源点注：本文译自 Medium 网站 2019年10月3日。原题为：源点SCSs翻译组将本文翻译成中文。较之外媒的一贯偏见认知，作者基于实地调研，呈现了社会信用体系的真实面貌，有助于廓清英文世界因缺乏了解而产生的迷雾。
Dev Lewis 是 Digital Asia Hub（数字亚洲中心）的研究员，也是北京大学的燕京学者，目前正在研究科技在社会信用体系中的应用。2018年，东南沿海地区以历史悠久的贸易往来和全球移民人口著称的福建省厦门和福州，成为中国为数不多的在中国拥有城市个人信用评分的城市。这些通过算法创建的分数，使用当地政府收集的数据，评估公民的“守信”程度，可将其用于医院和旅游景点等地方，或者在支付学校学费和借书时使用。然而，透过引擎盖下的面纱，你会发现现实远非乌托邦或反乌托邦式的景象。
4月，厦门引入了“白鹭分”，以该市的本地鸟类白鹭命名。6月，福州推出“茉莉分”，以福州市花——茉莉花命名。在全球媒体上，有关中国社会信用体系（SCS）的文章很多，包括常常不准确的描述，将某些公民被限制购买高铁和机票归因于“社会信用评分低”。
实际上，正如 Shazeda Ahmed 概述的那样（独家：西方何以误读中国社会信用体系？），社会信用体系是一项广泛的政策项目，旨在通过多种措施来鼓励个人、企业、法律机构和政府本身更加“守信”。
黑名单/红名单系统(Blacklist/Redlist system)就是这样一种度量方法，它负责上述特权的丧失，但根本不涉及评分的计算。还有许多其他措施，如中国人民银行的传统金融信用评分，以及互联网公司正在创造针对个人和企业的信用产品。现在，江苏、浙江、山东和上述福建的地方政府也加入了这一行列，它们将城市个人信用评分作为将数据整合转变为社会治理和政府服务的数字工具。
2019年春季，在厦门和福州的调研中，作者和一群燕京学者采访了厦门国信信用大数据创新研究院的工作人员。访问了全市提供城市信用分查询的站点，并与员工和公民进行了交谈，以了解他们使用该得分的经验。厦门和福州给公民的信用打分，介于0-1000分之间，分数范围从差到好，模糊地反映了公民“遵守法律、信守诺言和日常生活中的信用”。在福州，市民在注册时得到500分的基础分，其余的500分根据他们的个人信用记录获得。这些分数是自愿的，只有具有当地户口的公民或已注册的常住人口（福州为690万，厦门为410万）才有资格签约。
分数是根据“ 大数据 ” 计算的，即由各个城市的公共信用信息共享平台收集的数据，这些数据汇总了该市各个政府部门、公共机构和国有企业的公民和企业信用数据。例如，福州的平台从630多个此类实体收集数据。根据每个城市的信用平台管理规定，数据大致分为4种类型：构成“正面信用”的因素是最主观的，由每个行业或实体来决定什么是相关标准。这也意味着在这两个城市，人们的信用分完全不受私营部门数据的影响。比如人们的网上购物或社交媒体帖子，对分数没有影响。可以提高信用分的举措包括：公民及时缴纳城市社会保险或保险基金；志愿服务、献血、使用公共交通工具、垃圾分类等活动；在公共利益领域工作，如教师或医生。利用这组公共数据，城市设计了一个模型来创建分数。这些分数的计算使用的模型与目前全球使用的信用评分模型并无太大差别。事实上，厦门使用的是FICO评分模型——在美国主流信用评级机构使用该模型来评估金融信用价值。但厦门重新混合了一组不同的变量。福州使用稍微不同的六变量模型。法律学者 Frank Pasquale 在其著作《黑箱社会》(Black Box Society)中记录了很多关于信用评分的文献，个人缺乏透明度和难度来审查评分和基础（有时是系统或技术的功能）或两者的功能。福州和厦门的得分都很低，他们的模型被非常模糊的术语和描述所困扰。例如，“茉莉分”模型中的“职业能力”被描述为衡量一个人的“勤奋/认真和细致”程度。厦门的“信守承诺”被描述为“关心他人并回报社会的行为”。有些比较容易理解，例如“经济能力”，即“恶意欠缴费用、骗保公积金、工资，贪污”。量化社会行为是系统的核心，我们咨询的一些专家指出，该算法还远未成熟。此外，由于数据仅限于公共部门，这意味着可获得的数据集在深度和多样性上都是有限的，而且，在私营部门工作的数百万居民不在其中。这些模型都没有使用基于机器学习的技术，如预测评分。因此，AI黑箱决策的特定问题（与AI在多个行业中的应用相关的极具争议性的问题）不适用。两个城市的政府部门都在努力引入机器学习(ML)，并将支付宝的芝麻信用(芝麻信用在其评分模型中使用ML)视为他们希望效仿的行业基准。尽管如此，这并不意味着这些分数本身不是黑盒，除了变量和应用程序上的简短描述之外，没有更多的细节或说明。官员们指出，如果数据出现问题，他们可以拨打客服热线求助。
这两个城市的信用分使用非常不同的用户界面。在福州，市民可以通过“e-福州”应用获取自己的“茉莉分”。“e-福州”是一款多功能电子政务服务应用，市民可以通过“e-福州”应用获取乘坐城市地铁等一系列服务。在厦门，该分数通过微信内的一个专门的“白鹭分”公众号访问。目前还处于初期阶段，但数据显示，福州的系统在用户和参与度方面取得了更大的成功。
根据分享的数据，福州有170万注册的“茉莉分”用户(约占城市人口的21%)，而厦门只有210,059人(约占城市人口的5%)。信用等级“良好”地区(600-650及以上)的公民，大致相当于目前的平均分数，可以获得一系列便利，可分为三类：在福州，超过64%的注册用户至少使用过一次他们的信用分来获得福利。在厦门，这一数字略低，为53%，其中包括55562人从公共图书馆免费借书。在公共图书馆借书是一种很受欢迎的休闲活动，据集美图书馆的数据显示，自从分数引入以来，借书的读者数量增长了370%。在福州，鼓楼区政府服务办公室为得分高于683分的市民提供三种服务：优先排队、行政协助和快速处理。在公布过去一周使用“茉莉分”用户的收据时，该办公室的信贷部经理说，“茉莉分”快速办理通常是常规时间的一半等待时间，自2018年开始提供这项服务以来，为了满足需求，他们的工作变得越来越困难。简而言之，公民可能会减分，但低分不会受到直接惩罚。
很多事情都可能被扣分，所有这些都涉及违反法律。福州市发改委2018年11月发布的一份文件列出了16个部委的近50项此类违法行为，从轻微(5-10分)、中度(15-20分)、严重(30-50分)到极端(100-150分)不等。交警部门、公积金部门和城管部门是被认为违法行为最多的三个部门。交警和公积金部门也是最严重的违纪行为，平均每次违纪可被扣除62分和70分。一个人只有在其犯罪的相关数据通过被正式起诉的政府机构到达公共信用信息共享平台后，他的“茉莉分”才会被扣分。激励与抑制的结合，也就是胡萝卜加大棒，对任何试图将游戏化引入治理的体系都至关重要。在这种情况下，胡萝卜变得更加重要，因为当低分数的公民没有大棒时，被拒绝获得胡萝卜成为唯一的惩罚。例如，在任何一个城市，一个公民将面临与他们的指控相关的相同的法律惩罚，唯一的区别是，现在高分数的好处已经不在了。我们采访的官员强调，由于缺乏法律依据，不会对低分者直接进行任何处罚。
在目前的版本中，积分似乎更像是政府版的忠诚计划——所有公民都能享受基本服务，但为了方便和舒适，有些人可以选择附带福利。最初的数据显示，人们对这两个城市的分数了解程度非常低。从百度指数搜索“白鹭分”和“茉莉分”显示（2019年2月-5月），平均每周约120次搜索“茉莉分”，“白鹭分”更少，平均约50次。使用基于python的数据抓取程序，将新浪微博上的所有帖子历史(直到2019年5月)进行存档，其中任何一个词条都有，结果显示只有53篇帖子提到了“茉莉分”，只有26篇提到了“白鹭分”。其中大部分是由地方政府账号发布的，媒体平台经常分享相同的新闻文章，这些文章在不同的平台上被转载。只有少数几个帖子是由个人用户对信用分进行评论。参观这座城市的轶事证据反映了这一点。我们采访了几个福州居民，他们这样做是因为他们有“e-福州”APP,他们每天使用它来乘坐地铁,但很少知道“茉莉分”，尽管那些686分以上的居民可以在乘坐地铁时得到20%的折扣。在厦门，除了图书馆，我们没有遇到任何一个知道这个分数的人。该市周围也没有广告或政府宣传。当被问及这个问题时，两座城市的官员都强调口碑策略，而不是自上而下的协同宣传，这种宣传往往伴随着重大政策举措，这进一步反映了这一举措的早期实验性质。地方政府引入社会信用评分，标志着政府开启了为公民计分的业务，但是迄今为止的实践揭示了一个非常基本的、存在许多空白和问号的尝试，这与西方媒体对全民教育的描述相去甚远——通过大数据监测的信用分。正如法律学者戴昕教授在他的开创性论文《通向“声誉国家”：中国的社会信用体系建设》（Toward a Reputation State: The Social Credit System Project of China）中所写的那样，可以从发展利益、政府利益、私营企业利益和威权利益等多个角度来看待社会信用体系建设。“茉莉分”和“白鹭分”系统似乎都适合这五种情况，但程度不同。它非常适合中国的发展和政府利益，探索以技术为核心的解决方案，使其治理能力现代化，特别是解决执法问题。社会信用体系建设无疑已迫使政府投入资金，升级其ICT（信息通信技术）基础设施，更好地整合数字工具，其中还包括为越来越多赢得政府招标的IT公司提供外包服务。公共信用信息共享平台的建立使各部门之间的基本数据共享成为可能，克服了长期存在的“数据孤岛”的障碍。它为将来的数据驱动治理在政府中更广泛地集中数据设置了初始基础设施。当然，这也进一步巩固了政府的权威，并创造了一个新的工具来更好地追踪公民的行为和执行现有的法律，其中一些法律的设计是专制的。然而，正如《中国法律翻译》(China Law Translate)主编杰里米•道姆(Jeremy Daum)所写的那样，人们担心的不是制度本身，而是它试图更好地执行的有时是糟糕的法律。此外，目前正在进行的数据共享远远落后于其他几个国家，中国正在努力赶上。首先，这背后的技术还有待验证，目前还没有通过算法来量化社会行为的成功案例。例如，信用评分（并非没有问题）严格来说是金融性质的。在中国，迄今为止最成功的信用应用是金融科技公司蚂蚁金服(Ant Financial)的芝麻信用(Sesame credit)，它利用了蚂蚁金服庞大的消费者资源和可靠的财务数据。没有私营部门的数据可以参考，而这需要大量的公民的数字足迹，城市政府建立的模型可以作为个人“可信度”的代表，以及围绕它建立的更广泛的激励体系是否会对市民行为产生有意义的改变，这些都还有待观察。在北京召开的一次会议上，一家在贵州开发信用评分应用程序的公司的代表与大家分享了这一成果。将福州和厦门与其他没有信用分的城市进行法治定量研究，将是一个值得研究的课题，以评估实施的成本是否值得。到目前为止，这一制度是通过结合地方行政法规发展起来的，该制度的进一步发展取决于中央政府如何解决法律意义上的“社会信用”或“诚信”的界定等难题。围绕“值得信赖”的含义以及这样一个系统的公平、必要或有效性，公众的讨论正在不断演变。从公民的角度来看，评分缺乏透明度，以及修改或更新数据的过程可能是最直接的关注领域。其他挑战包括保护公民利益、数据保护、法律责任，更不用说隐私和道德等棘手问题。解决这一问题需要数年时间，到2020年肯定不行，那是国务院2014年规划文件的（《社会信用体系建设规划纲要（2014-2020年）》）最后一年。虽然社会信用体系的建立继续加快，但公民评分系统的使用仍处于早期试点阶段，类似的尝试和失败，如2010年江苏省睢宁县著名的例子。虽然其他城市也在效仿，据报道北京也在计划实施自己的信用分，但要证明这些试点是否真的能进一步扩大规模，还有很长的路要走。
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