【转载】社交网络的可信数据空间建设：机遇、挑战与发展路径

文 | 华北电力大学控制与计算机工程学院 向垚 侯晓萌 吴思行

在国家数据要素市场化配置改革与数字治理现代化战略指引下，数据已成为驱动经济社会运行的关键要素。作为数据生成最为活跃的场域之一，社交网络不仅承载着海量、多样、动态的信息内容，也在悄然塑造着人类认知、舆情演化与社会协同的方式。面对“数据可信性”与“数据可用性”之间的深刻矛盾，如何在社交网络中构建机制完善、标准清晰、责任明晰的可信数据空间，已成为建设全国一体化数据市场与实现数字治理现代化的关键命题。

在可信数据空间的构建过程中，社交网络数据作为兼具复杂性与代表性的数据源，发挥着不可替代的作用。

（一）社交网络数据对可信数据空间建设的驱动作用

可信数据空间是基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施，是数据要素价值共创的应用生态，也是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。在这一框架下，社交网络数据作为高频生成、广泛覆盖且多模态融合的典型数据类型，可以作为可信数据空间的重要内容来源与实践试验场。

作为信息生成与传播的核心阵地，社交网络每日都会产生海量的文本、图像、音频与用户行为数据，不仅数量巨大、来源多样，而且具备情境丰富、动态演化、交互性强等特点。这些特性为可信数据空间的建设提供了典型应用场景和高复杂度测试环境。以社交谣言治理为例，通过在可信数据空间中嵌入内容溯源与伪造检测机制，可构建从数据采集到多模态认证的端到端可信流程，从而验证相关技术的可行性与泛化能力。

值得关注的是，社交数据已经成为多行业开展智能化决策与风险识别的“前哨信息源”。在金融、交通、公共安全、应急响应等场景中，来自社交平台的开放性数据常被用作舆情分析、事件监测或市场预测的重要输入。例如，政府部门可借助社交媒体实时掌握自然灾害中的人员分布和物资需求，金融企业则利用用户评论分析其投资偏好与情绪波动。这类以“非结构化社交数据+行业模型”为特征的场景，对数据源的真实性与来源透明度提出更高要求，也对可信数据空间中开放数据接入与质量控制机制提出新挑战。

社交数据还推动可信数据空间在行业性开源数据平台方面的建设需求。例如，在医疗健康、交通出行、城市治理等领域，政府部门、行业组织及相关企业越来越依赖社交平台用户自发发布的信息作为补充数据源。这一趋势要求数据平台能够对接公开社交渠道，实现对关键词事件、用户反馈与实时动态的采集与聚合，同时通过可信机制保障数据使用的合法性、透明性与可审计性，这也为可信数据空间的制度建设和算法安全提供了实践基础。

因此，社交网络数据通过提供多样化的真实数据源倒逼可信机制落地，使可信数据空间从“概念模型”走向“落地系统”。在未来的数据治理体系中，社交数据的接入、筛选、验证与管控能力将成为衡量可信数据空间成熟度的重要指标。

（二）社交网络数据的特征与信任风险

尽管社交数据在可信数据空间建设中扮演着重要角色，但其本身也存在诸多挑战与风险。首先，社交数据具有非结构化、多模态与异质性强的特点，不同平台、不同用户群体所生成的数据在格式、内容、语义上高度异构，缺乏统一的标准和规范。这不仅加大了数据清洗与集成的难度，也为信任机制的设计带来了不确定性。

社交网络中广泛存在虚假信息、恶意内容、情绪操控等问题。部分用户出于商业利益、政治动机或心理因素，会有意发布不实内容，甚至利用自动化工具如水军、社交机器人等放大虚假传播效应。2025年《恶意社交机器人检测报告》（Bad Bots in 2025：The Growing Business Risk You Can’t Ignore）显示，自动化威胁正在以前所未有的速度上升，目前，恶意社交机器人传播已占所有互联网流量的37%。此外，平台算法推荐机制也可能在无意中形成“信息茧房”，这将进一步加剧社交网络认知偏差和舆论极化。这些现象不仅威胁到社交网络本身的健康发展，也会对可信数据空间的真实性、客观性和多元性构成挑战。

另外，社交数据的“身份匿名性”与“行为公开性”并存，既可能隐藏信息发布者的真实身份，也可能放大用户行为的可追踪性，由此可能引发用户信任缺失与隐私保护的双重问题。如果没有有效的信任认证与隐私控制机制，可信数据空间可能面临数据滥用、身份伪冒、权利争议等一系列风险。

因此，针对社交网络数据本身的复杂性与潜在风险，可信数据空间建设需考虑适应社交场景的信任模型与风险感知机制，才能确保数据源头可信、传播路径可控、使用过程合规，为后续的数据价值释放提供坚实保障。

（三）可信数据空间对社交网络数据治理的影响

可信数据空间的构建不仅受益于社交网络数据的丰富性，也反过来推动了社交网络数据治理体系的变革。传统社交平台的数据治理更多依赖内容审核、用户举报、机器识别等手段，处理方式往往具有滞后性与碎片化特征。而可信数据空间的引入，则有望实现从被动响应向主动治理、从单点识别向系统建模的转变。

正如由可信数据空间发展联盟发布的《可信数据空间标准体系建设指南（2025年版）》中，提出基础共性标准、可信管控标准、价值共创标准等六大标准模块，可信数据空间将为社交数据治理提供标准化框架。

可信数据空间强调数据全生命周期的信任管理，在社交网络中可体现为从数据生成、传输、存储到使用的全过程追溯能力。这种溯源机制有助于判定责任主体、控制风险扩散，并增强平台对信息流动的掌控力。例如，通过对数据来源的可信标记与内容的语义验证，可提前识别潜在风险信息并进行优先处理，防止其大规模传播。

可信数据空间推动治理手段向多元协同演化。在平台治理之外，引入用户共治、算法监管、第三方审计等多方机制，可构建更具弹性和透明性的治理体系。特别是在生成式人工智能、深度伪造等技术快速发展的背景下，单一平台难以应对复杂多变的信息安全问题，而可信数据空间提供了一种跨平台、跨主体、跨领域的信任协同框架，为提升社交网络的治理效能提供了制度性支撑。

总体而言，可信数据空间的建设不仅是对社交网络数据利用方式的升级，更是对其治理模式、制度机制和价值理念的重塑。在这一过程中，社交平台将从“信息发布场”转变为“数据信任场”，从“内容分发者”转变为“信任组织者”，标志着数据治理从量的扩张迈入质的提升阶段。

尽管社交网络数据为可信数据空间的构建提供了丰富资源与应用场景，但其自身的复杂性与不确定性也带来了诸多现实挑战。要实现可信、可控、可持续的数据生态体系，必须正视并系统应对这些关键难题。

（一）虚假信息带来的数据可信性挑战

在当前社交网络生态中，信息传播的高速度与低门槛使得虚假信息呈现爆发式增长趋势。虚假信息包括谣言、不实新闻、伪造内容、恶意评论等形式，具有生成便捷、传播迅速、识别困难的特点，严重干扰了信息环境的健康性和数据可信性的构建。在缺乏有效认证机制和语义校验模型的条件下，社交平台中的虚假信息往往难以被及时识别与阻断，从而导致数据空间中信任基础受到威胁。

更为复杂的是，当前生成式人工智能技术（如文本自动生成与图像深度伪造）的广泛应用，极大提升了虚假内容的生成质量和迷惑性。传统依赖关键词过滤、人工审核等方式的内容识别系统，难以在保证准确率的前提下实现大规模实时处理。根据全国网络安全标准化技术委员会（TC260）发布的《生成式人工智能服务安全基本要求》（GB/T 45654—2025）中的分类，虚假信息被明确列为生成式人工智能内容安全的31种核心风险之一，与涉政、涉暴、内容侵权、反社会价值观等风险并列。此外，部分虚假信息具备“部分真实、包装伪造”的特性，尤其在社会热点事件中，往往借助情绪共鸣机制迅速聚集用户注意力并引发二次传播，从而进一步加剧治理难度。因此，虚假信息治理不仅是提升社交网络平台内容质量所需，更成为可信数据空间建设的基础性挑战。

因此，必须在数据预处理、语义建模、传播链分析等多层面引入深度学习、图神经网络、情感分析等智能算法，提升对虚假信息的自动识别、上下文语义判断与可信度量化能力，构建数据可信性的技术支撑体系。

（二）多平台身份识别与数据融合难题

社交网络用户往往在多个平台上拥有不同的账号与身份，使其具有身份标识碎片化的特点。由于平台之间缺乏统一的身份标识机制与数据互认协议，导致同一用户在不同平台所产生的数据难以进行有效聚合，形成信任评价与行为建模的结构断裂。这种身份割裂问题直接影响数据的可追溯性与使用一致性，是可信数据空间建设中面临的重要障碍之一。

当前，主流社交平台在身份注册、用户认证、信息访问权限等方面采用封闭管理模式，缺乏跨平台身份协同机制，因此，难以建立全局统一的身份映射体系。即便在单个平台内部，由于用户可频繁更换昵称、头像、隐私设置，或使用虚假身份进行互动，导致行为链条无法稳定追踪。

技术上可以通过用户行为特征建模（如设备指纹、行为轨迹、语言特征等）实现“软关联”识别，但在实践中仍面临多重挑战。首先是数据隐私保护法规（如《通用数据保护条例》（GDPR）、《个人信息保护法》）对跨平台数据融合设置了严格限制，且关联算法的鲁棒性与准确率难以保障，存在误识别或过拟合等问题，加之不同平台对身份信息采集粒度不一，难以建立有效的匹配标准。

因此，可信数据空间的构建迫切需要推动去中心化身份标识（DID）、联邦身份认证、跨域知识图谱等新型技术的应用，建立“可信身份—行为映射—数据融合”的闭环机制，打通平台间的数据壁垒，增强数据整合与信任评估能力。

（三）社交网络平台数据孤岛与流通机制障碍

在社交网络的商业竞争格局下，各大平台普遍采取“数据垄断”战略，形成大量封闭性数据孤岛。这些数据孤岛不仅限制了数据在不同平台之间的自由流通，也严重阻碍了可信数据空间中跨域数据共享、交叉验证与联合建模等功能的实现。尤其是在多源异构数据需融合才能进行信任分析、情境理解与风险评估时，数据孤岛现象极大限制了整体可信体系的协同性与完整性。

当前，平台数据流通主要依赖于平台内部API接口或特定商业合作协议，这种非标准化、非普适性的传输机制不仅效率低下，而且存在数据访问控制不透明、调用权责不清晰等问题。此外，缺乏统一的数据语义规范和交换格式，也使得不同平台间的数据难以实现语义对齐和结构统一，这将进一步导致跨平台数据语义歧义和结构冲突，大幅增加整合成本。

在制度层面，数据主权与平台权属的界定尚不明确，导致数据开放缺乏统一治理框架，数据提供方、使用方、监管方之间缺乏共识机制。即便有意愿推动数据流通，各方在责任划分、利益分配、合规风险等方面仍存在较大分歧。例如，开放用户行为数据可能涉及商业机密或用户隐私，如何在保障数据安全与隐私合规的前提下实现可信共享，成为系统性挑战。

因此，破解社交平台的数据孤岛问题，需要从技术、制度与治理三方面协同推进。一方面推动基于区块链的可信数据交换架构和隐私计算技术研发，保障数据在流通过程中的安全与可控。另一方面需引导制定跨平台的数据互操作协议与标准体系，明确数据共享的合规边界与使用权限。而建立多方参与的信任协同机制，将促进平台间在数据治理上的协作共治，也为可信数据空间的跨域融合和高质量发展提供保障。

面对多重挑战，构建安全可靠、开放共享的社交网络可信数据空间，亟须在内容管理、用户信任、数据确权等方面形成系统性解决方案与技术路径。

（一）内容可信性提升路径与关键技术

提升社交网络中内容的可信性，是构建可信数据空间的核心目标之一。该过程需从信息源验证、内容语义评估、传播链分析等多个维度入手，以此构建多层次、多策略融合的技术体系。

首先，信息源头的可信验证是基础环节。可通过引入基于区块链的数据登记机制，确保信息发布具有时间戳、发布者签名及不可篡改属性，从而实现内容来源的可溯性与可信性。国家《生成式人工智能服务安全基本要求》也对源头管控提出了明确要求：由于语料来源多样，服务提供者需建立语料来源评估机制，单一来源语料中违法不良信息占比超过5%即不得使用。同时需确保每种语言和内容类型（文本、图片、音频、视频等）有多个来源，如需使用境外语料，应合理搭配境内外来源。其次，在内容层面，可借助自然语言处理（NLP）技术，结合情感分析、语义一致性检测、多模态融合理解等手段，实现对文本、图像、视频等社交内容的可信度评分与风险标注。根据国家《互联网信息服务深度合成管理规定》，提供者必须对人工智能生成的图片、视频等内容进行显著标识。此外，基于图结构的传播路径建模技术，如社交图谱构建与传播节点影响力分析，能够有效识别信息异常扩散模式，从而在内容尚未形成广泛传播前实现预警与干预。近年来，融合图神经网络（GNN）的社交内容可信判别模型已展现出良好的性能，未来可进一步探索其与大模型的集成路径，提高可解释性与泛化能力。

（二）用户可信性保障机制与识别方法

在社交网络中，用户作为数据生产与传播的核心节点，其可信度直接决定了整个数据空间的信任基础。构建以用户为中心的可信保障体系，需要从身份认证、行为建模、异常检测和纠错机制四个维度协同推进，形成闭环式的信任管理链条。

在身份可信层面，《互联网用户账号信息管理规定》为社交平台设定了基本规范，但仅靠实名认证和IP展示等基础措施已难以满足可信数据空间的需求。更值得推广的是基于去中心化身份标识的身份认证体系，使用户在不同平台间拥有可验证、可迁移、受用户控制的统一身份标识。

在行为可信层面，单纯的静态身份认证已不足以应对复杂的社交场景。需要建立动态的行为信任评估模型，结合用户历史行为轨迹、互动频次、内容生成特征等数据，利用行为指纹识别、声誉系统建模等方法，构建个体用户的信任画像。

针对虚假账号问题，传统的规则检测方法已显现明显局限性。更有效的解决方案是引入深度伪造检测、异常行为聚类、图嵌入识别等算法，实现对异常用户群体的早期识别与持续监测。特别是在大规模社交数据环境中，需设计高效可扩展的异构图分析框架，支持对多类型用户关系与行为模式的综合建模，提升识别精准度。

值得注意的是，任何可信机制都可能存在误判风险。因此，必须建立完善的纠错与恢复机制，包括透明的申诉渠道、第三方复核流程和信用修复方案，从而实现动态、弹性的信任管理，避免出现“标签化”误伤现象。

（三）数据权属确权与用户参与机制构建

社交网络数据的生产主体广泛、传播路径复杂，传统的数据归属范式难以适应当前平台主导与用户贡献并存的格局。因此，构建明晰的数据权属机制与有效的用户参与通道，是实现可信数据空间可持续运行的重要保障。

在确权机制方面，需以《数据安全法》数据分类分级保护要求为基础，基于“数据原始层、衍生层与流通层”的层次划分，构建多维度的权属判定框架。例如，用户对原创内容保留所有权，通过数字水印/内容指纹技术实现源头绑定。平台在数据存储、推荐、分析过程中形成的衍生数据则可与用户共享使用权。通过区块链存证记录数据流转路径，实现使用权限的动态管控与侵权追溯，从而提高确权的可操作性与可执行性。

在用户参与机制设计方面，需强化用户对其数据使用的知情权、选择权与收益权。可探索引入“数据贡献激励机制”，如积分制、数据分润模型等，调动用户对可信数据空间共建的积极性。同时，通过开放式平台治理机制，引入众包审核机制，即用户参与虚假内容标注、可信度评分，从而引导用户参与数据审核、标注与监督流程，在确保隐私与安全的前提下，推动用户从“被动接受者”向“主动共治者”转变，提升系统的整体可信水平。

随着《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》的提出与深入实施，社交网络作为重要的数据源与治理对象，未来将在可信数据空间建设中持续释放战略价值。

社交网络数据治理将迈向平台间、领域间的深度协同。《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》提出，“创新共建共治共享的数据使用、收益分配、协同治理等机制，促进产业链端到端数据流通共享利用”。随着技术研究的发展，异构社交平台间的身份映射、数据合规共享与语义融合问题有望取得突破，能够为可信数据空间提供可复用的治理底座。政府部门、平台企业、第三方机构和公众用户均能够参与到社交网络数据治理过程中。用户不再仅仅是数据消费者，还将参与到数据标注、信任评分、传播监督等环节，形成动态共治机制，推动社交网络向“可信生态系统”演化。

社交网络数据有望在企业可信数据空间建设中发挥更大作用，成为支撑供应链协同与企业智能化转型的重要外部数据源。社交网络中关于产品评价、品牌声誉、市场反馈、用户偏好等数据将被纳入多方互信的数据协同机制，补充传统内部数据体系，提高企业在计划、采购、营销与客户服务等环节的响应效率与敏感度。在构建数字化供应链过程中，社交平台所承载的用户生成内容与社群互动信息，将成为企业理解消费趋势、预判市场波动与优化生产计划的外部数据，推动“内部数据驱动”与“外部环境联动”协同的业务模式生成。

综上所述，社交网络中的可信数据空间建设正处于由理论探索向系统落地的关键阶段，既面临复杂挑战，也孕育重大机遇。只有通过多学科融合、多主体协同与多技术集成，才能实现从数据治理向信任治理的跃迁，从而构建稳固、高效、可持续的可信数据空间生态体系。

（本文刊登于《中国信息安全》杂志2025年第5期）