數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)研究前沿：基礎(chǔ)、配置與價值的融合演進
《Electronic Markets》：Data ecosystems in IS research: The road so far, where we are now, and the road ahead
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時間：2025年12月05日
來源：Electronic Markets 6.8
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本刊推薦研究人員為解決數(shù)據(jù)共享中的復雜挑戰(zhàn)，開展數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)、配置模式與價值創(chuàng)造機制研究，提出治理框架、業(yè)務模型等解決方案，對推動跨組織數(shù)據(jù)協(xié)作與AI應用具有重要意義。
在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天，數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動組織創(chuàng)新與增長的核心資產(chǎn)。然而，跨組織數(shù)據(jù)共享卻如同在迷霧中航行——盡管通過電子郵件發(fā)送Excel文件看似簡單，但數(shù)據(jù)一旦離開提供者的控制范圍，就如同脫韁的野馬：即使后續(xù)發(fā)現(xiàn)錯誤、缺乏權(quán)限或希望撤回，數(shù)據(jù)早已在第三方手中被使用、共享、重組甚至篡改（Jarvenpaa & Markus, 2020; Parmiggiani et al., 2024）。這種失控風險使得許多組織在數(shù)據(jù)共享的門口徘徊不前，而日益增長的監(jiān)管要求（如《數(shù)據(jù)治理法案》《數(shù)據(jù)法案》）和內(nèi)在業(yè)務需求又迫使它們必須邁出這一步。正是在這種張力之下，數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)（Data Ecosystems）研究應運而生，致力于破解復雜網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)提供者、服務提供者、數(shù)據(jù)消費者和數(shù)據(jù)中介之間的協(xié)作難題。
數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的概念融合了兩個關(guān)鍵要素：一是作為現(xiàn)實數(shù)字表征的（數(shù)字）數(shù)據(jù)（Alaimo & Kallinikos, 2021），二是源自生物學的生態(tài)系統(tǒng)概念，強調(diào)不同實體共生于一個系統(tǒng)之中，常呈共生關(guān)系（Tansley, 1935）。其核心邏輯在于不同角色圍繞數(shù)字數(shù)據(jù)這一共享對象協(xié)作創(chuàng)造價值（盡管各參與方的價值定義可能大相徑庭）。從確保法規(guī)遵從到開發(fā)新商業(yè)模式，再到通過優(yōu)化業(yè)務流程實現(xiàn)卓越運營（M?ller et al., 2024; Toorajipour et al., 2024），數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的價值創(chuàng)造維度日益多元。
《Electronic Markets》期刊推出的特刊通過14篇論文系統(tǒng)梳理了該領(lǐng)域的研究進展，論文框架圍繞三大維度展開：基礎(chǔ)（Foundation）、配置（Configuration）和價值（Value）。基礎(chǔ)維度關(guān)注存儲處理數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施、確保質(zhì)量隱私信任的治理機制、管理數(shù)據(jù)共享關(guān)系的實踐，以及技能人才、協(xié)作關(guān)系與法規(guī)制度；配置維度聚焦于為特定目標構(gòu)建有效數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)所需的參與者、基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)及運作模式的獨特組合；價值維度則深入探討“誰從中獲益”這一根本問題，揭示價值創(chuàng)造的多元路徑。
研究人員主要采用案例研究（如Catena-X汽車網(wǎng)絡）、設(shè)計科學研究（DSR，如合成數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建）、 taxonomy（分類學）開發(fā)（如數(shù)據(jù)共享實踐分類）、訪談與問卷調(diào)查（如教育生態(tài)系統(tǒng)愿景分析）等方法，并結(jié)合文獻分析對數(shù)據(jù)協(xié)作體（Data Collaboratives）等現(xiàn)象進行大規(guī)模實證考察。
Schweihoff等（2024）聚焦數(shù)據(jù)中介（Data Intermediaries）這一關(guān)鍵但未被充分研究的角色，概念化了數(shù)據(jù)中介及其與數(shù)據(jù)提供者、消費者的服務、資金流和活動關(guān)系，為理解新興法規(guī)（如《數(shù)據(jù)治理法案》）下的中介作用提供了框架。Degen與Teubner（2024）以歐盟eIDAS 2.0立法為背景，探索數(shù)字身份生態(tài)系統(tǒng)，提出政府作為協(xié)調(diào)者的治理模型，并識別出市場多樣性與易用性等關(guān)鍵張力。Kari等（2025）通過Catena-X汽車網(wǎng)絡的案例研究，細致描述了網(wǎng)絡驅(qū)動平臺生態(tài)系統(tǒng)的涌現(xiàn)過程，構(gòu)建了涵蓋形成、發(fā)展與運營階段的 process model（過程模型）。Karst等（2025）報道了采用DSR方法設(shè)計的合成數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)（Synthetic Data Ecosystem），在金融服務與欺詐檢測場景下，通過生成合成數(shù)據(jù)訓練機器學習模型，實現(xiàn)了隱私保護下的數(shù)據(jù)利用。Lefebvre等（2025）關(guān)注水平數(shù)據(jù)共享（Horizontal Data Sharing）（與傳統(tǒng)垂直價值鏈共享相對），基于超過40家跨國公司的數(shù)據(jù)共享社區(qū)實踐，提煉出圍繞興趣領(lǐng)域、社區(qū)成員、制度框架與共享實踐的八項設(shè)計原則。
Fassnacht等（2024）構(gòu)建了數(shù)據(jù)共享實踐 taxonomy（分類法），提出合規(guī)導向、效率導向、收入導向和社會導向四種原型，為理解與實踐數(shù)據(jù)共享提供了系統(tǒng)框架。Althaus等（2025）以文化事件平臺為例，開發(fā)了數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)分類體系，識別出票務提供商、公共資助文化平臺等六種原型，將研究延伸至文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)。Burmeister等（2025）將 Architectural Thinking（AT，架構(gòu)思維）延伸至生態(tài)系統(tǒng)層面，構(gòu)建數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)架構(gòu)元模型，為系統(tǒng)分析與緩解隱私風險提供了基礎(chǔ)。Kernstock等（2025）通過多案例研究，揭示了數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)從去中心化向中心化治理結(jié)構(gòu)的演變理性，指出在成熟生態(tài)系統(tǒng)中，過于理想化的去中心化模式可能難以應對運營復雜性。
Degen等（2025）探討德國國家數(shù)字教育生態(tài)系統(tǒng)，通過訪談、問卷等數(shù)據(jù)構(gòu)建了教育工作者對（個人）數(shù)據(jù)共享的愿景譜系，揭示了政府協(xié)調(diào)者面臨的張力。Ammann與Hess（2025）基于Catena-X與Mobility Data Space（移動數(shù)據(jù)空間）案例，提煉出物物交換（Bartering）與市場（Marketplace）兩種基于數(shù)據(jù)空間（Data Spaces）的通用商業(yè)模式，豐富了數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的價值捕獲研究。Brechtel（2025）分析汽車行業(yè)參與Catena-X的動機與激勵因素，發(fā)現(xiàn)供應鏈各層級的參與取決于收入增長（Top-line Benefits）與成本節(jié)約（Bottom-line Benefits）等多重因素，揭示了跨層級供應鏈復雜互動的動力機制。Bartolomucci與Bresolin（2025）考察171個數(shù)據(jù)協(xié)作體（Data Collaboratives），歸納出支持創(chuàng)新的數(shù)據(jù)驅(qū)動倡議、大規(guī)模研究協(xié)作、系統(tǒng)性響應改進、應急響應與國際發(fā)展動員五類特征，深化了對數(shù)據(jù)向善（Data for Social Good）機制的理解。Nienstedt與Trenz（2025）通過健康數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)案例，提出選擇性合作、數(shù)據(jù)定制、利益保障與控制強化四種價值占有（Value Appropriation）策略，深化了數(shù)據(jù)共享中價值創(chuàng)造與價值占有的互動關(guān)系研究。
展望未來，數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)研究將沿三大交織的路徑深化：人工智能（AI）、可持續(xù)發(fā)展（Sustainability）與法規(guī)（Regulation）。AI與數(shù)據(jù)的共生關(guān)系（Gr?ger, 2021）意味著數(shù)據(jù)共享需求將因AI訓練與應用而激增，但同時也面臨數(shù)據(jù)濫用、提示詞注入（Prompt Injection）、幻覺（Hallucinations）與越獄（Jailbreaks）等新型威脅（Bánh & Strobel, 2023; Russinovich et al., 2025）。可持續(xù)發(fā)展目標要求跨組織數(shù)據(jù)共享以實現(xiàn)透明度，但構(gòu)建全面的可持續(xù)性圖景可能產(chǎn)生意外后果，如缺乏數(shù)據(jù)提供能力的企業(yè)被排除在全球供應鏈之外（Schoormann et al., 2025）。法規(guī)層面，《數(shù)據(jù)法案》《人工智能法案》等不斷擴大的法規(guī)體系要求企業(yè)協(xié)作共享數(shù)據(jù)以確保合規(guī)，這必然催生用于集體數(shù)據(jù)收集、共享與管理的生態(tài)系統(tǒng)。
綜上所述，特刊研究表明，數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)研究已從概念探索發(fā)展為融合基礎(chǔ)、配置與價值的成熟領(lǐng)域。未來研究需在AI驅(qū)動、可持續(xù)導向和法規(guī)約束的復雜互動中，不斷探索平衡創(chuàng)新與風險、效率與公平、控制與開放的新路徑，為構(gòu)建可信、高效且負責任的數(shù)據(jù)經(jīng)濟奠定堅實基礎(chǔ)。
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