# 开放数据中国
## 关于我们
开放数据中国是中国第一个聚焦开放式数据要素流通创新和开放式数字治理的社会企业，旨在推进开放性的未来数字时代(Open Digital Future）。
其主要工作在三大板块：
1. 「要素治理」
2. 「数字权利」
3. 「开放经济」
我们的愿景是旨在以「开放原则」(Open Principle）来推进数字时代的要素流通监管，公民权利保护，以及经济模式的创新，共营开放可信的数字未来。
# Blogs
# 域外学道：我们从ODI-MS 朋友圈中学到的数据联合创新体的构建 What We learned from ODI-MS PLN
## 关于我们的实验 About our collaboraiton
我们在此次的朋友圈交流中提出的是我们当前在上海和金融机构合作过程中所提出的金融数据联合创新体的实验。这当然更多偏向于一个实验性的概念而非一个已真正落地的项目，但我们期望的是能够通过我们的不断迭代设计，能够做到最后的落地。
The Fintech data collaboration as we are currently working on is a at its early conceptual stage. Of course, this is more inclined to an experiment than a project that has already implemented.
从需求而言，为什么我们考虑要做这个金融数据联合创新体？一方面从内需而言，各家金融机构有着强烈的突破各家机构间数据壁垒的冲动，从而实现互相间的数据共享，对客户（无论是个人还是企业）能够真正做到全方位的评估，进而更好的提供金融服务。另一方面，从对外角度而言，金融机构的数据对于初创企业来说自然是香饽饽，那么如果能够通过这样的数据供给为金融机构自身带回创新的服务产品，值得投资的标的企业等就自然是再划算不过的一桩买卖了。
From the perspective of demand, why do we consider doing this data collaboration? On the one hand, from the perspective of internal needs, various financial institutions have a strong impulse to break through the data barriers among them to realize joint model buidling. On the other hand, it benefits all data owners if they can get tangible return, either money or innvoative solutions, from SMEs.
上图给出了一个我们的基础架构，绿色部分是我们的数据源自然是各类型的金融机构，既包括国有的也有私有的；黄色的是基础底座，这个我们认为要包含三样要素既许可协议为载体的法律规则，技术设施比如云存储、隐私计算技术等，以及很关键的政府支持（用于打通国有企业）；蓝色的运营部分，我们思考的是通过让产业园区出种子资金，孵化器负责日常运营，去链接这个创新联合体和使用者即创业企业。
The above image provides a simple framework of the collaboration: green pars are data owners who are state-owner of private-owned banks or insurance companies. Yellow part are the infrastructures including technical infrastructure but also license framework serving as legal foundation. The blue part is about how the collaboration itself works or is operated. We will invite one industry park to provide seed funding to make collaboration work.
## 构建「信任」的旅程 The Jounrey to build Trust
在尝试构建起这样一个数据创新联合体时，所需要解决的问题众多，我们在这里将主要讨论两个最为关键的问题，其他方面我们的经验可期待之后我们为 PLN 编写的[报告](https://report.opendatachina.org/pln-report-fintect-collaboration)。
On the journey of building up the collaboration, there are many tangible issues we face but we will only share two important ones here. For more information, you can expect the [final report](https://report.opendatachina.org/pln-report-fintect-collaboration) we deliver as part of the PLN.
## 梳理商业模式
在一个强商业化驱动的数据创新联合体中，最为直接去赢得上层支持的是去确保这个联合体可以带回利益，而这就取决于联合体是否有明确的商业模式或者说不同的收入来源。
To a strong commercial data collaboration, it is important show the C-level decision makers that the collaboration can bring back real tangible benefits. This will depend on whether we have a viable business model or revenue stream in place.
在我们考虑这一问题时，把自己过度地局限在了对数据收费的这一焦点问题上。我们试图考虑过将通过对数据做不同的整合、抽象，我们能够将一些数据免费的提供，而对于高价值的、实时的或者高频率更新的数据，我们则采用 API 等方式基于用量来收费。而那些高敏感高价值的数据则可以通过可信计算环境如沙箱等予以封闭式访问使用，而这一类可采用数据作为一种投资去换取初创企业的股份、数据换服务做等价交换等去构建商业模式。
We originally narrow our focus on how to charge for data use. If we produce aggregate abstract data then such data can be free of charge. If data users require real-time data or data frequently updated then we can provide such data in API format and charge the usage by the API rate. Sand-box is suitable for highly sensitive data development and we can ask for a equity share by considering data access as a form of investment.
有意思的是，ODI 所提供的 Sustainable Data Access Workbook 对我们有很大的启发。通过去问自己是否有除了对数据本身收费之外还能创造收益本身就是一个很有挑战的问题。而这个工具的启发性是引导你重新去考虑整体联合体的优劣势，从而基于优劣势或者说机遇和挑战去重新思考可能获得收益的来源。
Interestingly, we expand our vision of revenue stream after using the ODI's Sustainable Data Access Workbook tool. To be honest, it might be already a great challenge to even ask whether there is another revenue model in addition to charging data access. This tool guides you by asking you to unpack the strength and weakness of your collaboration as well as opportunities and threats.
我们通过这个工具意识到两点：第一我们自身如果建立其一个联合体，那么我们本身就是这方面的行业领先者，相应去输出经验本身就是一种可能的商业模式；第二，我们合法提供数据的这种行为本身是对使用者乃至最终端用户的一种「信任服务」，我们确保了数据来源的合法以及使用的合法合规，因此我们也能够从这当中对开发者认证收费或者对希望享受更多优质数据服务的终端用户收费。
We identify two possible approaches to generate revenues by using this tool: first as we are kind of pioneer in building up data collaboration then why not monetize our experience by providing consulting services to other organizations who might also want to set up data collaboration; second, why not charge membership or subsrcription fee if people can trust apps developed upon and cerfified by our data collaboration.
## 谨慎处理个人数据权益
在我们早期研究我们的数据创新联合体时，我们并没有太多将注意力投放到个体之上，虽然我们的数据中国有很多是关联个体的，但我们并不认为我们的数据创新联合体需要去和个体间发生什么关系，而只用处理好和数据拥有者和数据使用者的关系即可，也因此当我们回过头去看当时利用Data Ecosystem Mapping工具绘制的图时，个体是不存在于这张图之上的。
In our early planning and discussion , we never take into account individuals as stakeholder. Partially it is because that we consider our job is to balance the demand and requirements between data owners and SMEs. So even we use the ODI Data Ecosystem Mapping tool there is no such stakeholder group on the map.
而事实是，即使通过前一节的商业模式的思考，我们也会发现试图去将个体作为一类利益相关者是多么重要。更何况如今中共正在制定中的个人信息保护法可能对于我们的数据联合体带来新的挑战：如何去处理好数据联合体和个体权益间的关系，或者说我们该做些什么似的个体信任我们的联合体不会带来滥用和个体相关的数据？
But individuals are quite important stakeholders just as we also discussed in the last section that some new revenue streams could be based upon the interaction with individuals by protecting their rights. It is also much more important now as the peronal informational protection law is under screen and review now in China. Thus it is a key issue for our collaboration to address.
在这一方面我们并没有最终的答案，感谢 ODI 分享的一些尚未正式刊发的研究的启发，我们正在逐渐梳理一套框架分层次的去思考个体权益如何体现在我们的数据联合体中，包括如何去响应法律所抛出的数据处理者应当建立具备第三方独立视角的主体来监管数据使用的要求。
We thanks ODI for sharing some internal research to inspire us on further unpack the question: how exactly we would like to engage individuals in making decisions or regulating our operation or what?
我们期望能够在后续的 4-6 个月中进一步深入探讨这一方向的可能性，包括但不限于组织一些带入具备一定个人权益保护经验的律师和个人代表，来参与我们的数据联合体的探讨会议。
We have no answer yet but look forward to have some clues by inviting individuals to join our discussion in the next 4-6 months.
## PLN 的结束，探索的继续 A end to PLN but we'll continue the work
PLN是一个有其资金支持时长的项目，因此我们即将迎来最后一场工作坊。然而我们希望整个 PLN 的联系能够在之后继续维持，不单单是这一届的各家联合体，更希望借由 PLN 能够促进全球不同联合体间的经验交流。虽然在这一批中，我们应该是相对最为商业化的一家，但是也能够找到一些问题上的共鸣，比如大家都要找到合理的生存下去的方式，一个商业模式。这也就是 ODI-MS 合作能够给大家带来的好处，是他们投入的研究和最尖端的科技的支持。衷心希望之后的联合体能够更好地享受整个 PLN 的过程，也希望我们的工作能够尽快落地，为更多的联合体梳理榜样。
Our journey of PLN finally comes to an end. We hope that we can maintain interaction with other peers after the program and also can join the next cohort to build a international community of data collaborations. Although we probably have the most commercial data collaboration among current cohort but we do share common challenges such as how to sustain each data collaboration. We hope that we can eventually make our data collaboration work and become a new example to many others.
# \[回顾] 普通人的数字权利指北 第 1 期: 我们身边的算法决策和”被流动“的个人数据
## **前言**
3月6日，国际开放数据日，由开放数据中国、白玉兰开源开放研究院和 AI SPACE 共同组织的互动工作坊「我们身边的算法自动决策与被流动的个人数据」顺利举办，也正式拉开了「普通人的数字权利指北」系列活动的序幕。
此篇根据当天活动的主旨分享内容和工作坊产出的成果，为读者提供一份干货的整理。
## **本期要点速看**
**01** 替代人或辅助人做出决策的算法系统日益增多，**但我们对身边的算法自动决策知之甚少**，有哪些系统已投入使用？谁创建了他们？用了什么数据？对我们有何种影响？**我们所不知道的远远多于我们知道的**。
**02** 我们第一时间较易想起的算法自动决策系统多是商业应用，**而我们似乎对公共服务领域有哪些算法自动决策不那么敏感；**进一步，公共领域算法的实现离不开企业，**但对这类算法到底是政府拥有更多话语权还是企业，似乎这并不说得清楚**
**03** 算法定然是有价值观的。**基于客观规则所设定的算法较之基于主观需求（商业诉求、政府治理需要等）所设定的算法来的更为可信，主观的算法其设计和价值体现也更为单一**。**具备学习能力的动态算法，其价值观既是设计者决定的，亦是其所学习的对象数据所决定的。**例如微软小冰基于恶意的交互，就学会了脏话、歧视等用语。
**04 大多数的算法自动决策似乎都涉及个人数据，而这些个人数据的流动又绝大多数是「被动」的**。我们似乎需要去习惯这种个人数据的被流动，但更希望掌控主导权，同时去**平衡个体性个人数据和群体性个人数据的关系**。
## **关于「普通人的数字权利指北」**
**《普通人的数字权利指北》**是开放数据中国在「数字权利」工作板块下新开展的系列活动，旨在通过线上线下的讲座、圆桌、互动工作坊等**面向普通市民**科普大数据和人工智能正在如何影响每个普通人的生活，并逐步树立起自身数字权利意识，掌握如何通过既有的法律、政策等赋予的工具去主张自身的权益，并共同探索数字时代公民数字权利的新路径、新机制和新工具。
我们试图在本系列中去涵盖的**针对「算法自动决策」的权利**如下：
## **算法自动决策与其价值取向**
## **知情：算法围城下的基本诉求**
这是一个算法爆炸的时代，似乎我们生活中自动化替我们做出选择和决定的算法越来越多，但是我们又恰恰对他们知之甚少。无论是我们身边到底有哪些算法决策系统，又或是更具体的对于这些系统而言究竟谁在建设、原理如何、用到了哪些数据，**这些信息我们可能不但不知道，甚至不知道从哪可以获取这些信息。 因此，知情成为了我们最为底线的基本诉求。**
作为本场分享点到即止的一个案例，我们也在现场介绍了北欧当前的实践——算法登记，即通过统一的算法登记平台将算法，特别是公共属性的算法，予以披露，并面向普通人说明其背后的原理、数据，以及相应发生错误时可以联络的对象。
## **动脑动手：我们对身边的算法自动决策了解多少？**
对于未能现场参与的朋友，如果感兴趣，可以试图花 30 分钟，按照以下的顺序做一组思考题，来测试下自己对身边的算法自动决策了解多少？\
## **现场成果分享及反思**
活动现场我们共有 5 组朋友参与了动手环节，两部分内容最终的各组呈现如下图（左右滑动查看）：\
在具体的动手环节讨论中，我们（主理人与参与者们）也共同讨论反思了如下要点：
**1 我们对商业性的算法自动决策更为熟悉，最为熟知的是「推荐」、「匹配」、「规划」三类算法**
**2 公共服务领域下的算法自动决策往往兼具公属性和私属性，商业企业在其中扮演厚重的角色。而算法最终价值观是否单一由企业决定，这正是我们警惕的**
**3 我们天然对「静态非学习型的、依据客观标准建立的算法」有着信任度，而对于「学习型的、依据主观标准建立的算法」则抱有怀疑态度**
**4 所谓算法规则的客观与主观，本身亦有着一定的模糊性。但主观性的算法更强烈地代表算法设计和应用者的利益诉求和价值取向**
**5 绝大多数算法都会涉及个人数据，而是否需要个人数据实则又是算法设计者本身价值观可取弹性考量的**
## **被流动的个人数据**
针对个人数据，当前最为主流的应用就是对个人数据予以画像化。而由于没有任何一家公司能够真正获取 360 度关于个人的全部数据，也因此**往往针对个人数据产出的画像带有主观臆断和片面性**，而这些所谓的用户画像和个人标签又成为算法的输入，两相叠加，产出的结果有可能不靠谱也是必然的。
**而在我们强调个人数据保护的同时，我们面临着的现实是个人的数据在群体尺度下是急需被流通应用的**，无论是临床数据对药物研发的作用，又或是城市级群体行为数据对城市管理优化的帮助，都是群体性个人数据被需要的案例。而**我们需要工具去平衡个体性个人数据和群体性个人数据间的关系**。
当天现场我们并未来得及展开使用数据生态画布去围绕一个算法场景追踪个人数据的流动和价值交换，感兴趣的朋友可以参考下面的案例，自行动过手针对一个案例予以练习。
## **下期预告**
我们拟在 3 月中下旬开展第 2 期活动，**围绕普通人面对算法自动决策日益增多的时代下，「知情权」这一权利可被如何赋能、究竟哪些信息是我们应当去了解或试图了解的、以及当下的法律机制又如何可以帮助我们实现目标等要点**开展沙龙讲座**。**\
请留意本公众号的推送，或扫描下方二维码加入「普通人的数字权利指北」群聊
（若二维码过期，请添加小助手odchina-editor，验证信息填写活动名称及报名名字)
## **资料获取**
请关注本公众号「开放数据中国」，回复关键字「数字权利指北」获取各期分享的PPT 与相关资料。
## **相关阅读**
[【工作坊报名】 我们身边的算法决策和“被流动”的个人数据](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzQxMDIzOA==\&mid=2650658774\&idx=1\&sn=8694f13b36d66c5935c38f3be8fde985\&chksm=87060407b0718d111d0b9994323449b3cb9f8a1c90fcdc54821be35f8ecdd43387ae6279e3c9\&scene=21#wechat_redirect)[数据](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzQxMDIzOA==\&mid=2650658791\&idx=1\&sn=cc6018189aff488f1a51ae24788a6809\&chksm=87060436b0718d20d406b39712c7242542a63ea55aa79441a97df0a03b26df67ad008c8623b4\&scene=21#wechat_redirect)
[要素流通机制探索（一）：玩转数据生态画布设计可持续流通机制](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzQxMDIzOA==\&mid=2650658791\&idx=1\&sn=cc6018189aff488f1a51ae24788a6809\&chksm=87060436b0718d20d406b39712c7242542a63ea55aa79441a97df0a03b26df67ad008c8623b4\&scene=21#wechat_redirect)
## **关于我们**
开放数据中国是中国第一个聚焦开放式数据要素流通创新和开放式数字治理的社会企业，旨在推进开放性的未来数字时代(Open Digital Future）。其主要工作在「数字要素治理」、「数字权利」、「数字经济创新」三个板块，旨在以「开放原则」(Open Principle）来推进数字时代的要素流通监管，公民权利保护，以及经济模式的创新。
[上海白玉兰开源开放研究院](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyMDc3OTg2NQ==\&mid=2247486125\&idx=1\&sn=c1d23461bb33d15038279d05b2013ba4\&chksm=f9e46b9bce93e28d9843dcc992938ba44390ca9f1a47e2e009d47dcfdb8445555f3cdd521dca\&scene=21#wechat_redirect)（以下简称白玉兰开源）由上海交通大学牵头，联合电子中国电子技术标准化研究院、北京大学、机器之心、复旦大学、华东师范大学、开源社等单位于2020年7月在世界人工智能大会云端峰会上揭牌成立。白玉兰开源致力于推进人工智能软件框架研发与开源，以开源社区平台为牵引，推动人工智能领域开源软件的国际规则互认，在重点领域形成“算力、算法、数据、场景、合规”一体化的人工智能，建设国际人工智能开发生态网络的关键节点。
[AI SPACE](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NDEzMjE4NQ==\&mid=2247490922\&idx=1\&sn=365ec0ea171b1476cbac9bba3afe2ccd\&chksm=fd9f2e5ccae8a74a7bcb51f2e9c01a6b1b5cb6edea9cbcae9b7676c74a2b917f0a2484a966ad\&scene=21#wechat_redirect) 作为上海人工智能行业协会理事单位，主要运营由 AI SPACE 线下加速器载体、世界人工智能创新大赛（AIWIN）、国际营（AI\@SH Camp）等品牌项目，是上海市经信委认定的“上海市中小企业服务机构”，旨在搭建专业的人工智能产业服务平台。
# 【工作坊报名】 我们身边的算法决策和“被流动”的个人数据
## 前言
3 月 6 日，是2021 年国际开放数据日(opendataday.org），作为一个已经持续近 10 年的民间活动日，今年的开放数据日在全球将有近 200 场活动，而在上海，**开放数据中国、白玉兰开源开放研究院、AI SPACE** 将共同协作为大家带来一场**关注人工智能时代数字权利的工作坊**。欢迎关注这个议题的朋友们一起来探讨，并庆祝开放数据日。\
活动基本信息
| 名称： | 普通人的数字权利指北系列 第 1 期——我们身边的算法决策和“被流动”的个人数据 |
| --- | ---------------------------------------- |
| 时间： | 3月6日（周六）14:00-16:00 （13:45 签到) |
| 地点： | 安波路 998 号创智汇 2 号楼 3 楼 AI SPACE 路演厅 |
\
活动简介
----
**《普通人的数字权利指北》**是开放数据中国在「数字权利」工作板块下新开展的系列活动，旨在通过线上线下的讲座、圆桌、互动工作坊等面向普通市民科普大数据和人工智能正在如何影响每个普通人的生活，并逐步树立起自身数字权利意识，掌握如何通过既有的法律、政策等赋予的工具去主张自身的权益，并共同探索数字时代公民数字权利的新路径、新机制和新工具。
在第一场活动中，我们将通过小组互动工作坊的方式，基于数据生态画布、算法伦理画布等工具，**带领大家一同梳理、解构我们身边已有的「算法自动决策」以及我们的个人数据在这过程中如何“被流动”和“被管理”**，最后共同探讨人工智能时代，公民数字权利的可能性和路径。
\
面向人群
----
* 关注自身公民数字权利，希望掌握一些基本知识的普通市民
* 对公民数字权利有自发兴趣，有业余精力能够投入专研的爱好者/斜杠青年
* 工作在算法伦理、数字权利等专业议题上，希望寻求社群协作交流的专业人士
## 你将收获
* 理解什么是算法自动决策，以及它正在/将如何影响我们每一个人
* 基本掌握数据生态画布、算法伦理画布等工具的玩法
* 基本了解国内外公民团体正在如何监管算法和推动数字权利的保护
## 工作坊主理人
高丰博士，开放数据中国执行主任、AI SPACE合伙人、白玉兰开源开放研究院开放数据顾问。他是开放数据、数字权益据领域的学者、实践者和倡导者，关注数据开放性流动、个人数据保护、算法透明治理等议题。他于英国南安普顿大学获得计算机博士，并为耶鲁大学世界学者。
\
报名须知
----
* 本场最大容纳人数为40人，最低开展人数为15人。**若报名截止时（3 月 4 日）不足15人，活动将延后择日再开展**，具体将通过报名邮箱通知或加入微信群通知。
* 请确保自己有空余的2个小时能够全身心投入此次活动。因为活动采用互动工作坊形式，每个人的投入与否都会影响其他人的活动体验，请考虑清楚再报名
* 活动不要求您是此领域的专家，但推荐您报名后能够自发搜索阅读一些基础的资料，并在参与活动前想想生活中您知道的算法自动决策案例（无论是商业的算法还是公共服务的算法）
## 活动场地指引
活动场地位于杨浦区五角场创智汇（国定东路与安波路路口），合生汇商场/凯悦酒店旁。
地铁 10 号线五角场站 5 号口出站往合生汇方向（翔殷路）步行 10-15 分钟可抵达创智汇园区。2 号楼为中间楼宇，楼宇前侧二楼经营有屋友岛密室，建议从 2 号楼与 1 号楼（腾讯众创空间）间直行至第二个廊桥下（途径左侧有“吉道乐居酒屋”、“杨浦投资第五分中心”），廊桥下左侧进入 2 号楼，有电梯至 3 楼，3 楼出电梯即可看到 AI SPACE 灯柱，朝灯柱侧前行即抵达。
**楼宇上电梯需出示健康码并佩戴口罩。**
\
关于我们
----
开放数据中国是中国第一个聚焦开放式数据要素流通创新和开放式数字治理的社会企业，旨在推进开放性的未来数字时代(Open Digital Future）。其主要工作在「数字要素治理」、「数字权利」、「数字经济创新」三个板块，旨在以「开放原则」(Open Principle）来推进数字时代的要素流通监管，公民权利保护，以及经济模式的创新。
[上海白玉兰开源开放研究院](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyMDc3OTg2NQ==\&mid=2247486125\&idx=1\&sn=c1d23461bb33d15038279d05b2013ba4\&chksm=f9e46b9bce93e28d9843dcc992938ba44390ca9f1a47e2e009d47dcfdb8445555f3cdd521dca\&scene=21#wechat_redirect)（以下简称白玉兰开源）由上海交通大学牵头，联合电子中国电子技术标准化研究院、北京大学、机器之心、复旦大学、华东师范大学、开源社等单位于2020年7月在世界人工智能大会云端峰会上揭牌成立。白玉兰开源致力于推进人工智能软件框架研发与开源，以开源社区平台为牵引，推动人工智能领域开源软件的国际规则互认，在重点领域形成“算力、算法、数据、场景、合规”一体化的人工智能，建设国际人工智能开发生态网络的关键节点。
[AI SPACE](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NDEzMjE4NQ==\&mid=2247490922\&idx=1\&sn=365ec0ea171b1476cbac9bba3afe2ccd\&chksm=fd9f2e5ccae8a74a7bcb51f2e9c01a6b1b5cb6edea9cbcae9b7676c74a2b917f0a2484a966ad\&scene=21#wechat_redirect) 作为上海人工智能行业协会理事单位，主要运营由 AI SPACE 线下加速器载体、世界人工智能创新大赛（AIWIN）、国际营（AI\@SH Camp）等品牌项目，是上海市经信委认定的“上海市中小企业服务机构”，旨在搭建专业的人工智能产业服务平台。
\
活动报名
----
**活动报名请点击「阅读原文」**，所有感兴趣「普通人的数字权利指北」活动系列的朋友都欢迎扫描下方二维码入群（若二维码过期，请添加小助手odchina-editor，验证信息填写活动名称及报名名字)
# 数据流通机制探索（一）：玩转数据生态画布
## 前言
在去年底，开放数据中国加入了由微软和英国开放数据研究院共同搭建的「数据流通朋友圈」（Peer Learning Work for Data Collaboration），与全球其他 6 个机构共同交流各自在构想中或实验中的数据流通新机制。在这个朋友圈中，微软和英国开放数据研究院将会在 6 个月的时间内组织多场线上的工作坊，利用工具剖析现有模式，启发新的可能，并推动跨国、跨界别的交流去识别共通的阻碍，收获可以借鉴的解决方案。开放数据中国将会不定期持续地分享在这一平台中所学习收获到的好工具、好方法、好机制，希望有助于在中国本土上对数据要素流通的进一步探索和努力。
## 什么是数据生态画布？
数据生态画布工具 ( Data Ecosystem Mapping Tool）是由英国开放数据研究院所开发的一个旨在帮助数据利益相关者，即无论是数据的拥有者、管护者还是数据的潜在使用者、最终用户等，能够**对数据生命周期过程所涉及的数据利益相关者、相关者间相互关系、相应数据流动关系及价值关系做整体梳理的工具**。数据生态画布的工作过程分为三步：
1. 确定所描绘的生态中的利益相关者（Actor）
2. **「追踪数据流」**，即跟随数据在不同相关者间的流动，构筑其利益相关者间的关系
3. **「追踪价值」**，即思考每一个利息相关者在这个生态中因为数据流动而收获什么？又能如何反向提供什么服务和洞察？
听起来很复杂，对吧？我们具体看个简单的案例：
我们日常都很熟悉，每个公交站现在都提供智能屏查询下一班公交的到站时间或者更便利在我们手机上就能查询到。我们就用这个生活中的场景为例，最简化的勾勒出公交实时数据的数据生态。
在上图中，我们可以看到，我们假想现在有某个站点 A，其站点经过3 俩公交车，其中 1、2 号公交车归属公交公司 A，3 号公交车归属公交公司 B。我们在此处假定市政府有搭建一个统一的中央平台，其能够汇聚各公交公司的每辆公交车传感器的实时数据。上述就是我们这个简易生态中的「利益相关者」。
进一步，在查询公交实时到站的具体场景中，我们假设公交的实时位置数据从每辆公交车（由其传感器采集）汇聚到公司，再汇总到平台由其统一分发至各类智能屏、智能 APP，最终让市民能够准确知晓下一班公交车的到站时间。而我们上述描绘的这个过程，反映在画布上，就是顺着流程将不同的节点（利益相关者）关联起来。这一「追踪数据流」的方式，使得我们能够从数据的产生源头出发，追踪到最终的受益用户。
而在上述的画布里，我们还有一类虚线的箭头，这代表着数据流动所带来的价值创造。在我们绘制的过程中，我们去思考不同利益相关者因为数据流动能够创造什么样的价值？比如数据流动最明显会为市民带来的价值是让市民更好安排出门时间，又比如中央平台获取数据后反向通过数据分析可以帮助公交公司去改善他们车辆的运营（例如调整排期和线路等），又或者监管机构可以通过数据的汇聚去强化数据的标准化，从而便于中央平台归整和分析数据。
## 数据生态画布的应用反思
### 1.明确绘制画布目标，及时刹车「脑洞」
通过上述的例子，大家应该对数据生态画布有了一个基础的认知，但事实上在描绘一个数据生态画布时，是很难「刹车」的，因为你总能发现新的机会去添加某些新元素。例如在上述的例子中，我们会发现，这只是一个极其简化的画布，我们除了市民、公交公司、监管机构之外，我们其实还能引入比如交警（更智能化的疏通交通？）、公交司机（是否可以根据车况更动态的规划公交路线？）等终端利益相关者，又或者不同的 App 公司（他们可以和中央平台有不同的交互，甚至可能反馈新的数据）、城市数据中心（可能可以整合中央平台的实时公交数据，用于其他智慧城市的规划治理）。在绘制数据生态画布时，想象空间是无穷的，但归根结底，**工具是服务于目的**，也因此，我们引入数据生态画布去描绘生态时，**最重要的是确定自己希望通过它回答什么样的问题？**是希望去充分想象最终的受益群体的可能？还是去挖掘其中技术、标准等应用的可能？又或者是其他的目的。
### 2.检查数据流动和价值流动的对齐，确保可持续的数据流动
当我们绘制完数据生态画布，值得我们思考的是当前的数据流动是否和价值流动对齐？即数据从一端流动到另一端，是否正向或反向有价值的传递，如果没有，那么很有可能数据流动是无法开展或无法持续的。在市场经济下，我们任何人都有统一的认知，**即货物(goods）的流通一定伴随着价值流动（无论是否以货币金钱来计量）**。而在数据流动中，我们却往往忽视这一点，或者过于技术化的看待数据流动而忽略了其背后的价值传递逻辑。也正因为此，我们不难看到诸多可信计算、区块链数据账本、数据交易平台等技术角度概念无法得以落地，往往也就是忽视了这个基本的道理。而数据生态画布绘制中，**我们最值得警醒的，就是要去检查数据流动和价值流动是否对齐？若不，我们就要思考如何去推动两者的对其，从而使得数据真正得以流动和可用**。
### 3.通过观察数据流向的模式和规律，重新认知数据治理的机遇
在数据生态画布的绘制中，我们会发现一些数据流动的模式和规律，从而能够启发我们去思考新的数据治理的机会。例如，在我们上例中，一个中央平台的存在其可能不仅仅是去对接若干个终端的服务，而是成百上千个，这当中如何去**标准化**数据的输入输出和接口，就是一个需要考虑的治理要点。而如果我们把终端用户进一步分解，例如按照人群分解为老人、上班族等，则他们对待出行信息的不同需求，又会反向指导我们去理解数据标准化的另一面即数据应用的**个性化。**
## 下一期预告
以上就是我们在「数据流通朋友圈」（Peer Learning Work for Data Collaboration）学习中所分享的第一期的内容，下一期我们将重点谈谈什么是「可信」（Trust 和 Trustworthy）的数据流动以及相应的分析和支撑工具。
# 高丰：企业如何用好公共数据开放政策
2019 年上海市首度创新性地通过了[《上海市公共数据开放暂行办法》](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDU2MTc4NQ==\&mid=2650496496\&idx=2\&sn=aed4422e002a8c0a1179219d961a6470\&chksm=be4d1966893a90709a333aea0be431ab1c85b655eb28f0adba15139227625c05042cdee5208d\&scene=21#wechat_redirect)，明确公共数据可以通过无条件、有条件两种形态对社会予以开放。而在去年 11 月，又再度发布了《上海市公共数据开放分级分类指南（试行）》对有条件开放数据如何应对“个人”、“组织”、“客体”三类会涉密、涉敏的数据做好针对数据使用主体的”数据安全“、”使用场景“、”通报机制“提出了要求。
4月，上海经信委启动了[《上海市公共数据试点应用征集》](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDU2MTc4NQ==\&mid=2650500236\&idx=5\&sn=336793220a25ca05b10104053c9ab06b\&chksm=be4d281a893aa10cce1b494ba1f51e26b5791699604bb8915a437a902d5ec21ec5092d3ba0af\&scene=21#wechat_redirect)，面向全社会征集公共数据融合的试点应用，可以根据需求开放有条件数据和提供尚未开放的数据。
5 月 6 日，由市大数据联盟组织，于上海超算中心举办了第一场“[公共数据开放应用试点政策宣贯会](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNDA5MzMyMw==\&mid=2806786902\&idx=1\&sn=e801a364e9b221fdc5274fdbb7e7e170\&chksm=ca432532fd34ac242b54857840174e1baf5e4ae167c0105a6163e02a966c9f77ed31a7885eb1\&scene=21#wechat_redirect)”。开放数据中国联合创始人、执行主任高丰博士受邀做专题报告《公共数据开放政策指南——企业如何理解和实践》，以下为演讲内容 PPT 回顾。
从开放数据概念来说，国际语境原有的开放数据是一种严格的公开数据在机器可读、开放授权（即无使用、转发限制的授权协议）下流通的数据，这种严格定义下的数据开放有其特定的政治背景加持而可行的原因。而在数字经济大趋势下，探索更多样的数据流通的形态比如[数据信托（data trust）](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzQxMDIzOA==\&mid=2650658671\&idx=1\&sn=15136c781c2602d06519e360e67ce5f9\&chksm=870604beb0718da8632771abfe9d767046d0514e1ddacb22961c7a6cb5e68fdbc77daa5b932d\&scene=21#wechat_redirect)等是一个国际共性问题。中国在此背景下，对数据对外流通利用统称为开放数据是可以理解的。值得注意的是国内外概念上的差异可能导致交流时的混淆，因此企业，特别是跨国企业在探索开放数据时应当理解中外开放数据概念的不同，而采用不同的专业用词和数据方、监管方沟通。
在过往多年的 SODA 赛事模式的经验中，我们见证了不同数据一旦流通起来，都能够发挥一定的公共价值和商业价值。这当中值得关注的是如何让数据流通常态化、规则化、体系化，以及在数据更开放的同时，促使相应的商业环境更为开放，能够容纳传统体系外的创新成果和中小微企业。
对于企业来说，公共数据开放是一个新鲜的事务。如何去理解政策，从而用好政策，是需要一个过程的。在这个过程中，政府和数据源机构同样在学习和不断迭代修正数据流通开放的机制。良性的互动和互相的学习是在这个过程中必不可缺的。开放数据中国也乐意在这个过程中对有需要的双方提供帮助和指导。
# 破局数据要素流通，我们入伙了这个微软和 ODI 牵头的「开放数据」朋友圈
**「数据要素」**绝对是 2020 年度的关键热词之一，有人戏称 2020 是「数据」元年。
这一年技术层面，隐私计算的技术大热，成为了炙手可热的创业新方向；法律层面，《数据安全法》、《个人信息保护法》双双草案出台，引起了各界对数据法的多维度关注；政策层面，各地相继拥抱公共数据开放，出台地方公共数据的开放管理办法。
**然而，数据要素流通，仍旧阻碍重重。**
其核心关键在于**「流通模式」**的构建和维护，这就涉及到方方面面的问题：决策机制、管理机制、商业模式、技术架构等等一系列的细节，缺一不可。而所有的问题所牵扯的本质则是**「如何构筑信任」**。
*英国开放数据研究院所绘制的「数据要素流通模式地图」*
而在数据要素流通的不同模式中，**「数据协作」（Data Collaboration）**是其中的一个分支，通常指为了**实现明确的一个或一组目的**，**而由多边构成的数据要素管护、流通和利用的机制**。其流通的过程未必是开放的，可以是在法律、技术等维度下设定各种制约的流通模式。
此次微软和 ODI （英国开放数据研究院）所组建的**「数据协作交流网络」**就是为了**让来自世界各地不同的 6 个机构（数据协作代表）能够在 6 个月的时间内一同通过线上会议、线上工作坊交流经验，并探索数据要素流通中的各类问题**。并借助 ODI 和微软的经验及技术能力，去尝试治理模式和技术应用上的创新。
开放数据中国，在 2015 年-2017 年期间主力参与了 SODA 模式的建立，通过本地化英国开放数据竞赛和纽约 BigApps 竞赛，我们在上海**成功实验了基于赛事如何去构建一个数据协作**，使得不同的数据管护方能够共同为了竞赛或者说城市数据创新，而创造一种受限的数据流通模式，使得一批企业和个人开发者从中受益。
而此次开放数据中国也将携手[ AI SPACE ](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NDEzMjE4NQ==\&mid=2247484136\&idx=1\&sn=d4a9ceaf519185f0ceeb369b9e2c322c\&chksm=fd9f31decae8b8c804d82739d3ef7f0002474bb818bc44fba373a56d024d42f15fb7e2557b88\&scene=21#wechat_redirect)共同去**探索金融领域数据协作的可能，从而去支持人工智能企业创新和加速金融 AI人才培养**。这将是开放数据中国带入「数据协作交流网络」中主要讨论的案例。
*「数据协作交流网络」启动会（线上会议）*
我们也**欢迎感兴趣的金融机构、隐私计算企业等能够和我们取得联系，将大家在金融数据协作流通中所遇到的问题和挑战与我们分享**，我们将通过「数据协作交流网络」的参与，尽可能去寻求答案和经验，反馈给大家。我们也将持续跟踪分享我们在「数据协作交流网络」中的交流收获和心得，为数据要素流通的讨论尽我们的一份心力。
**「数据协作交流网络」参与机构**
**开放数据宪章——布宜诺斯艾利斯劳动力市场的「性别公平薪酬」数据协作**
*开放数据宪章与布宜诺斯艾利斯市政府以及全球发展中心共同合作，围绕劳动力市场中性别公平薪酬的议题，推动相关数据的流通，从而指导相关公共议题讨论和政策制定。*
**Data Place —— Data cargo （基于自行车的移动数据传感网络）**
*Data Place是英国普利茅斯的社会企业，他们将探索一个优化城市交通和环境的数据协作。这个数据协作将把城市中的电动自行车转变为数据采集装置，通过自行车的共享利用，从而采集环境数据和道路交通数据。这些数据将通过一定规则予以流通使用，从而能够转化为新的生产力，影响政策和商业模式创新。*
**ITS Norway —— MaaS Peer （基于数据协作的统一交通网络）**
*由 8 挪威机构合作的数据协作，目标是去针对统一交通网络（MaaS 移动能力即服务）提供数据基础，即如何通过不同类型的交通数据交换共享（公交、出租、火车等），去构建“一票”通行的出行网络。*
**iKure—— Open data for NCDs （慢性病开放数据）**
*这个印度的数据协作，联合了印度的非营利机构、微软、CliniOps 以及加拿大 McGill 大学共同去探讨如何使得慢性病相关的数据得以可信共享流通，从而能够帮助开发人工智能系统，做到早期预警和防治。*
**Reath and Zero Waste Scotland - 包装重利用的数据协作**
*影响力创业企业 Reath 以及 苏格兰非营利机构 Zero Waste （零浪费）共同合作，试图去针对「包装重利用」问题构建数据协作，从而能够追踪包装如何被流通重新利用而减少污染和浪费。通过数据协作，他们希望去用数据影响政策制定和商业模式的变革。*
# 高丰：AI时代「开放」数据的三大范式变化
7 月 10 日，开放数据中国执行主任高丰博士受邀参与了由上海市经济和信息化委员会指导，市大数据应用创新中心、数据交易中心共同主办的世界人工智能大会云端峰会——[数据智能主题论坛](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5ODc5MjUyNQ==\&mid=2247484727\&idx=1\&sn=376d0360f1f0dca2f1c86c8420b8c3c7\&chksm=febf8515c9c80c0387d84751280549901e0be58b492556ff94c24589e3f312aa87c8bba7d521\&scene=21#wechat_redirect)，并在「开放数据与人工智能」圆桌与复旦大学数字与移动治理实验室主任郑磊教授、OECD 经合组织公共治理部副主任 Barbara Ubaldi、联合国经济和社会事务部公共机构与数字政府司高级官员 Waimin Kwok 共同对话讨论开放数据在人工智能时代下的新发展。
下面为高丰博士的发言核心内容摘要：
## **01 重新认知「开放」是时代所需**
我们必须要面对现实承认一点，**开放数据这个舶来品从来没有在中国的土壤上真正扎根**。
其自带的政治属性天然不契合中国的发展路径，而大力发展数字经济的中国必然需要探寻非常规的「开放」，或者说**更为广义的数据要素流通**。
但「开放」其所暗含的「透明、问责、信任」又并非完全是政治概念，其也是「公平、有良性竞争的」市场经济所追求的特质。在这样的背景之下，**与其迂腐地苛求「开放数据」，不如思考如何将「开放」的特性或者说准则，贯穿式地应用于不同模式的数据要素流通**，无论是真正的免费的开放数据，还是基于合作条约的数据交换，又或是基于价值交换的数据交易，“开放”都应该有其必要的意义，从而去确保数据流通的公平、数据隐私的保护、甚至于算法的透明无偏见。
**重新认知「开放」，理解其对于数据治理，乃至于数字治理的意义，极为重要。**
## **02 范式变化一：面向治理透明而非政府透明的「开放」**
重新认知「开放」，首要的一个范式变化是「开放」的目标转移。
从「开放数据」的原始定义而言，其是一个强政治概念，诞生的基础即是民众需要透明开放的政府，从而基于信息公开的脉络去要求政府数据乃至公共数据应当以标准的开放格式和开放授权方式向民众免费提供。**其核心解决的是一个「Access」(访问获取）的问题，优化的是政府数据和信息的发布范式**。
而回应「开放」范式的变化，当前我们面对的不再是「政府透明」。「算法」、「大平台公司」不断在和「政府」博弈变成我们日常生活的「新主宰」（政府不再是单一的权威），而针对他们的透明化，也即针对「治理」（这一行为）的透明化才是这个时代最为关键需要去解决的。
而「多元治理」的基础就是信息差的消弭，而这就需要更为「开放」的信息流通和数据要素流通，**其最终回应的是一个「Trust」（信任问题），我们终极需要优化的是公私多元治理模式下信息流的治理范式**。
## **03 范式变化 二：聚焦数据治理生命周期而非数据产品的「开放」**
既然「开放」的目标变化了，「开放」所关注的对象也随之变化。我们上面聊到，开放政府数据去优化的是政府如何发布数据，因此「开放」是通过「开放格式」、「开放授权」、「免费」这一系列属性要求而具象化的。
而当我们需要响应的不再仅仅是「政府透明」而是「治理透明」时，**我们对开放的要求也自然需要去针对「数据治理」的「过程」而不再是单纯「数据」（作为产出物）本身**。这也就意味着「开放」需要通过「开放标准」（数据标准的开放性）、「开放系统」（数据存储、利用的技术体系和架构体系的开放性）、「开放社群」（数据治理的参与群体和决策机制的开放性）去进一步具象化。
而这一范式变化所带来的是我们对「开放与否差异性」的理解的变化，**数据本身的开放（即产出物的开放性）与否所带来的差别在于「数据是否可用和好用」，而数据治理的开放（即过程的开放性）与否所带来的的差别在于「数据利益相关者对于整个治理体系的可信与否」**。
## **04 范式变化三：适应垂直领域需求目标驱动的「开放」**
最后一点，自然是路径的范式变化。过去 10 年，开放数据的推动一般局限在政府数据上，且作为一个泛式概念，针对政府整体相对「粗暴而理想化」地推动落地。而如今，**更为聚焦垂直领域板块，讲究利益驱动模式的「开放」路径是我们更为追求的。**
事实上，18年国际开放数据大会上就试图讨论开放数据是否应该目标驱动，而 19 年国际开放数据宪章也将其年度战略定义为「Open With Purpose」，这都很好说明我们不再追求盲目开放，而是要将所期望达成的「目标」联动「开放」这一方法。
而「目标」是与「领域/行业」直接关联的。在医疗领域，个人数据的极度敏感和数据共享流通间有着难以调和的矛盾，在这一领域中，我们谈论「开放」和在交通领域讨论例如实时客流数据的「开放」，绝不应该是一致的含义。也因此，**「开放」的定义应当是跟随「领域/行业」变化的，其针对不同垂直领域行业的数据治理带来不同类型、不同模式的「开放」要求，从而能够使得「开放」不再是飘在空中的口号，而是能够针对领域行业落地的具象化的要求**。
# 国际数据信托工作组（DTEG）正式成立！ 开放数据中国受邀加入
*题图来源开放数据研究院，遵循 CC-BY-SA 4.0*
由万维网之父Tim Berners-Lee 所领导组建的**英国开放数据研究院（Open Data Institute）于今日正式组建成立国际数据信托工作组（Data Trust Working Group）**，邀请全球专家和专业机构共同探寻开放、透明、可信的数据流通治理模式，在数据的安全流通和有效应用间取得平衡。
在2018年11月的ODI 峰会上，英国政府正式宣布由英国开放数据研究院领衔，会同英国人工智能办公室，**共同完成2个「数据信托」——即透过独立第三方实现数据治理管护（类似资产信托）——的试点建立**，在最大程度实现数据流通的同时，保持人们对数据流通的信赖。
「数据信托工作组」将在接下来的3个月中，针对数据信托模式，开展5次全球电话会议讨论，结合英国本地试点与全球经验，对数据信托的定义、治理架构、运营模式、效果评价、监管方式等作出全方位的探索和研究，预期于今年4月完成第一阶段的试点产出。
*开放数据中国基于SODA所提出的“数据、问题、应用”*
*数据开放流通-应用三角模型*
**「开放数据中国」此次作为中国区唯一代表受邀加入工作组，将与英国开放数据研究院和全球同行共同探索数据信托模式，并贡献中国经验**。在过去的5年里，「开放数据中国」持续倡导中国公共数据的开放流通和应用，与复旦大学数字与移动治理实验室共同完成了开放数据评估项目[「中国开放数据探显镜」](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzQxMDIzOA==\&mid=208160061\&idx=1\&sn=5d1e5119370decb09e711ecade27ff1e\&scene=21#wechat_redirect)；策划并支撑运营了中国第一个开放数据赛事[SODA](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5NjE1ODU1MQ==\&mid=208970108\&idx=1\&sn=109d924fc83c37ecf1c538e7181e5a2f\&scene=21#wechat_redirect)，并通过SODA试验了以赛事为平台的数据开放流通和创新模式；18年，随着上海推出《一网通办和公共数据管理办法》，开放数据中国进一步参与到了公共数据系统治理和开放的立法讨论中，向上海市法制办与经信委提交了公共意见征求的[反馈意见稿](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzQxMDIzOA==\&mid=2650658644\&idx=1\&sn=f5bdcce4ae8373677e17b6509b1684ae\&chksm=87060485b0718d93879226b4beeb1af27b1658ff5a3becb073a9ad338565b5152f13291d142d\&scene=21#wechat_redirect)，**指出符合中国国情的公共数据开放原则「公平透明、动态渐进」：即循序渐进推动并建立开放机制，并通过公平透明的方式实现第三方监管和透明流动**。
在接下来的几个月里，「开放数据中国」将持续跟踪输出「数据信托工作组」的相关工作进展和经验，并针对中国公共数据治理和开放提出新的倡导和建设思路。「开放数据中国」同时也欢迎国内高校、企业等涉足数据开放流通议题的同行共同参与交流讨论，有意者欢迎留言或联系 。
# 「公平透明、动态渐进」——建言《上海市公共数据和一网通办管理办法草案》
8月31日，上海市人民政府正式发布了《上海市公共数据和一网通办管理办法》（草案），面向全社会征集反馈意见。开放数据中国针对其中「数据开放」相关的条款，提出以下建议：
## **1. 关于数据开放的定义**
**修改（新增）：**建议于办法草案「第三条（定义）」处增补数据开放的定义，文本建议为：
**「第三条（定义）**
**…**
**本办法所指数据开放指的是公共管理和服务机构向自然人、法人和非法人组织提供数据资源或数据服务以满足加工利用需要的行为。」**
**观点：**根据国际通行的一般定义，「数据开放」指的是向自然人、法人及其他组织无歧视性提供免费、可机读的、可自由利用与传播的原始数据的行为。从政府角度来说，数据开放一般指的是政府数据开放。
针对办法草案，数据开放的范畴，显然已不局限于传统的政府或政务数据的开放，而是扩展至「公共数据」的范畴，且根据「第九章 附则」适用于提供公共服务的公用事业运营单位（含企业）和其他财政款项支撑的机构。在此基础上，我们所需考量的是国际通行的「数据开放」定义是否适用于中国现有的经济、社会、法律环境，是否适用于公共数据的各责任主体、以及是否符合中国社会对「数据开放」的现有认知。
事实上，国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》，以及国家网信办、发改委和工信部联合印发的《公共信息资源开放试点工作方案》都未对「数据开放」做明确的定义，但在地方层面，部分城市在出台相关规定时对此做了定义，例如《贵阳市政府数据共享开放条例》的「第二条」指出「本条例所称政府数据开放，是指行政机关面向公民、法人和其他组织提供政府数据的行为。」，又例如《银川市城市数据共享开放管理办法》中「第二条」指出「本办法所称数据开放，是指政府部门、事业单位、国有企业等机构向公民、法人和其他组织提供数据的行为，……」。显然，从地方政府视角，对数据开放的认知是广义的。
进一步，考虑到公共数据范畴下，数据开放责任单位的性质多样化，并不局限在政府机构，因而数据开放的激励机制、成本负担方式、收益方式都需重新探索，由此无法轻易采用国际定义的免费、无限制授权、原始数据的特性去界定办法草案中的「数据开放」。同时，考虑到中国国情下，公共数据开放的目的有别于西方国家主要推动政府透明监管的诉求，因此我们建议办法草案采用类似贵阳、银川对「数据开放」的泛化定义，从而便于概念的落地与后续执行。
而针对贵阳、银川等地的数据开放定义，我们建议对其做必要的改动。其一是，将其中「提供数据」这一行为的目的明确，强调「为了满足第三方加工利用需要」，而不是简单的「满足第三方获取信息」。从而将提供封装数据的信息化应用（例如信用中国提供的查询系统，实质封装了信用数据，也可被理解为「提供数据」）方式排除在「数据开放」之外，避免使用者需要通过爬虫、轮询查询等方式间接透过信息化应用才能获取数据资源用于加工利用。其二是，考虑到实际数据利用场景中，数据的使用者并非是必须访问到最原始的数据，在一些情况下数据的抽象模型或计算结果作为一种数据服务即可满足使用者的诉求。例如，运营商的基站定位数据，原始数据规模大、复杂性高，从提供数据资源角度而言，传输和计算处理难度都较高。而在区域客流预测场景中，数据利用者往往需要的实际是宏观的、抽象至特定网格大小、特定时间窗口范围的计算结果数据，因此如果责任单位能够提供数据模型/抽象数据即可满足需要，并能服务化提供的话，也应当视作是满足使用者加工利用需要的一种可接受的「数据开放」行为。
## **2. 关于数据开放的要求**
**原文：**办法草案中「第三十五条（数据开放要求）」指出「市经济信息化部门应当以需求为导向，遵循统一标准、便捷高效、安全可控的原则，有序推进面向自然人、法人和非法人组织的公共数据以可机读标准格式开放。」
**修改（补充、修正）：**建议「第三十五条」相应文本修改为：
**「第三十五条 （数据开放要求）**
**市经济信息化部门应当以问题和需求为导向，遵循统一标准、动态渐进、便捷高效、安全可控、公平透明的原则，有序推进面向自然人、法人和非法人组织的公共数据以可机读方式开放。」**
**观点：**
* **增加「问题导向」：**
对于需求为导向，推进公共数据开放，我们持以赞同的态度，但除响应式的需求导向之外，我们建议增加主动引导式的「问题导向」，两者可形成互补。
事实上，「国际开放数据宪章」（opendatacharter.net）在2018年的年度战略中指出全球数据开放逐步进入瓶颈期，没有目的地开放各类数据对于进一步解决社会问题和刺激数据利用均无价值，因此应当「以问题为导向驱动数据开放(Publishing with Purpose)」。
问题导向，意味着鼓励管理公共数据的责任单位更为主动地思考数据的应用场景，并通过构建场景，策略性地批量、有关联得协调自身的以及相关的公共数据共同开放。
同时，问题导向也意味着鼓励责任单位能够思考如何通过开放与「问题」相关的数据，引入外部的创新力量，协同解决问题。特别地，当「问题」和「需求」两者相互有碰撞契合时，也能收获最佳的「数据开放」的效益。例如，在上海市经信委所主办的上海市开放数据创新应用大赛（SODA）（2017赛事）中，上海市工商局围绕如何精细化治理消费者投诉热线开放了12345热线电话数据供赛事使用，而有需求此数据的外部创新团队就能围绕工商局抛出的问题进行解答，从而产出有助于政府应用大数据和人工智能精细化治理的应用。
* **增加「动态渐进」的原则：**
我们认为公共数据开放的开放方式是可以随着发展环境的变化而动态调整的，并始终以国际通行的、标准的「数据开放」为终极目标，渐进趋向于它。
对于公共数据开放的责任单位而言，外部因素例如数据所有权的界定不清、隐私保护政策不明等、内部因素例如领导决策体系的变化、成本收益机制的调整等都将影响其如何确定何种数据资源可以通过何种方式对外提供。因此，一个机构可以选择在一开始通过物理沙箱形式（即建设安全计算环境，邀请数据利用者驻场通过指定计算设备利用数据）对外提供数据，而当各种环境因素有所变化，且其对数据利用者使用需求有更多了解后，其可以考虑将部分数据资源建设为数据服务，以数据接口方式对外提供数据。而这就是一种动态渐进的调整过程。
我们建议，在实际开展工作中，应当能够结合第三方对公共数据开放评估的工作，推进并鼓励责任单位能够定期重新检视其公共数据开放的方法，在条件成熟情况下，对数据开放的方法做必要的动态调整。
* **增加「公平透明」的原则：**
结合上述「关于数据开放的定义」的观点内容，当「数据开放」作为一个泛化的概念时，数据开放的行为扩展为了可囊括限定条件、限定对象、收取费用等不同流通特性组合的对外流通行为，一方面泛化的数据开放有利于概念的快速落地、降低难度并基于现有数据流通基础有序推进开放、加速释放数据红利，但另一方面，其也可能在发展过程中，滋生出「垄断式数据提供」、「权力寻租」等隐患，因此我们建议管理办法中，应当对此予以防范。
我们建议的方法是，增加「公平透明」的原则。「公平透明」既符合《上海市大数据发展实施意见》中「推动政府数据稳妥有序开放和社会数据公开透明流通」的相关原则要求，也符合数字经济发展下，数据作为新型生产要素（公共数据作为公共资源），其流通应当符合公平、透明市场规则的大原则的要求。（我们认为《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》、《关于推进公共资源配置领域政府信息公开的意见》中关于建立公平、透明市场规则的改革要求对于数据流通/开放问题具有一定的指导和参考价值）。而所谓「公平透明」，我们认为，其概括性地涵盖了三点内容：
1） 无歧视性：对于任何有条件开放的数据，如果一项数据面向任意机构或个人予以开放，则其应当对任何符合相应条件的机构和个人开放。
2） 条件公平性：对于有条件开放的数据，在设定其相应的申请资格、费用框架等「条件」时，应当充分考虑市场公平性，面对不同的使用对象、使用目的，设定符合实际的、公平的、分层级的「条件」。
3） 流通透明性：任何有条件或无条件开放的数据，都应当公开列入公共数据开放清单，并对社会公布。特别地，对于有条件开放的数据，应当建立数据开放主动披露机制，对于每一项数据有条件开放给谁，如何开放做公开的记录和发布。（注：关于披露机制我们将在后文详细说明）
* **修正「可机读标准格式」用语**
原文中「可机读标准格式」的说法通常适用于数据以「文件」形式提供下载或物理拷贝流通的情况。考虑到各种数据开放情况下，数据可以通过接口（无论是数据序列化后返回数据内容的接口或是数据模型化后返回计算结果的接口）开放，将其准确表述为「可机读方式」更贴近实际用语习惯。
另一方面，「可机读方式」也可同时隐性包含对数据元数据、数据接口文档等数据相关上下文内容应当尽可能以可机读格式发布的要求，使得相关条款在未来有一定解释和实践上的扩展性。
## **3. 关于数据开放的分类界定**
**原文：**第三十六条（数据分类开放）「公共数据资源目录中的数据按照开放属性分为无条件开放类、有条件开放类和非开放类。涉及商业秘密或者个人隐私，以及法律法规规定不得开放的，列入非开放类；对数据安全和处理能力要求较高、实时性强或者需持续获取的公共数据，列入有条件开放类；其他数据列入无条件开放类。
对无条件开放类的公共数据，公共管理和服务机构应当通过开放子平台主动向社会开放。
对有条件开放类的公共数据，公共管理和服务机构对数据请求进行审核后，通过开放子平台以接口等方式开放。」
**修改（修正、删除、增补）：**建议第三十六条修改如下
**「第三十六条（数据分类开放）**
**公共数据资源目录中的数据按照开放属性分为开放类和非开放类。涉及商业秘密或者个人隐私且经过脱敏加工无法满足外部加工利用需要的，以及法律法规规定不得开放的，应当列入非开放类；其他数据列入开放类。**
**开放类的公共数据资源，按照开放方式分为有条件开放和无条件开放。公共管理和服务机构需要设定「审核」流程提供的数据资源，归为有条件开放；无需「审核」流程即可提供的数据资源，归为无条件开放。**
**……**
**对有条件开放的公共数据，公共管理和服务机构对数据请求审核后，通过开放子平台以接口等方式开放。」**
**观点：**
* **区分「数据开放属性分类」与「数据开放方式分类」：**
我们认为，目前第三十六条混淆了「开放属性分类」和「开放方式分类」两个概念。
所谓「开放属性分类」，我们理解的是根据数据自身的内容特性，关于「是否能开放」而形成的分类：即「开放类」和「非开放类」。开放类的数据未必以其原始数据形式开放给社会使用，其应当包括原始数据以及基于原始数据抽象、计算得到的加工数据。即「开放类」的公共数据资源，在「数据开放清单」中应当能够一对多映射多个加工数据或一对一映射原始数据。（可参考案例是前述关于「数据开放定义」中提及的运营商对基站定位数据的对外供给规则处理。我们在数据开放清单的修改中将展开论述公共数据资源目录和数据开放清单间的映射方式。）
所谓「开放方式分类」，应当是对「数据如何开放」做出的界定。其应当是针对「开放类」的数据，按照实际情况，确定「是否要加予条件」，形成「有条件」和「无条件」两类。结合上述「动态渐进」原则，数据资源的开放方式分类是可动态调整的，而非确定后即固定不变的。
* **调整「非开放类」定义：**
我们建议，对于涉及商业秘密或者个人隐私的数据，不应该一刀切的将涉及商业秘密或者个人隐私的数据全部纳入非开放类，而应当要求责任单位必须首先尝试采用脱敏、抽象等方式对数据予以加工，在检验「加工后的数据」是否能满足外部加工利用需要的基础上，才确定数据是否归入非开放类。当且仅当一项数据资源，在脱敏抽象后，实际无法满足进一步加工利用需求的情况下，其才应当被归类为「非开放类」。
* **调整「有条件开放」和「无条件开放」的定义：**
数据有条件、无条件开放的分类决策应当是责任单位结合实际情况和需要，自由做出的数据对外提供时是否需要「审核」的选择。
虽然「数据安全和处理能力要求较高、实时性强或者需持续获取」是影响决策的一类因素，但其与「是否需审核」（即「有条件」）之间不构成必然的因果关系。责任单位应有权利自由选择「无条件」开放此类数据（即使大多数情况下，的确因为成本等原因会更偏向选择「有条件」，但无法排除「无条件」提供的可能），管理办法不应当人为设定「如果…就…」的单一选择去限制责任单位的决定。
因此我们建议定义仅仅对「有条件」和「无条件」需要「审核」与否做出界定，而不对「审核」与否背后的决策原因做出过多细分的描述，给与责任单位充分的自由，和动态渐进调整的空间。
* **去除「以接口等方式开放」的表述：**
针对「有条件开放」的公共数据，原文中特别指出了其「通过开放子平台以接口等方式开放」。我们认为这里与「无条件开放」的「主动向社会开放」相比，特殊的指出「接口等方式」是没有必要的。因为无论是「有条件」还是「无条件」，其与责任单位选择「以文件下载」、「以接口提供」、「以沙箱提供」等具体提供数据的形式是无关的，两者并无关联关系，因此不应当特殊地在「有条件」分类下特别指出「接口等方式」，容易对责任单位形成误导。（或者如保留「以接口等方式」，则其前应当加上「优先」）
## **4. 关于数据开放的清单**
**原文：**第三十七条（数据开放清单）「公共管理和服务机构应当按照国家及地方相关标准，根据公共数据资源目录制定本机构数据开放清单，向社会公布，并动态更新。通过共享、购买、协商等方式获取的数据不纳入本机构数据开放清单。」
**修改（增补）：**我们建议对第三十七条做如下修改
**「第三十七条（数据开放清单）**
**公共管理和服务机构应当按照国家及地方相关标准，根据公共数据资源目录制定本机构数据开放清单，以可机读方式通过开放子平台向社会公布，动态更新并保留历史记录。通过共享、购买、协商等方式获取的数据不纳入本机构数据开放清单。**
**公共管理和服务机构应当在数据开放清单基础上，结合实际情况，制定年度开放计划并向社会公布。」**
**观点：**
**1）梳理「公共数据资源目录」、「数据开放清单」、「年度开放计划」间的关系**
我们认为公共数据的责任单位根据自身的信息系统建设，可以梳理出「公共数据资源目录」，其记录的应当是责任单位原始的、未经加工整合的数据资源，并在梳理时确定其开放属性（即开放与否：开放类 v.s. 非开放类）。
针对公共数据资源目录中的「开放类」数据资源，责任单位应当根据实际情况，梳理数据开放清单。「开放清单」中的每项记录可称为「数据开放产品」，其包括数据资源和数据服务，并和公共数据资源目录中的数据资源一对一或多对一映射：对于直接原始可开放的数据（包括通过删除特定记录、字段方式等的脱敏原始数据），其应当可以一对一映射入开放清单。而对于需经过抽象、计算后仅能开放加工后数据的，则可能一对一或一对多（即可能数据按需求分级抽象）映射入开放清单。开放清单中的「数据开放产品」应当映射覆盖责任单位公共数据资源目录中「开放类」的所有数据资源，无论其对应的「数据开放产品」在现阶段是否实质性已经完成准备、具备对外服务提供的基础。数据开放清单可通过设置「开放状态」（例如计划中、已开放、未开放等）、「开放日期」等字段，记录下对应「数据开放产品」的当前状态，并按照工作节奏更新开放清单、对外发布，使得数据利用者始终能够通过开放子平台查询到相应「数据开放产品」，对于「已开放」的可直接获取或申请，对于「计划中」或「未开放」的可以进一步通过交流、沟通、反馈等方式提出「需求」，加速开放。
而「年度计划」应当是责任单位根据实际情况，列举出的「开放清单」中本年度将从「未开放」状态转入「已开放」状态的「数据开放产品」。相应的，「开放清单」中应将纳入年度计划的这部分「数据开放产品」状态更新为「计划中」，直至完成上线后再更新为「已开放」。
**2）明确「数据开放清单」的公布和更新机制**
我们建议，数据开放清单作为责任单位目前以及将来将会对外提供的数据开放产品的完整目录，应当通过开放子平台，以可机读方式，对社会公布。
并且根据上述1）点的论述，其更新过程应当能够保留修改记录，以便必要的回溯和第三方评价。
## **5. 关于数据开放的信息披露机制**
**修改（增加）：**建议在第三十八条 （开放数据利用）前增补一条关于信息披露的条款
**「第三十八条 （开放情况披露）**
**公共管理和服务机构应当主动、及时、持续地通过开放子平台以可机读方式披露每一次数据开放行为，内容至少应包含相应的数据名称、数据内容、数据开放对象、数据使用类型、数据授权方式、数据收费方式、开放日期等。」**
**观点：**基于前述「数据开放的要求」所讨论的「公平透明」的原则，我们建议在管理办法中加入相应条款，明确建立数据开放行为（特别是「有条件开放」）的主动信息披露机制，但具体的操作细则可以在未来逐步完善并设置在管理细则中。
要求责任单位主动披露每一次数据开放的行为，有着以下益处：
a. 有利于提升数据利用者，尤其是企业，对公共数据开放工作的了解和信任
b. 有助于社会各界对公共数据开放工作的监督，确保市场公平性和数据开放的无歧视性
c. 支撑第三方评估、数据开放应用成果追踪等工作
d. 有益于培育数据应用者标注公共数据来源（即「数据引用」）的数据文化
e. 提升数据利用的透明度、可追溯性、可监管性（尤其是 AI 算法应用、个人数据应用等）
我们在建议此信息披露机制时，参考了英国学者Tim Davies 等草拟的《数据共享信息披露标准（草案）》，并建议针对数据开放行为，可要求主动披露以下信息：
* 数据开放申请编号
* 数据名称
* 数据资源编号（开放子平台分配）
* 所开放数据资源详情
* 管理部门
* 开放对象类型（科研高校、企业等）
* 开放对象名称
* 应用目的类型（学术研究、产品应用等）
* 开放授权协议（附参考副本链接）
* 开放形式（物理拷贝、沙箱使用、API等）
* 申请日期
* 核准日期
* 开始开放日期
* 终止开放日期
而针对信息披露的渠道，我们建议，在开放子平台对应的数据资源页面上，应当设置有相应的数据开放信息披露板块，提供披露数据的直接预览，并提供披露数据的直接下载或接口访问。
**目前国际开放数据运动正面临理论和实践的重构和战略重定位，而中国环境下，「公共数据开放」究竟该如何定位、如何构架体系，如何区别于欧美的方式但又能够与其有所包容接轨，则是一个全新的问题。上述针对上海公共数据管理办法的建议尚有不成熟之处，仅是一个阶段的思考产出，**因此我们欢迎各界同仁留言或来信: 同我们深入探讨「公共数据开放」理论与实践体系的重构问题。
# 盘点2018年「中国开放数据」的那些事
2018年中国数据开放的进程往前迈了一大步，无论是国家层级还是地方层级，均有了长足的进步，值此年底之际，我们一起来系统回顾18年值得说道的那些「开放数据」大事。
## **5省市试点公共信息资源开放**
2018年1月，中央网信办、发展改革委、工业和信息化部联合印发《公共信息资源开放试点工作方案》，确定在北京、上海、浙江、福建、贵州5省份开展公共信息资源开放试点。
《方案》要求，针对当前开放工作中平台缺乏统一、数据缺乏应用、管理缺乏规范、安全缺乏保障等主要难点，在建立统一开放平台、明确开放范围、提高数据质量、促进数据利用、建立完善制度规范和加强安全保障6方面开展试点，探索形成可复制的经验，逐步在全国范围加以推广。
## **国内首个地级市一体化平台——贵阳**
贵阳市于2018年4月正式上线了3.0版本的政府数据开放平台，其是国内首个市、区两级政府一体化数据开放平台，在国内率先提供网页智能引导机器人、固定链接（RDF）、全量目录下载、自定义场景等功能。
## **科学数据共享开放成为新常态**
2018年4月，国务院办公厅正式印发《科学数据管理办法》，明确提出了科学数据将以“开放为常态，不开放为例外”为原则，促进共享开放，要求管理部门应编订数据开放资源目录，原则上对公益性事业及公益性科学研究无偿提供，确需收费的应按照非营利原则；对于因经营性活动需要使用科学数据的通过协商约定。
## **中国开放数林指数（2018）发布**
在2018贵阳数博会上，复旦大学联合提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室、国家信息中心数字中国研究院，发布了《2018中国地方政府数据开放报告》暨“中国开放数林”指数。上海市和贵阳市分别在省级和地市级（含副省级）指数排名中名列第一。
\
**上海市公共数据管理办法出台**
-----------------
2018年9月26日，上海市政府常务会议通过了《上海市公共数据和一网通办管理办法》。这是国内首个明确界定公共数据：包含政府数据及提供城市公共服务机构的数据的管理办法，并针对公共数据全生命周期，聚焦集中统一管理，对数据采集、整合、共享、开放、应用、安全等作出全面规范。办法提出了不开放、有条件开放和无条件开放三类开放分类，并要求各公共数据的管理机构对数据予以编目，制定开放清单。
\
**开放数据晴雨表领袖版发布**
----------------
2018年9月，万维网基金会发布了《开放数据晴雨表（领袖版）》，该版评估报告针对 G20国家予以开放数据准备度、开放度以及影响力的评估。中国处于第三梯队（发展阶段），但与2013年首版评测已上涨15分，增长幅度位列第三梯队的第二名，证明中国整体开放数据的发展取得了可观的进步和成绩。
\
**国际企业家呼吁更多数据的开放**
------------------
2018年10月28日，上海市召开上海市长国际企业家咨询会议，ENGIE集团荣誉主席热拉尔·梅斯特雷在会上建议，建立一个向所有人开放的数据系统，将非秘密的政府数据以一种通用格式让所有公众可以方便地使用。开放数据格式，可以让政府的信息能够被分析、重新组合，并且以一种新的方式进行展示。如果上海建立起开放数据政策，加速开放数据，将有助于企业界更快速地运用大数据。
## **公共数据开放立法启动**
2018年12月11日下午，《上海市公共数据开放管理办法》立法工作启动会举行。该办法将于2019年6月底前正式发布，按照“国内领先、国际一流”的标准，成为全国数据开放立法的“上海样板”，使开放数据成为上海扩大开放的一张新名片。
\
**微观统计数据首度开放**
--------------
2018年12月17日，国家统计局揭牌微观数据实验室，首度开放包括第三次全国经济普查、第六次全国人口普查、第三次全国农业普查、2015年1%人口抽样调查、住户收支调查、规模以上工业企业财务状况年度调查等六大类微观数据。通过微观数据实验室渠道，这些数据将面向列入/申请加入白名单的高校及科研机构予以开放使用权限。
\
**商标数据库开放**
-----------
2018年12月26日，国家商标局正式开放上表数据库，任何中国商标网的正式注册用户均可免费下载获取约3500万件商标的基本信息。
2019，让我们期待更开放的数据环境！
# \[声音] 上海开放数据进行时
## 编者按
本文为社创客记者杨书源对开放数据中国联合创始人高丰的采访稿，分享目前上海开放数据的发展和SODA创新平台的建设工作。
## 正文
“开放数据最重要的效能，是将这些关乎公共利益的数据开放给民众，让创业者能免费利用，创造新的价值，最终使民众得利。”30 岁的英国南安普顿大学计算机博士高丰毕业后便致力于此，“我们说开放数据，指的是任何人可以自由的获取、使用、分享的数据。”
就像一瓶被打开了盖子的苏打水，释放出这个城市开放数据的能量。六月初的上海，迎来了为期一周的 SODA 开放数据周，政府、企业、民间团体、社会组织、高校参与其中，各股力量融合交汇的场景也正是上海这座引领潮流的城市，在开放数据运作模式上的一个“浓缩印象”。
### **一个城市就是一个开放数据有机体**
高丰一直喜欢跨界做一些有趣的事。他偏向人机交互、设计新交互系统的方向，后来转向公共政策领域，跨界进入开放数据行业。
英国南安普顿大学是英国开放数据的发源地之一，因此高丰很早就认识到开放数据的价值和意义。2012 年留学期间，他发现用Google 搜寻“开放数据”时，几乎找不到任何简体中文信息，只有通过繁体中文才能找到。
回国后，他开始倡导、推广、支持开放数据。他形容自己好像是一个孤独的数据旅者，几乎无法找到一个合适的工作单位开展开放数据的计划。2014 年 2 月，高丰与伙伴联合发起“开放数据中国”，希望能打造一个中国开放数据生态圈。
作为推动者和先行者，高丰已经看到了中国开放数据的春天。2015 年，国家在《大数据行动纲要》中，明确支持开放数据发展。之后各地方政府开始更为积极的响应。而且政府开放数据后，能和民众建立新的协作共创模式，更好地解决公共服务问题。
说起上海的大数据布局，高丰介绍，目前上海建设有两个大数据基地，同时也成立了上海数据交易中心，又支持了上海大数据联盟的组建，并正在规划产业基金和研究中心。
### **上海开放数据是如何布局的？**
高丰画了一张图，示意几个部门的分工：上海数据交易中心是本市数据资源的集散地，在交易中心进行交换的数据将包括多种信息来源，发挥汇聚数据，推进数据流通的作用。而大数据联盟更像是一个行业协会，是各个参与到大数据发展中的企业的联盟，可以发挥聚人的优势。
至于 SODA 大赛，更像是一个跨界的组织，具有政府、高校、民间以及企业力量的集合，比如在 SODA 的组委会中，上海市经济和信息化委员会、中国工业设计研究院、开放数据中国以及复旦大学数字和移动治理实验室、上海交通大学网络信息中心等不同背景的机构的身影都在其中。SODA 与交易中心和大数据联盟形成互相支撑。
郑磊是复旦大学数字和移动治理实验室的主持人，也是上海开放数据在学界的重要的“智囊团”之一。他认为 SODA 是上海开放数据布局的一个重要实验场，自下而上形成推力、由外向内形成拉力，构造数据提供方（政府）和数据使用方（一般社会成员）的连接点。
在欧美国家，开放数据在最开始的时候，都是由国家层面开始推动的，这和中国的做法很不同。中国的开放数据是由城市开始进行试验的。但是这可能更加有效。郑磊曾经分析过上海数据开放的独特性所在，“看重地方开放数据的价值，这是一条对的路子。有了地方政府作为主体探索数据开放经验的灵活需求，才会有这样的大赛，以大赛带动数据开放的尝试。”
2015 年，由上海市经信委和交通委联合主办推出了第一届SODA大赛，这是全国有史以来政府第一次面向公众提供包括出租车、公共汽车等在内的原始城市交通数据。大赛吸引了将近 5000 人参赛，输送了 500 多个优秀的解决方案。据高丰介绍，2016年SODA大赛将会聚焦城市安全主题，首次开放食品安全、交通安全、社会治安、环境治理、生产安全等多个方面的政府数据，SODA 将进一步推动众包式创新的智慧城市建设进程，并且为未来的数据开放提供准备。
### **政府：做个牵线搭桥的“媒”**
2012 年，上海成为了全国第一个以省级政府为主体向社会公众数据开放的城市。在采访中，高丰多次强调一个事实：从上海的整体布局而言，上海市政府对于“开放数据”的理解和实践在国内的各个城市中都是比较超前的。
根据上海经信委裘薇副处长介绍：2014 年，已经有 46 个市级政府部门在开展政府数据的开放工作，可以说开放数据覆盖了全市各个部门的主要的业务领域，在数据服务网（[www.datashanghai.gov.cn）上就可以看到12个主题的数据开放，其中包括经济建设、环境资源、教育科技、道路交通等，公众可以免费下载。同时政府也在进一步优化已经开放的这些数据的服务质量，提升数据的利用价值。](http://www.datashanghai.gov.cn）上就可以看到12个主题的数据开放，其中包括经济建设、环境资源、教育科技、道路交通等，公众可以免费下载。同时政府也在进一步优化已经开放的这些数据的服务质量，提升数据的利用价值。)
除了这一部分完全公开的政府数据以外，还有一部分数据可能有一定敏感度，比如含有个人信息，目前还不适合立刻向全社会开放，但是又有一定开放的价值，这就需要研判如何具体去对数据做预处理，探索开放路径，所以政府将这部分数据提供给 SODA 大赛，使用目的仅仅限于SODA 大赛，从而通过大赛这样一个可控的“实验室”来对这部份数据的开放方式和数据价值进行探索。
如果一类数据具备极大的社会价值，通过 SODA 大赛已经能够看到落地的成效，而其流通的成本和安全都不成问题，那么SODA 就可以帮助数据提供单位去建立长期完全开放的策略。而如果一类数据通过大赛的测试发现其虽有高价值，但可能需要限定流通对象，那么 SODA 则可以为数据提供单位来建立一套基于数据的决策模型，研判应该面向哪类人群进行定向的共享，从而发挥数据价值。
### **开放：一个考究层次的“局”**
去年，上海市经信委委托了复旦大学的郑磊教授制定了上海市未来三年开放数据的总体规划（2016-2018），2016 年，是郑磊所做的上海市未来三年开放数据的总体规划的第一年，说起上海目前的数据开放现状，他坦言：“在全国，上海算是经验最领先的城市了。但是，目前上海市政府开放数据的总量、价值、动态性、可机读性、平台下载的便利性提升的空间还有很多，一切都只是个开始。”
按照郑磊的说法，等到这个三年规划结束的时候，开放数据的数据集数量将翻一番，当然，数据质量也会大幅提升。
**记者**：至今中国从未明确界定开放数据的概念，地方政府只能通过字面猜测其含义，因此政府在数据开放中需要注意哪些问题？
**高丰**：一旦政府只将原有的封闭数据交给一家公司，让其研发产品服务大众，就无法形成行业良性竞争。
一个典型的开放案例是，伦敦交通局在开放了交通部门数据后，市场上出现了将近 500 个 app。也就是说，当所有开发者信息对称，才能通过创意和用户体验进行竞争，而不是市场只有一个 app，大众不得不选择它。
但若政府过于激进，将不该公开的信息公开，比如病人的电子病历数据，这就是侵犯了个人隐私。中国在开放数据行业急需做出明确规定，注明地方政府哪些具体的行业领域数据，是可以也应该公开的。
此外现在政府 87%开放的数据是静态的，需要一年以上才进行更新，这显然对开发者而言没有吸引力。而在 SODA 大赛上，首次提供了强生出租车公司利用传感器显示的车内空载情况，每五秒更新一次，即时动态数据带来更多商机，吸引了大批参赛者。其实创业者对于动态数据的需求远高于静态数据。这也使得上海在去年的政府计划中提到，要将动态数据提升到开放数据的 30%。
**记者**：对于政府现在无偿提供的大赛数据，经过参赛团队的设计，如果其产品除了具有除公共价值以外也会在未来产生商业价值，那么所获得的利益将如何分配？
**高丰**：SODA 的规则是谁做出了这个产品，谁就拥有这个产品100% 的产权和收益。比如我们去年的参赛团队中就已经有两个团队获得了人民币千万级的风险投资，而在这个过程中SODA 本身乃至政府并不直接从中获益。而间接来看，这些靠着“开放数据”能够成长起来的企业，是市场上最为鲜活的案例，能够有效促进开放数据生态的发展，而这一生态的发展，则是 SODA 和政府最希望看到的。
特约记者 | 杨书源
感谢澎湃新闻实习生俞雅芸对本文的贡献
# 预告 | 开放数据创新营
开放数据创新营是[上海开放数据周](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzQxMDIzOA==\&mid=2650658607\&idx=1\&sn=7236732c328487adad2d0de14afef812\&scene=21#wechat_redirect)（还不知道是什么？你已经out了！回复“开放数据周”了解详情）的重要组成部分，其重点面向公众，旨在建设公众数据素养并传播开放数据理念。此次开放数据创新营汇聚了同济大学DESIS实验室、开放数据中国、城市数据团、美蒽朗、上海图书馆、AECOM、上海青悦、位和科技等多家机构，在两天的时间内，为大家送上数据可视化、桌游、城市设计思维、新数据环境思辨、环境数据等不同主题的工作坊内容。
**时间：2016年6月4日—2016年6月5日**
**地点：同济大学设计创意学院二期楼（上海市杨浦区阜新路281号）**
**指导单位：上海市经济和信息化委员会**
**主办单位：中国工业设计研究院（CIDI）、开放数据中国、同济大学DESIS实 验室、同济大学设计创意学院**
**内容贡献：同济大学设计创意学院**、**同济大学DESIS实 验室、美蒽朗上海青悦、位和科技、上海图书馆、城市数据团、AECOM、开放数据中国**
**开放数据创新营议程**
| **时间** | **活动** | **主办单位** |
| -------------------------------- | ------------------- | ------------ |
| **6月4日-6月5日 @同济大学设计创意学院二期楼 展览区** | | |
| 10:30 – 16:00 | 数据可视化展览 | 同济大学设计创意学院 |
| **6月4日 @同济大学设计创意学院二期楼 阁楼** | | |
| 11:00–12:30 | 数据驱动的公共服务设计：从公众视角出发 | 同济大学DESIS实验室 |
| 14:00–15:30 | 上海图书馆的人文数据开放——内容及技术 | 上海图书馆 |
| **6月4日 @同济大学设计创意学院二期楼 鱼缸** | | |
| 11:00–12:30 | 用R处理和可视化地理空间数据 | 美蒽朗 |
| 14:00–15:30 | 环境数据的地理空间分析和可视化 | 上海青悦 / 位和科技 |
| **6月5日 @同济大学设计创意学院二期楼 主舞台** | | |
| 11:00–12:30 | 新数据环境下的城市创新案例及技术手段 | 城市数据团 |
| 14:00–15:30 | 开放数据桌游 | 开放数据中国 |
| **6月4日 @同济大学设计创意学院二期楼 鱼缸** | | |
| 14:00–15:30 | 城市思维与城市创新 | AECOM |
你对哪个工作坊感兴趣呢？
想要报名开放数据创新营，请立刻点击「阅读原文」或者点击公众号菜单“开放周”-“创新营”进行报名。
在接下来的几天里，我们将推送创新营各个工作坊更具体的信息，以及来自工作坊组织者的感言，敬请期待吧！
# \[看对岸]罗佩琪：從 g0v 到 gov -- 潛入衛福部 400 天
## 编者按：
台湾的公民科技社群g0v（零时政府）在5.14-15召开了第二届峰会，此次峰会参会人数多达700人，有来自日本、西班牙、英国、美国等多国演讲者，会议主题涉及了政府创新、民主进程、NGO变革、环境、新闻等多个议题。
此篇推荐的视频是第一天闭幕主旨演讲之一，由病後人生站長罗佩琪（关于病后人生的故事请见文末政府开窍的链接）讲述她从政府外NGO进入卫福部工作后400天的工作经历，以及站在不同角度对开放政府的反思。
## 以下为g0v summit期间参会者共同线上协作的速记
2013我參加了人生第一次的黑客松，2015年從g0v進入衛福部工作，帶著g0v的眼鏡看政府工作。很多工作民眾喊了很久但政府沒有動靜，政府要面對民間訴求很難嗎？政府採購網的資料可以開放嗎??健康存摺網站不要只限IE?
在我進入政府的同時行政院國發會成立了一個平台，任何民眾都可以來提出訴求，只要募集另外5000名同意的聯署人，相關部會就必須在60天內提出回應。
第一個case是casper提出的，他希望有新的立法（關於癌症免疫細胞療法的修法法案，在２０１５年１２月底送入立法院以及加速癌症新藥修法）
10/24連署成案, 12/14正式回應
10/20 釐清訴求
11/15 背景提供
11/16-12/13 專家會議
從那刻開始，我的人生就開始了一個可怕的倒數計時。六十天，我們衛福部要怎麼面對第一個網路連署案？
我們決定不要在最後一天才丟上一些回應的文字，而是在過程當中我們做了哪些措施一一交代清楚。
（第一次的會議安排）（照片）拿著麥克風操作的是提案人，在兩小時的會議，希望可以讓提案人盡可能把他們的訴求講清楚，2hr後將他們的訴求從900字的連署內容變成17000字的詳細說明。提案人是鼻咽癌4A末期的患者，希望其他病人也可以提倡在日本已經被普遍使用的細胞療法。立法需要耗費的時間，目的為擴大台灣病友可接受細胞療法。台灣現在已經有細胞療法，但是皆以人體實驗的方式來進行，及醫師不能向病人收費，但問題是，今天醫師要幫患者做細胞治療的實驗，還需要先募款，造成醫師進行這種治療的意願很低。
將訴求重新寄回給提案人確定我們正確釐清他們的訴求。雖然還無法正式回應提案人訴求，但是可將當時已有的相關資訊提供出來。
一個月後進入惡魔的開會期，12/14提出正式回應，承諾在各種開放方式中選擇修改衛福部自己的人體試驗管理辦法--> (1) 細胞人體實驗可以開附屬條款 (2) 醫師不再需要自己募款，希望增加醫師進行的誘因，並承諾在2016一至二月發佈。
提案剛成立的第三天就已經預告我們之後的工作進度，包含修法，並在1/14順利公告。媒體上也有很多報導，但最有價值的是在過程中收到提案人寄給我們的感謝簡訊。
\*連署番外篇\*
番外篇一：「發不出去的逐字稿」>>難道是傳說中的黑箱？！（95%逐字稿內容是提案人提的，只有不超過15句是衛福部同仁的意見或詢問）
對於為何不能發佈這份逐字稿，peggy的長官說明，「今天能做出這份逐字稿是因為你有速打能力，如果以後的民眾以你的能力要求你的職位下一個接班人，我們是做不出來的。」
Consistency，任何一環節不能仰賴單一獨特的個人
開放, 還是有成本的
在V台灣每一次都有逐字稿，也都有公佈。但大家可能不知道，Ｖ台灣是唐鳳聘人（2000/hr 的速錄師）做的。他已經個人捐獻了十萬元，把這些東西帶到大家面前來。每ㄧ場會議的紀錄成本約6000-8000，所以我們一直講開放，開放其實是有成本的。成本，就會變成公部門進入的門檻。
番外篇二：某立法委員發公文說：指該法規修正程序嚴重瑕疵，希望衛福部廣辦公聽會後再修改法規。在電話中表示因為有立法委員表示關心所以會之後再放上消息。2hr後該立法委員的FB遭洗版，因群眾意見壓力該立法委員決定撤回昨日的質疑與關心，並透過其他的管道來向衛福部詢問他覺得有疑慮的地方。提案人們稱之為鄉民的勝利。
我當下第一件事情要做的，是原本我們預告十四天之後就要公布，我只好打給提案人說，因為有立委抗議，我們不會照著時程走。
電話掛掉之後，兩小時，我到了這個委員的臉書看，就變成這個樣子了。一個晚上湧進了三百篇的留言，大部分的留言都是罹癌的病友，拍下罹癌後的傷疤，放到委員上的臉書說：妳瞭解罹癌的病痛嘛？每晚一分鐘，多開一次公聽會，就有一個人離開，請不要阻擋衛福部修法的腳步。
隔天，他就撤回了這個訴求，以及召開公聽會的訴求。
這些被動員來的人，稱這件事情叫做鄉民的勝利，真的是這樣嗎？
委員說他還是會用其他的方式跟我們了解。這其實是他本來應該要做的，他從我們預告的草案條文裡發現了問題，後來其實也被我們採納。
我們是不是自認為有了五千份的連署，就有了民意，反而窄化了我們溝通的對象？
⋯⋯
最後所有元素加總起來，開放、開公聽會、開放公眾參與，這是我的信仰。但當他碰到有時效性的任務，這種拖了一天就少一條人命的任務中，如何在擴大公民參與、以及法治效力之中尋求平衡？
⋯⋯
但至少，我們可以把一個一個黑盒子盡量公開透明。但公開透明時一定會有些拉扯。從逐字稿的案例來看，發現開放本身有成本。g0v可以仰賴個人的奉獻，但進到政府，怎麼在整個過程中可被執行？
委員臉書被灌爆事件，發現⋯⋯
⋯⋯行政部門會傾向選擇最快速的解法，儘管他可能不是最完善的解法。這整件事我還是要說，我得到的阻力比我原本想像中的公務部門時，他們有太多太多願意做事的人了，只是需要帶著新想法進入的人。
現場有很多公務員，我誠摯的希望可以繼續把有g0v視野的人帶進gov。
我會選擇這是我聽過最精采也最有內容的演講
## 【來不及在15min內提到的，寫在這邊】
立場影響資源：誠實的說，這次有較大的空間，也是因為提案人訴求與衛福部既定政策大方向相近，有點像是透過這個連署加速了我們對細胞治療再生醫療的政策討論與作為；但我其實也很想問我自己，如果今天提案人的訴求明顯違反衛福部的既定政策方向的話......
Q：還能有這麼大的操作空間嗎？
Q：又應該如何調整回應的規劃？
工具的運用-協作：逐字稿的初稿是由我跟一位科長一起在hackpad上共筆出來的，我負責速打、他校正專業用詞。
工具的運用-橫向溝通、同步訊息：這些線上工具打出來的會議紀錄在部內的傳播是有幫助的。原因是，部內中高階主管以上通常都很忙，同樣是連署案，可能第一次開會是A專委、第二次是B專委......
於是！每次開會間的訊息傳遞、彼此交接「上次討論了什麼」就變得非常重要。但過往部內的會議紀錄只會寫結論，不會知道「為什麼」有這些結論；但透過hackpad類逐字記錄，每次會議結束後，我會儘量把hackpad + 會議概況寄信給所有、歷次參加過連署案會議的同事長官們 (儘管他不是當次出席會議的代表)，幫助跨部門的大家同步每次會議狀況。
下面是同事對這樣sync訊息的方式，評價是：〈我認為對於打破橫向跨部門溝通也是有一些些幫助的〉
工具有幫助；但沒有人，工具萬萬不能：這是我在gov最大的感受，其實gov內很容易被線上工具吸引，因為工具是比較中性的，但工具是否真的能協助政府變得更開放，關鍵依然是有沒有人進去push、跟公務員一起跳下去co-work。
我以前會覺得「g0v不是都做一堆工具給你們用了嗎」、「為什麼都不用太不長進了」；但進來gov後真的發現，不是民間有人做出工具就好，這是一個接力的過程，有人做完工具、接著要有人當橋樑、有人要在gov內當試用勇者......結論：工具很重要；但沒有人，工具也是萬萬不能。
## 【有關「逐字稿」的補充】
今天分享中有提到：(1) 用個人方式做逐字稿會因為「consistency」被拒絕；(2) 用速錄師$2000/hr成本又高 -- 但其實還有其他方式，只是今天時間有限沒有提：
目前國發會、北市府的某些會議，在溝通後可以讓速打員〈被審議圈前輩家華稱為「書記官」〉拿跟委員同樣的車馬費：$2000/場。→ 不是時薪，而是出席一次就是2000
另外，也有一些單位在溝通後，若書記官品質ok，可以用演講費$1600/hr同樣這個金額給書記官。
# \[看对岸] 台湾行政院长張善政的开放数据垦荒之旅
## 编者按：
台湾的公民科技社群g0v（零时政府）在上周末召开了第二届峰会，此次峰会参会人数多达700人，有来自日本、西班牙、英国、美国等多国演讲者，会议主题涉及了政府创新、民主进程、NGO变革、环境、新闻等多个议题。
此篇推荐的视频是第一天闭幕主旨演讲之一，由g0v发起人之一高嘉良对话行政院长张善政，在张善政即将离任之际，道出台湾开放数据发展中为人所不知的幕后故事。
## 以下为g0v summit期间参会者共同线上协作的速记
主持人：
再過幾天院長您就要卸任，是不是在這邊跟大家打個招呼？
張善政：
在從2012年10月開始，我在行政院院會宣布希望能開始推動 opendata，到今年年初在英國 OKFN 拿到全世界第一名，這裡面貢獻最大的外部力量就是 g0v，我要謝謝所有 g0v 的朋友。
g0v 不但給我們技術上的協助，還有外部的力量。在政府推事情，單單內部力量不夠，外部力量也一樣重要，能讓裡面的人了解這件事真的有需求、有必要。
主持人：
過去一定有成功、失敗的案例，各自的關鍵點？
張善政：
我想公務人員的動機，Peggy 在政府帶了四百天，知道公務人員是有動機的。但有時候會卡在法規，或是成本、或是其他。上位者就是要設法幫忙解決法規問題，給他方向。
成功案例，我覺得是高速公路的 ETC。人權團體有非常多的顧慮，認為會侵害到隱私。
蔡玉玲政委把個資的顧慮，什麼樣情況可以開放、什麼不能開放，解釋得非常清楚，有了 guideline 之後，就看大家願不願意做。很高興我們願意做，雖然有些欄位有個資的顧慮，但拿掉之後，就可以開放出來了。這可能是目前開放出來欄位最多的資料，而且大家可以使用。
一開始失敗，後來挽回的，是中選會的選舉資料。早年開始開放選舉時，對於我們研究整個台灣民主化過程是非常重要的資料。尤其知道香港、澳門、對岸沒有我們民主體制時，這是華人地區民主發展重要的分析資料。
2012 年底開始推的時候，中選會給我一個釘子，說這都是個資，不能開放，顯然是推託之詞。我們要求也不多，每個部會只要五樣就好了。他說沒有一樣可以開放。
選舉候選人的學歷、經歷，在選舉公報上讓大家看，至少可以吧？結果你說這是個資？我還特別寫一封信給張博雅主任委員，告訴他開放對研究民主有多大的意義。後來陳文生副主委上任第一天找我，他說要把它全部開放，要讓他成為模範，找我(當時在科技部時候)商量，我就大力支持。所以這造成我們後來資料開放第一名的重要因素。後來開放了一點點。
這裡面講到，剛才我們前面的簡報，
他說公務員要有創新的動機，但底層的人沒有動機，中層上層就要top down去推。
open data要從下而上動機，也要由上而下的指導。中選會可以做得更好，可以提前，但因為中高層主管，開放時間晚一點，所以我給他時間六十分，剛好及格。ＥＴＣ的我給他九十分。
主持人：
這樣聽起來有點事在人為？主事者不推，事情就無法推動？沒辦法用制度性方式延續下去嗎？
張善政：
事在人為，但是要看這個人是什麼人。中低底層的公務人員，手上有握資料的人，他的動機還是很重要。立法，非做不可的事很多
很多技術細節都可以當做藉口。上面的人不可能每一公分、寒毛都清楚了解，他可以用一種似是而非的藉口推託，但都不是真的藉口。中底層不願意動，即便有法規，他也不願意做。
這也是為什麼2012年做od的時候，說每個部會只要開放五份資料，外面說一點雄心壯志都沒有，但其實是要讓大家慢慢接受這個趨勢。開放項目10項20項太多的時候公務員壓力大，會抗拒，最後一項都開放不了。
我講個笑話。
教育部的五項資料，是小學、中學、高中、大學的地址，就四項了！後來教育部還是有洗心革面啦！
我是說你要求五項，是由上而下的命令。
中底層公務人員的Motivation非常重要
經過幾年的洗腦，發現很多時候可以在外部產生很好的運用。
例如說政府優良服務獎，把彰化縣犯罪的時間跟地點公布出來，這在以前會有很多抗拒（影響房地產、犯罪資料公布），但是經過兩年之後
像昨天剛好我跟總統頒一個獎，政府優良服務獎，其中一個是彰化縣政府，把犯罪資料最密集的地方公佈出來
但觀念過了兩年，地方政府主動公布，昨天拿到政府優良服務品質獎。底層願意做，風氣慢慢就起來了，事在人為，人是什麼人，還是中底層最重要。
主持人：
所以我們找十個Peggy進去
張善政：
人還有一個，Peggy特別重要。如果他當時不在，衛福部的案子不會成功。
主持人：
新政府有什麼期待?
張善政：
Open data的幕僚單位是國發會，曾旭正準副主委在現場。
現在政府的資訊長還看不出來是誰，說實在我有點擔心，政務官層次裡面還不是很明顯。謠傳未來大部分的業務是由科技政委的執行秘書成大郭耀煌教授。他的資訊素養是夠的，但是一下最投入的人，降到政務委員下的執行秘書，降了兩級。
他不是不好，但是政府還是有層級。推動力量是會有差的。
吳明機說他在行政院擔任過顧問，他說開會的時候排位子，就可以看出業務被重視的程度。
即便是郭耀煌執行秘書有足夠的技術，在政府的體制我是有點擔心推動的力道。當然正副主委可以協助幫點忙，但政府體性的慣性還是存在的。話講回來，外面g0v的力量更有用。
以前我們裡應外合，現在裡應的層次降低很多，外合的力量要更大，你們要加油！
主：院長卸任之後，反正花蓮有網路可以參加g0v，線上參加喔！
張善政：
g0v有年齡歧視嗎？（笑）
主持人：
完全沒有，我們有 Code of Conduct，絕不岐視任何人。
張善政：
那我很樂意參與。
主持人：
郭教授即將接執行秘書，曾經執行很多計畫，也希望新政府可以跳脫行政院人事的層級，讓專業的人發出專業的聲音，讓這樣的事情可以繼續推行下去。
问答环节
提问者： 台灣檔案局有很多關於轉型正義的資料，這些檔案可以幫我們了解台灣的過去，避免重蹈覆轍。還有國民黨黨史館的文件，現在沒有政黨法，所以國民黨是人民團體，這些檔案變成他們的私產。以你的經驗，我們要如何處理這些檔案？以及國民黨的黨史？
張善政：
以後開放資料是國發會要處理，所以曾副主委要注意。
法規上可以開放查閱，理論上，應該要可以開放。
國發會視提需求的窗口，以前決定權在各部會，但早期都會找一些奇怪的理由推託，後來我們把程序調整過，至少兩級、三級的審查機制，如果不能開放，要部會的人背書。還不能開放，就要國發會認定。
如果公務人員蓄意找理由，經不過這三關的考驗。總之，就從國發會的窗口去試試看，萬一不能開放，他也會給你理由。
國民黨的檔案？民進黨也慢慢壯大了。這些資料都是研究政治的學者都會感興趣的。但像你說沒有政黨法，open data是政府的資料，但這些資料是民間團體的資料，這一塊的確要有立法的動作。
# 共治共创视角下的开放数据发展：趋势、挑战和反思
按：本文修改版刊发于《大数据》期刊，2016, Vol. 2(2)
## **1. 前言**
开放数据运动的兴起，一般来说，被认为起始于2009年data.gov的启动。作为政府透明化工作的重要一步，奥巴马政府大力推进政府数据的开放，以此来推动政府内外人士对政府运作过程，特别是政府财政预算与开支的监管。也因此，开放数据在发展伊始，常常被认为是政府透明化工作的一环，是政府信息公开工作的自然延伸，通过提供可实际获取并易于使用的数据而非纸面或PDF文本信息，来加强公众对政府公信力的监管\[1]。
而在各国不断接纳开放数据思维，推动本地政府数据开放的同时，我们也不难观察到，开放数据所扮演的角色正在悄悄发生变化。2013年麦肯锡研究院的报告\[2]揭示，开放数据能够带来3-5万亿美元的经济价值，首次让人们把视线从政府透明化转向了开放数据的经济价值。透过美国纽约的BigApps大赛，英国开放数据研究院与Nesta的开放数据竞赛（Open Data Challenge）等政府牵头的共创平台，大量基于开放数据的创新应用得以被开发，并进一步得到资助、孵化，从而得以真正落地“政府即平台”\[3]的理念，为社会提供基于数据的创新解决方案。而在中国，上海市经济和信息化委员会和交通委联合主办的上海市开放数据创新应用大赛也秉承着这一思路，通过开放1T的交通数据，激发社会创新力量，最终诞生了横跨“新能源车”、“交通保险”、“定制公交”等不同应用主题的优秀作品。
在这一系列以开放数据作为基础的共创活动中，开放数据所扮演的角色不仅仅是为共创提供了必要的数据资源，其本身也重塑了政府与公众间的交互关系，以数据为纽带，形成了共同协作的机制，一同解决社会问题。而在这个过程中，我们也观察到共治共创的实际需求，也在重新定义开放数据本身的运作机制和形式。政府在思考数据开放时，从原本“我有什么就开放什么”逐步过渡到“公众需要什么我先去开放什么”并进一步朝着“我和公众期望共同解决什么问题，我就先开放什么”的开放思路所演变。
而实际上，这场由政府所率先主导推动的开放数据运动，也慢慢影响着社会各界接纳开放数据作为跨界协商合作的渠道。共享经济的典型代表企业Airbnb，就在2015年底主动对外开展有限的数据开放\[4]，以期换来社会各界特别是政府对其共享经济模式的理解，并协商讨论可能的创新监管模式。无独有偶，专车模式的鼻祖Uber也采取相同的策略，主要面向政府做数据开放，以此来换取政府接纳专车模式，不再限制非经营性车辆的介入，并寻求协同治理专车的新模式。
面对这一系列的新变革，开放数据已然不再简单作为透明化的工具，更不仅仅是政府一端的事务，其正逐步成为21世纪社会协同治理和协同创新的基石，需要社会各界多元的参与及贡献。而在这个过程中，作为开放数据的实践者和研究者，我们也需要重新反思开放数据的定位、机制与形式，并探讨开放数据如何更好地服务于社会的共治共创。
## **2. 政府即平台：可读可写的开放数据接口**
“政府即平台”并不是一个新鲜的概念，Tim O’Reilly提出政府即平台的概念是基于其对互联网的深入理解，从互联网角度来讲，即是政府应当成为社会运作的基础技术设施，对外暴露其读写接口，允许第三方基于接口获取政府基本服务，从而加值利用，建立起更为用户导向的对外服务。
而从这一点来看，实际上我们可以认为政府运作开放数据本身就是一个对外提供“读”接口的过程，虽然这个接口可能有的时候仅是一个数据下载而非真正的API接口。而基于开放数据平台所提供的数据，我们已经无数优秀的应用得以被开发为市民提供服务。最为人熟悉的当然莫过于交通类的应用，伦敦交通局在开放其交通数据后，有超过5000名开发者注册获取数据，有超过300多个交通应用帮助人们了解车辆的实时到站情况，超过4百万人每天在上下班时使用这些应用，规划自己的出行，无形中这为人们节省的时间可以换算为2千万到6千万英镑\[5]。
然而，对于任何一个所谓的“平台”而言，绝不会仅仅让人“读”，而不能“写“。事实上，政府在现实治理过程中有大量面向公众的服务，这些服务过程从数据角度来看即是由公众向政府提供数据的过程。比如市民投诉热线12345服务，是政府接受公众对非紧急事务投诉的服务，公众投诉内容即是一种由公众向政府提供的数据，其包括了投诉内容、投诉针对地点、投诉种类等等，而这样的服务过程实际也可以接口化，面向开发者提供一个“写”API，使得数据可以通过API由公众端流向政府端。这一类型的政府服务数据接口化中，最为著名的就是美国Open311接口，它是一个由民间组织OpenPlans所制定并实现的接口标准，起初是为华盛顿311热线专门定制的一个API，帮助其拓展数据流入的渠道，并标准化数据流入标准。而之后，这个接口得到了不同州、市政府的欢迎，甚至开始有欧洲城市也加入使用该接口标准去实现自己政府的311接口。而311接口的实现，使得政府在接受市民投诉的过程中不再局限于电话热线，而是可以通过由市民自己选定的应用、社较媒体来获取详细的数据，不但包括更为精准的经纬度座标，还能获得额外的多媒体信息。这些都是原本电话热线时代所不具备的。
如果说，政府将数据通过接口方式提供给公众使用是开启了数据多元化呈现的大门，那么政府提供一个“写”接口，则是大大丰富了其数据获取的渠道，双向的数据接口开放，将政府真正的变成了可读可写的平台。
## **3. 加速“数据”到“服务”的转化：开放数据的标准化和互通性**
对于开发者而言，开放数据虽然帮助他们获取了原先封闭的数据，并且确保了数据是提供在可机读格式下而非PDF或这Word格式下，但在面对不同地方所释放的同类数据采用完全不同的数据范式时，也是非常的头疼。
针对此，于2015年9月正式启动的国际开放数据宪章\[6]就提出了开放数据必须保证互通性的倡议，其提出对于拥抱国际开放数据宪章的国家、地区、城市，都将努力“制定并实现统一、开放的数据标准，从而确保数据的格式、结构和通用标识符都具备互通性”\[6]。而这一倡议，实际上是对于政府开展开放数据提出了更高的要求，不再是简单要求确保可机读格式，而是要求特定的数据能够满足特定的标准，从而保证其能够和其他数据发布者所发布的同类数据互通。
事实上，对于数据标准的探索美国政府和民间机构已经尝试了很久。其中最为经典的一个案例就是Yelp和旧金山政府共同合作的LIVES标准。这一标准的诞生起源于2013年初，Yelp和旧金山市开展的一项合作：由旧金山市政府向Yelp直接提供餐厅卫生检查结果数据，从而Yelp可以在其网站上展现餐厅的卫生情况，帮助消费者找到卫生健康的餐厅就餐。
这可能看上去仅是个简单的数据共享合作，但实际Yelp和旧金山市想的更远：如何让更多城市的卫生检查结果得以展示在Yelp上，以及其他的应用中？虽然在2013年不少美国的城市已经开展了开放数据的工作，餐厅卫生检查的数据也大多数已经开放在本地的开放数据门户之上，但若仔细检视各地的数据，就会发现数据的利用者，例如Yelp，想要直接使用各地发布的形式各异的数据是十分困难的，因为不同地方的数据中，所包含的信息并不一致，例如波士顿提供的数据中提供了对餐厅违例的具体说明、状态、等级，而其他地方并不提供这一信息。而即使多个地方都提供同一信息，其在数据库中的表示也会不同，比如同样是提供餐厅地理位置，有的地方仅提供其文字地址，而有的地方又是以经纬度表示的。
为此，旧金山市的科技部门联合Yelp和纽约市的科技部门一起提出了LIVES（“Local Inspector Value-entrySpecification”）数据标准，该标准对餐厅卫生检查结果数据应当包含的字段内容和字段要求标准化，其规定将原本复杂的餐厅卫生检查结果拆分成数张表，包括了餐厅信息的business表，检查结果的inspections表，检查违例详情的violation表。同时，其也要求各个提供该信息的城市同时提供数据源说明表feed，以及数值范围表legend。对于上述任意一个表内的信息，比如，检查结果inspections，LIVES都基于不同州市当前的数据采集标准和记录方式设定了标准化的字段（见下图）。
图 1 LIVES标准示例——Inspection表
同时，为了使得各城市能够以最低的成本，无论从时间上而言还是从财政上而言，完成工作并快速接纳LIVES标准，数据的提供方式上并未要求使用API，而是简单要求各城市能够按照标准要求将所有数据表打包入一个zip文件，以最简单的文件替换更新形式来完成数据更新。这样做的一个好处是，其操作方式简单，各地方仅需将数据按照要求制作成对应的数据表，而无需担心自己是否有能力去开发一个API，或者是否有足够人力去维护后续的接口更新。目前，已经有多达11个地方按照LIVES提供了数据，使得Yelp可以快速将卫生评价引入自身的平台。而在开放数据平台解决方案提供商Socrata的帮助下，LIVES将会接下来在一个州内的50个郡进一步推广，同期也将在英国食品标准署推广从而在多达英国350个地方被使用。
LIVES无疑是一个成功的数据标准，而在它的发展过程中，不难看出政府作为数据发布者、企业作为数据消费者都扮演着极为重要的角色，在标准的制定、推广、采纳、使用的生命周期中充分参与和积极反馈，才最终使得LIVES能够被迅速接纳。而LIVES之外，我们也看到了其他不同类型的数据标准（见表格1）通过类似的方式被制定、推广、接纳、消费，通过标准的制定，数据提供方和数据消费者之间终于说上了一样的语言。
表格 1各类开放数据标准示例
| **标准名** | **主题** | **说明** | **提出者** |
| ------------------------------------------------- | ------ | ------------------------------------------ | ---------------------------------------------- |
| GTFS （General Transit Feed Specification） | 交通 | 标准化的公共交通时刻表及相关信息。GTFS-realtime版本则标准化交通实时信息 | Google与波特兰交通部门提出 |
| Open311 | 投诉举报 | 标准化的居民投诉举报性数据及标准接口 | OpenPlans提出 |
| LIVES（Local Inspector Value Entry Specification） | 餐饮 | 标准化的餐厅卫生检查结果数据 | Yelp联同旧金山和纽约市技术部门 |
| House Facts Standard | 住房 | 标准化的居住性用房检查结果数据 | 旧金山市、Accela、Code for America 等多元群体志愿性参与 |
| Open Contracting | 合约 | 标准化合约数据，特别是公共招标结果合约、基金会资助项目合约的数据 | Open Contracting Partnership，由基金会资助形成的非官方标准联盟 |
| BLDS （Building & Land Development Standard） | 建设项目 | 标准化建筑项目许可和土地开发项目许可数据 | Zillow, Socrata, Accela 等多家企业、机构、政府单位合作提出 |
## **4. 清晰开放数据的目标：为应用成效而开放**
2015年底，普华永道受雇于开放数据研究院和Nesta针对开放数据竞赛进行了影响力的评估。结果显示，在2013-2015年的3年间，由7个不同主题组成的竞赛成功孵化了21家游戏的创业企业，而大赛所投入的每一英镑都将收获5-10倍的回报\[7]。同时，较之经济受益更令人振奋的是，竞赛完全达到了原有的应用成效的预期，通过竞赛成功吸引了社会力量，利用开放数据，为社会紧要问题提供了可能的解决思路。
回顾英国开放数据竞赛的组织，不得不提到的是其对应用成效的注重（见表格2），所谓应用成效即所期望开放数据能够被运用于解决何种问题，并能够取得怎样的对应成效，这个成效应当是一个可以量化评估的具体目标。而事实上，这一思路不仅适用于竞赛的组织，更应当被实际运用于政府规划数据开放优先级的策略之中。
表格2英国开放数据竞赛系列主题及对应挑战问题
| **主题** | **挑战问题** |
| ------- | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 治安和司法 | 开放数据如何能够提升群众在社会治安司法系统建设中的参与度，如何进一步为服刑人员有效改造教育提供指导，以及如何降低个人犯罪率。 |
| 教育 | 开放数据如何帮助家长为孩子的教育需要作出高效决策：包含如何高效择校、如何选择合适专业、如何参与孩子学习过程 |
| 能源和环境 | 开放数据如何帮助人们制定团购能源的策略从而节省开支、如何指导面向社区的节能项目，以及如何帮助人们自行生产能源 |
| 住房 | 开放数据如何帮助人们租借到最理想的房屋，这不仅针对在市场上租借市场房屋的人们，也包括向政府租借廉租屋的人群。 |
| 食品 | 如何利用开放数据帮助人们吃的更健康，更为可持续化/以及有更安全的食品供应链 |
| 文遗与文化产业 | 开放数据如何帮助我们吸引更多的不同背景的人来关注文化遗产和文化产业 |
| 就业 | 开放数据如何帮助人们找到更好工作或者帮助创造更多就业机会，这包括：帮助人们找到合适岗位或开始自己创业，协助职业晋升或改善工作环境，以及使人才市场运作更有效率 |
美国新墨西哥州阿尔布开克市的开放数据领导者Mark Leech近日也撰文\[8]提倡在思考该开放什么数据时，除了应当思考人们需要什么，也同时必须清晰作为政府期望数据释放后能够带来怎样的可能成效。以应用成效为导向思考开放数据的释放规划有着三点好处：
第一， 作为数据的拥有者，政府部门可以更容易建立起数据开放和自身部门的利益联系。
事实上，一直以来开放数据推进过程中如何获取相关政府部门支持是一件很令人头疼的事情。拥有数据的政府部门通常并不认为开放数据是他们需要做的事情，至少听上去这更多是某一个主管开放数据的部门的主要任务而非他们的。但如果能够优先思考数据的应用成效，帮助部门从自身角度思考哪些问题期望得到解决，而释放数据可能可以找到合适的解决方案，那么这将不失为一个极大的推动力，去推动相关部门释放数据。
第二， 这使得数据将更具备故事背景，从而和不同数据更自然地聚类在一起。现有的开放数据门户通常通过数据发布机构、或者内容主题来分类数据，但事实上这样的分类方式往往会将解决同一问题的数据再次打散，增加了数据利用者寻找数据的难度，并且也同时丢失了一个绝佳的机会去启发开发者，如何将一些数据组合起来去解决一个具体的问题。如果能够提前思考数据的可能应用成效，然后根据应用成效将相关的数据组合归类，并提供相应的问题背景，那么数据的利用率将会大幅增加。
第三， 这将帮助政府更好的规划数据从释放到应用到真正落地发挥成效的路径和所需支持。数据从释放到被开发者加值利用并非是故事的结束，事实上，很多开发者并没有足够的能力去推广应用，或者使得应用真正的以被使用，特别是当一个应用是针对社会公共问题或者服务于政府部门的。为了使得应用能够真正落地，政府部门还是需要采用诸如PPP模式等方法协助应用落地，发挥真正的作用，才能达成预期的成效。若相关的部门从未在数据释放前对此有足够的认识和预期，那么自然不会去思考如何帮助开发者落地应用，这也正是问题的症结所在。也因此，我们应当鼓励数据发布的机构，去真正思考数据的应用成效，对其有所预期，并规划可能的支持，来实现相应的效果。
## **5. 以开放为核心的基础架构：展望多元数据开放与汇流**
在前言中，我们回顾到，开放数据最初的主要定位是作为政府透明化工作的一环，作为政府信息公开工作的自然延伸而存在。而如今，开放数据则更多被视作是政府大数据战略的一部分，其主要目的是释放政府数据潜力，供公众特别是专业机构和企业加以利用创造价值。在这一过程中，开放数据的定位则更多是被视作是对当前大数据市场的数据资源补充。然而，开放数据不应当被狭隘的理解为仅仅是一种数据供应的手段，而更应当被视作是一种社会协作治理和创新的基础体系，其提供的不仅是数据资源，更是一种新的协作模式。
实际上，如若思考当前社会治理范式的革新，我们不难发现，当前的社会治理，因为大量新技术的应用和模式的创新，已经迈入了算法管控（algorithmic regulation）\[9]逐步代替人工管控，多权力中心逐步代替单权力中心的新形态。共享经济的治理问题即是一个典型的代表，无论是Airbnb还是Uber，实质都已经摒弃了原本先准入后监管的传统治理模式，共享经济平台以数据为基础，构建信誉度算法，来实时监管评价并且奖惩进入平台的经营者。而这一过程，实际上也就演变为了由共享经济平台取代政府作为监管者对经营者做到了更为细致和实时的监管。这一根本性的变化实际反应了当前社会治理过程中，政府无法再垄断所有社会治理相关数据，而改由不同具备技术能力的企业和机构来分化这样的权力，使得原本的单权力中心演变为了多权力中心。
面对这样的变革，我们见证到是在过去的几年中不同国家的政府都试图去把共享经济平台重新纳入现有的治理体系，试图通过法令将非经营性的车辆、房屋重新排除在市场之外，从而使得监管问题重新回到既有的规则体系里。但实际这是错误锁定了问题点，问题的根本并不在非经营性车辆、房屋是否可以进入市场，而是政府如何能够像共享经济平台一样，监管好这些在既有政府监管体系之外的经营主体，而这也就直指问题的症结：如何确保不同利益相关体（政府、企业、第三部门等）对已经分散的经营主体监管数据拥有访问和利用的权限，从而可以基于数据去完成必要的监管。
为解决这一问题，政府需要做的不是试图去要求完全掌握企业数据或取代企业去采集相应数据，而是应当作为协调者去搭建一个用于社会治理的数据基础服务架构，使得各方的数据得以汇流，而在这个过程中，为了保障各方的均等参与和信任，开放应当是最为核心的理念，即各不同利益相关体应当将数据开放，使得任何第三方能够访问和利用数据。
在这一过程中，一个重要的问题是我们如何扩展和界定哪类数据应当予以开放汇流。现有的开放数据定义往往将开放的范围限定在开放公共数据，即由公共资金投入所产生的数据。而实际上，当前的社会运作过程中已不再仅仅是公机构掌握着社会治理的关键数据，我们应当拓展和延伸原有的定义，将事关公共利益和社会基本运作的数据纳入开放的范畴，界定哪些数据是社会运作过程中，最为基础的、关键的数据，其就应当予以开放，并纳入数据基础服务架构的体系中。特别的，当当前政府积极推进PPP模式吸引社会资本代替原有公机构提供公共服务时，我们要确保开放的理念予以贯彻，确保相应的数据能够得到及时的开放，从而确保政府本身能够有相应的数据做进一步的决策监管，同时也确保公众、第三部门等利益相关体能够在过程中掌握有关键的数据进行监督。
## 6. 结束语
随着社会多元主体积极投身于社会治理和创新中，数据开放的进化发展将是一个迫在眉睫的问题。本文中所提及的开放数据的双向接口化，数据标准化，应用成效导向规划数据开放，以及数据开放作为社会治理基础体系都是如今各国正在摸索中的新趋势。作为一个正在追赶西方各国的发展中国家，中国如何在这一过程中摸索出自己的路则是一个需要政府与企业、第三部门、公众共同努力的事情。
## 参考文献：
1.高丰，开放数据：概念、现状与机遇，大数据，2015（2）
2.McKinsey GlobalInstitute. Open Data: Unlocking Innovation and Performance with LiquidInformation.
3.O’Reilly Tim, Government as a Platform, OpenGovernment
4.Issac Mike, AirbnbReleases Trove of New York City Home-Sharing Data, New York Times, Dec 1 2015
5.Hogge Becky, OpenData Six Stories About Impact in the UK
6.International OpenData Charter,
7.PwC, Open DataChallenge Series Final Report
8.Leech Mark, Whyyou should consider ROI when releasing open data, SunlightFoundation OpenGovVoices, Nov 30 2015.
9\. O’Reilly Tim, Open Data and Algorithmic Regulation,Beyond Transparency
# \[报名] Design SODA：开放什么数据由你说了算
上海作为全国开放数据的排头兵在2015年推出了SODA大赛（上海开放数据创新应用大赛）。聚焦于交通领域，SODA大赛（2015）释放了包括了强生出租车数据、地铁数据、公交数据等在内的共1TB数据，吸引了超过800支队伍报名，500多个优秀作品，为全国数据开放工作树立了新的标杆。
2016年，SODA将再度袭来，而这一次有所不同的是，SODA大赛的问题和数据将由你来参与决定！
正值今年3月5日是2016年的国际开放数据日，全球60多个城市的机构、个人都在欢庆数据开放所带来的变革，我们特地邀请你参与由开放数据中国、同济大学社会创新与可持续设计(DESIS）实验室、中国工业设计研究院（CIDI）共同组织的”Design SODA“特别工作坊，通过设计思维方法，我们将一步步共同协作探索在上海有哪些需要解决的城市病，而又有哪些数据将成为药方中必不可缺的一员。工作坊的产出将由SODA组委会参考，用于组织今年的SODA大赛。
活动时间：3月5日，10:00-14:00 （提供披萨和饮料）
活动地点：杨浦区阜新路281号同济大学设计创意学院2期楼中央大厅大教室
（设计创意学院大门左侧大楼，入内直走的玻璃教室）
期待你的参与！
# 回顾：2015开放数据项目盘点
\
前言
--
2015年终已至，这一年中开放数据中国在哪些方面做出了贡献？开放数据中国联合创始人高丰在此回顾了他今年所涉及的一系列项目。
## 研究类项目
### 1 开放数据探显镜
今年上半年最主要的一项研究工作便是同复旦大学数字与移动治理实验室共同合作推出了开放数据探显镜项目(opendatalens.cn)。
该项目基于国际评估框架，提出了一套适用于中国当前开放数据发展实际情况的评估框架，针对包括北京、上海、武汉、无锡、湛江、宁波海曙、佛山南海7个地方的开放数据项目进行全面的评估点评，反应了当前中国开放数据发展中数据总量尚偏低、可机读性差、多静态数据、更新不及时等问题。
而在研究结果的传播上，也与武汉大学镝次元数据传媒实验室展开了合作，由镝次元制作了精美的信息图，用于媒体传播。
### 2 开放数据晴雨表
这是第二次参与开放数据晴雨表的工作，第一次尚是2013年Open Data Barometer首次推出时受邀作为审稿人，而这次则是作为研究员直接对中国情况予以全面总结和评估。\
总体来说，2015年的Barometer项目已经较之2013年的首版更为完善，除了采用同行评议方式对各国进行评估，也今年首次直接邀请国家政府提供评估数据。\
\
而至于今年中国最后得分如何，不如期待下16年1月即将发布的开放数据晴雨表2016报告吧！3 开放数据指数 开放知识基金会的开放数据指数项目到今年也已经正式发布三版了，今年的指数项目对方法论做出了重大调整，不但将数据集个数增加到了13个，而且首次对各数据集做出了严苛而具体的定义。由于这些重大的调整，中国的分数再度下降，落到了90多位，多个数据集比如国家统计数据因为数据定义的重大变化而只能最后得到了0分。
生态建设类项目\
1 SODA大赛
--------------
上海开放数据创新应用大赛则是今年参与的另一个重点项目，作为组委会一员，自今年4月份构想大赛设计一直到11月大赛落幕，都全程参与了具体工作。\
而从推动开放数据在上海乃至全国各地方的发展效果来看，SODA大赛无疑是非常成功的，在SODA之后，我们也看到了若干地方跟进举办了类似的数据类竞赛，但学得形，而未得神的却很多，“开放”二字才是SODA最大的秘诀。
### 2 INSPIRE影响力案例库
今年在生态建设上，另一个主要的工作就是基于国外目前的研究文献、媒体报道等公开资料，梳理了适合中国国情的开放数据案例库INSPIRE(inspire.opendatachina.com)，从而启发数据供应方（政府）和数据利用者能够更好地供应数据和利用数据。\
目前该案例库包含了50个影响力案例，涵盖了食品安全、城市建设、医疗等近20个应用领域，美国、英国等10几个国家地区。
## 对外交流类
### 1 亚洲开放数据发展路线图论坛
今年2月受开放知识基金会之邀，作为其代表参与了由万维网基金会 Open Data Lab 组织召开的亚洲开放数据发展路线图论坛（印尼雅加达），在会上分享了中国在开放数据上的发展以及在亚洲整体发展中的可能定位与现行政策方法。
这次会议的参与者包括了菲律宾、印尼、印度、新西兰等国家的开放数据主管官员、NGO代表、研究人员等，以及来自世界银行、万维网基金会、Open Data Lab、UN Global Pulse等国际机构的项目官员。
会议就亚洲地区开放数据的整体发展设定了2020的愿景目标，并为政府、民间机构、资助方设定了各自的工作方向，期望亚洲各国能够在开放数据议题上达成更为紧密的协作。
### 2 中英开放数据交流
今年3月曾受英国驻华使馆邀请前往台湾参访了台湾-英国开放数据交流系列活动，也因此与使馆结缘，探讨后续中英开放数据交流的可能性。
而今年上海举办SODA大赛也为中英开放数据交流找到了合适的机会。作为项目顾问，在成功获取使馆繁荣战略基金的资助后，安排了11月英国开放数据研究院专家对上海、北京的访问考察，英国专家分别和SODA组委会、上海经信委、国家信息中心、国家行政学院等展开了交流，为2016年进一步的合作打下了基础。\
\
\
后记：2015年，相对还是非常充实和快乐的一年，而在2016年，开放数据中国的整体发展和改制也是需要排上日程的一件事，这个过程中，欢迎各位的参与和建言。如果有任何可以合作或直接贡献的地方，请后台留言或者来信，谢谢！
# 【快讯】台湾击败英国，夺2015年开放数据指数首名
由英国开放知识基金会组织开展的全球开放数据评估项目，开放数据指数（2015版，index.okfn.org），于今日发布了其年度评估结果。在经过一系列方法论的升级调整后，2015年的开放数据指数从13个关键性数据集（国家统计数据、 政府预算、法律文本、采购招标、选举结果、国家地图、天气预报、污染物、企业登记、地址数据库、水质、土地流转、政府开支）的存在性和可访问性来评估各地方（共122个地方）开放数据的进展情况。
2015年开放数据指数前10强：
1. 台湾
2. 英国
3. 丹麦
4. 哥伦比亚
5. 芬兰
6. 澳大利亚
7. 乌拉圭
8. 美国 和 荷兰
10\. 挪威 和 法国
从2015年的全球结果来说：
1\. 英国首次跌落榜首，而取而代之的则是台湾，而其也是首个进入三甲的非欧盟国家。不过，值得注意的是，台湾虽然夺冠，其整体开放性也仅有78%，距离完全开放尚有很大距离。
2\. 英国此次落居第二，主要是因为2015年的方法论有了重大调整。其中选举结果数据的颗粒度有了更为精细的要求，因为英国未能得分。同时水质和土地流转数据的封闭液导致英国失分。
3\. 从前10名来看，虽然大多仍旧是OECD成员国，但首次三个非成员国出现在10强中：分别是第一名的台湾，第四名的哥伦比亚和第7名的乌拉圭。
4\. 从开放数据指数连续三年的结果来看，各数据集中，国家统计数据仍旧是最普遍开放的数据集，而最封闭的数据则是政府开支（希腊是全球唯一100% 开放政府开支的地方）
而从中国的结果来说：
1\. 中国排名继续下滑，从去年的58名（共97个地方）下滑至93名（122个地方）
2\. 排名下滑很大程度上是因为今年方法论的变动，对各数据集有了更为精细化的要求。比如国家统计数据在2013-2014年中都得到了不错的成绩，但因为2015年要求国家统计数据必须包含每月失业率统计，因为整个数据集不能得分。
3\. 但整体而言，中国排名的一路下滑也同时凸显出了在整个国家层面上，开放数据尚未得到足够的重视和推进，当其他各地方包括非洲和拉丁美洲的发展中国家在发力进步时，我们仍旧原地踏步，被人反超也是在情理之中。
针对开放数据指数更为详细的解读将在之后的新系列《盘点中国开放数据发展》中进一步说明，请读者留意本公众号的更新。
若媒体对开放数据指数有兴趣报道，请联系
开放知识基金会中国大使 高丰
或
开放知识基金会，
# 政府开放了多少数据？2015中国开放政府数据“探显镜”发布
## 2015 中国开放数据“探显镜”
China Open Data Lens 2015
### **一、为何“探显”？**
随着近期国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，政府数据开放工作成为社会关注焦点。早在2011年，上海、北京等地就已率先开始主动探索试验开放数据，不但已建立起了数据开放平台，更举办了诸如上海开放数据创新应用大赛（SODA）等活动培育和推动开放数据生态的发展，激发数据创新应用的活力。
**然而，中国政府数据开放现状如何？有哪些问题值得我们关注？**
为此，**复旦大学数字与移动治理实验室** ( 微信号：dmgfudan) 和**开放数据中国** ( opendatachina.com) 联合推出了 **“中国开放数据探显镜”**报告 ( opendatalens.cn )。
基于我国国情，构建评估框架，扫描实践案例，探测发展水平，显微细节问题，从而全面、深度、细致地展现我国开放政府数据现状，并为中国开放数据的发展提供政策建议。
### **二、 如何“探显”？**
目前，国际上知名的开放数据评估报告主要针对国家层面而非地方层面，其评估框架和指标体系也并不完全适用于中国国情。我国的开放政府数据首先在地方层面先行探索，国家平台尚未推出，目前尚缺少对中国地方层面开放数据发展现状与问题的评估报告。
此外，国际上的评估报告大多同时对供应端和应用端进行评估，而我国的开放政府数据实践刚刚起步，目前的工作主要集中在政府数据的供应端，只有政府将数据开放出来之后，才谈得上对数据应用端展开评估。
因此，“中国开放数据探显镜”项目的首次报告，将借鉴国际评估经验，立足我国发展实际，重点针对数据供应端，聚焦于**北京、上海、武汉、无锡、湛江、宁波海曙和佛山南海**这七个具有引领性、代表性的地方政府的开放数据实践开展评估。
报告采用文献检索、自动爬取和人工观察等数据采集方式，针对我国地方政府开放数据实践在数据层、平台层和基础层的工作展开了评估，共覆盖了3个层面13个维度53项指标。
### **三、数据层探显**
从数据层来看，目前中国地方政府的数据开放量较低，截至到2015年5月20日，样本地方平均公开278个数据集。同时，按照开放数据定义要求，数据应当符合易操作的可机读格式（即如xls，而非pdf），但目前可机读率仅达84.1%，其中上海目前以398个可机读数据集位列全国第一。
各地方目前普遍发布的都是静态数据（更新频率为一年或不定期），比例高达86.25%。少部分承诺将更新的数据也未能按承诺进行更新。无锡是各地方中按承诺更新比例最高的（62.5%），各地方平均仅有17.21%的数据按承诺得到了更新。
开放数据应当采用开放的数据格式以确保数据文件无需通过指定的应用程序才能访问。基于此定义，CSV是常见的开放格式而XLS则不是。目前仅北京100%提供了开放格式，南海则有98.15%的数据为开放格式，其他地方均未采用开放格式。而且目前仅南海一个地方在发布数据时提供了多种格式（CSV,XLS,TXT,XML,和JSON），以便于不同需求的数据使用者对数据进行加值利用。
在数据使用权利上，仅无锡和海曙确保数据永久免费，未使用“现阶段”字样。但目前未有一个地方能够明确确保使用者享有免费、自由增值利用，以及自由分享传播的权利。
目前各地方对于开放的数据都能提供基本的元数据信息，包括数据名称、发布单位、数据分类以及数据描述等。但南海和海曙未能明确标记出数据的发布时间，仅海曙和南海明确在数据页面标记数据更新时间，而北京、上海、无锡、湛江都将该信息提供在数据目录中而非数据页面，不便于用户查看，武汉则未提供该项元数据。
### **四、平台层探显**
在平台建设层面，各地方均提供了搜索功能，以及分类导航（依发布机构和/或数据类别导航），其中上海、武汉、湛江还为用户提供了按特定属性（下载量、更新日期等）进行排序搜索等功能。
目前上海、武汉和南海的开放数据平台上提供数据预览功能。无锡和湛江数据下载流程最为简便，均不需要用户注册登录即可下载数据。而在其余的5个地方中，仅北京和南海无需实名注册，其余3个地方都需要用户提供身份证号码才可注册。
目前各地方都在平台上设立了应用频道展示数据应用，其中北京和海曙两个地方不但展示了数据应用，还一并公开了各应用所使用到的开放数据。平均每个平台展示了20个应用，上海展示的应用数最多，共73个应用。各地方中目前除了上海之外均允许开发者提交上传App应用。
目前除了无锡之外的所有开放数据平台都提供了交互功能，包括了数据集评价功能和数据请求功能。上海和湛江均能在不注册登录的情况下就提交数据集评价，其他地方的平台均要求先登录才可提交。对于数据请求功能，除了无锡之外各地方均允许用户提交需要的数据，而在所有地方中，仅有海曙一地将收到的用户数据请求予以公开，其他地方均不公开用户的数据请求信息。
目前仅南海为其开放政府数据项目设立了微博和微信帐号，通过社交媒体帐号推送开放政府数据相关内容。
### **五、基础层探显**
在基础层，上海市和南海区的地方高级领导（分别为市级和区级官员）在公开场合发言支持开放数据并有媒体报道。
目前上海是唯一一个明确公开开放数据工作计划的地方。其发布的《上海市政务数据资源共享和开放年度工作计划》不但明确了整体的战略部署和年度目标，也清楚列明当年的数据开放重点领域清单。
目前在体制保障上，南海和上海有一定突破，明确了主管单位的职能和权限，比如南海成立了数据统筹局，上海市经信委成立了大数据发展处。
综合数据层、平台层、基础层的评估结果表明：
目前**上海**、**南海**两地的整体数据开放水平最高。
### **六、探显建议**
基于以上研究，探显镜报告对我国的政府数据开放提出以下主要建议：
* **加强管理架构和体制机制建设，制定推进政策与工作计划**
* **提高领导重视程度和支持力度**
* **基于社会需求，开放高价值数据，展现数据应用**
* **提升数据开放性与可机读比例**
* **规范数据更新周期，落实数据更新**
* **完善数据授权协议**
* **降低数据获取门槛，推动有效公开的评价互动**
**报告出品方**
**复旦大学数字与移动治理实验室**
**开放数据中国**
参与人员：郑磊、高丰、刘新萍、熊久阳、关文雯、蔡城城
**可视化制作**
**武汉大学镝次元数据传媒实验室**
参与人员：王琼、刘真真、万翩翩
**媒体合作单位**
**澎湃新闻**
**大数据文摘**
# 高丰：对于开放环境数据的一些思考
### **授权信息**
请第三方（非商业机构）转载时在转载内容前添加下列文字：「本文作者为高丰@开放数据中国，内容授权于知识共享协议 CC-BY-NC 国际4.0 （署名-非商用） 之下」，作者保留对不按授权要求转载的第三方追究责任的权利。
商业机构（包括通过流量、广告等方式运营的自媒体机构、传统媒体以及商业机构所开设的社交媒体等）请先通过邮件书面取得授权再行转载。
### **前言**
实际上针对这个题目，早在14年中，我尚在青悦参与一系列环境数据整理与开放的工作时，就已有了动笔的念头。而在14年末，受邀在芯世界创新中心所举办的「DIY My City」会议谈智慧城市和开放数据时，也曾从环境数据角度谈及了开放数据所能带来的智慧环保，但无奈之后要参与多项工作，一直未能找到机会系统地对这个话题进行整理。恰逢此次8月14日，上海青悦将在北京组织「环境数据开放与应用分享沙龙」，邀请了来自环保部政研中心、中国清洁空气联盟、南方周末、阿里巴巴公益基金等不同领域的利益相关者共同探讨环境数据开放，我才能找到时间静下心整理出了这篇文章，写下自己对该话题的一些思考，希望能对讨论有所助益。
### **何为开放数据**
既然讨论的是环境数据开放，那么自然要先对开放数据予以解释，并将其和相近的「数据共享」与「信息（数据）公开」加以区别说明。
要理解开放数据，就先要了解「开放」究竟意味着什么？根据英国开放知识基金会（Open Knowledge Foundation） 的定义，开放（openness）需具备以下3项基本元素：
1. 非歧视性：数据若开放，则其对任何人都开放。
2. 机器可读性：数据若开放，则应是机器可读格式，例如对于表格数据，应该采用csv，而非pdf。
3. 开放授权性：数据若开放，则其对应授权条款应确保使用者自由免费访问、获取、使用、加值、演绎、拷贝、传播的权利。
共享数据，公开数据，开放数据间的区别总结 (引自开放数据≠共享数据≠公开数据！一文)
由以上开放性的定义来说，我们可以比较一下开放数据和传统信息公开要求下的数据发布有何不同。例如，目前按照环保信息公开要求，各城市均公开发布了本地空气质量监控的数据，但对于除上海之外（其提供下载）的城市而言，这些数据的发布都是通过交互网页的形式提供给大众的，你并不能在页面上直接下载到某一时刻所有监控站点的监测数据，更无法下载到某一历史时间段上的监测数据。这样的情况下，数据虽然公开，但仅限于「看」，而无法真正去「用」（可以思考一下，要计算一年内平均pm2.5值，或者绘制出某一特定监测站一个月内pm2.5的变化，在无法下载数据的情况下，你能如何办到？）。
北京空气质量实时系统的截图。该系统基于Silverlight开发，使得数据爬取都十分困难，更不用说非技术人员基本没有可能获取到历史的空气质量数据，除非每日按时将数据摘抄下来。
所以，开放数据中的「机器可读性」对数据释放的格式设定了标准，即一个数据开放的话，其一定被提供在一个可用也易用的数据格式下，通常我们说表格数据就采用CSV（Excel的XLS也可以），因为这种格式你能轻易使用文本编辑器或Excel打开从而进行必要地加工处理，而PDF或者网页在这种情况下就不满足条件，因为你无法对PDF或网页上的数据做便捷的数据加工。
另一方面，开放数据也强调数据的完整性，特别对于传感器采集的数据，开放数据应当是拥有完整历史记录的数据。如上述空气质量例子中，如果空气质量数据被发布为开放数据，则其历史数据都应当可以下载，两项情况下，用户可以选择一次性下载所有历史数据，或者选择下载指定时间段的数据。
而相对于数据的共享，数据开放的差异则集中体现在非歧视性和开放授权性两点。在数据共享情况下，我们说数据可能并非是所有人都可以访问到，而只限定某一特定群体（比如合作伙伴）才能访问，而数据开放则所有人没有差异化地都能访问到这些数据。而在授权上来说，数据共享通常会限定使用者在特定目的下使用数据并且不可以再传播给第三方。而开放数据则不同，一般开放数据习惯采用知识共享协议(CC协议），从而确保第三方在获取数据后可以自由、免费地使用、加工、复制、分发这些数据。
### 对开放环境数据的尝试
在开放环境数据上，英国 Digital Catapult 所建设的 Environment Data Exchange 致力于提供一个统一的数据平台，帮助NGO、政府、企业、公众一站式查找到所需的环境数据资源。目前该平台已经有英国环保部、世界银行、牛津洪涝网络等不同机构提供数据，数据集已达到300 多项。其中既包含了开放的数据，也包含了一部分共享数据。
英国 Environment Data Exchange ()
而在印度，社会组织也不断在推进政府开放数据的日程，特别是推动政府去开放环境相关的数据。不同的NGO通过在Data.gov.in上提交数据需求，直接向政府主管部门申请，举办工作坊进行沟通等途径，已然促使印度政府开放了700余项环境数据。
美国 Data.gov 则专门针对气候变化开辟开放数据专题，NASA等一系列机构开放了大量卫星图片、传感器监测数据用于环境治理。而美国的另一项针对水环境的 Open Water Initiative 则野心更大，其期望将目前不同机构采集管理的零碎水环境数据完全整合进一个关联的国家水环境数据框架中，从而进一步开放水环境数据作为服务面向大众提供，激发大众对这一类数据加值利用的兴趣。计划中，它不单将整合描绘事实的水资源数据和水质数据，也将同时整合人们如何使用水资源的数据，比如多少农业用水回灌入河道，饮用水消耗量多大等等，从而为不同利益相关者提供完整的水环境数据全貌。
美国开放水数据计划项目框架示意图，图片来自
除了政府之外，环境数据也由不同的非政府组织在采集与开放。比如关注于亚马逊热带雨林的 InfoAmazonia 项目号召记者、NGO工作人员等将雨林相关的图片、数据、报道、音频等开放共享，从而能够作为不同的图层叠加到地图上形成一张高度交互、情境相关的亚马逊热带雨林地图，帮助不同人员了解雨林内正在发生的事情，了解哪些地方需要NGO的投入等等。
InfoAmazonia 不但提供交互地图，其底层数据也尽可能开放给大众下载再利用 。截图来自
而在国内，由上海青悦牵头，也于2014年开始了开放环境数据计划。计划初始主要关注了两个方面的数据：一为空气质量数据，二为水质量数据。 就空气质量数据而言，本身已经由pm25.in完成了全国监控点的数据汇总并输出为API，但由于该平台所提供数据均为实时数据，缺乏对历史数据的积累，因此青悦所做工作便是基于其API进行历史数据的存储，从而构建一个自2014年起积累的历史空气质量数据库（air.epmap.org）。而对于水而言，初步工作主要聚焦于地表水监测数据（wat.epmap.org），通过爬取「国家水质自动站数据实时发布系统」的数据，从2014年起积累地表水监测点的水质数据。
青悦数据开放平台（epmap.org/ngo/page/open）
另一方面，青悦开展的饮用水溯源计划则着重于通过数据还原家庭饮用水自上游水，到水源地，到取水口，到自来水厂，直到家中自来水管（二次供水）整条供水链上每一个环节的水质。该项目针对上海进行了数据采集的试点，尽可能采集了每一个环节的水资源及其水质的数据。而在这个过程中，青悦也注意到目前公部门在公开相应水环境数据的过程中尚有诸多不足，大量数据未得到公开，或者公开后更新不及时，或者不同部门公开的数据格式不同等。基于这一实际情况，青悦进一步建立了一套针对水环境数据公开的评估框架，先后针对上海、北京、深圳等地开展了政府和事业单位在公开发布相应水环境数据的情况（epmap.org/ngo/page/report）。
### 未来可以探索的方向
在谈开放环境数据前，我们饶不开的一个问题是到底现在有哪些数据已经被采集了，甚至已经被公开了，又公开在哪？我们可以对于目前政府、高校、科研机构、 媒体、NGO等已经公开的数据进行一次盘点，形成一个统一的环境数据索引目录，从而即使在一些数据尚未开放之时，也能促进不同利益相关者先行发现数据，进而找到方法去访问数据。进一步，一个类似于前文提到的环境数据交换平台是我们需要的，不同来源的数据可以在其上得到索引，供人们检索，并且可以进一步直接下载或者共享交换。
另一方面，从青悦的工作中我们也发现目前环境数据的发布毫无规范可言。对于政府负责采集和发布的数据，虽然一系列数据标准存在，但其均只规范数据采集，而对数据到底如何发布则没有说明。比如，「GB 5749—2006 生活饮用水卫生标准」和「CJ／T 206—2005 城市供水水质标准」虽然规定了对于自来水处理厂的出厂水每日要做9项监测，但国家和地方上鲜有对该数据是否一定要公开、公开几项作出明确规定，而给予了数据管理方自主裁定权利去决定是否公开、如何公开。这样的情况下，各地方的数据，甚至一个地方不同水厂的数据都有可能在数据的内容及时间颗粒度上不一致，对数据的加值利用造成了极大的不变。
因而，从数据开放的角度来说，我们不单要推进的是数据应当从公开走向开放（即对格式、对授权有更高要求），还要对数据的标准予以规范。国际上不乏民间团体对数据标准的建议（比如美国「为美国而编程」对美国餐厅卫生检查数据设立的标准等），国内的NGO、科技团体、媒体等是否能够沿着这一方向去对数据发布进行规范，按照自身使用需要去提出数据的标准（应该包含哪些内容、时间颗粒度多大、更新频次多快等），是很值得探索的一件事。
结合上述两点，我们可以设想未来在开展某一环境垂直议题时（比如某条特定河流的治理），是否能够通过数据开放来更好协调各利益相关者在议题上更为明确的分工以及资源投入？
### 面临的挑战
当然，对于数据开放，其本身就是一个新鲜事物，开展中自然挑战不断。
其中最为关键的是，对于数据开放，到底应该由谁来买单？比如说，对于青悦的工作而言，其实质是青悦作为一家NGO在整理并开放理应由政府去开放的数据，这样的情况下，谁来买单青悦所需要投入的人力和物力？而在开放之后，如果不收取费用，相应青悦能从该项工作中获得的是什么？作为一家NGO如何持续生存下去？同时，基金会等资助方以及对数据进行消费的高校、NGO同行、媒体等是否又认同数据开放工作的加值？
另一方面，对于开放自身所采集数据的NGO，又应该有谁来负责买单？是否本身NGO获得的项目资金就已经买单了数据开放的工作？如果说免费开放行不通而要允许数据交易，那么交易又如何体现本身工作的公益性？由NGO采集的数据，其数据质量和规模又是否真的能够有价又能有市呢？
### 立刻行动起来
无论如何，虽然前路还不明朗，但推动相关议题，我们目前还是有很多力所能及之事：
1. 积极行动，告诉政府你需要更多开放环境数据
实际上各地方已经陆续搭建起了开放数据平台，比如上海（datashanghai.gov.cn）、北京（bjdata.gov.cn）、武汉（wuhandata.gov.cn）等，而在这些平台上均有数据需求表格可以填写，告知政府部门去推动相应数据早日释放到开放数据平台。同时，上海空气质量数据在今年已经全面开放下载，各地方不妨以此为案例，去推动地方环保部门开放下载本地的空气质量数据。
2. 从自己做起，开放能够开放的数据
从一个小数据集开始，我们的NGO甚至个人都可以开始开放环境数据。比如各地都有所开展的测空气质量、测水质的一些数据，是否能够留存开放，以供未来再进一步使用？这些都是我们现阶段可以尝试去做的
3. 传播理念，向身边的同事、合作机构宣传开放数据
开放数据的推动离不开文化的改变，在大多数人不了解相应理念的前提下，想要去做相关工作，并让别人认同自己所做的开放数据工作就非常困难。我们不妨从身边人开始，向他们介绍开放数据是什么，普及其理念，说不定将来我们就有更多志同道合的战友一同开放数据，从而能够更好地针对议题去合作。
# \[预报名]OpenDataSalon#1: Datacanvas 开放环境数据可视化黑客松
## 开放数据沙龙#1: Datacanvas 开放环境数据可视化黑客松
3月14日9:30-17:30（待确认）
上海市仙霞路319号远东国际广场A栋2210室 （待最终确定）
## 活动介绍
本期沙龙的主题为环境数据，我们将主要基于DataCanvas项目采集的全球7个城市（包括上海、旧金山等）的环境数据（温度、湿度、噪声等）来探索环境数据的可视化问题。此次为期一天的活动主要进行创意构思与动手实践，期望产出一批有创意的可视化项目原型（而非最终产品），为DataCanvas 3月20日 截至的竞赛投稿做准备。
## 报名者将根据自己选择的技能被分为：
1\. 产品：负责创意构思，设计可视化的故事线
2\. 数据：负责数据的清理、处理、分析、解读
3\. 设计：负责可视化产品的原型设计和视觉设计
4\. 工程：负责将设计转化为原型，完成工程实现
请报名者自备笔记本电脑，活动当天提供简单餐食
# \[看对岸，以为鉴]1.16台湾行政院开放数据研讨（一）
## 会议背景
该会议由台湾行政院召开，汇集台湾政府部门官员、台湾开放数据联盟成员、民间专家一同探讨开放数据在台湾之发展。
本系列乃是基于会议方整理之会前笔记和会议笔记摘录、提炼而成，共分成三篇，原本详尽之笔记信息可通过点击「阅读全文」进一步了解。
## 会前民间建议汇总
在会议召开之前，台湾开放数据联盟会长彭启明先生号召各方首先梳理对于开放数据发展之建言。所有建言汇总后共15000字之多，此处仅摘录部分亮点内容。全文可通过「阅读原文」进一步阅读
### 1 开放数据的法律和政策
我们需要明确的开放数据法律和政策，一种可能的方案是探索如何修改政府信息公开法、个人资料保护法及档案法。
立法的草案要解決开放政府数据共识的问题，在共识达成前要先有「达到共识」的共识。
台湾需要开放数据法，在立法未完成之前，我們需要一個开放数据的明确政策，才能塑造政府各单位的开放数据文化，避免各单位对于开放数据各自解释。現階段最重要的是訂定开放数据政策方針与推动机制，這是政府这一部大机器能够运作的必要条件。建议应于三月底前提出我国开放数据行动方案，行政院提出开放数据法草案。
有了政策方针后，再看看要完成政策是否非以立法手段不能完成。在台湾开放数据是否有立法需求应先成立一個研究案进行分析：哪些需要入法才能推动？現有法规可涵盖吗？修改現有法令就可以吗？新法如何避免与現有法律之竞合问题？等等，歐盟也走了10年才完成立法，台灣除求快以外，還要兼顧立法品質。
透過立法是解決基本問題，但是过程冗长，对立法院委员們沒有利益关系，推动有困难。可以考虑从政府组织做调整，增設一級资讯單位(CIO)。目前行政院科技部都無法主管资讯业务，如何有专职单位与预算推动资讯产业，甚至是更进阶的开放数据业务 。
### 2 开放数据的论述与智库
目前台湾开放数据政策，太过着重于谈论如何执行，与預計可能的成效，却不管「目的」為何，对于台湾为何要推行开放数据的论述极为缺乏。此块可交由中研院、各大學、各官方或民間智库強化其论述。 但目前看來，熟悉开放数据的运作人才在民间与社区，也可交由民间的領先者協助建立论述。
不可以国外如何推行，則台湾就在后跟隨其作法，各国民情、文化组织均有不同，不可同一而论，需找出最适合我国的方向与步调前進，在地植根，如此才可在亞洲与国际站在領先者地位，如失其根，無所立足，遑论国际合作。
开放是种精神与文化，推动开放数据政策，將会直接影响政府单位的组织作业方式，將会朝开放、透明、合作的方向前进，故文官体制將會逐漸有所变革，应及早规划與适应。
开放数据应视为下个世代会使用的基础建設，使用者、受益者，是下一個世代的人們，我們這個世代必須將基础建設盖起來，这种新世代的建設，仍需以开放的精神進行，不可以封閉的方式運作，如指定特定的厂商建立特定的开放数据平台，是以老方法在建构新世代所需的建設。
### 3 认知推动与厂商培育
开放数据推动近两年，大家对开放数据与信息公开仍模糊，對开放数据也无一致的定义，持续开办开放数据研讨会，結合开放数据联盟圆桌论坛，依有兴趣領域办理一整天的研討會，分三部分进行：开放数据定义理论、国外示例、圆桌讨论，可以较实际的整合观念，并运用国外既有案例或商业模式，來刺激我过企业或公民的创意，並提出确切想要政府开放的数据集。
首长、主官、文官与业务人员，务必在执行开放数据政策前，完全理解、認知、清楚明白何謂「开放数据」的含义、精神與信仰，要执行「开放数据」政策，則该组织單位，必須有 Open 的精神，如此才能執行到位，故文官必須將「开放」的精神與文化內化。
官方举办的比賽、或项目计划在开放数据的发展，很容易沦为烟花一幕，对于前期整体的开放数据发展，重要性並不高，前期资源需投注于基础建設，与文官施政的开放透明制度的建立。不可期待短暂的比賽所帶來大量的应用充数，此为假象。
「开放数据委员会」（或推动小組）属性偏向行政会议或组织，故可聘请产业、学界等熟悉开放数据之先进為顾问，或担任外部委員，以利政策之图激动，因各层级单位面对的数据属性不同，故外部顾问、外部委員的属性可有政策、規格、技術、法規等多种属性，來协助与解決委會員執行上的问题。 外部顾问可进驻于各单位，协助其开放数据之推展，可以用多种形式推动，如档案、专案、补助案、聘雇人员、顾问、执行秘书、志愿者形式均可，以各单位的资源与需求而定。 也可开放其组织架构，与民间组织进行协作。
### 4 开放数据集
开放数据如局限于「开放数据平台」所释放的数据集，則数据有限，速度也慢，官方的「网站」本就含有大量公开数据/信息，可以研定适宜的「网站信息/数据开放授权协议」，允許第三方合理合法直接使用网站上的数据和信息，則开放数据集數量可大增，应用也会更为蓬勃，也就是官方可直接将网站的数据，逐渐转为开放数据属性释放，而非龟速建设开放数据平台，毕竟某些单位的能力，很难建构平台。如可直接以开放授权，使第三方合理合法取得網网站数据，定有民间或商业公司，建立开放数据平台反哺与反补政府之努力。
各单位在行政、施政、報告、开发应用时，需以开放数为优先，有开放数据后，行有余力再作衍生品。例如：公部门在发布新闻稿、公开报告、网站应用、App時，必须同时开放其数据来源。 制作数据的衍生物，如网站应用、App开发，与民间相同，必須使用該单位的开放数据，不可将数据列于私密，仅可由官方製作。
开放为优先，格式品质为后： 能开放的数据，raw data，不论何种格式，何种品质均可开放，不需拘泥于指定的格式，不需要求数据品质完善才开放。数据的格式、数据的品质五顆星追求，属于有数据的单位， 行有余力再做之事。 数据格式不易读、数据混乱、品质不佳，开放的生態中自然有人會將資料整理好。不执着建立开放数据平台是最快的方式，是以开放为优先的作法，將开放数据平台当成一個索引。（可參考美日兩国目前的作法）
### 5 开放数据与大数据
把两者混在一起說，是危险的。甚至让我們直接问好了，政府到底有多少东西可以称為 big data？而這些 big data 又有多少是可以真的直接开放不經過匿名等处理？
超越科技部，政府的 Big Data 应该 Open 為全民所用。政府的 Big Data，应该一开始就要与 Open Data 运动汇流，朝开放給民间使用去努力，不該只局限于科技部学研的使用。因为民间、企业會比「政府＋学研」更有效率。不管 Big or Small，应该一开始就將「开放」摆在首位，先突破民間使用政府资料的障碍，而非又生使用壁垒，离开放的目标越行越远
# 高丰：为什么开放数据对你的生活很重要？
**本文原文由 @社创客 编写，经其授权转载**
#### 如果美国加州圣克鲁兹的一对夫妇打算开一家冰淇淋店，他们先要申请审批21种不同的执照，过程之繁复自然无需赘述，但有了网站“OpenCounter”的帮助，他们只需要回答一些问题，网站就会自动填好所有的表格，复杂的申请程序被简化得好像在电商网站上注册一个账户。
如果一名接受政府救济的低收入者生活在旧金山，他可以通过短信的方式来知道自己要去哪里领食品券，或者其它相关的福利、公告。
如果波士顿的一位母亲想为自己的孩子选择一所理想的公立学校，或者想知道自家孩子所乘坐的校车开在了哪里，自己的孩子是不是安全，她可以免费使用“DiscoverBPS”和“Where’sMySchoolBus”两个APP获得相关服务。这些都是波士顿公共服务的一部分。
#### 以上列举的四个例子，富有创意地满足了某一特定群体日常生活中遇到的某一类需求。这些让生活变得更美好，更有效率的解决方案能被研发出来、并最终投入使用，开发者的智慧和想象力自然不必说，更重要的、甚至可以说是唯一的前提，就是数据的开放和自由流动，尤其是政府数据的开放。
开放数据能够促进更多信息服务开发，服务直接对接使用者、创新者，更多的开发者、市民能够用他们智慧去对它们进行加工。开放的美妙在于不可预测性，你永远不会知道数据开放之后这些数据会转变为哪些有意思的服务，开放数据之后也能鼓励政府和民众协同作出更智慧的决策。
####
#### 所谓开放的数据，就是公开可获取的数据，也就是可以直接免费下载使用的数据，数据的格式应当是机器可读的CSV而不是PDF。另外，数据还要有开放的授权，数据所有者可能对数据有知识产权、版权，只有数据所有者提供开放授权，才能确保企业、NGO、媒体自由使用这样的数据而不会受到知识产权的限制。
#### 在所有的数据所有者中，政府可能是最大的数据所有者，但可能也是最封闭的一个系统：普通人通常不会知道政府有什么样的数据掌握在手上，以及这些数据可以通过什么样的手段获取。所以在开放数据运动中，最值得关注的就是政府的数据开放。只有把政府数据开放出来，才能更好地加工数据，更好地促进市民和政府的协作。
#### 政府与公众之间形成有效协作，单纯依靠开放数据并不足够，还需要一个闭环的数据流：数据能从政府流向民间，民间数据也能反向流回政府。这两个过程都不容易，目前在中国都有一定的阻碍和挑战。
#### 以PM2.5空气质量监测数据为例：08年美国大使馆率先开始发布PM2.5数据，之后中国政府也开始发布PM2.5的空气质量数据。这些数据公开之后，公众用他们的智慧开发了很多应用，在手机上能查看PM2.5的情况，还有例如矮马预报、微软亚洲研究院的urbanair这样的空气质量预测系统。这些听上去非常美好，但问题在于，数据公开不等于数据开放。把数据列在网页上，并不代表我们真的能用。这里存在一个数据可用性的问题，这样的数据不能被公开下载，对于媒体、NGO等没有技术能力的人而言，没有能力获得这样的数据，从而对它进行加工；即使对于拥有爬取数据能力的开发者来说，每个开发者不得不重复发明一个轮子爬取这样的数据，这对政府的服务器也是一种压力，对开发者也是浪费人力物力的事情。
#### 这里存在的另一个问题是，空气质量的历史数据去哪儿了？目前北京、上海等地发布PM2.5数据都是迭代覆盖式的更新，前一次更新的数据你都无法在网页上找到，更不用说前一个月的PM2.5数值了。没有历史数据，历史相关性分析，预测性分析就无从做起。
####
#### 从开放数据角度来说，把数据开放才能带来真正可用的数据，如果只把数据简单公开而不是开放则会造成很多问题：比如，开发者自行搭建了可下载数据的站点供非技术人员和其他开发者重利用，但多源的数据会导致我们数据质量失控。市面上的空气质量APP很多，数据来源不尽相同，有的来自于官方国控站、市控站，有的来自第三方数据源，数据源的繁杂导致不同的APP提供的信息不一致，这就使得数据质量难控。如果把数据开放，政府允许公民下载它所有历史数据，我们就能够确保只有一个唯一的官方源，从而确保数据质量。
#### 政府向民间开放了自己的数据，但同时民间采集的大量数据和反馈信息又如何流向政府呢？之前网上有人号召“我为祖国测空气”，用不同的传感器测定我们身边的空气质量。但有意思的是，这些数据去哪儿了？这些数据有没有很好地反馈回政府？即使政府机构说这些传感器可能达不到政府所用传感器的标准，但可能这些小而美的数据本身能够帮助政府做一些决策：比如结合民间监测数据规划新政府监测点的设置，又或者结合民间监测数据多方监督排污企业等等。
#### 不仅仅民间监测数据需要流回政府，民间对排污企业的监督、对政府机构的反馈也需要更良好的反馈机制。比如，公众环境研究中心马军老师的团队有发布了一个APP叫污染地图，能让公众观测到哪些企业正在排放可能导致空气质量恶化的超标污染物，并在微博上通过污染地图账号@污染企业和机构进行反馈，但是否有更高效的方式让这些反馈从更多人那里流向政府机构和企业？是否有方法实时追踪这些反馈的处理情况和结果？这些都是通往开放城市所需要解决的问题。
####
#### 开放城市是什么概念？你可以想象成去中心化、可读也可写的平台，在这个平台上，市民不仅可以获得城市的信息、数据，还可以成为城市各项服务的提供者，每个人都有机会利用城市的数据做创新反哺城市建设和发展。
这与互联网先驱Tim O Reilly一直以来倡导的“Government as a platform”相一致。其主要表达的论点是，如果政府变成一个平台，会获得所想而未见的一些价值，通过这些数据开放，有很多人愿意自愿帮助政府改善这里面的生活体验。
但时至今日，不用说公众与政府协作改善公共服务，甚至“开放数据”在中国也还是极小众的概念：Google上精确搜索关键词“开放数据”结果有30多万条，合并重复项后，最终显示出的不超过220条。
本着联合多方利益相关体（媒体、ngo、普通民众、企业等），进一步明确开放数据过程中的需求和挑战，进行开放数据倡导；促进多方利益相关体（政府、企业、媒体、NGO）之间的对话、协作，创建开放数据生态圈，带动数据的开放的初衷，2014年 2月22日，国际开放数据日，高丰代表的开放知识基金会中国、城市数据派、数据科学家联盟、上海青悦环境信息、马金馨、Orson Zhai、Bruce Haupt等7个个人和机构联合发起了开放数据中国（opendatachina.com），一个关注开放数据的线上协作平台。
图片描述：开放知识基金会发布的2014年开放数据指数中，中国排名从2013年的36名下滑至了57名
开放数据中国的网站（opendatachina.com）上，联合发起方共同起草的“宣言”里这样写道，
“我们坚信开放数据是创新的天然资源。数据自由化将会使社会更美好。
我们坚信开放数据使每一个人都有同等的机会和权利来使用自己的想象力和才能去作出伟大创新。
我们坚信数据不是只有大公司、大机构才能玩的游戏。
我们坚信开放数据将会是公众与政府间的桥梁。
我们坚信开放远胜封闭。
我们是社区的坚定信奉者。数据自己并不能彰显其用处也不能作出创新。是社区中的贡献者用数据改变了世界，而正是因为这些数之不尽的贡献者，才有了如今的我们。我们的工作将会由社区来引领，并且始终服务于我们的社区。”
但，毋庸置疑，开放数据概念在中国的推广还只是一个开始，路远且阻。
**撰稿**：社创客-杨楚；
**特别鸣谢智力支持：**开放数据中国联合创始人 高丰
以上部分内容来自高丰在2014社会创新峰会上的演讲
# \[报名]周六开放数据可视化工作坊@同济
想要成为可视化达人吗？想要把玩百万行的水质历史数据and/or 人口数据吗？那就不要错过本周六在同济大学设计创意学院的可视化工作坊！
此次工作坊由曾经服务于世界银行、联合国等高大上客户的Wiredcraft公司主办，开放数据中国、同济大学设计创意学院 、数盟共同协办，由上海青悦信息提供数据赞助。本期2个小时的工作坊将带领你通过实际把玩水质历史数据，来掌握必要的数据清理、可视化设计、和实际可视化制作的技能。无论你是可视化高手还是入门者，相信都能在此次活动中受益非浅。
**赶快戳阅读原文报名吧！**
日程安排：
9：00-11：30，12月20日，周六
地址：
上海市杨浦区阜新路281号 ，同济大学设计创意学院2期楼，中央大厅大教室
具体为：在阜新路281号学院大门，进左手边大楼，大厅直走即可看到
主讲嘉宾：
Fraser Xv, Senior web developer\@Wiredcraft
精通前端开发及数据可视化等等，组织了Shanghai Javascript Meetup (), 活跃于各大线下活动。
现场辅助：
Makara Wang, Technical Director\@Wiredcraft
主题：
水质 and/or 人口数据
Wiredcraft简介：
Wiredcraft ( )使用各种开源技术制作基于 Web 及移动平台的应用程序，参与了许多具有影响力的项目，与此同时专注自己的产品 devo.ps（ Sweepboard (
拥有一支国际化的团队，来自于英国，荷兰，法国，美国，当然还有上海。主要的办公室在上海。
热衷于推广开源活动和社区，参与组织2012沪JS，2013京JS，2014杭JS （ Javascript Meetup (
开放数据中国简介：
开放数据中国(opendatachina.com)由不同个人和机构共同创立于2014年2月，是一个致力于倡导数据开放、培养数据能力、支持数据创新的合作性、非营利性网络。网络目前通过“开放数据研究”微信群，“开放数据中国”微信订阅号开展倡导工作，并与英国开放知识、开放数据合作伙伴关系、世界银行、瑞士Lift创新会议、瑞士联邦科技文化中心等展开合作，开展工作坊、研讨会、专家论坛等开放数据相关活动。
数盟简介：
数盟社区(dataunion.org)致力于打造最卓越的数据科学交流平台，倡导数据价值的发现与应用，助力企业、社会、个人提升效能。
上海青悦简介：
上海青悦环保信息技术服务中心（下简称上海青悦）是一家致力于以最实用的信息技术，促进环境保护等公益事业发展的民办非企业机构。
自2012年推出“危险地图” ([www.weixianditu.com](http://www.weixianditu.com)) 以来，上海青悦已经陆续推出了“随手拍污染源” 手机应用、“青青地图平台”(epmap.org/) 、空气质量历史数据库(air.epmap.org)、地表水质历史数据库(wat.epmap.org)等多款产品。其工作不仅得到了阿里巴巴公益基金会及SEE基金会“创绿家”项目的肯定和资助，也获得了广泛的媒体关注，自2012年起，已经有《亚洲科技》、《21世纪经济报道》、《彭博新闻社》、《中国环境报》、《解放日报》等媒体对上海青悦的工作进行了报道。
# 开放数据指数'14：英国继续领导世界开放数据运动，台湾成亚洲数据最开放地区
## **致媒体：**
**欢迎媒体对开放数据指数进行报道，本篇内容包含三部分：**
**1. 由开放数据中国高丰所写的评论**
**2. 开放知识基金会发布的媒体通稿中文版（高丰 译）**
**3. 开放数据指数媒体指南。若媒体有任何问题欢迎微博@开放数据中国，或来信 **
**授权：本文内容授权于CC-BY 国际4.0协议下，请任何转载者在显著位置注明本文原文作者及开放数据中国（opendatachina.com）。**
## **评论：从开放数据指数看世界开放数据的趋势，以及中国开放数据**
### **何为开放数据？**
开放数据运动自2009年美国奥巴马政府执政以来已经席卷了全球各国，无论是发达国家如美国、英国，还是发展中国家如肯尼亚、哥伦比亚都已经在努力开放政府乃至企业的数据来实现数据的经济和社会价值。所谓开放数据，其指的是可以通过公共渠道免费访问获得的，不受版权、知识产权都限制而可以自由使用、价值、重发布的数据。按照英国开放知识基金会的「开放知识定义」，开放数据可以简单概括成五个点：1)电子化可下载 2)免费且公开可获得 3)开放格式且机器可读（即需要csv这样机器可自动处理的数据格式，而非PDF）4)开放授权，即任何人为了任何目的可以自由使用、价值和重发布开放的数据。
既然开放数据在国际上如此流行，那么我们如何知道哪个国家在开放数据上做的更好呢？开放数据指数(index.okfn.org)就能给出一个答案。
### **开放数据指数**
开放数据指数(index.okfn.org)是一项由英国开放知识基金会组织的，通过社区众包方式并结合同行评议和专家评审展开的关于世界各国家与地区10个关键数据集开放性的调研项目。对于每个国家或地区，开放数据指数考察了其是否将10个关键数据集，比如国家1:25万地图数据、国家公共交通时刻表数据、国家项目级支出数据等，发布在了电子化、免费、机器可读、开放授权的条件下。开放数据指数的目的在于为每一个关键数据集设立下数据的采集和发布标准，推动各国家地区能够采用此标准开放数据，从而使得社会组织、企业等能够真正挖掘出这些数据的潜能。
自2013年发布了第一期开放数据指数以来，开放数据指数已经被不同国家政府（例如俄罗斯）采用作为考评开放数据项目绩效的KPI。 开放数据指数所设定的数据发布标准也成为了各社会组织、科研机构用于推动政府进一步完善数据采集、发布、开放的重要工具。
在2014年，开放数据指数的调研涵盖了更多的国家，从2013年的70个国家增长至了97个国家，包含了大量之前未曾调研的拉丁美洲和非洲国家。这当中不乏令人惊喜的结果，比如哥伦比亚第一次参加评议就一鸣惊人，排至第12位。
较之13年的结果，法国是当之无愧进步最大的国家。其在2013年的评选中仅排名至12位，而经过一年的努力,先是建立和社会组织的对话机制，再到今年年中作为设立欧洲第一个国家首席数据官，其最终在2014年的评议中升至第3位。同样令人瞩目的进步也在亚洲发生，台湾地区在2013年的评议中仅为36位，而在2014年台湾地区已经升至11位，这一成绩与台湾政府本身对开放数据的重视，开放数据联盟对产业的推动，以及民间团体例如codefortomorrow，g0v等积极开展民间-政府对话与协作等密不可分。
然则，即使有诸多进步，但宏观来看，世界各国和地区仍待进一步开放更多的关键数据集。目前统计所有970个被检视的数据集，仅有11%是真正开放的，这条开放数据的道路还有诸多需要破除的绊脚石。
### **中国开放数据**
对于中国而言，中央政府至今还未推出相应的开放数据政策，而与开放数据相关联的数据所有权界定、数据授权、个人隐私保护法等议题也都尚在讨论中。较之2013年，中国在10个关键数据集的开放上并未有进步，也因此当大量新国家加入开放数据指数，以及若干国家有了大幅进步以后，中国的排名从2013年的36名下滑至了57名。
而细致的来看10个关键数据集的开放情况，中国目前公开可访问到的有7项（除了1:25万国家地图数据，全民普选数据，国家项目级支出数据），而集中的问题在于，这些数据仅为公开，却尚未达到开放的标准。这也就意味着，这些数据常常不能下载且只能通过网页或者网络应用来访问，且数据往往受版权保护而无开放授权。比如，国家公共交通时刻表考察了中国国家运营的铁路时刻表，这一项数据目前官方发布渠道中，仅在12306网站提供了时刻查询系统，但无法直接下载相应的数据，这就决定了该项数据只能算是公开而非开放，故而只有45%的开放性。同样，环境数据例如Pm2.5数据虽然大量公开，但都仅提供在网页格式下，无法直接下载数据，也无法访问到历史数据，故而也不能算作开放。
而这里要特别指出的是，对于1:25万国家地图数据，其因为目前对于电子地图的保密规定是不公开的（可参考 以及 《测绘管理工作国家秘密范围的规定》），而纵观97个国家地区，目前仅32个国家地区不提供公开的1:25万国家地图，这也不禁让人思考是否保密过严了？
当然，中国国家层面虽然进展不大，但是中国各地方省市区各级政府都在逐步实验开放政府数据，比如上海的开放数据平台就在2012年上线，且根据其2014年工作计划，上海将在之后发布更多有价值的数据集，例如医院空床位数量，急诊人数，公路实时交通信息等。
而佛山市的南海区也走在开放数据的前列，在今年设立了数据统筹局之后69天内便上线了他们的「数说南海」平台，且设立了数据治理委员会专门破除数据开放的官僚阻碍，还将在之后和社会组织、企业进一步互动，加强数据的利用和开发。
## **官方媒体通稿**
### **开放数据指数2014显示全球各国和地区政府开放关键数据集的进展缓慢**
开放知识基金会发布的开放数据指数追踪全球各国开放数据的状态
开放知识基金会今日发布了其2014年度的开放数据指数。这项调查显示，虽然全球各国开放数据都有了一定的进步，但是大多数政府仍旧未能将关键的信息提供在市民和企业可访问的格式下。
开放知识基金会的创始人和主席 Rufus Pollock 评论道：
> > 开放政府数据能够促进公民社会的建设，政府公信力的增强，创新产业的发展。它使得市民得以了解并施行他们的权利，并为社会各界带来益处：无论是交通领域，还是教育领域，又或是医疗领域。在过去几年里，虽然政府对开放数据的支持日益增长，但开放数据指数却显示真正的进展却远低于预期。
开放数据指数通过评估各国10个关键数据集，例如政府项目级支出数据、国家公共交通时刻表、环境污染指数等的可获取性和可访问性来进行国家级开放数据项目绩效排序。
2014年，英国再摘开放数据指数的桂冠，总体开放性达到了96%，而紧随其后的则是丹麦以及去年排名才12位而今年已到第3位的法国。第4位的是芬兰，而第5位则由澳大利亚和新西兰共享。今年的指数结果里最令人振奋的有去年排名27而今年进步到第10位的印度，以及共同占据第12位的拉丁美洲的哥伦比亚和乌拉圭。
塞拉利昂，马里共和国，海地以及几内亚在今年的开放数据指数中垫底，但需要指出的，还有更多比这些政府在数据开放性上更糟糕的，这里没有包含他们主要是因为没有足够的公开数据以供评估以及当地没有足够的志愿者来完成相应的评估。
整体而言，虽然开放的关键数据集整体数量有所上升（从87到104），但开放数据集占整体的比例仍旧很低，仅为11%。
即使对于那些在开放数据项目上的领头国家，也有大量的提升空间：比如对于美国和德国，他们就没有提供整合的、开放的企业注册数据库。而政府项目级支出的数据开放性也让人大失所望，大多数国家要么完全没有提供此类信息，又或者仅提供了有限的信息。在97个国家中，仅有英国和希腊两个国家提供了完全开放的政府项目级支出数据。在目前各国经济增长仍旧缓慢甚至艰巨的时期，提供市民和企业免费开放的数据意味着我们能够更高效的开源节流，以及提高政府效能。
Pollock 说道：
> > 为了真正实现开放数据的价值，政府不应仅仅将数据表格放到网上，而需要做更多的工作。这些数据应当能够被人轻易找到和理解，也应当能够被自由、免费使用、加值、重发布，而不限制其身份、地点和目的。
## **媒体指南**
**开放数据指数网址** :
**开放数据指数信息图** :
* 开放数据指数是一项由开放知识基金会组织，联合全球专家和贡献者一同完成的研究项目。在项目过程中，社会大众、社会组织、开放数据专家共同协作评估各国关键数据集的可获得性和可访问性。他们贡献的评估结果都经过了同行评议和专家评审，各国的最终得分都基于这些数据。
* 开放数据指数提供了一项独立的、针对各国关键性数据集开放性的评估，它涉及：国家级公共交通时刻表，国家预算数据，国家项目级支出数据，选举结果数据，企业注册数据，国家1:25万或更高请地图数据，国家统计数据，国家司法数据，国家邮政编码数据，国家环境污染物数据。关于这些数据集的更多信息，可以访问
* 开放数据指数2014共包括97个国家和地区：英国，丹麦，法国，芬兰，澳大利亚，新西兰，挪威，德国，美国，印度，台湾，哥伦比亚，捷克共和国，瑞典，乌拉圭，冰岛，荷兰，罗马尼亚，智利，日本，马恩岛，奥地利，加拿大，瑞士，意大利，巴西，斯洛文尼亚，韩国，墨西哥，土耳其，科索沃，马耳他，西班牙，拉脱维亚，格鲁吉亚，匈牙利，爱尔兰，南非，葡萄牙，以色列，巴基斯坦，巴拉圭，厄瓜多尔，摩尔多瓦共和国，印度尼西亚，牙买加，俄罗斯，阿根廷，波兰，塞尔维亚，保加利亚，克罗地亚，比利时，哥斯达黎加，希腊，香港，中国大陆，萨尔瓦多，布基纳法索，泰国，前南斯拉夫的马其顿共和国，斯洛伐克，孟加拉国，百慕大群岛，尼泊尔，塞内加尔，新加坡，突尼斯，危地马拉，立陶宛，菲律宾，美属维尔京群岛，尼日利亚，卢旺达，沙特阿拉伯，柬埔寨，科特迪瓦，埃及，摩洛哥，巴拿马，戛纳，津巴布韦，喀麦隆，肯尼亚，黎巴嫩，波斯尼亚和黑塞哥维那，博茨瓦纳，塞浦路斯，莱索托，坦桑尼亚，贝宁，阿曼，塞拉利昂，马里共和国，海地以及几内亚
* 一些地区和国家开放数据指数相关的故事可见：
* 开放数据指数中涵盖的地方不单包括正式的国家，也包含部分地区，因为他们有相对独立的政府系统在提供数据。因此开放数据指数2014排序的是“地方”而不是“国家”
* 开放数据指的是可以被自由免费使用、加值、重发布而对身份、地点、目的不加以限制的数据。真正的开放数据从技术和法律两个角度定义了一系列特性确保任何人都能有权利自由使用这些数据，而开放数据指数正是基于此对关键数据集进行评估。“开放知识定义“提供了何为”开放“的定义，详情见
* 成立于2004年的开放知识基金会（现已更名为”开放知识“）是一个由全球支持开放知识的人员组成的网络，其提倡知识开放，并通过技术和培训来释放更多的数据，并将他们转化为洞见带来转变。我们的目的是帮助人们利用开放知识来改善社会。
* 访问 和开放支出
* 访问 来了解由开放知识基金会中国参与发起的”开放数据中国“。更多详情可微博联系@开放数据中国，或邮件
# 谁来为开放数据买单
***敬告读者：本公众号运营内容为「开放数据前沿」周刊，一期一般为5篇文章，近期更新将继续不稳定，尽情见谅。***
***原文作者： Dennis D.McDonal***
***原文出处：[www.ddmcd.com](http://www.ddmcd.com)***
***图片出处：[www.ddmcd.com](http://www.ddmcd.com)***
***译者：陈嘉育***
***授权方式：本文根据原作者意愿授权在 CC-BY-NC 知识共享-署名-非商业 国际4.0协议下，若您的公众号或网站有广告等收益请尊重原作者意愿，不要转载，谢谢！***
从Alisha Green 的《开放数据是公共记录的新表述》一文中，我们看到“开放数据”一词的定义是怎样不断演化的。Green 认为，开放数据在逻辑上是公众获取公共记录之权利的延伸，并使用了大量笔墨来论述这点，其论述的核心之一便是政府应“主动行动”而非“被动响应”：
> 开放数据是政府主动地将政府信息公布在网络上，它将技术进步带来的机会揉入传统的公共记录中。开放数据要求信息的主动披露，与公共记录依申请公开的系统正相反。科技使“主动行动”成为了可能：在线发布信息变得愈发容易——人们早就在线上寻找信息了。
上述语句作为理想政策的一种表述是没有大碍的，但深究起来仍有不少问题，比如：
* “主动行动”在实践操作中具体包括哪些要求？
* 开放数据发挥实际作用需要哪些产品或服务配套？
* 提供可下载文件及常用格式是否足够了？
* 是否需要为深度技术用户提供API 支持，以便他们开发可以再销售的特别工具或增值产品？
作为具有数据库和内容管理经验的项目经理，我想从实际发展为主导的视角探索这些问题，即不光考虑公共政策产生的益处，还考虑成本和效率的问题。
打个比方说，如果我们需要把统一数据提供给多个不同群组，是否可以用一个支持系统和数据库管理系统解决所有的支持问题呢？鉴于跨组织的标准数据与标准流程过于复杂，我们是否需要开发并维护多个系统？或者，治理结构和政府资金是否允许我们迈向通用平台？
我们若想在开放数据上变得主动，这些都是需要考虑的实际问题。让数据变得易于获得往往需要相当可观的成本。这不可避免地产生了如何筹措资金覆盖这些成本的问题。如同 Alex Howard 在《开放数据：就 APIs 和开放政府的辩论》一文中所指出的一样，在美国政府机构间，尚未就如何为某项数据服务增收费用达成一致的综合协定。
尽管这样，我很乐于讨论最近浮现的类似话题。将开放有关政府服务的数据所需的资源考虑进来，至少能够引起我们对资源管理效率与有效性的关注。这讨将会是一个有价值的讨论，它帮助我们判断什么才是真正更有意义的做法：
1. 在旧有系统的基础上继续开发，以提供开放可获得的数据？或者
2. 开发新的——并且希望是更有效的——系统来提供开放访问？
不得不说，第一个选项的完成难度太高，使得第二个选项似乎更可行。在一个传统系统里，硬件设备迟早无法满足不断膨胀的技术与社会需要。有时，我们需要果敢地抛弃老系统，重新搭建与现有基础设施关联不大的系统。
# \[报名] 10月20日晚7点复旦大学「开放数据在商业中的启航」公众演讲
**该活动全程英文，报名活动请戳「阅读原文」，之后点右上角「在浏览器中打开」**
## 主讲人介绍：
Joel Gurin |《即刻开放数据》(opendata now) 作者，
及开放数据500(opendata500.com) 研究项目主管。
Joel Gurin是纽约大学政务实验室高级顾问，并主持开放数据500研究项目，调研企业是如何利用开放政府数据作为核心资源开展商业活动的(OpenData500.com).他曾经在消费者联盟和消费者报道担任主编以及执行副总裁。也曾经在白宫智慧知情权项目组担任主席。
\[开放数据是一种可以方便获得和使用的公共数据。普通民众、企业和机构能够使用它来创建新的产业、分析数据模式和趋势、作出数据驱动的决策以及解决复杂的问题。开放数据是一种赋有使命的数据：它是一种能改变我们运作公司和政府方式的免费、开放、透明的数据」\
—— Joel Gurin, 《Open Data Now》
对于大多数中国民众而言，「开放数据」可能还是一个比较陌生的概念。而在欧美，开放数据已经成为主流，被社会各界广泛接纳。特别是对于各级政府而言，颇有不做开放数据，都羞于见人的趋势。在这几年逐步推动开放数据的过程中，开放数据一直被视为使政府更为透明的利器。但令人无法否认的是，开放数据其本身，也拥有着不可忽视的商业价值。
Joel Gurin 的新书 《Open Data Now》不谈开放数据对政府透明化的老调，而更着重于谈论其商业价值。而这本书不得不说是一本很合时宜的书籍。对于像欧美这样的国家，开放数据已经运作多年，投入甚巨，无论是政府也好还是普通民众，都亟待看到开放数据能够刺激社会创新从而转化为巨大的经济利益。而《Open Data Now》一书，无疑能为诸多创业者和企业提供运用开放数据的新思路，从而将开放数据变为真正能够变现的资源。届时，麦肯锡描绘的 3-5万亿美金一年的经济价值便能得以实现。而对于像中国这样刚刚开始探索开放数据的国家，这本书所介绍的内容则可以更好吸引创业者和企业来关注并共同推动开放数据在中国的发展，加速政府对开放数据的投入。
《Open Data Now》一书开篇便点出，「开放数据」就如同当年的互联网一般，必能掀起一股新的商业变革浪潮。在当下的商业社会，一个企业或多或少都要接触点互联网。而未来，一个企业如果不懂得利用开放数据，那也是很难想像的一件事。开放数据的美妙在于其对于企业而言没有任何的成本可言，而通过适当的利用则能为企业创造巨大的价值。而这一经济价值又往往让人难以想像的巨大。
一个经典的案例便是 2006 年成立的 Climate Corporation。这家公司通过使用国家气象台开放的气象数据最终创造了10亿美金的市值。其最初主要业务是通过气象数据来为其他商业公司提供基于天气的定制化保险服务。例如，高尔夫球场会因为下雨天不能营业而造成经济损失，传统的保险产品可能会在该球场损失超过一个固定的数额后进行理赔。但\nClimate Corporation 并不这么做。它通过分析天气数据进行预测，从而预估出该球场在全年可能有多少天因为天气恶劣而遭受损失，从而基于此设计一个定制化的阀值来进行理赔。而在他们开展业务的过程中，他们发现农业是受天气影响最大的产业，从而他们决定将重心放在农业之上。他们的业务不但包括为农民提供定制化的保险，而且提供咨询服务。比如，他们会通过预测天气，来告知农民应当何时播种，何时施肥来使效益最大化。不仅如此，他们的服务还能帮助农民避免洪水、暴风雨等恶劣天气。而Climate Coporation 之所以这么成功，这一切都归功于开放的气象数据、土壤数据。
除了 Climate Corporation，Joel在书中还分别详尽介绍了开放数据在教育、医疗、能源等热门领域内的应用。对于每一个领域，Joel都亲自做了大量的访谈和调研，尽力将最宝贵的第一手资料和经验分享给读者。而最令人欣喜的，便是 Joel在每一章最后，都会针对性地为创业者和企业提供具体的商业建议，指导大家如何能够利用起开放数据在相应领域内开拓新的机遇。
《Open Data Now》除了涉及政府的开放数据之外，它还特别提到了未来个人数据的变革。Joel在书中提到个人数据应当回归个人掌控，而不是再由服务提供方掌管。第一步要做的便是让企业将数据提供给个人用户下载，比如我们所熟悉的 Google 便允许用户下载自己的数据。而第二步便是给用户充分的自由来选择和服务提供方共享哪些个人数据。而这一点便被称作「个人数据保险库」。这一保险库可以允许个人用户自由选择和一个特定服务提供者共享何种个人数据，并且拥有对这些数据的绝对控制权。换句话说，如果你不再满意这个服务提供方，你可以随时终止和其的共享而收回所有自己的数据并存入保险库。Joel 认为这从某种角度来说也能称为开放数据，是一种有选择的个人数据的开放。而这一领域也将成为未来商业创新的热点。
由于 Joel 本身曾经长期工作在消费者知情权这一领域，也担任过白宫智慧披露 (smart disclosure)这一特别工作组的主席，他也在书中特别提到了如何利用公开在网上的评论数据以及开放数据等来帮助消费者更好地作出决策进行消费。而这一领域也将会是诸多企业和创业者必须重视的机遇。
无论你是创业者想要寻找新的商机，还是政府官员在了解开放数据的力量，又或是普通大众想了解开放数据这一概念，我想《Open Data
Now》这本书都会是你的佳选。如果你对这本书有兴趣，那么可以到亚马逊购买该书的 Kindle 版本，或者你也可以下载第一章试读。\n而该书的中文版也正在紧锣密鼓地筹备之中，期望 2014 年借由《Open Data Now》一书也能开启中国的开放数据元年。
# 拥抱开放数据机遇的商业模式
*开放数据前沿周刊本周继续第13期内容，因最近出行频繁，故13期内容会断断续续更新到月底，请读者见谅。*
*原文作者： Mark Boyd*
*原文出处：programmableweb.com*
*译者：陈嘉育*
上周在柏林举行的开放知识节上， Kat Borlongan 和 Chloé Bonnet 两位来自巴黎开放数据初创企业 Five By Five 的友人就交互式快速极客环节（speed-geek session）做出了调增，以审视初创企业如何利用开放数据及开放数据 API 谋得生存。两人勾勒出的图景展现出多种利用开放数据的方式，这些方式有一点共性：致力于构建允许其他初创企业加入的生态环境。 由开放知识基金会主办的开放数据节将世界各地千余名从事开放数据相关工作的人士齐聚一堂，他们有的关注企业数据利用，有的从事开放科学研究，有的致力于政府开放数据，还有的聚焦来自大众的数据项目（crowdsourced data projects）。 在活动首日的一个环节中，Borlongan 举办了一个工作坊，以帮助即将成为企业家的与会人士理解初创企业如何抓住开放数据的机遇创造促进就业、可持续的商业模式。 Borlongan 引用了麦肯锡研究院的研究数字，即全球的开放数据将价值3000亿元，说道：“所以人往往这样理解开放数据的利用过程：把开放数据挂在墙上，举办场黑客松，人们就能利用开放数据创造出产品，我们就实现了3000亿元的价值。”\
顺便提一句，Borlongan 的 Five By Five 同时是开放数据研究院 (Open Data Institute) 在巴黎的代表处。Borlongan 称“所谓的开放数据初创企业不过是个模糊不清的划分”，他鼓励与会者透过表面，呈现开放数据创造收入的具体实现路径，以及相应的切实可行的商业运作。\
来自英国开放数据研究院（此机构通过其“初创项目”帮助了15家企业）将拥抱开放数据的商业模型划分为两类：\
1\. 发布但不出售开放数据的企业。\
2\. 基于开放数据利用的企业。
### **发布但不出售开放数据的企业**
在开放数据研究院里， Tennison 正在尝试提供英国每一处房产地址信息的开放地址数据库。据其所述，产生并发布这些数据能够产生三类商业模式：
1. **自由型**： 人们可以免费批量地获得开放地址数据，“但如果你想要 API 服务，就得额外付费了。” Tennison 还提到了可能需要的、旨在降低自由程度的方式，比如数据虽可以批量下载，但不付费取得的数据很粗糙，再比如仅允许获得数据的人以分享的形式再利用数据，如果用户坚持要将数据用于商业用途，则同样需要额外付费。
2. **交叉补贴型**：开放数据免费向人们提供，收入则依靠提供发布开放数据之外的额外服务如咨询创造。
3. **网络型**：围绕核心商业利益创造网络效应，注意此处的商业利益可能并非开放数据。Tennison 举了个例子，比方说一家邮局或者快递公司想创造开放地址数据库，它可能希望私人们配合性地维护数据质量。随着开放数据提高投递精确度，成本相应下降，收入自然上升。
### **基于开放数据利用的企业**
Development Seed, Mapbox, OpenDataSoft, Enigma.io, Open Bank API, and Snips 等六家初创企业也在开放数据节上展示了他们利用开放数据的独特方法。。
#### **Development Seed**
**致力于：**通过开源工具的创造与开放数据的利用，寻求发展、公共卫生、公民民主等方面挑战的应对措施。
**开放数据API**：项目中运用开放数据API乃是常态。比如，其与世界银行合作通过世界银行API建立的数据可视化网站。
**商业模式类型**：咨询类，但也从其开发的产品中创造了新商业，最值得关注的一个是 Mapbox（见下）。
#### **Enigma.io**
**致力于：**搭建一个提供高级探索与搜索功能的开放数据平台。
**开放数据API**：Enigma API 为所有的数据集和平台上的部分分析提供了程序接入口。
**商业模式类型**：SaaS 提供的含 API 调用命令但不含数据分解的免费计划；部分风险基金；与特定企业签订的合同服务；Enigma Labs 中生产的供日后销售的新产品。
#### **Mapbox**
**致力于：** 帮助用户利用来自公众的开放街道地图数据 (crowdsourced OpenStreetMap data）设计发布地图。
**开放数据API**：利用 OpenStreetMap API 将数据调入其地图生成界面；Mapbox API 允许利用 Mapbox 网页服务程序化地生成地图。
**商业模式类型**：SaaS 提供的免费计划；与地图使用的大用户达成的定制合同，比如 Foursquare 和 Evernote.
#### **Open Bank Project**
**致力于：** 为银行创造开源 API.
**开放数据API**：其核心产品即是打造标准化的开源 API, 供银行为客户搭建应用和网络服务时使用。
**商业模式类型**：与 SLAs 签署了合同许可证，付费取决于利用 API 搭建的应用数量；IT 咨询项目。
#### **OpenDataSoft**
**致力于：** 搭建一个开放数据发布平台，公民、政府、城市基础设施、公司可以在平台上发布供内部和公众使用的开放数据门户.
**开放数据API**：可从发布者的 API 中远程读取数据资源；提供 API 创建工具，使上传到门户中的任一数据集均以 API 形式提供。
**商业模式类型**：SaaS 的免费计划模式，根据发布的开放数据集和对数据集的 API 调用命令数来定价，学术与公民使用仍免费。
#### **Snips**
**致力于：** 针对智慧城市的预测性建模。
**开放数据API**：利用 API 引入了一些开放数据和私人客户的数据用于建模算法中；提供预测性建模的 API 供客户用自己的数据程序化地求解模型。
**商业模式类型**：以一款在售 B2C 应用作为收入创造的产品；与城市、公司等签署个别合同以解决一些特别的难题，比如利用预测性模型帮助邮局更好地管理职工分布（使之与销售需求相匹配），再比如可以预测城市车辆事故风险的可视化地图工具。
### **复合模式**
展示在这的企业大多数有多个收入流。拿 Open Bank Project 来说吧。它可能需要长达18个月的时间建立一个新的银行客户关系，尽管这18个月本身不会有什么问题，但较长的客户购买期意味着此初创企业也在相关的安全与金融领域提供 IT 咨询项目。 Snips 则计划在继续向城市和公司客户提供咨询类项目之余，提供一款像 “Google Now” 那样的位置推荐应用，这款应用将在应用商店里发售并为 Snips 带来基础收入。
### **对公平和生态系统的关注**
这些初创企业有个令人振奋的有意思的共性，即每家初创企业都在各自的商业模式中加入了有利于社会的成分。比如 Enigma.io 为那些实验开放数据的人提供了免费计划。 Snips , Open Bank Project 和 Development Seed 则把他们创造的工具开源。
除此之外，这些初创企业都颇有远见地考虑如何支持其他开发者。比如 Open Data Soft 单纯专注于为客户提供其门户产品，它鼓励需要额外数据管理服务的客户与第三方开发者建立联系。Development Seed 的很多工作已不仅仅是咨询，而是帮助客户掌握更多技能、提升能力，以使其工作可以在全球范围内大规模地重复进行。
### **可持续的商业生态**
上述与开放知识基金会相关的开放数据领导者和 Joel Gurin 等来自 Open Data 500 的专家正在对以开放数据为产品原材料的商业案例进行文字整理。
随着这些企业利用多收入流的复合商业模式逐渐成长，他们定将找到办法来培育自我维系的生态系统。
# 费城的开放数据项目
***此处译文原文来自于阳关基金（sunlight foundation)***
***原作者: Mark Headd***
***译者: 王海涛***
***作者简介：Mark Headd是美国首批城市首席数据官之一，曾在费城任职，同时担任「为美国而编程」政府关系部的主任。他目前在Accela担任技术社区布道者，负责维护和发展开发者社区。他的个人博客为Civic.io，同时也是「开放数据中国」特约的内容合作伙伴。***
费城是一个具有启发和教育人们开放发展传统的城市。 所有学过历史的人都知道，民主发源于此。但是，其很少因为在其他许多领域开拓性的贡献而为大家所熟知。与那些热爱它的人一起聊天，则他们几乎没有办法描述出费城属于“先锋城市”的特质。 但目前大部分费城开放数据项目的成功应该归功于早期过于痛楚的努力。当前，费城正处于其开放数据革命的关键点，该革命也发生在其当前市长离任前的这段时间，它将为未来几年内费城的开放数据项目指明方向。 如今，也是时候为费城的开放数据项目的下一阶段寻找动力了，从而确保其生机与活力，以及通向未来的成功之路，尽管这依然有些残忍。
**费城开放数据项目之动力源泉**
在费城市政府坚定地开展它的开放数据项目以及实行一项正式的开放数据政策的前几年，费城交通局（ Southeastern Pennsylvania Transportation Authority ，SEPTA）早就开始在当地支持开放数据了。 类似许多大的交通局，宾州东南交通管理局是极不情愿地被带入开放数据的世界里。一些具有民权黑客先驱爬遍SEPTA网站的每一个角落，为的就是寻找具体的信息从而为用户开发易用、易理解的崭新的移动应用。 当SEPTA的管理部门最后终于意识到开放数据的潜在前景后，交通开放数据的闸门就这样打开了。这个时候，SEPTA开始公布他们的数据，部署相应的API开发接口，同时鼓励当地的开发者社区来构思他们如何利用这些数据以及他们想开发什么样的移动应用。在2011年秋天，当SEPTA的高层正式出席了费城首届“交通黑客编程赛”，当地的民权开发者们开始意识到他们任重道远。 许多参加首届编程赛的开发者，还有其他在费城多年一直提倡开放更多数据的人汇集到一起，向市政府最新任命的首席创新干事请愿，敦促政府采取正式的开放数据政策。 早期的开放数据项目的成就造就了后来SEPTA部门通过了结构更加清晰的开发者项目，从这一点我们能很明显推断出，费城市政府将会实行一项正式的开放数据政策以及其首席数据干事的创造力这两点都是毋庸置疑的。
**开放数据，关乎信任**
并不是特别熟悉开放数据的人会轻易地去将针对实用性的数据和针对透明度的数据拿来比较。前者有时被视为平民的出路，也是类似开发者编程赛的基本动力，以及刺激新的民企发展的推动力；而后者就商业发展而言则被视为无价值或价值较小。 但是为了平民编程赛和类似企业活动的长远发展，平民程序员和普通初创企业应该对政府领导者将会长久地支持开放数据深信不疑。如果政治环境变化了或者城市领导阶层的被颠覆了，没有人会在可能鸡飞蛋打的项目上浪费精力。而未能建立这种信任也会阻碍平民编程赛和创新企业蓬勃发展的道路。 为了与数据消费者建立这种信任关系，政府能做的最重要的事儿就是开放能够强化政府透明度的数据。如果政府不再愿意投资公开那些能让消费者评估其行为的数据，则管理部门的内部发生变化或者当地政治环境会极大影响市政府的政策，而开放数据项目也会极有可能因此免受它们所带来的损失。 开放一些能让普通人提出苛责问题的数据这件事儿本身就表明，政府正在向外界发出讯号，告诉潜在的数据消费者——我们不是闹着玩儿的，数据共享并非虚无缥缈，空中楼阁。
寻找开放数据的灵感 在和许多政府领导人交流的时候，我给的建议总是，关于开放数据最应该公布数据的领域之一就是预算和财政数据。一个城市本身无法开放，除非它能以易用的形式分享它财政支出的详细数据，例如如何花费、和谁以及花费金额。 其他大多数主要城市已经就开放预算开支、与供应商合同以及公务员薪水的数据做了一些投资。而费城是一个例外，这座城市目前未通过任何易用的形式公布预算或开支数据，或者是公共事务用途的雇员薪水的信息。但费城的一个公共机构——费城学区（School District of Philadelphia，SDP），目前已经在改变这种现状的道路上踏出了坚实的一步。 过去的几个月中，SDP已经开始公布其预算、财政以及雇员薪水的数据。学区的领导实行这个政策是在该区经历严重的经济困难和苛责的公众审核情况下进行的。尽管市政府的官员们还在持续争辩公布政府开支和雇员薪水（这两项都已经被定为数据开放的项目超过一年了），SDP已经为市政府的发展方向提供一个新的视角。 费城应该再次从另一个正在向前迈进的地区公共机构吸取灵感，而当前费城也是时候兑现开放与公布政府预算和雇员薪水的诺言了。如果当前市长离任之前未能完成这一壮举，对费城未来而言是前途堪忧。
# G8 开放数据宪章行动计划：默认数据开放，但你可能必须付费使用
***此处原文来自阳光基金会***
***原作者：James Kin-sing Chan***
尽管七国集团（G7）（以前的八国集团，G8）国家在去年夏天承诺将使其数据“默认开放”并“人人可用”，然而许多国家的开放数据计划正遭遇阻碍和困难以致其无法保证免费开放数据。
自签署之日起，阳光基金会便一直关注八国集团开放数据宪章的发展。八国集团领袖同意遵循五个开放数据原则，此外制定并公布各国自身的国家行动计划以详细说明如何实现宪章相关要求。然而，八国中的四个国家未能在约定的2013年10月的最后期限前通过其计划，而德国目前仍未公布其计划——至今已推迟九个月之久。
我们研究了所有可获得的七国集团（以及欧盟）的国家行动计划并与开放数据宪章中的相关承诺进行了对比。对每一份计划，我们分别分析了其对开放数据的承诺程度以及相关承诺是否转化为明确的行动。我们的分析并未专注于对各国计划给出绝对评分并排名，相反我们希望通过分析发觉一些内在的程式化趋势、最佳实践以及七国集团开放数据计划中可以改善的领域。
**默认开放正逐渐形成于国家层面**
八国集团开放数据宪章的第一个原则是“默认数据开放”。该原则预示“所有政府数据（将）被公开，除非有特定的“正当理由”。部分七国集团国家已经采纳该原则并以书面形式将其写入国家行政命令（美国）、强制性政策（加拿大），意大利更是将其写入法律。然而，其他国家需要做出更强有力的承诺：英国白皮书承诺“公开数据推定”；日本的计划强调政府“应该积极公布公共数据”；法国的计划只是承诺“迈向”默认开放原则。我们相信对默认开放原则做出更为坚定的承诺是实现主动披露的非常重要的一步，正如我们基金会的开放数据指引所概述的。
**免费数据尚无法得到保证**
图片来源: Flickr / Jason Mrachina
尽管七国集团国家公开披露的数据数量预期将会上升，公众却可能需要付费使用这些数据。按照“人人可用”原则，八国集团宪章“认为数据应免费开放”。然而，仅加拿大承诺将审查现有的数据获取费用并致力于在2015年12月取消这些费用，其他七国集团国家大多未能在这一领域做出任何明确承诺。
美国和日本在其计划中未做出任何承诺。英国承认对“部分机构组织”而言免费提供数据确实存在困难，尤其是那些“目前收费的”、“不归政府所有的”重要数据集以及“依赖于这项收入的”机构组织。在国家信息基础设施建设的政策文件中，英国政府明确表明对某些数据“目前尚无任何免费开放计划”。再次，法国只是承诺将为“更宽泛的免费开放数据再利用”做出努力。
阳光基金会强调政府尽可能消除信息获取障碍具有十分重要的意义，尤其是版税和信息索取费，因为这两项费用可能成为民间组织和公民个人重复使用数据的巨大障碍。我们也曾详尽解释技术和主动披露如何使政府事实上节约开放数据成本。七国集团国家因此应该积极采取措施使数据默认免费开放，从而真真确保数据“人人可用”。
**格式！格式！格式！**
阳光基金会（一遍又一遍地）解释为何公布全面的、原始格式的数据非常重要。令人鼓舞的是多数七国集团国家的行动计划——比如加拿大、日本、英国、美国和欧盟——已经认识到机器可读性的重要意义并规定其为数据披露的一项强制要求。然而，宪章中关于提供应用程序接口（APIs）和批量数据的承诺尚未全部实现。只有美国和法国在其计划中提及各机构应尽最大可能提供批量数据，此外仅有少数其他国家表现出坚定承诺要求当局提供应用程序接口（APIs）。另外，正如我们在指引中提到的，使用开源解决方案、独特的标识符以及适当的模型引用对于鼓励公众以创新方式使用数据十分重要，然而这一点目前尚未在八国集团宪章中得到保障。
**还有何遗漏？开放数据目录**
我们发现加拿大和英国已决定建立一个关于公开和未公开数据的全面数据目录并对公众开放使用权限（美国有类似的目录称为EDI，但并不对公众开放）。最常见的不公开数据的原因之一是“我们不清楚您需要什么数据”。但是，如果没有政府所拥有全部信息的公开清单，民众断然无法索要他们需要的数据。尽管八国集团开放数据宪章并未承诺公开数据目录，但我们相信数据目录的公开对开放数据具有里程碑意义，其他国家也应遵循。
七国集团国家就透明化和开放数据的重要原则做出郑重承诺令人兴奋，但是追踪这些原则框架是否被转化为有效的国家计划和日常执行同样重要。我们也希望国际社会能够学习七国集团的经验并在将来支持国际开放数据宪章。
# 我们能从八国集团（G8）开放数据宪章行动计划中学到什么
***此处原文来自阳光基金会***
***原作者：James Kin-sing Chan***
***译者：郭晓利***
图片来源：Flickr / G8 UK
尽管我们认为七国集团（G7）（之前的八国集团，G8）应在其各自的开放数据宪章行动计划中对消除数据获取费用做出更郑重的承诺，然而同时我们也意识到这些计划展示了在开放数据运动中的一些可供他国效仿的良好实践 。
除了德国仍迟迟未公布其计划外，其他G7国家全部推出了各自的行动计划，细化了对G8开放数据宪章的落实。G8开放数据宪章是G8 国家政府之间达成的一项协议，旨在通过执行五项开放数据原则以“提高透明度”和“激励创新”。基于对这些计划的详细分析，今天我们将探讨其他国家可以从G7开放数据实践中借鉴的两点重要经验教训：元数据的提供和社区参与。
**使用全面的元数据以方便数据查询**
在阳光基金会的开放数据政策指引中， 我们强调主动披露数据是把信息置于人们已经使用的信息检索平台上。数据的主动披露并不仅仅是更新几个文件，更是通过详尽的描述和背景介绍简化数据的检索。在确保数据完整并易于查询方面，使用可靠并一致的元数据是关健。
图片来源：Flickr / Justin Grimes
美国已经在其开放数据政策备忘录中明确规定了那些内容应被收入并作为元数据公布。该备忘录要求各机构提供以下信息：“数据源信息、关联数据、地理位置、时间序列的延续、数据质量，以及揭示数据集之间关系和数据源适用性等相关指标的信息“。英国、美国和加拿大均已承诺制定并发布工具和指引，如“通用词汇和数据词典”，从而保证不同部门和机构之间元数据的一致性。美国还要求在适用情况下提供以下一项或多项信息：“数据元素的完整文档”、“数据集的目的表述”、“数据集目标群体（或可能对数据集感兴趣的人）”、“样本特征”以及“数据收集方法”。
另外，所有G7国家已经承诺参与基于Github的一项元数据映射测试，从而保持不同国家间元数据的一致性并提升政府间的相互操作性。我们相信这一测试将有助于鼓励更多国际机构间的创新数据使用以及基于创新数据的跨国比较分析。
**鼓励社区参与并建立合作伙伴关系**
G7国家的开放数据倡议在公众参与方面也取得了显著成效。例如肯尼亚和斯洛伐克的经验表明：若要使开放数据和开放政府在人们的日常生活中发挥意义，积极并充满活力的民间社团和数据使用群体扮演着重要角色。这也是为何我们基金会在开放数据指引中强调，无论是制定还是实施开放数据政策，采纳公众观点都十分重要。以下是我们从G7行动计划中总结出的几点关于社区参与的经验：
图片来源：Flickr / Sebastiaan ter Burg
**1.** 在安排数据披露优先次序时将公众观点纳入考量因素。在决定哪些数据优先公布时，多数G7国家通过不同方法考量了公众意见。这些不同方式包括：组织关于特定主题（如医疗和教育）的公众辩论（法国），开展关于得益于开放数据的500个主要公司和组织的圆桌讨论和研究并通过电子邮件或网上平台收集反馈意见（美国），公布政府持有的所有披露和未披露的完整数据目录（加拿大和英国），以及邀请数据使用者“探讨如果公开某些数据集，其潜在用途和影响“。我们尤其赞赏英国和加拿大做出的公布其数据目录的承诺。如我们早些时候解释过的，这对公民索取其需要的数据而言具有十分重要的意义。
2\. 提升公众数据素养并培养个人或团体对数据的创新再利用。许多G7国家已经组织了多次比赛和黑客马拉松活动以鼓励对数据的再利用，这些比赛和活动如：Apps4Italy、Geovation（英国）和加拿大国家应用程序马拉松赛。我们相信这些活动为培养和促进数据开发者社区的成长迈出了良好的第一步。下一步应将注意力集中于维持这些开发者之间的互动并协助他们将这些一次性活动转化为长期项目。比如，欧盟在其行动计划中开展了“Apps4EU 工程”，该项目旨在将“Apps4”系列比赛中衍生出的想法转化为可持续商业模式。
3\. 记录并与他国分享开放数据经验。G7国家目前均已兑现其分享开放数据经验的承诺。例如，英国在Github上的“data.gov.uk To Go”项目包含了其开放数据网站中的软件并允许其他国家使用以及根据自身需求对网站进行改良。《法国开放数据手册》和美国的“开放数据项目”包含了对两国在公开数据过程中面临的挑战和取得的成就的案例研究，这些研究不仅仅包含了技术难题，也包括了对法律、政策、安全和隐私等问题的探讨。
虽然各个G7国家仍需致力于改善国家开放数据行动计划及其实施，这些国家到目前为止所作出的努力和所取得的进步仍为国际社会提供了宝贵的经验和教训。
# 美国数字问责与透明度（DATA）法案有多独特？
此处原文来自阳光基金会
原作者：*Júlia Keserű*
译者：郭晓利
正如我们一周前写到，奥巴马总统最终在一个静谧的周五傍晚签署了数字问责与透明度 （DATA）法案。尽管不如我们预期的那样大张旗鼓，阳光基金会仍为该立法的最终通过感到惊喜万分。该法案致力于确保不同机构按统一的数据标准通过网络向公众公布及时准确的信息，从而预期将大幅提升联邦政府支出信息的透明化及可信度 。
长久以来，我们一直支持数字问责与透明度（DATA）法案所提出的目标，并且已经撰写大量文章分析该立法对美国联邦和地方政府的影响。这篇文章立足全球背景，意在检索世界范围内其他政府已经采取的类似立法或措施。
由于各国立法背景十分不同并且追踪法案的实际执行存在困难，对不同国家的相关措施进行比较几乎无法实现。然而，我们发现：目前在金融开放领域已经有一些鼓舞人心的创新，但是这些创新并不一定存在于单一法案中。
在该领域，巴西是个例外，也是先驱。作为拉美地区最大的国家，早在2004年巴西就已通过财政责任立法规定其联邦政府机构必须使用机器可读格式、通过国家透明化门户网站公布其财政数据，并且每日更新信息。该网站包含大量详细并且最新的政府财政信息，包括政府收入和支出、政府采购以及联邦政府向市政府、州政府及个人的转移支付。
然而，更为重要的是该门户网站信息检索非常容易：国际透明化组织的报告指出该网站的政府预算内容同时使用官方和民间流行的两套命名方法，因此该网站在媒体、政府官员和公众间都有着广泛的使用基础。基于该网站数据的报告曾引导对涉嫌滥用公共资金事件的调查，并最终导致一个部长引咎辞职。民间组织也曾利用该网站数据制作可视化信息以展示在巴西纳税人所缴纳的税金如何被支出利用。
根据国际透明化组织的同一报告，巴西的财政透明化门户网站的每年用户数量从2004年的54,000已经飙升至2014年的1100多万。另外，该网站还有一个举报通道，匿名投诉可以直接送达总审计长办公室。该网站也为2014年世界杯和2016年奥林匹克运动会设置了独立板块。（顺便提一句，我们很好奇这些数据的可用性在多大程度上促成了目前对世界杯支出的调查。）
开放知识基金会的分析指出， 英国政府的官方开放数据门户网站——Data.gov.uk——通过使数据“容易查询，方便许可，简单再利用”也提供了一个相对较好的“查询政府财政数据”的方式。除去公布详细的政府支出数据以及来自中央、地方政府部门合同的部分信息，Data.gov.uk还包含大部分高级公务员的信息，包括他们的年薪。英国财政透明机制并也不是一部单一法案，它混合了实践、政策、对自由信息法案的修正以及政府实验。
同样，韩国的数字预算和会计系统（dBrain）也并非产生于一部单一法律，该系统被视为金融开放领域的另一创新。该门户网站包含预算编制和执行的实时信息、政府采购数据并提供参与式预算形成机制：利用该功能，中央政府、地方政府、公共机构和公众可以共同决定资源的分配。公民还可以利用另一附加功能举报涉嫌挪用政府资金的事件，如果指控真实，公民可获得最高3万美元的奖励。
尽管尚无法与美国的数字问责与透明度（DATA）法案比较，意大利最近通过立法规定载于SIOPE——包含公共机构支付和交易的数据库——的信息将很快以开放数据形式向公众开放。
2008年，墨西哥政府也有过类似举措：通过公共会计立法尝试在联邦、州和市级公共机构中建立共同原则并要求这些机构按同一标准注册并报告支出信息。该措施的执行仍不够完善，在各机构的实现程度也不同，但得益于2012年对合规的强化修定，地方监管机构表示公共机构对信息的提供已有所改善。
公开采购制度虽与支出完全透明化不尽相同，但对公众监督政府的经济交易行为仍具重要意义。在这一方面，格鲁吉亚提供了一个好的例证。格鲁吉亚的政府采购平台被世界公认为发布招标信息的最佳实践。正如我们来自格鲁吉亚国际透明化（TI Georgia）的客座博客作者写到：“十年前，第比利斯的居民每天只能有几小时的电力供应，但如今，这个国家拥有世界上最透明的政府采购网络系统”。尽管仍有许多豁免条款允许部分合同在电子系统外招标，该网站仍相当出色地例证了如何使用可搜索信息公布采购数据，从而公众可以检索招标全过程——从招标信息公布到中标信息公示——的任何活动。
想要了解更多？请阅读来自公共知识基金会的（Open Knowledge）报告：透明化和问责公共财政技术，或者来自国际透明化组织（Transparency International）的报告：预算执行的透明化
# 取经台湾： SmartGov “政府开窍” 会议 （下）
本篇内容作者林小草，联系邮箱，原载在
演讲ppt下载请戳左下角「阅读原文」
前情提要：SmartGov（政府開竅系列研討會）是由 "Code for Tomorrow" 這個組織舉辦的活動，旨在分享在公部門改善作業流程、分享資源、彙集相關資訊等種種經驗。
**#06，「病後人生一站式服務網」站長羅佩琪，「病後人生」**
（講者背景：現職為長照資訊服務公司的專案經理，因為羅爸爸一度中風、羅媽媽視網膜剝離，因此在網路上大量收集、分析、撰寫專文，協助病友找到福利申請流程與病後的心理重建。）
擁有醫師朋友、社工師朋友，在父親中風之後，羅佩琪很幸運地知道可以為他申請勞保的「失能給付」，一口氣得到六十多萬的補助款。有了社會福利的補助，家中的經濟負擔明顯減輕了不少。
以她自己的申請經驗，她發現要走訪多個政府網站才能夠將所有可申請的福利收集齊全。她因此發想：其他人會不會也遇到類似的問題、卻沒有這樣的親朋好友可以詢問呢？
於是她以部落格來協助收集病友會想瞭解的補助給付資訊。她收集資料、撰寫專文、舉出實例，參與相關活動，想要解決她認為政府網站常見的三大問題：資料分散在各個網站，撰寫的文字太冷硬仿如文言文，網站缺乏維護導致資訊與現行體制常有時差。
網站上線後斐然有成：開站近兩年，目前已累積 PV 一百萬次（UV 近二十萬次），每個月大約會有 60 則病友提問，她會去掉對方的個資後將問答集彙整到網站，造福其他有相同疑難的病友。
身為一個普通人，寫文章一定會有錯誤之處，因此她提供回應機制，讓大家可以回報錯誤以利修正；她也把文章丟上批踢踢，讓專業又直接的鄉民毫不留情的批評、修正文章內容。
她發現政府機構也有整理得很好的資訊整合平台，像是台北市的 U-life 台北悠活、新北市的福利補助自己查（BTW 這讓我想起 g0v 的「福利請聽」），不過她也擔心，不同的政府機關都在做資訊整合，會不會大家之間都在不停的重工？
她建議政府、非營利組織 (NPO)、一般企業 (營利組織/PO)、專業人員之間，可進行異業合作，以她自己而言，成立病後人生網站後有許多企業、組織與她聯繫，若能夠將這些資源整合起來，對病人家庭幫助更大。
**#07，台灣互動設計協會 (IXDA) 理事余虹儀，「公共服務如何導入通用設計」**
通用設計 (UD, universal design) 是「能讓更多數的人都可以使用的設計」。可以服務的對象包括帶小孩出門的爸媽、銀髮族、視障者等等。
通用設計以「不突顯使用者差異、不增加其心理負擔」為原則。大多數人不敢坐在博愛座，即使有需要也不太敢坐，但其實博愛座是 priority seat，應該是和一般的座位一樣，每個人都可以坐、但遇到有更需要的人時宜優先讓座。
公共指標應該要有清楚的指示，以緊急出口的標示為例，標上往前的箭頭、卻搭配向左的圖片，可能會造成使用者的無所適從。
無障礙設計與通用設計兩者不同，余虹儀認為，通用設計可以造福更多的人，舉例而言，復康巴士（無障礙設計）僅能提供身心障礙者使用，但是低底盤公車（通用設計）就能造福學童、銀髮族與通勤者等多樣化的族群。通用設計可以涵蓋無障礙設計，例如將點字透明化、覆蓋在印刷文字之上，因為它透明，所以不影響其他使用者的閱讀。
有的室內設計師會認為如果要配合銀髮族調整為無障礙室內設計，家中的廁所會很佔空間、做了很多扶手會很醜。為基河國宅設計的通用設計國宅，扶手可以不用像在公共空間那樣粗厚，廁所也可以配合家中實際需求來配置空間，公廁是為了要保留輪椅迴轉的空間，所以需要保留大坪數，但是家中若無輪椅使用者，可以適當的添加扶手，讓濕滑處或需蹲起處有輔助之物即可。
為了使聽力不佳者居住時能更有安全感，屋內的空間會設計可穿透的視野，利用通透的空間，讓最裡頭的一間房間也能聽清楚前廳的動態。
「通用設計就是你要相信，這世界有人愛你比你愛自己的還要多。謹記八字：設身處地、將心比心！」
**#08，國立臺灣科技大學在校生謝宜峯，「大學選課模擬系統」**
（講者背景：臺灣科技大學資工系學生，因為覺得要手動用 Excel 預排選課太麻煩，所以做了自己能用、也想給大家用的選課模擬系統。）
選課時搶課困難，常會在搶課時才發現衝堂之類的問題。發現選課的困難後，謝宜峯設計了選課模擬系統，可以嘗試選課、排課表，事先可以先知道自己的課表大概可以長成什麼樣子，不用再自己開個 Excel 來剪剪貼貼，開學後也可以拿來找教室、看看有哪些人和自己選了一樣的課，甚至在這個平台上整合二手書交易平台。
以前使用 Excel 預排課表，要剪剪貼貼，如果想要換一門課，刪來改去就讓人煩到爆炸了。
謝宜峯的室友 Taylor 之前做了氣象局的介面改良設計，嘗試做一份 prototype，提議可以如何改善中央氣象局網站。這樣的設計背景和謝宜峯合作的成品，讓「大學選課模擬系統」更好用：課表和查課可以做在一起，查詢課程可以即時顯示、即時排課，也能檢查衝堂狀況。
這個作品完全置入了謝宜峯的私人偏好：他把交友系統的概念放進來，所以每個登入的使用者在左下角看到的「誰也來過這個網站」會顯示為異性，「誰也選了這門課」會顯示出其他選同一門的人，方便大家和正妹同學修同一門課（大誤）；他不喜歡 IE，所以很直接地在系統裡進行了一個排擠 IE 的動作。 XD
謝宜峯說，「活在問題當下的人，是解決問題的最佳人選」，其實這句話拿來解釋《病後人生》創站理念也完全符合喔。 :)
**#09，DSP 資料科學計畫蔣居裕，「讓公共服務變聰明的《資料科學計畫》」**
（講者背景：2011年成為精誠資訊雲中心的開路先鋒，現職精誠集團旗下 Big Data 品牌 Etu 負責人，也是 Code for Tomorrow 的「資料科學計畫」(DSP) 執行委員。）
「問對問題」，是讓公共服務變更好的前提。DSP (Data Science Program) 就是「問對問題」的關鍵。
Etu（發音即為「意圖」諧音）是精誠集團專門做 big data 的品牌。這間公司的目的就是教大家如何從資料中萃取出所需的資訊，不管你的資料是 big data / small data。
配合 Code for Tomorrow，Etu 在 Data Weekend 開了課，在今年八月二日、三日兩天，即將舉辦「看資料找故事工作坊——以政府採購標案為例」。（剛剛看了一下，活動有保留三個免費名額給政府或非營利組織成員喔！）
DSP 花了四千塊向內政部買了實價登錄資料（付費內容會比免費下載的資料多一些欄位），利用這些資料在課程中練習分析，在課程中有一個有趣的分析結果是為銀髮族找出台北市的宜居之地，依該次的幾個面向的評估指標（例如公園綠地、醫療院所⋯⋯等等），最宜居的地區是內湖區、在指標中得分較低的則是萬華區。
*
**#10，charger / changer 深擊設計管理 & 台灣使用者經驗設計協會汪建均，「政府與公民共創價值的小撇步」**
2003 年參與了雲林縣林內鄉的設計計畫，汪建均發現，「雲林當地有很多的好東西，但是因為一些建設，反而剝奪了當地民眾的空間。」當地規劃少了公園綠地、也失去了兒童遊樂空間。
他觀察到政府其實是希望開放的，但是「想要把權力下放，但是不知道要把哪些下放；想要資料開放，卻不知道要怎麼開放」。
這裡汪建均提出 GovJam Taipei 2014 提出的一些小撇步：
1\. 我們追求的，不是改變一個人的 DNA，而是改變群體的 DNA。「我們不是在求個人，某個政府高官某天醒來就瞭解 Open Data 的價值⋯⋯而是一個群體。」
2\. 要關注的，是相關的參與者的角色扮演，是情境與脈絡。
3\. 不要從整個系統下手，運用服務設計從小處著手，增加服務可視度。（例如：區公所在門口做裝潢，去制約公所職員不能推卻新服務；不一定要寫程式，也能小小地做些改變來改善環境）
4\. 讓知識與資訊的獲取與交換，變得易用、簡單、有趣。有很多專家知道的事，民眾可能不知道，所以在過程中要易用簡單有趣。
5\. 英國能源與氣候變遷部讓無聊的題目變得有趣，有效運用科技引發行動。
6\. 讓困難的題目變為能夠引發與輔助人們的想像力。
小處著手的範例是像這張德國電力公司的帳單，在帳單上增加統計資訊，讓使用者能得到除了費用以外更有助益的資訊。
英國能源與氣候變遷部，把枯燥的題目科普化。
小結一下這半天下來我個人的簡單心得：
1\. GIS 能視覺化呈現出許多問題：容易受自然災害影響的地區、易肇事路口⋯⋯此時可以輕鬆畫出分佈圖、有完整圖資可免費使用的 Google Map API 是值得好好研究使用的好物！
2\. 有些推動變革有長官支持就會非常順利，但是得不到支持、甚至有阻力的人也多著是，成功之前一定要有相當程度的熱血支撐住。
# 取经台湾： SmartGov “政府开窍” 会议 （上）
本篇内容作者林小草，联系邮箱，原载在
演讲ppt下载请戳左下角「阅读原文」
SmartGov（政府開竅系列研討會）是由 "Code for Tomorrow" 這個組織舉辦的活動，旨在分享在公部門改善作業流程、分享資源、彙集相關資訊等種種經驗。
然後⋯⋯我最近有下標障礙，廢話不多說，先來一下議程表。 XD
| 時間 | 主題 | 講者 | 講者服務單位 |
| ----- | ------------------------------------- | -------------------- | ------------ |
| 13:00 | 報到 | | |
| 13:30 | 主辦、合辦單位致詞 | 徐子涵
吳肇銘
| |
| 13:40 | 如何讓政府變聰明 How Can Governments be Smart | 李鴻源 | 國立台灣大學 |
| 14:10 | 跨區服務免奔波 | 吳肇銘 | 新北市政府研考會 |
| 14:30 | 英國政府數位服務策略 (GDS) 及設計準則 | 蔡明哲 | HPX |
| 14:50 | 從資料看交通安全 | 柯維然 | 新竹市警察局 |
| 15:10 | 政府防疫物資公私協力新模式 | 王開弘 | 衛福部疾管署 |
| 15:30 | 中場休息 | | |
| 15:50 | 病後人生 | 羅佩琪 | 病後人生一站式服務網 |
| 16:10 | 公共服務如何導入通用設計 | 余虹儀 | IxDA台灣互動設計協會 |
| 16:30 | 大學選課模擬系統 | 謝宜峯 | 國立臺灣科技大學 |
| 16:50 | 讓公共服務變聰明的《資料科學計畫》 | 蔣居裕 | DSP 資料科學計畫 |
| 17:10 | 政府與公民共創價值的小撇步 | 汪建均 | |
| 17:30 | Wrap-up | | |
活動辦在消防局，是一個相當奇妙的地點。你知道的，近幾年我參加 open source 的集會活動都在中研院啊⋯⋯
一樓的告示牌寫「謝絕選舉宣傳」，我實在是很好奇有哪個候選人會這麼熱血跑來這個場子⋯⋯如果有來我應該會印象大加分耶！XD
行政院研考會的吳肇銘主委一開場就很直白的說：「今天的主題是政府開竅，但是政府一直拿翹。」在這場活動中，就是以各種不同的角度來改善公家機關，講者有身在公務體系的人（例如吳肇銘自己本身在新北市政府、疾管署的王開弘也來分享採購經驗），也有一般民眾（例如在國宅裡導入通用設計的余虹儀、因為翻讀社會福利申請資料感到不便而主動整理的羅佩琪）。
徐子涵 (schee) 提到，在 twitter 上為了要推廣這個活動，曾以英文發佈活動訊息，有新加坡的政府部門對這個活動非常感興趣，顯見政府開竅是各地皆然的需要。
因為只有一下午的時間，但是有十個議題要分享，時間有限，所以開場的這兩位都沒有說太多，很快地把第一場的講者李鴻源教授請上台。
**#01，李鴻源教授，「如何讓政府變聰明」**
（講者背景：國立臺灣大學土木工程學系水利組教授。曾任台灣省政府水利處處長、台北縣副縣長、行政院公共工程委員會主任委員與內政部部長。）
全世界的政府都面臨到我們過去不熟悉的狀況，全球的氣候變遷、政府組織的改變⋯⋯使得政府不再能夠以過去的運作模式運行。
過去政府機構的運作方式都只想要防弊，「防到公務人員都沒有想像力。有想像力的公務員是非常危險的。」而台灣因為不能夠清楚定位自己在華人世界的位置，因此定義出來的政策也很難準確。
基於台灣的地理特性（多高山、地震頻仍），水利界很難定義「兩百年防洪頻率」，在他處兩百年發生一次的災情，在台灣一年可能就發生兩次。水庫都滿了，找不到地方再蓋新的水庫，清淤也有困難；地層下陷問題嚴重，例如在屏東佳冬鄉，在離開海岸線五公里處仍只能抽出鹹水，只好種植耐鹽作物（例如黑珍珠），我們不能單單只是告訴漁民「你不要再抽地下水了」，而是要提供他替代方案。
雲林每年下陷八公分，高鐵到未來一定會斷掉，雲林彰化的地盤下陷狀況是以封井計畫來減緩下陷的速度（目前是每年三公分）。這樣的封井計畫，最大的困難是在於政府的跨部會協調合作，每個部會都有每個部會的主觀意識，要如何讓政府各個組織之間能協調合作，是最大的挑戰。
李鴻源教授舉了谷關、南投縣隆華國小等案例，這些不斷重建、再毀壞的建築物與公共道路，修復後總是讓人期待它是可以長治久安的繼續使用的，但卻又一再遇到百年、千年才會遇到的災害（賀伯颱風、921 集集大地震）。
台北目前人口密集程度之大，「新北市的雲林人，比雲林縣的雲林人還要多。」房價並不是最大的問題，而是以目前的人口密集度，如果再次發生 921 這樣的六級地震大災難，估計會倒掉四千多戶房子，會造成多大的損害？因此應該考慮的不是如何打房，而是要思考怎麼讓各地區人口與就業機會能均衡發展，減少可能的災害對國家帶來的震盪。
政府往往沒有意識到有些現象正在形成，例如，目前台灣有大量的新住民移入，但是卻沒有對應的政府機構來專職處理這樣的議題。
「台灣有三件事永遠不能談：油價、電價、水價。」沒有替代能源，就永遠無法討論核四存廢議題。瑞典在 2005 年提出了新的能源政策，目前替代能源就已發展得非常好；但是在台灣，沒有企業發展替代能源，政治上也不能妥善討論這方面的議題。
李鴻源提到在他過去還在政府機關服務時，曾經參與與大埔事件有關的會議。「我是新來的，我不清楚大埔問題，但我想問：台灣需要多少科學園區？現場一片靜默，沒有一個人能算出來為什麼我們需要這麼多的科學園區，那我們憑什麼去圈人家的地？」全世界都有智庫在為政府規劃中長期的發展計畫，照理說應該要廣為收集資料、進行分析，才來制定政策與預算，但台灣只有選舉時才有人提一時的方案與願景。
李鴻源教授先前根據水利署、農委會等部會統計的易淹水、坡地災害及土石流區域，畫出了以下這張圖，再根據這樣的圖來規劃國土政策。可以看到台北有很多很貴的地段都是在高危險區，「那些拉住滑坡的地錨都是有壽命的，我們一天到晚算命，但你怎麼知道你開車經過的地方地錨壽命到了沒？」
透過大專院校（台大、中央、成大）收集大量的資料，整合出了 7,835 個村里的防災地圖。有了這樣的資料數據，現在只要中央氣象局說新莊地區降雨 200 毫米以上，就算閉上眼也能知道哪些村里會發生怎樣的淹水狀況、應該如何因應。
這樣龐大的資料庫未來也能推衍出公共建設的合理性：怎樣才不會蓋出蚊子館？怎樣的發包水準不會有政風問題？目前有些部會或公所因為不熟悉工程，沒有判斷標案的能力，常被廠商牽著鼻子走，因而影響了工程品質與價格合理性（例如：有的廠商完全沒有相關的修繕經驗，卻以最低標得標，因而使得同一個地方怎麼修都修不好），如果能夠跨部會收集足夠的資料、進而作出正確的分析與決策，就能達到防弊興利的目的。
理想上，應該由各地大專院校協力收集資料，付由中央各部會、內政部、地方政府與災害防護科技中心運用。整合多方資源，才能研擬出合適的對策、也能具有好的執行力。
「我們的政府被我們的民主制度綁架了。」政府忙著解決昨天的問題，沒有時間心力去面對未來的問題。李教授認為應該以值得信賴的科學來搜集資料，進而定義明確的政策。
**#02，新北市政府研考會主委吳肇銘，「政府開竅：新北市跨區服務免奔波」**
（講者背景：現為新北市政府研考會主委，曾獲2013年度「100 MVP經理人」（經理人月刊）、「傑出資訊人才獎」（資訊月），是公部門首位同時獲得資訊界與管理界最高榮耀的雙榜得獎人。）
我們期待能讓公家機關能以市民為主體，「從作文的角度來說非常容易，從做事的角度來說非常不容易。作文的比做事的多，有想法的比有做法的多。」政府應該以「平台」的角度來服務民眾，不是讓公務人員一個人去嘗試串連多個機關，而是要整合連結各個機構的資源來共同為民眾服務。
這樣講很抽象，舉個例來看：過去我們都是以單一資源的概念來思考，這台筆記型電腦就是裝這台電腦上的東西、那支手機的內容就是那支手機的內容⋯⋯應該像 Apple 的 iTunes 一樣，讓不同的設備可以同享相同的 App、音樂等等種種資源。
以前戶政事務所會要求民眾回戶籍所在地處理所要申請的服務，但是現在已經數位化了，透過雲端服務的整合，到每一區都能接受服務。第一個遇到的問題就是「規定不行」，開會時發現是新北市的自治條例，那麼就著手來修法；各機構各謀其政地覺得「關你什麼事啊」，就只好往上尋求市長的支持；面對底層執行時的抗拒，「做錯算誰的？」、「人手不足啊！」，就從少量的服務先著手，慢慢開始做。
初期必須先統一規範，例如以前各個區公所對業務要求的證件不一，表單上只要貼一張照片，可能有的區為了保險收了三張、五張照片；如果只發內部公文通知內部啟動新服務時，基層人員可能會基於抗拒而告知民眾「這個服務你還是不要跨區做比較保險」，因而刻意做一些裝潢，在門口擺個「任意門」，讓民眾明顯知道有新政策，進而 push 基層公務人員協助辦理。
公所最常做的業務以社會福利申請案件居多，而需要社會福利的人往往是比較弱勢或是不便移動的，例如：孕婦要申請好孕專車、老人與身心障礙人士要申請相關補助等等。能夠整合提供服務，就能解決大部分需求者的問題。
整合服務技術上其實不困難，但是基於「防弊」的心情，要取得各機構的資料就要面對「你把資料拿去，如果被濫用怎麼辦」的質疑。但以申請社會福利為例，如果不做整合，以身心障礙者申請「房屋租金」及「購屋貸款利息補貼」為例，在舊制下要奔走至少四個機構（公所、稅捐處、地政事務所、戶政事務所）。
「『聰明』，就是讓民眾的需求得到滿足。」
**#03，蔡明哲 (Richard)，「英國政府數位服務策略 (GDS) 及設計準則：以使用者為中心的政府數位服務設計」**
（講者背景：現為悠識數位首席體驗架構師 (Chief Experience Architect)、HPX 社群創辦人。）
英國政府數位服務 GDS (Government Digital Service)，是一個「帶領政府數位轉型」的政府部門，不過它不太像典型的政府部門，其中的成員大部分來自民間。轉型不是買軟硬體，不是把磁碟裡的資料放上雲端就叫轉型。
過去英國的弱勢族群申請社會福利時，會很困惑於應該如何申請：政府可能提供了 A 補助，又告知因為取得 A 補助、必須取消 B 補助，那麼應該怎樣申請為宜？就能為民眾面對的現實困境。
2010 年 10 月，Martha Lane Fox 提出 "Revolution not evolution."——政府應該要革命性的變革，而不是慢慢地演化。
為了提供民眾「高品質使用者經驗」，GDS 的溝通策略是 "open"，讓民眾可以參與，而不是一群人關在辦公室裡把東西生出來。過去有很多服務都是政府機構悶著頭想，使得有些網站服務做到後來就變成「雲端蚊子館」。「在商業團隊裡溝通的過程，我們都覺得『公公婆婆』很多了；在政府機關，最難的不是技術也不是營運，而是不易取得共識、不知道怎麼做出正確的決策。」「什麼是世界上最遠的距離？老闆用自己的經驗想像使用者需求。」
在發展過程中，GDS 不停地在每一季演化網站，可以從下圖看出演化過程，一直到 2013 年 08 月才出現穩定的版本。
在新版本中，GDS 拿掉了花花綠綠的 icon，這也是他們的研究成果之一：根據使用者研究發現，icon 無助於使用者記憶、觀看網頁內容，因此改為調整字體與排版來達成網頁呈現的目的。
GDS 的辦公環境很像民營企業，採開放式空間，而非一般死氣沉沉的公務機構的小隔間；但在發想過程中，仍大量地使用紙筆，不倚賴科技。
目前 GDS 訂出 26 條設計方針，也有相對的實作建議約 240 篇文章。套句 g0v 常說的，「不要問為何沒有人做這個，先承認你就是『沒有人』」，因此 HPX 成立了 HPX-Gov，研讀前面提到 guideline，預計要翻譯該份文件。
**#04，柯維然 (odie)，「從資料看交通安全」**
（講者背景：新竹的菜鳥巡官，服務年資約兩年，寫 python、參與 python 社群。）
為了減少交通事故發生率，要收集交通事故資料，來作為未來的分析依據。目前的事故資料來源有：
1警政署的交通事故統計
2.衛生機關的死傷統計
3.交通機關的流量、道路幾何資料等等
4.監理機關的機動車輛持有數
5.保險資料
在事故發生時，基本上要填的表單有七種，填到員警一定記得住當事人的名字XD：
1.受理交通事故登記表
2.道路交通事故談話記錄表
3.交通事故調查筆路
4.現場照片記錄表
5.酒精測試觀察記錄表
6.肇因研判表
7.對方當事人資料表
下面這張圖是員警反映很難用的內政部警政署的「道路交通事故資訊 E 化系統」，我其實還滿好奇難用的點在哪裡？web 表單很難填？
總之這個系統可以轉出資料來，不過是奇怪格式的 raw data。（用 @ 當分隔符號，不曉得為什麼不做成 CSV？）
有了基本資料，就可以把資料放到 GIS 上，清楚標示出容易肇事的路口，以作為日後改善的依據。
柯維然設計的視覺化交通事故分析平台，使用 Google Map API 來標示車禍事件、提供視覺化的分析依據，上頭的交通事故類型有三種：
A1：事故後24小時內死亡
A2：事故後24小時後死亡或受傷
A3：財損
這場講者的語速很快，所以就簡單摘要一下：
1 住宅竊案比較容易出現在過年期間發生，如果抓到一個慣竊，接下來的竊案發生率會明顯下降。
2 以新竹而言，凌晨五點左右是車禍案件比較容易造成傷亡的時候，年輕的用路人常是肇事者。
3\. 「有人才，沒位置」，目前雖然有交通工程的專業，也收集了大量數據、有分析能力，但是沒辦法做更多的事或得到肯定。但是沒有鼓勵的時候，就是用很多的熱情來支持自己。「不一定有結果，但一定要有堅持。」
**#05，衛福部疾管署王開弘，「政府防疫物資公私協力新模式」**
（講者背景：前職是在做防疫物資的管理。）
在 SARS 期間，負責管理 N95 口罩、外科口罩（即民生口罩）、防護衣等物資，由於在當時市場上供需失衡，因此為解決疫情尖峰期間的供需問題，大約會釋出 400 萬片的民生口罩來降低民眾的恐慌。
由於防疫物資有保存年限，因此難以預先大量購入儲備；過去又有「如果儲備量公開，會不會被搶著索取」的疑慮，因此資料也沒有透明公開的前例。
衛福部一度以「虛擬庫存」的概念，簽訂「開口合約」，以特定的單價請廠商供應。但是等到疫情發生，簽了八家廠商，仍然每家都宣稱無貨可供應。後來想到「大水庫流通模式」，在既有預算下，成立電子平台。改成與業者簽約，先將防疫物資由廠商庫存管理，再由醫療院所統一由衛福部的平台下單取得。
在現有的政府採購法之下，「公務員為民興利的概念尚未被認可，可能無端背上圖利廠商罪名。」公部門如何與民營機構之間合作，還待多方調適。
活動總共有十場演講，後面還有五場～不過因為這篇已經寫太長了，所以另外五場就請看明天的报道。
# 利用信息公开日志指导数据开放
***原文出自 Reinvent Albany， 译者高丰***
**执行摘要**
如今，将公共记录和数据放到网上对于政府单位而言已经是一件成本低廉，操作简单的工作。纽约州和纽约市政府都已经通过自己的开放数据项目向社会开放了上千的数据集。但奇怪的是，政府机构仍旧对于到底要优先发布哪些数据感到困惑。而这正是他们可以咨询信息公开日志的地方。大众通过信息公开向政府提出大量信息和数据的申请，而这正是他们表达需求的方式，政府机构可以从中了解哪些信息是高价值数据从而进行开放。
在2014年6月，州环境保护局向 Reinvent Albany 提供了2013年所的信息公开日志数据共计3,977条记录。在这个日志文件里，包含了信息公开申请者基本信息以及信息公开的简要申请内容。
**环境保护局2013年信息公开日志中的要点**
l 80%的申请(3,456)来自商业机构
l 12家地产公司提出了20%的信息公开申请
l 大约55%(2,200)的申请是有关特定地产上所发生的化学品或危险品泄漏事故
l 其他州或市级机关向保护局提出了69项申请
l 记者提出的申请仅占到3%（73）
**我们的发现**
l 保护局可以通过主动发布频繁被申请的数据来减少50%的申请
l 部门保留的信息公开日志能够帮助明确哪些数据被频繁申请
l 很大比例的信息公开回复是基于个别几个数据集作出的
l 部门保留的信息公开日志能够帮助明确哪些是「常规信息公开申请者」
l 我们的分析得以完成完全是依赖环境保护局保留了完整的，电子化的信息公开日志。而很多部门并没有这么做。
l 「常规信息公开申请者」对于今后能够在开放数据门户上下载他们通常申请的数据感到很有兴趣
**我们的建议**
l 纽约州和纽约市的公共机构和负责开放数据事务的公职人员应当对信息公开日志进行分析
l 频繁被申请的公共数据信息应当被作为开放数据发布
l 公共机构应当采用自动化的信息公开管理系统来追踪申请者的申请内容主题
**谁在向环境保护局提出信息公开申请**
2013年，环境保护局共收到3,977项信息公开申请。在其中，3,456项申请有明确申请人所在单位信息。而剩余521项则无此信息，故假定为是独立个人作出的申请。
通过分析单位信息，我们发现大部分信息公开申请来自商业机构，例如咨询公司、地产公司、律师事务所等。在2013年，一批咨询公司和工程公司提出了大部分的信息公开申请，其中12家公司提出了全年20%的信息公开申请。
**商业机构提出了80%的信息公开申请**
向环境保护局提出申请的大部分都是商业机构，仅有5%的申请来自环保活动者或记者（73项申请）。就算我们假定所有独立个人所提出的申请，也可以算作是记者为了自我保护故意如此申请的，那么记者总共提出的也就594项申请，仅比商业机构中的律师事务所多了一点（556项）。
地产公司为了查找信息通常外包相关业务。咨询公司(consultants)和工程公司（2,563）提出了地产经纪（57）50倍的信息公开申请。
我们的分析结果表明，向环境保护局提出申请最多的是商业机构，而他们所要申请的内容往往集中在几个特定数据集上。
**常规信息公开申请者所需的是特定几个数据集**
Reinvent Albany 和两家地产公司进行了访谈，这两家公司在2013年共提出了300项申请。以下是我们从访谈中，以及后续对其他类型申请者所提出申请的分析所得到几点结论：
1\. 环境保护局2013年收到的申请中有2,200项是关于特定房产的
2\. 大部分这些申请都是有关于油罐仓储和泄漏事故的。这两家地产公司提出申请的原因是环境保护局提供的在线查询系统非常简陋，而且有大量限制，并且无法下载数据。
3\. 其他频繁被申请的信息：房产污染检测，危险废水清理记录等
两家地产公司都表示目前环境保护局提供的开放数据无法满足业界需求。比如，对于泄漏事故数据，你目前只能通过环境保护局的在线系统进行查询。而这个系统只允许以此搜索一个地点，显示一年的数据。因为环境保护局持有1978年至今的数据，这就意味着，用户需要提出37次的单独查询才能得到一个地点的历年记录。对于知道事故编号的用户，则能查看单独一个事故的更为详细的信息。
不仅查询信息非常麻烦和耗时，而且查询到的信息也很有限。其仅包括事故日期，泄漏的物质名称，清理日期三项。如果需要更多数据，则又需要向环境保护局提出信息公开申请才能拿到。
我们也同样访谈了一些咨询师，在访谈中，他们提及为了确认一处房产是否还受过去的泄漏影响，他们必须还得向纽约卫生部门申请水质测试结果，市政申请税收记录，以及建筑管理局申请建筑检测记录。
**狩猎、渔业许可证以及其他频繁被申请的公共记录**
2013年，环境保护局共收到关于狩猎许可证的200项信息公开申请，150项关于渔业许可证，174项关于建筑、水面交通等许可的申请，以及150项关于水项目和土地项目的申请。
另外还有关于石油存储和危险物存储的150项申请，和州立排污系统的70项申请。
**关于环境保护局数据可获得性的问题**
我们的调研主要针对那些信息公开申请的数据类型。然而，我们并没有全面地查看到底有哪些数据已经被公开在环境保护局的网站上，以及这些数据是如何可发现以及可获取的。为了能够更好了解环境保护局该如何满足公众信息需求，并降低信息公开上的开支（时间上、财政上），我们希望知道：
1\. 环境保护局是否维护一份数据清单，并将其公开在网站上？
2\. 是否有人对环境保护局已经在网站上公开的数据进行信息公开申请，为什么会发生？是否因为这些数据很难找到？还是没有及时更新？或者缺失历史数据？
3\. 环境保护局信息公开办公室是如何从环境保护局的数据库中提出数据从而回应信息公开的？将数据库数据转换为开放格式的成本是？
4\. 是否一些信息公开回复是纸质形式的？为什么，以及哪些记录是这种情况？
5\. 环境保护局是如何决定哪些数据要发布在 data.ny.gov 开放数据门户上的？
**给Open NY 和其他公共机构的建议**
此次分析环境保护局信息公开日志的工作肯定了利用信息公开日志明确公众数据需求的方法是可行的。因此，我们向公共机构和Open NY 项目建议：
1\. 和环境保护局协作开放被频繁申请公开的数据集
2\. 明确哪些公共机构保留了信息公开日志，并对其中的申请进行主题分类
3\. 通过分析信息公开日志，开放相应机构的数据
4\. 编写指导手册帮助其他机构分析信息公开日志，从而确定开放哪些数据，如何开放，以及如何将这些数据发布到 data.ny.gov
5\. 政府机构应当使用自动化的信息公开管理系统，从而自动追踪频繁被申请的信息，并按主题分类，从而能够产出信息公开日志供分析
# 开放数据对经济的影响——来自GovLab的精选文章
***原文来自：thegovlab.org***
***原作者： Kevin Van Nguyen***
***译者：陈嘉育***
*GovLab 致力于梳理、传播开放治理的知识与研究，其精选文章系列涵盖了开放治理领域的主要议题，并配有解读与评论。在这一辑精选文章中，GovLab将重点关注开放数据对经济的影响。如有此议题或其他议题的建议文章，请发送邮件至.*
**文中部分文章可通过点击「阅读原文」下载**
开放数据是公众可获得的数据——通常由政府、科学家发布，部分情况下也由私人企业发布——具有任何人皆可使用、格式支持机器读取、不收取费用等特点。开放数据的潜在经济意义目前已引起了的相当的注意。人们普遍接受了开放数据能在激发创新、刺激增长、促进就业等方面发挥重要作用的观点，开放数据的身影也出现在从新商业模式到地方治理创新的各个层次。 想要系统地评估、分析开放数据的经济影响是一项不小的挑战。政府和其他开放数据发布者也试图以标准化的方式提供数据接口。现如今，政府透明度日渐提升，开放数据也正改变着商业模式和其他诸多经济部门的活动，我们很有必要理解公众拥有的、非财产的信息应当如何发布和使用。成本、社会挑战和技术限制同样影响了开放数据的经济影响。 我们能否考量开放数据在刺激经济上的作用呢？如果能，我们应当如何考量？下面的精选文章是我们探索的第一步。
###
### 精选文章：
Carla Bonia – 新商业模式与开放数据的价值：概念，挑战与机遇。此文结合扫了开放数据及开放数据商业模式，评估了它们潜在的经济价值，以及可能影响开放数据经济价值实现的挑战。
John Carpenter and Phil Watts – OS OpenData 对不列颠经济的影响- Synopsis。此研究评估了OS OpenData方针对大不列颠的经济影响。
Capgemini Consulting – 开放数据经济：释放开放政府与公共数据的经济价值-Capgemini 咨询。这篇文章着重于刻画不同国家政府在开放数据领域的作为，以求找到最能挖掘开放数据经济价值的实践。
Deloitte – 开放增长：刺激英国的开放数据需求。这篇文章关注于英国经济中数据驱动的新商业模式，这类商业模式方兴未艾，此文探究了这类商业模式对开放数据的潜在需求。
Nicholas Gruen, John Houghton and Richard Tooth – 为了商业：开放数据如何助力G20增长目标的实现。这篇文章评价了现有文献，提供了深度案例分析，还为刺激经济增长与发展提供了关键战略。
Felipe I Heusser – 理解开放政府数据及其影响评估（草稿）。这是一篇针对开放数据方针及其对发展中国家经济影响的较早研究。
Alex Howard – 旧金山试图发展开放数据经济。这篇文章关注旧金山在城市治理中是怎样应用开放数据的。
Noor Huijboom and Tijs Van den Broek – 开放数据：国际战略的比较。 这篇文章呈现了五个国家和它们的开放数据战略，归纳了开放数据的核心特征、主要障碍以及助推因素。
James Manyika, Michael Chui, Diana Farrel, Steve Van Kuiken, Peter Groves, and Elizabeth Almasi Doshi – 开放数据：以流体创新释放创造力与表现力。这篇文章着力于量化开放数据在全球经济关键领域的潜在价值。
Alida Moore – 国会透明度年度调查：开发和数据如何创造就业机会。这篇文章是3月24日发布的国会透明度年度调查的概要。
Andrew Stott – 开放数据助力经济增长。这篇文章归纳了使用开放数据的五大商业模式，并为政府提供了挖掘开放数据经济增长潜力的建议。
###
### **精选文章简述**
Bonina, Carla. 新商业模式与开放数据的价值：概念，挑战与机遇. NEMODE 3K – Small Grants Call 2013.
Carla Bonina 博士在这篇文章里介绍了开放数据和开放数据商业模式，评估了它们的潜在经济价值，并指出了开放数据未来发展面临的几大挑战，比如个人数据与隐私的问题，逐渐显现的、由数据带来的社会分层，以及收集、生产、发布开放（政府）数据的成本问题。
Carpenter, John and Phil Watts. OS OpenData 对不列颠经济的影响*–* Synopsis*.* June 2013. (2014年7月25日从网页读取的版本.)
Ordnance Survey调查机构的John Carpenter 和 Phil Watts展开了评针对开放数据对大不列颠（英格兰、威尔士与苏格兰）经济影响的调查。作者在运用了案例法、访谈法、下载分析（原文为dowlad analysis, 似为原作者笔误——译者注）、采用率、影响计算和CGE模型等多种分析方法后，作者认为OS OpenData 方针能够在2013年为大不列颠带来13～18.5英镑的国内生产总值增加额。
Capgemini Consulting – 开放数据经济：释放开放政府与公共数据的经济价值-Capgemini 咨询。2014年7月24日获取的版本。
这份报告探索的问题是政府如何利用借助开放数据获得经济增长。作者从组织、技术、社会与政治等多个视角对开放数据进行比较研究。开放数据能够提高行业标准、改进数据驱动的商业策略，进而提高利润，此项研究正突出了这一点。
Deloitte. 开放增长：刺激英国的开放数据需求-德勤分析。2012年12月。2014年7月24日获得的版本。
德勤(Deloitte)这篇较早的文章对开放政府数据运用了案例研究和统计分析的方法，试图搭建开放数据商业应用的模型。德勤的研究员们也特别关注了新兴经济部门中开放政府数据的供需对比问题。
Gruen, Nicholas, John Houghton and Richard Tooth. 为了商业：开放数据如何助力G20增长目标的实现。2014年7月24日获取的版本。
此报告以文献综述与案例研究的形式凸显了开放数据议程在澳大利亚和G20国家的潜在经济价值。并就开放数据如何帮助G20和澳大利亚实现贸易、金融、财政与货币政策、反腐、就业、能源和基础设施等方面的发展目标给出了系列建议。
Heusser, Felipe I. 理解开放政府数据及其影响评估（草稿）- 万维网基金会.
万维网基金会与 International Development Research Centre 合作搭建了发展中国家开放数据影响的研究网络。研究网络中的其他成员包括哈佛大学的Berkman互联网与社会研究中心，开放发展技术同盟与实践参与。
Howard, Alex. 旧金山试图发展开放数据经济. O’Reilly Radar: Insight, Analysis, and Reach about Emerging Technologies. 2012年10月19日。2014年7月24日获取的版本.
Alex Howard 指出旧金山是美国最早拥抱开放数据平台的大都市之一。他描摹出开放数据是如何改进地方治理的。更进一步地，他讨论了开放数据在创造就业机会和改善政府基础设施方面的潜力，不仅适用于旧金山的城市，也适用于旧金山的农村。
Huijboom, Noor and Tijs Van den Broek. 开放数据：国际战略的比较. 2011年3月. 2014年7月24日获取的版本。
这篇文章呈现了五个国家和它们的开放数据战略，归纳了开放数据的核心特征、主要障碍以及助推因素。作者指出看了欧洲国家及世界其他国家开放数据政策与行政所面临的关键挑战。
Manyika, J., Michael Chui, Diana Farrell, Steve Van Kuiken, Peter Groves, and Elizabeth Almasi Doshi. *Open Data: Unlocking Innovation and Performance with Liquid* Innovation. McKinsey Global Institute. October 2013. Accessed July 24, 2014.
这篇文章着力于量化开放数据在全球经济七大关键领域的潜在价值：教育，运输，日常消费品，电力，石油与天然气，医药和消费者金融。
Moore, Alida. 国会透明度年度调查：开发和数据如何创造就业机会. 2014年4月2日。2014年7月30日获取的版本. Socrata.
2014年3月24日，国会透明度年度调查发布了调查结果，指出当前需要藉由开放数据方针提高政府透明度。Socrata就此调查结果做了梗概，包括了讨论得出的结论性要点，以及这些要点如何让商业可以获得开放数据。
Stott, Andrew. 开放数据助力经济增长 – 世界银行。2014年6月25日。2014年7月24日获取的版本.
世行在这篇文章里回顾了开放数据助力经济增长的证据，指出不同机构估计的开放数据经济潜力虽然有所不同，而且估计本身也在方法是面临难题，但共同点是经济潜力确实是巨大的。世行勾画了五种商业利用开放数据的模型，并为试图利用开放数据促进增长的政府提供了建议。
Ainsley Sutherland 对此报道亦有贡献。
# 演讲分享：开放数据500
**引言**
7月23日，世界银行组织了一场研讨会，讨论如何实现开放数据的经济价值。会上，纽约大学政务实验室高级顾问，《即刻开放数据》一书作者，Joel Gurin 基于他所做的「开放数据500」，一项调研美国企业如何使用开放数据的研究项目进行了发言，本篇就分享其演讲内容。
**讲者介绍**
**Joel Gurin**
《即刻开放数据》(open data now) 作者，开放数据500(opendata500.com) 研究项目主管
纽约大学政务实验室高级顾问，并主持开放数据500研究项目，调研企业是如何利用开放政府数据作为核心资源开展商业活动的(OpenData500.com). 他曾经在消费者联盟和消费者报道担任主编以及执行副总裁。也曾经在白宫智慧知情权项目组担任主席。
**演讲分享**
# 演讲分享：开放数据助力经济发展
**引言**
7月23日，世界银行组织了一场研讨会，讨论如何实现开放数据的经济价值。会上，世界银行的高级开放数据咨询顾问，Andrew Stott 基于他所做的「开放数据助力经济发展」报告进行了发言，本篇就分享其报告内容。
**讲者介绍**
**Andrew Stott** | 英国透明化委员会委员及世界银行高级开放数据咨询顾问
曾担任英国政府透明化和数字参与委员会主席，并领导了英国政府开放数据工作和建设 data.gov.uk。在他从英国政府退休后，他仍旧持续为英国政府和其他政府提供开放数据的资讯意见。作为世界银行高级咨询顾问，Andrew重点工作在开放数据和电子政务的议题上。他也同时在英国开放知识（原开放知识基金会）和Open Corporate的顾问委员会中担任顾问。
演讲分享
# OKFestival2014: 开放数据全球发展快报
**OKFestival2014: 开放数据全球发展快报**
在今年英国开放知识（原开放知识基金会，OKF）的年度会议OKFestival上，德国开放知识主席Daniel Dietrich 和 世界银行高级开放数据顾问 Andrew Stott 主持了一场名为「开放数据全球发展快报」的研讨会。**完整的汇报ppt请点击左下角「阅读原文」下载**，下面是会上部分国家的汇报：
**布基纳法索**
布基纳法索在开放数据合作伙伴计划的支持下刚刚上线了其开放数据门户，第一批开放的数据多为教育和医疗相关数据。 本土开放这已经逐步开始使用开放的 API 和数据开发应用，比如基于教育数据的选校应用。
**加拿大**
加拿大大约在一年前上线了其开放数据门户，包含了法语和英语资源。目前门户上已经包含有超过190,000个数据集，并且大多都有对应的 API。 在近期的一场黑客松，获胜应用 NewRoots 得到了政府的高度关注。其通过整合多个数据集，帮助人们选择最佳的居住地。
**智利**
智利采用了 Junar 开放数据平台，其能够自动为上传的数据创建对应的 API。介于目前地方上尚未启动开放数据进程，智利中央政府目前正在和地方政府合作，试图为地方开放数据制定策略。中央政府近期还策划了一场黑客松活动关注不平当发展问题的可视化，目前已经有超过300名参与者报名。政府还计划投资建立公民创新实验室来孵化和促进开放数据的使用。
**埃及**
埃及的开放数据运动有两个主要问题：数据格式通常不够开放，数据质量差。比如，交通数据，虽然它存在，但它并不包含任何铁路和公交车网络数据。同样，政府支出数据里也没有军队支出的相关数据。而且埃及还缺少信息公开条例的存在。
**芬兰**
芬兰的开放数据社区成长飞快，已经成功倡导包括首府赫尔辛基在内的五个城市开放数据。36个公共机关已经接受了开放数据相关的培训，并开始开放一些数据。
**法国**
法国最近刚刚升级了其开放数据门户。并在近期任命了国家首席数据官，主导政府部门间的数据共享。法国社区内最为重要的项目是 OpenFisca 项目，它包含了所有税务系统的可机读数据，并提供对应 API。这使得对不同税务政策的研究和模拟成为可能。
**希腊**
大量数据被开放，并且可以通过搜索引擎检索，但统一的开放数据门户尚未建立。数据API，和可机读仍旧是大问题。因此，希腊目前处于有数据，但无法将数据转化为知识的尴尬境地。
**印度**
2012年印度通过了数据共享政策，并在2013年建立了开放数据门户。
**印尼**
印尼的开放数据门户在今年5月上线，目前仍在公开测试中。门户上目前有631个数据及，并将在今年年末正式上线。印尼近期的选举数据也在选举后被开放，让人们得以监督和审查选举过程和结果。
**以色列**
虽然越来越多数据得以开放，但很多时候仍旧需要大量人力去申请并推动所需数据集的开放。在预算数据得以开放后，人们才有机会了解到以色列政府预算常常会发生大规模变动，有时一项预算会被变动400%到500%。利用开放的预算数据，以色列目前有人开发了移动应用，在预算大规模变动时会向民众示警。 对此应用最感兴趣的是议会成员，他们十分想要在投票表决预算变动前及时了解这个信息。
**意大利**
虽然已经有10,511个数据集被开放，但意大利南北地区对开放数据政策的实现有巨大分歧（南方能够提供开放完整的数据）。开放数据操作指南已经由中央政府发布来指导政策的落实。意大利开放数据社区组织爬取了10,000幢黑帮曾掌管的建筑数据，从而使得这些建筑能够被普通大众重新使用成为可能。
**日本**
在2013年下半年，日本上线了开放数据门户。目前已经有超过10,000个数据集在门户上。开放数据社区也正在飞速成长，在今年的国际开放数据日（2月22日），有32个城市参加了活动。日本中央政府制定了开放数据标准用户协议，但其并不和知识共享协议匹配，因此不算开放授权。一个主要的问题在于，其规定了「如果开放数据的使用违反了公共政策那么它就是未被允许的」，但其中并未对「违反公共政策」作出明确界定。
**肯尼亚**
肯尼亚社区期望去年新当选的政府能够更好促进社区和政府的合作。肯尼亚的数据门户已经被一些草根机构使用。在今年3月，政府发布了一个采购需求，寻找第三方帮助政府制定开放数据用户参与策略，吸引政府内外使用者使用数据。
**加勒比和拉丁美洲**
该地区有42个国家，21个在拉美，21个在加勒比。其中15个（仅1个在加勒比）已经承诺要制定开放数据政策。虽然整体进展缓慢，但还是有一些很不错的进展，比如农业部门就开放了很多数据。
**墨西哥**
7月中，墨西哥上线了其开放数据门户。政府的开放数据政策是由社区众包完成的，同时设立了公众投票来决定数据开放的优先级。墨西哥设立了开放数据特勤组（见第10期，No.1）帮助10个部门耗时6周开放了100个数据及。政府现在开始注重用户参与，准备吸引使用者对数据进行创新使用。
**中东及北非**
苏丹和土耳其已经加入了开放政府合作伙伴关系。在这个地区，有一些小型的开放数据项目，但大多都只提供在PDF和Excel下。甚至一些情况下是手写数据的扫描版本。该地区的开放数据政策正在进行公众咨询过程，该政策令人最担忧的地方在于人们需要付费访问数据。该地区同样也没有信息公开条例，大部分信息都默认为私有和保密的。
**巴基斯坦**
在西北前线省份，政府开始领导创建 Code for Parkistan 项目，期望消费效仿「为美国而编程」项目吸引开发者帮助政府机构来开放数据和创建应用。政府也同时开始创建开源的应用程序。民众也通过参加黑客松编写政策FAQ等。
**波兰**
波兰民众对于起诉政府不公开信息非常的积极。通常这样的官司都会被媒体播报，从而表明民众对开放数据的高需求。民众也开始自行爬取数据并设立社区运营的开放数据门户。波兰政府也搭建了数据门户，但大多数据都是PDF的。
**罗马尼亚**
罗马尼亚的开放数据倡导者工作在三件事情上：
1. 一个由开发者、企业和倡导者组建的联盟正在和公共机关对话，商讨如何帮助政府开放数据
2. 倡导者试图通过外国大使去说服本土官员开放数据
3. 开放数据政策已经被制定。目前有100多个数据集被开放，并且由一个部门居中协调开放数据项目的进展。
**南韩**
公共数据法案被通过从司法上规定开放数据。目前韩国开放了8,363个数据集，其中585数据集有对应 API。 Code For Seoul 项目启动，工作在城市开放数据项目和公民创新项目上。
**瑞典**
虽然瑞典是电子化程度最高的国家之一，但其开放数据进展仍旧比较缓慢。目前仅有655个数据集开放在数据门户上。今年将会有一个新的数据门户上线，并且在11月将会有一个开放数据会议。社区期望瑞典的开放数据文化能够得以改变。政府也投入了3百万欧元，资助了58个开放数据相关的项目。
**瑞士**
瑞士在去年上线了开放数据门户，并且在4月起开始实行新发布的开放数据策略。政府对开放数据有着极大的兴趣并承诺和社区一同建设开放数据生态。
**乌克兰**
上线了一个开放数据门户。非营利机构 Social Boost 积极参与在开放数据项目中。并做了三项主要工作： 孵化开放数据创新企业 建设一个志愿者社区爬取、制作、发布开放数据 利用开放数据创建开放、智慧的城市
**美国**
虽然整体有着很好的开放数据项目愿景，但进程还是比较慢。比如，虽然规定学术机构在得到一定额度资助后，应当开放科研数据，但这并未得到落实。近期，值得关注的是国家医疗中心开始对不开放科研数据的机构停止发放资助。由政府运营的 Project open data 是放置在 GitHub 上的协作式项目，提供给各政府机构丰富资源、标准、指南来开展开放数据项目。Data.gov 目前有104,000个数据集，但主要问题在于，它们到底有没有用。越来越多的美国城市开始开放数据。
**乌拉圭**
城市开放的数据已经占到了国家开放数据门户新数据增长的一半。乌拉圭的目标是能够有更规范的数据发布流程，并吸引用户使用开放数据。
# 开放数据在墨西哥：42天开放100个数据集
***原文出自开放数据研究院，原作者David Tarrant，译者高丰***
在42天内帮助10个部门开放100个数据集？这是只有超人才能办到的吧！但墨西哥的数据特勤组就达成了这一目标，难怪他们使用一个如此有超人风格的徽标：
datos.gob.mx 是墨西哥政府在今年7月刚刚上线的政府开放数据门户。这个门户的建设得到了由世界银行、开放数据研究院、开放知识三方主导的开放数据伙伴关系的支持。
这支由 Ania Calderón 女士带领的数据特勤组在短短6周42天内和10个政府部门合作完成了以下令人赞叹不已的工作：
1. 梳理并确认各个部门在开放数据中的挑战和机遇
2. 对公务人员进行培训和指导
3. 上线开放数据门户并指导各部门如何持续性发布和维护数据
### **繁纷复杂的挑战**
在和10个部门的协同工作中，特勤组发现了一系列不尽相同的挑战：
其中，数据管理是各部门都提到的一个普遍问题。通常部门所掌控的数据量非常大，故而数据很难导出并提供在简单、可使用的格式下。另一个常见的挑战在于部门内采用的术语经常变动，故而数据中的表头名称会被经常变动造成数据的可用性差。
一些部门也提出了他们对开放数据后所需要负担的法律义务的担心。这包括他们是否真正有权利发布数据，他们是否会因为所发布的数据在日后造成麻烦而被带入法律纠纷等等。
数据特勤组的介入帮助各部门理清并解决相应的技术和法律问题，帮助部门建立起信心去开放数据。特勤组向各部门确保部门仍旧对发布的数据拥有所有权并且也将得益于数据的开放。
### **教育，培训和指导**
开放数据研究院帮助特勤组开发了一套培训课程并提供远程视频指导课程。在每一次的远程指导中，我们都会重点讨论数据发布、使用中的一个问题，并将相应培训材料提供给墨西哥方面在将来为更多部门提供相应培训。
数据特勤组随后发现了各部门都关注的三个重点方面的问题：
1. 计划和评估： 确定需要开放的重点数据集，开放数据的困难点和可能解决方案
2. 开放性和数据质量：数据格式，提升数据质量的工具和最佳方法
3. 数据发布：部署墨西哥 ADELA 平台实现一键式的数据发布流程
### **长效解决方案**
墨西哥开放数据门户的成功证明了一个专业团队能够在短期内实现高效的数据开放。当然，这之后留下的最大问题是我们如何将其变成长效的解决方案，而这也是墨西哥数据开放关键6步骤所要达成的目标：
1. 建立社区并培养数据主人翁意识
2. 理清现有数据管理流程。数据在哪？从哪开始更简单？
3. 提升数据质量和价值
4. 对数据采集、管理、发布流程进行改造，实现高效网络发布
5. 发布数据
6. 发现使用这些数据的高影响力项目
长期稳定的数据开放工作需要社区的支持，同时这也需要各部门真正将数据开放流程整合进部门工作中。过去，英国在开放数据运动中花了长期的功夫才释放了大量高质量的数据，而如今，随着各种经验的成熟，我们得以看到墨西哥能在短时间内开放了大量高质量数据。
# 走近英国开放数据系列挑战赛之二
### 什么是开放数据系列挑战赛
开放数据系列挑战赛是由英国开放数据研究院 (ODI) 与英国国家科学技术与艺术基金会 (NESTA) 共同举办的为期7期的系列挑战比赛。其主要鼓励企业、创业者和个人利用开放数据来解决7个不同挑战领域的社会问题。
\
截至到日前，开放数据系列挑战赛刚刚完成了法制、教育以及能源三个领域的挑战，而住房、饮食两个主题的挑战还正在继续中。每一场挑战都会由组委会给出具体的挑战问题，比如对于司法，组委会关注的其中一个具体问题就是如何提升公众在法制系统中的参与度。
对于每一场挑战，参赛队伍都将会被邀请参与「创作周末」呈现他们的想法和原型，而在现场将会有三支决赛队伍最终被选出，并给予5000英镑的资助帮助他们完善想法。经过一段孵化期，决赛队伍将会向评委会呈现他们最终的作品。最终一支队伍将被选为获胜者，并获得40000英镑的奖金和 ODI 提供的孵化支持。获胜者的作品必须既有其社会价值，切实解决了相应社会问题，也必须同时有其商业价值，能够保证其持续地发展。
### 教育挑战获胜者：SkillsRoute
对于教育主题，组委会给出了以下具体挑战问题：\
1\. 帮助人们挑选心意的学校\
2\. 帮助人们确定学习的专业和方向\
3\. 帮助家长参与到孩子的学习中
教育主题的优胜者是一个名叫 SkillsRoute 的应用，主要目的在于提供信息帮助学生决策未来职业/学业的发展方向。
目前在英国，教育系统存在着几个方面的问题。第一，英国每年约有150,000名学生落榜。第二，每年约有40,000名12年纪的学生退学。第三，16-24年龄段的失业率达到了19%。而这造成的是大量教育资源的浪费，学生们的梦想破灭，家长们的极度失望。
SkillsRoute 项目组的前期调研显示，信息的不透明、不对称造成了大量教育资源投入但无人问津，家长也无从作出有效的决策来规划孩子的未来，学生们也无法接触到自己真正感兴趣的课程或工作机会。
对于SkillsRoute，用户可以通过输入自己的个人资料比如地址、平均成绩、期望的发展方向（升学、直接就业等）来探索可能的机遇。系统为就学和就业都提供了可能的建议以及现有的机会信息（比如招聘信息），并告知学生相应的学校和工作具体情况（比如课程满意率，工作起始薪资等），帮助他们作出决策。
# 走近英国开放数据系列挑战赛之一
### *此处原文内容采编自ODI及Nesta*
### *均授权于CC-BY-SA协议下*
### **什么是开放数据系列挑战赛**
开放数据系列挑战赛是由英国开放数据研究院 (ODI) 与英国国家科学技术与艺术基金会 (NESTA) 共同举办的为期7期的系列挑战比赛。其主要鼓励企业、创业者和个人利用开放数据来解决7个不同挑战领域的社会问题。
截至到日前，开放数据系列挑战赛刚刚完成了法制、教育以及能源三个领域的挑战，而住房、饮食两个主题的挑战还正在继续中。每一场挑战都会由组委会给出具体的挑战问题，比如对于司法，组委会关注的其中一个具体问题就是如何提升公众在法制系统中的参与度。
对于每一场挑战，参赛队伍都将会被邀请参与「创作周末」呈现他们的想法和原型，而在现场将会有三支决赛队伍最终被选出，并给予5000英镑的资助帮助他们完善想法。经过一段孵化期，决赛队伍将会向评委会呈现他们最终的作品。最终一支队伍将被选为获胜者，并获得40000英镑的奖金和 ODI 提供的孵化支持。获胜者的作品必须既有其社会价值，切实解决了相应社会问题，也必须同时有其商业价值，能够保证其持续地发展。
### **法制挑战获胜者：checkthatbike**
对于法制主题，组委会期望参赛者能够针对三个具体问题来发挥创造力：
1. 提升公众在法制系统中的参与度
2. 创造更有效的罪犯改造方案
3. 解决个人犯罪情况上升的问题
最终的赢家是一个叫做 Checkthatbike 的在线应用，其针对问题3，期望能够通过降低被盗自行车的购买率来降低自行车的被盗率。
在英国，目前每年有近500000辆自行车被盗，造成累计损失10亿英镑一年。对于一个车主而言，通常自行车很有可能会在23个月内被盗，而在车被盗后，警方又常让人感到无所作为，很难将被盗车辆找回（仅25%找回率）。而在这个提倡环保出行的年代，自行车被盗已经成为了继道路安全问题之后的又一大阻碍人们自行车出行的理由。
从某种角度来说，盗窃自行车的小偷那么猖獗是因为目前的二手车市场利润高，监管弱。那么是否可以针对二手车市场来做些什么从而打击那些窃车贼呢？Checkthatbike 这个应用就致力于鼓励买家在购买二手车之前先检查一下该车是否是报失的被盗车辆，从而使得那些被盗车辆在市场上无法卖出，让偷车贼无利可图，进而降低自行车的被盗率。Checkthatbike 通过和警察局合作以及通过信息公开渠道获取相关自行车车牌注册数据，车辆报失数据等，构建了网络应用。
自 Checkthatbike 上线以来，已经有653辆被盗自行车通过该网站被发现，合计挽回174,351英镑的损失，间接为英国经济贡献130万英镑。从社会影响力来说，Checkthatbike 的一个重大的意义在于它可能会改变消费者的行为，让检查二手车是否是被盗车辆成为习惯。当这一点成为社会范式，那么小偷盗窃的车辆就没有出手的可能了。而这也将会大大降低人们对自行车被盗的担忧，从而鼓励更多的人绿色出行。
Checkthatbike的另一个意义在于，作为和警察局合作的应用，它展现了警察局可以如何通过开放数据来解决自身负责的问题，这位开放数据项目的必要性提供了强有力的证据。
# 政府对开放数据风险的错误解读
***原文来自evaes.ca***
***原作者 David Eaves***
***独家授权，请勿随意转载***
***作者简介：***
David Eaves 是加拿大的著名开放数据顾问，曾在加拿大及不同国家的国家、省市开放数据计划中担任顾问。他也是国际开放数据日活动的发起者之一，是一位一直活跃在开放数据领域的活动家。
***正文：***
在我过往参与政府开放数据计划的咨询活动或演讲活动中，我发现有几个问题被频繁提起：
> *我们应该如何评估开放数据的风险？*
或者
> *我的上司说，只有当我们能明确没人会用我们的数据来开发令政府感到尴尬的应用、非法应用以及错误解读数据的应用，我们才能释放数据*
从我角度而言，这些问题往往都有逻辑缺陷，要么就是已经被反复解决过很多遍了。
首先，如果我们仅仅评估开放数据的风险而不评估其带来的机遇，那么这样做就是有问题的。要知道，任何活动，无论是在我家门口散步还是去攀登珠穆朗玛峰，都是有一定风险的。所以，当我们谈论风险时，我们不应该孤立去说一件事有多少风险存在，而是要看其风险相比其所带来的机遇是如何的。
「如何评估开放数据的风险」这一问题还有个很大的问题，那就是它在暗示只有当我们的政府能够解决每一项风险，他们才会去真正开放数据。而这绝不是我们想看到的。
现在，让我们暂时放下开放数据这件事，转而让我们谈论下政府的道路建设工作并请思考这个问题：「建设一条新道路的风险在哪？新道路是否会被人滥用？」。事实上，这种风险是当然存在的，飙车族可能会在新道路上肆意飚车，而行人可能会在这条新路上乱穿马路。当然，事情也可能更为严重，比如这条新道路可能为银行劫匪提供了一条逃生线路。尽管有这么多可能的风险，但我相信也没人会忽视建设一条新道路所能带来的好处，比如方便人们出行，减少某方面开支，以及帮助救护车缩短服务时间等。一条新道路会为人们带来好处，但也一定会有人去滥用它。
好了，我们看到新道路会带来风险，但我们知道现实中绝不会有人因为新道路可能被用作劫匪的逃生线路而提出不去修建这条道路。那为何在谈论开放数据时，没人质疑「如何评估开放数据的风险」这个问题潜在的逻辑缺陷呢？
事实上，对于大多数的政府，其本身的政策框架已经能够处理很多开放数据的风险问题。你的政府很有可能已经有相关政策和法律来处理隐私问题。也很有可能有处理安全问题的相关政策。最后，政府也可能已经有法律框架来定义开放数据的合法应用方式。
在现实，如果某个人因为超速，那么我们会有相应的法律框架来惩处这个人。而对于开放数据，这一点也同样适用。当我们已经接受这个社会总有相应政策和法律来应对一个新事物的潜在风险的事实前提下，为何我们又要单方面拿开放数据的风险为借口来不开放数据呢？
不论是道路还是开放数据，他们都能带来显著的机遇和好处，也正因此，我们应当建设他们。尽管这个社会上总有人会去滥用这些设施，但我们不能因为这一小部分人所带来的风险就堵住了我们开发建设这些项目的机会。我们需要重视风险，但不能让风险成为了拦路石。
# 惨淡收场的英格兰 Care.data 项目：走向歧路的政府开放数据
***此处原文来自TechPresident***
***原作者：WENDY M. GROSSMAN***
***译者：高丰***
要摧毁人们对开放政府数据的信心，只需要简单的三步：
第一步：选择一个高度敏感的领域——比如医疗——然后以为了公众利益的名义将政府收集的数据售卖给第三方。尽管知道数据内中也包含可以识别个人身份的隐私信息，但还是将项目粉饰为开放数据项目。同时，售卖过程中，也完全不考虑购买者是秉持研究目的还是商业目的来购买数据。甚至，还要剥夺个人权利，将个人医疗记录设定为自动上传进公开售卖的中央数据集，而不提供个人撤出该计划的方法。
第二步：发布互相矛盾，令人困惑并且不完整的项目信息，使公众无从得知如何将自己个人信息从这个数据开放项目中撤出的细节比如申请方式，截至时间，申请材料等等。
第三步：都不需要什么第三步了！！
这一切就是如今英格兰政府到目前为止如何错误执行 Care.data 这一项目的。2012年通过的一项法案使得卫生部门获得了开放医疗记录的权利，而卫生部门也原定在2013年底上线这一项目，并在2014年1月开始向大众发放信息册宣传这一项目。但项目未正式上线前就造成的民愤使得人们对国家医疗健康服务 （NHS）开放数据项目的信任感大打折扣，而这一项目也因此不得不进入为期6个月的重新审议过程。卫报 「坏科技(bad science)」栏目的评论员，医生 Ben Goldacre 就曾警告过除非政府能对现在这一团糟的情形作出弥补，否则受损的公众信任感很有可能最终导致生命的流逝。
Care.data 项目的原本初衷是期望能使得第三方比如研究人员通过获取英格兰医疗数据来改善对患者的治疗与护理。但不幸的是，这一无可指摘的目标却被向商业公司（比如医药公司）出售个人医疗记录数据的行为搞得一团糟。这里特别针对英格兰是有原因的，因为苏格兰和威尔士的医疗服务都是独立于英格兰 NHS 系统的，虽然比较相似，但 Care.data 这个项目却仅是在英格兰 NHS 系统内执行的。
对于国家医疗健康服务 (NHS) 而言，你首先要搞明白他的制度是围绕个人家庭医生 (General Practitioner, 简称 GP) 展开的，而不是像美国那样围绕个人展开，然后由保险提供商作为保障人。在英国，除非你的病情非常紧急，否则你的家庭医生一定是你患病是首先需要联系的，而家庭医生也就充当起了你后续医疗服务的保障人和专家顾问。通常而言，顾问是一种比较紧缺的资源，他们的时间都需要很好的规划利用。而家庭医生同时也被授权作为病人个人信息的管理员：病人的诊治方案以及医疗测试结果都会定期发送给个人医生。当然，这样的管理系统本身就是利弊共存的：如果你的家庭医生不在乎你的病情，那你就会处处碰壁；而一个好的家庭医生则会持续关心你并和你建立私人的关系。
而这一切也就是为什么中心化的电子医疗记录 (译者注：这里指的就是 Care.data 将作为中心化数据库，而且将被售卖给第三方) 在英国饱受争议的原因：因为这意味着整个系统结构的变化。对于家庭医生而言，Care.data 的设立意味着他们将不再管理他们的病人信息，而这也将危及他们和病人间的关系。而对于个人而言，这意味着他们的个人信息不再托付于一个他们认识且可以信任的人手上，而是要放进一个冷冰冰的数据中心里。 正如剑桥大学的安全工程师 Ross Anderson 经常说的，这造成的差别就是当警察想要查询一个人的医疗记录时，原本可以由一个50来岁经验丰富的医生来拒绝他们的请求，而现在则会是一个可能来自英国电信数据中心的24岁左右的极客来处理这样的询问了。
正如 Anderson 在2011年华盛顿医疗隐私峰会上说的那样，中心化的、社交化的医疗记录意味着英国比美国更早开始讨论医疗记录电子化。实际上，NHS 早在1992年就开始建设一个中心化系统，而这一项目2000年初期时以国家IT项目 (National Programme for IT) 的形式告终。这个项目原本想要为英格兰每一个病人建立一份电子化的医疗记录，当时政府的说辞是这样一套中心化的记录将意味着更好的治疗和护理：急诊室将能通过这套系统了解送来的病人的过敏等身体情况，而医院，医疗顾问等等其他医护人员和机构也都将从这系统中受益，但这套系统最终因为过高的成本 (取消时已至120亿英镑) ，世界经济的萎缩，以及实现不易的困境而被取消。而项目的反对者，比如 Anderson，也指出病人的治疗应当基于医疗测试以及诊断来作出，而不应该基于一堆医疗记录。然而，隐私和信息控制权则是两外两个不能忽视的重大问题。
正是在这样的背景下，2012年通过的医疗与社会福利法案 (HSCA)，一个备受争议的 NHS 重组计划，启动了 Care.data 项目。大多数医疗工作者作为计划的反对者辩驳说这项新法案引入了太多昂贵的官僚体系。而支持者则辩解说这一新法案将引入更多竞争并使 NHS 更有效率。但人们不太注意的一件事是早在法案通过之前，医疗与社会福利信息化中心 (HSCIC) 就成立了。作为一个卫生部下的非部门公共机构，它将编程英格兰医疗数据的中心化信息库。
在2012年12月，HSCIC 公布了 Care.data 项目，并要求家庭医生将病人医疗记录上传至中心化数据库从而 HSCIC可以将这些数据和现有的医疗数据比如医院事件统计数据进行链接。而根据 NHS 网站的介绍，「这个项目建设于现有的数据服务之上并将进一步扩展他们来提供链接数据，这最终将会涵盖无论医院内外所有的医疗和护理内容」。换句话来说，这个项目最终会涵盖一个人一生和 NHS 体系进行交互的所有信息。而这些数据毫无疑问都是可用来识别个人的，因为它们并不是整合的统计数据。
medConfidential的项目官员 Phil Booth 解释道，NHS自从1945年建立起差不多就有了所谓的信息中心。他说：「最原始的人口种群级别的数据集是二战时的公民身份证。当时，你的身份证号码加上一个代表你在家庭中顺序的号码就是你的 NHS 号码。而在那么多年里，NHS 通过这种方式产出了大量的人口种群级别的统计数据。」而在2005年左右，HSCIC的前身，NHS的信息中心正式成为了官方认可的卫生特别机构。
对于 Care.data 的忧虑其实早在 Tim Kelsey 2012年7月被任命为 NHS 的「患者与信息」主管时就产生了。Kelsey 的个人背景其实是引起忧虑的主要因素：作为一个前记者，他在2001年曾创建了一家叫做 Dr Foster 的公司，而这家公司曾根据医院数据库计算出的各医院死亡率发布过一个叫做「好医院指南」的东西。在2005年，当 NHS 的信息中心成为正式机构后，卫生部和 Dr Foster 共同注资建设信息中心，在花费了1千2百万英镑后取得了50%的股份。而对此，国家审计局在审计时抱怨说，卫生部不仅没有展开有竞争力的招标，而且比他们自己顾问测算的预算还多花费了33%。
Booth 解释道：「介于这样的先例，我们有理由相信商业公司能够通过这样的项目获得医疗数据的商业使用许可。而事实上，自从那以后，的确有数家公司宣称自己取得了对医疗数据的商业使用许可。可是我们却从来不知道哪里可以找到这一商业使用许可的条款，它到底规定了些什么？」
所以这个故事到现在为止是这样的：一个致力于管理并探索数据外部使用的项目取代了原本一个简单的为了改善治疗和护理的内部数据库项目。而一个靠医疗数据获利的商人则被任命为这个项目的执行掌管，而他又半点没搞明白「开放数据」和「个人数据」的差异。在 2009年， Kelsey 曾为 Prospect 写过一篇文章称我们应当从法律上移除共享政府数据的障碍，并且说「任何使用公共服务的人都不能被允许退出这样的数据共享」。
而这的确很难另公众信任。
在今年1月，官方发布的一份信息手册里解释说 Care.data 将会在英格兰家庭中开展。这份手册引起了广泛的批评，说它更像是在宣传鼓动而不是告知信息：手册内容对项目极其乐观但又不缺乏细节，比如不告知你医疗数据将会被如何使用，你的哪些医疗数据将会以那种形式被共享，以及你能如何退出这一数据共享项目。
如果这还不够糟，那么当我告诉你，因为这一手册是通过英国邮政批量投递服务投递的，而很多选择不接受这一服务投递的人压根不可能收到这一手册，你又如何想。在媒体的愤怒指责下以及英国医疗工会，medConfidential，和皇家医疗学会的抗议下，HSCIC在今年2月最终宣布推迟 Care.data 的上线，并开展6个月的重新审议。
作为曾经领导抗议公民身份证而使政府在2010年最终取消身份证的领导人物，Booth渴望澄清 medConfidential 并非是反对数据库的使用。
「数据库项目的确能够有很多有益的用途」他说道，并且指出 Care.data 还没到和身份证一样危险的地步（「身份证实在过于危险因而必须废除」）。「但这一项目现在和一些其他目的所混杂在一起，有些很骇人，比如医疗数据商业化使用，有些则备受争议，比如外包给第三方管理。这些都被视为医疗数据全部或部分可能被私有化的前兆。我们不得不去应对这些冲突，而他们真的很复杂。这过程中必须要有合理的机制来使我们能够平衡公众利益与个人权利。」
在这个项目中最大的一个问题是虽然你可以随时随地参与进项目，把你的医疗数据上传进中心化数据库，但你却没有办法退出或暂停共享你的数据。所以你可以设想这样一个场景：一个妇女怀孕了，因此她住院待产，而在这过程中她的数据都被记录并上传。而这也就包含了孩子出生时的时间，年月等一众数据，从此，这个孩子也就自动加入了这个数据共享计划。
而现在似乎也是来谈论 Booth 提到的商业化危险的最佳时刻，三月初，有新闻报道了整个「医院事件统计」数据库被提供给了 PA Consulting 这家咨询公司，而后又被整体上传到了 Google 的服务器供研究使用。这之后不久，英国下议院就收到了政府要求对社会福利法案的修改计划。而这一计划将在5月7日送至上议院商讨。
这项修改计划按照伦敦玛丽女王大学公共卫生研究和政策教授 Allyson Pollock的说法，想达成三个目的。第一，除了极少数的特例例如新药测试之外，禁止向商业机构透露保密信息。而另两点则期望对于医疗和社会服务的信息处理设置法定的、独立的监管。Booth 将此概括为简单的三个词：一致的，安全的，透明的。
「现在他们开始谈论正确的事情了」，Booth说，虽然他目前还在观望最终会通过并执行怎样的法案，「我们可以在看到技术细节后对它进行进一步评估。」让我们记录下这个日子吧，他们说到。
# 看 GitLaw 如何将法国立法过程变为开放数据
***此处原文来自阳光基金会***
***原作者：Regards Citoyens***
***编译：高丰***
### **法律即代码！**
在过去的几年里，已经有一些朋友在试图通过利用代码工具去理解法案的演化，从而探索如何倒置 Lawrence Lessig 书中所描述的「代码即法律」的想法 （译注：Lawrence 的书讨论了权力机构期望通过代码来管理网络世界的利弊。他提出这种将代码等同于法律来进行治理的思路很容易让人们的自由大幅度受限，因为代码一旦设定就无法变通。）。事实上，立法过程的确很像软件工程的协作方式，由此利用一个版本控制工具来追踪每个法案的变化就是自然而然的想法了。
说起来这两者之间的相似是在根源上的：在任何一个场景中，都有一群人协同工作在一种文本工作上（法律草案或程序代码），不停提出修改方案（法律修正案或程序补丁），协作审阅并批准或否决修改（通过投票或pull request（译者注：GitHub 上的专业术语，意味着一种提交补丁并进行审阅的过程）），经过这样的不停迭代直到产出一个稳定可用的版本，最终面向公众发布。这种从软件工程角度来理解立法过程的方法为追踪法案演化提供了新的思路。在过去有一些激动人心的工作已经有人进行了尝试，其中最著名的是在德国的两个例子：BundesGit 项目邀请公众通过 GitHub 平台来协同评论现有法律，并通过「pull request」提出修正意见；Gregor Aisch 则可视化了一项法案过往40年的修正历史。
而在2011启动的关注法国立法过程的法律工厂（Law Factory）项目则试图回答一个简单的问题：议会是否具体编写法案，或者如大部分人所设想的，议会仅仅审阅相应法律的草案？
### 法律工厂：探索290项法案
2014年5月28日，TheLawFactory.fr 作为一个自由软件终于正式上线，共提供了2010年起法国政府颁布的290项法案数据。所有这些法案以及他们的修正案的文本，和相关背景文件比如议会法案辩论记录等都作为开放数据发布在网站上，同时所有数据都通过 git 进行版本控制(译者注：git是一种分布式的版本控制系统)，并且通过四种不同交互工具使用户，比如研究员，记者，公民，司法人员等能够在不同精细度上来浏览整个法案制定的过程及相关数据。
网站提供的第一个交互工具和甘特图很类似，是一个法案演化的可视化时间线，通过它人们可以了解一个法案经过了哪些讨论，这些讨论在哪一级议会举行，讨论持续了多久，讨论了哪些内容等等。用户可以通过网站顶部菜单切换到其他视图：一个比较视图来帮助用户对比花费在每一个法案上的总时间，以及一个量化视图来帮助人们计算例如一个法案作为独立议题被讨论的时间，菜单中还包含了过滤器来帮助人们只查看那些被修正最多的法案或者那些花费最多神剑审议的法案等等。
在时间线工具上，如果你单击一个法案，将会在其右侧展开信息框提供你一小组指标信息来帮助你了解这项法案是否有争议性，比如告诉你该法案前后修正过程中文本变化的数量，法案修正案的数量，以及议员辩论过程中所说内容的总字数等等。现在，让我们暂时回到我们本文一开始说的问题：议会是否具体编写法案，或者如大部分人所设想的，议会仅仅审阅相应法律的草案？ 通过时间线工具，我们发现和大部分人所想的恰恰相反，议会对法案的编写过程有着极强的影响力：74%的修正案相较于原法案都有至少50%内容的变更，而对于那些有新增内容的法案，他们当中的61%也至少新增或变更了了50%的内容。仅有少部分极具争议的法案，在最后立法过程中反而减少了内容。
### **研究每一个法案**
用户也能使用该网站来研究每一个单独的法案个体。网站提供了单独法案的研究界面，在这个界面上，每一列都代表了法案制定过程中的一步：最初由议员或政府拟定的草案在最左边，然后每一次成功的修订都在之后依照时间顺序排列开。在每一列，文本都会被分为一篇篇单独的篇目（章节）或者被分为数个小节，每个小节包含多个篇目（章节）。每个篇目在界面上都显示为一个长方形小盒，它的高度则根据文本长度来进行相对设定。
从显示界面可以切换到「精简界面」，在这里你能观察到法案从最初起草到最后一版的过程中，每一步发生的变化（文本变化）。新增的内容将会被标记为绿色，而在修订中被删除的内容则会被标记为红色。而其他状态的文本则都有灰色阴影，阴影颜色越深，说明修改的比例越高。通过这样的颜色标记，用户可以很容易看出在整个过程中，哪一部分被大量修改。如果你想要深入查看篇目的修改情况，你可以点击一个篇目，那么在其右侧就会显示该篇目的文本内容，并在有前一个版本的情况下，同时显示修改情况，这就像程序员查看两个不同版本的代码一样方便。
### **研究立法过程中的辩论和修正案**
当一个法案在某一步中被修订过，系统还提供了第三种工具来帮助查看所有的修正案。每一项修正案都有颜色标记代表着提出修正案的不同政党，而相应的符号标记则代表该修正案是否有被采纳。如果你在这里单击一项修正案，那么其全文都会显示，并且附有相应作者信息和额外说明信息。
系统还提供了一个「群组模式」，能够将同一个政党提出的修正案整合到一起进行统计，这样你从视觉上就能直接看出各政党提出修正案的数量，从而进一步了解是否有政党故意提出几百项修正案来拖延法案的立法过程。最后一个可视化工具，则帮助用户了解不同职能的官员在立法过程中的表现。通常立法中，会先进行整体法案的讨论，之后进行各项修正案的讨论。在这个过程中，各方人员比如政府官员、议员、纪要员、主席等都有不同的发言时间，而在这里，可视化工具就会把整个发言过程可视化为一个水流图，其中每一个人群用不同颜色的长方形来表示，而其大小则由该组人发言的长度来决定，从而方便用户直观了解哪个人群发言最长（短）。
### **幕后的故事**
正如同其他所有涉及议会数据的项目一样，这个项目的大部分时间并非在开发可视化工具，而是在搜集，整合，清理，以及处理数据。法国参议院在这几年中为推动开放数据作出了许多努力，并且最近开始每天发布他们掌握的一些完整数据。然而，国家议会在开放这件事上仍旧没有任何努力的迹象，很大的一部分原因是他们莫名担忧媒体会因此对他们评头论足。
关于修正案和辩论的数据大都已经通过 NosDéputés.fr 和 NosSénateurs.fr’s 开放了，只需要进行一些简单的调整就可以使用。但这里最需要的数据是版本控制的法案数据：即各个不同版本的同一法案的文本。目前两个议会都只发布 HTML 和PDF 版本的文档，而这就需要我们从中提取出需要的内容。这个过程是极具挑战的，因为这要求我们根据不同的文档格式，排版方式来提取不同的信息。即使这个完成了，我们也还有最后一项大工作要完成：我们需要自动补全文本中遗失的信息。基于某种现实需要，两个议会目前发布的文本都不包含原本未修改过的内容，而这就使得我们开发的爬虫不得不在一个迷宫中寻找较之前一个版本减少的内容。
当数据完全收集完后，我们就能将相应的代码开源，并且将将相应数据通过API提供给第三方开发者使用，同时原始数据还能发布为开放数据供他人研究。
### **下一步？**
目前的文本收集和处理还不完美，我们的爬取机器人自2010年至今已经失败了125次，这意味着我们的语料只能代表70%的文本内容。尽管如此，我们还是有信心处理大部分的数据，同时继续完善整个过程。
其实，如果议会永远不作出改变，我们的工作就一直会有所挑战。世界上的任何一个国家的议会都应该开始考虑开放数据，并将相应版本控制引入他们的信息系统。想象下，如果这一改变达成，议会自身以及他们所服务的民众将会从其中获益无穷。
# 光有开放数据是不够的
***原文来自阳光基金会***
***原作者：Júlia Keserű***
***译者：高丰***
作为阳光基金会对开放数据与政府透明化关系思考的一部分，我们已经写作和演讲了大量的内容来阐述为什么我们觉得开放数据自身不能直接达成我们所期待的政府透明化从而让我们对政府更好问责。在我们政策主管 Emily Shaw 近期的一篇文章中也指出，开放数据自身更多是一个工具而非一个结果，正如我们不会认为榔头本身是一个结果一样。
顺着这个比喻进一步思考，我认为正如钉子自己不会找来一个榔头敲自己一样，政府也不会自愿公开所有政治相关的、敏感的、有争议的信息。这也是为什么我们在信息公开中会有主动公开和依申请公开两种的原因。
最近，我也碰巧读了千年发展计划，其中有这么一句话「世界上的人们都**过度**期望他们的政府能够诚实、可信并且对他们的需求作出回应。」
然而，事实上我并非这么想。并且我永远都不会这么想。在我的祖国匈牙利——一个批评政府的NGO会被突击搜查，调查税收丑闻的媒体主编会被开除的国家——我个人从来没有期望我们的政府能够完全让人感到信任。当然，产生这一论断的一部分原因是因为我本身来自东欧，故对此有所怀疑。不过，更重要的一个原因是，我相信权力本身的动力和掌权者的动机都是天然与政府完全透明化相背道而驰的。换句话来说，即便政治家们个人可能是诚实的、对人民负责的，但这并不会改变一个事实，那就是，政治精英们永远想要操控信息的流动。
自从米歇尔·福柯发表了他对环形监狱的社会学研究结果之后，我们都明白了所谓的「知晓我们所掌控之物，掌控我们所知晓之事」的论点。政治权力永远都依赖于一个基本点：作为掌权者你要全面掌控你民众的一言一行，但同时要保证他们对你知之甚少。这也就是为什么当那些有能力动用最新科技来监视民众一言一行的政府，被质问为何不公开政府信息时，总会以他们没有足够能力来处理其中敏感信息作为推搪的理由。
基于以上，我强调任何一个国家在任何状况下想要达成完全的透明化，都同时需要信息公开和开放数据。
阳光基金会在过去已经写过很多文章说明在一个健全的透明化生态中需要各个不同的部分(比如信息公开，开放数据等)来扮演各自的角色。类似的，响应式的信息公开，例如传统的依申请公开，和主动的信息公开，比如开放数据都是同等重要的。其中前者确保了人们有固定的渠道去向政府部门申请相关的资料以及了解政府在做什么，而后者则确保了政府有义务主动将自己的信息和相关工作的情况，比如预算、政策等公开给大众。
换一句话来说，同时赋予人们索取特定信息的权利以及通过公开渠道获取由政府主动发布的信息的权利是同等重要的，两者是互相补充的。
然而，仍有大量来自不同背景的开放政府活动人士坚持认为两者是「或」的关系，仅需一者即可。
支持信息公开的人士指出，开放数据永远不能提供我们政府如何工作及花费我们税收的完整画面，因为政治天生就是讲究秘密的。根据他们的观察，一旦我们放弃依申请公开这条渠道，那么我们就会对政府选择发布何种数据丧失控制权。
而在同时，开放数据的活动者们则宣称响应式的信息公开（依申请公开）已经跟不上21世纪的步伐了，因为信息早就是一个个数据库而不是文档了。依申请公开作为一个耗时又耗资源的过程应当被淘汰，而开放数据则能通过让民众控制信息流而更好地对政府问责。
从我角度而言，我认为两者的说法其实都有一定道理，但我们不应该指望任何单独一种方式能够带来任何有意义的改变。传统的依申请公开的的确确有其时代背景限制，通常指申请文档，而非数据。虽然我们如今能够通过依申请公开获取大量的信息和数据，但依申请公开事实上仍旧不是吸引公众参与的理想工具，也不能有效改变我们的政治体系使人民对政务能有更多的发言权。
从另一个角度来说，尽管科技在不停发展，但互联网永远不会让我们的依申请公开变成过时的产物。尽管编订数据目录已经逐渐变成了政府透明化的新趋势，我们仍旧需要一个强有力的调查工具来调查那些政府故意设下的信息坑洞，而这个工具就是依申请公开。这在那些至今开放数据仍旧不包含政府游说信息，政治献金数据等等重要政府透明化数据的国家显得极为重要。
从政策角度而言，一个健全的信息公开体制可能在不同司法体制里看上去非常不同。但各国的共识都是访问信息的权利是基本人权的一部分，因此，我们的工作就是在这个科技时代，将这一点落实，同时要牢记一点：权力有着其特殊的动力，因此常常需要有民众去推动，这正如钉子需要榔头才能被钉进木头一样。
# 如何吸引开放数据用户
此处原文来自于开放数据研究院
原文授权在 CC-BY 协议下
译者：黄瑢遥
数据资源的开放大多意在让人们再次使用它，发掘其潜在价值。这份指南便着重探讨了通过吸引目标用户群来达到最大化数据再使用的多种途径。
### **在发布数据前**
开放数据是一项耗时耗力的活动。因此在投入之前，你需要对开放数据的目的和可能使用数据的人群形成清晰的想法。这有助于锁定其数据使用与你自身目标相一致的人群，并展开有针对性的宣传。 你手头的数据或许可以依托一些现有的应用和服务中实现再使用。所以在公开数据之前，你也可以尝试着寻找合适的应用服务平台，并吸引它们的开发者。 你还可以面向研究者、特定社群和感兴趣的个人展开宣传，且不要忘记你自己所在组织中可能就有潜在的数据使用者。 在这一开放数据的准备期，你应该问自己以下问题：
潜在使用者将可能以何种方式再利用该数据？
何种数据格式和数据使用机制将最大程度便利使用者们？
数据使用者们需要什么必要的保证？
是否存在其他因素阻碍数据的再使用，诸如数据质量偏低？
不同的数据使用者需要何种支持来理解和分析数据？
面对数据使用者可能的疑问，你的应对能力如何？
是否有机会与数据使用者合作？
对话现有的和潜在的数据使用者将帮助你决定公开的数据的最佳方式。然而与此同时，你也需要注意避免将潜在的新用户排除在外。举例而言，即便一位现有的用户希望你以一种专有的特殊格式公开数据，你仍旧应该保留标准格式以满足未来潜在使用者的需要。 开放数据的用户宣传和准备期还可能包括一系列活动，旨在将那些理解数据背景、内容和价值的个人与潜在的数据使用者对接。在这一阶段，活动应该集中精力回答以上高屋建瓴的问题，而非具体的应用和服务开饭细节。 应该定期为数据维护管理者和数据使用者创造沟通机会。这不仅有助于提高数据质量和可用性，还能够让幕后的数据维护者得到应有的认可和尊重，并在你自身组织及更大的范围内实现数据公开的价值最大化。
### **数据的解释说明**
数据使用者需要首先理解你公开的数据才能进一步挖掘其价值。为了节省你自身的精力，也为了扫除数据再使用的障碍，你需要一份清晰的数据说明来帮助使用者无需直接支持便能够理解数据。数据的解释说明有以下几种重要的形式：
#### **元数据**
元数据是关于数据的数据，可以理解为数据的背景信息。开放数据的元数据应该帮助使用者了解该数据包含什么，不包含什么，如何正确的解释以及是否能够信任该数据。 你提供的具体说明应该涵盖以下几点：
**描述性元数据**，诸如标题、描述、关键词或标签等，以帮助使用者了解该数据集包含的内容；
**法律信息**，即版权声明和数据开放的执照，具体包括在使用责任和任何其他的使用条款（应当最小化以鼓励使用）；
**范围信息**，包含地理范围（数据涉及哪些地理区块），时间范围（数据涉及哪些时期）和完整性（数据纳入或排除了哪些项目）；
**即时性信息**，包括数据何时公布，何时被最后修改，数据更新的频率以及数据从收集到公布的时滞；
**可靠性信息**，申明你将持续提供数据支持到何时。
如果还有关于数据采集的手册或具体文件，而那对于数据使用有指导作用，那么你也应该考虑将这些文件一并发布。 有了这些信息，使用者便应当能够判断出该数据对于它们的价值大小。
#### **技术说明**
一般情况下，使用者需要理解数据集包含的一些特定单元、列和编码才能进行高效率的数据分析。如果数据经由特定的API或服务提供，使用者也需要了解API是如何工作的。 你提供的技术解释需要包含以下内容：
**格式说明**，即提供的数据是何种格式的，还可能包括你所使用技术词汇的纲要；
**编码表**，即关于数据集所使用全部编码的细节；提供该信息的一种方式是将包含每条编码解释说明的URL与相应的数据链接起来；
**服务说明**，解释你所提供的任何API如何工作；如果可得，这也可能包括机器刻度的服务说明链接。
有了这些信息，使用者应该能够理解你所公布的数据含义以及如何开发使用该数据的应用。
### **支持**
吸引数据使用者是一条双向大道：一方面，你将数据公开给使用者；另一方面，使用者也需要将信息反馈给你。同时，你也应该尝试鼓励数据使用者们互相帮助。 具体而言，你应该提供以下支持:
一位**数据联络人**，回答使用者们关于数据本身或数据使用，以及技术性缺陷的问题；
一个**论坛**，推荐使用者们提出问题，互相解答问题；你并不一定要是论坛的管理者：一个方便的选择是将使用者导向Get the Data 论坛；
一条**错误报告**的反馈通道，让使用者们能够提供他们发现问题的修正方案；你提供的信息应该明确这些错误报告的处理方法，以及如何将修正信息告知现有的数据使用者；
如果你的数据包含或是基于个人信息，你还需要一条针对任何**保密性问题**的反馈途径。
### **服务**
如果你的数据重要且复杂，那么提供一些适当的工具 —— 插件、可视化结果、软件包和服务，将能帮助数据使用者更好地利用他人已有的数据分析成果。许多这些辅助工具是由第三方提供的。你可以开辟一个页面列出这些工具，并说明如何将第三方开发的工具加入到该页面中来。
### **积极的外联**
理解并追踪数据的再使用能够帮助你改善未来的数据开放。你应该考虑以下几点：
在社交媒体上保持活跃；
用搜索引擎提醒功能获知你的数据何时被提及；
利用网络日志展示数据使用的优秀案例；
组织黑客松和其他形式的比赛以鼓励数据挖掘。
在某些情况下，你还可以考虑特定社群的建立、吸进和外联工作。这能够使开放数据为你的组织和其他人带来最大的价值。
# 新来者对开放数据与开放政府的看法
***原文作者：Michael Harrison***
***编译：陈嘉育***
***本文刊载在GovLoop上，并授权于CC-BY-SA协议下***
我觉得这篇文章在政府、公民黑客(Government Hacking)等我们每天打交道的事上有些新鲜见解，因此想把这篇博文发到GovLoop上，我想知道你怎么看。 \~ Jason
—— Michael Harrison
那是2004年的事了，你来到投票站，里面却空空如也——没有车停在停车场，没有当地竞选人的招贴，没有投票时紧紧撰着宣传资料的志愿者。你是不是来错地方了？或者投票站换地方了？你现在作甚呢？
我们早就记不清楚，世界在到处都有因特网之前是什么样子了。现在，投票很简单：掏出你的智能机，搜索新的投票站。你用应用程序检查你来对了地方，发条推特吐槽选举板，或者在Instagram上发一张停车场门可罗雀的照片。强大的移动科技，给了我们许多即时选项。
### 科技有力量
我不过是个开放数据和开放政府领域的新来者，过去几周里这样的场景在我脑海中回放了好几遍。opensource.com 举办的开放政府周活动让我大开眼界，原来技术能在公民领域产生如此巨大的影响！Gavin Newsom 在他的新书 Citizenville 中写到了，技术如何给予公民更大的公民权；我们的报道也体现了技术将如何改进政府。
Newsom 称，世界变化得太快，我们的政府跟不上了，我们需要“大胆地重新考虑公民和政府间的关系”。 我们每一个人，都有机会为我们的社区做点事。
### 公民社会黑客
但有时这需要一个村庄，不是吗？线下线上的黑客松把正确的人集结在一起，致力于为开放政府、开放数据编程。本月底，透明阵营2014将给数百人提供讨论分享点子的机会，以求让政府更开放、更透明、更有担当。这周晚些时候则是公民社会黑客的国家活动日。成千上万的人——技术家，公职人员，设计者，企业家，工程师——他们将在一起合作，照亮他们所处的角落。
开放政府运动中，这种DIY的精神让我深深着迷。当你觉得你无力改变什么时，很容易对政府感到失望。当你意识到公民与政府之间的鸿沟并不是无法弥合之时，我们还是有很多可以期待的。2013年美国编码峰会的参与者们也对公民社会和政府参与表现出来高涨的兴趣，即使是最愤世嫉俗的人也来参与这些棒呆的项目。
### 带来改变的项目
社会平台Pleio 是这些项目中的一个，Pleio允许公职人员和公民在线协作，改善社区。网站由4名荷兰编程人员搭建，每月访问者有8.4万人，并且由于使用的是开源软件，运营成本非常低。
在不远的德国，慕尼黑市议会将1.5万台电脑的系统从Windows换成了Linux. 早在2001年，Peter Hoffman就致力于开放该市的技术基础设施，并在此过程中节约开销，并引起了微软当时的“大嗓门”CEO 史蒂夫·鲍尔默的关注。
人们每天都在与公民社会项目打交道，政府机构也进入了开放政府的竞技场。Jason Hibbets就Drupal 项目、白宫黑客松、以及臭名昭著的Death Star Petition 采访了白宫的新媒体技术负责人Leigh Heyman.
### 开放政府的未来
将政府开放需要一个过程，过程中有许多阻碍。Tamara Manik-Perlman 探索了信息自由法案和RecordTrac下的公共记录请求，RecordTrac 是奥克兰市公共记录的网络目录，简易好用（我们希望其他城市也将采用此目录）。
Waldo Jaquith 希望我们就开放数据和开放政府给出定义，并着手处理两大障碍：阻挠人们分享数据的软件包和支持开放政府的腔调。如果一家政府机构的工具不产生XML格式的数据，很难期待他们会提供这样的数据。换到新的软件平台不是那么容易的事，粗暴地告诉公职人员获取数据的时间也不是解决办法。我们需要为他们提供支持，毕竟好的平台能够让每个人日子都好过。
### 改造政府贩卖机
过去两周，opensource.com对开放政府的报道里，引起我最大共鸣的是Tim O’Reilly 的“政府平台说”：
> 我们总是把政府看作一个简单的贩卖机。我们投入税费，获得相应的服务：道路，桥梁，医院，消防，公安……当机器没能提供我们想要的东西时，我们就抗议。所谓的公民参与，已经变成了（愤怒地）摇晃自动贩卖机（希望能够顺利工作）。 ”
让我们共同参与进来，给政府贩卖机编程，而不是愤怒地摇晃它。也许我们还没有掌握让政府开放的关键，但我们是有智慧的生物，我们有技术。我们可以参与进来，贡献出自己的一份力量，给每个人选择贩卖机吐出来东西的机会。
# 先要开放哪些数据？对开放数据项目中先有鸡还是先有蛋的思考
***此处原文来自阳光基金会***
***图片来自 gettyimages***
***原作者：Emily Shaw***
***译者：高丰***
***授权于 CC-BY***
我们期望中的政府开放数据政策是政府数据应当默认开放并且主动开放。然而，在经过漫长的政策讨论后，我们意识到，即使是再有雄心壮志的政府，可能也不能完全做到这一点。当我们仍在从20世纪思维转向21世纪思维的过程中，所有期望让民众更容易在网上访问政府数据的政府应当问自己一问：**什么数据是应当被优先发布的？**一些数据的发布周期可能会十分漫长，所以政府应当在设计数据开放项目的初期就考虑这一问题。
这个问题乍看上去好像不算什么大问题，但事实却不是如此。**数据的格式、质量以及它的可发现性（译者注：即是否容易搜索到、查找到）最终决定了一个开放数据政策的有效性。**如果一个开放数据政策未能及时发布那些在项目初期所设想的重点领域数据，那么这个政策无疑是令人失望的。这不仅会让人丧失开放数据的动力，也会让政府将来在基于绩效来为项目安排预算时感到进退两难。
在思考数据开放优先级的时候，政府应当先问一问，**「我们都有哪些数据？」**。要知道对全局的不知情是会导致盲目制定优先策略的，而这时候一份政府数据清单就是这一切工作的基础。**即便一些数据可能因为隐私问题或者安全问题不可能原样开放，我们也强烈建议政府能够编制一份完整的数据清单**。当清单编制完成，政府也将有更多的机会来吸引民众的参与，让他们表达对特定数据的兴趣，从而建立起开放数据项目政府内外利益相关群体的合作关系。
因为数据最终真正得以投入使用是我们的目标，所以工作在开放数据政策上的团队应当在初期就考虑他们开放数据的目标是什么。一个能够明确共有目标和价值观的项目不但能够吸引不同利益相关团体的支持，也能够更好明确未来的计划。问一下自己，你的开放数据项目是期望提高公民访问公共服务的能力？还是帮助决策者作出数据驱动的决策？又或是期望振兴经济？如果你代表一个专业机构，那么你的目标应该至少有一部分是由你的任务所决定的。因此不论你的目标是什么，都请深思一下，你可以如何通过安排数据开放的优先级来达成你的目标。
这里我们列出了一系列你可能会设定的目标，以及一些能够帮助达成目标的数据集来供你参考：
**政务透明化：** 如果一个政府期望能够变得更为透明化，那么它就该让民众得以看到政府是如何作出决策的，哪些因素会影响决策，而这些决策又会如何被落实。如果能开放决策过程中影响法律、条款制定的数据，比如在立法会中引用的指标数据，项目评估数据，总结报告数据等等，那么政府透明化的目标也就能达成了。
**政府公信力：**照过往历史来看，民众要求政府公开政府信息的一项主要动力是政治丑闻。基于这个理由，对于那些政府常常有道德危机的领域比如政府资产，政治献金，选举筹款，政府采购以及财政审计等等能让民众监管政府的数据就应当开放出来以期达到公信力提升的目标。
**政府信息的可访问性：**开放数据能够帮助政府更为开放，使得民众得以访问那些他们早已想获取的信息内容。为了提升可访问性，政府可以就过往接到的各类信息请求内容进行一次审查和统计，从而确定数据开放优先级。这些请求内容可能包含记者调查内容，公众咨询内容，以及信息公开内容。同时，一个好的开放数据项目应当设立一种机制来更好地让公众表达他们对信息和数据的需求以及诉求，这包括公众咨询会，线上方案讨论，市政厅会议等等。然而，我们要提醒的一点是，虽然这些让公众直接来参与并贡献想法的方式很重要，但他们不应当作为数据优先级考量的唯一标准，因为还有很多民众可能并不愿意或不知道有这样的机会来提供反馈， 因此也需要考虑其他方法来听取更多意见。
**政府政策有效性：** 开放数据项目能够帮助政府内外利息相关团体来对项目的质量进行评估，但这一切的基础是相关评估数据能够开放，并且提供在适当的范围，时间范畴以及格式下。
**政治人物的诺言达成性：**一些政治人物可能选举前作出一系列的承诺，那么当他们当选后，自然应当开放那些能够让民众检验政治诺言是否达成的数据。比如特定法案、政策是否被制定或通过就应当开放。
**项目有效性：**开放数据能够帮助政府内不同部门在同一项目上更为紧密有效地合作。为了评估何种数据能够帮助达到这个目标，我们建议政府应当评估目前各机构间以及各部门间互相请求数据的频次和内容。同时，为了提高项目评估的质量，我们建议政府应当思考可以从外部哪些渠道引入额外的数据并将它们与自己现有的数据进行整合。
**成本：**最后，基于现实情况，数据开放的成本也是决定数据开放优先级的重要因素。一些大型数据集和敏感数据集可能需要在开放前花费更多的人力和物力，也因此抬升了成本。然而，我们要指出，成本虽然是一个需要考虑的问题，但它不应当成本考虑优先级的主要因素。政府应当全方位考虑释放一个数据集的利弊，有的时候短期的高额成本却可能带来长期的巨大经济、社会效益。
# 解读开放数据工程中的许可协议
***此处译文原文来自于知识共享网站***
***原作者: Timothy Vollmer***
***译者: 王海涛***
就在2周之前我们写到关于美国政府行政命令与开放数据工程的声明，这项托管在Github上的工程旨在实现总统行政命令与备忘录中的细节条款。该工程会为我们提供更多关于开放许可协议的信息，并提供一些被联邦政府所接受的许可的实例。其中的某些信息很清楚，但是有些内容却很模糊。下面我们将给开放数据工程中的许可加了一些注解与评论。
**开放许可协议**
在开放数据工程中的开放许可协议页面上可以看到，只有满足下面的条件时，它的许可会被视为是“开放的”：
再利用：许可协议必须允许对作品的修改和演绎，并且允许在满足原始作品条款的前提下对修改和演绎后的作品再分发。
用户可以复制和修改那些数据，而政府也许会使用公共版权许可协议，从而要求衍生的工作也会按照与原始项目同样的许可协议分享出来。就我们而言，关于政府使用许可的引用不太严谨。由联邦政府雇员所做的工作应该属于公共领域，至少在美国的版权保护法中，提出使用许可协议并不合适。下面是一些细节。
本作品中所附加的权益必须独立于作品集，如果作品单独从作品集中抽出并在其相应许可协议下分发，那么任何获得该作品的人或组织都应享有作品集中保证完全一致的作品权利。
所有人享有作品同样的公共许可协议。
再分发：协议不应当限制任何人或组织售卖或分发作品，无论是作品单独本身或者把不同来源的作品包装成一个作品集。
第三方可以直接或修改后将数据售卖。
许可协议不应当对此售卖或分发要求版税或者其他费用。
用户不必为已获取授权的数据支付任何费用。
协议要求修改后的作品在分发时以另一个名字或者版本号来与原始版本作为区分。
如果数据被重新混合，许可授权者有权利要求上述操作者标明他们混合的版本与原始作品不同。
任何可获取作品的人或者组织都应当无需额外的附加协议而自动享有作品附带的权利。
必须使用公共授权，那将意味着所有可获得数据的人都将享有同样的权利而无需个人许可。
许可协议不能设定限制来制约与授权作品一同分发的其他作品。例如，许可协议不能要求其他在相同媒介下发布的作品也是开放的。
许可协议不能干涉其他与开放许可数据一同分发的数据或内容。开放数据的这项特点极为重要，对于非开放数据亦是如此。
如果作品的衍生品已可公开获得，那它必须和原始作品具有相同的许可协议。
这里的陈述并不准确，因为它要求所有的数据必须具有同样的公共许可协议。但是这一点与下面列举的开放许可案例中的许可选项并不一致。
禁止歧视任何个人、组织或者某一领域。许可协议必须对任何个人、团体或领域无差别对待。协议许可不能对任何人在某个特定领域内对该作品的使用进行限制。例如，许可协议不能限制该作品应用于商业或者应用于科研。
任何人可以因任何缘由使用这些许可数据。
**开放许可协议的案例**
开放许可案例的页面展示了一份有用的指导手册，以告诉用户哪些开放许可将会受联邦机构所开放数据的认可。如我们早先展示的那些资料，开放数据政策备忘录中也有一些模糊陈述，“开放数据在开放许可授权下可以获得，而该许可不会对开放数据的使用做出任何限制。”直接说开放数据应该采用无任何限制的许可协议是没有任何意义的，因为即使是非常开放的许可协议（比如说Creative Commons BY）仍然要求获得作者的同意来获得许可授权。如果美国政府真的希望联邦政府的数据无限制为人们所用，那么它就该想到仅仅授权下面的这些工具能达到这个效果，如《CC0公众领域贡献》或者《开放数据公共领域的贡献与许可》（Open Data Commons Public Domain Dedication and License, PDDL）。
依照《美国法典》第17篇第105条，由政府雇员在他们工作范围内所创造的数据和内容并不受国内版权法的保护。
由政府雇员在他们工作范围内所创造的数据和内容并不受国内版权法的保护，这个事实是长期存在的《美国法典》的一个积极特征。但是，就像这里所说的那样，版权空白领域只有当考虑到国内保护的可以才适用，例如美国国内。如果在国外的话，美国政府可以要求，例如，如果在法国的话，他们的作品在法国版权法的保护之下。所以说，在国外的话法律的细微差别程度并不明晰。但是，这确实为美国联邦机构使用公共领域贡献工具（如CC0）造成了一定的困难。主要就是因为CC0将内容放到全世界的公共领域，但在105篇法典的情况，由联邦政府雇员创造的作品仅仅适用于美国国内的公共领域。因此，尽管美国联邦政府雇员所创造的数据在美国能用于公共领域这点很有用，但是这篇法令又排除了联邦机构使用像CC0这样的公共领域的工具又让人遗憾，因为CC0能帮助广泛地再利用以及普及在机器可读方面的格式规范。这样的话，又带来一个更大的问题。如果由联邦雇员所创造的是在美国公共领域的话，在下面任何一项关于内容和数据的许可下，还是不合理的吗？如果是不合理的话，那么哪些内容又会在传统许可协议下的获得授权？第三方内容的问题呢？
当从第三方零售商购买数据或者内容时，无论何种被纳入确保信息正确的担心都不应被限制性、封闭性许可协议阻碍。一般来说，这种许可协议应该与包含开放协议的开放知识定义一致。下面列举了几个常见的开放许可协议：
内容许可协议——Creative Commons BY, BY-SA, or CC0
数据许可协议——《公共领域的贡献与许可》（Open Data Commons Public Domain Dedication and License, PDDL）、《开放数据共享署名许可》（Open Data Commons Attribution License, ODC-by）、《开放数据库许可》（Open Data Commons Database License, ODbL）以及Creative Commons CC0。
尽管存在上述这些关于联邦政府雇员所创作作品许可的问题，管理部门正向开放协议问题迈进一大步——他们鼓励许可协议应当与开放定义一致。另外，要是当他们开放数据的时候软件授权协议的问题也出现了，管理部门也应包含一些关于这方面的信息。
# 让信息公开更像开放数据
**本文原文来自 civic.io**
**原作者: Mark Headd**
**译者：高丰**
**本文谢绝一切转载**
**译者按：**近期，《open for business》报告的发布是一个极为振奋人心的事情，尤其是其提到开放数据将为G20 国家贡献1.1% GDP的增长。然而，报告的基础却是假设我们的社会能够有完善的隐私保护体制和技术来确保隐私在这个开放数据的浪潮中不糟侵犯，那么事实又如何呢？在大洋彼岸的美国纽约，就正在上演一出数据匿名化处理不当的闹剧。纽约出租车管理局通过信息公开渠道释放的出租车行车记录数据虽然使用了 MD5 对驾驶证号码和营业执照号码进行了加密，但还是遭到了逆向工程，由此引发了各界人士对现有开放数据、大数据浪潮的担忧。此文正是在这一背景下所写，提出了信息公开应该迎来新的革命，借鉴并逐步与开放数据的流程融合。
**作者简介：**Mark Headd曾任「为美国编程」政府关系处主任，后受聘于美国费城担任首席数据官，负责费城的开放数据项目。2014年，Mark 离开费城公务岗位加入 Accela 担任技术布道师，为 Accela 的民生平台 （Civic Platfrom）建设起一个社区。
**让信息公开更像开放数据**
1966年美国通过了信息自由法，以期通过政府的透明化来加深民众对政府的信任。 然而，信息自由法这么多年来一直都是一个令人痛心的存在。比如说，你写信给一个官僚机构要求公开某某事务，然后在你苦等数月甚至数年后却被告知你的请求无法满足。即使你很幸运获得了你想要的信息，但在你等待回音的过程中，可能已经也没有人关注原先这个议题了。尽管信息自由法是那么让人恼火的东西，但在过往几年中还是有更多的人参与进了信息公开的申请，至少他们认为这是很值得做的一件事。
– 获知绝密之路，Jason Fagon 著
我一直坚信信息公开理应是一个健康的开放数据项目的一部分。虽然这可能乍看上去很显而易见，但可能很多参与在开放数据运动中的人都对信息公开知之甚少又或者因为过于了解而已经对其感到麻木。此外，政府内负责处理信息公开的员工可能也对于信息公开渠道释放数据有着与开放数据本身很不同的感受。
对于开放数据的支持者而言，的确有很多理由觉得现有的信息公开方法很不理想。他们中的一些人最近都参与进了纽约著名开放数据支持者、可视化专家、纽约「为美国而编程」联合负责人 Chris Whong 的博客讨论中。Chris 之前撰文曾述说了他向纽约出租车管理局申请公开出租车行车记录数据的故事。
在他的讲述中，我们可以看到许多遭到开放数据支持者痛恨的信息公开弊病。如果你对信息公开知之甚少，那我推荐你去好好读一读这篇文章。
然而，在 Chris 成功获取数据并将其公开发布后，我们立刻就发现了信息公开的另一个严重问题。我们发现，出租车管理局并未对所公开的数据做有效的匿名化处理，这致使驾驶员的驾驶证号码和出租车营业证号码尽管被加密，却可以被别人轻易逆向工程从而获取原有数据。
显然，出租车管理局是有意识要对数据进行匿名化的，并且期望数据在匿名化后仍旧能够对申请信息的人足够有用。在这两者间寻求平衡的确是件难事，而且信息公开渠道出现这样的尴尬局面也已经不是一次两次了。
我认为致使这样的事情发生的原因是我们的信息公开流程并没有引入严格的开放数据审核机制。如果我们能够对信息公开释放的数据采用同样的审核机制，那么我们的信息公开将会运作的更好（可能连带开放数据项目也会更好）。
**结果 v.s. 过程**
从我的经验来看，现有的信息公开流程和开放数据流程之间关联甚低。除了会通过对不同信息公开申请进行检视，以此判断是否有机会一次性完整释放数据满足所有需求之外，信息公开流程很少与开放数据流程沾上边。至少，这在我工作过的费城就是如此的。
在费城，开放数据是由市创新和技术办公厅的首席数据官负责的，而信息公开却是由司法部门负责的。信息公开通常被认为是一次性的工作，尽管有的时候可能同样的数据会在之后被再次申请，但我从来没见过费城负责信息公开的人员有考虑过改善工作方式从而应对重复申请。
将信息公开和开放数据互相孤立的工作模式使得人们认为信息公开释放的数据是可以当作一次性用品的。换句话来说，信息公开被认为是个重结果，而不需要关注过程的工作。而开放数据之所以现在能够有条不紊发展，关键是在重视过程，建立其体系以供审核和反馈。
**优化信息公开**
因为信息公开被认为是一次性的工作，所有迭代式的数据释放就不在考虑之内了。如果纽约出租车的数据公开能够被视为一种过程（尤其是一个协作的过程），那么出租车管理局就会在一开始更谨慎的释放数据，然后通过使用者的反馈来逐步完善数据的释放。
在费城，我们专门建立了一支叫做开放数据工作组的特别队伍来帮助审核和改善我们的数据开放流程。这个小组的构成是多元的，成员来自不同的政府部门，而他们能够在那些数据（例如犯罪记录，对现任警官的投诉记录等等）需要做特殊处理和匿名化的过程中给出意见和反馈。
此外，我们也会在数据对公众开放前，先邀请一小部分外部的使用者来帮助审核数据处理的情况。因为我们在数据开放中经常使用 GitHub （译者注：一个代码分享协作的平台）来发布数据，所以我们可以很简单在 GitHub 上设立一个私有库，然后让一小部分人可以作为协作者加入来审核目前的数据并给出意见，从而帮助我们对数据作出改进。
**整合信息公开和开放数据**
I think for a lot of amateurs, their alignment is always out.
– Karrie Webb, professional golfer
当我们工作在释放数据时，相关的经验是最无可替代的，而这也正是我们应该将信息公开和开放数据进行整合的最大理由。通过借鉴开放数据的审核机制，我们能够大幅改善信息公开的质量，同时这也为将来进一步整合两者奠定基础。
我衷心希望各城市，尤其是费城，能够开始意识到这一点，并开始采取真正的行动。
# 开放数据与G20：开放的商业机遇
**此文来自英国开放知识**
**原作者：Martin Tisné**
**译者：高丰**
**授权： CC-BY**
开放数据已然成为G20国家的发展重点之一，并且它将为G20国家带来超过GDP增长目标 50% 的经济价值。
### **开放数据的商业潜能**
经济学分析已经正式开放数据可以实现显著的经济增长和效率提升。政府，企业，个人以及社区都将从创新和信息中获益。这些信息将帮助人们更好去进行投资，开创新的产业，和作出更好的决策以及研究。为了使得有价值的数据得以创造并被使用，G20国家应当将信息发布为开放数据。
在2014年5月，Omidyar Network 委托 Lateral Economics 展开了一个研究项目来论证开放数据能够如何帮助 G20 国家完成其2% GDP 增长目标，并探索开放数据是如何实现显著经济增长和效率提升的。**综合 G20 各国的经济，开放数据将在未来五年中实现总额为 13万亿美金的增长。因此，开放数据将能在未来5年中为 G20 国家贡献大约 1.1个百分点的 GDP 增长，这将占到 2% GDP 增长目标的55%。**
### **建议**
开放数据将在 G20 国家今年重点关注的领域中发挥作用：吸引民营资本对基础设施的投资，创造就业机会和提升公众参与，增强税收系统，以及打击贪腐。数据开放的越多，那么就会有更多的数据被使用，被运用于创新用途，被整合于其他数据来为大众带来利益。
**我们号召 G20 国家政府都签署《开放数据宪章》**
**G20 国家应当确保他们所发布的数据都能够符合开放数据的标准**。这将会帮助 G20 国家政府转变为更为有公信力和效率的政府去认识不足，打击贪腐以及促进创新。
**数据是国家资源，而开放数据则是一个双赢的政策。**要知道，开放数据就是关于如何能够提供更多可使用的数据，同时，我们认识到把数据开放的花费要比开放数据带来的经济回报来得低的多。隐私保护的方法一定需要在这个过程中加以考虑，如果这个做好了，那么政府部门和企业都将会共享更多数据，而这将带来正向的经济增长。
### **G20 国家的机遇**
今年11月，G20 国家的政要将在澳大利亚聚首共同来进一步落实去年9月在圣彼得堡签署的G20声明并针对经济增长作出进一步的承诺工作。而 G20 国家将通过增长投资，推升就业率和公众参与，提高国际贸易和竞争来实现可能的经济增长。预计届时发布的「布里斯班行动计划」就将包含以上这些行动，以期完成 G20 国家在未来5年中至少2%的 GDP 增长。这当中也有这众多机会来让 G20 国家间互相协作和集体行动。
G20 国家应该进一步加强开放现有的公共数据，这不单包括国家政府数据也包括由政府资助的科研数据。但如果有更多政府数据得以先开放，那么开放数据将会更容易在社会中推广。在合适的环境下，政府也可以推动企业开放他们的数据（比如企业财政报告）。
### **建议采取的行动**
**1. G20 国家政府应当采用开放数据宪章中的原则，来鼓励建设更为健全和互联的社会来更好满足公民的需要，并为创新和社会繁荣提供土壤。**
**2. G20 国家政府应当对于 G20 的重点领域制定具体的开放数据行动策略，比如开放企业受益人相关信息，开放采掘业的收益等等。**
**3. G20 国家政府应当在 G20 国家间就数据授权达成一致。**
**4. G20 国家政府应当采用一些通用的开放数据质量和数量的评估指标：比如采用开放数据研究院的开放数据认证(open data certificate) 来自底向上推动授权标准的使用。**
**G20 开放数据的示例领域**
***财政和货币政策***
政府掌握有大量实时数据，但政府宏观经济的管理者却无法访问他们。因此政府应当：
开放目前滞后于经济预测的经济模型，并展开对其他优化方案的探索
发布财政支出和政府合约数据来帮助政府机构能够在不同供应商间进行基于数据的、有对比的采购
**打击贪腐**
开放数据可能可以对打击贪腐作出直接贡献，因为它可以帮助我们侦测到潜在的贪腐行为。G20 政府应当：\
企业受益人的数据以及采掘业的收益数据都应当开放
\
定制财政数据标准，使得跨国财政数据得以整合从而能够追踪钱款在跨国交易中的流动\
**国际贸易**
从不同国家获取数据是费时费钱的事情，各种费用，差异化的授权协议，不同的数据格式都是巨大的挑战。G20 政府应该：
对开放贸易数据定制跨国标准
使用标准化的贸易数据标准和数据格式
**就业**
高质量的就业数据可以帮助企业找到匹配的求职者，提升就业满意率以及工作效率。G20 政府应当：
开放职位数据库来建立新的求职系统帮助求职者找到合适的工作
对市场所需的技能等提供统计数据，来帮助培训机构有针对性的提供培训
**能源**
开放数据将会帮助降低能源供给的成本以及提高供能效率。G20 政府应当：
为能源企业提供奖励措施来鼓励他们开放有关能源消费者和能源供给者的数据，从而促使能源供给方案的优化，降低成本。
发布各建筑的能效证书
发布政府建筑的实时能耗信息
**基础设施**
目前基础设施/设备的相关信息都是零碎而低效管理的。开放这部分数据能够让我们更好了解当前的基础设施/设备情况。G20 政府应当：
发布政府基础设施/设备的现状情况和未来计划数据从而更好了解目前在基础设施/设备上投入的欠缺，更有效规划未来建设，以及分析成本和回报。
发布基础设施建设合约数据，并采用 G20 各国家统一的标准。
**现有实例**\
在美国，国家海洋和大气管理局30年前就决定将他们的数据公开给公众使用来鼓励创新，这包括了一系列预测、移动应用、网站和研究项目，以及价值几十亿美金的气象产业。
开放数据在欧洲则能够增长商业活动约400亿欧元。间接回报达到了一年1400亿欧元。\[1]
麦肯锡的报告指出开放数据将能在7领域内创造一年3万亿美金的经济价值。
丹麦在2002年开放数据花费了成本2百万欧元，而回报则是是6200万 （2005-2009）.2010年的成本是20万欧元，收益则是1400万欧元.\[2]
开放数据成功揭露了加拿大企业通过滥用慈善渠道而规避的税收32亿元。\[3]
英国 NHS 可以通过开放处方数据而每年节省2亿英镑。\[4]
\[1]
\[2]
\[3]
\[4]
# 开放的商业潜能之开放国际贸易数据
**此文节选自 Omidyar Netowork 委托澳大利亚 Lateral Economics 所编写的《Open for Buisness: How Open Data Can Help Achieve the G20 Growth Target》报告 （点击「阅读原文」点击下载）, 该报告预估开放数据将为G20国家未来5年内整体GDP增长贡献1个百分点，占到总体增长目标的50%，其文后列出了7个案例领域，此文正是其第一个案例：国际贸易。**
**本文谢绝一切转载**
**译者：高丰**
TradeData International （直译为贸易数据国际）为开放数据如何提升国际贸易效率和促进各国经济发展提供了一个很好的例子。
**历史和运营情况**
TradeData International 从1995年开始运作，起初是作为墨尔本维多利亚大学的一部分，而在2001年起成为了一个独立公司。这家公司主要专注于搜集并分析全世界的贸易数据，并为政府和企业提供相应的商业资讯和研究服务。
基于每月的海关报关情况，TradeData主要从国家统计局方面获得相应贸易统计数据，因此它使用的是一种政府数据。在获得数据后，TradeData对其先进行加值处理，这个过程包括对数据进行错误修正以及对不同国家来源的数据进行贸易类型名称的标准化。完成这些后，数据便进入TradeData的数据库，之后便能用于后续的分析和咨询服务。
TradeData的绝大多数客户（80%-90%）是私营企业，并且大多数来自制造业。而其余的客户则来自政府部门或国际发展援助机构。
**好处**
TradeData的数据和分析服务提供了不同的好处：帮助发现并扶持相应贸易基于，降低贸易成本和风险，以及提高国际贸易的效率。
对于企业而言，TradeData能够帮助分析企业竞争者在现有和潜在市场中的活动，帮助寻找国际出口贸易的机会，帮助评估企业在现有行业内的历史绩效，以及帮助量化市场准入条件并协助企业制定一套进入市场以及进行商品出口的策略。
对于政府而言，TradeData可以帮助政府制定国家或地域贸易和发展策略，以及帮助监控贸易绩效和进程。政府通常在特定国家推进其出口贸易，这个过程往往需要送行业代表前往目标国家宣传推广其产业出口能力。TradeData因此可以为政府提供详细的细化到具体产品情况的市场分析报告，帮助其完善贸易出口策略。
TradeData经常为国际发展援助机构，比如亚洲发展银行，世界银行等，提供具体行业或产品的分析。通常而言，这些研究项目都是来帮助掌握世界市场的动态发展情况并给出建议来帮助一个国家或地域调整其出口策略和出口商品组合来增加其出口总量和价值。
**案例**
TradeData为维多利亚州政府准备了一份贸易机遇的分析报告，在其中它不但分析了维多利亚州本地产业的优势所在，而且对维多利亚州企业出口的产品价格进行了详细的分析，提供了出口商品在全世界不同港口的出口价格和本地交易价格的对比。这为维多利亚州的企业提供了相应的出口商品的种类选择策略，而且也为企业指明了出口目的地的选择方向。这就让企业能够基于实际的数据分析来制定有针对性的出口贸易策略，从而避免了原本撞大运似的出口方式。
在另一个例子里，TradeData参与进一个巴基斯坦低收入农民的发展计划中。巴基斯坦农业的存亡依赖于本地小农场主的存活，因此在这个发展项目中，TradeData就需要帮助巴基斯坦 Punjab 和 Sindh 地区来发现新机会，评估并制定新策略来改善专注于乳制品、芒果类和橘类农作物的农场主的生计。作为项目的一部分，TradeData就分析了这些小农场主产品（比如芒果）在全球市场的机遇，并为他们制定了季节性的出口策略来对外供应新鲜芒果和芒果制品。
**开放数据的机遇**
在过去的几年里，TradeData碰到的困难中，绝大多数都和从不同国家地区获取和使用贸易数据有关。
有些是数据价格问题，因为有的数据是免费的而有些又需要付费，甚至有一些数据还搭售数据提供者的咨询服务。TradeData已经在数据购买上花了数十万美金的费用。有时候即使很小的一笔数据访问费用都有可能会产生许多连带的费用。如果政府数据能够得以免费访问和获取那事情该多简单？
TradeData碰到的另一个问题是数据授权问题。TradeData的员工不得不花上大量时间来保证他们理解了不同国家、不同法律体系、不同语言的授权条款。假设各政府能够用标准的授权条款，比如知识共享协议，那么事情会不会简单多了？
各国的贸易数据可以看作一种社会公有物品，因为贸易的每一方都能从中获益，而这些数据可以帮助世界各国发现最有效的产品生产、交易和消费的配置策略。如果开放数据政策能够在G20各国以及其他国家间协调互通，那么事情是不是会变得更为简单？
数据可以被提供在不同的媒介和格式下，并且其内容可能会因不同的产品分类标准而有参差不齐的质量。假设我们有一个贸易数据的标准，那么事情将会更简单，不是吗？
自从1995年TradeData开始进行数据业务以来，情况已经有了不同程度的改善。但仍旧有很多的问题依旧存在并且应该得以改善，从而使类似TradeData这样的企业能够减少成本，扩展业务，并且进一步催化更多类似的企业诞生。
虽然很难评估TradeData这样使用贸易数据的企业经济价值到底有多大，但我们很容易可以设想它可以带来多大价值。上面提到的维多利亚州和巴基斯坦的例子本身就已经可以说明一些问题了。在如今，国际出口每年总值达到25万亿美金，而其中制造业要占到20万亿美金，因此如果能够稍稍改善一下出口贸易的效率，那价值就已经很难估量了。
比如，按如今的价格，单单扩张国际制造业贸易千分之一个百分点就要价值400亿美金。但从长远来看，如果能够帮助那些发展中地区例如上面的巴基斯坦，则更有价值。
效率提升的潜能是十分巨大的。关于贸易成本的研究已经表明信息获取障碍是额外成本的罪魁祸首。对于贸易成本的实证研究也发现，对于一个典型的富裕国家而言，信息获取障碍造成了获取额外6%税收的损失。如此看来，如果能靠开放数据来解放这6%税收中的1%就很值得鼓舞了。要知道，这在澳大利亚差不多就相当于16亿澳元，相当于其全年GDP的0.1%。
# 10家基于开放医疗数据的企业
***此处原文和图片来自OpenDataNow***
***授权于 CC-BY 3.0***
***原作者: Joel Gurin***
***译者: 高丰***
随着越来越多的医疗与健康数据被开放给公众，一批初创企业开始将这些数据转化为实质的创新产品。根据 NPR 本周早些时候的一份报道，风投在今年已经在数字医疗领域投入了20亿美金。而在两周前的 Health Datapalooza （译者注：医疗数据论坛是一个聚集数据科学家，极客，企业家，官员，研究者等等的关于医疗数据开放与使用的论坛，美国类似的论坛还有关于教育的 Education Datapalooza 和能源的 Energy Datapalooza），许多不同的医疗应用，无论是初期原型还是尚在测试期的产品又或是成品，都在论坛上得到展示。这当中的一些公司做的非常好因为他们正在利用开放数据来满足社会公众的真正需求（这一点我们也在开放数据500研究项目中同样观察到）。而在这里，我就来介绍下医疗数据论坛上所展示企业中的其中10家。
Accordion Health: 和许多创业公司一样， Accordion 专注于医疗成本问题。这家公司计划利用开放数据来帮助家庭预估医疗上的花费并帮助他们找到最划算的医疗保险方案。而这里的巨大挑战在于每户家庭的情况都是不同的，因此 Accordion 需要分析数以千百万计的数据来提供可能的方案。然而并非所有他们需要的数据目前都是公开可访问的。更多的开放数据将会使类似 Accordion 这样的公司更有价值。
Biodigital: 这家公司的产品可能是最酷的——一个基于NIH「数字人类」数据以及国家医疗图书馆数据生成的3D人体切片模型资料库。这个有点像过往在博物馆中可以看到的人类切片模型一样，但至少看上去没那么吓人。
Clear Health Costs: 由医疗活动家 Jeanne Pinder 创建的这家公司宣传自己为 「医疗价格信息的提供者」。正如 Jeanne 名片背后所印的座右铭所说，这家公司志在 「解放知识。让每一个都了解医疗中的每一项花费」。这家公司的数据来自医疗价格普查，医院医疗成本数据库，以及众包医疗花费数据库。它的终极目标是：从简单提供价格信息到最终能够提供医疗服务评估指标。
Healthy Communities Institute: 这家公司利用来自50个州的数据帮助社区领导来解决一个核心挑战问题：定位急需帮助的人群和地域，为其制定可以作出改变的计划，并联合政府内外伙伴来提高效率，最终以透明化的方式汇报结果给各利益相关方。
JEN Associates: 这家企业专注于医疗数据分析，而他们的数据则可能来自医疗服务中心等数据源。他们的工作成果已经有帮助政府作出新的医疗政策以及帮助个人选择合适的医疗方案。
Karmadata: 正如 NPR 报道的，Karmadata 这家公司期望通过大数据来帮助政府或大企业省下医疗费用，而 Karmadata 则从剩下的钱款中获利。关于医疗成本的开放数据则帮助 Karmadata 找到了如何帮助企业提高医疗计划效能的方式。
MarkLogic: 正如我们开放数据500中的大多数企业一样，MarkLogic是作为一个中间者将政府的开放数据变得对商业公司和政府部门更为有用。这家公司曾为国防部开发了一个先进的数据库架构来，同时也是 Healthcare.gov的开发者。
Privacy Analytics: 这家加拿大公司和国家卫生研究院，国家疾病控制中心等等部门合作来将它们的数据开放给公众使用。它们面临的巨大挑战在于如何对数据进行匿名化——移除个人和私有信息——但要同时保证处理后的数据对于分析仍旧足够有用。随着公众对开放医疗数据兴趣的提升，以及对隐私问题的担忧，这项工作就变得越来越重要。
Purple Binder: 这家公司的 app 填补了公众需求的一个极大空白：它帮助人们找到匹配的社区服务来确保自己的健康。这家公司的研究团队成员大多有社会工作经验，它们综合了中央、州政府以及本地的数据来为消费者提供开放的数据。他们的 app 还能够帮助人们找到本地食品储藏室，流浪者庇护所等等投入了大量公共资源建设却又很难找到的公共设施。正如创始人 Joseph Flesh 在论坛所说，「我们将把社区和医疗两件事联系到一块」，而他们将会通过将医疗服务和社区服务联系起来进而达成目标。
Wellpath: 作为 Arcadia Healthcare Solutions 的一个实验品，Arcadia 试图通过它来了解医疗服务中心发布的开放数据能够如何得以利用来管理个人健康。作为产出物，Wellpath 是一个创意化的可视化工具来供人们使用。
# 浅谈OGP中的开放政府
***本文为开放数据前沿编辑团队的 Gabrielle Yu @ New York University 原创，请勿随意转载***
***作者简介：**Gabrielle 曾经在联合国经社部实习参与开放数据、政务透明化相关研究和文件编写，也在Web Foundation 的 2013年Open Data Barometer项目中担任中国和日本两国情况调研的研究员。*
虽然“开放政府”（Open Government）在公共语境中的使用频率越来越高，其作为特定的政策与学术概念对于中国的一般读者来说仍稍显陌生。 随着中国社会对提高政府公信力的需求逐渐增强，创新政府管理理念与手段、增强管理的智能化与可持续性、建设透明开放的执政氛围、更多地在公共事务上实现民众的积极参与这些同“开放政府”密切相关的议题在越来越广泛的领域内进行探索与创新。此时，深入地了解“开放政府”的概念界定、发展历程和相应实践，以全球视野来审视和推进中国开放政府行动的发展则具有更重要意义。
然而，即使是在全球范围内，对于“开放政府”的概念界定仍有模糊之处并处于不断发展过程中。而各个国家在进行相关实践过程中对于这一概念的不同理解更是对“开放政府”的整体发展有着重要的塑形作用。因此本文在梳理相关概念的发展沿革基础上，将对开放政府合作伙伴关系（Open Government Partnership）54个参与国发布的《国家行动纲要》（“Action Plan”）中的立法相关条款进行分析，以期归纳出“开放政府”在实践中的具体内容。
**开放政府合作伙伴关系**
开放政府合作伙伴关系（Open Government Partnership）代表为实现更为透明、有效而值得信赖的政府管理所进行的全球协同努力， 致力于在实现“开放政府”的过程中强化公民权力并响应民众需求。作为一项跨国倡议，它要求参与国政府对于增强执政透明度、民众参与度、反腐败和政府管理中的智能化做出切实的承诺。
2011年9月20日，八个开放政府合作伙伴关系的创始国（巴西，印度尼西亚，墨西哥，挪威，菲律宾，南非，英国和美国）共同签署了《开放政府宣言》并发表各自的《国家行动纲要》。截至到目前，已有63个国家表达了参与意愿，其中54个国家已经提交《国家行动纲要》并通过了审核。在54个国家当中，欧洲国家总结25个，占比46%，同时也达到欧洲地区国家数量的58%。另有19个国家，5个亚洲国家和4个非洲国家达到了合作伙伴关系的参与条件。同时，参与国发展水平之间具有较大差异。根据世界银行的国家收入水平划分，19个国家属于高收入国家，21个属于中高等收入国家，总计占比超过70%。
这一地区和国家收入上的明显差异现象并不难理解。高等收入国家和中高等收入国家在推进执政透明化和权责一致问题上具有较多经验并拥有足够的科技实力来推进这一过程。然而中低等收入国家虽然更为迫切地需要进行反腐败和政府职能转变，但限于科技水平和国民对于处理、应用政府信息的能力，“开放政府”的实践在这些国家进行的并不顺利，在开放政府合作伙伴关系中积极行动的国家在数量上和参与力度上相对有限。
尽管如此，开放政府合作伙伴关系仍不失为目前全球在“开放政府”领域协同合作的最佳范例。该合作伙伴关系对于参与国所做出的承诺在具体内容上和力度上有明确的指导意见和较强的规范要求。申请参加的国家需提供明确的行动时间表，详细的国家行动承诺并接受专家组的审查，保证在《国家行动纲要》制定过程中的民众参与多渠道意见征询等。当《国家行动纲要》获得通过并发布之后，该参与国仍须在执行层面上同专家组保持密切联系。因此可以说，参与国在开放政府合作伙伴关系中发布的《国家行动纲要》代表了该国对于“开放政府”的理解与实践规划，具有可操作性和执行可靠性。
基于这点，在本文的分析中，我们将《国家行动纲要》中立法相关条款视为一国最强有力的执行承诺。
**“开放政府”概念溯源与发展现状**
作为当前受到一般公民、学术研究者和政策制定者共同关注的议题，“开放政府”这一概念经常被应用在不同的语境中：从技术角度讲，这一概念意味着使用科技创新产品（如电子计算机）替代人工进行信息处理，合理有效地提高政府的信息处理能力；而从政治政策角度来说，“开放政府”又意味着公民对社会政治生活的普遍参与，以民主但便捷的方式进行政府信息的共享和重复利用。
目前，增强政府开放性、强化执政透明度和权责一致的探索吸引了越来越多的国际关注和协同努力。然而，“开放政府”概念本身的模糊可能会导致跨国合作的低效，造成新的问题和分歧。
“开放政府”的概念由美国政治家在第二次世界大战结束后提出，有迹可循的首次使用者则是1955年前任美国政府信息特别附属委员会高级顾问Wallace Parks。尽管他在自己的著作《开放政府原则：实践公民知情权》中没能够给出明确定义，他仍然清晰地揭示了“开放政府”不仅仅意味着执政透明：
“在被普遍认可的美国政治思想指导下，开放政府和信息公开应当成为一个优秀的政府毋庸置疑的原则之一，除非存在重要的权利、利益或对价关系要求信息保密并经过责权机构对公共利益进行审度权衡。”
随后的数十年间，“开放政府”的概念被大量用于推进民众对过去不公开的政府信息获取能力的提升，并逐渐接入政府执政透明度的议题。尤其在美国国会修正《信息自由法》，强调“开放政府应被视为政府以符合公共利益的形式运作的最佳保证”之后，这一趋势愈发明显。
而在近年，随着信息传播技术实现显著突破，通过向公民提供更多信息和数据来提升政府开放性的方法被更加广泛地讨论和应用。而开放数据作为电子计算机技术和网络时代实现开放政府的主要前提和重要使能因素，则在学术和政策研究领域成为焦点。开放数据、信息公开和开放政府等相关概念在政治和科技的复合讨论中逐渐模糊了边界。
这是一个值得注意的问题。当开放数据被简单地理解为信息公开时，政府所公开的信息和数据将有可能成为不可重复利用或不可交互链接的孤岛；而当信息公开被作为开放政府的核心内容时，政府则可能满足于信息的披露而不是实际的利用。无论是何种情况，这种概念理解上的模糊都会造成实践探索的低效、无效甚至是严重的资源浪费。考虑到这一点将“开放政府”的概念放到当前各国实践语境中来寻找对应边界，将会是一个值得尝试的方法。
**《国家行动纲要》中的开放政府**
开放政府合作伙伴关系各参与国在《国家行动纲要》中所作出的承诺依据各自国情而有所不同，包括修订或通过某政策，发起或评估某项目，重组或建立某机构以及修订或通过某法案。其中，立法相关的承诺被视为代表了该国对合作伙伴关系最为强烈的参与意愿，在实践中最具可靠性。
本文通过对54个国家的《行动纲要》进行粗略浏览和筛选，发现立法相关承诺涉及如下十个领域：
1\. 公共事业管理
2\. 《信息自由法》或同质法案
3\. 公民政治参与
4\. 政府预算与财政管理
5\. 公共部门与私营企业合作关系
6\. 国际合作
7\. 隐私保护
8\. 信息的多渠道传播
9\. 可持续发展
10\. 性别平等
在总计约254项立法相关承诺条款中，有86项关于公共事业管理，占34%。《信息自由法》或同质法案和公民政治参与有关的条款各占总数的五分之一。政府预算与财政管理和公共部门与私营企业合作关系相关内容分别有26项和21项，合计占总数的五分之一。而隐私保护、信息多渠道传播、可持续发展和性别平等问题则仅有少数国家提及，尚属于发展中议题。
这一粗略统计表明，各国实践中对于广泛意义上的透明和参与（尤其是在公共事业和政府内部管理中）给予了高度关注，“开放政府”的概念更关乎执政质量，而非执政过程中的科技手段。于此相矛盾的是，由于《信息自由法》被普遍视为“开放政府”的基本精神和法律依据，政府在实践过程中仍有极大可能过于强调对政府信息的公开，忽视基本机构设置、流程设计和政策规制中的透明度与互动性，产生如Harlan Yu和David G. Robinson在《“开放政府”的新模糊》所述的“政府仅凭公布简单信息和数据而轻易获得褒扬”。
与此同时，《国家行动纲要》中提及的《信息自由法》本身也获得了一定拓展，对“开放政府”概念形成描述性的补充：强调《信息自由法》不仅在国家（联邦）层面上具有约束力，在地方政府、公共部门的组织机构和一定的私营企业或组织中同样具有效力（如亚美尼亚）；引入对公众所需信息种类的学术研究来更有针对性地解决问题（如巴西）；在《信息自由法》草拟过程中同公共部门进行互动和商讨（如保加利亚）；以及对法案的执行设定明确的时间表和阶段性要求（如加拿大和哥伦比亚）。
而在流程上，这些立法条款强调了对一般民众的意见征询，在公民政治参与、公共部门与私营企业合作关系等内容上均有提及。
值得注意的是，虽然隐私保护在这些立法条款中所占比重不大，但考虑到目前全球对商用和非商用信息及数据隐私保护的讨论热潮，我们可以相信，在未来一段时间里，隐私保护将成为“开放政府”讨论的焦点之一。
**结语**
在开放政府合作伙伴关系中，参与国倾向于将“开放政府”笼统地解读为以《信息自由法》为法律依据，具有透明并同民众进行互动的决策过程、具有充足并有效的信息开放数量和渠道、同各级地方政府和私营部门进行协调与合作的成熟的执政模式。然而，将“开放政府”同简单的信息和数据开放混为一谈的危险仍然存在。
在未来一段时间内，参与国各国政府将按照《国家行动纲要》的承诺，独立执行并定期向委员会汇报进展。开放政府合作伙伴关系在这个阶段将成为各国进行经验交流和协同努力的重要平台，为达成一项更具有适用性的开放政府议程、实现在全球范围内的开放政府合作创造有力条件。
**参考文献**
Harlan Yu, David G. Gobinson, *The New Ambiguity of “Open Government”*
Wallace Parks, *The Open Government Principle: Applying the Right to Know Under the Constitution*
Open Government Partnership: About Us (2011):
# 超链接与希望——Data.gov已上线五年
***此处译文原文来自于阳光基金会***
**授权在 CC-BY US 协议下**
***原作者: John Wonderlich***
***译者: 王海涛***
在Data.gov上线后的过去五年中，这个由整个政府协调的数据门户网站发展极为迅速，已经成为立法机构斗争的另一个主题，也成为一个国际开放资源协作以及大量竞争和对话的核心部分。我们花费了五年的时间来完成奥巴马政府在Data.gov上的尝试，现在也是时候来拷问一下：这个尝试是否是成功的？
这个问题本身其实很难回答，因为为了搞清楚Data.gov有没有获得成功就必须再问一大堆相关的问题。例如，人们是不是真的在用这些数据？如果这个网站不存在，他们会不会已经找到他们所想要的数据？这里的都是新数据，抑或只是被打上了新的标签？这个网站能服务哪些人，以及它现实中正在为哪些人所用？
这些对Data.gov来说都是难以回答问题，因为通常我们不会将价值和期望统统寄予于某些网站之上。关于开放数据，夸大的、真实的前景和混淆已经将政府数据门户网站置于民主社会中一个尴尬的位置上，同时也将它打上开放与由超链接和希望组成的技术变革的标签。当与其他所有开放的前提材料相比，众多的链接只是迈向开放的相对较小的第一步。就像我们从前所描述的那样，“很遗憾的是，这不是对一个开放政府的剖析。相反，这是对目前备受关注的开放政府数据倡议的剖析。政府已经学会告诉民众，数据将来会是开放的、会让民众找到他们所需数据、会公布一些经过筛选的数据集以及指出其重复利用的方法。”即使如此，数据门户通常会被讽刺为过分夸张的变革。
奥巴马政府已经显著地改变了他们所谈论的关于透明化的方式，正在将方向转向类似Data.gov的这种创意想法。早期的关于民主与责任的演讲透露出奥巴马的一些竞选论调，包括解决布什政府关于民众隐私方面问题以及利用科技来建立更具民主特色的政府。Kundra的Data.gov被视为一个有效的工具，该工具能够帮助保证公职人员的责任心、降低政府运作的开支以及推动整个政府执行更具吸引力的政策制度（原文来自视频）。尽管目前关于Data.gov上的数据是否有助于实现这些目标这一争论尚待解决，但是再也没有一个奥巴马政府的高级官员再声称或者宣扬要“揭露真相”。
政府数据透明度的努力已经使他们失去了原本的雄心壮志，以至于一项新的Data.gov影响领域仅仅只是政府数据在商业上再利用以及为所谓的开放数据公司的财务估算统计。曾经致力于推动民主，现在却是为自己谋求私利——关于政府透明化的雄心壮志的退化，我想不到比上面更好的例子。尽管在奥巴马竞选的金融演变过程中有强劲的对手，选举活动中财务改革派已经完全被黑钱先行者给收买了。
奥巴马关于利用科技来使权力透明化的美好想象也已经在经济狂热中渐行渐远，最终只能在一些私有产业活动中找到一点蛛丝马迹。
但是，这些并不能说明Data.gov是毫无意义的。如果我们只从他们带修饰的表象来评判所有的政府项目，这对我们来说会是一个灾难。这也是为什么即使有这么多的挫折，我们还是坚定不移地捍卫这个网站以及与之相关的项目和倡议。尽管政府陈词依赖于对权力来说有些虚幻的纯洁透明度，公职人员依然正在运用Data.gov及相关项目以期获得其所能达到的最大改革深度。
在众多的应用中，Data.gov最大的价值可能就是作为一个组织工具，它能让我们主要集中关注开放政府的价值。这有些类似于国际上的开放政府伙伴关系（Open Government Partnership，OGP），它的主要职责是通过从思想相近的公职人员中培育热情从而授权自发的民主改革。 关于数据质量和信息政策的讨论让政府尝试基于开放数据的政策制定，也首次让我们有机会接触到完整机构拥有的数据表单，而这种讨论却是在不得不对Data.gov做出评判的条件下进行的，比如，有人问多少数据算是很多。尽管，最终可能需要某个法律条款来强制规定机构公布他们拥有的数据，一些政府机构在这方面的工作依然是具有极大价值。
围绕Data.gov的改革过程也是同样地吸引人，就像这些相关改革最终导致重构公众对话机制、机构在阳光下进行运作以及正视公众批评。 即使Data.gov无法达到当初设定的目标，它最大的价值可能在于它为开发者、公务员、政策制定者的渐进式改革创造了调查及对话机制。虽然，通过一项强大的聚合服务在帮助人们在线寻找数据方面，Data.gov价值不大，但其最重要的影响是从整体上改变了我们认识和处理政府信息政策的方式。同时，当国会开始更加重视开放数据项目的时候，因为那些由公职人员在Data.gov项目中开创的领先优势，我们接下来的工作将会开展得很顺利。
# 开放数据——价值2300亿美金的节能革命
***原文及图片来自福布斯网站***
***原作者: Jeff McMahon***
***译者: 王海涛***
***本文禁止转载，版权归福布斯所有***
两位高效节能初创公司的创办人周四在芝加哥提到，该公司为了实现价值数千亿美元的节能革命需要获得当前一些现存的数据，像电能使用、住房特征、翻修及住房信贷情况。Sealed公司的Andy Frank提到，“当前实现规模化能效节约的一个大障碍就是市场中缺乏相应的数据。”这家公司旨在通过保证让住房拥有者获得比他们目前所付价格更优惠的额度鼓励能耗效率的提高。
在由芝加哥能源政策局（Energy Policy Institute）举办的一个论坛上，Frank和Efforless Energy公司的Matt Gee向市场推广一种开放能源数据仓库，这种数据仓库将会从各种数据源收集现存匿名形式的数据，最终让研究机构、政府和工业市场能够利用这些数据。
Gee说，“目前需要某些机构能够整理所有此类数据，并且将这些数据按照标准的形式分类。”而Gee的初创公司会为住房改造预付资金，然后将与投资者和住房拥有者按比例划分能源节约的收益。
据Gee所说的，在没有数据的情况下目前高效节能市场致力于实际能耗节约：
1、 一个管理机构来监管这些共有设施机构将资金投放在高效节能上，通常来说这个机构说是一个公用设施委员会。
2、 如果用户能耗超标，这个公有设施机构能向用户收取额外款项（到2025年纳税人资助的高效节能项目的整个资金大约为95亿美元）。
3、 这个公有设施机构能够雇佣一个项目实施者。
4、 项目实施者将审计人员派到用户家中。
5、 潜在的能源节约将会根据类似新的绝缘材料使用和新的家电应用对能源消耗的改善进行评估。
6、 这些估算的能耗节约确定合同签署者在家中能做些什么。
7、 这些估算的能耗节约确定什么样的资金支持是合理的。
一些案例中，公共设施机构一般会雇佣一些顾问来评估这些改善所带来的能耗节省的效果。Gee说，加利福利亚的公共设施机构就每年花费4000万美元来评估能耗节省情况，但是实际的能耗节省既无法确认，也无法直接归入改善过程中。
Gee提到，“目前能耗节约在此过程并没有出现，因为他们并没有激起任何人的兴趣，这点确实令人震惊，是吗？现在的机会是高效节能实际上是为自己买单，同时高效节能本应该是内部筹资的。”一旦这种情况出现，市场就需要关于多少能源目前正在被浪费以及如果进行改善可以节约多少能源这些数据。
Gee问：“到底市场需要知道哪些信息？”“市场需要知道详细的住房特征、低层次的能源消耗（能源密度）总和，当然，这种层次是匿名的但最好是以街区为单位，同时也需要匿名项目绩效，如在项目中实际出现的状况。”
当前，这种形式的数据通常是被公共设施机构、承包商、市政府以及资助者独立掌握的。Gee和Frank提到，要是这些数据能够向社会开放并结合起来，商业机构就能可靠地资助高效节能的改造计划、并通过节省部分的收益为改造计划部分买单，同时在此过程中，减少碳的排放量。
Frank说：“目前几乎那儿的每个人都空着手无所事事，要么因为他们只能使用很小的一部分数据集，要么因为他们只能利用他们自己的数据集，再要么就是他们只面对着大问题中的一小部分。所以说，你公开的数据越多、数据形式越公开、公开数据的受众越多，你将获得的创新想法越将越多。”
Frank的公司在努力说服住房拥有者相信他们可以节约多大规模的能源消耗，Sealed公司也调查了众多的住房拥有者并且发现这些所有者相信能耗效率的提高将会帮助他们节约只有预期的25%。所以，Sealed将会用数据来支撑他们的说法。
Frank又补充道，“住房拥有者想相信他们所被许诺的能耗节约确实能够实现，而你不能向别人说一些没人相信的胡话，其实这点对我们来说真的很难。”
Gee说，Effortless公司将会利用这些数据来投资房屋的改造，然后与合作者分享能耗节省的收益。这一想法勾勒出了一个不同的节能市场：“有些机构甘冒风险，认为你们把钱花在这儿是一个不错的选择。而我们实际上也会加入进来，并为整个项目买单——支付3000美元来改造您的住房，这笔钱将能减少您的支出，也能随着时间的推移每年产生一些能耗节约，同时每年的能耗节约也会反过来给早期的投资者一定的回报，但这部分收益也将会与房屋拥有者分享。”
麦肯锡咨询公司（译者注：世界顶级战略咨询公司）估计，到2020年美国将能节约1万亿美元，而这部分资金目前都损失在低效的能源消耗中。其中约230亿美元可以通过自费的房屋改造实现，如果市场障碍能够获得解决的话，Gee说。
“你需要知道潜在的能耗节约在哪儿，到底是那些部分导致这部分节约，以及基于这些答案的付费在多大程度上是可靠的。为了了解这些问题，那些正在做关于这方面工作的机构必须愿意公开他们的数据。”
“那些拥有这些数据的机构开始认识这个具有广阔前景的机会”，Gee说，“我想强调一点，我们正在从开放所有此类数据的各个方面中受益良多”。但是这些工作也需要得到监管者与政策制定者的支持。很遗憾的是，据Frank所言，当前的高效节能规划不愿意进行改变。
Frank补充道，“很多这种问题都吓到目前这个产业中的多数人，周围整个产业链也在他们目前地方原地踏步。此时，几乎没有人真的去关注能耗节约……所以真的很需要彻底的和职责分明的尝试，去告诉公用设施机构，尤其是管理者——看，这种情况再也没有那么好了，我们不会反对将我们的钱花在实际上无法确认的项目上了。我们可以摆出很多借口解释我们做不到，但是这其实都是废话。”
# 开放数据商业在新兴市场的崛起
***此处原文及图片来自世界银行***
***原文作者：Alla Morrison***
***编译者：陈嘉育***
#### **开放数据的经济价值经过了实践检验**
开放数据和空气一样免费且人人可得，人们怎样靠它赚钱呢？世界银行集团是否应充当这朝阳部门的催化剂？如是，怎样的干预措施是最有效的呢？推广开放数据驱动的商业是否有助于世界银行目标的实现，即消除贫困与共同繁荣？
这些问题并不是现在才有的，而是在2013年6月就提出来了。彼时世界银行开放财务数据团队在乌拉圭发起了开放数据商业模式研讨会,众多拉丁美洲开放数据领域的创业者在研讨会上介绍了他们的商业模式，分享了他们的成功故事，也谈及面临的当前挑战。
我们在研讨会上想探索的问题是：开放数据能不能产生可持续的新商业发展与新工作机会。为此我们做了如下假设：
1）开放数据在提升透明度与责任意识之余亦有其经济价值；
2）新兴经济体中早已存在开放数据公司，且他们的商业模式实现了可持续。
乌拉圭研讨会取得鼓舞人心的结果后，我们想进一步探索开放数据的经济发展潜力，特别关注于：
1\. 开放数据对一国国内生产总值的贡献；
2\. 在农业、医疗、教育、运输、气候变化、金融服务等关键部门解决社会问题的创新方案，特别是改善低收入人群状况的解决方案；
3\. 政府购买开放数据商业应用和新数据集的开放所能带来的经济利益，这同时也将提升公共资源管理的透明度，提高公共服务的提供质量；
4\. 私人部门数据相关的工作机会创造，特别是适合技术敏感的年轻一代的工作机会。
目前国际金融公司/世界银行联合通过专向投资基金（回复“开放数据基金”了解详情） 向数据驱动的公司提供财务支持，还发放贷款和经费给政府以求创造适合开放数据的环境（参见从开放数据到促进发展——私人部门的关键性作用，回复“私人部门”可读）。这一概念获得了世界银行，国际金融公司， 以及非政府组织、基金会、金融机构管理部门和私人部门投资者的热烈欢迎。
去年秋天，麦肯锡在一份报告中称开放数据每年可以释放三千亿美元的价值。而现在，开放数据的经济价值越来越被人们理解。2011年，金额接近一百亿的气象集团（Climate Corporation，回复“Climate”可读） 收购案（如果政府开放了正确的数据，气象集团的商业模式在农业和食品安全业有巨大潜力），以及纽约大学政府实验室（GovLab）主持的开放数据500项目（回复“开放数据指南针”可在第三期周刊中找到）研究成果，进一步支持了上述假设。现在已经无人怀疑开放数据是否具有经济价值，关注重点转向了如何挖掘开放数据的经济价值。尽管这样，还是得先回答第一个问题——在新兴经济体实施干预，以促进开放数据驱动的经济增长，这是否为时尚早？
#### **首份针对新兴经济体开放数据公司的调研**
拉丁美洲、亚洲、非洲、印度和俄罗斯等地区或国家在开放数据上有所进展。今年四月份，世界银行的开放融资团队与国际金融集团合作，展开了对位于这些地区或国家的公司调查。我们想知道，在这些国家地区有多少数据公司？他们的商业本质是什么？他们中有多少使用公共开放数据？有多少在解决社会问题？我们也想粗略地了解他们的特别需求和挑战。假若我们要设立投资助推器，是否有相应的传导机制呢？这些公司需要何种类型以及多大规模的融资呢？尽管非洲和俄罗斯部分的调查仍在进行，我们已发现了一些值得注意的新趋势。
第一，过去几年里世界各地涌现了众多新数据公司。这些公司大部分使用某种形式的政府数据。特别是拉丁美洲，数据驱动型创业部门正迅速成长，且几个必要的结构——高质量的数据、金融系统和其他支持机构均已到位。拥有最多数据公司的国家集中在拉丁美洲，包括墨西智利和巴西，哥伦比亚和阿根廷紧随其后。东南亚则恰恰相反，除掉菲律宾和印度尼西亚，创新型数据公司要明显少得多。不过东南亚有个明显趋势是，同一款产品有众多本土化版本。印度在这些国家地区显得格外突出，他们有发展迅猛的开放数据与大数据部门，完善的创业生态系统和卓越的技术人才。俄罗斯和东欧的国家也是如此。而在非洲，我们的初步研究显示，肯尼亚、南非、尼日利亚等国的开放数据均有不错的发展前景。
第二，研究证实，数据公司分布在多个部门：商业服务/商业分析，医疗与保健，食品与农业，教育，金融，交通运输，房地产，旅游接待。特别有意思的是，大量数据公司集中在有重大社会影响和发展机遇的部门（这样的部门对我们世界银行来说也是特别重要的——考虑到我们消除贫困、共同繁荣的目标）。比如在印度，除去商业分析公司，寻求融资的数据公司有三分之一属于医护行业，五分之一属于食品和农业，还有一些公司以低收入群体或农村地区作为潜在受益对象。
第三，对数据驱动的公司而言，拉丁美洲和亚洲均存在可操作的管道。融入资本的最好形式是股权融资，其次是准股权融资，融资额度为10万美元到500万美元不等，平均额度为200万美元到300万美元，具体的平均额度取决于所在地区。对拉丁美洲和亚洲超过300家的数据公司分析发现，对融资的需求超过了4亿美元。
我们在与创始人的访谈中了解到，对数据驱动型创业项目而言，渡过种子阶段后的时期尤为艰难。尽管大部分公司可以在没有外界帮助的情况下完成首轮种子阶段融资，但在进行新一轮种子阶段融资或者A轮融资时，他们面临的困难将大得多。
从创业项目的角度看，投资者青睐于中规中矩的电子商务（比如，根据Tech in Asia的报道，该地区2013年上市的技术公司涉及6.45亿美元的投资额，其中92%与时尚业和在线零售相关）或者消费服务型创业项目，而忽视那些关注开放数据的创业项目——尽管这些创业项目的商业模式和绩效指标均更优。
对话中产生的一个新主题是，用更多的成功故事来激发投资者的想象。这也许是下一篇博客的主题——我们想听到你的故事！*可通过 或 @allamorrison 联系原文作者*
# 黑暗中的数据：开放数据目录的重要性
***此处原文及图片来自阳光基金会***
***授权在CC-BY 3.0 US 协议下***
***原作者：Matthew Rumsey and Sean Vitka***
***译者：郭晓利 @ 开放数据前沿编辑团队***
在过去几周里，我们有幸与部分机构（至今为16个）座谈商讨他们即将面世的开放政府计划。这些会议总体成果颇丰，来自交通部、总务局和健康与人力服务系统的代表人员所表现出的合作交流与坦诚对话的意愿更是令我们兴奋，也给我们留下了深刻印象。
除去别的议题，我们充分利用这些机会鼓励各个机构全面公开他们的企业数据目录，这也是奥巴马总统的开放数据行政命令对他们提出的要求之一。
作为开放数据计划的一部分并与之一起公布的开放数据工作指引仅要求各个机构公布一份他们已经公开或易于公开的数据列表。这允许这些机构将其企业数据目录仅作内部信息而不公开，从而有效掩盖他们不想公开的数据集的存在以及这样做的动机。然而，我们并不认为这些机构有充分理由不公开这些综合数据目录。事实上，公开这些数据将有利于公众利益，有益于政府，也有助于民主。
如果公众无法获得这些机构所拥有数据集的全部列表，即使是那些包含私人信息的数据名称，公众将无法了解政府内部如何运作，何种信息被截留，为什么以及该去何处查询，从而政府也将无法取信于民。
企业数据目录与公共数据列表非常引人注目，因为它们与公众共享机构数据资产，但这些目录和列表本身并不公布那些尚未公开的数据内容。因此，各个机构分享其企业数据目录并不会披露任何理应远离公众视野的数据。然而，这一披露行为会使得政府的数据披露决策更易理解，同时公众也可提升对这些机构拥有数据情况的认识。 开放数据计划要求各个机构对于其选择不公开数据的决策提供合理解释。这些及类似决策已经通过一系列渠道向公众公布，包括记录通告系统、隐私影响评估和行政管理及预算局信息采集审查。企业数据目录仅仅是将这一现存信息合并到一个核心的、以数据为焦点的机构化渠道。
易化公众对机构持有的全部数据情况的获取也将对机构运作产生积极影响。自由信息法案是公民可以用来探索政府运作情况的一个强有力的工具。它的使用同时也对联邦机构及其相关雇员提出了严峻挑战。企业数据目录的公布不仅使得公众了解到哪些数据尚未公开，更利于公众理解为何政府选择不公开这些数据。这将帮助公众锁定其自由信息法案诉求并更好地理解机构决策背后的动机，从而减少投机性自由信息法案诉讼，并最终减少昂贵且耗时的司法裁决程序。
如果没有对政府拥有数据情况的全面了解，我们就无法展开关于政府应该公开哪些数据的真正辩论。奥巴马总统的开放数据行政命令旨在助力这一辩论。然而，如果不公开企业数据目录，这一目标也将无法全面实现。
# 数据共享并非数据开放
***此处原文来自开放数据研究院，原作者: Jeni Tennison，译者: 陈翠***
在过去的一年中，我们注意到这样一种令人烦恼的趋势：政府将数据分享作为数据广泛开放政策的一部分。（政府支持数据分享，好像只是为了迎合数据广泛开放政策，而非真正意义上的数据开放）
数据共享并非数据开放
这篇文章将会解释数据分享与数据开放的不同之处以及彼此间的相同之处。
**数据分享是将受限数据提供给特定的组织或者个人。**
之所以某些数据的访问权限是受限制的，是因为这些数据或敏感，或涉及个人。一旦公开，它或许还会导致安全隐患。数据共享可能涉及个人、政府，也可能涉及政府之外的事物，列如、：研究人员，慈善组织，商业公司等。
我们可以看到的由政府所采取的数据分享可以是
1\. HMRC （英国税务海关总署只为特定的信用调查机构提供完整的增值税登记报表，而教育部则可以为较多的数据分析公司提供国家学生数据库资料
2\. 英国国家医疗服务系统为只要公司提供匿名的健康数据。
**数据开放是将受限制的数据提供每个人**
从字面上讲，不管数据本身涉及什么，它都必须毫无限制的对任何人开放。因此，数据开放不应该有任何法律以上的限制。比如：个人资料只能在法律要求出版的情况下成为公开资料。（列如;在《伦敦公报》上发布破产通知），或者与数据相关的人允许其出版。
*更多的数据总是更有用（如果你只到如何使用它）*
如果所有公共部门所持有的数据能够共享，那么会有很多的公司、慈善组织和个人从中获益，特别是那些只对该组织或者个人分享的数据。个人拥有被政府保护隐私的权利，而数据过多地开放会给社会与个人带来风险，以上个人或者组织从数据分享中获得的益处必须与这种权利与风险相平衡。
我们相信，数据开放会是实现这种平衡最正确的方式。他能够满足大量的数据需求。由于每个人获得的数据是相同，数据分享确保了一个公平竞争的环境，并且它对个人信息的发布有所限制。
当数据分享落实到位时，我们建议使用数据开放，将本应该限制发布的数据降到最低，使整个过程透明化，确保每个人都可以从中获利。
**1、发布公开数据**：提供统计的或者匿名的信息，这些信息能够满足许多组织对数据的需求。
**2、记录数据和获取数据的过程：**必须明确数据所涉及的内容和获取数据的流程，想要获取资料必须首先通过访问权限。全国学生数据库中的信息就是一个很好的例子。
**3、发布所有访问开放数据的请求：**公众有权知道是谁要求并被赋予了访问权限，以及他们访问该数据的目的。当数据开放变得透明，它能确保有一个强大和系统的流程来获取数据访问权限。当某些组织缺乏足够的理由并要求访问数据时，这一流程会拒绝这样的访问权限。
**4、发布数据分析的结果作为公开资料：**那些因开放数据而得到的资料，必须被发表，使公众应受益于公共数据的分析结果。
**5、监控重复的访问请求：**当相同的数据被不同或相同的组织重复访问时。这显示，该组织所拥有的数据和分析结果应被公开和发表。作为公开数据使公众受益。
许多由公共部门掌握的数据应当对公众开放，也有许多数据虽被公共部分掌握，却不能共享。我们应该注意其不同点，不要混淆两者。
# 公开存取 vs.开放存取
***此处原文来自congressionaldata，原作者: Molly Schwartz，译者: Sainan YU***
*“难道国会不是已经将信息开放给公众了吗？”*
每当我向人们介绍国会数据联盟的目标是促使国会开放其数据时，我经常会被反问上面的问题。在信息数字化的时代，“开放存取”是一个复杂而有多重含义的概念，但其核心在于如下三点：
1\. 挖掘数据的能力
2\. 使用数据的能力
3\. 重新定义数据的能力
那么，实现国会数据的开放存取就不仅仅意味着将信息在线发布：这些信息需要在适合的格式下发布。仅仅将数据以一对对文本文件进行展示是非常成问题的，因为计算机可不能对这样的信息进行有效读取。
在当前的信息环境下，不能被计算机储存和读取的信息就好像是建造了一辆虽然能适用于各种地形却只能直线前进的交通工具一样。除非你的目的地在正前方，否则即使它有能力带你去任何需要去的地方，那也是行不通的。这完全违背了设计这样可以不按公路路线行驶的交通工具的最初目的。
那么，可计算机读取的国会信息又能如何来辅助开放存取的实现呢？
1\. 挖掘数据：搜索引擎可以对文件的内容进行搜索
2\. 使用数据：更多的应用程序可以获得并展示数据。手机应用可以提供即时更新，API（Application Programming Interface,应用程序编程接口）可以对其进行修正并即时体现在其他网站上，网络程序能以数据表格的格式对信息进行下载等等。
3\. 重新定义数据：数据可以通过各种程序转化为表格、图像或者精致的图像。记者和公民也可以及时获得能够为他们所用的数据。
更何况，还有不少附加的好处。计算机可读的数据对残疾人更为便利，因为页面阅读器可以帮忙发声。这些数据也更容易保存，因为它们并不依附于我们使用的那些在下个十年内绝对会过时的软件（还记得记忆软盘和 Word Perfect软件吗？）既然国会通过的法案会在数十年内有效，我们自然应该将那些维持法案有效的数据保存上这样长的时间。
# 高丰：开放数据≠共享数据≠公开数据！
开放数据 (open data) 这个概念自09年奥巴马政府宣布「政府数据默认开放」起已经成为了这个数据革命时代的重要组成部分。但当我们在谈论开放数据时，我们到底在谈论什么，是在说共享数据吗？是在说公开数据吗？
答案是：两者都不是，开放数据并不等同于共享数据，它也不等同于公开数据！
共享数据，顾名思义是将自己掌控的数据在「一定的条件下」与「指定的第三方」共享使用。一个很简单的例子，大家在注册一些服务时（比如申请邮箱，开信用卡等等）都需要提供一定的个人信息，而服务提供方都会注明「信息仅供服务注册使用，不会提供给第三方使用」，这就属于一种消费者和服务提供者之间的基于某种契约的数据共享。
那么什么是公开数据呢？相比与数据共享，公开数据是指「任何人」都有权利访问，但只能在「一定的条件下」获取并使用的数据。这里可以首先看到，数据的受众在公开数据的情况下扩大到了「任何人」，但数据的获取与使用仍旧收到限制。比如，最新的国家人口普查数据任何人都有权利访问，但你只有付费才能获得，且需要在统计局版权规定下进行数据使用。
我们可以看到，上面我们着重点出了两点：\
1\. 「是谁能使用数据？」，我们关心是否所有人都能用这个数据还是仅一部分人能用\
2\. 「使用是否有限制？」，我们关心是否数据发布者有利用版权等法律条文或自行定制的条约来限制数据的分发，使用和演绎。
而共享数据和公开数据在这两点上都不能说是没有任何的限制，但信息的无阻碍流通是我们这个数据时代最关键的，故而我们强调开放数据，就是要破除掉「是谁能使用数据」和「使用是否有限制」上的限制，让「任何人」能够「没有限制」地去使用数据——无论是利用数据进行商业活动还是对数据进行重新的整理编辑再分发。
说到「没有限制」，除了可能的版权等因素造成的「法律限制」来约束我们如何来使用数据，这也同时涉及到另外两个方面：1）数据是否免费能获取？即获取数据这一点上是否有「经济限制」。2）数据本身是否提供在一个机器能轻易处理的格式下，即是否采用「机器可读」格式，是否有「技术限制」。
对于「经济限制」这一点，我们可以看到，在共享数据的情况下，很多时候一些数据提供方都需要你支付一定的费用，可能是现金可能是虚拟货币，才能获得数据。比如数据堂有需要付费的数据，百度文库等在线文档也会需要积分下载。而公共数据，也并不是都免费的，比如上文提到国家人口普查数据，最新的数据需要你付费才能获得（当然，你会说我能网上免费下载到，但此类「灰色数据」后文会再讨论）。而对于开放数据，所哟「原始数据」都应当免费获得，而基于「原始数据」产生的价值服务，例如API，则可以收费。
再说到「技术限制」，一般有两种情况。一种是数据本身分享在一个机器较难处理的格式下，比如很多政府机关的数据喜欢放置在word文档，或者PDF里，这就造成了数据提取的困难，甚至有时候数据无法完全提取。另一种情况是，数据虽然可见可访问，但是本身被锁死在某个软件系统里而无法提取。比如，上海地铁实时客流数据，作为一种公开数据可在网站访问，但是你却无法真正获取数据，因为数据被锁死在flash应用中。这些都是再使用共享数据，公开数据中经常遇到的技术难关。而对于开放数据而言，机器可读是一项基本的条件。数据必须被提供在开放格式下，比如CSV，shapefile等等，拒绝PDF以及复杂的HTML等都是基本的要求。
在文章最后，我们不得不再讨论下「灰色数据」，这部分本身应该收到版权保护的数据，因为中国特有的环境，而可以在互联网上免费获取。但是对于「灰色数据」而言，其在使用中有许多问题。首先，灰色数据本身不是由数据真正的拥有者发布的，从而你无法保证数据的完整性和准确性。其次，虽然你能够免费下载这些数据，但是如果运用于商业，你就时刻面临着原版权方追究你责任的风险。最后，灰色数据没有数据更新的保证，对于一些更新频繁的数据，很难说更新的数据会被及时「盗版」出来，这就造成了依赖于这些数据的服务无法保证其本身品质的问题。
综上，开放数据作为一种免费的、无使用限制的数据资源应当受到我们更多的关注，搞明白共享数据、公开数据、开放数据的差异，则是我们在中国推进开放数据所需做的第一步。
# Climate Corp: 开放数据应对气候变化
***此处译文原文来自于OpenDataNow网站，原作者 Joel Gurin，本文译者王海涛***
当人们谈到来自政府的开放数据的价值时，通常他们会援引（美国）国家海洋与大气管理局（NOAA, the National Oceanic and Atmospheric Administration）的气候数据的重要性。正是因为这些数据，我们才会拥有电视天气频道、更加准确的天气预报和众多基于天气的企业。但是，其中最令人欣喜的可能就是设立于旧金山的Climate Corporation，这也是推广政府开放数据金子招牌之一。
以WeatherBill的名义，Climate Corporation成立于2006年，主要是向外界推销一种更好的“天气保险”。然而，它已经成长为能够帮助全世界的农民应对气候变化、扩大农作物面积的企业，并且已经成为代表崭新的绿色革命的一份子。
考虑到奥巴马总统关于新的发展计划的演讲，Climate Corporation的工作与应对气候变化可以说是极为相关的。我们都知道，目前无论我们采取什么措施来削减碳的排放，我们将仍然需要解决目前已经不可逆的气候变化的问题。而Climate Corporation 的工作可能恰恰就是该问题的解决方案的一部分。最近，我与Climate Corporation的CEO David Friedberg先生进行了交流，这里是我们之间的谈话的录音。在录音中你会听到一系列的机构的简称，例如公共用地单位（CLU，Common Land Unit）、风险管理局（RMA，Risk Management Agency）、国家农业统计局（NASS，National Agricultural Statistics Service）、农业服务局（FSA，Farm Service Agency）、国家海洋和大气管理局（NOAA，National Oceanic and Atmospheric Administration）、美国地址勘探局（USGS，U.S. Geological Survey）和土壤调查地理数据库（SSURGO， Soil Survey Geographic Database）。
在我更加详细的采访中，可以看到该公司的发展历程相当传奇。就像David Friedberg所讲的那样，这个公司早期建立的时候只是简单地着眼于气候将会影响大量的经营利润这一问题之上。“滑雪场会因为没有足够的雪而关闭，高尔夫课程会因为下雨而停课，市政府会因为雪太大了而不得不派人去清扫城市，还有即使是在角落里卖柠檬水的小摊也会因为蒙蒙细雨而不得不收摊。气候变化会对这些各种商业贸易产生广阔而深远的影响。这里就有这样一种想法：如果我们可以模拟仿真气候的变化，我们就能让市场产生一种灵活的保险业务，当某些特定的气候事件引起经济损失时，这种保险业务会自动对这些商业贸易进行赔付。”
这对Climate Corporation 和其担保的贸易其实是一项双赢的举措。而对于传统的保险业务来说，企业必须证明，经营中有损失但这部分损失企业并没有拿到。但是，你如何能确定那些因为滑雪场雪的厚度不足而没去滑雪的人的数量呢？因而，另一种保险业务可能更好更简单，这种业务会根据每隔一段时间雪减少的厚度来支付一定数量的赔偿金。Climate Corporation计划通过分析超大规模的美国政府的气候数据，以最好方式预测气候变化模式，据此来规定其保险条款。
Friedberg告诉我，“随着时间的变化，我们发现这个模型应用最好的市场就是农业，因为天气可能是收入的一个很大的影响因素：你可能最终一无所有。即使是轻微的气候变化，也可能引起收益的断崖式锐减，而且这些农民在联邦农作物计划中投保额远远低于实际价值。”
随着Climate Corporation 开始受到农民的关注，该公司亟需更多更精确的数据。他们开始是利用来自全美200个气候观测站的数据，然后扩大到了2000个。但是，这仍然不够，因为对于一个农民来说，最近的气候观测站可能离他30英里远。通过利用政府的由多普勒雷达采集的数据，该公司可以测量到一天中在给定农民田里面的降雨量，精度几乎可以达到0.01英寸。同时，Climate Corporation也拿到了来自USGS的基于地表土壤调查和卫星遥测图像的地形与土壤类型地图，这些地图给出了精度为边长为10m的网格精确图像（在农村大约是一个庭院大小的分辨率）。
“10年以前，当前他们做的工作几乎是不可能。”Friedberg提到。但是，现在把这些数据放在一起，他说，“现在我们实际上已经能够对你所拥有的田地做出比你本人更有效的评估。我们也可以看到，卫星成像技术将会更加完善、精确。这样的话，有些成本就几乎可以忽略：你可以免费获取这些数据并且对他们进行处理。现在，我可以利用农民田地的红外图像，并且准确评估他的庄稼的栽种日期以及当前庄稼的成长阶段。”
从某种意义上来说，Friedberg和他的合作者认识到，他们并不仅仅是在卖保险——他们正在世界范围内从事改善农业的工作。他们持续改善他们的模型，为农作物产量补充数据，也将气候条件更加精确地应用到农业产量上。该公司也已经开发了一项新的服务——Climate.com，这项服务对投保客户是免费的，而对其他人是收费。Friedberg提到，“每天，我们会告诉你，哪些田你可以去劳作，哪些田现在应该灌溉或者喷药及播种了，哪些田你应该施肥，哪里应该再等几天才能播种。”他们的目标是帮助农民收入增长20%\~30%，而在农业这一比较脆弱的产业中这项增长相当可观的。
最后，当前由于气候变化与农业极大相关性，通过改变农民种植的庄稼或者改变他们种植方式及时令，Climate Corporation能帮助农民预测及应对气候变化。就像他们的网站上简单明了地写的那样，“Climate Corporation的使命就是帮助全世界的人民和企业来管理及应对气候变化。”
他们的工作也许会成为一次崭新的全球绿色革命的一部分，美国政府的卫星数据也不会仅限于其国内——他们能延伸至世界的每一个角落。Climate Corporation目前正在全球范围内寻找应用其成果的途径，可能最开始与澳大利亚合作，因为它拥有本国自己的相关数据。
发源于保险销售，延伸至改变世界，开放数据的力量从未如此清晰。
附：2013年10月2日，Monsanto宣布以约10亿美元收购Climate Corporation，详细报道请转BloombergBusinessweek，TechCrunch和GigaOm。
# Mastodon C：为英国医保服务节省2亿镑
***此处原文来自开放数据研究院，原作者: Emma Thwaites，译者: 高丰***
Mastodon C 是一家在2012年4月成立的数据公司，由 Google 的前量化分析师 Francine Bennett 和软件工程师 Bruce Durling 联合创办。在2012年，Mastodon C 和 Open Health Care UK 以及 Ben Goldacre 共同合作对英国国家医疗服务（NHS）提供的处方数据 (含3千7百万行数据) 进行分析。这项分析工作侧重于发现英国医生处方用药模式，特别是针对医生如何使用一类叫 Statins 的防治心血管疾病的药进行了分析。
从现有的医疗证据来说，Statins 这一类别下的药物效果基本相同且同样安全，因此一般都建议医生开处方时使用最便宜的药物。而数据分析则揭示出医生们并非按照这个原则在开处方，而选择很多昂贵的药物，这就造成国家财政需要花费更多的钱来为这些昂贵药物买单 （英国NHS服务对于老人，残疾人，19岁以下学生等采取药品免费，由国家财政付费）。如果这项分析工作能够早一年开展，那么 NHS 就有机会纠正这样的处方习惯，从而为国家节省2亿英镑。
Mastodon C 他们的分析结果主要有：
1\. 在去年，英格兰地区将因为医生选用两种昂贵的 Statins 药物而负担平均每月2千7百万英镑的支出
2\. 而这种使用昂贵药物而不使用更便宜的通用药品的情况在英国非常普遍，以往的研究就估计这样的额外支出可能要有10亿英镑一年。
3\. 一项通用药物可能只要花费81便士，而相同类型的昂贵药物可能要花费20英镑。而究竟采用哪种药物则完全取决于开处方的医生。Mastodon C 他们进行的分析并不意味着所有采用昂贵药物的处方都是一种浪费的行为，但其研究结果可以帮助公众更好了解现状，从而采取行动来节省开支。
整个项目的奇妙之处在于，对于 NHS 而言，所要做的仅是把自己本身就需要采集的处方数据开放，等于零成本来吸引数据科学家进行分析，而结果却能帮助它们自己节省大量的几个亿的开支。这种信息的透明化，能够大大改善社会资源的分配，更好地开展类似像 NHS 这样的大型财政项目。
# Zillow：开放数据改变房地产行业
***此处原文来自www\.inman.com，原作者: Spencer Rascoff，编译者: 陈嘉育***
Zillow以美国房产信息数据库为基础，致力于为房产市场上的房屋所有者、购买者、租赁者，房产经纪人，抵押贷款专业人员以及土地所有者和房产管理者提供所需数据。在国会互联网咨询委员会的系列采访中，Alexander Howard 采访了Zillow的首席运营官Spencer Rascoff. Rascoff主要谈了Zillow将开放哪些数据，以及围绕Zillow产生的商业模式问题。
在予以开放的数据类别上，Rascoff称原则上“和住房有关的数据”Zillow都想开放。虽然目前Zillow并未开放所有他们掌握的数据，像房产所有者的姓名信息，但Rascoff认为未来某天他们会突破这条底线。Zillow也披露房产卖方不愿披露的敏感信息，比如，Rascoff称未来很可能披露性侵犯高发地的周边房产地址。但对目前一些应立法者要求披露的、和房产关系不大的信息——如政治活动捐款的来源地址，Rascoff则认为这部分信息对房产交易影响不大，披露这部分信息也就不一定能提高房产市场的运转效率。
现在，可得的信息越来越多，要把它们全部上线对Zillow而言是个挑战。Rascoff表示在考虑由其他机构在Zillow的基础上引入这些数据，他认为是个有意思的商业模式问题。Rascoff称任何认为他们的秘密数据始终由他们像专利一样独享的商业模式都难以维系，因为数据迟早会免费开放。但Rascoff并不认为MLS（Multiple Listing Service,多重上市服务，指房产经纪人间的一种有偿协作——译者注）会陷入困境，MLSs 主要是作为本地组织维护成员利益、调节纠纷，和销售房产数据的公司差别很大。Rascoff的药剂师妻子则把Zillow看作和医药界的WebMD 和雅虎健康一样的信息在线提供者，经纪人则像医院或是医生，全国房产经纪人协会则像美国医药联盟。就像医生并不与WebMD竞争一样，房产经纪人同样不与Zillow竞争；但由于客户在咨询房产经纪人之前会先上Zillow查找信息，他们将需要使用Zillow——就像Rascoff妻子会在病人来访前登录WebMD一样。
# 麦肯锡报告：政府如何释放开放数据经济潜能
***该报告原文出自麦肯锡研究院，原作者: Michael Chui 和 Diana Farrell，编译者: 高丰***
***注：本文不采用本刊默认的 CC-BY 协议，禁止一切转载。编译内容仅供个人学习使用。***
该报告是麦肯锡研究院之前发布的「Open Data: Unlocking innovation and performance with liquid information」报告的延展。前述报告曾指出，全球每年因开放数据释放的经济价值可以达到3万亿美金，这其中包含了因开放数据创造的新财富也包含了因开放数据节省的开支。
这份新报告将探讨政府在开放数据经济价值实现过程中应当扮演怎样的角色：如何释放开放数据潜能，如何管理风险，以及如何吸引利益相关者参与。
报告由五个模块组成：
1. 什么是开放数据以及为何它那么重要
2. 政府如何促进开放数据价值的实现；
3. 政府如何控制开放数据项目的风险；
4. 政府如何吸引利益相关方参与；
5. 政府可以如何展开，评估并进一步扩展其开放数据项目。
在这份摘要中，将高度简述报告中的要点，报告中本身的图表以及具体案例都未包含在此，请感兴趣的读者自行下载原报告阅读。
**政府如何促进开放数据价值的实现**
报告指出，开放数据的价值实现主要通过三个途径：
1. 更好的决策
开放数据能为决策提供事实基础从而作出更为客观、思虑周密的决策。
2. 创新的产品和服务
开放数据使不同机构和企业能够更好了解用户和情境从而设计新的服务和产品
3. 透明度提升
开放数据可以让人了解更多关于行为、决定、开支的情况和问题从而让市民和决策者作出新的改变
而政府在释放开放数据经济价值的过程中可以扮演4种不同的角色：
*数据提供者*
政府应当更快实现数据电子化，并将数据尽早、频繁地发布给公众使用。政府也需要考虑如何设计有效的方案来提升自己的数据质量。
政府在确定数据开放的优先级时需要同时考虑该数据集所能带来的价值以及开放该数据集的难易程度。
通常来说，一些很容易就开放的数据并不能吸引利益相关方来使用。政府应当与利益相关方进行紧密地沟通，了解社会到底需要怎样的数据，数据的相关标准（格式，包含的内容）需要如何设计，数据的更新频率需要多高，数据集的元数据需要包含哪些必要的说明信息（例如数据采集方法，编码方法等等）。
政府也可以通过发布一份数据清单，来帮助大众了解哪些数据是政府拥有的，从而可以通过浏览相关数据的元数据信息，进一步确定并反馈他们需要怎样的数据，从而帮助政府确定优先级。
政府内的公务人员需要转变他们的思维，将开放数据作为部门工作的默认方式。这不单是说政府部门要把将部门数据开放给公众使用作为常规事务，而且要转变自己是政府服务提供方的心态，通过开放数据，使更多的第三方参与进政府服务的建设，让第三方做专业的事情，创造更好的、更创新的服务和产品。
*催化者*
另一方面，政府可以为整体开放数据生态作出贡献。政府可以做推动开放数据文化的建设，与各利益相关者互动，召开会议促进数据使用。政府更可以领导整个开放数据运动的发展，指引整体生态建设的方向。
政府应当善用媒体来进行开放数据的推广。同时一个非常流行且有效的方式是举办开放数据相关的研讨会和黑客松活动。通过对创新应用的奖励和公众宣传，吸引更多利益相关方来使用开放数据。此类活动不单是促进开放数据创新的机会，也是政府收集反馈的机会。特别是当某个部门想要新开放一些数据的时候，可以通过此类活动来进行小规模实验，听取参与者对数据格式、数据质量、数据隐私控制等方面的建议。
政府在催化开放数据生态时也可以通过培养开放数据领袖来引领整个生态的建设。比如，在美国，政府就设立了「白宫数据布道者」的职位来监管与推广政府 data.gov 项目。美国政府也设立了总统创新奖 (Presidential Innovation Fellow)，提供半年到一年的全额资助供新兴科技领来和政府机构进行合作，利用开放数据进行创新，引领政府开放数据项目，并记录和推广最佳实践。
*用户*
政府并不单单发布数据供他人得益，其本身也可以通过开放数据项目打通部门间的数据壁垒。通过大数据的分析手段，提升自身决策能力以及公信力。政府也能在这过程中了解自身能力不足，进而在人力、设备、工具上进行长远的投资，提升数据搜集、分析、使用的能力。
政府在投资开放数据项目时要考虑到雇佣足够的数据专家、统计专家来服务各级政府与机构。这当中不单包括雇佣新专家，也包括提升原有员工待遇，从而让他们继续为政府作出贡献。
除了雇佣专家外，政府应当在教育项目上进行投资。这涉及到整体开放数据理念、概念、操作方式、利益相关方沟通与吸引参与策略的培训，也包括数据能力（数据搜集、分析、可视化技能）的培养。
*政策制定者*
政府需要为开放数据的使用，无论政府内部还是外部，制定法则。进一步，政府需要为开放数据的质量控制、数据格式制定统一的评价体系和标准。
在开放数据这个特定背景下，政府应当提供一定的法律、条例来进行管理和约束：
1. 定义访问和获取相关敏感信息和数据的权利：比如医疗记录，税收退免记录，驾驶记录等等
2. 决定哪些数据是个人和企业必须共享出来的
3. 为政府数据采集、管理、分发定下规则和指南
4. 为数据共享定下奖励措施
政府也需要严格保护隐私和机密信息。
数据质量控制和数据格式的标准需要进行统一制定。决策者需要向技术专家进行请教，共同确定相应的标准。一些科技企业早已使用的数据标准可以在审议后复用到政府开放数据项目中。
**政府如何控制开放数据项目的风险**
开放数据项目的风险有两大类：
个人层面的风险
1\. 个人隐私：个人隐私信息可能被不恰当地开放和分享
2\. 数据安全：数据保护能力的不足
3\. 数据滥用：开放的数据可能被滥用而危及个人
企业层面的风险
1\. 保密信息：企业保密数据可能被泄漏
2\. 潜在责任：因数据安全做的不到位而面临的罚款和损失
3\. 知识产权：没有数据所有权的判定标准
针对以上两类分线，相应的措施有：
1. 移除细化数据：通过数据整合，移除可能的隐私或机密信息
2. 安全能力建设：进一步投资加强数据安全的技术能力并对员工加强培训
3. 吸引参与互动：与利息相关方进行互动与交流了解担忧并听取建议
**政府如何吸引利益相关方参与**
*市民和消费者*
市民和消费者都能从开放数据带来的透明化（不单是政府透明，更是价格、消费透明）中获益，政府可以考虑召开公众论坛来吸引市民和消费者了解开放数据的益处，了解开放数据过程中的隐私保护，了解开放数据怎样提升政府服务。
消费者本身也可以反向为通过共享自身数据来为开放数据项目作出贡献。比如，共享自身健身数据可以帮助医疗机构更好了解市民健康情况，有针对性制对以特定地域制定医疗方案。
*商业*
不同的企业，无论是跨过公司，新兴数据公司，创业公司又或政府合约企业都想了解政府的开放数据政策和规则，并试图对政策制定施加影响。但更重要的是，这些商业公司都通过利用开放数据，设计了诸多创新的服务和产品。这些都是极好的案例，能够帮助政府更好吸引其他企业参与进开放数据计划。
*媒体*
新闻记者使用开放数据集来识别值得关注的趋势、模式、行为。相应，开放数据使得媒体有了新的数据源来创建可视化产品供读者进行探索。
媒体也是开放数据成功案例的推广者。政府应当吸引媒体的参与，通过他们让公众了解开放数据可以如何改变生活，通过媒体让公众及早了解新的政策变化，从而收集相关的反馈来完善开放数据计划。媒体对开放数据计划的报道也将更好激发公众参与，通过众包方式来给予政府反馈和帮助。政府也能通过媒体进行人员招募，活动宣传，加强开放数据计划的能力建设和扩大影响力。
*NGO*
开放数据为NGO（公益机构，学校，智库等等）提供了丰富的数据源。无论是本国自己政府发布的数据，还是国际机构、政府发布的数据，这些数据都能帮助NGO更好地展开业务工作。NGO除了使用数据，也能更好影响政府机构发布数据的优先级和相应政策制定。
特别的，对于专注于教育的NGO，也可以开始着眼于数据通识能力培养的问题。因为随着数据越来越开放，我们的普罗大众的数据能力还很弱，相应的培训是非常需要的。
**政府可以如何展开，评估并进一步扩展其开放数据项目**
报告建议任何开放数据计划的启动应该着眼于三个元素：人，工具 (toots) 和系统 (systems)。
相应的诊断包含5个方面：
1\. 确认目前掌握哪些数据，并评估价值
2\. 评估现存的开放数据计划
3\. 评估目前在知识上、能力上、技术基础架构建设上、管理上、吸引参与上等方面的问题
4\. 确认各类行动和投资的优先级
5\. 评估第三方如何使用某一个机构开放的数据集，是否完全实现了它的价值
# 面对开放数据革命，企业何时才会警醒
此处译文原文来自于《市场营销》杂志博客，原作者 Daniel Aunvig，本文译者王海涛
全球的公共部门办事处正在努力使他们从那些他们服务的公众所收集的数据更加透明，目前看来这一现象对我们来说一点也不奇怪。就像美国政府部门官员Mckinsey最近所说的，“所有的数据都是属于公众的，我们只是在服务公众的时候获得或者创造了这些数据。现在对我们挑战是让这些数据‘可利用’——不仅仅是简单的‘可利用’，而且应该容易理解”。
公共机构最初在透明化方面投入精力是因为社会民众期望，最重要的是，这会为他们提供独立做出明智决策的方法。最早的时候，我在去年发表的博客文章《透明化是市场中的新潮流》中简要讨论了这一问题。
在阐述这一观点的时候我发现，这么多的商业机构还没有积极拥抱开放数据革命这一现象让人很难理解。考虑到创造更好的用户体验和激发用户更长久的忠诚度，我相信拥抱数据革命一定会有巨大的市场前景。这里引用一位私有企业高管——在某通信企业工作极具创新能力的首席市场营销官（CMO）——曾说过的一段话：尽管让用户直接接触到我们的情报会导致其中部分计划失效，但我仍然相信这种策略会以一种积极的方式影响用户的体验和记忆保留，而从这种积极的方式我们能够预见来自用户的更长远、深层次的价值。该公司开放的数字自助服务应用利用推荐模型和触发器来告诉用户最符合他们当前行为和事务的模式，从而会将非常详细的呼叫事务数据提供给用户，并允许他们查看并且对其中的细节进行挖掘。我曾经见到过银行机构在网上银行环境下开始逐步地开发和使用这种类似的应用，从而允许他们的客户对其交易进行更深入地探索和分析。
在金融领域，许多第三方企业开始帮助银行客户将他们的私人存款交易数据导出这些企业的智能化应用当中，从而为帮助这些客户分析和寻求可能的选择。不得不说，如果我是客户导向型银行中的经理，我一定会尽力让上述这种导出行为限制在我自己的客户关系之中，而不会将它拱手让人。我不仅会重视凸显自身透明化与数字化革命的标志，而且也将会从了解这种与自助服务应用交互中受益匪浅，这种自助服务应用主要用于将新产品与新服务推出市场。
当然，这些不仅仅能应用于银行业和通信业务。例如，零售商可以通过允许他们的客户分析自身消费模式、在消费中做出更明智决策以及更便捷紧密地随着经济地位的变化管理个人购物习惯和需求的方式，来加强其用户的忠诚度。
开放数据议题会不会提的太远太不切实际了？这是一个具有争议的问题。有一些机构正以将其结构性数据驱动的市场影响生态系统的部分数据出售给第三方机构的方式，将其拥有的用户数据转化为利润。这种方式从表面上极具吸引力，因为它拥有前所未有的财政增长的广阔前景。但是，我坚持认为，通过允许数字化思考和理性成熟的用户对他们与企业的关系做出明智的、数据驱动的决策的方式货币化他们的数据，企业将会以一种更加重要的方式获得数据货币化的广阔前景。
尽管短期内正在发展的开放数据范例可能会遭遇挑战，像我一样如果你真的相信透明化是一个重要的市场趋势，我想你会同意从中长期目标来看数据货币化会是一种更有前景的方式。
# 开放数据赋予南高加索地区公民社会新生命
2014年3月21日，作为国际反腐败督查组织领头羊的透明国际格鲁吉亚分部号召全国公民关闭手机一小时来抗议政府监听。这一行动源于此前意外泄露的政府机构通过系统介入对公民电话、短信和互联网使用信息进行监听监察行为。针对这一在新政府治理下仍然存在的情况评价为“恣意滥用凭借科技记录一切的能力”。
然而，若不考虑前苏联大量收集的公民数据带来的隐患，大型政府信息的网络数据库可能为格鲁吉亚的媒体和公民社会带来反腐败行动和增强公民参与行动中的新契约精神。“格鲁吉亚政府多年来一直努力将更多的数据库放上网络，”已经为透明国际格鲁吉亚分部工作了四年的Mathias Huter这样说道，“但将这些数据库转变为可用的格式则颇具挑战。”
**开放数据**
格鲁吉亚于2011年成为开放政府合作伙伴关系这一以“推进执政透明，增强公民参与，反对腐败并通过新科技手段促使政府更加开放、高效和负责”为宗旨的跨政府平台的签约国之后，当地的非政府组织变得更加积极地对政府数据进行筛选并将其以更适合计算机处理的格式进行在发布。他们同时也发布和国际信息自由发展机构（Institute for Development of Freedom of Information，IDFI）等机构凭信息公开质询获得的数据所并行的数据库。
三年后，格鲁吉亚的公民社会在将数据引入社会主流的道路上稳步前进，但Huter也承认，许多困难仍然存在。例如，透明国际格鲁吉亚分部正试图说服政府采用应用程序编程接口（APIs）来方便更多人在自己的网站上使用开放数据而不会影响到源数据库稳定和安全。
“你所需要的是大量的时间、自由和资源来开发大量数据，即便你还不了解事情接下来的发展。”Huter在正式告别透明国际格鲁吉亚分部并于奥地利建立自己的咨询公司后这样告诉我们，“我们发现，去找当地记者手把手地帮助他们理解如何使用开放数据资源来更好地讲述新闻故事才会产生更大的影响力。之前记者只能依赖不实传言和私下调查，但现在他们可以用事实数据作为支撑。”
**数据新闻挖掘**
这一观点在有组织犯罪和贪腐检举项目（ Organized Crime and Corruption Reporting Project，OCCRP）的调查仪表盘应用也得到了证实，这一应用则是该OCCRP项目通Google Ideas智库合作，由两名骑士项目记者［］Paul Christian Radu和Justin Arenstein所开发的。应用中使用了信息和文件的众包数据库，接入了已建设完成的线上数据库和一个搜索平台来追踪更多数据。透明国际格鲁吉亚分部通世界上许多组织都使用这一工具。
而邻国的阿塞拜疆虽然在透明国际的排名中位于177个国家里的第127位，当地记者通过OCCRP形成的报告却由于其对当地商人和总统家族Ilham Aliyev所做私下交易的调查而成为国际头条。获奖调查记者Khadija Ismayilova耗时三年调查这个富油国家中的商业企业始终无功而返，直到仪表盘应用帮助她追踪巴拿马离岸公司的所有权和注册名为总统的两个女儿这一事实之后才有所进展。
“作为工具来说，它真是不可或缺。”Ismayilova这样告诉我们，似乎并没有受到因继续调查而对她个人的恐吓威胁的影响，“虽然政府试图将我们的工作约束在国境范围内，调查仪表盘应用却能够帮助我们越过限制。我们使用国际数据库来挖掘政府被盗用的资产数量，而这些资产是不可能在一国范围内被消耗或隐藏的，犯罪正走向国际化，我们记者自然也要国际化。”
在亚美尼亚，OCCRP合作伙伴Hetq Online也使用这一应用来追踪政府官员和一个“宾利驾控体验”会员的神职人员合作通过离岸公司买卖进行的洗钱犯罪。
**数据图像化**
但是数据新闻采访仅依靠自身不足以全面。因此，如Jumpstart Georgia这类当地非政府组织最先建立了Jumpstart International 来收集和发布当地地图数据，大量涉及了数据图像化。“工具就是工具，不是人们可以吸收理解的东西，”执行主任Eric N. Barrett这样解释道，“视觉图像则不然，这也是我称为‘可编辑证据’的东西。有些东西是人们可以吸收、分享、对之做出回应和相应行动的。这点正是视觉图像超过纯文本之处。你不可能指望一个30页的报告被广泛流传，这绝对不可能发生。“
通过将新型多媒体工具与数据新闻挖掘和图像化实践结合，Jumpstart Georgia和其他非政府组织、线上媒体合作，拥有了最广泛的受众群体。仅今年一年，它不仅同Liberali这个格鲁吉亚新闻时事杂志实现合作，还同其他四个非政府组织在Jumpstart International 和Open Society Foundations的支持下在历史遗迹保护、国内流离失所人群、残疾人群体和社会企业等领域进行了大量工作。
“借助这个项目，我们得以使用同纽约时报一样的报道方式——告别只有数据的新闻报道，转而添加更多的图片、视频和地图，”Barrett这样说，“这是一种更有吸引力的讲述方式。正确使用的话，图像可以在人们很少触碰的问题上引起讨论和对话。这开发出的是一种契机。虽然每个人都应该为自己打算，但至少当下的许多问题需要被拿来讨论。我们希望这种讨论是基于事实而不是小道消息的。”
然而，当政府的开放数据政策更多的偏向于政府采购和土地注册者以满足国际上的捐助者和投资商时，数据不可得或不可信的问题便出现了。Barrett特别将国家统计机构GeoStat作为例子：“每次工作需要使用他们的数据时，我们该领域的专家就会回来告诉我们这些数据很难说是可信的。这就是我们工作的环境。“
Jumpstart Georgia的一个提升环境问题关注度的项目或许可以为草根活动家抗议在首府第比利斯一个中央公园建设酒店的行动提供关键支持。类似于邻国土耳其一个更广范围的环保行动“mini Geze Park”， 活动家们在露营抗议和阻挡建筑工地道路的同时页使用社交媒体工具来协调支持者们移动以避免警察的镇压。
然而，虽然他们目前还算成功，活动家们明白提升公众关注和吸引城市居民的参与也非常必要。数据新闻挖掘和图像化展示将很可能是这方面行动中的关键，Jumpstart Georgia的工作则将无意间提供间接的帮助。
“Vake Park是个很棘手的区域，要合法地在当地进行建筑则必须要改变其纬向关系，”Barrett这样解释道，“但在市政府的区域规划数据库中，这个建设中的空间并没有发生纬向改变。是他们还没来得及更新数据还是有人在进行违法建设？我们认为我们当前开发中的具有不少图像化元素的工具同这类环境问题紧密相关。“
36岁现居格鲁吉亚的Texan表示这一工具将在未来两月内发布，帮助公众更便捷地同市政信息进行互动。“市政厅公布的数据非常繁琐且难以使用，更新缓慢却不很实用。我们的工具将帮助人们标注所关注的区域，也更有可能行动。我们同时也希望这个工具能够允许人们表达他们所希望的绿地空间所在。”
通过众包获得的附加数据和观点将允许Jumpstart Georgia 产生更多的图像化数据来吸引城市居民参与。“事情的关键在于谁来决定，何时决定以及为什么公众没有参与其中。”Barrett继续说道，“我们的工具将有希望至少赋予人们这些问题提升到专门的讨论环境中。没有这点，就不是制定公共政策和做出决定的可接受途径。
随着据称是欧洲最大的开放数据应用开发马拉松上月在第比利斯举行，各种迹象显示该地区的媒体与公民社会将会继续沿着这一方向进行发展。例如，Jumpstart Georgia现在也在邀请女性记者和活动家每周在其办公室共同学习如何变成。“我们希望增强整个新生代人们对于其社区的掌控能力。”Barrett这样说。
# 为什么要开放数据——来自巴基斯坦的答案
Alif Ailaan 是巴基斯坦的一个教育研究与促进组织，它同国际社会经济发展咨询机构HTSPE一道，进行促进巴基斯坦国民教育发展的案例分析与研究，并获得了DFID的资助。他们的具体行动之一即是开放关于巴基斯坦教育的研究资料，并以用户友好的形式提供。Whythawk（原文作者担任Whythawk的首席咨询师——译者注）也协助了此项目。我们在CKAN开放数据发布平台上搭建扩展，以制作数据驱动的仪表盘。Alif Ailaan他们的愿景是清晰的：与现有的研究机构和项目合作，公布他们的数据，以便其他研究者可以开展元研究，发展新结论，在此基础上推动有益变革。那为什么应该开放研究资料呢？作者给出的理由可概括为三点：
1.“从国家统计数据请求数据并基于此完成的报告或出版物，应发送一份电子版至国家数据存档。”类似的协议条款给数据使用者带来了巨大负担。开放数据则以机器可读的标准形式无限制地提供数据，节约了使用数据产生的费用。
2.“财政支出、农业、健康和教育数据可以给人们生活带来极大改善。当政府开始在网络上公布这些数据时，黑客和活动人士，甚至政府内部机构，可以利用这些之前无联系的数字、图像、位图挖掘出新的有价值信息。”(Time Berners-Lee语。)比如非洲南部医药与诊断可及性推广项目利用开放数据发现一些政府为同样的药品支付了25倍的高价。
3\. 解决世界面临的气候变暖、卫生挑战、教育问题等需要机构资助和专业工作，而开放研究出版物推动了其中许多机构资助和专业工作。
但作者同时也指出，不仅需要开放数据，更应让大小企业从中获利，否则开放数据运动难以获得持续成熟的发展。
# 缺失的一环：如何吸引私人企业成为开放政府合作伙伴
***此处译文原文来自于OGP博客，原作者Martin Tisne，本文译者王海涛***
说明：本文最早刊登于Martin先生的博客之中，这里(OGP)是经过作者的允许重新发布的。
当前，开放政府伙伴关系（Open Government Partnership，OGP） 正在迅速发展，相关的私人企业理事会已经设立，从而能为开放政府伙伴关系执行委员会参与到私人企业提供咨询。这个机构并不是开放 OGP 的官方机构，而是致力于影响 OGP 运营的外部组织，它更类似于2013年伦敦峰会前夕的媒体协会所扮演的角色。OGP 的发展初期，我们更多的希望私人企业能够参与，但结果却不尽如人意。因而，这里总结了一些关于私人企业参与到 OGP 运营的想法：
1\. 对于一些核心商业规划涉及到政府透明度和民主的盈利性企业，应该考虑鼓励他们发展或者与之合作。例如，SeeClickFix 公司将城市居民与政府机构联系在一起，来汇报关于公共服务提供的事务。还有像 Mindmixer 为城市中外包社区改善创意提供了一个平台。
2\. 应该针对性地吸引一些直接从开放数据获益并驱动核心业务的企业。例如 Mastodon C 公司利用开放数据开拓了医疗保健方面的业务并节约了2亿英镑的成本；Carbon Culture 公司利用实时的能源消耗开放数据来支撑行为变化方案，获得了每年10%的节省开销；Spend Network 公司通过利用开放的消费数据，为政府和企业提供商业规划。
3\. 吸引一些金融机构和评级机构，并用案例证明开放政府管理能够获得更好的投资环境。同时，考虑邀请评级机构来参加开放政府关系的峰会，促进他们对 OGP 的了解。金融危机之后，财政开支的透明度和稳健性可以并且应该比以前更加透明，如国际货币基金组织（IMF）和全球倡议财政透明组织关于在巴厘岛开 OGP 会议上的报告。
4\. 通过 OGP 的影响力，来促进私人企业本身的开放和透明度。例如，能源采集业透明化运动鼓励像石油、天然气、矿业等公司公布他们向拥有大量天然资源的政府缴纳支付税收的情况。
5\. 想一想私人企业平台，如推特、脸书、NatioBuilder 公司和 Change.org，如何能直接从开放政府获益，如何通过早期OGP成员的相互学习和官能支持来吸引他们。
# 开放私人企业：开放数据的下一个前沿阵地
***此处译文原文来自于世界银行博客，原作者 Benjamin Herzberg，本文译者王海涛***
作为 OGP 的创始人之一，对于 Martin Tisne 在他的博客文章《缺失的一环——如何吸引私人企业成为开放政府合作伙伴》讨论了关于OGP的私人企业理事会（Private Sector Council, PSC）的诞生。这里，我也有一个观点来和大家分享。
在 OGP 的影响下，一些国家开始认识到开放政府数据有助于提高透明度，能为社会和商业创新提供更多的机会，同时也能为政府提供与公民交流的平台。但是，开放并不只是针对政府与公民的。事实上，一些私人企业不仅与政府数据打交道，也产生大量其他的数据，而这些数据一般和政府的管理规定相关。一些有远见的商业机构开始采用这种开放和合作的方式，但并不是无私或者说是慈善行为，只不过是因为这些能够提高他们的商业利润。比如，摩根大通（JP Morgan Chase）向银行监管机构提供了其数以千计的补助信息，沃尔玛（Walmart）通过来自孟加拉（Bangladesh）279个工厂的工人的反馈，公布了其供应链的情况，这些工人的反馈一般是实时的、匿名的。Armajaro 公司试图通过手持设备跟踪器来自加纳的可可豆，然后与其客户、监管机构以及生产商分享这些信息，以获得增长的持续性和监管的可追踪性。在非洲的布基纳法索，阿拉斯加矿业公司（Kalsaka mining）向当地社会公布了其与政府签订的协议，以便当地社会机构检查其是否有环境污染问题和劳动力纠纷问题。
开放和协同的私人企业行为真正双赢的举措，它不经能影响利润，也能加强监管、环境和社会收益的联系。目前，这个现象代表了这一领域的标志性转变。因为在此之前，在商业领域获得知识就是获得力量，而在当今密切联系和高度发展的社会，透明由于其能帮助私人企业降低成本和管理风险的特点，已经变成新的动力。但是，随着企业对透明度和开放性要求的提高，这些有能力的企业和支付开放及合作行为的资金之间的鸿沟正在扩大。这也是我们为什么在世行设立开放私人企业平台，以补充 OGP 与政府和公民之间的业务。这个平台设立于去年6月的 G8 峰会，于2013年9月在英国的 OGP 会议上正式公布。尽管这个平台的其他部分正在落实之中，我们正在构建其中一些部分的雏形。
1\. 我们与 OpenCorporates 公司合作建立了开放企业数据指数，来鼓励政府增加企业注册和提高企业责任，这个新的数据指数致力于评估政府如何使企业注册信息透明化。与此同时通过收集开放注册信息，我们所支持的 OpenCorporates 公司的某些工具将产生开源的交易数据集，这些数据集将用于防止腐败、审计利润分配和深入调查及竞争性分析。
2\. 我们与 EcoDesk 公司合作建立了全球开放供应链表（Open Supply Chain Global Dashboard），并正在与 Sedx 和 OpenCorporates 公司合作筹备开放供应商平台来帮助企业跟踪和提高商业规范、劳工标准、生态影响及管理方式。
3\. 我们建立了受益人反馈应用商店（Beneficiary Feedback App Store），通过来自用户政府和客户的直接反馈来帮助企业跟踪和解决社会管理和可持续性问题。这个应用商店由与我们合作的的 Keystone Accountability 公司、开放数据科技联盟（Open Data Technology Alliance）和反馈实验室（Feedback Labs）联合运营。
4\. 与开放合约社区（Open Contracting community）一起，我们正与Govini公司一起建立全球政府合约分析表，其将致力于利用尖端大数据技术为政府采购者、竞争者和合作伙伴提供前所未有的公平竞争环境，从而帮助私人企业参与到政府事务中。
5\. 我们与国际金融公司（International Finance Corporation, IFC）、德国国际合作机构（GIZ）和国际私人企业中心（Center for International Private Enterprise）合作建立了一个新的公众与私人对话政策社区（Community of Practice on Public-Private Dialogue）。这项服务将会为企业创造更容易与政府和市民对话的空间。
我们正处于这项工程的初期阶段，很多问题依旧悬而未决。对于每一个我们涉足的领域，我们都会对私人企业进行实验性投资并从中了解实际的影响，最终使这些成为现实。私人企业、政府以及民主社会的合作者将平等地从这个广阔的合作与竞争平台中获得收益，开放私企平台将为所有人提供数据和对话，它所产生的效益将遍及社会的各个领域。同时，私企将在OPG项目中扮演重要的角色，而开放私企平台只是其中的一部分。私人企业理事会将帮助协调这些问题，并且理事会主席将宣布这个理事会的运行机制、功能和设立它的初衷。而这一切都会在即将到来的巴厘岛和都柏林的OGP会议上进行讨论。\
# 开放数据基金正当时
***此处译文原文来自于世界银行博客，原作者 Prasanna Lal Das, Alla Morrison, Debra Perry，本文译者王海涛***
人们都不太关心开放数据，因为他们所关心的都是工作、空气质量、安全和生活保障、教育、健康等等类似的问题。对于一些与人们生活相关并且有趣的开放数据，那这些开放数据一定从某种程度上满足人们的需求和愿望，从而受到人们的关注。几周前，我们提到目前越来越多的私人企业正在利用开放数据。在这一过程中，不仅证实了这种用途商业化的可行性，而且还产生了极大的社会效益。当前，在新兴经济体中正是缺少能资助那些数据驱动商业增长的资金，而我们正在建设能够解决此类需求的项目基金。
**序**
一些企业案例，例如Climate Corporation、Opower、Brightsocpe、Panjiva、Zillow、Digital Data Divide等企业已经显示开放数据既能表现出对传统行业的颠覆性（在已经实施的领域如农业、健康和教育）、创新性（广泛分布于数据行业，从收集到存储，到分析再到发布）、利润高，也能同时产生社会效益，如Climate Corporation、Metabiota和GovLabs\@NYU的三个人谈到基于企业的数据在高收益的商业领域如何处理复杂精密的发展问题，他们开拓性的工作就是这个产业正在逐渐成熟的标志。关于开放数据驱动商业是否只是发达国家的一种现象或者说新兴经济体也能基于开放数据产生伟大的公司如上面举的例子，仍然存在疑问。在最新的博客中，我们列举了在新兴经济题中四个主要的妨碍数据增长驱动商业的要素。
1. 数据——原材料；在大多数国家只能得到概括性的数据；
2. 政策——执行者；在许多经济体中不是重点；
3. 人才——原动力；需要较高水平技能，一般拿不到；
4. 资金——刺激因素；投资者不愿在非传统需求的新兴市场冒险；
对我们来说，已经有大量先期工作正在进行中，去改善关于上面提到前三点的市场环境。开放数据合作关系（Open Data Partnership, ODP）就是一个很好的例子。但是，除了一些孵化器项目或者资助性启动项目，即使在一些发达经济体投资公司已经对数据驱动商业产生极大兴趣的地方，资金问题仍然是悬而未决。
**基金**
在我们看来，这里有一条很大鸿沟，同时在没有显示出足够的经济效益的情况下，维持一些开放数据启动项目运营是很困难的。某种程度上来说，商业成功是评价开放数据项目效益最切实有效的方法之一，它也能创造良性循环，以此来鼓励政府来拓展开放数据项目和改善相关的政策环境。基于数据的商业形式似乎正在占领利润与良好社会效益结合的这一有趣的细分市场，即使不是全部但程度已经足够。就像上面引用的例子证明的那样，许多数据导向的公司的业务正在产生一些积极的社会效益。如Zillow帮助创建更加透明的房地产市场，Opower致力于减少温室气体排放，Digital Divide Data在欠发达社区帮助创造更多的白领工作，而这些公司的业务通常是基于公众和发展导向数据。私有企业的介入不是开放数据发展的灵丹妙药，但是于一些对开放数据拥有浓厚兴趣的发展经济体，开放数据在促进经济的发展方面具有广阔的前景。
我们正在致力于建立一支新型基金，它将在具有一些具有良好市场前景并致力于产生影响的新兴市场进行投资。随着政府开放新的数据（伴随而来的可能是私人企业），这只基金将会为推出不仅具有高利润并且有利于解决长远发展问题的新产品和服务提供支持。
目前，这个基金仅仅是一个概念，下面来看看不断被提及的问题。
**那些机构设立这只基金（会不会是世界银行的基金）？**
这些选项有待解决。但是目前我们能预见到，这只基金将会是独立的，并且将会由外部的投资经理人管理。然而，投资经理人的投资决策将会受制于主要投资者所确立的一些原则，并且他们应该具有全球视野和丰富良好的管理此类基金的经验。
**这只基金的投资目标？**
我们将它定位于市场决定的基金，致力于解决特定的市场失灵，这种市场问题有这么一个特点——在新兴市场中企业为开放数据商业寻找资金支持非常困难。这种想法就是，在开拓型数据驱动的企业依然奔波于寻找立足点的早期，为他们提供资助，并为更多传统的投资者的跟进产生强有力的具有示范效应的影响。
**这只基金的投资领域将会有哪些？**
在新兴经济体中，那些致力于利用数据来产生社会效益的企业。这些投资将会以股票或者贷款的形式，甚至也可能附带其他基金中的投资。这里面的许多因素将会依赖于这些基金投放的市场的特点，潜在的市场约有60个国家，如巴西、印度、印度尼西亚、墨西哥和俄罗斯，具体感兴趣的领域包括交通、能源、医疗健康和气候变化。
**这只基金的结构是什么形式（那些机构或者个人将会投资该基金）？**
我们希望这只基金的投资者分布于拥有不同风险等级的个人或者机构，它们将产生不同的风险回报。这些早期的投资者应该对于数据驱动发展具有强烈的兴趣，长远的目光，强烈的风险意识和明确的对社会效益的热衷。在早期的投资区域他们最好和政府或者私人企业拥有良好的联系，同时他们也需要对一个或者多个可能成为基金早期重点发展区域的领域有明确的兴趣。
**有一个完善的投资渠道存在么？**
是的，我们在多个地区具有评估渠道投资，像在印度、俄罗斯、非洲、拉丁美洲、东南亚地区，早期的研究发现是比较有前景的。
**如果这是一个具有广阔前景的机会，为什么私人企业还没有投资这些领域？**
这些私人企业天然喜欢规避风险，而这是一个极为新兴的市场，这些没有比在大多数新兴市场来的更真切的了。因此，在投资一些具有良好潜力的企业中，世界银行将扮演重要的角色。这些投资案例将用来向私有企业证明良好风险调节回报是可以获得的，并且反过来促进更多的私有企业投资从而推动市场的发展。
**投资的规模将会因为太小而无法获利吗？**
也许是的。尽管我们确实在寻找潜在的比较大的投资这，可以看到更多的投资可能是小规模的。因此，这只基金需要具有良好管理小额业务经验的投资经理。我们也希望，这些早期的渠道研究能够显示这些投资方式也能包含对一些企业的贷款（可能比较短期），这些企业通常具有良好的信用记录并且正在寻求拓展他们目前的开放数据业务或者拓展他们业务以利用开放数据。
**缺乏资金支持是阻碍开放知识经济发展的主要问题吗？**
是的。初期的研究表明，许多企业既没有资金来拓展他们目前的业务也不能资助好的创意和创新人才。但是，光有资金也不能解决这个问题。我们早期标注的环境因素也是极为重要的，没有相应的数据，你无法建立以数据为导向的企业。换而言之，没有合适的政策，创新很容易就被抑制；当然，在没有合适的人才的情况下，你也没有办法建立这样的企业。因此，确保这只基金与执行方案紧密协调。但是，资金是关键，因为它为整个项目赋予责任和结果。如果你能够回到已经获得成功的基于数据的企业，那么你作出了一个正确的选择（结果是显而易见的）。其他的开放数据的目标，如透明度、参与度和政府责任，也是可行的。但是，很明显商业角度能够提供可以评价的成果，这些成果通常无法从开放数据的评价体系中获得。
**这会是一个纯粹的商业基金吗（开发影响呢）？**
可能这是大多说人最常问的问题，答案是肯定的。我们需要这只基金产生商业回报，但是如果这只是全部的话，世界银行集团（World Bank Group, WBG）就不会参与了。确切地来说，社会受益也是这只基金需要考虑的。我们很幸运地看到，目前越来越多地投资者同时看到了这两个或者多个效益的结合。当投资者开始寻求多样或他们的回报时，这个增长的领域就被视为可持续效应投资。因此，这只基金的投资经理作出合理的商业决策很重要（从而这只基金能促进更多的资金进入该基金），我们依然希望确保这里投资以强调发展为目标。
**需要做什么才能使这只基金启动？**
一个创始人、合作者。我们正在寻找潜在的能够执行初始投资的合作者（世行集团的私营部门机构、国际金融机构——IFC）。
这些只是到目前为止我们听到过的一部分问题，最后总结在这里。是的，这会是一场赌博。投资所需的完美信息目前是没有的，但是潜在案例每一天都在成长，并且我们相信这只基金能产生巨大的商业回报和极大的社会效益。但是，考虑到这个新兴的市场，这是一个全新的领域，在这个领域，我们既需要主要的国际复兴开发银行（International Bank for Reconstruction and Development，IBRD）来和政府协商使市场环境变得可行，也需要众多的私人投资部门和IFC与私营企业来证明它的巨大的商业前景。但是，这也不是一个单独的为大多数传统投资这设定的游戏，它需要更多的机构认识到开放数据革命性的潜力、关注它的社会效应并且愿意冒风险来开拓这一新型市场。同时，它既需要领导者也需要政府和私营企业的努力，通过世行集团的机构和合作伙伴，来让这一项目得以实现。
# 没有开放数据？不是问题！5种发展中国家创业者激发开放数据创新的方法
***此处译文原文来自于世界银行博客，原作者 Sandra Moscoso, Samuel Lee, Francesco Ciriaci，本文译者高丰***
**新的数据采集方法**
开放数据正在创造种种机会来帮助政府以更高效率来完成更有成效的工作，帮助市民参与进政府工作并在社区中扮演更为积极的角色，帮助社会活动家凭借迎合市场的服务和产品支持自己的倡导工作，以及帮助我们每一个人做好日常决策。
而针对企业家而言，世界银行开放金融小组已经探讨了开放数据的商业价值，并寻找机会来支持企业家对开放数据的运用。我们的这些工作得以实现，全仰仗于那些愿意通过开放公共数据来促进创新的政府们。但当某些政府还未开放数据那局面又会如何？当开放数据不存在，那些国家的企业家们还能受益于开放数据吗？
很大程度而言，答案仍旧是“是”。但企业家们的机会可能更多是在数据的采集和自由化上而非现成数据的使用上。
**1. 解决公交站点间的交通拥堵问题**
在尼日利亚，Tsaboin’s Traffic Talk 平台众包了驾车者们反馈的交通报告（通过Waze）来反映拉格斯各公交站点附近的交通情况。平台的使用者可以关注特定公交站或特定个人来创建自己的主时间线（译者注：类似微博）去了解特定站点周边的交通情况，或者直接接收所有站点周边的交通情况的汇报。在当局没有权威的交通实时数据提供给公众的情况下，大众能通过这个平台互相帮助来制定“智能”的交通出行路线。Tsaboin 还提供了 API 供数据复用，使得其他人能在此基础上再创新。这个相对开放数据的理念来说不赖吧？
**2. 帮助政府和私营企业计划交通出行**
第二个例子是来自尼日利亚的Prossess，一家专注于利用传感器数据来帮助政府了解特定路线的交通模式的创业公司。原始的交通数据，数据分析结果以及大数据技术产出的洞见都可以被下载。虽说这些数据可能最终并不完全开放，但Prossess的例子展现了创业公司在数据采集这一领域的机遇。
现在让我们横跨到拉丁美洲，看一看两个来自拉丁美洲应用竞赛，Desarrollando America Latina，的例子。这个竞赛提供胜利者三个月的SocialLab的和，加速项目。Ayni和Dromos是来自厄瓜多尔的两个获胜项目。而厄瓜多尔目前并没有政府领导的开放数据项目。
**3. 拯救地球并享受共享经济**
Ayni 是一个帮助电子产品回收者找到潜在回收对象的平台。Ayni的创始人，Luis Bajaña，因为曾经看过电子污染物相关的公共数据记录而受到启发创建了这个项目。由于厄瓜多尔并没有提供城市电子产品的回收服务，他便想办法来避免将那些不再需要的电子产品掩埋到地下变成污染物。在他发现了微电子和计算机科技公司 (Microelectronics and Computer Technology Corporation (MCC)) 以及厄瓜多尔统计局发布的公共数据后，他便将它们转化成了开放数据 。于是，Ayni 利用这些数据去教育公众回收（或不回收）电子产品会对普通居民用水造成的影响。
**4. 利用大数据来促进城市的步行适宜性**
受到可步行城市的概念启发，Dromos 的创始人们假设如果你能够使步行更便利，那么更多人会愿意步行。他们意识到开放数据和大数据可以帮助城市规划者了解该在何处投入基础设施建设去提高步行适宜性。Dromos 便是一个帮助人们查询从A到B最为经济（译者注：即省时省力）的步行路线的应用。正如之前我们提过的尼日利亚的例子，Dromos 团队也是通过采集并开放自己的数据来创造更多开放数据的机会。
**5. 与警方一同打击犯罪**
最后，让我们介绍 Crimebot 这一 Digital Jam 大奖获得者。它的目标是通过匿名举报来打击犯罪。这一应用能够收集并验证匿名的犯罪举报，从而提供实时警报以及安全路线图。它运用了警方的数据并且也准备免费开放自己采集的数据。
虽然这些创业公司都并非从利用开放政府数据起步，但他们的确证明了企业家和私人企业可以如何为开放数据生态作出贡献。「数据慈善」（即将大公司采集的数据用于社会发展）并不是新鲜概念，但为什么不重新思考将它视为一种新的商业机遇呢？
# Data Governance
# Digital Rights