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此类系统的重要性得到了买方和卖方的认可，而且它的确起到了作用。
此外，有若干国家，特别是法国，通过立法将人们把自住或闲置房屋进行短期转租的行为明确合法化了。
其中最引人注目的是“ALUR提案”
（BillALUR），它是2014年3月通过的一项法律，明确了无论你生活在法国的任何地方，你都可以在不用得到当地市政厅许可的情况下出租你的房屋[70]（特别需要注意的是：巴黎作为世界上访问量最大的城市，拥有最多的Airbnb房主，截至2015年5月超过了4万人）。
当提到如何改变才能使外部影响最小化时，我们可能也会想到越来越多的合作社协会、公寓董事会和房主协会（HomeownersAssos，HOAs）。
房主和租房者与HOAs之间拥有持续、高效的沟通；这些组织是值得信任的，它们可以对违法行为进行监管并拥有强大的执法能力。
也许，随着时间的推移，这将导致一些大楼和社区拒绝Airbnb，而另一些地区却宣称自己欢迎Airbnb。
这是一种划分经济范围的草根方式，在这样的经济下，个人和商业之间的界限将越来越模糊。
利用数据进行委托监管
想想另一个问题——要从成千上万Airbnb的房主而不是从数量不多的连锁酒店企业收取酒店营业税。
由Airbnb代理征税——越来越多的城市正在尝试——具有许多优点。
相比房主们需要直接在政府登记注册（房主们似乎并不愿意这样做）的旧体系，这样可能会产生更高的税收，同时市场还更规范。
这样也回避了在政府命令下Airbnb等平台需要把详细的用户数据移交给政府而产生的隐私问题。
对平台而言，这也是一个建立信用的重大机会，因为它要开始承担这样的准政府角色了。
它还有另一个优势，我相信从长期来看它将会变成最重要的一点。
在将监管责任委托给平台后，会要求平台利用其数据以确保其经营者遵守相应的法律法规。
你可能会说这里提到的事情——比如税金的计算、收取和汇款——从技术上说很简单。
的确是这样。
但是我喜欢这种体系是因为它所代表的潜力，它可能预示着更多令人兴奋的委托的可能性。
几十年来直到今天，不同的公司都在不断挖掘客户的数字交互活动所形成的“数据轨迹”
的价值。
由此我们产生了对商业和社交重要性的新见解。
有一个我们熟悉的例子可以代表这些新见解带来的影响效果，即信用卡欺诈调查。
当一个异常的活动模式被发现时，你就会接到一个从你银行的安全团队打来的电话，有时你的卡还会被暂时锁定。
虽然这些数字安全系统的热情有时令人讨厌，但它来源于信用卡公司使用的先进的机器学习技术，该技术可以从经验中学习识别某些与信用卡盗用相关的模式。
它可以通过迅速检测和阻止欺诈活动，从而保护广大纳税人和企业数十亿美元的资金。
最近一个著名的挖掘客户交互大数据价值的例子是在2008年。
当时谷歌的工程师宣布他们可以利用谷歌搜索收集的数据预测流感的爆发，并实时追踪流感疫情的传播，他们提供的信息远远超过了疾病控制中心使用自己的跟踪系统获得的可用信息。
虽然几年后谷歌系统的性能出现下降，但是它在使用大数据方面对公众的影响是巨大的。
如果谷歌被要求向疾控中心交出匿名搜索数据，似乎就不太可能出现这样的一个系统。
事实上，它有可能会因为隐私问题而受到公众广泛的反对。
此外，谷歌内部能有机地产生这样的能力，部分是因为谷歌中聚集了众多计算机科学和机器学习的人才。
作为分享经济平台的一种监管手段，类似这样的方法蕴含着巨大的希望。
想想关于歧视的问题。
一直有传闻说纽约的某些黄色出租车歧视非白人乘客，这个传言与本·斯坦西尔（BennStancil）在纽约的士与轿车委员会（axiandLimousineission）公布的匿名访问数据分析不谋而合（如图6.3）。
资料来源：ModeAnalytics网站。
图6.3在纽约市的社区中，种族组成不同与出租车使用的变化情况
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