涨姿势！扎克伯格“至暗时刻”泄露“天机”，政治漩涡来袭……

当地时间10日，脸书（Facebook）首席执行官马克·扎克伯格首次现身美国国会听证会，围绕脸书8700万用户数据外泄一事回答参议院司法和商务委员会提出的数百个问题。

“我们未能全面审视我们的责任，这是个大错误，是我的错，对不起，我创办了脸书，我运营它，我为发生的事负责。”脸书（Facebook）首席执行官马克·扎克伯格说。

此前，多家英美媒体报道称，名为“剑桥分析公司”的数据分析公司2016年6月起受雇于特朗普的总统竞选团队，获取了数千万脸书用户的数据，随后分析数据、建立模型，试图利用大数据技术影响美国总统选举结果。事件曝光以来，扎克伯格通过不同途径承诺今后要更加尽责保护用户数据。

少年得志的扎克伯格，正在遭遇事业发展中的“至暗时刻”，继而构成信息时代大众隐忧的一个缩影。分析人士指出，数据不仅影响政治，数据本身就是政治。脸书数据泄露事件反映了政府信息优势持续衰退、企业数据资源迅速膨胀背景下，企业被动卷入或主动参与政治并被政治反噬的逻辑。

政府信息优势弱化

传统上，政府拥有独一无二的信息优势。政府依靠巨量人力物力投入，建立自下而上的等级制信息传输体系，例如古代中国皇帝不仅通过庞大官僚系统了解国家运转情况，还借助密折、专奏等特殊渠道了解局部信息。

相比之下，普通个体则缺乏高效稳定的信息来源。这主要是因为信息技术落后的情况下，要克服空间障碍需投入大量资源，而普通人的有限财力根本无法支撑这种开支。

商业信息网络是一个例外，因为对商业活动而言，信息投入与利润回报可以形成正循环。这使商业信息网络成为传统社会少有的跨区域、可持续信息网络。不过商人群体只是社会的极小部分，因而总体上看，作为社会主体的普通人，虽数量众多却极为分散，每个人只能获得有限的直接信息和碎片化、低质量的二手信息。

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由此形成了政府与民间的信息鸿沟：政府成为信息枢纽，个体居民则是信息孤岛。政府对民间的信息优势是维系国家治理能力的基础。

随着信息时代的发展，相关情况正在发生变化。

信息技术进步的最大成果是互联网。基于互联网的信息传播具有两大特征：一是高效率，让信息廉价、高效传输，信息孤岛融合为信息海洋，人们不论贫富都被裹挟着进入了互联网信息时代；二是“去中心化”，互联网本身的“去中心化”，决定了互联网的信息生产、传输、集散也都“去中心化”，谁都很难绝对垄断信息。

互联网的高效率增强了政府与民间获取信息的能力，但与此同时，“去中心化”也削弱了政府的信息优势。人们对互联网的高度依赖，支撑互联网企业迅速崛起。互联网企业在为消费者提供服务时，需要获得用户数据，而所得数据又有助于改进服务、增加利润。

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商业逻辑驱动下的数据收集具有持续性强、更新快、真实性高、维度多元等优势。相比之下，政府强制性信息收集则存在间隔长、更新慢、种类单调等问题。

“去中心化”的实质是“权威多元化”。数据资源此消彼长，导致治理能力从政府向企业扩散。治理能力不等于权力，却很容易被权力利用或转化为权力。数据政治化是必然结果。

据此，导致脸书数据泄露事件出现的直接原因，是数据管理漏洞，而大数据天然的“政治属性”则是根本原因。数据所蕴含的政治价值，决定了政治力量不会任其闲置于商业领域。

有分析甚至直言，坐拥海量数据的互联网企业，卷入政治是迟早的事，区别仅在于是主动参与还是被动卷入。

数据政治化的挑战

脸书数据泄露事件堪称数据政治化的标志性事件。眼下，数据政治化对世界的冲击和塑造才刚刚开始，与此相伴而来的是对数据治理和国家治理的更高要求。

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一方面，数据的多重属性增大数据治理的复杂性。互联网数据来自用户，由企业存储和使用，影响市场竞争和国家治理，这意味着它至少具有私人、商业、政治三重属性。数据治理因而必须兼顾保护隐私、提高效率、维护公共安全三项要求。

而这三者有时又相互冲突，例如用户经常需要在保留隐私与获取便捷服务之间做出取舍；商业逻辑要求跨境数据流动，而国家主权逻辑要求数据本地化，这两者往往难以妥协。

另一方面，大数据时代，企业越来越多地牵涉政治安全，对现有治理模式提出挑战。在互联网时代，大数据企业越来越多，传统行业转型升级也向大数据靠拢。在大众政治日益主流化的今天，数据越微观、越“接地气”，其政治属性就越强，大数据驱动下的企业“政治化”便成了大势所趋。

由此，市场治理模式如何转型、国家治理如何兼顾经济效率和政治安全，成为亟待解答的难题。

简言之，数据政治化是必然趋势，大数据企业即使没有政治野心，也几乎无法避开政治漩涡。“脸书事件”的意义在于，它让猜测变成现实，人们真切地感受到商业数据所蕴藏的巨大政治能量。

有分析人士指出，可以预见，在西方既有政治规则下，大数据企业卷入政治运作的事件还会重现，并且有可能从被动卷入转向主动参与。“脸书事件”背后的数据政治化，将是未来全球治理绕不开的议题。（作者白联磊系中国国际问题研究院助理研究员、经济学博士）

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