我第一次设置智能手机时，手机询问我是否愿意共享位置数据，我的本能反应是拒绝。毕竟，谁愿意被机器监视？但第一次迷路时，我真希望手机知道我在哪里，好帮我一把。而当我丢了那部手机时，我当然希望新手机能追踪我的位置。此时，这种权衡似乎也更容易接受了。
事实是，只要能看到好处，我们大多数人都愿意牺牲一点隐私。分享数据可能带来的益处越大，这种意愿也越强。假设你不幸遭遇自然灾害，例如洪水或火灾，被困其中。这时，你 确实 会希望全世界都知道你在哪里。有时，允许他人查看你的数字足迹，确实是一件大好事。
一种新的数字资源
在我参与论坛 数据驱动发展全球议程理事会的工作中，我们探讨如何释放数据流动，帮助应对人道主义危机并推动包容性增长。这些顽固而持久的挑战需要海量数据才能解决；世界各国领导人、企业和非政府组织都看到了这种新型数字资源蕴含的巨大潜力。与此同时，我们也致力于极其谨慎地防范数据遭到误用甚至滥用。人们对隐私确有合理担忧。
那么，我们该如何权衡数据广泛开放所带来的益处与风险？如何打开水龙头，同时确保涌出的数据不会将我们淹没？
答案之一在于转移问题，而不是转移数据， 正如我此前所论述的。在云时代，我们可以让问题去寻找数据。这样做更方便、风险也更低，就像使用信用卡可能比随身携带现金更便捷、更安全。
一个敏感问题
答案的另一部分在于解析数据，区分真正敏感的数据与非敏感数据。敏感数据包括社会保障号码、个人识别码（PIN）或其他唯一标识符。非敏感数据可能是天气模式，也可能是亚马逊上所有已购商品的匿名清单。在大多数数据流中，这两类数据都存在。
使用非敏感数据仍有风险，但与此同时，失去这类数据并不会造成天翻地覆的影响。为了帮助发展中世界，我们必须找出敏感数据与非敏感数据共同流动的环节，并将二者分开。我们必须建立治理架构，以降低风险并为数据提供安全港；判断的试金石是这个问题：“使用这些数据的目的是什么？”目的越重大，我们就越应愿意设法加以利用，同时降低风险。
全球议程理事会的白皮书《 进步之路》探讨了治理在风险管理中的作用。大数据分析在这种治理中发挥着关键作用。
当然，技术不断给我们如何在相互依存的世界中共处带来新问题；随着物联网（IoT）持续发展，敏感与非敏感的界定也会发生变化。在物联网时代，关键更多在于依据具体情境判断信息是否相关。例如，Fitbit记录的运动模式数据，只有在个人情境下才真正敏感；但汇总这些数据，为健康专家提供制定政策的参考后，它就不再构成隐私问题。同样，出于安全目的使用自动驾驶汽车生成的数据并不敏感；但用这些数据来识别你的情绪，当然就很敏感了。
在现代社会，银行了解你的消费习惯，电信运营商知道你身在何处，自动驾驶汽车则了解你的心理状态。这些信息理应始终属于你的私人信息。但当你的数据能够帮助解决社会问题时，问题就变成了：我们该如何将这些数据匿名化并安全使用，从而帮助更多人？只要能挽救生命，我们每个人都愿意承担大得多的风险。摆在我们面前的挑战是，如何治理这一过程，确保不会伤害任何人的生命。这一切要从透明度开始。
作者：Mikael Hagstrom，SAS Institute 执行副总裁；数据驱动发展全球议程理事会副主席。
图片：2013年11月19日，在休斯敦一家公司的制造工厂，工人正在组装惠普 ProLiant 商用数据服务器，这些服务器将用于云计算。路透社/Donna Carson
