京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据算法或导致电商垄断利润 一般采取谨慎管制
在大数据算法出现之前,要实现对不同消费者的差别定价在技术上是很困难的。但人工职能的出现解决了这一问题,电商开始基于用户形成的历史行为数据来计算出针对不同消费者群体的价格。数据收集行为本身也许是合法的,但基于算法产生的价格可能对消费者形成一种垄断优势,经销商凭借技术优势可以获得垄断利润,该种行为在竞争法上被称作剥削性滥用。
在竞争法的起源地美国,美国政府部门和法院对剥削性滥用行为目前采取的做法是不予介入。理由主要有三点:其一,对经销商的经营行为价格采取的规制措施会降低市场上相关竞争者改进技术、提升服务的动力,即经营者无法通过自身进步获取利润,最终不利于经济发展。其二,剥削性滥用行为在法律上很难界定。其三,对剥削性滥用行为进行规制需要对被监管者的经营行为进行持续监控和跟进,在操作层面不可行,也不经济。
欧盟对此问题采取的做法同样是减少政府介入,但欧盟专家强调欧盟反垄断法的目标是保护消费者权益,如果该类行为确实造成了损害消费者权益的后果,政府也会适时介入。
白石忠志教授还举了最近发生在欧洲的一个例子:某社交软件收集用户信息并根据大数据算法得出的结果向用户推荐特定内容的广告。德国联邦法院和欧盟数据保护委员会认为这样的做法侵犯了用户的隐私权及数据信息安全。他认为,该社交软件自主经营的权利与消费者保护之间存在张力,政府介入的尺度需要慎重把握,他建议政府可适当采取软执法手段解决已经出现的问题。
刘思锐律师对白石忠志教授的演讲作了点评。他高度评价了白石忠志教授对竞争法与人工智能交叉领域问题的分类及其对不同经济体对剥削性滥用采取不同策略的比较,并根据他对中国法律的了解分析了中国法律对该问题的规制。
刘思锐认为,中国的反垄断法第六条、第十七条、第十九条分别规定了禁止滥用市场支配地位及市场支配地位的界定。2017年新修订的《反不正当竞争法》设立专章规定网络安全,也是采取的谨慎管制、法律兜底的做法。就该主题而言,刘律师认为我国需要深入理解算法本身及对社会、经济、法律所产生的影响。无论采取怎样的法律策略,保障知情权与维护公平竞争都是不可或缺的底线。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19