數據污染治理：構建數字時代的法治屏障
數字化浪潮席卷全球的當下，數據已成為經濟社會發(fā)展新型生產要素。然而，隨著數據爆炸式增長，數據污染問題日益凸顯，成為制約數字時代健康發(fā)展的“絆腳石”。數據污染不僅損害數據價值固有的真實、完整與實用屬性，也侵犯了數據主體的合法權益，包括隱私權、知情權和選擇權等。因此，應當結合數據安全法、個人信息保護法、反不正當競爭法等法律和政策，構建數據治理框架，凈化污染數據，營造數字時代守正創(chuàng)新的法治屏障。
一、數據污染的產生機理與表現形式
數據污染是指在抓取匯集、加工挖掘、傳輸流通、分配交易等環(huán)節(jié)，數據受到人為修改或不當干擾而導致元數據失真的質量損害。原始數據失真造成的直接后果體現為衍生信息的扭曲映射，數據完整性與真實性遭受污染使得數據無法發(fā)揮原有功能，且容易產生虛假誤導。數據污染必定是人為主觀能動造成的故意或偶然行為，污染危害可以事先預防并加控制。
在技術層面，數據污染主要表現為篡改、虛構和重復等投毒行為。數據篡改指出于惡意目的且未經授權的人為修改數據，通過破壞原有訓練數據導致模型輸出錯誤結果，引發(fā)決策偏差或失效，最終產生惡意攻擊者所期待的結果。數據虛構指故意偽造或不真實的信息，利用算法漏洞生成虛假內容欺騙數據接收端，具體表現為刷單炒信、流量造假等。數據重復指在數據集中出現多次相同信息，冗雜與混亂的數字臟值在一定程度會加劇模型訓練壓力，影響計算的系統(tǒng)性能。
在權益層面，數據污染往往“寄生”于互聯(lián)網不正當競爭中，表現為破壞他人持有數據的完整性、爭奪對數據源的使用權以及不當抓取利用數據等形式。以刷單炒信、惡意評論為首的數據污染成本較低，且易形成黑灰產業(yè)對電商、短視頻等數字平臺的經營造成損害，相關糾紛頻發(fā)。在自動駕駛、智慧家居等智能生活場景中，數據污染對核心模塊產生的定向干擾會直接擴散到設備終端，侵害個人隱私與財產安全。
二、受污數據的風險危害與困境預警
數據污染的樣態(tài)多元化、生成隱蔽化以及擴散連鎖化特征加劇了司法實踐中所涉事實認定與法律適用的爭議性。因此，有必要厘清受污數據潛在的危害與困境，以此作為解決法益損害與利益沖突的基點。
個人隱私安全與信息保護危機。個人信息在被記錄、追蹤、傳播過程中，大量數據伴隨經濟利益而產生。而個人信息一旦進入市場，其主體權益基本便處于不可控狀態(tài)，數據污染更是加劇其負外部效應，擾亂經濟生態(tài)與社會秩序。
受污數據侵害個人隱私與信息安全的權益已超出傳統(tǒng)認知范圍，不僅限于名譽權、肖像權等人格權益，經濟損失、差別對待、人身攻擊等危害也持續(xù)加劇。無授權篡取個人數據使隱私泄露，是經濟、精神損害和人身威脅等多重侵害的疊加。涉嫌價格欺詐的“大數據殺熟”是差別化對待的典型例證，不良商家依托算法對個人數據污染，使不知情顧客對商品價格陷入誤解而選擇購買，嚴重損害消費者權益。
企業(yè)系統(tǒng)運營與不當競爭危機。受污數據會阻礙企業(yè)的運營發(fā)展。系統(tǒng)數據在企業(yè)數字化轉型過程中發(fā)揮著至關重要的作用，數據質量決定系統(tǒng)效率。當企業(yè)內部系統(tǒng)數據受到污染時，會出現數據不一致的差異解釋或者數據庫結構的不統(tǒng)一，導致系統(tǒng)中心的數據抽取不穩(wěn)定、運營成本增加且后續(xù)業(yè)務的決策異常困難。
同時，企業(yè)與企業(yè)之間、行業(yè)與行業(yè)之間利用數據污染擴張形成市場壟斷的現象已初見苗頭。如個別電商企業(yè)虛構交易數據，不正當地提升商譽牟取暴利；一些測評、宣傳平臺虛構評論數據，引導用戶的消費選擇等。數據污染下的不正當競爭嚴重破壞營商生態(tài)與網絡秩序，同時增加了企業(yè)牽涉相關訴訟與賠償的法律風險和負擔。
三、數據清污的治理策略與實踐探索
數據清污本質是數據質量治理問題。當數據源被大量劣質內容污染，數字生態(tài)將逐步崩潰，生成高品質數據以及維護數據權益都將無從談起。故此亟須從源頭預防、過程監(jiān)管和末端救濟三環(huán)節(jié)進行治理清污。
其一，源頭防范污染數據生成。源頭根除污染是保障數據質量的基礎，根據數據安全法第二十一條的規(guī)定，國家建立數據分類分級保護制度，對數據實行分類分級保護?；诖朔煽蚣?，可對數據質量分類分級，建立相應的污染預警與風險評估機制。通過監(jiān)管預警與風險評估，及時發(fā)現數據或操作異常，盡量避免受污數據的產生；明確針對不同類別數據要素的違法違規(guī)行為和相應的法律責任，為數據的安全管理與風險防范提供約束。
其二，過程阻斷受污數據擴散。在迭代迅速的數字時代，數據污染是難以避免的，做到受污數據可證明、可追溯是防污染擴散的關鍵，因此要建立數據污染責任追究機制。秉持“誰出數誰負責、誰簽字誰負責”的原則，追溯到數據出處與責任人，提高數據的可靠性。將“投毒”企業(yè)與個人納入誠信黑名單，一旦傳播受污數據，依法予以處罰震懾，涉嫌犯罪的，移交司法機關依法追究相關責任人的刑事責任。此外，升級算法與更迭技術以實現數據脫敏。減少敏感數據在加工、傳輸、使用等環(huán)節(jié)中的暴露風險，降低與受污數據接觸所造成的連帶污染風險。
其三，末端清洗與修復受污數據。定期對數據進行清洗與修復是糾正污染問題的必要措施?？梢罁煞ㄒ?guī)與行業(yè)標準，制定數據清洗的具體規(guī)則。司法裁判可與平臺治理形成有效銜接，對平臺去污實踐進行司法評價、提供規(guī)則指引，并在必要時對平臺治理權力的邊界和限制進行審查。在涉及公共利益的數據污染領域，可探索通過公益訴訟等方式，針對公益受損的數據污染行為進行治理。整體而言，逐步構建一個模塊化、可監(jiān)測、可擴展的數據治理框架，以實現數據的持續(xù)管理與質量控制。（天津鐵路運輸法院；天津財經大學法學院 王驍 田逸凡）
編輯：遲明緒
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