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数据要素五论:信息、权属、价值、安全、交易

数据要素五论:信息、权属、价值、安全、交易

作者:张平文,邱泽奇

出版社:北京大学出版社

出版时间:2022-09-01

ISBN:9787301332191

定价:¥72.00

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内容简介
  伴随人类社会数字化进程的深入,数据正不断渗透于日常的生活、生产、分配、流通、消费等各个环节,对人类社会的影响日益凸显。数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,对其他生产要素的整合能力也使其成为既有要素中最重要的和最难替代的关键要素,并成为值得重点讨论的时代性议题与理解数字时代的基本入手点。 对数据要素的理解涉及多学科、多视野,本书从与数据要素关系最密切的信息、权属、价值、安全、交易等五个维度出发,汇聚不同学科背景的既有文献,整合现有观点,对数据要素的多维特性进行探讨,以丰富人们对数据要素的认知,凝聚共识,澄清数字时代的发展与治理迷思,为未来的相关创新提供起点。
作者简介
  张平文,北京大学数学科学学院教授,中国科学院院士,发展中国家科学院院士,教育部长江学者特聘教授。现任北京大学党委常委、副校长,大数据分析与应用技术国家工程实验室主任;中国工业与应用数学学会理事长。国家自然科学基金委“复杂流体和复杂流动的计算方法与数学理论”创新研究群体学术带头人,曾获国家自然科学二等奖、教育部自然科学一等奖、何梁何利基金科学与技术进步奖等奖项。2020年当选美国工业与应用数学学会会士,曾受邀在国际数学家大会、国际工业与应用数学大会、美国工业与应用数学学会年会上作报告。担任学术期刊CSIAM Transactions on Applied Mathematics主编,Applied Mathematics and Mechanics等十余种国内外期刊编委。主要从事复杂流体的数学理论和计算方法、大数据分析与应用等方面的研究,发表论文百余篇,出版《数值分析》《大数据建模方法》等著作。邱泽奇,北京大学社会学系教授,教育部长江学者特聘教授。现任北京大学中国社会与发展研究中心主任、北京大学数字治理研究中心主任,中国社会学会科学社会学专业委员会理事长;曾任中国社会学会技术社会学专业委员会理事长、计算社会学专业委员会理事长。创办北京大学中国社会科学调查中心,创立中国家庭追踪调查(CFPS)项目。曾获高等学校科学研究优秀成果奖,北京市高等教育教学成果奖一等奖,中国出版政府奖(图书奖)提名奖等。长期专注于技术变革与社会发展研究,出版《中国人的习惯》《社会学是什么》《当代中国社会分层状况的变迁》等著作,发表《技术与组织的互构——以信息技术在制造企业的应用为例》《技术化社会治理的异步困境》《从数字鸿沟到红利差异——互联网资本的视角》《电商技术变革与农户共同发展》等百余篇论文。
目录
导论
一、数据要素:认识数字时代的入手点
(一) 人类社会的数字化进程
(二) 数字化给生产和生活带来根本影响
(三) 数据成为生产要素的历史进程与时代意义
二、 数据要素的几个重要议题
(一) 数据信息
(二) 数据权属
(三) 数据价值
(四) 数据安全
(五) 数据交易
(六) 数据要素各议题之间的基本关系
三、 对数据要素的认知尚在探索中
第一章数据信息
一、 数据和信息的定义
(一)  数据的定义
(二)  信息的定义 
二、 数据和信息的属性 
(一) 信息的属性 
(二) 数据的属性 
三、 数据和信息的关系 
(一) 信息学角度
(二)  数据科学角度
(三)  语义学角度
(四)  哲学角度
四、 数据和信息的管理 
(一) 产权管理:“消费者所有权”产生的社会福利要好
于“企业所有权”
(二) 企业管理:数据和信息的管理重点应当有所区别
083第二章数据权属
一、 数据权属的概念辨析
(一) 多角度探讨“数据权属”议题
(二) 国内关于“数据权属”的讨论的两个阶段
(三)  数据与信息:“数据权属”问题的基本讨论点
(四) 权属理论应用于数据领域的难点
二、 各类数据的权属问题
(一) 个人数据权属——数据处理中的基本权利
归属个人
(二)  公共数据权属——数据具有公共物品属性
(三)  企业数据权属——构建新型民事权利
三、 对数据权属的探索仍在进行
第三章数据价值
一、 数据要素在生活中的应用 
(一) 数据与思维方式 
(二) 数据与商业 
(三) 数据与公共卫生 
二、 数据要素创造价值的机制
(一) 农业时代数据如何创造价值
(二) 工业时代数据如何创造价值
(三) 信息时代数据如何创造价值
三、 数据要素的市场价值 
(一)  数据价值的经济学体现 
(二)  数据作为经济商品的性质与定价策略
(三) 数字经济发展的趋势 
四、 对数据的度量——信息熵 
(一)  信息熵的定义 
(二) 信息熵的性质 
五、 机器学习中的数据价值 
(一)  机器学习与机器学习中的数据价值
(二)  评估机器学习中数据价值的方式
第四章数据安全
一、 数据安全现状
(一) 数据安全治理概况
(二) 国内外数据安全规制
二、 数据生命周期安全的技术与实践 
(一) 数据采集安全
(二) 数据传输安全
(三) 数据存储安全
(四) 数据使用安全
三、 数据共享安全
(一) 加强数据安全立法 
(二) 建立数据安全管理制度 
(三) 研发和应用数据安全技术
四、 数据流通安全
(一)  同态加密 
(二)  数据安全标识 
(三) 区块链 
(四)  安全多方计算 
(五) 零知识证明 
(六)  群签名与环签名 
五、 数据跨境流动与监管
(一) 数据跨境流动现状 
(二)  数据跨境流动风险 
(三)  数据跨境流动监管 
(四)  数据流动与数据主权 
第五章数据交易
一、 数据交易的三大基础:权属、价值、安全 
(一) 权属是数据交易的本质 
(二) 价值是数据交易的条件 
(三) 安全是数据交易的保障 
二、 数据交易行业现状 
(一) 数据交易模式
(二) 国内平台:交易平台引导的交易市场逐渐成熟
(三) 国际平台:数据社区促进市场发展 
(四) 非交易平台模式:数据资产凭证保障交易安全
(五) 数据交易行业发展难点
三、 数据交易行业展望 
(一) 理论上推进技术与机制设计
(二) 实践中改善政策与市场环境
(三) 数据交易理论与实践是建设数字经济现代市场
体系的重要支撑
后记
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