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# 数据要素五论：信息、权属、价值、安全、交易
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同时，数据安全同样与数据价值联系密切，一系列数据安全技术为数据的交易与流通提供了保障，一旦出现数据安全问题（如数据泄露），可能会引起免费数据泛滥，扰乱数据的流通与交易秩序；而对数据价值的计算能为数据安全的风险识别、防范领域提供参考。对数据安全重要性的评估也需要在探索中取得平衡，如过分强调数据安全，则可能制约数据跨界、跨境流通，进而限制其在更大场域内实现价值；忽视数据安全问题，则可能扰乱数据交易市场的秩序，带来包括交易风险的诸多风险，进而影响数据价值的实现。
再次，数据权属与数据安全也存在相互作用关系，数据确权决定了数据在不同场景下的归属权、使用权等，促进了安全边界的约定，而数据安全则需确保所有使用的安全保障手段都能满足数据主要参与者的安全维护需求。
最后，数据交易与其他几项特性同样联系密切，数据能够创造价值是培育数据要素市场、开展数据交易的基本前提，数据交易也是数据价值的实现方式之一，而数据确权则确定了数据交易主体，对数据安全的重视也能够维护数据交易的基本秩序，促进培育规范的数据交易平台，同时数据交易作为数据流通的一项具体形式，也有助于探索数据要素的权益配置方案并促进数据安全机制的完善。
图0-1显示了五项议题围绕数据要素而形成的基本关系。数据信息是概念起点，显现了数据要素的特征，成为数据作为生产要素的前提与基础。数据的权属界定、价值实现、安全保障以及规范交易同样是探索数据要素中的重要议题。可以说，对数据要素的理解充满复杂性。围绕这一核心问题，数据价值是基本属性和讨论的基础，安全是对数据交易环境的维护与保障，数据确权是对价值归属以及安全保障主体的认定，它们之间的关系只有平衡了才能实现数据价值的最大化，并使数据交易成为可能。若在互动中过于关注某一方面，则可能导致结构不稳定。
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三 对数据要素的认知尚在探索中
建立对数据要素的基本认知已成为理解数字时代的基本入手点 数据作为一种新型生产要素，有别于传统要素，对其基本特性的理解也尚在探索之中 针对数据要素的各类讨论遍及学界 商界 政界等，各方观点或符合自身的利益需要，或符合自身的价值取向，或充斥着一叶障目的风险，这使得既有的讨论广含争议，短时间内难以形成共识。
在信息纷繁 共识难聚的当下，了解现有积累显得尤为重要 对此，本书围绕数据要素，对既有讨论和研究进行了整合与汇集 从篇章结构上看，除导论外，本书共分为五个章节 第一章“数据信息”介绍了数据的理论内涵，阐释了数据和信息的基本定义 属性 关系与管理，搭建了数据之所以能够成为生产要素的基本解释框架 第二章“数据权属”从理论和法律实践上对数据权属进行了概念辨析 第三章“数据价值”介绍了数据价值的生成与度量 第四章“数据安全”介绍了数据安全现状和在数据安全领域开展的技术实践，以及其他与数据安全有关的问题 第五章“数据交易”在明确与评估数据权属 价值和安全相关关系的基础上，介绍了数据交易行业的现状并对未来数据交易进行了展望
总体而言，本书未对数据作为生产要素的研究提出系统创新性的内容或观点，而是从多角度汇集已有思考，提出我们的思考 判断和疑问，纵有创新，亦非系统性的 对数据要素的理解涉及多个学科 多重视野，因此，汇聚不同学科背景中的既有文献，有利于展示该议题的全貌，推动该领域共识的形成并为未来的创新提供起点 未来，围绕数据作为生产要素这一时代性问题，还有更多现实且关键的议题值得被进一步探讨 譬如，如何在数据经济的发展过程中，平衡规制与发展的关系，寻求平衡点？数据权属通过哪些机制影响数据的交易？如何寻求数据的大量汇集，从中挖掘新的价值点，同时避免平台垄
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断？……希望本书能够给从事数据要素研究，或对数据要素有兴趣的读者些许启发
最后，与西方发达国家相比，中国在还没有完成工业化 城镇化和农业现代化之时，就迎来了数字化，并走在了国际数字社会发展竞争的前列 这既给我国发展数字经济带来了巨大挑战，也带来了空前机遇 在机遇与挑战并存的当下，探索适应高质量发展需求的数据治理规则显得尤为重要 未来，如果我国能在数据要素的利用与规范领域探寻出一条平衡道路，势必会获益良多，并在塑造世界数字格局的过程中展现更大的影响力
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第一章
数据信息
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一、数据和信息的定义
21世纪以来，数字经济飞速发展，大数据的浪潮席卷全球，包括我国在内的很多国家都将大数据上升到国家战略的高度。数据已经成为新时代的生产要素，基于数据的建模以及数据挖掘已经成为所有企业的必修课。数据思维也随着数据的广泛使用而被大众认可，它作为一种新的思维，旨在对数据要素进行加工，从中挖掘出有价值的信息来指导决策，是一种全新的思考问题、分析问题、解决问题的方式。数据思维的本质是：数据要素蕴含大量关于实体经济的信息，利用信息能有效提升经济生产效率。由此，信息是数据产生价值的本质原因，如果从数据中挖掘不出信息，那么数据就缺乏价值。
在日常生活中，信息、数据要素相关概念也被广泛讨论，比如信息技术、大数据杀熟、数据库等。移动网络的发展也使数据和信息传播更加便利，数据和信息总量正在呈几何式增长。但同时，人们对数据和信息往往只有一个偏感性的认知，对其缺乏较为严格的定义。在DIKW层次结构模型下，数据—信息—知识—智慧形成价值链条，数据通过解释成为信息，二者关系十分密切。从概念的抽象程度来看，数据的概念容易与客体对应，而信息、知识则较为抽象，且概念间的边界比较模糊。在很多情况下，数据和信息的概念可以互换使用，且无须担心产生歧义。这从侧面说明数据与信息的关系是较为复杂的，学术界对它们的性质、意义也存在争议，在不同的学科与专业中，数据与信息的含义也有所不同。因此，为了在数字经济中建立数据、信息的完整理论体系，厘清数据与信息间的关系是很重要的。
本章第一部分将系统地梳理信息与数据在相关文献中的定义，第二部分对信息和数据的属性进行介绍，第三部分对信息和数据之间的关系进行进一步探讨，最后从数据和信息的管理的角度对本章内容做出总结。
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（一）数据的定义
一般而言，数据作为新的生产要素，是数字经济价值链的基础。在《现代汉语词典（第7版）》中，“数据”一词的含义是进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。在英语
中，“Data”（数据）这个单词的出现可以追溯到17世纪40年代。
1946年，约翰·冯·诺依曼（John von Neumann）领导的研究小组正式提出，在计算机运行时把程序和数据一样存放在内存中，这是数据首次被用来表示“信息的传递和储存”；“数据处
理”（Data Processing）则是在1954年首次被使用。在
Oxford English Dictionary中，“Data”的含义为由计算机或其他 自 动设备操作的数量、字符或符号，可以以电子信号等形式存储或传输。
《信息技术词汇第1部分：基本术语》（GB/T 5271.1—2000）对数据的定义是：信息的可再解释的形式化表示，以适用于通信、解释或处理。通过上述定义，我们能对数据有一个直观的认识。但上述定义缺乏对数据与信息概念的对比，很难据此为数据和信息划定边界。近些年来，一些学者也致力于对信息和数据的概念进行比较，下面将对相关文献中的观点进行总结与分析。
Kock N F，Mcqueen R J，Corner J L.The nature of data，information and knowledge ex-changes in business processes：implications for process improvement and organizational learning[J]. The learning organization， 1997，4（2）：70-80.
科克等人 认为，数据是知识和信息的载体，是一种可以存储和传递知识和信息的方法。信息和知识都要借助数据这一载体进行通信，而通信过程会涉及数据存储（如硬盘、纸质介质）和传输设备（如无线电、光纤）。从这个意义上说，一条数据只有在被其接收方理解或解释时才会成为信息或知识。从另一个角度来看，只有在自 己拥有的信息和知识被编码为数据之后，一个人才能与另一个人交流。信息具有描述性的内容，其与过去有关，与此形成对比的是，知识与当前的状
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况有关，具有显著的预测性。基于大量信息形成的知识可以在一定的准确性下预测将来。从这个角度来看，“铝冶炼厂的温度已设定为300摄氏度”这样的陈述传达了信息，而“如果铝冶炼厂的温度设定为1000摄氏度，那么该冶炼厂中的所有铝将在30分钟内熔炼”的陈述传达了知识。由于知识和信息的真实性是相对的，因此信息和知识在这个层面上与正确性不绝对相关。
Aamodt A，Nygård M. Different roles and mutual dependencies of data， information，and knowledge：an AI perspective on their
integration[J].Data&knowledge engineering，1995，16（3）：191-222.
8\$%@∗¨&/”可能是传感器发出的一系列信号，但对大多数人来说只是数据，因为人们无法理解其含义。而“通货膨胀率”“血压下降”“古巴导弹危机”等数据则具有意义，因此是信息。这些术语的含义对不同的人可能是不同的，而正是特定领域——乃至整个世界——的知识使人们能够从这些数据串中获得意义。
Davenport T H，Prusak L. Working knowledge：how organizations manage what they know[M] .Boston：Harvard Business School Press， 1998.
达文波特和普鲁萨克 认为，数据是关于事件的一组离散的、客观的事实。在语境中，数据可以准确地以定量的方式描述对象。比如，当一位顾客去加油站时，这笔交易可以利用数据来辅助描述：何时购买；买了多少公升；付了多少钱。数据在其中只起到精准描述的作用，它不能独立存在，只能将事情描述得更准确。就其本身而言，这些事实并不能说明加油站的运行状况。彼得·德鲁克
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（Peter F. Drucker）曾经说过，信息是被赋予了相关性和目的性的数据。这也暗示了数据本身没有相关性和目的性。
Tuomi，I.Data is more than knowledge：implications of the reversed knowledge hierarchy for knowledge management and organizational memory[J].Journal of management information sys-tems，199，16 （3）：103-117.
图奥米 认为，数据通常是可以用来构建信息的事实。数据出现在人们拥有信息之后，而信息出现在人们拥有关于事物的知识之后。数据之所以最后出现，是因为数据需要人们明白相关信息，进而才能处理或生成。例如，当信息存储在计算机的数据库时，人们需要明白数据库条目的含义，才能创造和读取数据。
Bocij P，Chaffey D，Greasley A，et al.Business information systems： technology，develop-ment and management for the e-business [M] . 3rd ed. Upper Saddle River：Financial Times/Prentice Hall.
博齐等人 认为，数据是离散、客观的事实或观察结果，如果没有经过组织和处理就没有任何特定的含义。
劳东 认为，数据、信息和知识这三个概念在很多场景可以相互替代，但是在知识管理领域中有较为细致的区别。他认为信息是对世界状态的简单观察。
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Chen M，Ebert D，Hagen H，et al.Data，information，and knowledgein visualization[J]. IEEE computer graphics and applications，2009，29（1）：12-19.
计算机视觉是近年来的热门研究问题，陈敏等人 从计算机视觉技术的角度入手，分析了数据和信息的区别。在数字时代，数据、信息与知识存在于人类的感知空间中，也可以被计算机储存。这意味着在这两个空间中，三者是并存的，所以陈敏等人认为需要在这两个空间中区分数据、信息和知识的定义。在人类的感知与认识空间中，数据就是符号；而信息是经过处理的有用数据，能为“是谁”“是什么”“在哪里”和“什么时候”之类的问题提供答案。在计算空间（计算机储存）中，数据就是真实或模拟对象和各类模型的可计算化表示；而信息则是展现计算过程的结果的数据（如在统计分析中展现的数据，这些数据都具有人类能够直接理解的实际意义），或者是拥有人类分配的某种意义的文本。
Zins C.Conceptual approaches for defining data，information，and knowledge[J].Journal of the American society for information science and technology，2007，51（4）：479-493.
数据、信息和知识是信息科学的基础。数据、信息和知识的系统概念对于信息科学系统的发展以及该领域知识图谱的构建至关重要。2007年，在“信息科学的知识图谱”研究中，由来自16个国家的57位顶尖学者组成的国际专家小组对数据和信息的定义进行了讨论。以下是数据的众多其他定义方式，现将其一并列出。 注
数据和信息的定义
（1）在计算系统中，数据是被编码的不变的量。在人类的视角中，数据是人类的陈述或实证研究的记录。信息的意义则和人的意图息息相关。比如在计算系统中，信息是数据库、网页等展现的内容；在人类的交流中，信息是言语和文字的含义，因为传递者和接收者将信息赋予言语。
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