摘 要： ［目的／ 意義］ 完善科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理有助于規(guī)范科學(xué)數(shù)據(jù)收集、共享和使用， 發(fā)揮數(shù)據(jù)作為科研的關(guān)鍵資源與要素的功能， 優(yōu)化科學(xué)數(shù)據(jù)管理服務(wù)。［方法／ 過程］ 本研究基于扎根理論分析英國科學(xué)數(shù)據(jù)倫理政策， 總結(jié)其政策框架與內(nèi)容， 并通過矩陣編碼與社會網(wǎng)絡(luò)分析方法揭示治理特征， 提出我國優(yōu)化科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理的建議。［結(jié)果／ 結(jié)論］ 研究發(fā)現(xiàn)， 倫理政策框架包括治理環(huán)境、主體與策略３ 層面。倫理治理環(huán)境內(nèi)容分為適用領(lǐng)域、適用主體、概念定義、問題分析與現(xiàn)有政策； 倫理治理主體內(nèi)容涉及治理主體界定與促進(jìn)主體協(xié)作； 倫理治理策略內(nèi)容涵蓋治理指導(dǎo)與各階段治理措施。其治理特征有３ 維度： 注重定義概念， 明確分配主體權(quán)責(zé)與促進(jìn)協(xié)作， 全面厘定治理策略與加強(qiáng)倫理風(fēng)險防控。據(jù)此提出４ 條治理路徑： 形成治理體系， 規(guī)范治理理論， 明確各方權(quán)責(zé)與協(xié)作方式， 細(xì)化各階段治理措施。

關(guān)鍵詞： 科學(xué)數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)倫理； 數(shù)據(jù)治理； 政策分析； 英國

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２５．０１．００８

〔中圖分類號〕Ｇ２０３ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１ （２０２５） ０１－０１１２－１２

隨著數(shù)據(jù)密集型研究范式發(fā)展， 數(shù)據(jù)成為科研的關(guān)鍵資源與要素。推進(jìn)科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理有助于規(guī)范科學(xué)數(shù)據(jù)的存儲、再利用和價值開發(fā)［１］ 。倫理包括“規(guī)制和道理”， 是對道德現(xiàn)象的哲學(xué)思考。倫理學(xué)常用于探討道德責(zé)任義務(wù)， 評估道德價值與準(zhǔn)則［２］ 。數(shù)據(jù)倫理是倫理學(xué)的新分支， 其內(nèi)容涉及研究和評估與數(shù)據(jù)、算法及相應(yīng)的實踐有關(guān)的倫理風(fēng)險與道德問題， 以制定行為或倫理準(zhǔn)則等解決方案［３］ 。數(shù)據(jù)倫理亦指數(shù)據(jù)道德， 其規(guī)制范疇涉及數(shù)據(jù)安全風(fēng)險、數(shù)據(jù)隱私泄露、數(shù)據(jù)所有權(quán)侵犯等問題［４］ 。數(shù)據(jù)倫理治理被認(rèn)為是不同主體為應(yīng)對數(shù)據(jù)采集、利用、存儲等過程中帶來的倫理失范， 解決其中的數(shù)字鴻溝、數(shù)據(jù)濫用、數(shù)字身份、隱私泄露等問題，運用不同的政策、技術(shù)工具進(jìn)行管理、規(guī)范并挖掘其價值的行為， 治理過程中需多方協(xié)調(diào)達(dá)成一致［５－６］ ?？茖W(xué)數(shù)據(jù)倫理隸屬于數(shù)據(jù)倫理， 旨在評估科研活動中的數(shù)據(jù)收集、共享和使用可能對人和社會產(chǎn)生不利影響的行為［７］ 。同時， 科學(xué)數(shù)據(jù)倫理還涉及科技倫理內(nèi)容。科技倫理是開展科學(xué)研究、技術(shù)開發(fā)等科技活動需遵循的價值理念和行動規(guī)范， 遵循增進(jìn)人類福祉， 尊重生命權(quán)利、堅持公平公正、合理控制風(fēng)險及保持公開透明的原則［８］ 。參照以上概念，本研究認(rèn)為科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理是多主體在分析治理環(huán)境基礎(chǔ)上， 在收集、管理、使用與共享科學(xué)數(shù)據(jù)過程中運用政策規(guī)章、技術(shù)工具等規(guī)制倫理失范行為， 保障各主體免受數(shù)據(jù)技術(shù)侵害， 享有數(shù)據(jù)權(quán)利?？茖W(xué)數(shù)據(jù)倫理治理需制定數(shù)據(jù)倫理價值觀念和行為規(guī)范， 確保各主體落實數(shù)據(jù)倫理責(zé)任， 享有數(shù)據(jù)權(quán)利， 從而維護(hù)科技倫理和科學(xué)道德。其中數(shù)據(jù)責(zé)任指尊重他人數(shù)據(jù)權(quán)利、保障數(shù)據(jù)安全合規(guī)、數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)于人等。數(shù)據(jù)權(quán)利包括研究者的數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、控制權(quán)和受益權(quán)， 以及參與者的數(shù)據(jù)隱私權(quán)、數(shù)據(jù)控制權(quán)、自主權(quán)與受益權(quán)等。

國際組織及各國高度重視數(shù)據(jù)倫理治理， 發(fā)布系列相關(guān)政策文件。聯(lián)合國發(fā)布《通用生物倫理與人權(quán)宣言》（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｄｅｃｌａｒａｔｉｏｎ ｏｎ Ｂｉｏｅｔｈｉｃｓ ａｎｄＨｕｍａｎ Ｒｉｇｈｔｓ ２００５）、《關(guān)于ＣＯＶＩＤ－１９ 的聲明： 全球視野下的倫理聲明》（Ｓｔａｔｅｍｅｎｔ ｏｎ ＣＯＶＩＤ －１９：Ｅｔｈｉｃａｌ Ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ ａ Ｇｌｏｂａｌ Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ ２０２２）等， 強(qiáng)調(diào)保障個人自主權(quán)， 確保隱私數(shù)據(jù)安全和合規(guī)使用。美國總務(wù)署（ＧＳＡ）發(fā)布《數(shù)據(jù)倫理框架草案》（Ｄｒａｆｔ ｏｆ ｔｈｅ Ｄａｔａ Ｅｔｈｉｃｓ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ２０２２）， 強(qiáng)調(diào)在收集、管理或使用數(shù)據(jù)時保護(hù)公民自由、最大限度降低個人和社會的數(shù)據(jù)使用風(fēng)險。英國中央數(shù)字和數(shù)據(jù)辦公室更新《數(shù)據(jù)倫理框架》（Ｄａｔａ Ｅｔｈ?ｉｃｓ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ２０２０）， 規(guī)定奉行透明、問責(zé)、公平３ 大數(shù)據(jù)倫理原則。德國成立數(shù)據(jù)倫理委員會， 強(qiáng)調(diào)尊重參與者權(quán)利、面向公共利益使用和分析數(shù)據(jù)等治理原則［９］ 。我國也陸續(xù)發(fā)布《科學(xué)數(shù)據(jù)安全分類分級指南》《科學(xué)數(shù)據(jù)安全審計指南》《關(guān)于加強(qiáng)科技倫理治理的意見》等， 推動科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理， 指出治理體制機(jī)制不健全、制度不完善、領(lǐng)域發(fā)展不均衡等問題。

當(dāng)前政策主要針對多類型數(shù)據(jù)提出了整體倫理指導(dǎo)， 多為綱領(lǐng)性和原則性規(guī)制， 并未基于科學(xué)數(shù)據(jù)倫理具體問題提出可操作規(guī)則或指南。不同于政府?dāng)?shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)及個人數(shù)據(jù)等類型， 科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理在數(shù)據(jù)特征、治理主體、治理過程及倫理內(nèi)涵維度存在差異。數(shù)據(jù)特征上， 科學(xué)數(shù)據(jù)屬于知識資產(chǎn)， 價值密度更高［１０］ ， 絕大部分資助機(jī)構(gòu)與出版機(jī)構(gòu)規(guī)定研究項目數(shù)據(jù)公開共享［１１］ ， 還因?qū)W科差異、獲取與存儲方式不同形成不同種類與結(jié)構(gòu)。因此， 其倫理治理更注重平衡科學(xué)價值與數(shù)據(jù)權(quán)屬。治理主體上， 科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理的核心主體為科研資助機(jī)構(gòu)、科研院所等， 其倫理治理應(yīng)注重主體角色劃分與權(quán)責(zé)確定， 其關(guān)鍵治理對策也不同。治理過程中， 科學(xué)數(shù)據(jù)的收集、分析與開放具有非盈利性質(zhì)， 治理中相對缺乏強(qiáng)制約束。這使其更需要完善的道德倫理規(guī)制， 加強(qiáng)對科學(xué)數(shù)據(jù)倫理的討論與監(jiān)管［１２］ ， 根據(jù)科研項目需求細(xì)化倫理準(zhǔn)則， 提升可執(zhí)行度。倫理內(nèi)涵上， 科學(xué)數(shù)據(jù)倫理較少關(guān)涉企業(yè)規(guī)章、行政條例， 需更多融入科研管理、科技倫理、數(shù)據(jù)倫理概念相關(guān)聯(lián)內(nèi)容。

本研究旨在探究科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理政策框架，分析其中涉及的內(nèi)容主題與要素， 基于各主體治理重點歸納治理特征。本文以英國為例， 選取其政府、科研機(jī)構(gòu)等多主體的科學(xué)數(shù)據(jù)倫理相關(guān)制度條例、政策文件、框架指南等多類型資料， 歸納政策框架，分析不同主體的政策重點， 揭示其治理特征并提出針對我國的治理路徑。

１ 相關(guān)研究

１. １ 數(shù)據(jù)倫理治理

研究聚焦數(shù)據(jù)倫理治理問題與對策兩方面。一是探尋數(shù)據(jù)倫理治理存在的問題［１３］ ， 基于領(lǐng)域數(shù)據(jù)治理實踐揭示數(shù)據(jù)倫理問題與風(fēng)險， 如指出政府?dāng)?shù)據(jù)倫理治理涉及數(shù)據(jù)收集、處理和應(yīng)用３ 個環(huán)節(jié)，需解決數(shù)據(jù)隱私與鴻溝等問題， 保障數(shù)據(jù)正義［１４］ 。認(rèn)為智慧圖書館數(shù)據(jù)倫理風(fēng)險包括損害讀者隱私、降低讀者信賴度、數(shù)據(jù)錯誤處理與濫用、算法歧視等［１５］ 。此外， 還關(guān)注其中的個人數(shù)據(jù)泄露［１６］ 、敏感數(shù)據(jù)安全［１７－１８］ 等數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)所有權(quán)分配［１９］ 、數(shù)據(jù)鴻溝［２０］ 等問題。二是針對倫理問題提出解決對策。如加強(qiáng)科研倫理審查的組織與能力保障［２１］ ，保障科學(xué)數(shù)據(jù)共享合規(guī)［２２］ 與科研中的個人數(shù)據(jù)隱私［２３］ ， 加強(qiáng)人類學(xué)研究倫理規(guī)范與審查機(jī)制建設(shè)［２４］及科研數(shù)據(jù)誠信與質(zhì)量維護(hù)［２５］ 等。

１. ２ 數(shù)據(jù)倫理政策

研究集中關(guān)注政策制定需求與具體內(nèi)容。政策需求方面， 研究提出制定通用數(shù)據(jù)倫理規(guī)則和政策的重要性， 應(yīng)對數(shù)據(jù)偏見、數(shù)據(jù)鴻溝、數(shù)據(jù)訪問不公平等倫理困境［２６］ 。也有研究通過分析政策發(fā)展，提出政策制定應(yīng)聚焦數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)使用合規(guī)性等主題［２７］ 。政策內(nèi)容方面， 研究揭示了醫(yī)療政策中的倫理范疇， 包括關(guān)系倫理、患者權(quán)利、醫(yī)生權(quán)責(zé)等［２８］ ， 強(qiáng)調(diào)了保障數(shù)據(jù)隱私、知情同意［２９］ ， 建議制定數(shù)據(jù)自主權(quán)的保護(hù)指南［３０］ 。其中對科學(xué)數(shù)據(jù)倫理政策相關(guān)研究的關(guān)注則極為有限， 僅有研究分析數(shù)據(jù)管理政策中的倫理主題、治理規(guī)則［３１］ 與倫理權(quán)益［３２］ 。

總體來看， 現(xiàn)有研究從多視角探索科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理的問題及解決方案， 但仍存在不足。首先，對科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理面臨的問題分析尚不全面， 多關(guān)注數(shù)據(jù)隱私， 對數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)偏見等倫理問題的分類和剖析有限。其次， 主要基于單主體或?qū)W科探討治理實踐與建議， 缺乏對多領(lǐng)域政策或多主體協(xié)作的詳細(xì)分析， 較難形成完整的治理政策體系。最后， 科學(xué)數(shù)據(jù)倫理政策研究較為匱乏， 現(xiàn)有數(shù)據(jù)倫理研究的政策分析的粒度和深度有限。

２ 研究設(shè)計與實施

扎根理論（Ｇｒｏｕｎｄｅｄ Ｔｈｅｏｒｙ）被越來越多用于政策分析中， 能使研究者更準(zhǔn)確地篩選分析樣本， 探索理論概念［３３］ 。鑒于科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理的概念有待剖析， 以及研究樣本的非結(jié)構(gòu)化特征， 本研究采用此方法。研究分兩階段， 首先選取樣本， 隨后基于扎根理論開展定性文本分析， 參照程序化扎根理論研究過程［３４］ ， 通過開放編碼、主軸編碼與選擇編碼三步進(jìn)行文本分析， 歸納英國科學(xué)數(shù)據(jù)倫理政策的框架與內(nèi)容， 隨后基于編碼結(jié)果使用社會網(wǎng)絡(luò)分析法， 構(gòu)建共現(xiàn)矩陣， 實現(xiàn)治理網(wǎng)絡(luò)可視化， 揭示各主體政策的治理規(guī)劃與重點， 明晰治理特征。

２. １ 樣本選取

本研究選取英國作為研究對象， 有兩方面原因，一是英國數(shù)據(jù)治理意識起源早且重視科學(xué)數(shù)據(jù)倫理。英國數(shù)據(jù)制度發(fā)展歷程悠久， 完善程度較高。其數(shù)據(jù)法案可追溯到１９８４ 年的《數(shù)據(jù)保護(hù)法》（Ｄａｔａ Ｐｒｏ?ｔｅｃｔｉｏｎ Ａｃｔ）， 且長期以來英國沿襲和發(fā)展著嚴(yán)密的歐盟數(shù)據(jù)保護(hù)政策體系［３５］ 。英國皇家學(xué)會（Ｔｈｅ Ｒｏｙ?ａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ）調(diào)查報告也顯示， 英國的科學(xué)數(shù)據(jù)制度相對完善且尤其重視科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理［３６］ 。二是英國作為英美法系典型代表， 以單行法律、法規(guī)和判例法為主， 加之?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)水平較高［３７］ ， 積淀了較豐富的執(zhí)法經(jīng)驗與案例， 可供我國吸取其教訓(xùn)，參考其經(jīng)驗， 融通大陸法系與英美法系各自優(yōu)勢，進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)法治體系。

本文以英國科學(xué)數(shù)據(jù)治理的利益相關(guān)者頒布的政策、文件、指南等資料作為分析文本。利益相關(guān)者包括政府、科研機(jī)構(gòu)、資助機(jī)構(gòu)、出版機(jī)構(gòu)、圖書館、數(shù)據(jù)庫及第三方機(jī)構(gòu)。在確定主體代表時，綜合機(jī)構(gòu)影響力、受認(rèn)可度、可訪問性、政策相關(guān)性等選擇指標(biāo)， 篩選出英國的政府主管部門、主要資助機(jī)構(gòu)、ＱＳ 排名前五的高校及科研機(jī)構(gòu)、全球排名５０ 強(qiáng)的出版機(jī)構(gòu)、圖書館及第三方機(jī)構(gòu)主要包括獨立監(jiān)察機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)公司與其他社會組織等。為保證查全率， 獲取樣本時， 在機(jī)構(gòu)的官方網(wǎng)站檢索標(biāo)題或內(nèi)容中檢索含有“科學(xué)數(shù)據(jù)ａｎｄ 倫理”“數(shù)據(jù)ａｎｄ 倫理” “數(shù)據(jù)ａｎｄ 科研倫理” “數(shù)據(jù)ｏｒ 科技倫理” 的內(nèi)容， 相應(yīng)英文詞包括“Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ｄａｔａ、Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｄａｔａ、Ｄａｔａ、Ｅｔｈｉｃｓ、Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｄａｔａ、Ｔｅｃｈ?ｎｏｌｏｇｙ Ｅｔｈｉｃｓ”， 再逐條進(jìn)行篩選， 優(yōu)先選取科學(xué)數(shù)據(jù)倫理專門政策， 若無專門政策則挑選內(nèi)容中含有科學(xué)數(shù)據(jù)倫理的政策。最終獲取來自３５ 個代表機(jī)構(gòu)的７８ 份政策文本（截止時間為２０２３ 年２ 月２４ 日）。樣本分布于２００３—２０２３ 年間， 統(tǒng)計最新修訂時間可知， ６８％的政策文件頒布于２０１８—２０２３ 年間，３０％的政策文件頒布于２０１８ 年以前， ２％的政策文件未標(biāo)注發(fā)布時間。各主體政策占比依次為政府（３％）、科研機(jī)構(gòu)（２４％）、資助機(jī)構(gòu)（２８％）、出版機(jī)構(gòu)（６％）、圖書館（２１％）、數(shù)據(jù)庫（３％）及第三方機(jī)構(gòu)（１５％）。分析過程中按照政策頒布主體的英文首字母與數(shù)字確立各個政策的編號（如第一份政府發(fā)布的政策編號為Ｇ０１）， 瀏覽政策全文并從中篩選出科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理內(nèi)容進(jìn)行編碼分析。

２. ２ 開放編碼： 識別政策概念與范疇

由兩位科學(xué)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行編碼，通過試編碼， 比較一致性， 并在編碼過程中進(jìn)行持續(xù)討論和對比以提升編碼可信度和質(zhì)量。在開放編碼階段根據(jù)原文內(nèi)容進(jìn)行編碼， 提取初始概念， 并進(jìn)行初步范疇化。將７８ 份政策文本導(dǎo)入Ｎｖｉｖｏ１２，逐條進(jìn)行編碼， 如表１ 所示， 盡量用原文概念及詞語標(biāo)識內(nèi)容。最初得到３９２ 個初始概念， 選取出現(xiàn)頻次為３ 及以上的概念共２０６ 個， 結(jié)合原文內(nèi)容將初始概念歸納為１１ 個范疇， 如表２ 所示。

２. ３ 主軸編碼： 歸納分析政策主范疇

在主軸編碼階段深入探析范疇與概念間關(guān)聯(lián)，對比分析范疇、概念與原文， 提取主范疇。最終剔除部分單一概念， 分析初始概念與范疇間的邏輯關(guān)系來形成主范疇， 得到４ 個主范疇， １９ 個范疇和２０５ 個初始概念， 如表３ 所示。

２.４ 選擇編碼： 形成治理政策框架

在選擇編碼階段選取核心范疇與概念， 構(gòu)建治理“故事線”， 厘清治理政策體系?；谥鞣懂犕诰蚝诵姆懂牐?將所有范疇與概念串聯(lián)構(gòu)建出英國科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理政策框架， 如圖１ 所示。參考條件（環(huán)境或情境）、行動（研究對象及反應(yīng)）和結(jié)果（行動的后果）的思路［３９］ ， 其中參考條件指向科學(xué)數(shù)據(jù)倫理環(huán)境， 包括倫理治理理論內(nèi)涵和其面臨的情境，行動指向治理參與主體及其協(xié)作行為， 結(jié)果指向科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理措施。核心范疇遵循“環(huán)境—主體—數(shù)據(jù)” 的邏輯， 圍繞科學(xué)數(shù)據(jù)倫理的治理環(huán)境、主體與策略展開。

２. ５ 理論飽和度驗證

兩位編碼員在編碼過程中持續(xù)討論與分析概念、范疇與主范疇， 比較其內(nèi)容， 分析關(guān)聯(lián)性。最后進(jìn)行飽和度檢驗， 對預(yù)先隨機(jī)抽出的未編碼的８ 份政策（文本編號為Ｔ０７、Ｆ０９、Ｆ２０、Ｒ７、Ｒ１８、Ｌ１２、Ｇ０２、Ｄ０２）實施開放編碼、主軸編碼和選擇編碼，進(jìn)行飽和度檢驗， 未發(fā)現(xiàn)新概念與范疇， 可以判定本政策框架具有較高理論飽和度。

２. ６ 矩陣編碼與社會網(wǎng)絡(luò)分析

將編碼內(nèi)容轉(zhuǎn)化為案例， 基于不同主體進(jìn)行案例分類， 利用Ｎｖｉｖｏ１２ 的查詢功能分析不同類型主體案例在治理環(huán)境、治理主體及治理策略三方面的編碼參考點， 建立節(jié)點矩陣。隨后將矩陣數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Ｕｃｉｎｅｔ、Ｎｅｔｄｒａｗ 中繪制治理網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖， 實現(xiàn)政策治理網(wǎng)絡(luò)可視化。

３ 英國科學(xué)數(shù)據(jù)倫理政策框架其政策框架

體現(xiàn)著英國科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理理念和實踐， 分為治理環(huán)境、治理主體與治理策略３ 個維度， 如圖１ 所示。其中： ①數(shù)據(jù)倫理治理環(huán)境意味著治理現(xiàn)狀與情境， 包括對政策適用領(lǐng)域與主體的說明， 對數(shù)據(jù)倫理相關(guān)概念的定義、對現(xiàn)有政策的引用及對倫理問題的分析。②數(shù)據(jù)倫理治理主體包括治理主管機(jī)構(gòu)、分管部門、協(xié)助機(jī)構(gòu)及促進(jìn)協(xié)作。③數(shù)據(jù)倫理治理策略分為治理指導(dǎo)與各階段治理措施。治理指導(dǎo)主要包括數(shù)據(jù)倫理治理目標(biāo)、原則、參考資源及常見問題。各階段治理措施覆蓋科學(xué)數(shù)據(jù)生命周期各階段， 即準(zhǔn)備與計劃階段、收集與獲取階段、合作與分析階段、管理與保存階段、數(shù)據(jù)共享與發(fā)布階段及重用與引用階段。

３. １ 治理環(huán)境

科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理環(huán)境是政策制定與執(zhí)行的背景與情境， 包括適用領(lǐng)域與主體、概念定義、現(xiàn)有政策與問題分析５ 方面內(nèi)容。

１） 適用領(lǐng)域。說明面向的學(xué)科或?qū)I(yè)領(lǐng)域， 介紹學(xué)科屬性、數(shù)據(jù)特性及研究需求。如“為網(wǎng)絡(luò)研究學(xué)者提供參考” （Ｒ１６）； “對于網(wǎng)絡(luò)研究， 學(xué)者通常需要避免……等數(shù)據(jù)倫理問題” （Ｒ１７）； “探討使用地理空間數(shù)據(jù)進(jìn)行研究、分析和統(tǒng)計時的倫理考慮” （Ｇ０２）。同時， 這些政策后續(xù)內(nèi)容也具備領(lǐng)域特征， 如用于規(guī)范網(wǎng)絡(luò)研究的政策強(qiáng)化了社交媒體規(guī)范， 用于規(guī)范地理空間研究的政策強(qiáng)調(diào)對可識別地址的保密。

２） 適用主體。對其重點面向主體進(jìn)行針對性說明， 包括面向高校（Ｌ１３）、科研機(jī)構(gòu)（Ｒ０２）、資助機(jī)構(gòu)（Ｒ１４）、出版機(jī)構(gòu)（Ｐ０１）、公共圖書館（Ｌ０２）、高校圖書館（Ｌ１６）以及政府?dāng)?shù)據(jù)部門（Ｇ０１）等。如在英國政府頒布的數(shù)據(jù)倫理框架中明確規(guī)定了其面向政府和公共部門［４０］ ， 限定了其適用范圍和場景，提升其政策針對性和適用性。

３） 概念定義。闡釋和定義數(shù)據(jù)倫理相關(guān)概念，明確治理的數(shù)據(jù)內(nèi)容、數(shù)據(jù)主體、關(guān)鍵措施等。出現(xiàn)頻次最高的概念依次為科學(xué)數(shù)據(jù)（Ｌ１３）、科研人員（Ｌ０８）、倫理（Ｌ１１）、人類主體（Ｒ１７）、個人數(shù)據(jù)（Ｔ１０）與知情同意（Ｒ１２）。如在高校科學(xué)數(shù)據(jù)政策中限定科學(xué)數(shù)據(jù)的內(nèi)涵特征， 涉及的敏感數(shù)據(jù)范圍等［４１］ ， 以便后續(xù)進(jìn)一步說明數(shù)據(jù)倫理治理措施。

４） 現(xiàn)有政策。援引現(xiàn)有政策、法律條例以說明與支撐數(shù)據(jù)隱私、知情同意權(quán)、數(shù)據(jù)版權(quán)相關(guān)規(guī)定。如引用《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（ＧＤＰＲ）、《英國數(shù)據(jù)保護(hù)法》（Ｌ１３）以及《知識產(chǎn)權(quán)法》（Ｌ１０）等政策中的數(shù)據(jù)權(quán)利保障相關(guān)內(nèi)容。

５） 問題分析?；谥卫砬榫澈同F(xiàn)狀指出目前存在的數(shù)據(jù)倫理問題或治理困境， 如數(shù)據(jù)濫用（Ｔ１０）、倫理界限模糊（Ｔ０３）、數(shù)據(jù)鴻溝（Ｔ０５）、數(shù)據(jù)偏見與歧視（Ｇ０２）、數(shù)據(jù)交易與流通困難（Ｆ０７）、多方權(quán)益協(xié)調(diào)困難（Ｔ０３）、可用技術(shù)有限（Ｔ０５）等。基于此類問題在政策文件中進(jìn)一步提出解決措施， 如針對數(shù)據(jù)濫用問題， 主張設(shè)置知情同意程序與使用權(quán)限， 針對倫理界限模糊問題， 主張宣傳推廣與教育培訓(xùn)等［４２］ 。

３. ２ 治理主體

治理主體包含對科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理職責(zé)分工與協(xié)同治理的探索。

１） 治理主體界定。針對不同主體作出指導(dǎo)和安排， 劃分主管機(jī)構(gòu)、分管部門與協(xié)作機(jī)構(gòu)。主管機(jī)構(gòu)為科研倫理審查委員會（Ｒ０１， Ｒ１５）與資助機(jī)構(gòu)（Ｒ０５， Ｆ１０）。分管部門為數(shù)據(jù)倫理工作小組、數(shù)據(jù)治理工作小組或數(shù)據(jù)管理工作小組（Ｒ１１）， 細(xì)化到科研項目中分管人為課題負(fù)責(zé)人（Ｔ１０）。協(xié)作機(jī)構(gòu)則為數(shù)據(jù)中心（Ｆ１８）、檔案館（Ｒ１５）、圖書館等其他數(shù)據(jù)利益相關(guān)者（Ｔ０４）。

２） 促進(jìn)主體協(xié)作。說明主體間協(xié)作的推進(jìn)方式。包括確定合作機(jī)構(gòu)（Ｌ１６）、各方達(dá)成治理共識（Ｌ１３）、創(chuàng)建交流渠道（Ｔ０６）、尋求多種合作方式（Ｔ０４）、分配數(shù)據(jù)治理權(quán)責(zé)（Ｔ０６）、形成共同標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)則（Ｔ０６）、共同參與數(shù)據(jù)倫理培訓(xùn)（Ｒ０２）等。如帝國理工學(xué)院指出在倫理治理中存在學(xué)術(shù)協(xié)作、商業(yè)合作、慈善饋贈、采購?fù)獍榷囝惡献麝P(guān)系［４３］ ，強(qiáng)調(diào)推進(jìn)對各類合作關(guān)系以推進(jìn)倫理協(xié)作治理。

３. ３ 治理策略

治理策略指圍繞科學(xué)數(shù)據(jù)提出的倫理治理指導(dǎo)與具體措施。

１） 倫理治理指導(dǎo)

包括科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理目標(biāo)、原則、常見問題以及參考資源。①治理目標(biāo)指治理期望達(dá)成的效果， 包括數(shù)據(jù)倫理風(fēng)險最小化（Ｒ０２）、數(shù)據(jù)價值最大化及服務(wù)于公共利益（Ｆ１５）。②治理原則引導(dǎo)治理行為， 主要集中于透明性原則（Ｔ０８）、尊重人類主體（Ｒ１７）、保密性原則（Ｌ１３）、包容性原則（Ｒ１１）、公平性原則（Ｒ０６）、問責(zé)制原則（Ｒ１８）及ＣＡＲＥ 原則（Ｔ０９）。③常見問題指實施治理面臨的困難及其解決方法， 主要涉及數(shù)據(jù)匿名化方式（Ｒ１７）、知情同意表格（Ｒ１６）、數(shù)據(jù)保存期限（Ｒ１７）、數(shù)據(jù)倫理審查程序（Ｌ０５）、評估潛在倫理風(fēng)險的方式（Ｒ１７）。④參考資源則多見于政策最后的附錄， 內(nèi)容為參考文獻(xiàn)（Ｒ０５）、技術(shù)工具（Ｌ１４）、實踐案例（Ｔ０３）、知情同意表模板（Ｒ１３）、倫理風(fēng)險自查清單（Ｔ０２）及數(shù)據(jù)服務(wù)（Ｌ１４）。

２） 各階段治理措施

內(nèi)容包括面向科學(xué)數(shù)據(jù)生命周期提出的具體措施， 分為６ 個階段。①準(zhǔn)備與計劃階段， 包括提交倫理審查申請（Ｒ０５）、征求倫理委員會建議（Ｒ０３）及評估潛在的數(shù)據(jù)倫理風(fēng)險（Ｌ１０）。②數(shù)據(jù)收集與獲取階段， 常提及簽署知情同意書（Ｄ０２）、尊重數(shù)據(jù)所有權(quán)（Ｒ０９）、獲取數(shù)據(jù)訪問許可（Ｒ１８）、確定數(shù)據(jù)權(quán)屬（Ｒ１５）。③合作與分析階段， 規(guī)定數(shù)據(jù)處理合規(guī)（Ｔ１２）、避免數(shù)據(jù)偏見與歧視（Ｇ０２）、數(shù)據(jù)匿名化處理（Ｌ１４）、保障數(shù)據(jù)完整性（Ｒ１１）、優(yōu)化數(shù)據(jù)組織（Ｌ１５）、尋求專家建議（Ｒ１４）、完善數(shù)據(jù)保密（Ｌ０９）。④管理與保存階段， 強(qiáng)調(diào)選擇可信的數(shù)據(jù)存儲庫（Ｌ０９）、保障數(shù)據(jù)存儲安全（Ｌ１５）、確定數(shù)據(jù)保存期限（Ｌ１０）、評估數(shù)據(jù)管理風(fēng)險（Ｔ０７）、評估數(shù)據(jù)保護(hù)效果（Ｌ１６）、尊重數(shù)據(jù)刪除權(quán)（Ｒ１９）、建立數(shù)據(jù)審查與監(jiān)護(hù)程序（Ｆ０８）、設(shè)置數(shù)據(jù)授權(quán)機(jī)制（Ｄ０２）、保障數(shù)據(jù)可移植權(quán)（Ｔ０６）、允許更正個人數(shù)據(jù)錯誤（Ｔ１０）、監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量（Ｄ０２）。⑤數(shù)據(jù)共享與發(fā)布階段， 提出實現(xiàn)負(fù)責(zé)任的共享（Ｐ０６）、保護(hù)數(shù)據(jù)隱私（Ｔ０６）、落實ＦＡＩＲ 原則（Ｌ１６）、實現(xiàn)合規(guī)的數(shù)據(jù)開放及獲得數(shù)據(jù)開放許可（Ｌ０８）。⑥數(shù)據(jù)重用與引用階段， 提出規(guī)范數(shù)據(jù)引用（Ｌ０４）、獲得數(shù)據(jù)使用許可（Ｌ０８）、合規(guī)使用數(shù)據(jù)（Ｄ０２）、尊重數(shù)據(jù)使用撤回權(quán)（Ｌ１５）、保障數(shù)據(jù)所有權(quán)（Ｒ１５）、標(biāo)注數(shù)據(jù)來源（Ｒ１０）及實施數(shù)據(jù)使用培訓(xùn)（Ｔ０２）。

４ 英國科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理特征

通過分析英國科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理網(wǎng)絡(luò)揭示其治理特征， 如圖２ 所示。方形節(jié)點代表治理主體， 三角形節(jié)點代表政策內(nèi)容， 連線上及括號內(nèi)的數(shù)字代表編碼參考點數(shù)量， 參考點越多表明主體越重視此內(nèi)容， 如適用領(lǐng)域內(nèi)容在資助機(jī)構(gòu)政策中具有１２個編碼參考點， 治理環(huán)境分析內(nèi)容在所有政策中具有５２８ 個編碼參考點。

治理主體維度， 科研機(jī)構(gòu)為核心治理主體（參考點為８０６ 個， 占比３６％）， 其次是第三方機(jī)構(gòu)（參考點為４７５ 個， 占比２１％）、資助機(jī)構(gòu)（參考點為３３９ 個， 占比１５％）及圖書館（參考點為３３１ 個，占比１５％）。治理內(nèi)容維度， 核心內(nèi)容為提出各階段治理措施（參考點為９１９ 個， 占比４２％）與分析治理環(huán)境（參考點為５２８ 個， 占比２４％）。

４. １ 注重定義治理概念與援引相關(guān)政策

英國各主體通過定義重要概念與引用相關(guān)政策來分析科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理環(huán)境。如圖２ 所示， 科研機(jī)構(gòu)與第三方機(jī)構(gòu)政策中更關(guān)注定義重要概念（參考點分別為５７ 個與４０ 個， 占比分別為４１％與２９％）?？蒲袡C(jī)構(gòu)與圖書館政策中則更多引用現(xiàn)有政策（參考點分別為１１６ 個與４３ 個， 占比分別為５４％與２０％）。

１） 定義概念： 界定治理對象、方式及工具

以科研機(jī)構(gòu)與第三方機(jī)構(gòu)為代表的主體注重在政策中定義科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理相關(guān)概念， 說明治理的數(shù)據(jù)內(nèi)容、治理方式及治理工具相關(guān)術(shù)語。數(shù)據(jù)內(nèi)容相關(guān)概念以“科學(xué)數(shù)據(jù)” “倫理” 及“個人數(shù)據(jù)” 為主， 用于界定治理的數(shù)據(jù)類型與倫理屬性來闡述相應(yīng)規(guī)定。治理方式相關(guān)高頻概念為“知情同意” “數(shù)據(jù)信托” 與“數(shù)據(jù)匿名化”， 用以論述數(shù)據(jù)倫理治理涉及的典型措施。治理工具概念體現(xiàn)為“算法模型” “數(shù)據(jù)存儲庫” 及“唯一標(biāo)識符”， 屬于治理實施相關(guān)的工具、設(shè)施、平臺等。科研機(jī)構(gòu)政策中尤其重視闡釋和界定“科學(xué)數(shù)據(jù)” 概念， 第三方機(jī)構(gòu)則更注重說明“知情同意” 等治理措施相關(guān)概念。

２） 援引政策： 闡釋治理的目標(biāo)、原則與策略

以科研機(jī)構(gòu)與圖書館為代表的主體注重在政策內(nèi)容中引證已有政策法令， 解釋說明治理目標(biāo)、原則及具體策略。治理目標(biāo)與原則方面， 引用倫理相關(guān)經(jīng)典政策， 如《貝爾蒙報告》等被提及， 闡釋“尊重人、公正、自由、自主、有利、平等” 等治理目標(biāo)及原則， 凸顯其指南的合法合規(guī)。治理實施策略方面， ＧＤＰＲ 及機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)權(quán)利制度等數(shù)據(jù)保護(hù)相關(guān)政策被更多引用， 提出和強(qiáng)調(diào)“知情同意” “數(shù)據(jù)匿名化” 等具體治理措施， 并借此補(bǔ)充政策內(nèi)容與規(guī)定。

４. ２ 明確分配治理主體權(quán)責(zé)與促進(jìn)協(xié)作

各主體的政策之中充分界定了治理主體， 注重分配各機(jī)構(gòu)治理權(quán)責(zé)， 探尋促進(jìn)治理協(xié)作的方式。在圖２ 中， 科研機(jī)構(gòu)與資助機(jī)構(gòu)更注重劃分治理主體， 分配治理權(quán)責(zé)（政策參考點均為７６ 個， 占比為４２％）。第三方機(jī)構(gòu)更關(guān)注促進(jìn)治理協(xié)作（政策參考點為３３ 個， 占比為５５％）。

１） 明確治理權(quán)責(zé)

以科研機(jī)構(gòu)與資助機(jī)構(gòu)為代表的主體注重規(guī)定主管機(jī)構(gòu)、分管部門及協(xié)助機(jī)構(gòu)的權(quán)責(zé)。重點安排主管機(jī)構(gòu)的職責(zé)分工， 尤其強(qiáng)調(diào)倫理委員會的主導(dǎo)作用， 并規(guī)定其通過制定指南、執(zhí)行倫理審查來履行治理職責(zé)。分管部門多是機(jī)構(gòu)下設(shè)的數(shù)據(jù)倫理工作小組或科學(xué)數(shù)據(jù)管理小組， 負(fù)責(zé)提供數(shù)據(jù)倫理審查服務(wù)。針對協(xié)助機(jī)構(gòu)， 僅提及其作為合作伙伴支持?jǐn)?shù)據(jù)倫理規(guī)范與監(jiān)察， 較少對其進(jìn)行具體權(quán)益協(xié)調(diào)與職責(zé)安排。

２） 促進(jìn)治理協(xié)作

第三方機(jī)構(gòu)更關(guān)注治理協(xié)作， 從跨機(jī)構(gòu)、跨學(xué)科與跨部門三方面進(jìn)行探索。跨機(jī)構(gòu)協(xié)作需實現(xiàn)“共同控制與擁有數(shù)據(jù)” “達(dá)成治理共同規(guī)則與標(biāo)準(zhǔn)” 與“形成數(shù)據(jù)治理框架”?？鐚W(xué)科協(xié)作強(qiáng)調(diào)應(yīng)“合規(guī)地共享數(shù)據(jù)以推進(jìn)多學(xué)科與多類項目的協(xié)作”?？绮块T協(xié)作強(qiáng)調(diào)“促進(jìn)溝通” “統(tǒng)一各部門數(shù)據(jù)收集、分析與存檔的標(biāo)準(zhǔn)” 等。

４. ３ 全面厘定治理策略與加強(qiáng)風(fēng)險預(yù)防

治理策略厘定是英國科學(xué)數(shù)據(jù)倫理政策中的核心內(nèi)容， 更多見于科研機(jī)構(gòu)、第三方機(jī)構(gòu)及圖書館為代表的主體治理政策中。治理策略主要包括提供治理指導(dǎo)與各階段治理措施， 其中各階段治理措施更受重視， 總計參考點為９１９ 個， 占比為４２％， 如圖２ 所示。

１） 提供詳實的治理指南

治理指南中包含治理原則和參考資源， 主要由科研機(jī)構(gòu)與第三方機(jī)構(gòu)制定。治理原則以人權(quán)法案、ＧＤＰＲ 等為參考， 包括“公平公正” “知情同意” “ＣＡＲＥ 原則” 等。參考資源以文獻(xiàn)、知情同意書模板、倫理評估量表、數(shù)據(jù)服務(wù)申請等為代表，指導(dǎo)解決常見的數(shù)據(jù)倫理問題， 輔助負(fù)責(zé)人評估和考量倫理風(fēng)險， 實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、處理、共享與使用合規(guī)。

２） 重視預(yù)防與規(guī)避倫理風(fēng)險

在科學(xué)數(shù)據(jù)生命周期中， 準(zhǔn)備與計劃階段措施最受重視， 參考點為２０４ 個， 科研機(jī)構(gòu)、第三方機(jī)構(gòu)與圖書館政策規(guī)定“提交倫理審查表” “評估潛在倫理風(fēng)險” 及“咨詢倫理委員會” 等， 體現(xiàn)其更注重在項目開展前預(yù)防與規(guī)避數(shù)據(jù)倫理風(fēng)險。其次為共享與發(fā)布階段措施， 參考點為１８１ 個， 科研機(jī)構(gòu)、出版機(jī)構(gòu)與數(shù)據(jù)庫的政策強(qiáng)調(diào)“負(fù)責(zé)任地共享數(shù)據(jù)” “貫徹ＦＡＩＲ 原則” 及“保護(hù)數(shù)據(jù)隱私”等。此外， 管理與保存階段措施（參考點為１５２ 個）和收集與獲取階段措施（參考點為１１８ 個）受到一定關(guān)注。針對管理與保存， 圖書館、出版機(jī)構(gòu)與數(shù)據(jù)庫的政策提出“保障數(shù)據(jù)安全” “評估管理風(fēng)險”及“設(shè)置授權(quán)機(jī)制” 等。針對收集與獲取， 科研機(jī)構(gòu)政策集中闡釋“獲取知情同意” 與“確定數(shù)據(jù)版權(quán)歸屬”。

５ 我國科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理路徑

經(jīng)筆者調(diào)研， 北大法寶數(shù)據(jù)庫中包含數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)倫理內(nèi)容的法律法規(guī)、政策規(guī)章達(dá)２ ２００余條，可見數(shù)據(jù)治理與倫理已引起我國重視。我國陸續(xù)頒布了科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理相關(guān)政策。相關(guān)政策內(nèi)容集中在數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)權(quán)益保障、科技倫理方面。涉及數(shù)據(jù)安全的法律法規(guī)有１３０ 余條， 如《科學(xué)數(shù)據(jù)管理辦法》中強(qiáng)調(diào)科學(xué)數(shù)據(jù)分級管理與安全可控；《數(shù)據(jù)安全法》中強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)存儲安全、數(shù)據(jù)合規(guī)使用、實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值等。涉及數(shù)據(jù)權(quán)益保障的中央法規(guī)有１４０ 條， 如《科學(xué)數(shù)據(jù)管理辦法》中規(guī)定規(guī)范數(shù)據(jù)收集、使用、管理實踐， 保障各方數(shù)據(jù)權(quán)利；《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》中強(qiáng)調(diào)個人數(shù)據(jù)保護(hù)。涉及科技倫理的法律法規(guī)有４０ 余條， 如《關(guān)于加強(qiáng)科技倫理治理意見》中規(guī)定數(shù)據(jù)分級分類管理、合規(guī)高效流通、保障數(shù)據(jù)權(quán)益等； 《新一代人工智能倫理規(guī)范》要求公平公正， 保障個人隱私與數(shù)據(jù)安全； 《科技倫理審查辦法（試行）》強(qiáng)調(diào)對涉及數(shù)據(jù)與算法的科技活動應(yīng)遵守現(xiàn)有數(shù)據(jù)安全和個人信息保護(hù)規(guī)定。

總體來看， 我國主要通過數(shù)據(jù)治理、科學(xué)數(shù)據(jù)管理、科技倫理等相關(guān)政策推進(jìn)科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理，暫未出臺專門的數(shù)據(jù)倫理框架或指導(dǎo)方針。而且目前政策重點在于數(shù)據(jù)安全、有序管理、數(shù)據(jù)利用與價值實現(xiàn)等， 倫理規(guī)制內(nèi)容相對有限［４４］ 。我國治理政策具有以下特征： ①科學(xué)數(shù)據(jù)倫理內(nèi)容豐富但分散。科學(xué)數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)治理、科技倫理等相關(guān)制度政策內(nèi)容充足， 但科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理相關(guān)規(guī)定分散于其中。②對科學(xué)數(shù)據(jù)倫理理論內(nèi)涵的界定尚不明晰。雖有涉及倫理的規(guī)章制度， 但尚未細(xì)化科學(xué)數(shù)據(jù)倫理理論與內(nèi)涵。③提出科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理主體， 但其協(xié)同方式尚待探尋。④提供綱領(lǐng)性科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理指導(dǎo)， 但未針對科學(xué)數(shù)據(jù)生命周期各階段細(xì)化治理措施與方法。因此， 我國科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理存在專門制度缺失、倫理內(nèi)涵不明、主體協(xié)同不足及具體方法待探尋的突出問題， 可從以下路徑推進(jìn)治理實踐。

５. １ 構(gòu)建倫理治理體系： 形成科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理專門政策

應(yīng)整合科學(xué)數(shù)據(jù)倫理在數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)權(quán)益、科技倫理、科學(xué)數(shù)據(jù)管理等方面的制度內(nèi)容， 并出臺科學(xué)數(shù)據(jù)倫理專門政策， 形成完善的治理體系。當(dāng)前我國科學(xué)數(shù)據(jù)倫理內(nèi)容分散于各類政策中， 不利于進(jìn)行全面的倫理規(guī)制指導(dǎo)和規(guī)制?？蓞⒖加黝悪C(jī)構(gòu)出臺的《研究倫理倫理指導(dǎo)》《倫理準(zhǔn)則》類指南， 出臺專門數(shù)據(jù)倫理治理框架， 并在其中引用現(xiàn)有法律法規(guī)、政策文件， 從而將《數(shù)據(jù)安全法》《新一代人工智能倫理規(guī)范》《科學(xué)數(shù)據(jù)管理辦法》等相關(guān)制度中的數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)權(quán)益、數(shù)據(jù)隱私、科技倫理等內(nèi)容關(guān)聯(lián)整合， 推動形成完善的科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理專門政策。

５. ２ 達(dá)成倫理治理共識： 統(tǒng)一規(guī)范科學(xué)數(shù)據(jù)倫理理論內(nèi)涵

應(yīng)推動科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理中的各類型主體在治理理論內(nèi)涵上達(dá)成共識。政府主體應(yīng)出臺綱領(lǐng)性的數(shù)據(jù)倫理框架或指南以推動各類機(jī)構(gòu)關(guān)注和認(rèn)同數(shù)據(jù)倫理問題和理論概念， 從而推進(jìn)科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理實踐。目前我國科學(xué)數(shù)據(jù)倫理規(guī)定分散于各類制度中， 各類主體對科學(xué)數(shù)據(jù)倫理理論概念尚未形成共識， 不利于規(guī)范科學(xué)數(shù)據(jù)治理實踐。應(yīng)出臺如英國的《數(shù)據(jù)倫理框架》類的綱領(lǐng)性的數(shù)據(jù)倫理指導(dǎo)文件， 從數(shù)據(jù)倫理層面落實和規(guī)范科學(xué)數(shù)據(jù)倫理的內(nèi)涵與定義， 促使各方在治理中形成共同理解。此外， 在各類主體或機(jī)構(gòu)內(nèi)部也應(yīng)出臺指導(dǎo)文件， 參照英國各主體在其倫理政策中對重要治理概念的規(guī)范， 在機(jī)構(gòu)內(nèi)科學(xué)數(shù)據(jù)管理政策或項目審查規(guī)定中闡明本機(jī)構(gòu)或本學(xué)科內(nèi)的“科學(xué)數(shù)據(jù)” “數(shù)據(jù)倫理”“個人數(shù)據(jù)” “敏感數(shù)據(jù)” “知情同意” 等重要概念內(nèi)涵和治理規(guī)定， 為數(shù)據(jù)倫理治理提供參考。

５. ３ 共治共享科學(xué)數(shù)據(jù)： 明確各責(zé)任主體的權(quán)責(zé)與促進(jìn)協(xié)作

應(yīng)通過政策法律界定和劃分各主體的職責(zé)與權(quán)利， 并探索實現(xiàn)協(xié)同治理。我國當(dāng)前政策雖界定了高校、科研機(jī)構(gòu)、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)、企業(yè)等科技倫理審查管理的責(zé)任主體， 但并未對其職責(zé)進(jìn)一步細(xì)分，對其協(xié)作方式尚待探索， 可參考英國政策中對主管機(jī)構(gòu)、分管部門與協(xié)作機(jī)構(gòu)的細(xì)化權(quán)責(zé)劃分。我國在《科技倫理審查辦法（試行）》《科學(xué)數(shù)據(jù)管理辦法》等相關(guān)政策中也可將中央科技部、科技倫理審查委員會等作為統(tǒng)籌主體， 完善現(xiàn)有科學(xué)數(shù)據(jù)倫理審查標(biāo)準(zhǔn)， 指導(dǎo)并安排中科院、社科院、高校研究所等各機(jī)構(gòu)的辦事處的科學(xué)數(shù)據(jù)倫理審查工作， 科研人員也應(yīng)自覺根據(jù)機(jī)構(gòu)政策規(guī)章上報項目倫理審查， 推動形成更完善的科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。同時， 各責(zé)任主體如高校、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)等內(nèi)部應(yīng)專設(shè)數(shù)據(jù)倫理小組， 輔助數(shù)據(jù)倫理審查業(yè)務(wù)， 推動各類角色在數(shù)據(jù)倫理治理中各司其職， 共同開展合法合規(guī)的科學(xué)數(shù)據(jù)管理實踐， 推動實現(xiàn)科學(xué)數(shù)據(jù)的使用合規(guī)化和價值最大化。

５. ４ 細(xì)化倫理治理措施： 尤其注重事前評估與審查風(fēng)險

應(yīng)針對科學(xué)數(shù)據(jù)生命周期各階段厘定可操作的科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理措施， 尤其應(yīng)將治理重心放在科研項目的準(zhǔn)備與計劃階段， 加強(qiáng)事前審查， 防控潛在的科學(xué)數(shù)據(jù)倫理風(fēng)險。當(dāng)前我國可參照英國政策細(xì)化各生命周期階段的科學(xué)數(shù)據(jù)治理措施。英國政策中尤其強(qiáng)調(diào)“項目開展前提交倫理審查申請” “征求倫理委員會建議” 及“評估潛在的數(shù)據(jù)倫理風(fēng)險”。在準(zhǔn)備與計劃階段， 我國應(yīng)充分建立起科研項目的數(shù)據(jù)倫理審查與監(jiān)護(hù)程序， 在《科技倫理審查辦法》《數(shù)據(jù)倫理框架》等制度中明確倫理審查申請要求， 并通過倫理委員會、數(shù)據(jù)倫理小組等機(jī)構(gòu)實施事前報備、評估與審核， 事中監(jiān)測風(fēng)險以及事后總結(jié)經(jīng)驗， 指導(dǎo)各個科研項目團(tuán)體及個人合規(guī)開展科研活動， 及時防控風(fēng)險。在數(shù)據(jù)收集與獲取、合作與分析、管理與保存、共享與發(fā)布、重用與引用階段也可融入數(shù)據(jù)分級分類管理、數(shù)據(jù)訪問授權(quán)、保障個人隱私、劃定數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)等現(xiàn)有措施加以規(guī)范，形成更穩(wěn)固和完善的科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理流程。

６ 結(jié) 語

數(shù)據(jù)密集型科研中的數(shù)據(jù)倫理問題日漸受到重視， 數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)保護(hù)、數(shù)據(jù)安全及算法歧視等問題亟待解決， 對科學(xué)數(shù)據(jù)治理提出更高要求。本文基于扎根理論與社會網(wǎng)絡(luò)理論分析英國科學(xué)數(shù)據(jù)倫理政策文本， 總結(jié)政策框架， 梳理各方在環(huán)境分析、主體界定及策略厘定方面的治理重點， 揭示其科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理特征， 提出我國科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理路徑。研究發(fā)現(xiàn)， 英國科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理注重發(fā)揮科研機(jī)構(gòu)、資助機(jī)構(gòu)及圖書館等重要主體的作用，從環(huán)境、主體與策略三維度構(gòu)建治理體系。在治理環(huán)境上， 厘清科學(xué)研究領(lǐng)域、涉及主體、核心概念、關(guān)鍵問題及相關(guān)政策。在治理主體上， 重視安排主管機(jī)構(gòu)、分管部門及協(xié)助機(jī)構(gòu)的權(quán)利與職責(zé)， 促進(jìn)多主體合作， 并探索協(xié)同治理方式。在治理策略上，闡明治理目標(biāo)原則， 提供治理參考資源與工具， 構(gòu)建全面系統(tǒng)指導(dǎo)體系， 落實科學(xué)數(shù)據(jù)全生命周期治理措施， 注重在準(zhǔn)備與計劃階段預(yù)防與規(guī)避倫理風(fēng)險與問題。但同時， 英國對于后續(xù)懲戒和救濟(jì)規(guī)定也有所缺失。我國可參考其經(jīng)驗與教訓(xùn)， 推動形成科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理體系， 各方就科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理理論內(nèi)涵達(dá)成共識， 推進(jìn)劃定各方倫理治理權(quán)責(zé)與協(xié)作治理， 細(xì)化各階段科學(xué)數(shù)據(jù)倫理治理措施并完善懲戒和救濟(jì)措施。本研究從分析深度和粒度上推進(jìn)了科學(xué)數(shù)據(jù)倫理政策分析研究， 基于此深入剖析數(shù)據(jù)倫理各類問題， 為多領(lǐng)域主體協(xié)同參與數(shù)據(jù)倫理治理與確定治理重點提供思路。但也存在部分政策無法訪問或未將所有機(jī)構(gòu)政策納入分析的局限性，未來可全面獲取所有機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)文本， 從政策計算的量化角度進(jìn)行全局分析， 進(jìn)一步深化政策分析的覆蓋度與深度。

參考文獻(xiàn)

［１］ Ｃｌａｒｋ Ｋ， Ｄｕｃｋｈａｍ Ｍ， Ｇｕｉｌｌｅｍｉｎ Ｍ， ｅｔ ａｌ． Ａｄｖａｎｃｉｎｇ ｔｈｅ Ｅｔｈｉ?

ｃａｌ Ｕｓｅ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｄａｔａ ｉｎ Ｈｕｍａｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ： Ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ ａｎｄ Ｓｔｒａｔｅ?

ｇｉｅｓ ｔｏ Ｐｒｏｍｏｔｅ Ｅｔｈｉｃａｌ Ｐｒａｃｔｉｃｅ ［Ｊ］． Ｅｔｈｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈ?

ｎｏｌｏｇｙ， ２０１９， ２１： ５９－７３．

［２］ 胡良霖， 朱艷華， 李坤， 等． 科學(xué)數(shù)據(jù)倫理關(guān)鍵問題研究［Ｊ］．

中國科技資源導(dǎo)刊， ２０２２， ５４ （１）： １１－２０．

［３］ Ｆｌｏｒｉｄ Ｌ， Ｔａｄｄｅｏ Ｍ． Ｗｈａｔ ｉｓ Ｄａｔａ Ｅｔｈｉｃｓ？ ［Ｊ］． Ｐｈｉｌｏｓｏｐｈｉｃａｌ Ｔｒａｎｓ?

ａｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｒｏｙａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ａ－Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ Ｐｈｙｓｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ

Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， ２０１６， ３７４ （２０８３）： １－５．

［４］ 牛奔， 耿爽， 王紅． 數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論［ Ｍ］． 北京： 中國經(jīng)濟(jì)出

版社， ２０２２： ２１３－２１６．

［５］ 陳一． 歐盟大數(shù)據(jù)倫理治理實踐及對我國的啟示［Ｊ］． 圖書情

報工作， ２０２０， ６４ （３）： １３０－１３８．

［６］ 李卓卓， 張楚輝． 數(shù)據(jù)倫理框架： 國際對話與中國化的構(gòu)建路

徑［Ｊ］． 情報學(xué)報， ２０２４， ４３ （２）： １５４－１６６．

［７］ ＯＤＩ． ＣＯＶＩＤ － １９ Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｎａｇｉｎｇ Ｅｔｈｉｃａｌ Ｄａｔａ Ｉｓｓｕｅｓ

［Ｒ］． Ｌｏｎｄｏｎ： Ｏｐｅｎ Ｄａｔａ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ， ２０２０．

［８］ 中共中央辦公廳． 國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于加強(qiáng)科技倫理治

理的意見》［ＥＢ ／ ＯＬ］． ｈｔｔｐｓ： ／ ／ ｗｗｗ．ｇｏｖ．ｃｎ／ ｚｈｅｎｇｃｅ／２０２２－０３／

２０／ ｃｏｎｔｅｎｔ＿５６８０１０５．ｈｔｍ， ２０２４－０１－２９．

［９］ Ｄａｔａ Ｅｔｈｉｃｓ Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ． Ｔｈｅ ｏｐｉｎｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｄａｔａ Ｅｔｈｉｃｓ Ｃｏｍｍｉｓ?

ｓｉｏｎ ２０２０ ［ ＥＢ／ ＯＬ］． ｈｔｔｐｓ： ／ ／ ｗｗｗ． ｂｍｊ． ｄｅ／ ＳｈａｒｅｄＤｏｃｓ／ Ｄｏｗｎ?

ｌｏａｄｓ／ ＤＥ／ Ｔｈｅｍｅｎ／ Ｆｏｋｕｓｔｈｅｍｅｎ／ Ｇｕｔａｃｈｔｅｎ＿ＤＥＫ＿ＥＮ＿ｌａｎｇ．ｐｄｆ？＿

ｂｌｏｂ＝ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎＦｉｌｅ＆ｖ＝３， ２０２３－０８－０１．

［１０］ Ｇａｒｉｇａ－Ｐｏｒｔｏｌａ Ｍ． Ｏｐｅｎ Ｄａｔａ？ Ｙｅｓ， Ｂｕｔ ｉｎ ａ Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ Ｗａｙ

［Ｊ］． Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ ｄｅ ｌａ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，， ２０１１， ２０ （３）： ２９８－３０３．

［１１］ 顧立平， 李海博， 陸彩女． 開放科學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范研究［Ｊ／ ＯＬ］．

中國圖書館學(xué)報： １－２８ ［２０２３－１０－１２］． ｈｔｔｐ：／ ／ ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ ｋｃ?

ｍｓ／ ｄｅｔａｉｌ／１１．２７４６．ｇ２．２０２３０３３０．１２５０．００２．ｈｔｍｌ．

［１２］ 顧立平． 科研模式變革中的數(shù)據(jù)管理服務(wù)： 實現(xiàn)開放獲取、

開放數(shù)據(jù)、開放科學(xué)的途徑［Ｊ］． 中國圖書館學(xué)報， ２０１８， ４４

（６）： ４３－５８．

［１３］ 陳一． 網(wǎng)絡(luò)研究中的數(shù)據(jù)倫理問題研究進(jìn)展［ Ｊ］． 信息資源

管理學(xué)報， ２０１９， ９ （２）： ５８－６５．

［１４］ 林曦， 郭蘇建． 算法不正義與大數(shù)據(jù)倫理［ Ｊ］． 社會科學(xué)，

２０２０， （８）： ３－２２．

［１５］ 劉穎． 智慧圖書館中的數(shù)據(jù)倫理風(fēng)險識別及利益協(xié)調(diào)策略研

究［Ｊ］． 新世紀(jì)圖書館， ２０２１， （１２）： １１－１５， ２７．

［１６］ Ｍａｒｔｉｎ Ｋ Ｄ， Ｍｕｒｐｈｙ Ｐ Ｅ． Ｔｈｅ Ｒｏｌｅ ｏｆ Ｄａｔａ Ｐｒｉｖａｃｙ ｉｎ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ

［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ Ｓｃｉｅｎｃｅ， ２０１７， ４５ （２）：

１３５－１５５．

［１７］ 宋晶晶． 由信息倫理向數(shù)據(jù)倫理轉(zhuǎn)型： 溯源、驅(qū)動與路徑

［Ｊ］． 圖書館學(xué)研究， ２０２０， （３）： ３５－３９， ６０．

［１８］ 蘇令銀． 大數(shù)據(jù)倫理： 研究現(xiàn)狀、未來議題與政策建議［Ｊ］． 新

疆師范大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）， ２０２０， ４１ （３）： １００－１１０．

［１９］ Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ Ｂ Ｄ， Ｆｌｏｒｉｄｉ Ｌ． Ｔｈｅ Ｅｔｈｉｃｓ ｏｆ Ｂｉｇ Ｄａｔａ： Ｃｕｒｒｅｎｔ ａｎｄ

Ｆｏｒｅｓｅｅａｂｌｅ Ｉｓｓｕｅｓ ｉｎ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｃｏｎｔｅｘｔｓ ［Ｊ］． Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉ?

ｎｅｅｒｉｎｇ Ｅｔｈｉｃｓ， ２０１６， ２２ （２）： ３０３－３４１．

［２０］ 溫亮明， 張麗麗， 黎建輝． 大數(shù)據(jù)時代科學(xué)數(shù)據(jù)共享倫理問

題研究［Ｊ］． 情報資料工作， ２０１９， ４０ （２）： ３８－４４．

［２１］ 李建軍， 王添． 科研機(jī)構(gòu)倫理審查機(jī)制設(shè)置的歷史動因及現(xiàn)實

運行中的問題［Ｊ］． 自然辯證法研究， ２０２２， ３８ （３）： ５１－５７．

［２２］ Ｐｅｔｅｒ Ｐ， Ｉｇｏｒ Ｂ， Ｈｅｎｒｉｋｅ Ｆ Ｊ， ｅｔ ａｌ． Ｄａｔａ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｉｎ Ａｎｔｈｒｏ?

ｐｏｌｏｇｙ： Ｔｈｅ Ｎｅｘｔ Ｐｈａｓｅ ｉｎ Ｅｔｈｉｃｓ Ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ？ ［Ｊ］． Ｓｏｃｉａｌ Ａｎｔｈｒｏ?

ｐｏｌｏｇｙ， ２０１８， ２６ （３）： ３９１－４１３．

［２３］ 劉金亞， 顧立平， 張瀟月， 等． 開放科研數(shù)據(jù)環(huán)境下科研人員

的數(shù)據(jù)倫理框架研究［ Ｊ］． 情報理論與實踐， ２０２１， ４４ （２）：

８３－８９．

［２４］ Ｌａｍａｓ Ｅ， Ｂａｒｈ Ａ， Ｂｒｏｗｎ Ｄ， ｅｔ ａｌ． Ｅｔｈｉｃａｌ， Ｌｅｇａｌ ａｎｄ Ｓｏｃｉａｌ

Ｉｓｓｕｅｓ Ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ Ｈｅａｌｔｈ Ｄａｔａ－ｗａｒｅｈｏｕｓｅｓ： Ｒｅ－ｕｓｉｎｇ Ｈｅａｌｔｈ

Ｄａｔａ ｉｎ ｔｈｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｐｕｂｌｉｃ Ｈｅａｌｔｈ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ［ Ｊ］． Ｓｔｕｄｉｅｓ ｉｎ

Ｈｅａｌｔｈ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ， ２０１５， ２１０： ７１９－７２３．

［２５］ Ｓｍｅｄｌｅｙ Ｒ Ｍ， Ｃｏｕｌｓｏｎ Ｎ Ｓ． Ａ Ｐｒａｃｔｉｃａｌ Ｇｕｉｄｅ ｔｏ Ａｎａｌｙｚｉｎｇ Ｏｎｌｉｎｅ

Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｆｏｒｕｍｓ ［ Ｊ］． Ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ， ２０２１，

１８ （１）： ７６－１０３．

［２６］ Ｃｈｅｎ Ｗ， Ｈａａｓｅ Ａ Ｑ． Ｂｉｇ Ｄａｔａ Ｅｔｈｉｃｓ ａｎｄ Ｐｏｌｉｔｉｃｓ： Ｔｏｗａｒｄ Ｎｅｗ

Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｓ ［ Ｊ］． Ｓｏｃｉａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｒｅｖｉｅｗ， ２０２０， ３８

（１）： ３－９．

［２７］ Ｓｐｉｔｈｏｆｆ Ｓ， Ｓｔｏｋｄａｌｅ Ｊ， Ｒｏｗｅ Ｒ， ｅｔ ａｌ． Ｔｈｅ Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ

Ｐａｔｉｅｎｔ Ｄａｔａ ｉｎ Ｃａｎａｄａ： Ｅｔｈｉｃｓ， Ｐｒｉｖａｃｙ ａｎｄ Ｐｏｌｉｃｙ ［ Ｊ］． ＣＭＡＪ，

２０２２， １９４ （３）： ９５－９７．

［２８］ Ｓａｈｅｂ Ｔ， Ｃａｒｐｅｎｔｅｒ Ｄ． Ｍａｐｐｉｎｇ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｓｔｒａｎｄｓ ｏｆ Ｅｔｈｉｃｓ ｏｆ Ａｒｔｉｆｉ?

ｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｉｎ Ｈｅａｌｔｈｃａｒｅ： Ａ Ｂｉｂｌｉｏｍｅｔｒｉｃ ａｎｄ Ｃｏｎｔｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ

［Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ｉｎ Ｂｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ， ２０２１， １３５ （３）： １－１９．

［２９］ Ｍａｓｕｉ Ｔ． Ｌｅｃｔｕｒｅ Ｎｏ ５ Ｉｍｐａｃｔ ｏｆ Ｈｕｍａｎ Ｇｅｎｏｍｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ：

“Ｐｏｌｉｃｙ ａｎｄ Ｅｔｈｉｃｓ”—Ｉｔｓ Ｍｅａｎｉｎｇ ｉｎ Ｄａｔａ Ｓｈａｒｉｎｇ ［ Ｊ］． Ｊａｐａｎｅｓｅ

Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ， ２０２１， ５１ （１）： ２１－２３．

［３０］ Ｓｔｅｗａｒｔ Ｅ， Ｌｙｏｎｓ Ｅ． Ｗｈｅｎ ｔｈｅ Ｃｌａｓｓｒｏｏｍ Ｂｅｃｏｍｅｓ Ｄａｔａｆｉｅｄ： Ａ

Ｂａｓｅｌｉｎｅ ｆｏｒ Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｄａｔａ Ｅｔｈｉｃｓ Ｐｏｌｉｃｙ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｌｉｔｅｒａｃｉｅｓ Ａｃｒｏｓｓ

Ｈｉｇｈｅｒ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ ［ Ｊ］． Ｉｔａｌｉａｎ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，

２０２１， ２９ （２）： ５４－６８．

［３１］ 劉金亞， 諶悅， 章成志， 等． 數(shù)據(jù)倫理政策的量化研究： 基

于天文領(lǐng)域的數(shù)據(jù)管理辦法［Ｊ］． 信息資源管理學(xué)報， ２０２１， １１

（６）： ６３－７５．

［３２］ 王英． 國外社會科學(xué)數(shù)據(jù)檔案館政策要素及其主體責(zé)任［ Ｊ］．

檔案學(xué)研究， ２０２２， （２）： １１０－１１９．

［３３］ Ｃｈａｒｍａｚ Ｋ， Ｔｈｏｒｎｂｅｒｇ Ｒ． Ｔｈｅ Ｐｕｒｓｕｉｔ ｏｆ Ｑｕａｌｉｔｙ ｉｎ Ｇｒｏｕｎｄｅｄ

Ｔｈｅｏｒｙ ［Ｊ］． Ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ， ２０２１， １８ （３）：

３０５－３２７．

［３４］ Ｓｔｒａｕｓｓ Ａ， Ｃｏｒｂｉｎ Ｊ． Ｂａｓｉｃｓ ｏｆ Ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ： Ｇｒｏｕｎｄｅｄ

Ｔｈｅｏｒｙ Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ［Ｍ］． Ｔｈｏｕｓａｎｄ Ｏａｋｓ： Ｓａｇｅ Ｐｕｂ?

ｌｉｃａｔｉｏｎｓ， １９９０．

［３５］ 張濤， 崔文波， 劉碩， 等． 英國國家數(shù)據(jù)安全治理： 制度、機(jī)

構(gòu)及啟示［Ｊ］． 信息資源管理學(xué)報， ２０２２， １２ （６）： ４４－５７．

［３６］ Ｔｈｅ Ｒｏｙａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ． Ｔｈｅ ＵＫ Ｄａｔａ Ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ Ｌａｎｄｓｃａｐｅ ［ ＥＢ／

ＯＬ］． ｈｔｔｐｓ： ／ ／ ｒｏｙａｌｓｏｃｉｅｔｙ． ｏｒｇ／ －／ ｍｅｄｉａ／ ｐｏｌｉｃｙ／ ｐｒｏｊｅｃｔｓ／ ｄａｔａ － ｇｏｖ?

ｅｒｎａｎｃｅ／ ｕｋ－ｄａｔａ－ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ－ｅｘｐｌａｉｎｅｒ．ｐｄｆ， ２０２４－０２－０９．

［３７］ 中國信息通信研究院． 全球數(shù)字治理白皮書（２０２２） ［ＥＢ／ ＯＬ］．

ｈｔｔｐ：／ ／ ｗｗｗ．ｃａｉｃｔ．ａｃ．ｃｎ／ ｋｘｙｊ／ ｑｗｆｂ／ ｂｐｓ／２０２３０１／ ｔ２０２３０１１０＿４１３９２０．

ｈｔｍ， ２０２４－０２－２２．

［３８］ ＪＩＳＣ． Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｄａｔａ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｔｏｏｌｋｉｔ ［ ＥＢ／ ＯＬ］． ｈｔｔｐｓ： ／ ／

ｗｗｗ．ｊｉｓｃ．ａｃ．ｕｋ／ ｇｕｉｄｅｓ／ ｒｄｍ－ｔｏｏｌｋｉｔ， ２０２４－０２－２３．

［３９］ 凱西·卡麥茲． 建構(gòu)扎根理論［Ｍ］． 重慶： 重慶大學(xué)出版社，

２００９： ７７－７８．

［４０］ ＵＫ Ｃｅｎｔｒａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｏｆｆｉｃｅ． Ｄａｔａ Ｅｔｈｉｃｓ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ［ＥＢ／

ＯＬ］． ｈｔｔｐｓ： ／ ／ ｗｗｗ． ｇｏｖ． ｕｋ／ ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ／ ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ／ ｄａｔａ － ｅｔｈｉｃｓ －

ｆｒａｍｅｗｏｒｋ， ２０２４－０２－２７．

［４１］ Ｔｈｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｅｄｉｎｂｕｒｇｈ． Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｅｔｈｉｃｓ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ

Ｂｒｉｅｆｉｎｇ Ｎｏｔｅ ［ ＥＢ／ ＯＬ］． ｈｔｔｐｓ： ／ ／ ｗｗｗ．ｅｄ．ａｃ．ｕｋ／ ｆｉｌｅｓ／ ａｔｏｍｓ／ ｆｉｌｅｓ／

ｂｒｉｅｆｉｎｇｎｏｔｅ＿－＿ｄａｔａ＿ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ－ｒｅｓｅａｒｃｈ＿ｅｔｈｉｃｓ＿ｃｈｓｓ＿１１＿０２＿１６．ｐｄｆ，

２０２４－０２－２３．

［４２］ Ｔｈｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｅｄｉｎｂｕｒｇｈ． Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｅｔｈｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ ［ＥＢ／

ＯＬ］． ｈｔｔｐｓ： ／ ／ ｗｗｗ．ｅｄ．ａｃ．ｕｋ／ ａｒｔｓ－ｈｕｍａｎｉｔｉｅｓ－ｓｏｃ－ｓｃｉ／ ｒｅｓｅａｒｃｈｋｅ／

ｒｅｓ－ｅｔｈｉｃｓ－ｐｏｌｉｃｉｅｓ／ ｅｔｈｉｃｓ， ２０２４－０２－２７．

［４３］ Ｉｍｐｅｒｉａｌ Ｃｏｌｌｅｇｅ Ｌｏｎｄｏｎ． Ａｎ Ｅｔｈｉｃｓ Ｃｏｄｅ ［ ＥＢ／ ＯＬ］． ｈｔｔｐｓ： ／ ／

ｗｗｗ．ｉｍｐｅｒｉａｌ．ａｃ．ｕｋ／ ｍｅｄｉａ／ ｉｍｐｅｒｉａｌ－ｃｏｌｌｅｇｅ／ ｒｅｓｅａｒｃｈ－ａｎｄ－ｉｎｎｏｖａ?

ｔｉｏｎ／ ｐｕｂｌｉｃ／ ｒｅｓｅａｒｃｈ－ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ／ Ｅｔｈｉｃｓ－Ｃｏｄｅ．ｐｄｆ， ２０２４－０２－２７．

［４４］ 肖紅軍， 陽鎮(zhèn)． 數(shù)字科技倫理監(jiān)管的理論框架、國際經(jīng)驗與

中國借鑒［Ｊ］． 東北財經(jīng)大學(xué)學(xué)報， ２０２３， （５）： ４７－６１．

（責(zé)任編輯： 楊豐僑）