价值共创与数据安全的兼顾:基于联邦学习的政府数据授权运营模式研究

被引:47
作者
胡业飞 [1 ]
陈美欣 [2 ]
张怡梦 [3 ]
机构
[1] 复旦大学国际关系与公共事务学院
[2] 天津大学管理与经济学部
[3] 上海理工大学管理学院
关键词
政府数据授权运营; 政府数据开放; 联邦学习; 价值共创; 数据安全;
D O I
10.16582/j.cnki.dzzw.2022.10.001
中图分类号
D63 [国家行政管理];
学科分类号
1204 ; 120401 ;
摘要
如何在公共数据资源的开发利用中兼顾价值共创与数据安全,是我国政府数据开放事业始终面临的一大挑战。在国家“十四五”规划提出“开展政府数据授权运营试点”这一政策背景下,构建基于联邦学习技术的政府数据授权运营模式,有望解决上述问题。首先分析了基于传统API技术构建政府数据授权运营模式的局限性,进而提出利用联邦学习技术来建构政府数据授权运营新模式,并对该模式中主要参与主体、模式运作的过程逻辑以及政社主体间的新关系做了详细解析,论证了联邦学习技术与政府数据授权运营的适配性。随后,从横向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习三种技术路径出发,分别结合电力供给与配置、个人与企业信贷评估以及医疗服务三个实际情景,呈现出基于联邦学习的政府数据授权运营模式在不同情景下达成公共数据资源开发利用目标的过程。基于联邦学习的政府数据授权运营新模式有着兼顾价值共创与数据安全的显著优势,同时也为政府数据运营机构乃至政府本身的技术与管理能力提出了新的要求。
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