再次，大數(shù)據(jù)資源作為社會(huì)改造強(qiáng)大工具與其以犧牲個(gè)人權(quán)利為代價(jià)而實(shí)現(xiàn)獨(dú)享數(shù)據(jù)特權(quán)之間產(chǎn)生權(quán)力悖論，這使個(gè)人信息處理面臨正負(fù)外部性。一方面，大數(shù)據(jù)背景下信息主體以讓渡個(gè)人權(quán)利為代價(jià)使大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用產(chǎn)生“公地喜劇”式的正外部性。個(gè)人信息處理行為的網(wǎng)絡(luò)外部性效應(yīng)與其取用信息數(shù)量、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和技術(shù)兼容性密切相關(guān)。對(duì)數(shù)據(jù)控制者而言，其數(shù)據(jù)價(jià)值往往取決于數(shù)據(jù)的數(shù)量規(guī)模[23]。隨著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模化收集個(gè)人信息，網(wǎng)絡(luò)儲(chǔ)量巨大的用戶信息為其產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展及其信息處理釋放正外部性創(chuàng)造了條件。另一方面，大數(shù)據(jù)作為社會(huì)改造工具以犧牲個(gè)人權(quán)利為代價(jià)又有淪為數(shù)據(jù)控制者專享特權(quán)趨勢(shì)，導(dǎo)致信息處理的數(shù)據(jù)集中壟斷甚至濫用等負(fù)外部性。網(wǎng)絡(luò)用戶存在消費(fèi)“粘性”，權(quán)力悖論造成信息控制者相互競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)下的贏者通吃及其信息資源的寡頭獨(dú)占，妨礙其他網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商對(duì)信息資源的數(shù)據(jù)共享及其規(guī)模化開(kāi)發(fā)利用，不利眾多信息主體在權(quán)利讓渡下分享網(wǎng)絡(luò)外部性的正效應(yīng)，削弱了大數(shù)據(jù)創(chuàng)新活力及其對(duì)用戶體驗(yàn)的改進(jìn)，妨礙共享經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

二、雙重外部性下個(gè)人信息處理行為規(guī)制的兩難困境

科斯在《社會(huì)成本問(wèn)題》中以工廠甲排出煙塵給鄰近居民乙?guī)?lái)有害影響為例指出，“人們一般將該問(wèn)題視為甲給乙造成損害，所考慮的是：如何制止甲？但這是錯(cuò)誤的。我們正在分析的問(wèn)題具有相互性，即避免對(duì)乙的損害將會(huì)使甲遭受損害。必須決定的真正問(wèn)題是，是允許甲損害乙，還是允許乙損害甲？關(guān)鍵在于避免較嚴(yán)重的損害”，據(jù)此提出“損害具有相互性本質(zhì)”

R. H. Coase，The Problem of Social Cost，3 J. L&Econ. 1（1960），in The Firm，the Market and the Law 95-156（1988）.。在網(wǎng)絡(luò)空間，數(shù)據(jù)控制者與其信息主體也會(huì)因基于大數(shù)據(jù)運(yùn)用的個(gè)人信息處理行為而產(chǎn)生所謂“損害的相互性”問(wèn)題，造成其雙重外部性規(guī)制的兩難困境，規(guī)制其負(fù)外部性可能制約其正外部性實(shí)現(xiàn)，規(guī)制其正外部性可能激勵(lì)其負(fù)外部性溢出。

（一）個(gè)人信息處理負(fù)外部性規(guī)制對(duì)其正外部性實(shí)現(xiàn)的制約

規(guī)制個(gè)人信息處理的負(fù)外部性往往通過(guò)賦予其信息主體以個(gè)人信息控制權(quán)，相應(yīng)科以其個(gè)人信息處理者保護(hù)個(gè)人信息之義務(wù)，使大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)損害信息主體的隱私安全、人格尊嚴(yán)等負(fù)外部性得以由其生成者加以內(nèi)在化地負(fù)擔(dān)。在大數(shù)據(jù)背景下，個(gè)人信息處理行為負(fù)外部性規(guī)制會(huì)成為約束其正外部性實(shí)現(xiàn)的影響因素。

首先，適用告知同意規(guī)則規(guī)制個(gè)人信息處理的負(fù)外部性可能對(duì)其正外部性實(shí)現(xiàn)構(gòu)成約束。適用告知同意規(guī)則意味著賦予信息主體以信息自決權(quán)而遏制其信息處理負(fù)外部性。不過(guò)個(gè)人信息自決權(quán)并非對(duì)任何可識(shí)別的個(gè)人信息的收集、處理和利用均享決定與控制權(quán)的承認(rèn)和保護(hù)，而是對(duì)自動(dòng)化處理給人格或財(cái)產(chǎn)帶來(lái)加害危險(xiǎn)的事先防御或前置保護(hù)機(jī)制[24]。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，個(gè)人信息交換領(lǐng)域不再限于商品市場(chǎng)，信息智能處理機(jī)制也將成為其交換的新場(chǎng)所[13]。大數(shù)據(jù)時(shí)代個(gè)人信息生態(tài)系統(tǒng)的去中心化重構(gòu)使用戶信息處理面臨網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商、數(shù)據(jù)中間商及后續(xù)開(kāi)發(fā)利用者等多元主體，其價(jià)值創(chuàng)造源泉取決其信息的后續(xù)多方流轉(zhuǎn)與比對(duì)挖掘開(kāi)發(fā)。共享經(jīng)濟(jì)模式下“信息最小化”原則的合理性以及大數(shù)據(jù)背景下基于告知同意規(guī)則限定個(gè)人信息權(quán)屬的有效性往往令人質(zhì)疑。基于“反公地悲劇”理論Michael A. Heller，Tragedy of the Anticommons： Property in the Transition from Marx to Markets，Harvard Law Review，Vol.111. 1998. pp. 621-688.，賦予作為大數(shù)據(jù)客體的個(gè)人信息以分散的數(shù)據(jù)控制權(quán)將極為不利于大數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值的發(fā)掘。將個(gè)人信息關(guān)在密室中永遠(yuǎn)見(jiàn)不到陽(yáng)光，排斥其商業(yè)正當(dāng)利用必然歸于落后[25]。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用有賴產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新激勵(lì)，既要加強(qiáng)個(gè)人信息保護(hù)更要積極探討如何促進(jìn)其有效利用。大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理的規(guī)制原則應(yīng)是防止濫用，而非嚴(yán)格保護(hù)，故個(gè)人信息處理行為正當(dāng)與否宜基于責(zé)任規(guī)則及事后判斷方式，不應(yīng)僅以同意作為個(gè)人信息處理的正當(dāng)性基礎(chǔ)[7]。相對(duì)于事后適用內(nèi)在化補(bǔ)償機(jī)制（責(zé)任規(guī)則）的規(guī)制模式，嚴(yán)格遵循事前告知同意規(guī)則（財(cái)產(chǎn)規(guī)則）恐有礙個(gè)人信息處理的正外部性實(shí)現(xiàn)，不利于充分激發(fā)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活力與促進(jìn)分享經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

其次，適用去身份化規(guī)則規(guī)制個(gè)人信息處理的負(fù)外部性可能對(duì)其正外部性實(shí)現(xiàn)構(gòu)成制約。如今大數(shù)據(jù)已成為最炙手可熱的交易商品，也是眾多公司、行業(yè)、非營(yíng)利組織和政府部門渴望獲得的資產(chǎn)，它在很大程度上是經(jīng)由線上活動(dòng)留下一種易被追蹤并能透露出個(gè)體身份、交易、去向的數(shù)字印跡等信息構(gòu)成。個(gè)人信息一旦被收集，則其信息主體便難以控制數(shù)據(jù)被誰(shuí)使用抑或被如何使用[26]。為避免未經(jīng)授權(quán)的個(gè)人信息處理行為所致外部性風(fēng)險(xiǎn)，法律科以大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用者對(duì)其所處理個(gè)人信息進(jìn)行去身份標(biāo)識(shí)化等義務(wù)，要求對(duì)其進(jìn)行脫敏處理后使其成為無(wú)法識(shí)別特定個(gè)人且不能復(fù)原的信息，據(jù)此將數(shù)據(jù)隱私屬性與資產(chǎn)屬性剝離以確保其數(shù)據(jù)流通的信息安全。不過(guò)，為提高匿名化后數(shù)據(jù)的可用性，需采取適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)匿名化算法，以降低實(shí)行匿名保護(hù)隱私安全時(shí)概化處理所帶來(lái)的信息損失。但是，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的共享經(jīng)濟(jì)特性有賴于對(duì)網(wǎng)絡(luò)空間信息資源的有效掌握與使用并對(duì)其信息內(nèi)容的充分挖掘與整理。因而，若是采取過(guò)高標(biāo)準(zhǔn)而嚴(yán)格遵從去身份標(biāo)識(shí)規(guī)則對(duì)個(gè)人信息進(jìn)行脫敏處理與數(shù)據(jù)清洗以規(guī)制其負(fù)外部性，難免大為削弱其原始數(shù)據(jù)的潛在挖掘價(jià)值，妨礙大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用的商業(yè)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)甚至動(dòng)搖其產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。

（二）個(gè)人信息處理正外部性規(guī)制對(duì)其負(fù)外部性溢出的激勵(lì)

大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理也有正外部性，基于“公地悲劇”理論通過(guò)法律擬制方式進(jìn)行產(chǎn)權(quán)配置，賦予數(shù)據(jù)控制者對(duì)其數(shù)據(jù)資源擁有向社會(huì)公眾“征稅”的權(quán)利，據(jù)此規(guī)制個(gè)人信息處理的正外部性，有可能對(duì)其個(gè)人信息處理的負(fù)外部性溢出產(chǎn)生激勵(lì)效應(yīng)。

基于“公地悲劇”理論，如財(cái)產(chǎn)資源因權(quán)屬不明而淪為人人皆可任意使用的公地，往往因個(gè)體行為的邊際收益大于等于邊際成本，卻又不負(fù)擔(dān)其行為外部性的社會(huì)成本，個(gè)人被無(wú)限制賦予對(duì)公地的過(guò)度使用權(quán)，進(jìn)而導(dǎo)致資源枯竭甚至經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)崩潰。就大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理而言，有研究認(rèn)為，除了用戶初始數(shù)據(jù)上配置人格權(quán)與財(cái)產(chǎn)權(quán)外，還需在數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)者層面配置數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)權(quán)與數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)，并對(duì)其原生數(shù)據(jù)與衍生數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)提供權(quán)益保障[2]。當(dāng)然，“卡—梅框架”下對(duì)法授權(quán)利（entitlement）的保護(hù)有 “財(cái)產(chǎn)規(guī)則、責(zé)任規(guī)則、禁易規(guī)則”三種路徑

Guido Calabresi and A. Douglas Melamed. Property Rules，Liability Rules，and Inalienability： One View of the Cathedra. Harvard Law Review. Volume 85. April 1972 Number 6. pp. 1089-1128. 財(cái)產(chǎn)規(guī)則強(qiáng)調(diào)除非是自愿交易否則產(chǎn)權(quán)不得轉(zhuǎn)移，責(zé)任規(guī)則強(qiáng)調(diào)如發(fā)生非自愿交易由損害方按第三方估價(jià)向被害方補(bǔ)償損失。。據(jù)此有研究主張，將數(shù)據(jù)法益配置給數(shù)據(jù)產(chǎn)生者，并適用財(cái)產(chǎn)規(guī)則是一條相對(duì)優(yōu)選的路徑[11]。值得注意的是，個(gè)人信息處理中的數(shù)據(jù)紅利與數(shù)據(jù)安全往往此消彼長(zhǎng)。若是賦予數(shù)據(jù)控制者對(duì)大數(shù)據(jù)資源尤其是原生數(shù)據(jù)以絕對(duì)財(cái)產(chǎn)權(quán)，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商出于機(jī)會(huì)主義傾向便有適用告知同意規(guī)則以“一攬子協(xié)議”概括授權(quán)模式籍由用戶點(diǎn)擊而過(guò)度收集甚至恣意圈存用戶信息的內(nèi)在激勵(lì)，以致其規(guī)避遵從去身份規(guī)則甚至回避遵從“防止身份再識(shí)別”義務(wù)。可見(jiàn)，對(duì)數(shù)據(jù)控制者掌握海量用戶信息的大數(shù)據(jù)集賦予財(cái)產(chǎn)權(quán)以規(guī)制其信息處理的正外部性，難免對(duì)個(gè)人信息處理的負(fù)外部性溢出產(chǎn)生某種潛在激勵(lì)。

例如，美國(guó)hiQ訴Linkedln爬蟲(chóng)案中，原告對(duì)抓取和復(fù)制數(shù)據(jù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)而產(chǎn)生有別于領(lǐng)英公司產(chǎn)品卻又方便用戶的使用功能，領(lǐng)英卻禁止原告抓取和復(fù)制其平臺(tái)數(shù)據(jù)，原告遂向法院申請(qǐng)禁令，要求領(lǐng)英解除技術(shù)措施，加州北部地區(qū)法院認(rèn)定領(lǐng)英的行為構(gòu)成數(shù)據(jù)壟斷，裁決領(lǐng)英解除限制并允許其抓取數(shù)據(jù)。實(shí)際上，為提升用戶使用體驗(yàn)，個(gè)人信息處理往往會(huì)基于API協(xié)議允許網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商對(duì)入網(wǎng)數(shù)據(jù)彼此進(jìn)行合理抓取或復(fù)制以實(shí)現(xiàn)信息共享。但在微博訴脈脈案中，我國(guó)法院判決脈脈對(duì)微博注冊(cè)用戶個(gè)人數(shù)據(jù)抓取構(gòu)成不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)，借助反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法一般條款上之行為規(guī)范進(jìn)路以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)權(quán)益。對(duì)此有研究認(rèn)為數(shù)據(jù)財(cái)產(chǎn)化的權(quán)利進(jìn)路可實(shí)現(xiàn)與個(gè)人信息權(quán)的折沖調(diào)和[27]，但值得注意的是，數(shù)據(jù)財(cái)產(chǎn)權(quán)化與個(gè)人信息權(quán)利化之間存在外部溢出效應(yīng)的交互影響。網(wǎng)絡(luò)外部性的數(shù)據(jù)集聚效應(yīng)雖會(huì)激發(fā)個(gè)人信息處理的正外部性，不過(guò)若是不受限制地賦予大數(shù)據(jù)集等信息資源以財(cái)產(chǎn)權(quán)來(lái)規(guī)制其個(gè)人信息處理的正外部性，反而會(huì)對(duì)其負(fù)外部性溢出產(chǎn)生潛在的激勵(lì)預(yù)期。大數(shù)據(jù)作為信息資源或技術(shù)工具均面臨濫用風(fēng)險(xiǎn)。例如，提供獨(dú)特產(chǎn)品與服務(wù)的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商獨(dú)占獲得特定數(shù)據(jù)控制權(quán)，第三方開(kāi)發(fā)者未經(jīng)用戶再授權(quán)而擅自抓取、使用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上用戶信息，數(shù)據(jù)控制者拒絕開(kāi)放共享其收集的用戶數(shù)據(jù)導(dǎo)致數(shù)據(jù)市場(chǎng)的單寡頭壟斷等。再如，處優(yōu)勢(shì)地位的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)商利用大數(shù)據(jù)技術(shù)定向追蹤競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手行為乃至與其明示或默示達(dá)成價(jià)格壟斷共謀，通過(guò)分析潛在用戶的支付意愿價(jià)格而給特定用戶以歧視性壟斷定價(jià)。可見(jiàn)，基于數(shù)據(jù)財(cái)產(chǎn)化的權(quán)利進(jìn)路規(guī)制大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理的正外部性也會(huì)潛在地激發(fā)其負(fù)外部性溢出。

（三）大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理行為規(guī)制的價(jià)值取向分析

科斯認(rèn)為，明晰產(chǎn)權(quán)有助市場(chǎng)交易，經(jīng)由市場(chǎng)交易可基于外部性內(nèi)部化實(shí)現(xiàn)社會(huì)產(chǎn)值最大化，但現(xiàn)實(shí)世界的交易成本過(guò)高而妨礙交易，為促進(jìn)交易達(dá)成并實(shí)現(xiàn)效率最優(yōu)，宜將其產(chǎn)權(quán)配置給使用價(jià)值最高者。但是，大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理行為規(guī)制除了要實(shí)現(xiàn)其自由與效率價(jià)值，還需維護(hù)其安全與公平價(jià)值，面臨著價(jià)值沖突取舍問(wèn)題。

以在線行為廣告（OBA）美國(guó)數(shù)字廣告聯(lián)盟（Digital Advertising Alliance，簡(jiǎn)稱DAA）對(duì)其定義是：“長(zhǎng)期從某臺(tái)電腦或設(shè)備上收集有關(guān)用戶在各種非關(guān)聯(lián)網(wǎng)站上的網(wǎng)頁(yè)瀏覽行為的數(shù)據(jù)，目的是利用這類數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)用戶的喜好或興趣，以便根據(jù)從這些網(wǎng)頁(yè)瀏覽行為中推斷出來(lái)的喜好或興趣，向那臺(tái)電腦或設(shè)備發(fā)送廣告。” 參見(jiàn)：[美]詹姆斯.R.卡利瓦斯《大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與法律指南》（人民郵電出版社，2016年版68-69頁(yè)）。為例，其通過(guò)網(wǎng)絡(luò)隱秘追蹤和概括網(wǎng)頁(yè)瀏覽等訪問(wèn)用戶，利用cookie數(shù)據(jù)記錄其訪問(wèn)的日志站點(diǎn)、點(diǎn)開(kāi)的鏈接等，依據(jù)用戶網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)特點(diǎn)與偏好為其建檔并悄然完成其數(shù)據(jù)采集與分析。在線行為廣告商通過(guò)秘密追蹤與監(jiān)視為用戶建檔并在非透明化下對(duì)其進(jìn)行信息處理，且基于某種算法篩選機(jī)制向其追蹤用戶定向推送個(gè)性化服務(wù)，上述行為具有潛在危及用戶人身（隱私）財(cái)產(chǎn)安全的負(fù)外部性。不過(guò)，若是立法“禁止追蹤”以規(guī)制其負(fù)外部性，可能對(duì)在線行為廣告商的個(gè)人信息處理行為構(gòu)成自由限制，抑制其基于大數(shù)據(jù)分析以提升網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的正外部效應(yīng)溢出，進(jìn)而影響網(wǎng)絡(luò)用戶據(jù)此享受便捷服務(wù)的自由。可見(jiàn)，在線行為廣告商的個(gè)人信息處理面臨正負(fù)雙重外部性，保障信息主體的信息安全可能與維護(hù)在線行為廣告商的信息追蹤與推送自由產(chǎn)生價(jià)值沖突，而且對(duì)在線行為廣告商基于信息追蹤與推送自由的營(yíng)運(yùn)效率及其產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生所謂“損害之相互性”。不過(guò)，基于將產(chǎn)權(quán)配置給使用價(jià)值最高者的效率優(yōu)化原理，賦予用戶以個(gè)人信息控制權(quán)，有助其自主決定信息安全價(jià)值并基于市場(chǎng)交易需要參與在線行為廣告商的大數(shù)據(jù)資源優(yōu)化配置。歐盟《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）賦予用戶“數(shù)據(jù)可攜權(quán)”和“被遺忘權(quán)”，其規(guī)制個(gè)人信息處理行為的價(jià)值取向便是用戶的信息安全優(yōu)于在線行為廣告商的數(shù)據(jù)自由，此種規(guī)制的經(jīng)濟(jì)邏輯在于為避免后者對(duì)前者的更大損害，宜將數(shù)據(jù)可攜權(quán)、被遺忘權(quán)等配置給用戶。

再以基于算法決策的智能分析評(píng)估系統(tǒng)為例，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)者與用戶在大數(shù)據(jù)分析計(jì)算中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)安排與算法選擇上存在“透明化悖論”所致信息不對(duì)稱，算法“黑箱”（Black box）面臨透明化困境。長(zhǎng)期以來(lái)人們受“數(shù)學(xué)清洗”自孔德以降的社會(huì)實(shí)證主義興起以來(lái)，逐漸出現(xiàn)了一種利用數(shù)學(xué)將人類社會(huì)事務(wù)量化、客觀化的思潮，F(xiàn)red Benenson 將這種對(duì)數(shù)據(jù)的崇拜稱之為數(shù)學(xué)清洗（Math washing），特別是隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，人們更傾向利用算法、模型、機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)學(xué)方法重塑一個(gè)更加客觀的現(xiàn)實(shí)世界。思維方式影響，甚少質(zhì)疑算法決策公平性，殊不知算法作為技術(shù)面臨工具理性與價(jià)值理性的張力工具理性基于功利導(dǎo)向關(guān)注目的與結(jié)果，與基于某些重要信念（義務(wù)、尊嚴(yán)、美、規(guī)訓(xùn)等）作為行動(dòng)指引的價(jià)值理性不同。參見(jiàn)：馬克斯·韋伯《經(jīng)濟(jì)與社會(huì) （上卷） 》（林榮遠(yuǎn)譯，商務(wù)印書(shū)館，1997年版57頁(yè)）。。算法設(shè)計(jì)將交易或服務(wù)規(guī)則代碼化后倘若信息披露不足，基于算法決策的選擇自由卻潛藏了算法監(jiān)管缺失的危機(jī)，不僅難以趨向公平正義甚至有呈現(xiàn)算法歧視的極大可能。美國(guó)North pointe 公司開(kāi)發(fā)的犯罪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估算法COMPAS在使用中出現(xiàn)系統(tǒng)地歧視黑人現(xiàn)象，更多將白人錯(cuò)誤地評(píng)估為低犯罪風(fēng)險(xiǎn)的群體，顯示了其算法偏見(jiàn)[28]。大數(shù)據(jù)的“身份悖論”與“權(quán)力悖論”使其數(shù)據(jù)占有使用一旦淪為數(shù)據(jù)控制者專享特權(quán)，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商在工具理性驅(qū)使下便有基于算法設(shè)計(jì)對(duì)用戶實(shí)行記分化追蹤并依各類信息識(shí)別社會(huì)主體身份的內(nèi)在激勵(lì)。據(jù)此構(gòu)筑的“信息繭房”又強(qiáng)力維系用戶網(wǎng)絡(luò)化生存空間秩序，用戶受“透明化悖論”所限卻對(duì)其構(gòu)筑的“理性鐵籠”馬克斯·韋伯認(rèn)為，隨著工具理性對(duì)價(jià)值理性的替代，工具理性對(duì)人類生存狀況造成了新的束縛，即所謂“理性的鐵籠”（ iron cage ）。參見(jiàn)：馬克斯·韋伯《新教倫理與資本主義興起》（廣西師范大學(xué)出版社，2010年版）。了無(wú)體悟，對(duì)算法差錯(cuò)甚至數(shù)據(jù)失當(dāng)所致正義價(jià)值迷失鮮有覺(jué)察。隨著智能決策愈益投射于現(xiàn)實(shí)社會(huì)空間參與其秩序再造，算法及其代碼設(shè)計(jì)日益主宰著公共決策并對(duì)個(gè)體權(quán)益產(chǎn)生廣泛影響。若欲“通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)公平”（Fairness by Design）還需前瞻構(gòu)建技術(shù)公平規(guī)則[29]。歐盟《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》賦予用戶對(duì)智能決策的“可解釋權(quán)”（The Right to Explanation）經(jīng)合組織（OECD）2017年發(fā)布《算法與合謀》報(bào)告指出，完全的算法透明度并非僅公開(kāi)或向管制部門披露其源代碼，而要解釋特定算法的結(jié)果如何得出，實(shí)踐中強(qiáng)制性的算法透明度與可問(wèn)責(zé)性可能面臨很大挑戰(zhàn)，尤其黑箱算法恐難實(shí)現(xiàn)更高透明度要求。目前各國(guó)對(duì)算法監(jiān)管的執(zhí)法實(shí)踐與理論研究尚存分歧。，其規(guī)制個(gè)人信息處理行為的價(jià)值取向便是算法設(shè)計(jì)的技術(shù)正義實(shí)現(xiàn)優(yōu)于其智能決策的秩序再造，其規(guī)制的經(jīng)濟(jì)邏輯則是為避免后者對(duì)前者的更大損害，需賦予用戶對(duì)智能算法的可解釋權(quán)。

另一方面，蘊(yùn)藏海量信息的大數(shù)據(jù)集作為信息資源呈俱樂(lè)部物品（共享品）屬性，有賴基于“外部性內(nèi)在化”解決其開(kāi)發(fā)利用中權(quán)屬不明所致的市場(chǎng)失靈問(wèn)題，基于“外部性外部化”解決其數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘中開(kāi)放共享不足所致的資源配置低效與競(jìng)爭(zhēng)妨礙問(wèn)題，籍以促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新并實(shí)現(xiàn)其個(gè)人信息處理的正外部性。由于數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)需要采集海量的個(gè)人信息，經(jīng)脫敏處理后作為“喂食”并優(yōu)化其算法設(shè)計(jì)的信息資源，但由海量的個(gè)人信息集成的大數(shù)據(jù)資源有別于公共物品之處在于其固定成本很高而邊際成本很低甚至趨于零。大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)外部性使眾多網(wǎng)絡(luò)用戶集聚在需求側(cè)對(duì)信息品進(jìn)行爭(zhēng)相使用并給公眾帶來(lái)相當(dāng)可觀的規(guī)模化的網(wǎng)絡(luò)外部正效應(yīng)，滿足了共享經(jīng)濟(jì)需要。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)或數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)行“免費(fèi)+增值服務(wù)”的運(yùn)營(yíng)模式便源于其規(guī)模經(jīng)濟(jì)上和邊際收益上的遞增趨勢(shì)，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)使用者越多其網(wǎng)絡(luò)外部性正效應(yīng)越大，具有滿足“外部性外部化”（共享經(jīng)濟(jì)）的“公地喜劇”色彩，從而實(shí)現(xiàn)其規(guī)模收益遞增（邊際成本遞減）以充分激發(fā)其分享經(jīng)濟(jì)功能。大數(shù)據(jù)不具“爭(zhēng)用性”但具“限用性”屬性使大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)面臨數(shù)據(jù)集中而有導(dǎo)致數(shù)據(jù)壟斷甚至數(shù)據(jù)濫用的趨勢(shì)。隨著智能算法大力提升市場(chǎng)透明度，即便競(jìng)爭(zhēng)者間并無(wú)明確協(xié)議，默示合謀（tacit collusion）仍有可能[34]。這增添了反壟斷執(zhí)法在評(píng)估與算法相關(guān)的協(xié)議、協(xié)同行為等反競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)上的挑戰(zhàn)[35]。為避免大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用與個(gè)人信息處理在雙重外部性規(guī)制上的“相互損害”，除借助“外部性內(nèi)在化”規(guī)制其信息處理的數(shù)據(jù)不當(dāng)侵占，還要借助“外部性外部化”規(guī)制其信息處理的數(shù)據(jù)壟斷集中前者參酌新浪微博訴脈脈抓取使用微博用戶信息案（京73民終〔2016〕588號(hào)）;后者參酌美國(guó)HiQ Labs訴LinkedIn拒絕數(shù)據(jù)抓取糾紛案，HiQ Labs，Inc. v. Linkedin Corporation.No.3：17-cv-03301（N.D. Cal.2017）。。若是數(shù)據(jù)控制者擁有數(shù)據(jù)占市場(chǎng)支配地位，無(wú)正當(dāng)理由拒絕數(shù)據(jù)分享而有排除、限制競(jìng)爭(zhēng)行為，結(jié)合本國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展應(yīng)適用反壟斷法對(duì)此予以規(guī)制各國(guó)對(duì)數(shù)據(jù)分享的反壟斷執(zhí)法尚存分歧，數(shù)據(jù)作為信息資源既可作為企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)也會(huì)構(gòu)成相關(guān)市場(chǎng)的進(jìn)入壁壘，關(guān)鍵是數(shù)據(jù)是否構(gòu)成反壟斷法上的必要設(shè)施（Essential Facility）并合理界定適用領(lǐng)域。參見(jiàn)：孫晉、鐘原《大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)構(gòu)成必要設(shè)施的反壟斷法分析》（《電子知識(shí)產(chǎn)權(quán)》，2018年第5期）。。

（三）規(guī)制措施上施行數(shù)據(jù)資源權(quán)利配置與數(shù)字技術(shù)權(quán)力干預(yù)協(xié)同

大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理離不開(kāi)數(shù)據(jù)選擇及算法設(shè)計(jì)。算法設(shè)計(jì)以數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，針對(duì)實(shí)際問(wèn)題待處理數(shù)據(jù)選擇恰當(dāng)?shù)拇鎯?chǔ)結(jié)構(gòu)，基于選定的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)而優(yōu)化算法設(shè)計(jì)，機(jī)器學(xué)習(xí)中的算法優(yōu)化有賴可靠的數(shù)據(jù)資源，否則會(huì)導(dǎo)致算法偏差。因而，規(guī)制其信息處理行為既要基于信息資源取用的數(shù)據(jù)權(quán)利配置以利信息主體的自主規(guī)制，也要基于算法優(yōu)化與代碼設(shè)計(jì)的數(shù)字“權(quán)力”干預(yù)以利數(shù)據(jù)控制者的協(xié)同規(guī)制。

首先，大數(shù)據(jù)背景下的個(gè)人信息作為數(shù)據(jù)資源有待恰當(dāng)?shù)臋?quán)利配置。一方面，賦予信息主體對(duì)其個(gè)人信息以知情與同意權(quán)、選擇與變更權(quán)、刪除與撤回權(quán)等，有助信息主體對(duì)數(shù)據(jù)控制者取用個(gè)人信息及其處理行為進(jìn)行自主規(guī)制。歐美政府近年來(lái)主導(dǎo)的“消費(fèi)者授權(quán)政策”強(qiáng)化用戶權(quán)限，英國(guó)政府推行的Midata Project與美國(guó)政府推行的Smart Disclosure旨在實(shí)現(xiàn)個(gè)人數(shù)據(jù)由機(jī)構(gòu)掌控轉(zhuǎn)向用戶自行掌控[16]192-209。包括由網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)開(kāi)發(fā)“數(shù)據(jù)盒子”（Data Box）為信息主體自我管理、儲(chǔ)存、交易、轉(zhuǎn)移個(gè)人信息提供技術(shù)支撐如此，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)商便有義務(wù)利用“數(shù)據(jù)盒子”整合個(gè)人信息并完備其數(shù)據(jù)庫(kù)，為信息主體與信息買家建立商談平臺(tái)并基于平臺(tái)對(duì)話使信息主體獲得滿意的對(duì)價(jià)。See Hamed Haddadi，Richard Mortier，Derek McAuley，Jon Crowcroft ，”Human-data interaction”， Cambridge Computer Laboratory，No.837 ，（Jun，2015） .，完善反爬蟲(chóng)機(jī)制，為用戶提供一站式撤回與關(guān)閉授權(quán)。當(dāng)然，若賦予信息主體以算法解釋權(quán)，則會(huì)扭轉(zhuǎn)“透明化悖論”所致數(shù)據(jù)控制者對(duì)信息主體的信息強(qiáng)勢(shì)地位，以及“身份悖論”所致數(shù)據(jù)控制者對(duì)信息主體的數(shù)據(jù)歧視威脅。另一方面，賦予數(shù)據(jù)控制者基于大數(shù)據(jù)原生信息開(kāi)發(fā)的衍生數(shù)據(jù)產(chǎn)品以產(chǎn)權(quán)配置，有助數(shù)據(jù)控制者協(xié)同規(guī)制第三方的個(gè)人信息處理行為。對(duì)數(shù)據(jù)控制者而言，相對(duì)于遵從告知同意規(guī)則取用人個(gè)信息，其適用去身份規(guī)則的成本付出更高且面臨反向工程被再識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，若對(duì)處于粗放狀態(tài)的原生數(shù)據(jù)賦予絕對(duì)權(quán)的產(chǎn)權(quán)配置，反而助長(zhǎng)其基于告知同意規(guī)則的概括授權(quán)隨意取用個(gè)人信息。若是數(shù)據(jù)控制者通過(guò)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析將原本單一且價(jià)值有限的碎片化原生數(shù)據(jù)進(jìn)行提煉整合生成有使用價(jià)值的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，對(duì)此賦予相應(yīng)產(chǎn)權(quán)則有助激勵(lì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，也有助促使數(shù)據(jù)控制者積極規(guī)制第三方因擅自使用其數(shù)據(jù)產(chǎn)品而不當(dāng)進(jìn)行其信息處理行為。因而，立法賦予何種類型與強(qiáng)度的個(gè)人信息權(quán)與數(shù)據(jù)資源產(chǎn)權(quán)往往彰顯了保障個(gè)人信息安全與促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的不同價(jià)值取向。

其次，大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理作為數(shù)字技術(shù)運(yùn)用有賴權(quán)力干預(yù)。去身份是個(gè)人信息有序流通與再利用之前提，分離數(shù)據(jù)中隱私與資產(chǎn)屬性可降低數(shù)據(jù)流通中的隱私風(fēng)險(xiǎn)[8]。不過(guò)集中于人格隱私保護(hù)的大數(shù)據(jù)研究面臨局限[36]。數(shù)據(jù)脫敏處理若過(guò)于徹底去除大數(shù)據(jù)所涉?zhèn)€人身份信息的直接標(biāo)識(shí)符或改變其準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符的判斷，雖有助于保障個(gè)人信息安全，但卻削弱了其潛在挖掘價(jià)值。數(shù)據(jù)控制者為減少數(shù)據(jù)匿名化后的信息損失并提高其可用性，往往有基于代碼設(shè)計(jì)降低去身份標(biāo)識(shí)標(biāo)準(zhǔn)甚至變相追蹤、識(shí)別用戶身份的機(jī)會(huì)主義傾向。因法律無(wú)法介入互聯(lián)網(wǎng)信息傳輸?shù)募夹g(shù)過(guò)程直接規(guī)制虛擬空間的生成和運(yùn)作，代碼構(gòu)筑了網(wǎng)絡(luò)空間并具有“隱形法”的功能美國(guó)學(xué)者萊斯格就互聯(lián)網(wǎng)規(guī)制問(wèn)題指出，法律、社會(huì)規(guī)范、市場(chǎng)、代碼等任何單一規(guī)制手段都有局限性，應(yīng)充分發(fā)揮代碼規(guī)制的應(yīng)有作用。參見(jiàn)：[美]勞倫斯·萊斯格《代碼2.0——網(wǎng)絡(luò)空間中的法律》（李旭、沈偉偉譯，清華大學(xué)出版社，2009年第4版 98頁(yè)）。。代碼設(shè)計(jì)者基于理性人機(jī)會(huì)主義傾向面臨效率性的違法的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)例如2018年4月“今日頭條”因智能推送內(nèi)容問(wèn)題受到監(jiān)管部門責(zé)令其永久關(guān)停“內(nèi)涵段子”客戶端軟件及公眾號(hào)的處罰，隨后發(fā)布聲明稱要全面糾正算法與機(jī)器審核的缺陷，將正確的價(jià)值觀融入技術(shù)和產(chǎn)品。。因而規(guī)制個(gè)人信息處理既要運(yùn)用市場(chǎng)手段確保個(gè)人信息權(quán)自主行使，又要科以數(shù)據(jù)控制者在算法決策中保障信息安全義務(wù)并將其轉(zhuǎn)化為程序代碼設(shè)計(jì)要求，在信息處理合規(guī)邊界內(nèi)為促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新尋求制度適用選擇空間。設(shè)計(jì)出驗(yàn)證、證實(shí)、知情同意、透明性、可責(zé)性、救濟(jì)、責(zé)任等機(jī)制以削弱或避免機(jī)器歧視、確保公平正義[29]。為此，鼓勵(lì)信息安全技術(shù)開(kāi)發(fā)，基于元數(shù)據(jù)標(biāo)簽綁定技術(shù)提升用戶控制權(quán)行使及其信息處理透明度，運(yùn)用加密算法實(shí)現(xiàn)信息密文傳輸以防被竊聽(tīng)或篡改，引用安全認(rèn)證、數(shù)字水印、電子簽名、區(qū)塊鏈確保原始信息真實(shí)。基于信息運(yùn)行數(shù)據(jù)流建立個(gè)人信息泄露溯源機(jī)制[37]。同時(shí)，在制度設(shè)計(jì)上基于用戶與數(shù)據(jù)控制者雙重授權(quán)機(jī)制制止數(shù)據(jù)濫用，輔以數(shù)據(jù)登記及溯源監(jiān)管、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)備案審查、代碼設(shè)計(jì)合法評(píng)估與算法決策審計(jì)監(jiān)督等數(shù)字技術(shù)運(yùn)用的權(quán)力干預(yù)措施。

四、結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)面臨個(gè)人信息的提供者、收集者、分析者、中間商、使用者、第三方開(kāi)發(fā)者及監(jiān)督者等多元主體基于人格與財(cái)產(chǎn)、公權(quán)與私權(quán)之博弈，這使大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新與個(gè)人信息處理規(guī)制面臨內(nèi)在張力。我國(guó)“十三五”規(guī)劃提出實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，工業(yè)和信息化部為落實(shí)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》發(fā)布的《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》指出，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨“數(shù)據(jù)所有權(quán)、隱私權(quán)等相關(guān)法律法規(guī)和信息安全、開(kāi)放共享等標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范不健全，尚未建立起兼顧安全與發(fā)展的數(shù)據(jù)開(kāi)放、管理和信息安全保障體系”等支撐體系不完善的問(wèn)題，并提出其政策法制完善措施除現(xiàn)行立法及尚待制訂個(gè)人信息保護(hù)法外，還包括《大數(shù)據(jù)服務(wù)安全能力要求》《個(gè)人信息安全規(guī)范》《大數(shù)據(jù)安全管理指南》（征求意見(jiàn)稿）等國(guó)家推薦標(biāo)準(zhǔn)及《大數(shù)據(jù)行業(yè)自律公約》等軟法規(guī)制措施。。然而，數(shù)據(jù)的法律屬性與權(quán)利歸屬在理論上尚未廓清，其司法實(shí)踐中尚在探索2018年8月16日杭州互聯(lián)網(wǎng)法院在淘寶（中國(guó)）訴安徽美景不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)案中認(rèn)定，如無(wú)法定或約定，用戶對(duì)提供網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)者的單個(gè)用戶信息尚無(wú)獨(dú)立的財(cái)產(chǎn)權(quán)或財(cái)產(chǎn)性權(quán)益;網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)者對(duì)由用戶信息數(shù)字化記錄轉(zhuǎn)換而來(lái)的原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)依其與用戶約定享有使用權(quán);對(duì)其深度開(kāi)發(fā)與系統(tǒng)整合的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品“生意參謀”，因其內(nèi)容是源于卻又獨(dú)立于用戶信息、原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的衍生數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)者應(yīng)享有獨(dú)立的財(cái)產(chǎn)性權(quán)益。。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)往往以歐盟與中美對(duì)比觀察認(rèn)為，過(guò)嚴(yán)的個(gè)人信息保護(hù)會(huì)限制其產(chǎn)業(yè)發(fā)展甚至削弱其競(jìng)爭(zhēng)力。值得注意的是，數(shù)據(jù)共享開(kāi)發(fā)利用以相關(guān)主體間的信任機(jī)制為基礎(chǔ)，有效規(guī)制個(gè)人信息處理行為能強(qiáng)化其信任機(jī)制并為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展增添信息資源流通活力。全面揭示大數(shù)據(jù)背景下個(gè)人信息處理的雙重外部性及其規(guī)制的交互影響，以系統(tǒng)性的整體視角把握大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與個(gè)人信息保護(hù)的共生關(guān)系，基于“損害之相互性”理論并借鑒“公地喜劇”理論探尋其雙重外部性規(guī)制的經(jīng)濟(jì)邏輯，有助于深入探明其政策法制完善之路。參考文獻(xiàn)：

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Legal regulation of personal information processing action in the background of big data：

From the perspective of dual externalities of personal information processing

HU Chaoyang

（School of Law，Southeast University，Nanjing 210096，P. R. China）

Abstract：

Personal information processing not only causes negative externalities such as data security risks，but also brings positive externalities such as the realization of sharing economy in the background of big data. The causes of double externalities can be revealed by the phenomenon of “Three Paradoxes of Big Data”. Based on the theory of “internalization of externalities”，both the negative externalities and the positive externalities from personal information processing will be regulated if the information subject is empowered with the rights to personal information，and the data controller is empowered with the rights to big data property. However，in the background of network big data，dual externalities of personal information processing are interacted with each other and faced with some dilemmas. The theory of “mutuality of damage” in law and economics provides an economic logical explanation for regulating personal information processing behavior based on the “risk-based approach”. The development of big data industry depends on the “externalization of externalities” of personal information processing to realize its sharing economy. The theory of “comedy of the commons” in law and economics provides the economic logic proof for regulating personal information processing behavior based on the “externalization of externalities” in order to meet the needs of big data industry development. For the regulation of personal information processing in the background of big data，we should enforce the transformation from the “repressive law” to the “responsive law” on ideas，the coexistence of both the “internalization of externalities” and the “externalization of externalities” on mechanisms，the coordination of both the data resources rights allocation and the digital technology power intervention on measures，so that the organic balance between big data industry innovation and personal information security can be achieved.

Key words： ?big data; personal information processing; dual externalities; paradoxes of big data; legal regulation

（責(zé)任編輯?胡志平）