数据处理中的隐私场景理论——基于数据食物链的考量

根据场景一致性理论,隐私规范通过五个参数确定合理的信息流动,即信息发送者、信息接收者、信息主体、信息类型和传输原则。由于隐私观念植根于具体场景中(例如健康、教育及公民生活等领域),这些参数具有相应场景的丰富意义。面对新兴信息技术实践引发的隐私保护失效的问题,场景一致性理论不仅能精准识别隐私问题的根源,还为评判数据处理实践是否正当提供了理论依据。物联网设备及传感器技术的广泛应用,以及机器学习系统的迅速发展,带来更为严峻的挑战,迫切要求重新聚焦理论问题。“数据(食物)链”这一比喻,形象地揭示了这些挑战的本质。在数据链向上游转化过程中,即从低阶数据推导出高阶数据,核心问题在于适用低阶数据的隐私规范是否能充分覆盖由此衍生出的高阶数据。场景一致性理论对此问题已有解答,但更深层次的挑战来源于数据基本构成单元——如鼠标点击产生的数字信号、运动探测器和具体的GPS坐标等,由于这些数据缺乏明确的场景意义,对场景一致性理论隐私规范的适用构成了挑战。