东方网记者傅文婧5月8日报道：大数据时代如何进行个人数据保护、为社会治理提供助力？推特40万条，中外社交媒体“谁在替谁说话”？56座城市的官方公众号发了9万多条推送，传播效果到底怎样？5月8日下午，“大数据与国家治理”主题论坛在上海交大举行，专家学者围绕大数据与国家形象传播、依法治国、社会治理之间的关系，从加强个人信息保护、提升国家形象传播力等多个方面展开深度探讨。
数据权利构建的核心是“数据”法律属性的明确
大数据时代个人数据保护与数据权利体系该如何构建？上海交通大学凯原法学院彭诚信国家社科基金重大项目课题组学术秘书长陈吉栋表示，信息保护的前提是“个人信息”边界的清晰，数据权利构建的核心是“数据”法律属性的明确。在协调个人数据保护与流转利用之间的关系时应强调两个平衡，即个人数据上人格权益保护与财产利益开发的协调，以及个人数据上财产权益的排他保护与分享利用间的平衡。个人信息不仅关涉个人利益，而且关涉他人和整个社会利益，即个人信息具有公共性和社会性。个人信息保护的基本目的是保护人的尊严，知情同意不是且不应成为个人信息处理的唯一合法性基础。犯罪的技术治理扩张对个人数据权利构成了潜在威胁，应以数据正义为价值导向对技术治理扩张与个人数据权利保护进行平衡，防止滑向“数字利维坦”的陷阱等。
500家网站实证分析法律是否能保护信息隐私
互联网领域最重要的立法《网络安全法》已于2017年6月1日开始实施。上海交通大学媒体与传播学院教授邵国松提出，就个人信息保护而言，这部法律真的能达到立法者所期待的效果吗？邵国松研究团队首先对《网络安全法》的隐私条款进行法律分析，然后选取我国500家颇具影响力的网站（分政府、社会组织、教育、商业、敏感信息五类）的隐私政策声明进行分析，审查这些网站是否很好地执行了《网络安全法》相关条款。结果发现，我国大部分网站合规程度较低，不同类别网站的合规程度也存在差异。通过技术检测，还发现70%的敏感信息类网站存在中级及以上的数据安全漏洞。换言之，法律在保护个人信息所扮演的角色目前看来是有限的，邵国松团队对此发现的涵义进行了展开讨论。
大数据时代应注重中国形象数据挖掘
上海交通大学人文艺术研究院教授葛岩及研究团队，通过对认知心理学、社会心理学、新闻传播学、政治学和营销学多学科理论和经验研究的梳理和分析，揭示出形象、刻板印象的认知图式性质，使用经验证据说明了国家形象图式的结构、功能以及测量方法，为形象研究提供了清晰且具有操作性的界定，有助于改变形象研究领域定义含混的状况。在此理论基础上，研究团队尝试比较不同算法，分别回答涉及国家认知的多方面问题，诸如形象，舆情和媒体反映。
在理论探索的同时，葛岩团队使用实验、调查和数据挖掘等方法，解答关涉国家形象认知的应用性问题。例如，结合中国语境，调整了源于西方学者的形象理论框架，通过跨地区实验和调查（北京、上海、深圳、郑州、银川），刻画出中国青年心目中二十五国家的形象。通过对40万条推特数据的挖掘，以中印边界对峙事件为案例，观察中印两国新闻和意见在不同国家用户中的传播模式，揭示出在社交媒体话语权的争夺中谁在替谁说话。
同样采用数据挖掘方法，葛岩团队从中国豆瓣网和美国著名影评网站IMDB爬取了中美观众对11类，4000部，来自37个不同国家的影片的评价。数据显示，两国观众在影片类型，国别和整体评价中高度相似，表明他们在电影艺术偏好上接近。此外，团队还以近年来传统方法和数据挖掘方法的发现为基础，尝试通过基于行动者的模型模拟新媒体、派别政治之间相互作用如何影响社会舆论的极化，以期刻画由多因素非线性互动带来的复杂系统演化。
新媒体大数据与网络社会治理
上海交通大学媒体与传播学院副教授禹卫华的研究一共采集了长三角地区56个城市官方公众号发布的90883条推送内容。研究发现，长三角“三省一市”政务新媒体整体发展呈现“金字塔”形状，在塔尖的只有少量账号。长三角“三省一市”政务新媒体差异大，中心城市影响力参差不齐。政务新媒体有三种定位模式，一是资讯型的政务新媒体；二是“资讯+服务”的政务新媒体；三是纯粹服务类的政务新媒体。
政务新媒体全面进入专业化阶段，包括专业人才、专业知识、专业技能等方面的专业化。政务新媒体的业务具有一些独特性，如，在传统新闻教育中，老师教导学生力图避免情绪化的表达，尽量用客观事实呈现新闻，但在政务新媒体的标题中，运营者大量使用第一人称、“！”、语气词等等，这与教科书上的规定大相径庭，而且，从热点内容来看，热点内容大量使用最高级的次数较高。长三角“三省一市”通过政务新媒体平台推出的服务差异较大。政务新媒体除了资讯功能之外，还有政务服务功能，甚至主要是政务服务功能，目前，各地区政务新媒体在服务平台上开发程度不一。
大数据可有效防止司法上的“个案偏差”
上海交通大学凯原法学院、文科资深教授季卫东表示，人工智能在建立知识数据库、形成推理和探索系统、搭载检索引擎之后，就可以按照既定算法进行机械学习，并建立各种实用的专家系统，从此迎来了大数据时代。自2000年代以来由万物互联互通引发的人工智能网络化，正在带来以数据驱动为特征的第四次产业革命。其主要构成因素有三项，它们的互动关系是：物联网产生具有经济价值的大数据，必须通过人工智能对大数据进行分析和应用，基于大数据的机械学习和深度学习又给人工智能带来质变，可以创新产品和服务。
2012年开始出现的深度学习实际上把人工智能从他律系统转化为自律系统，特别是在人工智能网络之间的相互作用及其连锁反应不断进行的情况下，预测、理解、验证、控制判断的结论就会变得更加困难，甚至出现黑箱化现象。从这个角度来考察司法系统的现代化，发现大数据的确有利于案件处理和法律服务按照统一的标准进行，从而能有效提高审判的效率和精密度。过去办案都是以量身定制为特征，大数据使司法有可能采取大量生产的方式。另外，在大数据基础上运用的文件自动组装技术，实际上把司法转化成为一个规则嵌入的系统，能有效地防止“个案的偏差”，并且大幅度简化社会的复杂性。但是，大数据用于审判时存在一个最大问题，这就是导致“系统的偏差”几乎无从矫正，甚至还会在法律判断中进一步放大既有的缺陷。另一个主要问题是算法黑箱以及算法独裁，使司法问责变得极其困难。
网络与数字时代如何增强中华文化全球影响力
上海交通大学媒体与传播学院教授童清艳表示，网络与数字打破文化传播物理空间，文化传播因技术达成无国界的全球传播。如何实现中华文化“365天x24小时”有效传播？让世界感受中华文化可识别性的美学和文化，达成其独特的文化张力，丰富人类文明的多样性？网络数字时代增强中华文化全球影响力的实现途径研究毫无疑问是国家战略大事。该课题将研究如何以全球人信任与接收的网络数字文化去传播中华文化；同时研究如何以合适的媒体平台精准展示，全球传播；并研究如何用中华文化打造文化创意产IP。拟结合文物与时尚流行文化做相关论坛、与国内外博物馆合作，借助腾讯微视频开展短视频传播中华文化活动，推动全球开展中华文化传播的合作，提升中华文化全球公信力，有效总结出中国最新网络数字全球文化传播的总体境况与发展趋势，达成课题研究目标。
构建全球三级网络：放大进博会溢出效应
上海交通大学人文艺术研究院教授徐剑课题组分析了32280条和进博会有关的推文，发现目前进博会在国外的活跃地区主要是北美地区、西欧地区、南亚地区、东南亚、中美洲、东亚和澳洲；就国家分布而言，美国、英国、加拿大、澳大利亚、欧美、日本、印度、新加坡是主要的关注国家。从全球范围来看，进博会仍然具有相当大面积的空白区域和人口没有有效接入。存在着整体宣传尚未形成有效三级网络；参展供需双方集中在大企业，缺乏对中小企业的关注；参照企业处于分散独立参与状态，点与点之间的互联不足等问题。
徐剑认为，从全球网络的视角来看进博会，举办方上海是进博会商品和服务汇集的中心，每个地区的大都市和其周围城市分别扮演着枢纽和节点的角色，由此围绕博会构成一张以上海为中心、把世界各地商品和服务连接起来的网络。在此视角下，课题组建议通过构建以上海为中心的进博会全球三级传播网络，不断纳入潜在参与方，扩大进博会参与方的地理范围和供需内容的匹配度，最终实现放大进博会的溢出效应。
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