負責任的社會科學數據治理倫理向度

摘" "要：研究負責任的社會科學數據治理的倫理向度，旨在深化人們對負責任的社會科學數據治理的理解，推動其倫理實踐。文章基于負責任的研究與創(chuàng)新（RRI）的公共利益旨歸和四維度模型，提出負責任的社會科學數據治理的倫理向度包含：預見、審慎、理解、擔當和公益。預見旨在通過預期干預履行前瞻性責任，審慎旨在通過反思性治理貫徹積極責任理念，理解旨在通過協(xié)商合作促進利益相關者的交互，擔當要求利益相關者共同承擔責任，公益要求始終踐行社會責任。其“五位一體”，構成負責任的社會科學數據治理的倫理要素結構，彰顯其倫理向度。

關鍵詞：社會科學數據治理；負責任的研究與創(chuàng)新；倫理向度；責任

中圖分類號：G301；B82-05" "文獻標識碼：Ａ" "DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2025007

Ethical Dimension of Responsible Social Science Data Governance

Abstract The research on the ethical dimension of responsible social science data governance aims to deepen people's understanding of responsible social science data governance and promote its ethical implementation. Based on the public interest purport and four-dimensional model of responsible research and innovation （RRI）， this paper proposed that the ethical dimensions of responsible social science data governance include： foresight， prudence， understanding， responsibility and public benefit. Foresight aims to fulfill forward-looking responsibility through anticipatory intervention， prudence aims to implement the concept of positive responsibility through reflective governance， understanding aims to promote stakeholders' interaction through consultation and cooperation， responsibility requires stakeholders to share responsibility， and public welfare requires that social responsibility be always implemented. Its \"five-in-one\" constitutes the structure of ethical elements of responsible social science data governance， demonstrating its ethical dimension.

Key words social science data governance; responsible research and innovation; ethical dimension; responsibility

在數據密集型研究范式的驅動下，社會科學數據之于社會科學研究甚至于中國特色哲學社會科學建設的作用日益凸顯。與基于現(xiàn)場或實驗室的其他科學數據不同，社會科學數據涉及人類的直接或間接互動，存檔、共享和重用數據（尤其是定性數據），易引發(fā)倫理問題。此外，對社會科學數據具有特殊權重的質量擔憂［1］以及在數據存儲前通常缺乏數據驗證、質量檢查和倫理審查［2］，則加劇了對社會科學數據的信任危機。然而，信任的建立要貫穿于整個數據生命周期，而非某一階段?；诖耍搿柏撠熑蔚纳鐣茖W數據治理”的概念，即“在現(xiàn)有的數據治理環(huán)境中，將負責任的研究與創(chuàng)新（Responsible Research and Innovation，RRI）的理念與原則融入社會科學數據的整個生命周期，多元主體通過運用適當的治理機制和手段以確保社會科學數據的流程和結果具有責任性”，旨在以負責任的方式應對社會科學數據治理面臨的倫理問題。其核心在于將RRI理念貫穿于社會科學數據生命周期。RRI擴展了原有責任體系的每一個要素，倡導“全責任”理念，即面對責任客體時，所有利益相關者組成的責任共同體應在其能力范圍內積極履行或承擔全部責任［3］。RRI不僅是研究人員倫理責任的基本約定，也是技術美德的集中體現(xiàn)［2］。因而，建立于RRI之上的“負責任的社會科學數據治理”本質上是一個倫理議題，具有顯著的倫理價值。為了系統(tǒng)地建立社會科學數據治理的倫理秩序并推動該領域的倫理建設，首要任務是明確負責任的社會科學數據治理的倫理向度。因此，本文以RRI理論的相關內容為基礎，構建了負責任的社會科學數據治理的倫理向度框架，并分別闡述各個倫理向度的內容，旨在推動負責任的社會科學數據治理的倫理實踐。

1" "負責任的社會科學數據治理的倫理向度框架

倫理向度是指從倫理學或道德的角度來考量或理解所研究對象或問題的相關方面。所謂負責任的社會科學數據治理的倫理向度，指的是從倫理角度審視負責任的社會科學數據治理涉及的主體、行為和決策的倫理價值、倫理責任和人類福祉。它強調社會科學數據治理必須考慮和維護各方主體的道德權利，確保數據治理行為符合倫理原則，避免相關決策對個體和社會產生不公或有害的影響。根據負責任的社會科學數據治理的定義，RRI是其核心理論。RRI是一種科學治理的實驗方法，倡導關注未來的公共利益［1］，強調科學和創(chuàng)新活動應當符合社會期望，并且有助于公共利益的實現(xiàn)［4］；其宗旨在于科學和創(chuàng)新要促進公共利益。目前學術界關于RRI的研究較有代表性的理論框架是Stilgoe 等基于歐洲科學和技術領域中科學家和公眾對創(chuàng)新產品、過程和目的的關注提出RRI的“四維度”模型，即預期、反思、包容和響應［5］?；赗RI的公共利益旨歸和“四維度”模型，負責任的社會科學數據治理的倫理向度可劃分為：預見、審慎、理解、擔當和公益（見圖1）五個向度。具體而言：預見旨在通過預期干預履行前瞻性責任；審慎旨在通過反思性治理貫徹積極責任理念；理解旨在通過協(xié)商合作促進利益相關者的交互；擔當要求利益相關者共同承擔責任；公益要求始終踐行社會責任。

預見、審慎、理解、擔當和公益五個倫理向度相互關聯(lián)、相輔相成，共同構成了負責任的社會科學數據治理的倫理向度框架。預見和審慎側重于對未來潛在風險和不確定性的應對，提供了對未來的預防性措施；理解和擔當主要集中在利益相關者之間的互動和責任分擔上，保障了治理過程的協(xié)作與公正；公益則是負責任的社會科學數據治理的終極倫理目標，而前四個向度也都是為了實現(xiàn)和促進公益這一目標。因此，預見、審慎、理解、擔當和公益這五個倫理向度共同作用，促使負責任的社會科學數據治理得以彰顯其負責任的倫理品質。

2" "預見：通過預期干預履行前瞻性責任

2.1" " 對前瞻性責任的忽視不利于社會科學數據治理

在數據治理模型中，職責分配通常采用職責分配矩陣（RAM），即責任、問責、咨詢和知情圖表［6］?？梢?，對數據治理來說，問責是重要的。問責是以回顧的方式應用于事實發(fā)生之后。它屬于對等性責任，強調尊重彼此的權利，并且如果違反法律就追究責任。在歷史的某個時期，問責一定程度上指導和約束了人們的行為，對維持社會秩序穩(wěn)定發(fā)揮了重要作用。然而，當今的社會科學數據治理因社會科學數據的復雜性、多模態(tài)性、敏感性和個人化等特征充滿了不確定性，無法預知社會科學數據治理活動會產生正面或負面的結果，可以說是“風險”與“機遇”并存。所謂“不確定性風險”指的是對未來事件的選項、后果和價值都無法確定和判定的狀態(tài)，因為信息的有限性以及人們主觀認知的局限性使得很多事件無法被精確測量［7］。因此，傳統(tǒng)的對等性的回顧性責任思想不能適用于社會科學數據治理，需要考慮非對等的、面向未來的責任。因為研究創(chuàng)新本質上是面向未來的，為之服務的社會科學數據治理也必須重視前瞻性責任，否則容易出現(xiàn)侵犯隱私、不公正研究和數據濫用等學術誠信問題。因此，無論從規(guī)避“不確定性風險”還是推動研究創(chuàng)新的角度來說，都不應該忽視前瞻性責任，否則社會科學數據治理的效力就會受到影響。

2.2" " 負責任的社會科學數據治理重視前瞻性責任的表現(xiàn)

（1）負責任的社會科學數據治理正視并積極應對不確定性。負責任的社會科學數據治理與一般的數據治理的區(qū)別之一在于：對前瞻性責任的重視以及希冀通過預期干預應對社會科學數據治理活動后果的不確定性。格林鮑姆等認為，前瞻性責任的理論淵源主要是現(xiàn)代社會中非固定的角色責任和后果論責任觀，前瞻性凸顯的原因在于知識的不完備和創(chuàng)新帶來的不確定性［2］。RRI關于“不確定性”的討論受到了Collingridge和Wynne研究的啟發(fā)，他們在批判理論背景下探討了不確定性的社會建構［8］。社會科學數據治理面臨多個方面的不確定性。首先，社會科學數據治理涉及多元主體的參與，不同主體之間的互動可能難以達成共識；其次，對于社會科學數據是否涉及隱私、國家安全、商業(yè)機密等敏感信息的界定不明確，則加劇了數據治理和研究創(chuàng)新活動的不確定性；再次，社會科學數據治理相關規(guī)則和機制的不完善，導致跨地區(qū)和跨行業(yè)的數據流動監(jiān)管困難。面對這些不確定性，需要引入預期原則，該原則警示如果沒有足夠的科學知識來預知創(chuàng)新的后果，就必須阻止其發(fā)生［8］。負責任的社會科學數據治理，基于預期干預原則，采取風險評估和預測、建立預警機制、風險管理和控制、加強利益相關者的參與合作等措施，應對不確定性風險，制裁、補償或防止科研內部和外部活動的負面后果，從而確保研究創(chuàng)新活動與社會需求保持一致。

（2）負責任的社會科學數據治理蘊藏著前瞻性責任的理念。由于社會科學數據治理活動的后果具有長遠性和不確定性，無法僅僅依靠傳統(tǒng)的義務概念來追究某個個體作為肇事者的行為責任并確定其具體過失。為此，約納斯倡導用責任取代義務。約納斯的責任概念，與事后問責和追究過失的行為責任迥然不同，它代表了一種前瞻性責任，對于增強人們?yōu)楹蟠袚L遠而整體性責任意識有劃時代的積極意義［9］，能避免人類失去主導權的不良后果。赫勒進一步解釋了前瞻性責任，指出它與公知（Public Knowledge）密切相關，“義務也是公知，就此而言，一個人不能以無知為借口”，換言之，一旦一個人身處在某個特定位置，他就對該范圍內的群體負有前瞻性責任［10］。這也是包括科學家在內的社會行動者應承擔的責任。因此，在社會科學數據治理中，科學家作為重要參與者，應該在進行科學研究或試驗之初、過程中和之后始終保持審慎嚴謹的態(tài)度，不僅要對已產生的行為后果負責，還應對未來可能發(fā)生的危險或風險負有預見性的責任［11］，承擔起對未來的倫理責任。此外，負責任的社會科學數據治理作為善治的一種形式，具有聯(lián)合國經濟和社會事務委員會提出的善治特征，即參與（Participatory）、以共識為導向（Consensus Oriented）、問責（Accountable）、透明（Transparent）、回應（Responsive）、有效和高效（Effective and Efficient）、公平和包容（Equitable and Inclusive）、法治（Follows the Rule of Law）等。善治可以在決策過程中傾聽社會最弱勢群體的聲音，同時對當前和未來的社會需求作出反應［12］。這意味著，負責任的社會科學數據治理不僅強調問責，即回顧性責任，更重視未來的社會需求，即前瞻性責任。

2.3" " 預期干預是履行前瞻性責任的集中體現(xiàn)

前瞻性責任旨在強調對未來影響和社會需求的考慮，這意味著履行前瞻性責任要求必須預期所有可能的影響并及早采取干預措施，將不利影響降到最低。預期是一個概念維度，旨在設想未來的研究創(chuàng)新，并了解當前的動態(tài)如何有助于設計未來。預期通常與治理有關，涉及各種來源，涵蓋社會、技術、政治和環(huán)境的考量。許多作者將RRI與“實時技術評估”或“預期治理”聯(lián)系起來，認為預期治理可以避免潛在有害后果的出現(xiàn)并有助于塑造技術未來的動態(tài)。如Rose強調，對技術潛在影響的預期有助于反映研究項目的動機和影響，更清楚地理解不確定性和困境，向更廣泛的公眾開放愿景，并利用結果來塑造研究創(chuàng)新軌跡［13］。預期的結果是“理想的應用”，這不僅來自對未來的預期，還來自塑造未來和組織必要的資源，以實現(xiàn)理想的結果?？偟膩碚f，預期在指引方向、實現(xiàn)更理想的結果方面起著重要作用［14］。

預期干預的第一步是系統(tǒng)地推斷研究和創(chuàng)新結果應用的所有可能場景，識別可能的風險、機遇、不確定性和關鍵問題，并找出預防的可能方法。預期的目標不僅在于防止不良事件的發(fā)生，更在于塑造理想的未來并為之組織相應的活動和資源［15］。接下來，需要描述和分析可能出現(xiàn)的預期影響和潛在的意外影響，這些影響可能涉及經濟、社會、環(huán)境等方面。為此，可采用前瞻性分析、技術評估和情景開發(fā)等方法提供支持［16］。預期干預應提出類似于“如果……，會怎樣”的問題，促使創(chuàng)新者對各種可能性持開放態(tài)度，并系統(tǒng)地思考可能的影響［17］。最后，根據推斷的場景和預期影響制定具體的行動計劃，并進一步評估和論證預期干預的決策和行動，推進多方合作和共享，建立檢測和評估機制，強化對倫理意識和風險的教育和溝通，以降低社會科學數據治理中的不確定性風險。

3" "審慎：通過反思性治理貫徹積極責任理念

3.1" " RRI語境下的反思

古代哲學家柏拉圖認為，“反思”是對有關事物表象及其本質之間關系的審視，只有“反身”能回見到造成影像的中介，重新理解對象和影像雙方，才能真正把握事物的真實本性，理解何為“真實”［18］。

RRI語境下，反思被Stilgoe等定義為“舉著一面鏡子反映個人的活動、承諾和假設，意識到知識的局限性，并注意到問題的特定框架可能不會被普遍接受”［14］。RRI中的反思應當關注風險“不確定性”的認知，即“反身性反思”。貝克在《世界風險社會》中區(qū)分了吉登斯、拉什使用的“反身性”概念：貝克強調“反身性”涉及“不知”和“意外后果”，同時兼顧“現(xiàn)代化的反思性”；而吉登斯和拉什則關注作為現(xiàn)代化反思的反身性，忽略了“意外后果”與“不知”的重要性。貝克認為風險通常會引起系統(tǒng)的、不可逆的、不可見的傷害，這些傷害是可以隨意被社會界定和建構的。如果以發(fā)生風險的概率和風險后果為軸建立一個二維坐標系，那么風險存在四種情況：危險、概率不確定、后果不確定和無知。當風險處于“概率不確定”或“后果不確定”的情形下，人們通常無法憑借數據做出有效的判斷；而當風險處于“無知”情形時，風險發(fā)生的概率和結果都是不確定的［19］。之所以在RRI中強調反身性反思，是因為其有助于研究者和創(chuàng)新者認識到知識的局限性，審慎對待風險和不確定性，確保社會科學數據治理對社會和環(huán)境的影響是可持續(xù)且可接受的。

3.2" " 反思性治理可審慎地應對社會科學數據治理的倫理問題

反思性治理要求以審慎的態(tài)度處理社會科學數據治理中的倫理問題，包括：第一，數據收集的透明問題。反思性治理鼓勵研究者和數據中心盡可能公開數據收集過程，提高數據透明度，使被調查者了解哪些數據被收集、如何收集以及潛在的使用方式，提高被調查者的信任度。第二，被調查者的權益和尊嚴維護問題。社會科學研究可能涉及敏感信息，如個人身份、健康狀況等，可能導致被調查者在身體、情感或心理層面受到傷害。反思性治理促使研究者在研究設計和實施過程中，考慮如何維護被調查者的權益和尊嚴，盡可能避免或減少潛在的傷害。第三，公平和歧視問題。社會科學研究通常采用特定的調查方法針對某些群體進行數據采集，導致其他群體被排除在外，使得數據集存在偏見。這會導致在解釋或應用數據時只關注被調查群體，而忽視其他群體的需求和權益，產生不公平和歧視。此外，某些人可能由于語言、文化或技術原因無法參與在線調查或數字化數據收集，導致數據不完整性和不公平。反思性治理能夠幫助識別和糾正這些問題，確保數據應用不會加劇社會中的不平等。

3.3" " 反思性治理有助于貫徹社會科學數據治理秉持的審慎思想

“負責任”意味著社會行動者需要審慎對待社會科學數據治理中的每一個行為，并始終堅持自我反思。為了確保社會科學數據治理的責任性并有效提升社會科學數據的服務能力，應加強反思性治理，以培養(yǎng)創(chuàng)新者的認知能力和動態(tài)的風險預防能力。安德魯·斯特林（Andew Stirling）認為，反思性治理是一種更務實的治理方式，它能夠使相關主體意識到可能發(fā)生的一些意想不到的后果，并采取一種謙虛和開放的態(tài)度，尋求綜合和多元化的知識構建有彈性的治理能力［19］。當制度和程序安排涉及來自不同治理水平、不同認知背景和實踐背景的行動者時，反思性治理顯得尤為重要?！胺此夹浴笔且环N規(guī)范-實踐概念，它界定了一種治理模式，有助于克服專業(yè)組織和機構對自身運作的外部影響所產生的結構性內在無知。這種治理模式不僅需要考慮社會慣例和實踐的影響，還鼓勵參與者通過觀察和反饋獲取反思性立場［20］。反思性治理有助于社會行動者時刻秉持審慎思想，在面對不確定風險時作出及時的調整和創(chuàng)新。具體來說：首先，社會行動者應持續(xù)反思自身在社會科學數據治理活動中的責任性。如在社會科學數據采集過程中，需要反思其采集的數據是否滿足研究的興趣和需求，是否具有研究和創(chuàng)新價值；在社會科學數據處理階段，需要反思保留元數據處理類型的原因；在社會科學數據監(jiān)護方面，需要反思數據監(jiān)護行為的持續(xù)時間和理由，并確保不斷變化的安全措施能夠有效保護數據免受侵犯；在社會科學數據共享時，需要思考數據的信任度，以及數據再利用可能帶來的影響和引發(fā)的倫理問題，如匿名化數據的身份重新識別；在社會科學數據應用過程中，需要反思數據的多種用途以及去語境化數據解釋的公正性，以避免對他人造成不利影響；在社會科學數據刪除時，相關主體需要反思是否存在數據備份或數據副本，以及元數據是否存在沖突或錯誤。其次，研究人員要強化反思。需要積極推動多學科交叉協(xié)作機制的制度化建設和常態(tài)化運行，提高科研工作者的反思性，增強科學共同體內部的反思學習能力，明確科研主體的責任邊界，清晰界定個人責任與組織責任、社會責任與道德倫理責任的界限，避免出現(xiàn)“有組織的不負責任”現(xiàn)象，促進多學科交叉協(xié)作的“負責任創(chuàng)新”協(xié)同效應［21］。

4" "理解：通過協(xié)商合作促進利益相關者交互

4.1" " 負責任的社會科學數據治理需要廣泛的責任主體

負責任的社會科學數據治理需要廣泛的責任主體參與到研究和創(chuàng)新項目中，以應對社會挑戰(zhàn)，并共同承擔責任［1］。RRI的目標是建立一種真正反映廣泛社會需求和價值觀的科學和創(chuàng)新形式，為此需要向更廣泛的群體開放這些愿景和價值觀，并允許非科學利益相關者（如公眾）偶爾從科學家手中奪走控制權。公眾參與RRI意味著積極地讓公眾參與科學努力和創(chuàng)造新的科學知識，不僅僅讓公眾參與和體驗科學，還期待公眾與科學家、政策制定者和創(chuàng)新者合作共同制定議程、預測后果，并找到利用、接受或處理科學及其影響的最佳方式［21］?？梢?，RRI涉及的主體包含科學家、公眾、政策制定者和創(chuàng)新者等。建立RRI之上的負責任的社會科學數據治理，同樣需要政府、科學共同體和公眾等主體的廣泛參與，形成多中心治理的格局。各個主體需要明確自己的責任，并建立嶄新的協(xié)商共治空間，彌合主體間的認知鴻溝，協(xié)調與平衡主體之間的價值沖突與利益訴求，凝聚治理共識，以促進系統(tǒng)的最優(yōu)運行。

4.2" " 協(xié)商合作促進理解與交互并解決倫理問題

“包容”是RRI的一個關鍵維度，意指“通過對話、參與和辯論的過程，以開放的方式審議愿景、目標、問題和困境，邀請并聽取公眾和不同利益相關者的更廣泛觀點”［5］，其核心要義就是民主。對民主的提及（Reference to Democracy）解釋了RRI的關鍵維度，如公眾參與、重視重大挑戰(zhàn)和廣泛問責原則。將民主原則納入其中是有益的，因為它提供了一個不同抽象層次的貫穿于規(guī)范性問題的框架［22］。貫徹民主原則需要通過對話、協(xié)商、審議和溝通等方式達成共識，實現(xiàn)共同利益最大化。負責任的社會科學數據治理需要廣泛的責任主體，這意味著必須貫徹民主原則，不斷創(chuàng)新協(xié)商對話方式，實現(xiàn)彼此之間的平等交互，相互理解，達成合作。然而，目前，我國各創(chuàng)新主體之間的溝通交流仍顯得相對薄弱，科學共同體與公眾之間的相互理解產生了一定的隔閡，政府與企業(yè)的工作重心也未能完全協(xié)調一致。不同主體各自為政，難以形成合力，從而降低了RRI的實施效果。在這種情況下，作為創(chuàng)新管理主體的政府應當發(fā)揮牽頭作用，與其他主體共同創(chuàng)建供不同意見對話和協(xié)商的平臺，確保創(chuàng)新過程及其成果符合社會與倫理價值要求。

協(xié)商合作不僅可以促進利益相關者之間的理解與交互，也能加速社會科學數據治理倫理問題的解決。第一，協(xié)商合作有助于平衡多方權益。社會科學數據治理涉及廣泛的責任主體，每個主體都有自己的權益和關切。通過協(xié)商合作，不同觀點得以交流與理解，從而制定出更全面、多元化的數據治理策略，確保決策不會偏袒某一方的利益。第二，協(xié)商合作有助于確保社會科學數據治理決策過程更加透明和公正。通過協(xié)商合作，確保各主體參與的決策過程透明，減少信息不對稱，從而提升決策的合理性和公正性。第三，協(xié)商合作關乎社會科學數據治理的接受度和可持續(xù)性。通過協(xié)商合作，各主體的意見會得到充分考慮，社會科學數據治理更容易獲得社會的廣泛接受，確保社會科學數據治理的可持續(xù)性。

可見，協(xié)商合作是一種包容性的治理方式，誠如哈貝馬斯所言，協(xié)商是包容的和公共的，布里森等也指出合作過程和合作結構具有包容性。協(xié)商合作與RRI的“包容性”維度相一致。毋庸置疑，協(xié)商合作是負責任的社會科學數據治理的主體交互方式。只有通過平等理性的協(xié)商對話，才能達成相互理解，形成共識；只有達成共識，才能產生合作；只有進行合作，才能共同努力解決社會科學數據治理中的問題。因此，開展協(xié)商-相互理解-達成共識-進行合作是負責任的社會科學數據治理的主體交互邏輯。在這一邏輯鏈上，協(xié)商合作處于核心環(huán)節(jié)［23］。

5" "擔當：利益相關者共同承擔責任

5.1" " 負責任的社會科學數據治理具有責任擔當的道德品質

負責任的社會科學數據治理強調社會行動者的責任擔當，體現(xiàn)了其承擔責任的道德品質。作為社會科學數據治理流程的直接參與者，數據主體理應積極回應社會需求，并對自己的行為后果承擔責任。這涉及責任倫理，“責任倫理”是對傳統(tǒng)倫理理論的發(fā)展，是一種“預防性”或“前瞻性”的責任［24］。責任倫理以對后果負責為中心，不拘泥于抽象目標，而是以現(xiàn)實主義的態(tài)度審視和計算實際處境［25］；在民主政治中，責任倫理是責任機制的重要組成部分，促進負責任的行動［26］。如果沒有責任倫理，社會科學數據治理將不可持續(xù)。負責任的社會科學數據治理倡導利益相關者和社會公眾等多元主體的參與，對其數據管理行為后果負責并共同承擔社會責任。因此，“責任”可以被視為負責任的社會科學數據治理的內生維度。社會科學數據具有多模態(tài)性、復雜性、敏感性、個人化等特征。為尊重并維護數據主體的權益，社會科學數據治理對責任具有天然的內在需求。為此，需要確保社會科學數據治理與責任具有相同的價值目標，那么，責任提出的各種規(guī)范要求就不會成為社會科學數據治理的制約，相反，會成為其道德品質。

5.2" " 負責任的社會科學數據治理要求社會行動者承擔共同責任

社會科學數據治理需要通過多元主體的責任擔當來實現(xiàn)其倫理行為，具體包括：第一，隱私保護是關鍵。社會科學數據治理通常涉及個人敏感信息，需要確保被調查者的隱私得到充分保護。第二，倫理審查不容忽視。倫理審查旨在平衡多元主體的權益，因此必須確保其的科學性和全面性，才能保障倫理審查的效力。為此，研究者、倫理委員會、法律專家、政府機構等應利用各自領域專業(yè)知識提供科學的指導和全面的評估，盡量確保倫理審查過程的透明和公正，增強全社會對研究及其數據的信任。第三，制定適用的倫理準則至關重要。研究者、政策制定者、行業(yè)組織等需要合作制定適當的倫理準則，以確保數據收集、處理和應用等過程促進社會不平等?？梢?，社會科學數據治理不僅僅是科研內部的問題，還涉及其他群體的社會責任。因此，解決這些問題需要廣泛的社會行為網絡共同努力。正如艾麗斯·M·揚所說，人們生活在一個共同的系統(tǒng)中，我們預期在系統(tǒng)中會享有公正的對待，同時，其他系統(tǒng)成員也有權利合理地要求享有同樣的公正待遇。因此，生活在這個系統(tǒng)里的每個人均有責任去減少結構性不正義。這意味著社會關聯(lián)模式所分配的責任不是針對個人或團體過失的回顧性責任，而是一種前瞻性責任。由于這種責任通過社會結構和進程存在于人們的關聯(lián)中，個人行動無法單獨改變整個系統(tǒng)，只能通過集體行動來實現(xiàn)，因此它是一種成員間共同分擔的共享責任（Shared Responsibility）［27］。社會科學數據治理亦是如此，數據主體和消費者、管理者、政府、投資人、非政府組織等其他利益相關者因參與社會科學研究、創(chuàng)新而存有社會關聯(lián)，這些社會行動者應共同承擔責任以減少結構性不正義，保障治理過程及其結果的責任性。

6" "公益：始終踐行社會責任

負責任的社會科學數據治理需要充分考慮弱勢群體、文化少數群體以及被調查者等群體的利益，避免因忽視這些群體而引發(fā)隱私、平等、尊嚴等方面的倫理問題。無論是堅持預期干預還是協(xié)商合作，抑或是強調反思性治理和責任共擔，其最終目的都是為了促進公共利益的實現(xiàn)。因此，可以認為，負責任的社會科學數據治理在倫理學意義上的終極目標是促進公共利益。

“負責任”意味著對公眾和社會負責，以實現(xiàn)公共利益的最大化。公共利益保障了各階層的利益，致力于實現(xiàn)共同體的利益，對于實現(xiàn)社會的公平和發(fā)展具有重要意義，因此強調服務大局，主張公共利益優(yōu)先。負責任的社會科學數據治理，主要源于對公共利益的關注，通過善治實現(xiàn)共同愿景，加強政策手段的連貫執(zhí)行和協(xié)調，增強制度、監(jiān)管、能力和技術基礎，以更好地控制和管理數據價值周期，增強信任。善治不是少數人的責任，應反映全球化、快節(jié)奏、多樣化、數字化和互聯(lián)互通世界的需求［28］。作為一種善治形式，負責任的社會科學數據治理同樣有助于實現(xiàn)社會共同愿景，回應全社會需求，促進公共利益的實現(xiàn)。這主要體現(xiàn)在產品和過程兩個維度：在產品維度上，社會科學數據產品應根據其規(guī)范的錨點進行評估和設計，以高標準保護數據治理環(huán)境和數據對象，實現(xiàn)數據產品的可持續(xù)性和社會可接受性；在過程維度上，在各利益相關者的參與下，多學科方法應該促成一個包容性的社會科學數據治理過程，即數據使用者對社會需求做出回應，社會行動者通過在定義社會理想產品方面的建設性投入，共同負責研究和創(chuàng)新過程［29］?？梢姡撠熑蔚纳鐣茖W數據治理或是追求可持續(xù)性和社會可接受性，或是回應社會需求，可以看出公共利益是其的主張。正如RRI的宗旨所表達的，政策文件經常將RRI描述為加強科學治理的一種嘗試，以追求更好的研究和創(chuàng)新，造福公眾［1］。2012 年，歐洲委員會研究理事會發(fā)布了《全球應對科研政策的倫理和監(jiān)管挑戰(zhàn)》報告（Ethical and Regulatory Challenges to Science and Research Policy at the Global Level），強調研究創(chuàng)新應滿足社會發(fā)展需要，體現(xiàn)人類社會價值，成為一種負責任活動。決策者應深化對RRI的理解，綜合考慮倫理可接受性、風險管理和人類利益等要素，在政策層面支持那些致力于創(chuàng)造美好世界的良善科技，實現(xiàn)科技向善的倫理目標［30］。綜上，公益，旨在強調在負責任的社會科學數據治理的所有決策和行動中始終以社會整體利益為導向，確保數據治理有利于全社會的可持續(xù)發(fā)展和公平正義。

7" "結語

負責任的社會科學數據治理作為數據治理的新路向，建立于RRI理論之上，以責任性、反思性、前瞻性、開放性和工具性為特征。其中，開放性映射為理解，工具性映射為公益。這足以表明，負責任的社會科學數據治理有著深厚的倫理意涵和優(yōu)良的倫理品質。預見旨在通過預期干預履行前瞻性責任，審慎旨在通過反思性治理貫徹積極責任理念，理解旨在通過協(xié)商合作促進利益相關者交互，擔當要求利益相關者共同承擔責任，公益要求始終踐行社會責任，這些共同構成了負責任的社會科學數據治理的倫理要素結構，彰顯了其獨特的倫理向度。憑借其固有的倫理品質，負責任的社會科學數據治理不僅為數據治理實踐樹立了標桿，也必將成為其他治理模式效仿的典范，為未來的數據治理實踐提供方向和指導。

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作者簡介：王英（1985-），女，湖北大學歷史文化學院副教授，研究方向：信息資源知識產權等。