1.4　数据的创建、分析和变现

多种技术和商业因素成就了政府和私营企业收集、处理、分析和出售个人数据的能力，包括许多以前被看作私密或不易得知的活动。数字化、宽带网络的普及、大幅降低的数据存储和电信成本、相机光学分辨率的提高、电子器件和计算机组件的小型化以及新的监控能力使数据收集更为容易且更为经济的同时也减少了人们隐姓埋名的可能性。^[11]

此外，许多商业企业通过收集和出售数据来交换“免费”互联网服务。^[12]消费者同意互联网企业收集数据而非每月支付费用来补偿服务提供商。由服务提供商编写但大多数用户并未阅读或无法理解的《最终用户许可协议》和其他无协商余地的合同，为“挖掘”和出售数据创造了广泛机会。

最理想的情况是服务提供商及其用户均可从此安排中获益。服务提供商获得对消费者行为数据流的访问，得到可量化的货币价值。例如，广告商自愿参与自动在线竞价，从而获得机会，向历史活动表明其对特定类型的广告接受度更高的个体投放广告。在数据挖掘出现前，大量广告触及的是不太可能做出购买响应的受众，如看到狗粮广告的是不养狗的人。

即使没有直接补偿，同意数据挖掘也同样对消费者有利。消费者无须向提供商直接付款便可访问所需内容，还可能收看到更好的精准广告，得到满足特定需求和期望的解决方案，例如，关于狗粮的信息会针对有强力数据证据表明其对养狗的用户进行投放。

最糟糕的情况集中表现为直接向消费者转嫁意外成本。消费者可能承受不易量化的额外成本，隐私和安全性有所降低，在愿意支付的最高金额范围内获得商品和服务的机会减少。关于消费者行为的可商用数据表明，消费者在同意数据挖掘、分析和出售时放弃了某些价值。Facebook、谷歌和推特等互联网企业产生的巨额收入大部分来自网站上广告位的竞拍。

此外，消费者数据使商业企业能以更高的精度和频率为商品和服务定价。互联网公司利用数据挖掘了解特定客户的特定需求、愿望及偏好程度。此种对消费者的了解可转化为更强的价格调整能力，这一做法多称为动态定价。^[13]此种定价波动可能会使消费者感到困惑，减少经济学家所谓的消费者剩余，^[14]即消费者为商品或服务支付的固定价格低于其愿意支付的最高金额时产生的货币节余。

通过数据挖掘，企业可将对当前供需的实时评估与对特定消费者的更好了解相结合。这会进而转化为频繁改变价格的能力，而非提供固定不变的价格。叫车服务企业展示了动态定价如何根据当前市场条件和对特定消费者的了解实现成本节约和高于预期的收费。在低需求期间或软件确定不存在无法推迟或替换的强烈服务需求时，叫车服务企业通常会提供相当具有吸引力的价格。当报价低于传统出租车公司向政府机构备案的固定费率时，消费者便从中受益。

另一方面，数据挖掘还可帮助叫车公司识别供不应求和特定消费者出现高强度需求的条件，即经济学家口中的刚性需求。此种条件下的运费报价通常是常规费用的数倍。消费者对这种远超出租公司常规价格的“峰时溢价”倍感震惊和不安。

数据收集、分析和出售创造了价值。此价值由谁捕获、多方是否慷慨共享，取决于交易的具体情况。广义上讲，特定国家的公民在政府利用数据挖掘监控、预测和避免对国家福祉的实际或潜在破坏时会受益，例如，挫败有预谋的恐怖威胁。同样，个人消费者可因节省成本而受益，包括降低搜索和交易成本。但在其他场景下，也会直接或间接带来可量化或无法量化的更高成本。