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数据治理问题迅速成为全球政策优先考虑事项。很多利益集团和大型企业已经纷纷开始重新界定数据治理及用于治理的模型。尽管这些行动对推动数字监管有非常重大的意义，但是这些行动很分散，所涉及的范围也很狭窄。科技公司已经感受到了这种混乱，并为游说他们的利益花费了巨额资金，同时也正在储备专业的政策知识。

近期，美国司法部开始对苹果（Apple）、谷歌（Google）、亚马逊（Amazon）和脸书（Facebook）进行反垄断调查，这一消息导致科技巨头的股票一天内下跌了1330亿美元。欧盟也已经向大型技术平台实施了巨额罚款，预期2019年的罚款将更高。科技公司非常渴望监管制度能够保持一致性，因此他们正在尽力为自己的利益而倡导监管框架。

当今，全球需要有效的、符合道德的、国际化的数据治理方案，然而存在一些治理挑战。首先，很难定义一个成功的数据治理。数据治理涉及了多方利益，很难对其“成功”进行定义。而对数据治理规则的研究也受到数据共享限制等法律问题的阻碍而很难进展。一些利用捐赠数据进行的研究通常受到捐赠数据平台的严重影响，因此这些努力也非常有限。

其次，对数据治理模型进行实验存在困难。第一，那些可以从改进的监管中获益的平台在全球范围内运作，而数字治理框架通常在国家层面制定。第二，诸如数据管理、隐私或安全方面的企业流程，如果没有部署到公众面前，就不能很好地进行测试。第三，大数据实验对人类主体存在着巨大的影响，但是目前还没有在实验和市场准入之间建立任何有效的隔离，例如为研究对象提供保护。因而，在进行道德数据治理研究时仍存在重大的政策隐患。

第三，缺乏大量的实证研究来检验不同数据治理模型的影响和有效性。强有力的证据基础对于有效的改善平台所涉及的复杂社会问题至关重要。对于数据治理，研究环境在很大程度上反映了数字政策环境的反应性，其重点是惩罚那些容易产生危害的公司，而不是建立能够让人们采取有意义行动的权力结构。

第四，数据治理政策本身具有显著的竞争性、政治性和复杂性，在向前发展的过程中，缺乏受其影响的群体的广泛而有效的参与。如管理集体性损害、投资和实现共同稳定的制度等模型取决于那些具有数据治理能力的平台；而对弱势群体的利益相关问题则很少被考虑。

第五，有必要对数据权利展开学术研究，而实验及早期的学术研究的局限性一定会阻碍有效数据治理模型的发展。与此同时，在不同的专业管理结构中，例如专业化较强的医学界，数据治理办法的开发面临着各种道德、监督、特殊认证等方面的不同的挑战。

综上，实验和早期学术研究的局限性会拖延有效的数据治理模型的发展，但这没有比政治对数据产业造成的威胁更大。在制定国际秩序时，不可避免现实政治因素，以及对可操作性的要求。避免政治主导进程的情况的最佳方法是投资非政治性多边数据治理研究，尽可能保持其客观性和科学性。另外，与大多数现代治理形式一样，数据的治理模式需要制衡（最佳为集体制衡），这意味着政治科学通过建立强大的利益集团以制衡政府的行为。

编译者注释 ：

数据经济时代，数据已经成为经济运行机制和治理能力的基础性战略资源，但与此同时，数据资源面临的安全威胁也日益严峻，资源利用与安全治理成为一个硬币的两面，也是各国政策法律的焦点和难点。

2019年6月初，美国司法部、联邦贸易委员会、国会众议院陆续传出消息，将对Facebook、谷歌、亚马逊和苹果公司展开反垄断调查。消息公布后几家科技巨头的股票市值一度蒸发了千亿美元。据业内分析，此次反垄断调查的导火索正是去年Facebook和Cambridge Analytica的数据泄露事件。数据外泄事件后，Facebook、谷歌、Amazon等硅谷科技巨头再次站上舆论的风口浪尖，成为美国政府的重点监测对象，隐私安全与数据治理问题也再度引发了各方的高度关注。

根据国际标准化组织（ISO）IT 服务管理与IT治理分技术委员会、国际数据治理研究所（DGI）、IBM数据治理委员会（IBMDG Council）等机构的观点，数据治理（data governance）意指建立在数据存储、访问、验证、保护和使用之上的一系列程序、标准、角色和指标，以期通过持续的评估、指导和监督，确保有序高效的数据利用。

作者 Sean Martin McDonald 在本文中指出，在全球范围内数据治理模型的讨论和开发正在进行，但是治理方法却相当分散，且缺乏公众群体的参与，要准确界定和实现“good governance”，还面临许多挑战。由于隐私保护、政策限制等原因，数据治理模型的试验很难在大范围内展开，数据治理的相关实证研究也仍旧不足；而复杂的不可避免的现实政治因素，则成为数据治理的最大障碍。据此，作者阐述了设立数据治理研究基金的必要性，并且进一步指出，在当前去中心化的数字治理架构下，所有的利益相关者是并且应该成为数据治理的主体。引入非政治性的多边利益相关方治理，加强对数据信息弱者的权益保护，为系统性的数据政治科学（digital politik）奠定基础，才是数据治理的长远发展之道。

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