哈佛商业评论的Stefaan G. Verhulst和Andrew Young：“…特别是，通过对社交媒体平台生成的大量数据进行负责任的分析，可以提供对社会模式和行为的见解。 现有的社会科学方法很难产生这些类型的行为。 所有这些信息都会带来自身的问题，包括复杂性和噪音，隐私和安全风险，但它也具有动员新形式智能的巨大潜力。
在最近的一份报告中，我们研究了在限制和应对挑战的同时利用这一潜力的方法。 该报告是与Facebook合作开发的，旨在了解公共和私人组织如何通过数据协作来共同使用社交媒体数据，以缓解甚至解决我们最棘手的政策难题。
为了充分利用数据的潜力来应对公共挑战，当今生成的大多数数据都是由私营部门收集的。 通常，这些数据保存在公司数据库中，并且为了保持竞争优势而紧密地保存着，这些数据包含了巨大的可能的见解和政策创新的途径。 但是，由于要依靠它的分析专业知识很狭窄，并且受私有所有权和访问限制的限制，因此其巨大的潜力常常没有被挖掘出来。
数据协作提供了解决此限制的方法。 它们代表了一种新兴的公私合作模式，来自不同领域（包括私营部门，政府和民间社会）的参与者可以聚集在一起交换数据并汇集分析专业知识，以创造新的公共价值。 尽管仍是一种新兴的实践，但如今在世界各地，跨部门和公共政策领域中都存在这种伙伴关系的例子。
尽管有其所有的希望，但数据协作的实践仍然是临时的且受限制的。 部分原因是公司内部缺乏明确定义的专业数据管理概念。 如今，每次建立基于社会媒体数据分析的跨部门合作关系的尝试都需要大量且费时的努力，并且企业很少有人要承担此类工作并做出相关决策的任务。
结果，建立数据协作并利用私人数据进行循证决策和提供服务的过程很繁琐，通常是一次性的，没有最佳实践或任何共享知识库的通知，当拥护者拥护时容易解散涉及到其他功能。
通过建立数据管理作为公司的职能，在公司内部被公认为是有价值的责任，并通过创建负责任的数据共享所需的方法和工具，数据协作的实践可以变得规范，可预测和低风险。
如果为此目的进行早期努力（例如Facebook在社交媒体领域的Data for Good努力和万事达卡围绕财务数据的Data Philanthropy方法），并进行有意义的扩展和扩展，则私营部门的数据管理员可以充当负责确定问题的变革推动者。共享哪些数据以及何时共享数据，如何保护数据以及如何对从数据中收集的见解采取行动。
尽管如此，许多公司（和其他公司）仍然对共享“他们的”数据的前景感到沮丧，考虑到维护公司利益的反射，这是可以理解的响应。 但是我们的研究表明，不仅受益于数据接收者，而且受益于共享数据的人，都可以从中受益。 数据协作不是零和游戏。
在惠普基金会的支持下，我们正在进行为期两年的项目，旨在使数据管理专业化（以及使用数据协作）并建立明确的数据责任方法。 我们邀请其他人加入我们的行列，努力将这种做法转变为一种广泛而有效的手段，以利用包括社会媒体数据在内的私营部门资产，在全球范围内创造积极的公共部门成果……（更多）”。
