Facebook位於俄勒岡州普賴恩維爾的數據中心
據科技博客The Verge報道，今天，谷歌、Facebook、微軟和Twitter聯合宣佈了一項名為“數據傳輸項目”的新標準項目，該項目旨在成為平臺之間轉移數據的一種新方式。谷歌在一篇博客文章中稱，該項目允許用戶“直接將數據從一個服務傳輸到另一個服務，無需下載和重新上傳。”
該系統的當前版本支持照片、郵件、聯繫人、日曆和任務的數據傳輸，從來自谷歌、微軟、Twitter、Flickr、Instagram、Remember The Milk和SmugMug的公開可用的API（應用程序接口）中提取數據。許多這樣的數據傳輸已經可以通過其他的方式來完成，但是參與者希望這個項目能夠發展成一個比傳統API更穩健、更靈活的替代方案。在官方博客中，微軟呼籲更多的公司參與進來，稱“可移植性和互操作性是雲技術創新和競爭的核心。”
“數據可移植性的未來需要變得更加包容、靈活和開放。”
該項目的現有代碼在GitHub上開源提供，另外還附帶一份描述其適用範圍的白皮書。很多的代碼庫包含“適配器”，可以將私有API轉換為可互操作的傳輸。這使得Instagram的數據可以傳輸到Flickr，反之亦然。在這些適配器之間，工程師還構建了一個系統來加密傳輸中的數據，為每筆交易發出前向密鑰。值得注意的是，該系統針對的是一次性傳輸，而不是許多API支持的連續互操作性。
“數據可移植性的未來需要變得更加包容、靈活和開放。”白皮書中寫道，“我們對這個項目的希望是，它將使得任何兩個面向公眾的產品接口之間的連接能夠直接導入和導出數據。”
到目前為止，大部分編碼工作都是由谷歌和微軟的工程師完成的。長期以來，他們一直在探究打造一個更強大的數據傳輸系統的想法。谷歌Takeout產品經理格雷格·費爾(Greg Fair)表示，這一想法源自於對下載數據後可用的數據管理選項的失望。如果沒有一種清晰的方法將相同的數據導入到不同的服務中，像Takeout這樣的工具也只是解決了一半的問題。
“當人們有數據時，他們希望能夠將數據從一個產品轉移到另一個產品，但他們無法做到。”費爾說道，“這是一個我們無法獨力解決的問題。”
很多的平臺已經提供了某種數據下載工具，但這些工具很少與其他的服務連接。歐洲新的《通用數據保護條例》（GDPR）要求提供可帶來給定用戶所有可用數據的工具，這意味著這種工具比API要全面得多。除了電子郵件或照片，你還會發現更棘手的數據，比如位置歷史和麵部識別資料，許多用戶甚至都沒有意識到這些數據有被收集。有幾個項目試圖利用這些數據——當中最值得一提的是Digi.me，它正在圍繞數據構建一個完整的應用生態系統——但在大多數情況下，數據最終會被落到用戶的硬盤上。下載工具能夠證明用戶確實擁有他們的數據，但是擁有數據和使用數據這兩件事已經完全不同於以往。
“我們總是希望首先考慮用戶數據保護。”
該項目被設想為一個開源標準，許多參與其中的工程師說，如果該標準取得成功，治理方面將需要有更廣泛的轉變。“從長遠來看，我們希望有一個由行業領袖、消費者團體和政府團體組成的聯盟。”費爾說，“但在我們取得足夠的進展之前，還沒有必要去討論這個。”
對於數據共享項目來說，這是一個微妙的時刻。Facebook的API曾因劍橋分析公司(Cambridge Analytica)數據醜聞而被推到輿論的風口浪尖，該行業仍在摸索用戶究竟該交出多少自己的數據。谷歌也受困於圍繞API的醜聞：它因第三方電子郵件應用處理Gmail用戶數據不當而受到強烈抗議。在某種程度上，擬議中的聯盟會是一種管理這種風險的方式，可將責任分散給更多的群體。
不過，劍橋分析公司事件對數據公司願意分享的數據量構成了實質性的限制。當被問及新項目對數據隱私的影響時，Facebook強調了保持API級控制的重要性。
“我們總是希望首先考慮用戶數據保護。”從事Facebook數據下載產品工作的大衛·巴瑟(David Baser)表示，“API的好處之一是，作為數據提供者，我們有能力關閉通道，或者對第三方如何使用它施加條件。有了數據下載工具，這些數據就等於脫離了我們的掌控，它真的就逍遙在外了。如果有人想把這些數據用於不良目的，Facebook真的毫無辦法去阻止。”
與此同時，科技公司正面臨著比以往任何時候都更為明顯的反壟斷隱憂，其中很多的爭議核心都是數據訪問。最大型的幾家科技公司鮮有競爭對手。隨著它們面臨著有關聯邦監管和壟斷權力的新問題，分享數據可能是相對沒那麼痛苦的約束自己的一種方式。
對於那些飽受數據隱私醜聞困擾的公司來說，這不太可能是補救措施，但開放技術研究所(Open Technology Institute)所長凱文·班克斯頓(Kevin Bankston)等外部人士一直在努力呼籲這麼做，尤其是對Facebook。“我的主要目標是確保開放的價值不會被遺忘。”班克斯頓說道，“如果你擔心這些平臺權勢過大，那麼數據的可移植性會是一種取得平衡的方式。”（樂邦）
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