反思数据经济:社交目的导向,使网约车的数据系统放弃了安全

陈玉洁 2018-05-16 浏览:
网约车乘客遇害、社交平台用户被操纵这类事件频发的根源在于抹杀了数据收集的目的性。这里的意思不是要推翻所有的大数据技术,而是希望更多人更清醒地认识数据和数据技术,以防将它们的使用日常化。

反思数据经济:社交目的导向,使网约车的数据系统放弃了安全

近日空姐搭乘网约车遇害事件受到了媒体、各级监管和执法机关、和广大公众的紧密关注。提倡严究平台之过、重申这是黑车之祸、直指这是资本刺激下平台野蛮生长导致的附带伤害等等,多方解读也把规范网约车市场的讨论再一次推向舆论前沿。一周之内,案件告破,平台公司开展内部整顿、配合公安部审核司机背景,交通部也开始拟定失信联合惩戒黑名单。拨开繁花乱眼,此次事件中浮现的更深层次的问题,不应当随着案件的告破和监管的骤严而消弭。

并非偶然事件,而是结构性失灵更深层次的问题跟数据有关,准确点说,跟数据的收集、使用以及它在当下平台经济中扮演的角色有关。中国城市出行市场在手机平台广泛使用的催化下,实现了平台化、数据化的演变。传统巡游或应召出租车和网约车的区别,表面上看似乎是打车平台取代了以往的出租车公司,成为了新的中介,运用技术让乘客的出行需求能更有效地被满足,让司机减少空车等待和行驶的能耗,也为私家车主提供增加收入的途径。尽管打车难的问题在网约车大行其道的今天依然存在,安全隐患也没有因为黑车转网约车而得到根本改善,甚至在资本不断进入市场时,有愈演愈烈的趋势,但我们不得不承认,数据驱动的打车平台,确实为广大的城市居民的出行带来了深刻的改变。

这个改变是平台化:手机叫车已经是大多数人的日常行为。支撑实现平台化的根本是数据。如果没有海量的数据支持,出行供需的匹配无法实现。滴滴出行在国内的网约车市场独占鳌头最主要的原因是前期公司的发展,包括合并“快的”和收购“优步中国”,为这个平台积累了海量的数据。

也正是因为和数据的收集和使用有关,所以此次事件不是单一、偶然性事件,而是数据驱动平台经济中结构性的失灵。已有新闻披露,女乘客受到骚扰和侵害的事件早就屡见不鲜,只不过没有受到媒体和大众眼球的聚焦。网约车平台的安全隐患-空姐被害的事件链条敲响了当前数据经济模式的警钟。

那么,到底应该如何给平台经济中的数据定性?

在众多新闻报道中,乘客用户信息的泄露和社交评价体系的浮现,引起了一片哗然。“颜值爆表”、“美女下车时丝袜走光容易让人想入非非”这些有性暗示意味的标签拷问的是平台是否“引狼入室”,在乘客被骚扰甚至是被侵害的事件中扮演了“共谋”的角色。也许有人会说,除了有强烈引导性的评价,网约车平台更多的还有乘客司机互评准点率和服务态度等,这类互评有助于建立数字经济下,陌生人交易的信用机制。

不可否认,在平台化的发展过程中,数据收集作为一种维护和改善平台运行的手段,有积极作用。然而,个人信息安全和隐私权的研究者早就指出,数字时代中,个人、平台和数据之间的关系,已经远超出传统定义的隐私这个范畴,更多指向的是个人信息收集后的(再)使用。

数据“目的性”的边界大数据技术被赋予了无限想象,数据被喻为当代社会经济的原油,它的地位就如同煤和石油之于工业社会,不仅本身具有价值,也为经济和社会其他方面的发展提供助力。

那么,数据到底是什么?跟石油不同,数据不是天然存在的,它们是创造之物(Gitelman, 2013),以目的为导向。数据的英文datum的词源在拉丁文里的意思是被赋予和被给予(Gregg, 2015)。虽然计算机科学中常常使用数据挖掘这一象征煤炭开采的术语,但是,数据挖据也是建立在系统提前设计好会收集和记录哪些数据的前提之上,对大型数据集建模、分析的技术手段。

数据的收集和它背后的目的无法割裂。人类社会最早的大规模、系统性的数据收集始于人口普查。绝大多数国家的人口普查最初的目是征税和征兵(或徭役),所以家里有几口人、是男是