政府数据开放作为大数据时代一项席卷全球的政府治理变革运动,在推动各国民主建设与社会发展的同时,也带来隐私风险治理难题。尽管国际社会纷纷采取行动加强政府数据开放隐私风险识别与防范,但由于缺乏理论知识与科学研究的指导,成效不显。构建政府数据开放隐私风险识别机制对于治理隐私风险、推动政府数据开放与治理体系变革具有重要意义。然而,既有研究鲜有关注政府数据开放的隐私风险识别问题。尽管个别学者围绕政府数据开放隐私风险类型界定进行了初步探索,但却缺乏完整的、清晰的、科学的识别过程,也尚未全面化、系统化地对政府数据开放隐私风险进行识别。本文基于一般机制原理,结合风险管理理论与数据生命周期理论,构建了政府数据开放隐私风险识别机制,旨在解构政府数据开放隐私风险识别的具体过程。并综合运用文献研究、逻辑分析、案例研究等多种研究方法对该机制的科学性与可行性进行了充分验证。政府数据开放隐私风险识别机制主要包含定向、驱动、执行与调控四大功能机制。政府数据开放隐私风险识别定向机制明确将数据处理载体、行为与制度作为识别对象,确定隐私风险来源于政府数据开放的外部环境、内部环境与数据流动过程,制定了识别结果全面且真实的目标,并通过新西兰隐私风险识别定向实践对该机制进行了较为全面的诠释。政府数据开放隐私风险识别驱动机制整合了促进政府开展隐私风险识别工作的推力、拉力、压力与支持力等力量。通过国内外相关实践发现,政府数据开放隐私风险识别的驱动力量包括制度要求与政府职责推动,获得权威与增进信任拉动,中央重视、社会舆论与国际形势压迫,政策、技术与人力资源支持。政府数据开放隐私风险识别执行机制依据相关与告知、许可与质量、安全与匿名、合规与授权等原则,运用基于数据生命周期的隐私风险检查表,发现了目的无关与告知意外、许可无效与质量低下、安全侵害与重新识别、违规操作与未经授权等风险,并通过澳大利亚隐私风险识别执行的案例对该机制进行了完整的诠释。政府数据开放隐私风险识别调控机制通过建立协调、监督与问责制度确保政府数据开放隐私风险识别结果满足既定目标要求。具体而言,协调制度包括协调事前、事中、事后与组织内外的识别工作,监督制度包括包括法律监督、舆论监督、技术监督等三个方面,问责制度包括明确责任主体、落实责任履行、加强责任监督,开展责任追究等系列内容。政府数据开放隐私风险识别机制从动态视角对隐私风险识别过程进行了探索性的研究,既拓展了该议题的研究面向,也能够为政府实践提供科学指导。未来研究应更进一步挖掘该机制具体要素层面的议题,并结合定量与定性方法对本文观点进行更加具有信效度的验证。