在对于数字化未来的研究报告中，德意志银行警告企业不要低估公民们对大数据的不信任。“对于大数据的每一个正面的例子同样有一个让人可想而知的恐慌局面与之对应。“该研究的作者,托马斯 福. 戴普(Thommas F. DAPP),在接受法兰克福周报采访时说道。

所谓“大数据”现象可以很直观的解释为:全人类直至2003年累计的数据集合等于十年之后(2013年)每48小时更新的数据量。然而，数据存储的扩展却远远比不上数据处理的不断加速。一项德意志银行最新研究表明，数据化尚处于起步阶段的转折时期,但社会大众已经完全意识到它的到来。

研究还指出今后的“大趋势”不仅仅只是对海量数据的分析,而且还包含运用生物识别传感装置作为“必不可少的关键技术”和“盈利的实践领域”,这点对于德国经济今后的发展尤为重要。如果我们要在今后几年内谈论一个人的活动追踪记录,它也将涉及到个人的健康数据，我们身体的状况以及行为习惯的详细记录。

根据德意志银行的这项研究，多年来利用各种机会对数据的收集和数据的互相关联的整合从未停止，至少去年夏天爱德华斯诺登（Edward Snowden）首例揭发事件说明完全有必要对这一话题进行更深一步的讨论。个人的“数据曝露最小化的建议”无法根本解决这一科技自身带来的问题。因为越来越少见有人可以成功逃脱对的个人数据猎取，数据收集的匿名化更是难上加难。同样,数字化社会也无法摆脱无意或故意操纵篡改数据的风险。为此，我们采访了该研究报告的作者, 托马斯 福. 戴普(Thommas F. DAPP),详细了解了有关对数据利用的经济利益和必要的政策规定(Stsch)。

托马斯福. 戴普(Thomas F. Dapp) 是德意志银行科研部一位经济学家，主要负责创新和数字经济。他最新的研究名为“大数据，无法驯服的力量”。(©图片所有权为德意志银行)

戴普先生,您在最近一个德意志银行的研究中把大数据描述为“实验,创新和创造力”的空间。您如何评价新技术的经济潜力?

如今大数据的意义已经超越了数据带来的经济利用价值。它带来的创造力和实验性是令人向往的。通过生物识别技术和传感装置让我们更接近很多的梦想,无论是人工智能还是模拟人形机器人。同时，也存在除了商业化以外的不同方面的影响。我们正朝着逐渐失去数据主权的方向前进。它已经走到了一个失衡的局面。如果我们找不到一个可行的管理制度，那么大数据的每一个积极的例子也会让人联想到同样能令人坐立不安的情景。我们已经根本无法让今天的讨论在不受任何的情报机构的监控的情况下进行。

您在的研究中试图用一只数据八爪鱼说明“权力的黑暗面”现在怎么权衡大数据已经带来的的机遇和风险?

这项技术还很年轻,对大数据的社会效应的相关调查研究工作还很少。然而,商业前景已经十分明显。对于许多公司来说已经很明确,如果数据的处理适当可以优化他们的成本和为客户量身定制服务。这同时也意味着,存在着对个人数据主权失去的风险。数据记录一旦被提取就会一次又一次地反复使用。你永远无法知道现在提交的数据也会在将来带来怎样影响。最坏的情况下,可能今天的职业生涯已经受到影响了。商业企图一直都是大数据的讨论焦点。现在有更多需要深入思考的问题。很多幕后人在这个数字化的互联生态系统中扮演者决裁者的角色，或者情报机构通过大数据技术收集信息，这些都会引起人们的不安。人们在互联网上再也不可能是孤立的个体。

根据您的描述，数据化的记录是令人惊讶的,也令人恐惧的细节信息。 数据主权的缺乏是十分令人不悦的。我们怎么才能收回或者维护我们的数据主权?

对于已经公布的数据我们肯定几乎没有任何办法收回主权。但是，现在为现有的或新来的市场参与者建立游戏规则还不算晚。也就是要弄清楚对于提交或收集的数据会发生什么事情。个人不仅应该有权查看相关的数据记录也应有权删除这些记录，但这在现在几乎是不可能的。

您提到规范数据所有权不仅是针对个人，用法规规范大数据市场也是必要的。

为了利用好大数据这个机会,制定一个大框架来限制行为规范是必要的。如果规范合理,大数据不仅可以积极地发展经济,而且也可使科学和社会也会受益。到目前为止,大数据更相关企业的经营决策。此外,目前也围绕着对大数据的滥用,这不仅仅涉及到情报部门的丑闻。公民的普遍不信任是显而易见的。如果大家对此表示疑虑，行为上会表现得不自然，这也会导致收集的数据不再真实可靠。中期来看，这种不信任会使创新受到损失,一些基于网络的技术也会因此不再被接受。这最终会影响长足的经济增长。

此外,当前的网络巨头的垄断被认为是危险的,因为他们利用信息优势封闭市场。

与其说是垄断不如说是寡头。目前很少有市场竞争者能主导市场并且预测技术革新的走向。这些障碍为创业者和利基供应商平添了越来越多的挑战，挑战他们是否能找到一条可以绕行的小路。寡头们的围墙花园战略让少之又少的竞争者有机会在市场上占据一席之地。今天我们看到,很多小企业选择是用有吸引力的产品服务接轨道到寡头现有的项目组合中。这虽然有利可图,但他们的范围和规模很难达到例如像谷歌,亚马逊或脸书这样的地位。

您在研究中用了一个有趣的数字。在一般情况下,今天我们所得到的数据中,只有15% 的数据是有组织结构的。剩下的没有任何意义,你不能轻易地读取它们，必须进行合理的分析解释。徘徊在“数据和算法”,“本能和直觉”之间。因此我们应该不只是在谈论数据,但实际上也应分析人们在数字经济中的行为习惯。

在被各种数据驱动的日常，对于数据的认知有了新的发展。目前有两大阵营。第一类人明显倾向更多的数据,希望可以通过更多的数据了解事实真相。第二类人警告我们,数据揭示的结果是片面的，局部的。我们知道如果完全孤立数据采集和数据分析之间的关系，单独地审视结果是没有多少说服力。虽然有些行业只需要数据分析的结果,例如,在物流或零售的优化方面。但是,如果没有人的直觉,我们常常不明白的其中的原因和意义，更不用说他们的因果关系。举个例子，我实在很难想象,我们提出关于经济或政治方面的合理化建议，但是我们却不能解释为什么这样。

为了赢得采取行动的机会; 您对在大数据的政策有什么期待?您在研究中提到, 例如, 目前正在讨论的欧洲范围内数据保护基本规范。

由于各方利益不同,很难在公共机关,企业,公民和情报部门之间达成共识。但是,我们需要一个有效的国际版本的隐私保护权益。我的这些期望是理性的。