耶鲁法律杂志最新文章|数据治理的关系理论

数据治理的关系理论

即将发表，《耶鲁法律杂志》

第131卷，2021年。

萨洛梅-维尔约恩[1]

全文翻译：倪欣然 陈雅培 谢舒赫 王可欣

校对：李一凡 唐浩隆

指导老师：赵精武

北京航空航天大学法学院

“

      摘       要     

数据治理法作为规范如何收集、处理和使用个人数据的法律制度，是理论研究和若干立法改革建议的热门主题。不同的理论提出了不同的信息法益。一些人试图重申数据主体对其数据化条款的个人控制权，而另一些人则旨在使数据主体的经济收益最大化。但这些建议都有一个共同的概念性缺陷。简而言之，他们忽略了数字经济中数据生产的关键：将人们置于基于群体的相互关系中。数据生产的这种关系性带来了数字经济中大部分数据收集和使用的社会价值和危害。

文章从理论上阐述了数据是由法律和技术体系构成的社会关系。它显示了数据关系如何导致超个人的法益。正确地代表和裁决这些利益，需要更多的公共和集体（即民主）形式来管理数据生产。个人主义的数据主体权利不能代表，更不能解决这些群体层面的影响。

这种论述为数据治理法提供了两种见解。第一，它更好地反映了数据收集和使用是如何以及为何在数字经济中产生经济价值和社会危害。这使治理数据流的法律与以数据生产作为信息经济关键投入的经济现实相一致。第二，这一论述为数据化（将关于人的信息转化为商品）的不法之处提供了另一种规范性论证。数据化之所以是不法的，并不在于它削弱了信息主体自我形成的能力，而在于它使不公正的社会关系具体化：数据关系造成或放大了社会不平等。这种论述索引了许多最不容忽视的社会信息损害形式，这些形式激发了对数据提取的批评，但不属于典型的信息损害的解释。这种论述也为有益社会的数据生产提供了一个积极理论。要解决数据化不平等主义的危害，以及开发有益社会的替代方案，需要使数据的社会关系民主化：从个人的数据主体权利转移到更民主的数据管理机制。

01

文章目录

02

文章背景

近年来，技术行业一直是公众不信任、公民和工人运动以及监管审查的焦点。对数据化（将关于人的信息转化为商品）的担忧在这一凝固的商誉中起着核心作用，人们将之称为“技术后冲”。

随着技术公司介入到我们日常生活的更多方面，并在经济上越来越占主导地位，它们对数据收集的重视提升了数据治理法的利害关系——管理如何收集、处理和使用个人数据的法律制度。随着数据成为信息资本的重要组成部分，规范数据生产的法律成为关于如何以及为何规范信息资本主义的争论核心。人们普遍认为，目前的数据治理法未能保护技术用户免受数据提取的损害，部分原因在于它无法解释数据作为消费者权利主体的法律地位与作为准资本的事实地位之间的这种巨大且在不断扩大的差距。

数据治理改革是许多争论和热门理论的主题，其中出现了许多旨在解决现状不足的建议。文章评估了这些建议背后的法律概念，换言之，拟议的改革如何设想什么使数据化值得监管，以及谁的信息利益应当得到法律认可。数据化如何被概念化塑造并制约着法律如何应对数据化的影响。如果数据治理法对数据生产如何制造社会效益和危害不闻不问，那么它就没有能力减轻这些危害并促进数据生产的效益。

03

主要观点

最强大的科技公司的数据收集行为主要是为了得到（和生产）关于数据主体与他人关系的群体层面了解，而不是针对了解数据主体个人。然后，这些了解的信息可以应用于所有具有这些群体特征的个人（不仅仅是数据主体）。这种群体层面的经济动机在概念上对规范数据收集和使用活动的法律制度很重要；它需要重新审视长期以来的观念，即为什么个人对有关他们的信息享有合法权益，以及这种权益从哪里获得。数据治理法的现状以及重要的改革建议，即使完全考虑了群体层面的关系效应，也都将这些效应视为被侵犯的个人数据权利的附带品或副产品。因此，现状和改革建议都有一个概念上的共性缺陷：它们试图将信息法益降低为接受个人主义补救措施的个人主义要求，其在结构上无法代表数据生产在群体层面的利益和效果。这反过来又使得重要形式的社会信息损害在法律对数据收集、处理和使用的管理中没有得到体现和解决。

正确地代表数字经济中数据生产所带来的群体层面利益，将需要更多的集体模式来安排这一生产活动。数据治理的相关任务不是重申个人对自己的数据化条款的控制（即使这是可能的），也不是像数据治理的主要法律方法所寻求的个人利益最大化。相反，我们的任务是制定必要的制度对策，以代表（和裁决）数据生产中群体层面的相关利益。换句话说，要充分应对数据生产的经济需求和社会影响，就必须超越个人主义数据主体权利的建议，并将可靠的数据治理所需的集体机制形式理论化。

04

文章两大贡献

文章以先前的数据隐私和数据治理学术研究为基础，这些研究指出了隐私侵权的社会原因和社会影响的重要性。文章使用这些见解，来说明为什么认为隐私侵权的社会影响对于数据治理法有更高的相关性——事实上是核心相关性。通过将数据关系及其群体层面的影响置于一个讨论中心，即关于为什么在法律上监管（及应该监管）个人数据，文章为数据治理法的文献提供了两大贡献。

首先，它将关于如何治理数据生产的法律争论与数据的经济转型成为信息经济的关键投入联系起来。这反过来又说明了数据治理法作为规范信息资本主义的主要法律制度所发挥的日益重要的作用（和高度的利害关系）。

文章的描述性贡献是详细说明了数字经济中的数据生产如何在根本上具有关系性：作为商业企业，数据生产的一个基本目的是根据相关的共同群体特征将人们彼此联系起来。这既产生了可观的社会价值，也产生了许多困扰数字经济的不容忽视的社会风险形式。正如文章在下文中进一步探讨的那样，数据的关系性带来了数据收集和使用中广泛的群体层面的利益，而这些利益在特定的数据交换中是不可减损的。因此，与数据生产的经济现实相抗衡扩大了数据治理法的任务：从对人与人之间的侵权形式进行约束，到在信息经济中构建经济生产（和社会再生产）的规则。

第二，文章和先前的研究不同，为是什么使数据化成为不法行为提供了另一种规范性的解释。传统上，隐私和数据治理法对私人人际交流的形式进行管理，以确保数据主体的尊严或自治权益。然而，随着数据收集和使用成为关键的生产活动（即把当代经济定义为信息经济的经济活动），基于信息的新型损害也随之产生。越来越多的证据表明，数字技术在促使社会和经济不平等方面发挥了作用。用于提高富人用户体验的数字监控技术同时也为穷人提供了约束和惩罚的方法。算法系统可能重现或放大性别和种族歧视。即使是看似无害的数据收集也可能被用来为统治和压迫服务。对用户注意力的追求和对数据流的不间断访问，放大了身份主义的两极分化、侵犯行为，甚至是暴力的形式。这些证据表明，数据化的社会过程不仅产生了对个人尊严或自主权的侵犯，而且还造成或放大了社会不平等。

先前的论述正确地指出了在数字经济中，保护自主权的挑战与数据生产作为一个社会过程如何运作的现实之间的深刻纠葛：如果不能为每个人的数据生产确保更好的社会条件，就无法实现强有力的隐私保护下的个人利益。在这种观点下，数字隐私侵犯的超个人性质很重要，因为它为确保实现强有力的数字隐私保护下的个人利益带来了额外的复杂因素。

文章与这种说法不同，它将数据提取的不平等影响与其侵犯自主权的影响放在同等地位。隐私侵权的社会影响确实牵涉到个人（和社会）自主权的价值。但是，应当认为数据生产导致的不平等与数据治理任务本身有关，而不仅仅是不平等对数据主体自我形成和自我实现的个人能力的影响。因此，文章认为，除了对个人自主权的传统关注外，数据生产导致的社会不平等也是信息损害的形式。

目前和拟议的数据治理法都未能充分把握数据关系的社会经济及规范的核心地位。这带来了两个问题。第一个问题是概念上的：驱动数据生产的核心经济需求在现有和拟议的数据治理法中都没有得到体现。作为一个实际问题，这使得法律与信息创造社会价值的许多方式脱节，使社会信息损害的物质形式持续存在而得不到解决。这给美国的数据治理法带来了一个社会性问题：数据治理法如何解释数据生产的社会效应？

第二个问题是制度设计的问题。关于信息权益的个人主义理论导致法律提案提出了一系列关于信息的新的权利和义务，但在实际上是依靠个人在合法和不合法的信息生产间作出裁决。这不仅使某些社会信息危害没有得到体现（更不用说解决了），而且还有可能阻碍对社会有益的信息生产。这给美国的数据治理法带来了一个合法性问题：管理数据生产的法律制度如何才能在不依赖个人注意和选择的情况下区分合法和非法的数据使用？

社会性问题表明：在数据治理法中，需要扩大对信息生产中利益关系的说明，而合法性问题则指出：数据治理法需要扩大其职权范围，考虑谁的利益与决定某一特定数据生产是否合法有关，以及其基于什么理由。

文章对概念和制度设计问题做出了回应。在概念上，它对社会性问题做出了解释，承认了数据生产所带来的群体层面利益的普遍性和相关性。从这种认识出发，文章对合法性问题做出了回应，主张将许多类型的数据作为一种集体资源来管理，这就需要更加民主的，而非个人形式的制度管理。

这反过来又带来了关于数据治理法所面临的法律挑战的不同探究路线。目前的争论集中在如何确保更好的数据主体控制，对数据主体尊严的更有力保护，或对数据主体自主权的更好法律表达。对数据社会关系的描述将未来的探究集中在如何平衡重叠的、有时是相互冲突的利益，这些利益构成了数据生产群体层面的影响。这一探究路线提出了民主治理的核心问题：如何赋予人们在其相互形成的社会过程中的发言权；如何在公平认可与对特定少数人利益的特别关注之间取得平衡；什么样的公民生活能达到适当的集体利益水平；以及如何认识到数据生产会产生赢家和输家，并反过来对这些影响制定公平的制度对策。

05

文章各部分主要内容

文章分四部分进行。第一部分描述了数据治理的利害关系和现状。它首先证明了数据处理对数字经济的重要性。然后，它评估了管理数据收集和使用的主要法律制度——合同法和隐私法——是如何将数据作为一个单独的媒介进行编码。这一概念化在文章中被称为“作为个体媒介的数据”（以下简称“DIM制度”）。DIM制度将数据造成个人损害的能力视为数据化的法律相关特征；从这一损害理论出发，DIM制度倾向于将数据置于私人的个人命令之下。

第二部分介绍了文章关于数据政治经济领域中，数据社会关系的激励和影响的核心论点。数据传递社会和关系意图的能力使数据生产特别能够使数据主体以外的其他人受益或受到损害，这些数据主体是数据收集的对象。它还导致了数据生产中的群体性利益，而这种利益是不能被还原为数据治理中通常包含的个人利益。因此，数据的关系性对数据治理改革提出了概念上的挑战。

第三部分评估了为回应对数据化的关注而出现的两套突出的法律改革建议。数据已经被广泛地类比，改革提议将数据定位在从“物”到“人”的连续体上的不同点。在这个连续体的一端，财产论者的建议通过正式确定个人对数据的财产权利来应对数据经济中日益增长的财富不平等。这些改革要求将数据的可转让权利作为劳动或财产，在商品或劳动市场上进行买卖。在另一端，人格尊严论者的改革将数据设想为数据主体自我身份的延伸。人格尊严论者的改革通过加强数据主体对其数据享有的基本权利，将其作为其个人自我身份的延伸，来应对过度的数据提取侵犯个人自主权的问题。虽然财产论者和人格尊严论者的建议在数据化背后的不公正理论上有所不同，并相应地提供了不同的解决方案，但两者都仅解决了个人主义的诉求和补救措施，而没有代表，更没有解决数据收集和使用的关系性本质。

最后，第四部分提出了一种替代方法：作为民主媒介的数据。这种替代性概念的方法承认数据造成社会损害的能力是数据化的一个根本性相关特征。这导致了对集体机制形式秩序的承诺。将数据设想为受制于民主秩序的集体资源，说明了数字经济中基于群体关系性的重要性。这承认了数据生产中更多的相关利益。DDM不仅回应了其他数据治理改革所确定的不公正的突出形式，而且也回应了个人主义论述所遗漏的不公正的重要形式。这样一来，作为民主媒介的数据也提供了一种数据治理的理论，可以为个人主义论述可能排除的有益社会的数据生产形式进行辩护。第四部分最后概述了一些例子，说明将数据视为民主媒介在实践中会是什么样子。

注释：

[1] 哥伦比亚法学院学术研究员。非常感谢2020年隐私法学者研讨会、纽约大学法学院信息法研究所研究员研讨会和康奈尔科技大学数字生活倡议研究员小组的成员，感谢他们认真和慷慨的评论。还要感谢Ashraf Ahmed, José Argueta Funes, Chinmayi Arun, Yochai Benkler, Elettra Bietti, Julie Cohen, Angelina Fisher, Jake Goldenfein, Ben Green, Lily Hu, Aziz Huq, Woodrow Hartzog, Amy Kapczynski, Duncan Kennedy, Issa Kohler-Hausmann, Lee McGuigan, Lev Menand, Christopher Morten, Amanda Parsons, Angie Raymond, Neil Richards, Tom Schmidt, Katherine Strandburg, Thomas Streinz, Mark Verstraete, Ari Waldman, and Richard Wagner。这项工作的早期版本于2018年在印第安纳大学的Ellen Ostrom研讨会上发表。

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