--- schema_version: "library-reader-v1" source_type: "original_book" title: "数据要素五论：信息、权属、价值、安全、交易" author: null edition: null publisher: null year: null isbn: "9787301332191" library_document_id: "e15cef9b-a00b-4230-8ad6-386b4a5a8888" source_sha256: "53810151409244a84e00f024dab97d0128410aca823a5f3cfc1b191cfbfc2acf" pdf_physical_page_count: 267 pdf_physical_page_index_base: 0 range_start: 120 range_count: 10 html_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/e15cef9b-a00b-4230-8ad6-386b4a5a8888?start=120&limit=10" markdown_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/e15cef9b-a00b-4230-8ad6-386b4a5a8888.md?start=120&limit=10" previous_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/e15cef9b-a00b-4230-8ad6-386b4a5a8888.md?start=110&limit=10" next_url: "https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/e15cef9b-a00b-4230-8ad6-386b4a5a8888.md?start=130&limit=10" --- # 数据要素五论：信息、权属、价值、安全、交易 > 页码规则：PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX 是从 0 开始的权威文件物理页索引；PRINTED_PAGE 是页面中识别出的印刷页码，可能为空，二者不得混用。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=120 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 一、数据要素在生活中的应用 当今社会已经高度数字化，本部分将首先从几个方面阐述数据要素在社会生活中的应用 （一）数据与思维方式 现阶段，数字经济已经成为新的经济增长源泉，数据要素是数字经济发展的关键，但为什么数据要素能发掘出如此巨大的价值？重要的一点是数据改变了人们的思维方式 维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶. 大数据时代[M]. 盛杨燕，周涛，译. 杭州：浙江人民出版社，2013. 实际上，数据本身没有创造新的事物，它只是人们所观察到的事物的一种描述 将观察到的事物转化为数据的过程即“数据化” 数据化和数字化是两个比较相似的概念，但数据化并非数字化 数字化指把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码，以便计算机对数据进行处理而数据化则是指一种把对象转变为可分析的量化形式的过程 数据化的核心就是量化其他对象 记录信息的能力是原始社会和先进社会的分界线之一 早期文明最古老的抽象工具就是基础的计算以及长度和重量的计量 公元前3000年，在印度河流域 埃及和美索不达米亚平原地区，信息记录就有了很大的发展，而 日常的计量方法也大为改善 美索不达米亚平原上书写的发展促使一种记录生产和交易的精确方法产生了，这让早期文明能够计量并记载事实情况，并且为日后所用 计量和记录一起促成了数据的诞生，它们是数据化最早的根基 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=121 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 为了得到可量化的信息，要知道如何计量；为了数据化那些量化了的信息，要知道怎么记录计量的结果 这需要人们拥有正确的工具 计量和记录的需求也是数据化的前提，而在数字化时代来临的几个世纪前，数据化的基础就已经奠定 计算机带来了数字测量和存储设备，大大提高了数据化的效率 计算机也使得通过数学分析挖掘出数据更大的价值成为可能 简言之，数字化带来了数据化，但是数字化无法取代数据化 数字化是把模拟数据变成计算机可读的数据，与数据化有本质上的不同 而数据化之所以重要，在于庞大的数据库有着小数据库所没有的价值 这种额外的价值来源于信息的融通 就像盲人摸象，在人类的感知中，每次接收 处理的信息是有限的，平时可能会拘泥于眼前的目标传达出的信息 但如果能将对象数据化，并加以记录，人们就能进一步将其汇总到数据库 在一些情况下，只有看到了数据库的完全信息，才能对事物有精确的认知 比如在航海中，每天都能有航海的地理信息日志，但单一的日志带来的信息是很有限的 若能将每天观察到的地理信息汇总为一张地图，这些杂乱的航海日志就可以变成有用的数据 换言之，少量的数据其价值是比较低的，只有积累足够的数据才能实现质变，类似于统计学中大样本下的渐进分布 而数据化 信息化能让人们很自然地完成积累的过程，从而自然认识到其中的价值 （二）数据与商业 数据科学与信息技术的发展也改变了众多商业模式 许多传统商业模式都在尝试与大数据手段有机结合，提升收益 现在谈到互联网平台，人们经常会提及“大数据杀熟”，这就是信息与商业结合最显著的案例。 机票的故事 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=122 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 奥伦·埃齐奥尼（Oren Etzioni）是美国最有名的计算机专家之一、大数据的先驱，华盛顿大学人工智能项目的负责人。2003年（当时还没有大数据），他准备从西雅图乘坐飞机到洛杉矶去参加弟弟的婚礼。一般而言，机票越早预订越便宜，所以在婚礼几个月前他就在网上预订了到洛杉矶的机票。在飞机上，埃齐奥尼向邻座询问他们购买机票的价格。令他吃惊的是，有些人购买的时间比他要晚，但是票价却远远低于他订购的价格，而且不止一个人。他不仅仅为这一“吃亏”的行为感到愤怒，更开始深入思考其中的原因。 在一趟航班上，同一舱位的每个座位可以认为是相对同质化的商品，它们的价格不应该有差别。但事实上，航空公司会根据自 己的内部信息动态调节座位的价格。经历这次事件之后，埃齐奥尼希望开发出一种系统，以此对机票的合理价值进行推测（偏高或偏低），帮助人们做出购买机票的决策。他认为虽然外部人员很难拿到航空公司的内部决策信息（调节价格的依据），但是有能力对机票价格的变动趋势进行预测（价格上涨或下降）。 实现这个想法需要大量分析机票价格与提前购买天数的关系（从大量数据样本中寻找规律），即在一个特定时间点上，根据历史数据，如果一张机票的平均价格呈下降趋势，系统提示用户稍晚时间再购买机票。反之，如果一张机票的平均价格呈上涨趋势，那么用户就应该立即购买机票。 这个系统其实就是对机票价格变化进行预测的机器学习系统。埃齐奥尼从一个旅游网站上爬取了41天内的12000个价格数据样本，构建了一个预测模型。这个模型帮助在网络上订票的乘客节省了很多钱。 该预测模型是典型的黑箱模型，即不能说明具体原因，只能推测未来会发生什么。具体地说，它不能分析出是哪些因素导致了票价的波动（比如余票很多、季节性原因、周末的影响等），但会告诉乘客是否应该选择立即购买机票。埃齐奥尼将这个研究项目命名为“哈姆雷特”。埃齐奥尼的这个小项目逐渐发展成为一家科技创业公司，并得到了风投基金的支持，名为Farecast。如今，Farecast已经拥有惊人的几千亿条飞行数据记录。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=123 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 这个项目就是现在典型的科技创业公司的雏形——首先收集大量相关行业信息，利用一系列数据科学手段筛选、挖掘出这些信息中对人们有用的部分，再通过这部分信息获取利润。而在为用户服务的过程中，科技公司又能获得新的数据，从而不断迭代其算法、不断发展。 上面的故事印证了数据蕴含巨大的价值，而现在的商业模式也正着眼于这一点 技术 思想 数据是构成这种商业模式的三个要素，它们通常是相辅相成的，但以数据为核心，这是价值的本质来源 数字时代涌现出了很多数据公司，这是数据要素与商业结合的最直接体现 根据企业产生价值的来源，可以将其分为三类，这三类的侧重点分别对应于数据 技术 思想 第一类是基于数据本身的公司 大数据这一概念兴起的直接结果是其价值也直线上升，数据本身的价值难以估量 由此自然出现了关注收集整理数据的创业者 他们大部分不是第一手的数据获得者，但是他们能获得数据 将数据整理成易于使用的格式，进而将数据授权给渴望挖掘数据价值的人 这类公司的工作重点放在数据与信息上，它们收集数据 整理数据维护数据 出售数据 它们掌握着大量数据，但较少从数据中挖掘价值 催生创新思想 一个例子是Wind公司 Wind是金融数据和分析工具服务商，该公司掌握着全面的金融数据，通过授权的方式为企业 学者提供数据支持 国内多数知名的金融学术研究机构和权威的监管机构都是其客户，大量中英文媒体 研究报告 学术论文等经常引用Wind资讯提供的数据 第二类是基于技术的公司 一般包含咨询公司 技术供应商或者分析公司 它们通常精通数据挖掘 分析技术，但本身不掌握数据资源，需要与其他掌握数据的实体合作，为其提供分析 例如，沃尔玛作为全球最大的零售商企业，借助天睿（Tera-data）公司（一家大数据分析公司）的分析来获得自身经营中的信息 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=124 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 第三类是基于思想的公司 这些公司以创新性的思想为根基，从数据与现实的结合中创造崭新的商业模式 比如共享单车（哈啰 美团单车） 智慧出行（滴滴 Uber）等 对于这些企业，信息和技能不是其成功的关键，使其脱颖而出的是其创始人的创新思想，这种创新思想将信息与实体经济巧妙结合，构建了新的产业模式，优化了原有模式（满足相同需求，但模式较为落后）的效率 近年来，不仅是公司的模式有所创新，受到市场需求的影响，各个企业纷纷成立数据分析部门，并出现了一种新的岗位类型——数据科学家 顾名思义，数据科学家就是在数据中进行研究与探索的人员 传统科学家利用电子显微镜等发现实际物体的不同，而数据科学家通过探寻数据库来得到新的发现 全球知名咨询管理公司麦肯锡，曾极端地预测数据科学家是当今和未来的稀缺资源 如今的数据科学家们也确实是众多数字巨头争夺的高薪资人员 大数据公司的多样性也体现了数据价值的传播链条，即数据生成—数据分析—数据应用，这三类公司就是各有侧重的主体 互联网巨头拥有的资源较多，有能力构成完整的数据生态体系 而对于小企业，更多的是占据链条中的一个节点，会同其他数据价值链条节点合作创造价值，这说明了当前数据价值链条在市场中逐渐成熟 （三）数据与公共卫生 2020年，新型冠状病毒肺炎被人们发现，这种新型肺炎潜伏期长 传播迅速，是SARS的近亲，它在短短几周之内迅速传播开来 在新型冠状病毒肺炎疫情暴发的初期，人们还没有研发出对抗这种新型冠状病毒的疫苗，也没有发现特效药物 公共卫生专家只能首先尽可能地延缓它的传播速度 要做到这一点，一方面必须精准控制所有传染源，并尽可能地进行流行病学调查，这就需要精确掌握感染者的移动轨迹；另一方面，对于患者，需要及时进行隔离和救治，将传染源控制住。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=125 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 中国是较早暴发疫情的国家，疫情初期，每当有地区发生疫情，疾控中心都需要对相关人员进行流行病学调查，较为费时费力 而且患者很可能患病多日，直到症状难以忍受才会去医院，此时疾控中心才能得到信息 由于流行病学调查大多依赖于患者直接回忆，而病毒潜伏期又较长，这较有可能造成一定的数据遗漏 但利用飞速发展的电子设备，中国开发了健康宝 行程码等信息共享与记录平台，记录每个人曾经去过的公共场所 一旦出现患者，疾控中心就能够精确掌握患者信息，迅速找到密切接触者 在疫源地，患病人数较多，出现症状的疑似患者涌向医院，容易造成医院内的病毒传染，医疗系统压力较大 因此就需要对医疗资源进行恰当的调配，以满足不同患者的需求 在这一点上，互联网医疗展现了其得天独厚的优势 疫情中的在线医疗 2020年1月23日凌晨，为全力做好新型冠状病毒肺炎疫情的防控工作，有“九省通衢”之称的武汉决定当日10时起关闭离汉通道。该项措施实施后，武汉医疗资源紧张的形势凸显。在此种情况下，全国各地皆组织援鄂抗疫医疗队奔赴武汉，用勇气和信念筑起救死扶伤的长城。一时间，白衣执甲，感动中国。 同时，在互联网上，那些不能到武汉前线去的医生同样在为抗疫做出贡献。他们用线上咨询、免费义诊、慢病复诊等形式，开辟了与疫病斗争的“第二战场”。好大夫在线的数据显示，在1月23日—4月7日期间，全国30个省市的9268名医生为武汉提供了医疗服务。其中北京的医生最多，达1470人；其次是上海，有951人；再次是山东，有838人。他们服务武汉各类患者达183230人次，主要针对的疾病类型是肺炎、小儿支气管炎、产前检查、咳嗽、月经失调、发烧等。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=126 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 虽然没有抗疫一线那种可歌可泣的故事，但是互联网上的抗疫依然保持着天使的温度。一个武汉宝宝刚出生就因重症住院，出院又碰到新型冠状病毒肺炎疫情。他妈妈“只能居家网上问诊”，幸而遇到一位耐心仔细的医生。从一月到四月，“孩子有任何不适，都会咨询他”；“我们都知道医生每天工作量很大，他们是很繁忙的，但最难能可贵的是，朱医生每次都是挤出自 己仅有的私人时间，在最短的时间内回复，让焦急的患者少等待，早安心。”这位武汉妈妈在好大夫在线留言说。 事实上，互联网医疗的抗疫不仅限于武汉。凭着跨时空整合资源和线上非接触等优势，在患者被限制于家中、医院大量关闭门诊的情况下，互联网医疗各平台成为心理干预、慢病复诊、常见病诊治、药品配送、术后管理的重要渠道。 据银川互联网+医疗健康协会统计，截至2020年3月中旬，其会员单位的互联网医院的线上医生已为全国各类患者提供健康咨询服务2000万人次。据国家卫健委统计，疫情防控期间，国家卫健委属管医院互联网诊疗比去年同期增长17倍，一些第三方平台互联网诊疗咨询增长20多倍。 疫情的危机场景让政府和社会对互联网医疗的价值有了更深刻的认识。它的高效简便被广为认同，它在与医保、医药的链接方面取得突破，它的服务能力也大幅度提升。在国家和地方陆续出台支持性政策、公众线上医疗健康需求空前旺盛的双重驱动下，互联网医疗正迎来重大发展机遇。 疫情期间，互联网医疗平台也逐步为人所熟知，并在这一时期加速发展 2020年3月20日，在国务院联防联控机制新闻发布会上，国家卫健委规划司司长毛群安介绍，疫情期间，互联网诊疗成为医疗服务的重要组成部分 国务院 国家卫健委 国家医保局连续下发文件，要求加速互联网医疗 医药 医保融合发展 公立医院的互联网医院进入全面建设阶段 这些都预示着，信息系统的发展也将与公共卫生深度结合，会逐渐改变人们的生活方式 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=127 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=128 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 二 数据要素创造价值的机制 数据要素如何产生价值？这是一个很宏大的问题。数据要素本身并没有价值——人们无法从缺乏背景的数据中得到有用的信息，而数据的价值体现取决于使用数据的方式方法、技术手段。对数据进行认识、处理、传递的方式不同，数据所产生的价值也不同。从本源来说，数据的价值来源于它表达出事物的确定性，即更准确地刻画事物。人类社会的发展史，可以理解为人类利用数据来对抗不确定性、建立有序性的历史。 在任何时代，化解对不确定性的恐惧的三部曲都是对客观世界的理解、预测和控制。从远古到现代，人类一直在努力地提高数据要素的利用水平，以认识世界、理解规律、指导实践，从而解释过去、阐明现在、预测未来。数据的价值在于重构人类对客观世界的理解、预测、控制的体系模式。在人类社会生产力总和的不同发展阶段，数据体现价值的方式也是逐步进化的。 （一）农业时代数据如何创造价值 陈明远. 语言学和现代科学[M]. 成都：四川人民出版社，1983. 人类经过猿人、古人和新人逐渐演变而来。原始社会时期，人类匍匐在自然脚下，以亲族关系为基础，以母系社会为前提，在这一漫长的时期中，形成了以渔猎为主的文明。在生产力极端低下的时期，人们需要为了生存联合起来，而承担这种联结的东西除了物质和能量之外，数据（信息）是十分重要的。但彼时受限于技术手段，人类缺乏大量记录与计算的手段，导致人与人之间没有丰富的信息交换方式，只有肢体语言，只能借助面部表情、手势、哑语等原始方式来实现协同和通信。 信息交换的范围也很小，社会生产、社会生活、社会管理尚未分化。人们只能在数据交换的范围内生活，逐渐由混沌状态分化为诸多相互隔离、彼此独立的小规模原始血缘群。 ## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=129 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED 在原始社会，数据还未能被完全发掘和利用，但是已经在帮助人类构建对世界的理解和认知。数据反映客观事物及其运动状态，揭示客观事物的发展规律。人类通过自身的认识器官，包括感觉器官和思维器官，接收来自各种渠道的数据，利用思维器官将已收集到的大量数据进行鉴别、筛选、归纳、提炼、存储、转化为信息的处理，进而形成不同层次的感性认识和理性认识。辩证唯物主义认识论认为，人是认识的主体，人通过自 己的意识去把握物质世界，数据则是物质与意识作用过程中的中介体。人们通过获得的不同数据来区别各事物。但是在原始社会，人的认识能力受到物质和技术手段的限制，数据的价值并没有被大规模开发出来。尽管人类有一定的利用数据的能力，已经作为具有自觉能动性的主体面对自然界，但人类对自然界的开发和支配能力还极其有限。 经过千百万年，人类共同劳动和交往的范围逐渐扩大，相互帮助和通力合作的场合日益增多，于是表达和传递数据的欲望逐步增长。语言随着劳动产生，也成为从猿进化到人的重要标志。语言，从某种意义上说，标志着劳动者在数据（信息）传递方面的飞跃，尤其是在记忆和传播知识的能力以及表达较复杂的概念方面。有声语言的直接交换，提高了信息密度，降低了失真率、多余度和模糊度。信息传递质量的提高和数量的增加，大大加快了信息的传递速度，提高了信息运用的时间效益，也扩大了信息的运用空间。语言大大促进了人群之间的交流，促进了最原始的经济和社会组织的出现，从氏族向胞族部落和部落联盟发展，加速了人类大分工的发展。但是有声语言未完全克服时空障碍，无法保持数据的连续性和传延性。 斯蒂芬·F. 梅森. 自然科学史[M]. 上海外国自然科学哲学著作编译组，译. 上海：上海人民出版社1977. 下一段：[继续读取](https://workshop.closeclaw.top/api/ai/read/e15cef9b-a00b-4230-8ad6-386b4a5a8888.md?start=130&limit=10)