数据外部性

计算机术语

数据外部性，是指：数据的作用完全可能超出其最初收集者的想象、也完全可能超越其最初信息系统设计的目的，即同一组数据可以在不同的维度上产生不同的价值和效用，如果我们能不断发现、开拓新的使用维度，数据的能量和价值就将层层放大。

简介

“外部性”并不是一个新的概念，经济学家在这个领域的研究，已经有上百年的历史。他们发现，一个普通个体为了自身利益而做出的“利己行为”，也可能让其他人或者整个社会受益，并且受益者无须为此支付费用。

涂子沛借用这个概念，想指出的是，数据的作用完全可能超出其最初收集者的想象、也完全可能超越其最初信息系统设计的目的，即同一组数据可以在不同的维度上产生不同的价值和效用，如果我们能不断发现、开拓新的使用维度，数据的能量和价值就将层层放大。

社交媒体

2007年，微软的工程师阿尔卡斯（Blaise Agueray Arcas）有过一个创举，他利用Flickr网站上的照片重建了一座虚拟的巴黎圣母院大教堂，通过点击，人们可以在网上从不同的角度感受这座教堂，甚至可以放大、细赏其建筑外墙上的一个具体部位，而这些照片，却是成千上万普通人拍摄的，阿尔卡斯在演讲中说，这是“从每个人那里得到数据——从人类对地球的集体视觉记忆中得到数据——然后把它们联结在一起”。

阿尔卡斯的创举并不是孤例。2014年10月8日，世界多地出现月全食，全球无数台手机对准天空的月亮，随着咔咔声响，成千上万张照片奔涌到云上。这些照片从不同的地点、不同的角度记录了同一个物体，天文研究者已经认识到，如果整合起来，其对研究工作的意义可能比一台超级天文望远镜还要重大。

这两个例子中的照片，可谓异曲同工。人们之所以拍照，是为了娱乐、分享。但这些照片被整合起来之后，产生了新的效用。这些效用，远远超出了拍照人最初的目的。这种现象，称之为“数据的外部性”。

社会管理

2014年8月24日，旧金山地区发生了6.0级地震，次日，可穿戴式设备运营商Jawbone发布了其数据分析。

数据表明，在距离震中较近的地区，有93%的手环用户在地震发生之时3：20分被惊醒，其中45%在地震之后就没有再睡着，惊醒用户的比例随着距离震源的远近而呈现清晰的规律。可穿戴式设备收集数据的原始目的是为了监测、改善个体的健康情况，但这些数据加总到一起，新的效用产生了，社会学家可以用它们掌握一个地区的人是否集体在失眠、焦虑，甚至一个晚上总共翻了多少次身，从而可以更好地解释人际互动乃至社会分层机制，交通部门可以解释为什么第二天交通事故增多，保险公司可以利用这些数据制定更加个性化的保单价格……这些前所未有的可能性，都是数据外部性带来的。

随着传感器和智能手机的普及，数据还在大规模的爆炸，人体的生理活动、自然环境的状态、工厂的机器运行、城市的生活将被广泛的记录，未来的每一组数据，都具备各种外部性的潜在价值。挖掘利用这种外部性，将给全世界的科学研究、经济发展和社会治理带来巨大的机遇。

新经济

研究数据的外部性，对我们正在迈进的新经济、数据经济具有非常重要的意义。

阿里巴巴之所以能够不断成长、扩张，其中的一个重要原因，就是用好了“数据外部性“。由于拥有淘宝、天猫、支付宝、B2B等电商平台，阿里巴巴积聚了大量的商家交易和支付数据。阿里巴巴收集这些数据，一开始仅仅是为了完成网上交易的流水记录。

2010年开始，阿里巴巴逐渐意识到了这笔记录的潜在价值，现任阿里云总裁胡晓明先生率队开始研究如何利用这些数据，判断商家的资信，从而为其发放贷款。这就是“阿里小贷”的发源，2014年，胡晓明总结说，阿里小贷已经为70多万小微企业提供了贷款，其单笔信贷的成本为2.3元、客户3分钟获贷、不良率低于1%，这些指标都远远低于传统的银行。

阿里小贷是中国互联网金融领域开拓性的标本项目，也是日后阿里巴巴扩张、拆分出一个新的集团——蚂蚁金服的重要基础，分家不分“数”，蚂蚁金服集团的诸多业务，还必须依赖于阿里集团的数据。在这个成功的基础上，今天的阿里巴巴进而提出“一切数据都要业务化”，就是要把所有已经拥有的数据都用起来，挖掘其外部性，让他们产生新的商业价值。这当然是一个大数据公司应该具备的商业使命。

类似的例子国外也有。Kabbage是一家成立于2008年的网络贷款公司，其运作机理和阿里小贷类似，为了评估贷款人的信用，Kabbage不仅高效地整合了eBay、Amazon等电子交易平台上的数据，还分析这些企业在物流公司如UPS的配送数据、在PayPal、Square、QuickBook等财务系统的账面流水，以及在社交平台Facebook 、Twitter上与客户互动的数据。就挖掘数据的外部性而言，Kabbage比阿里小贷做得更广、更好，其中的原因，是因为美国社会对数据的所有权、使用权、收入权和转让权有更为清晰的界定，数据共享、交易的机制更为成熟。

可信度更高

数据外部性是“先有数据，再应用于不同的场景和目的”，数据的可信度因此更高。

比如，传统的银行要给一家企业贷款，必须针对这项贷款申请去访谈调查、收集数据，而被调查的企业在提出贷款申请之前，已经有所准备，他们可能采取相应的措施迎合、糊弄银行的调查，也就是说，这个过程是“先有目的、后有数据”，可能因为既定的目的，数据在收集的过程中遭遇扭曲；而阿里小贷所利用的流水数据，其最初收集的目的是记录交易过程，完全和贷款申请无关，其数据遭到扭曲的可能性几乎为零。

负外部性

数据外部性有正、负之分，负的外部性可能会危及国家安全、侵犯公民隐私。要用好数据的外部性，我们还亟须建章立制。

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