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Facebook史上最大規模的數據外泄事件仍在發酵。

服務于特朗普競選團隊的第三方公司劍橋分析，在Facebook購買廣告服務，通過不正當方式獲得美國11個州5000萬人的數據，建立數據模型，最終在大選中推送有利于特朗普的競選廣告。這本質是第三方公司竊取和使用互聯網大平臺用戶的數據問題。事件曝光以來Facebook股價從此前的185.09美元跌倒昨日收盤的159.79美元，市值蒸發近735億美元 。

“（某個服務）的用戶授權協議條款，會注明采集哪些用戶行為數據。之后，收集上來的數據會做匿名脫敏處理。用戶的詳細個人信息，比如性別、年齡段都是數據使用方不知道的，而身份證、手機號和姓名等更不可能出現在大數據中。”司照凱對AI財經社分析數據流通中的基本原則和規范，他是云計算廠商UCloud旗下數據交易平臺安全屋的業務負責人。

司照凱介紹，數據流通與此前所有的資產流通都不相同。“數據比較特殊，它可以將使用權做轉移，可以拷貝，沒有獨占性。但使用權可以做出限制，指向單一使用方。”

從上述基本原則規范看，Facebook在數據采集、處理和流通上，有多處沒有遵守原則的做法。但Facebook發生的事件并不孤立。行業目前急需建立數據處理和流通的理念和規范。

其實目前行業對數據流通的需求不小。一方面，一些工具類APP掌握了大量行為數據，但尚未找到非常合理的渠道去做合規的變現。另一方面，很多企業對數據的需求其實非常大。比如一些人工智能公司就需要用數據來訓練算法。只有更大規模的數據量，機器學習的結果才會更準確、更智能。另外，期望做精準營銷的企業在做市場推廣時發現，線上數據和流量的價格已經非常高。

在目前的數據流通鏈條里，BAT巨頭在自己的生態內部，流通較為暢通。而產業上下游之間的數據交流，也值得關注。它的順暢與否對于行業發展很重要。比如，汽車雷達制造商如果能掌握消費者日常開車的行為數據，就能更有針對性地指導生產。在這些行業痛點下，司照凱所在的UCloud安全屋就是在數據所有權不變的理念下，推動數據的流通。

在數據流通中，除了服務提供方（數據源）需要將數據的采集和流通告知用戶，司照凱還提到用戶隱私保護的一些細節，比如“適合流通的數據一定不是具體和細致的數據。”

以高凈值人群這樣一個身份標簽為例，它可以由多種數據維度來界定，比如社保工資信息里的月工資達到10萬元，開豪車，經常出入一線城市的機場，住在上海的內環或者北京一些非常富有的區域。

但數據提供方不能提供上述具體用戶信息。以做精準營銷為例，如果需要數據提供方輸出高凈值人群信息，提供方不能提供準確到用戶住哪個小區、開什么車、賬單額度這些非常具體的信息。合理的數據輸出方式是一個大致的范圍值，比如個人汽車的價格檔位在100萬元以上等區間信息，通過區間來輸出范圍數據。

在數據流通中，由于數據的可拷貝性，數據源提供方一般會有數據資產流失的擔憂。“從技術角度做到數據不能被使用方看到，一般我們會提供樣例數據，你可以看一些樣例，告訴你數據長什么樣，它的各種值是什么類型，給你反饋的是一個設備號等很簡練的信息。算法可以用這個數據，但人看不到這些數據。這樣相當于整個數據源不會被泄露，同時又能夠通過算法去觸達到數據。”司照凱提到他們打通行業數據交流障礙的方法。

可以想見的是，數據流通是行業痛點，但用戶的隱私和安全問題也越來越成為公眾雷區，更加合理的數據流通機制有待建立起來。司照凱也認為，數據交換機制還在建設的早期。“不要期待能一步到位，現在先找小的突破口，把數據流通產品做起來。讓大家看到示范效應，讓數據源所在方愿意接入數據流動平臺，推動法律的進步，多方投入后整個生態會越來越完善。”

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