隐私何以让渡:量化自我与私人数据的日常实践

随着“量化自我”的兴起,让渡隐私成为与自我监测伴生的显著问题,呈现出功能性的悖论。立足于此,对该群体的质性研究发现：受数字化生存惯习的影响,量化自我群体的隐私感经历着技术社会的“脱敏”,让渡数据变得习以为常;而在使用过程中,量化自我从多样的情境中形成让渡有益的行为理念,从而将数据监控化用为自我跟踪;最终,隐私关注与授权超越了“是否构成/侵犯隐私”的规制界定,以“如何私密”的实践策略反映出对私人数据的选择和管理。鉴于此,理解数字社会的隐私让渡需要从侵权范式回到“隐私与关系”之中,在动态的实践视角下探寻平衡之道。     

智媒时代公民的身份确认与信息性隐私的保护——基于情景化识别的视角

智媒时代，技术对人的识别日渐成为一种人机交互的前提，但随着技术方在识别能力上占据主动，作为权利主体的公民开始失去了互动中的平等和参与权利。在这一时代背景下，我国的立法实践通过明确隐私权和个人信息权益赋予了公民拒绝被识别和选择性被识别的权利。然而，正确的立法初衷却遇上了实践难题——对技术识别行为的辨析和举证困难，导致了隐私权利的无力感，并催促着赋权行为从现实情境中寻求解释。基于此，本文以“识别”为研究核心，尝试从人与技术的互动行为中归纳识别的类型，并基于不同情景的特质来理解信息性隐私保护中的识别认定困境。研究认为，识别关系是复合多样的，单以个人识别的身份视角为依据，难以回应智媒时代的隐私保护诉求，尤其平台间共享合作形成的“多对一”识别，和群体识别情景中平台“一对多”的识别形式已显示出挑战现有保护模式的可能。为了实现法律文本和客观实践的统一，本文提出一种“情景化识别”的方式，在全面理解技术识别行为的基础上，以“情景认定”和“识别检验”为核心，建立从“身份对应”到“收集行为与伤害性结果”的侵权认定方式。