基于数据价值而产生的社会变迁，形成了数据确权的社会基础。在互联网、人工智能、大数据技术引领经济发展的当下，数据被称为“新石油”，已成为一种极其重要的资源，具有巨大的价值。随着贵阳、上海、武汉、盐城、北京等地一批数据交易平台的逐步设立，数据产品作为交易客体也已得到普遍的承认。在市场经济中，数据的作用亦日益显著。“数字的手”已有替代“无形的手”的趋势。

　　而数据价值则是以算法为核心的。单个、少量的数据价值密度低，而经算法收集、加工、处理后形成的数据集合则价值倍增，尤其是被称为大数据的衍生数据集合本身即以价值密度高为特征。由此，便形成了数据价值链。这一价值链可表示为“原始数据（个人信息+其他数据）→算法（处理）→（大）数据（衍生数据）”。借用莱斯格所提出的“法律-社群规范-市场-架构”的网络法经典分析框架，在数据价值生产中，算法处于架构的地位，决定了数据的价值。数据抓取、数据处理、数据应用均离不开算法，正是这些算法实现了低价值的原始数据向高价值的衍生数据转化。数据经济的实质便是“算法定义经济”。因此，算法也是法律的最佳规制对象。

　　同时，算法亦在数据权利生产中处于中心地位。数据价值只能催生出数据权利诉求，而无法直接推导出数据权利。数据权利生产机制的正确表示应为“数据价值→权利诉求→数据权利”。诚如坎贝尔所指，“权利”被用以表达和确认各种社会、政治相关的主张。数据确权实际上便是数据制造者，在数据资源产生极大价值的新业态中，对社会资源分配的一种主张。为了进一步维护这种主张，数据制造者又依靠算法进行加密或验证，防止数据被他人窃取。即便是简单的以文本文档形式存在的Robots协议，亦是数据制造者通过算法手段维护自身数据权益的尝试。实践中，这种尝试也得到了法院的支持。此外，域外相关算法规制的经验亦表明，算法规制将使数据利用边界得以明晰。以欧盟的数据实践为例，其虽均未构建数据权利，但通过一系列法律对数据采集、存储、处理中的算法进行规制。尤其是与企业数据行为息息相关的个人信息保护与非个人数据利用的市场监管方面存在众多针对算法的规范。如《一般数据保护条例》（GDPR）在对个人信息保护规范进行升级的同时还引入了算法解释权的概念。《金融工具市场指令2》（MiFID II）更是明确对高频交易算法进行规制。反观我国，几乎不存在针对数据算法的制度规范，可适用于数据的法律规范亦是相对零散。因此，无法判断数据行为的合法空间，即无法判断数据权利的边界。

　　数据权利的生产并不绝对依赖于权利化的法律规范，通过公共强制的算法义务规范，亦可反推出数据权利。如格伦顿所指，“就法律目的而言，一项权利只是一个‘预言’，它预示着公共强制将适用于那些违反它的人”。法经济学的规则菜单亦表明，在正向赋权的财产规制外，还存在为责任定价的责任规制、施加交易限制的管制规则以及禁止交易的禁易规则。由于算法在数据价值与数据权利中所处的特殊地位，设置针对算法的数据责任规制、管制规制、禁易规则，即可清晰描绘出数据财产权的轮廓。

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