参与我们的研究项目，共同推动数据治理和隐私保护技术的发展
PeopleData致力于推动个人数据治理、隐私保护技术和数据价值开发的前沿研究。我们与全球领先的学术机构、研究中心和行业实验室合作，共同探索解决个人数据开发利用中的关键技术和治理挑战。
通过参与我们的研究合作计划，您将有机会接触到真实的数据应用场景，获取研究资源，并与跨学科的专家团队合作，共同推动这一领域的创新和发展。
研究和开发先进的隐私增强技术，包括差分隐私、联邦学习、安全多方计算、同态加密等，使数据能够在保护隐私的前提下被有效利用。
重点探索这些技术在实际应用中的性能优化和可扩展性问题，以及如何将多种隐私技术有机结合，实现更好的隐私-效用平衡。
研究基于区块链和分布式账本技术的数据治理模型，探索如何在分布式环境中实现数据权属确认、授权管理、使用追踪和价值分配。
关注数据治理中的激励机制设计，以及如何平衡中心化效率和去中心化自主性，构建可持续的数据生态系统。
研究个人数据利用中的伦理问题和法律挑战，包括数据主权、算法公平性、透明度和可解释性，以及跨境数据流动的法律框架。
探索技术与法律的交叉领域，如隐私设计、合规性自动化验证、数据伦理审计等，推动负责任的数据创新。
研究个人数据的价值评估方法和模型，探索如何科学量化不同类型、质量和场景下的数据价值，为数据交易和共享提供定价基础。
关注数据价值的动态性和上下文相关性，以及如何设计公平的数据价值分配机制，确保数据创造者获得合理回报。
研究数据合作社等集体数据治理模式，探索如何通过集体协商和决策增强个人在数据市场中的议价能力，实现数据价值的公平分配。
关注不同类型数据合作社的组织结构、治理规则和运营模式，以及如何平衡个体自主性和集体利益。
研究AI技术与个人数据的交互关系，包括如何利用个人数据训练AI模型，以及AI如何帮助个人更好地管理和利用自己的数据。
关注AI系统中的隐私保护、数据最小化和用户控制，以及如何设计以人为中心的AI数据生态系统。
与PeopleData研究团队共同设计和执行研究项目，探索共同感兴趣的研究问题。我们提供研究资金、技术支持和真实应用场景，合作伙伴提供研究专长和人力资源。研究成果可以共同发表在学术期刊和会议上。
适合对象：大学、研究机构、企业研发中心
为硕士和博士研究生提供研究课题、实习机会和奖学金支持，帮助他们在个人数据治理和隐私保护技术领域开展创新研究。学生可以在PeopleData平台上验证其研究成果，并有机会参与实际项目。
适合对象：高校研究生导师及其学生
加入PeopleData开放创新联盟，与来自不同领域的研究者和实践者共同探讨个人数据开发利用的前沿问题。联盟成员可以参与定期研讨会、工作坊和年度峰会，分享研究成果和最佳实践。
适合对象：高校、研究机构、企业、非营利组织、政府机构
参与PeopleData开源项目的开发和改进，贡献代码、文档或测试用例。我们的开源项目包括隐私增强技术库、分布式数据治理框架、数据权属管理工具等，旨在推动个人数据技术的标准化和普及。
适合对象：开发者、技术研究人员、开源社区
PeopleData为研究合作伙伴提供以下资源：