
大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下個(gè)人信息保護(hù)行業(yè)自律面臨的挑戰(zhàn)
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),大數(shù)據(jù)技術(shù)為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展帶來(lái)了創(chuàng)新動(dòng)力的同時(shí),對(duì)個(gè)人信息保護(hù)帶來(lái)了前所未有的挑戰(zhàn)。本文回顧了美國(guó)隱私保護(hù)行業(yè)自律發(fā)展歷程,分析了大數(shù)據(jù)時(shí)代下美國(guó)隱私保護(hù)行業(yè)自律模式衰落的原因,并總結(jié)經(jīng)驗(yàn),提出了我國(guó)加強(qiáng)個(gè)人信息保護(hù)的監(jiān)管措施建議。
一、美國(guó)隱私保護(hù)行業(yè)自律的興衰史
美國(guó)隱私保護(hù)行業(yè)自律始于1997年。1997年至2007年是美國(guó)隱私保護(hù)行業(yè)自律發(fā)展的黃金十年。這一時(shí)期,各行業(yè)明顯感受到聯(lián)邦層面加強(qiáng)隱私保護(hù)的立法趨勢(shì),為了避免受到強(qiáng)制性監(jiān)管,隱私保護(hù)行業(yè)自律模式迅速鋪開(kāi),涌現(xiàn)了大量行業(yè)自律組織與認(rèn)證機(jī)構(gòu)。
2000年前后是個(gè)人隱私保護(hù)行業(yè)自律發(fā)展的頂峰,產(chǎn)生了大批具有代表性的行業(yè)自律組織,包括:個(gè)人參考服務(wù)組織[1]、隱私領(lǐng)導(dǎo)倡議[2]、在線隱私聯(lián)盟[3]、網(wǎng)絡(luò)廣告倡議[4]、BBBonline隱私計(jì)劃[5]等??陀^上來(lái)說(shuō),這一時(shí)期有限的政府資源,很難有效覆蓋各行業(yè),政府不得不依靠行業(yè)自律組織。同時(shí),各隱私保護(hù)自律組織確實(shí)制定出臺(tái)了較為完善正規(guī)的隱私保護(hù)原則、規(guī)則、標(biāo)準(zhǔn),建立了較為健全的成員企業(yè)準(zhǔn)入和年審機(jī)制,定期發(fā)布隱私保護(hù)審查報(bào)告,并籌措到了組織運(yùn)轉(zhuǎn)必要的資金支持,滿足了當(dāng)時(shí)的隱私保護(hù)現(xiàn)實(shí)需求??傊?,這一時(shí)期的行業(yè)自律組織無(wú)論是質(zhì)量上還是數(shù)量上,都代表了美國(guó)隱私保護(hù)行業(yè)自律發(fā)展的最高水平,行業(yè)自律的繁榮客觀上彌補(bǔ)了政府監(jiān)管能力的不足,在一定程度上降低了政府投入。
然而,2003年以后,隨著聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)對(duì)隱私保護(hù)監(jiān)管興趣的衰退,以及相關(guān)立法政策環(huán)境變化,隱私保護(hù)行業(yè)自律開(kāi)始走“下坡路”。根據(jù)美國(guó)世界隱私論壇發(fā)布的公告,截止到2011年,多數(shù)行業(yè)自律組織已經(jīng)停止工作或銷(xiāo)聲匿跡。以網(wǎng)絡(luò)廣告倡議(Network Advertising Initiative)為例,到2003年成員企業(yè)只剩2家,監(jiān)督和審計(jì)工作全部停滯;2008年后,聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)重拾隱私保護(hù)監(jiān)管興趣,但網(wǎng)絡(luò)廣告倡議組織并未因此而復(fù)興。1999年通過(guò)的《金融服務(wù)現(xiàn)代化法案》使得金融行業(yè)的隱私保護(hù)行業(yè)自律失去意義,個(gè)人參考服務(wù)組織(Individual Reference Services Group)成員企業(yè)不再需要付出昂貴成本履行隱私保護(hù)自律原則和規(guī)則,IRSG成員最少時(shí)僅存兩名,并于2001年宣告終止。
二、美國(guó)隱私保護(hù)行業(yè)自律衰落原因分析
回顧美國(guó)隱私保護(hù)行業(yè)自律組織的興起與衰落,不難發(fā)現(xiàn)與政府監(jiān)管意愿存在著千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系。2008年之后,隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展,隱私保護(hù)面臨的挑戰(zhàn)日趨嚴(yán)峻,政府部門(mén)監(jiān)管意愿日趨強(qiáng)烈,但美國(guó)隱私保護(hù)行業(yè)自律組織并沒(méi)有重演2000年的繁榮復(fù)蘇。分析其中原因,主要包括三個(gè)方面。
企業(yè)從經(jīng)濟(jì)利益考量缺乏加入行業(yè)自律組織的動(dòng)力。大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)越來(lái)越成為企業(yè)發(fā)展的重要?jiǎng)?chuàng)新動(dòng)力,個(gè)人數(shù)據(jù)被賦予了經(jīng)濟(jì)價(jià)值。越來(lái)越多的企業(yè)通過(guò)個(gè)人數(shù)據(jù)獲得經(jīng)濟(jì)利益,遵循隱私保護(hù)行業(yè)自律規(guī)則直接影響到企業(yè)的收入與利潤(rùn)。
行業(yè)自律組織缺乏對(duì)成員企業(yè)的有效約束手段。行業(yè)自律本身的自發(fā)組織性決定了其更多地依靠企業(yè)自覺(jué)履行責(zé)任和義務(wù),行業(yè)自律組織制定的準(zhǔn)入和年審機(jī)制也難以同政府監(jiān)管手段媲美,持續(xù)性發(fā)揮作用。以TRUSTe為例,美國(guó)聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)(FTC)在2014年的《隱私和數(shù)據(jù)安全年終報(bào)告》中指責(zé)TRSUTe未按照其發(fā)布的認(rèn)證章程履行年檢責(zé)任。自2006年到2013年,超過(guò)1000家網(wǎng)站沒(méi)有經(jīng)過(guò)TRSUTe的年度復(fù)核,卻依然張貼TRSUTe的認(rèn)證標(biāo)志。
政府強(qiáng)化隱私保護(hù)監(jiān)管使得行業(yè)自律失去意義。美國(guó)雖然尚未設(shè)立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)保護(hù)監(jiān)管部門(mén),但近年來(lái),聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)、聯(lián)邦通信委員會(huì)等政府部門(mén)從自身職責(zé)出發(fā),不斷強(qiáng)化隱私保護(hù)監(jiān)管政策,加大監(jiān)督執(zhí)法力度。僅2015年,美國(guó)聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)就處理了14起涉及侵害消費(fèi)者隱私或威脅個(gè)人數(shù)據(jù)安全的案件,對(duì)涉事企業(yè)處以高額罰款并向社會(huì)公示。從現(xiàn)實(shí)來(lái)看,美國(guó)已經(jīng)逐漸意識(shí)到單純依靠行業(yè)自律已經(jīng)無(wú)法滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代下民眾對(duì)隱私保護(hù)的期待,政府監(jiān)管執(zhí)法逐步替代行業(yè)自律成為保護(hù)體系的核心。
三、大數(shù)據(jù)時(shí)代加強(qiáng)個(gè)人信息保護(hù)的建議
當(dāng)前,我國(guó)個(gè)人信息保護(hù)問(wèn)題日趨嚴(yán)重,個(gè)人信息非法買(mǎi)賣(mài)黑色產(chǎn)業(yè)鏈日益猖獗,已成為社會(huì)關(guān)注焦點(diǎn),上述美國(guó)隱私保護(hù)行業(yè)自律模式的探索經(jīng)驗(yàn)對(duì)我國(guó)構(gòu)建完善大數(shù)據(jù)時(shí)代下的個(gè)人信息保護(hù)體系有著借鑒意義。
一是立足大數(shù)據(jù)技術(shù)、業(yè)務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀、盡快完善個(gè)人信息保護(hù)規(guī)定?!峨娦藕突ヂ?lián)網(wǎng)用戶個(gè)人信息保護(hù)規(guī)定》發(fā)布于2012年,其中內(nèi)容相對(duì)原則,需要進(jìn)一步細(xì)化完善,方能有效應(yīng)對(duì)當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用引發(fā)的個(gè)人信息安全風(fēng)險(xiǎn)??紤]到當(dāng)前個(gè)人信息保護(hù)形勢(shì)嚴(yán)峻,應(yīng)從嚴(yán)制定相關(guān)具體規(guī)定或條款,劃定安全“紅線”。
二是抓住數(shù)據(jù)利用和共享合作等關(guān)鍵環(huán)節(jié),加強(qiáng)個(gè)人信息保護(hù)監(jiān)管。美國(guó)前期主要依賴(lài)行業(yè)自律的做法不足以約束和規(guī)范企業(yè)收集、使用個(gè)人信息的行為,需要依法加強(qiáng)行政監(jiān)管,才能切實(shí)督促企業(yè)落個(gè)人信息保護(hù)責(zé)任和義務(wù)。在實(shí)際監(jiān)管過(guò)程中,可以借鑒美國(guó)應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代下用戶隱私挑戰(zhàn)的先進(jìn)做法,將數(shù)據(jù)利用和共享作為監(jiān)管重點(diǎn),對(duì)企業(yè)的個(gè)人信息開(kāi)發(fā)利用、數(shù)據(jù)外包服務(wù)的使用、數(shù)據(jù)共享合作加強(qiáng)安全監(jiān)管。
三是加強(qiáng)對(duì)企業(yè)違法違規(guī)行為執(zhí)法調(diào)查和處罰力度。加大對(duì)個(gè)人信息泄露等安全事件的執(zhí)法調(diào)查,依法對(duì)涉事企業(yè)的違法違規(guī)行為進(jìn)行處罰,并向社會(huì)公示處罰結(jié)果。綜合運(yùn)用通報(bào)約談、信用體系等柔性監(jiān)管手段強(qiáng)化個(gè)人信息保護(hù)監(jiān)督和處罰力度,增加企業(yè)違法違規(guī)成本,督促企業(yè)落實(shí)個(gè)人信息保護(hù)的責(zé)任和義務(wù)。
數(shù)據(jù)分析咨詢(xún)請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
CDA 數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件詳解與準(zhǔn)備指南? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代浪潮下,CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證愈發(fā)受到矚目,成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-18剛?cè)肼殘?chǎng)或是在職場(chǎng)正面臨崗位替代、技能更新、人機(jī)協(xié)作等焦慮的打工人,想要找到一條破解職場(chǎng)焦慮和升職瓶頸的系統(tǒng)化學(xué)習(xí)提升 ...
2025-07-182025被稱(chēng)為“AI元年”,而AI,與數(shù)據(jù)密不可分。網(wǎng)易公司創(chuàng)始人丁磊在《AI思維:從數(shù)據(jù)中創(chuàng)造價(jià)值的煉金術(shù) ...
2025-07-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:數(shù)據(jù)時(shí)代的價(jià)值挖掘者 在大數(shù)據(jù)席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要組成部分。從海量數(shù)據(jù)中提取有 ...
2025-07-18SPSS 賦值后數(shù)據(jù)不顯示?原因排查與解決指南? 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)數(shù)據(jù)分析過(guò)程中,變量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 實(shí)現(xiàn)表數(shù)據(jù)同步操作指南? ? 在數(shù)據(jù)庫(kù)管理工作中,將一張表的數(shù)據(jù)同步到另一張表是常見(jiàn)需求,這有助于 ...
2025-07-18數(shù)據(jù)分析師的技能圖譜:從數(shù)據(jù)到價(jià)值的橋梁? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代,數(shù)據(jù)分析師如同 “數(shù)據(jù)翻譯官”,將冰冷的數(shù)字轉(zhuǎn)化為清晰的 ...
2025-07-17Pandas 寫(xiě)入指定行數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)精細(xì)化管理的核心技能? 在數(shù)據(jù)處理的日常工作中,我們常常需要面對(duì)這樣的場(chǎng)景:在龐大的數(shù)據(jù)集里精 ...
2025-07-17解碼 CDA:數(shù)據(jù)時(shí)代的通行證? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,當(dāng)企業(yè)決策者盯著屏幕上跳動(dòng)的數(shù)據(jù)曲線尋找增長(zhǎng)密碼,當(dāng)科研人員在 ...
2025-07-17CDA 精益業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的實(shí)戰(zhàn)方法論 在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中,“數(shù)據(jù)分析” 已從 “加分項(xiàng)” 成為 “必修課 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 與 ADD INDEX 詳解:用法、差異與優(yōu)化實(shí)踐 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中,索引是提升查詢(xún)性能的核心手段。無(wú)論 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 語(yǔ)句中 “query end” 狀態(tài):含義、成因與優(yōu)化指南? 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的日常運(yùn)維與開(kāi)發(fā)中,開(kāi)發(fā)者和 DBA 常會(huì) ...
2025-07-16如何考取數(shù)據(jù)分析師證書(shū):以 CDA 為例? ? 在數(shù)字化浪潮席卷各行各業(yè)的當(dāng)下,數(shù)據(jù)分析師已然成為企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、驅(qū)動(dòng)決策的 ...
2025-07-15CDA 精益業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:驅(qū)動(dòng)企業(yè)高效決策的核心引擎? 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,企業(yè)面臨著前所未有的數(shù)據(jù)洪流,如何從海量數(shù)據(jù)中提取有 ...
2025-07-15MySQL 無(wú)外鍵關(guān)聯(lián)表的 JOIN 實(shí)戰(zhàn):數(shù)據(jù)整合的靈活之道? 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的日常操作中,我們經(jīng)常會(huì)遇到需要整合多張表數(shù)據(jù)的場(chǎng)景 ...
2025-07-15Python Pandas:數(shù)據(jù)科學(xué)的瑞士軍刀? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代,面對(duì)海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù),如何高效地進(jìn)行處理、分析和挖掘成為關(guān)鍵。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滾 SQL:數(shù)據(jù)操作的 “后悔藥” 指南? 在數(shù)據(jù)庫(kù)操作中,誤刪數(shù)據(jù)、錯(cuò)改字段或誤執(zhí)行批量更新等問(wèn)題時(shí)有發(fā)生。 ...
2025-07-14t檢驗(yàn)與Wilcoxon檢驗(yàn)的選擇:何時(shí)用t.test,何時(shí)用wilcox.test? t 檢驗(yàn)與 Wilcoxon 檢驗(yàn)的選擇:何時(shí)用 t.test,何時(shí)用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存與進(jìn)階: CDA數(shù)據(jù)分析師—開(kāi)啟新時(shí)代職業(yè)生涯的鑰匙(深度研究報(bào)告、發(fā)展指導(dǎo)白皮書(shū)) 發(fā)布機(jī)構(gòu):CDA數(shù)據(jù)科 ...
2025-07-13LSTM 模型輸入長(zhǎng)度選擇技巧:提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)家族中,長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其解決長(zhǎng)序列 ...
2025-07-11