大數據時代下的分配正義研究
——大數據技術開發者角度

◎劉 瑤

（遼寧師范大學 遼寧 大連 116029）

世界著名咨詢機構麥肯錫公司早在2011年就提出了“大數據時代已經到來”的論斷，大數據的開發與應用成為未來信息科技、經濟發展重要的方向之一。但是，隨著大數據時代的發展，在大數據利益相關者共同體中，由于分工的不同和地位的差異，大數據生產者、開發者、使用者及政府部門相互之間必然處于尖銳的利益矛盾之中[1]。其中涌現的分配難題，也成為大數據發展進步中主要的障礙。

一、分配正義的由來及其當代價值

柏拉圖通過蘇格拉底之口闡明正義分為國家正義和個人正義，但柏拉圖的正義觀主要是形而上的，政治倫理的色彩濃厚，由于缺乏財富分配的理性觀念，所以并未直接觸及到經濟領域。亞里士多德認為一個優良政體的核心是正義，也就是追求一種至高無上的善。因此他將正義分為分配正義、矯正正義和回報正義。他認為分配正義就是以個人的身份、地位、努力或貢獻等作為依據，按照合理的算術比率進行分配的原則，即最終應該讓個人得其所應得。但是亞里士多德的分配正義的局限主要在于他側重于對公共資源配置的探討而非個人利益分配。

從某種程度上來說，古典時代的正義原則從大處著手，幾乎無所不包，很少去探討那些細枝末節的問題。而近現代以來隨著社會分工的精細化、利益關系的復雜化，對于正義理論的研究也愈漸狹隘，變得精細化、專業化。把正義分成許多方面去探討，是許多政治思想家的重要特點。而其中研究分配正義的思想家更不勝枚舉。洛克基于財產權的按勞分配理論，穆勒在《功利主義》中關于平等的分配正義理論，羅爾斯建立在平等自由和差別原則基礎上的分配正義論等。

關于分配正義的概念淵源甚久，歷來有很大的差別。當代學者張國清認為應得是正義的核心概念，社會應得是分配正義的核心概念[2]?；诖耍P者所要討論的分配正義是在大數據應用過程中如何讓各數據主體得其所應得的問題。在大數據瘋狂發展的時代背景下，如何讓處于弱勢地位的數據主體依據其創造的價值，獲得應當得到的利益，是有關社會公平與人民幸福的重要問題。

二、何為“大數據”

當今時代的信息量呈現幾何級數的增長，我們身處一個信息大爆炸的時代，信息如潮水般從四面八方涌來。我們身處在數以萬計的信息之中，又不斷地產生著各種七零八碎的信息，我們的生活也幾乎被信息分割成碎片。

“大數據”是相對于“小數據”而言的概念。小數據是局部的、靜態的、單維的個體數據信息[3]，而大數據則是海量的數據信息集成。那么何為“大”呢？筆者認為，大數據之“大”，不僅體現在其數量、范圍、速度、類別之“大”，更體現在大數據的處理技術與應用價值之“大”。面對信息大潮的恐慌，從傳統數據庫到新興大數據的演變，是一次宏大的技術飛躍。

三、理論研究水平及存在的問題

目前關于大數據背景下的利益分配問題學界研究較少。因其數據的虛擬性以及與實體經濟和制造業結合的不足所以仍處于“摸著石頭過河”的階段。陳仕偉從唯物辯證法的矛盾觀入手，分析了大數據時代利益主體之間的矛盾，并通過倫理視角給出了解決利益矛盾的原則，以達到利益最大化和傷害最小化[4]。馮志宏從風險分配的角度出發，探討了其風險分配非正義的表現。使我們不再局限于傳統利益分配的正義問題，而更加重視風險承擔的責任問題。他指出當前大數據風險分配中存在分配主體單一、分配程序不科學、分配制度不完善和風險補償化解不合理等問題[5]，為我們提供了可供參考的新觀點。

四、大數據技術開發者的分配非正義性問題

（一）數據來源

首先，數據的真實性和可靠性值得懷疑。由于大數據時代，數據主體的多樣性及廣泛性，數據主體所產生的數據也參差不齊，難以追本溯源。其次，又由于數據的模糊性和虛擬性，使得其關于“是否產生利益”以及“產生利益多少”無從界定。這些問題從根本上給予了那些投機取巧者一個避難所，使得巨大的利益無從分享，這也有悖于古老而普世的分配正義的理念。

（二）數據分析

掌握大數據開發技術的主體往往比較集中且帶有組織性，數據分析技術掌握在一小部分人手中，就這一小范圍而言，數據開發者的利益分配的分歧相對較少且不那么復雜。同時，由于大數據技術開發者在數據分析及處理過程中為此付出了勞動和技術，得到相應的利益分配變得理所當然，在此維度上爭議較少，所以不做贅述。

（三）數據應用

從理論上講，大數據是一種信息集成，因此當虛擬的大數據與廣泛的實體經濟相結合，其產生的效益必然是廣泛的且難以在短期內去衡量。

從時間維度上看，大數據所產生的收益有時很難在短期內去計算，在更長遠的時間推移中，大數據的效益才逐漸顯現出來。因此，時間的不確定性使得大數據利益分配不穩定且難以預測，這就使得大數據技術開發者必須對數據利益進行動態管理，以實現不同時期不同的分配手段。

從空間維度上看，大數據的應用面極為廣泛，一種數據往往能產生多種用途。數據的傳遞使得數據的應用沒有邊界可言。同一種數據傳遞到下一個數據開發者手中將會產生不同的利益。因此，很難在海量的數據中定位到某一數據開發者自身特定的利益。

（四）數據存儲

在數據存儲與維護過程中，主要涉及數據存儲管理的成本如何分配以及數據泄露的風險如何分配的問題。一方面，數據的存儲與維護往往耗時耗力，需要專門的人才對其進行管理與跟蹤。另一方面，數據管理的失控將會導致信息泄露、惡意篡改。不僅會造成數據生產者的隱私信息被盜，甚至威脅到其財產安全、生命安全，而且對于數據庫、數據開發者本身來說，也將造成災難性的破壞和巨大的成本損失。

五、結語

在大數據的開發應用及利益分配的過程中，兼顧公平與效率原則，明確相關利益主體的邊界，劃分其責任與風險，讓各方利益相關者得其所應得，關系到大數據相關產業的長遠發展和社會公平正義的永恒追求。