互联网平台数据垄断法律规制研究

2020年12月24日,市场监管总局对阿里巴巴集团要求商户在阿里旗下的天猫。淘宝平台或其他电商平台之间进行二选一“的垄断行为展开了调查。早在2010年,腾讯就曾实施要求用户卸载360软件才能登录腾讯QQ的二选一“行为。在全球范围内,Google。Fa论文网cebook。Amazon等科技巨头均遭受过多次反垄断调查,欧盟为遏制大型互联网平台的不正当竞争行为,公布了数字服务法(TheDigitalServicesAct)和数字市场法(TheDigitalMarketsAct)。在,随着数字经济的蓬勃发展,新业态。新模式层出不穷,具有数据。技术优势的线上平台市场集中度也越来越高,市场资源正在加速向头部平台集中1,3,互联网平台的垄断问题日益严重,也暴露出数字经济发展中的风险和隐患。2019年8月1日印发的国务院办公厅关于促进平台经济规范健康发展的指导意见,提出加大政策引导和保障力度的多项措施。可以说,我们一贯鼓励互联网平台的创新和发展。受惠于全球大市场,得益于政策促进和支持,线上数字经济的发展位居世界前列。但平台经济如果超越法律法规的限制,放任市场垄断和资本无序扩张,终将破坏市场竞争秩序。损害消费者和其他市场参与者的合法权益。

一。数据寡头的崛起与数据垄断的成因

(一)数据寡头与数据孤岛

在数字经济时代,数据成为关键性的生产要素和获取市场竞争优势的重要资源,美国经济学人杂志更将数据比喻为二十一世纪的石油“。数据所蕴含的衍生价值,成为数据驱动型企业盈利的基础,促使着个性化服务的发展和经营决策的革新,同时也加剧了企业间的数据争夺和纠纷,随着数据体量的不断积累,不同企业的数据持有量出现差异,数据垄断现象随之产生。相比以市场支配地位认定的行业垄断,数据垄断涵盖了数据持有。控制。流通。收益的全链条。目前,世界各国的市场监管部门已相继将数据垄断纳入反垄断执法的范围。

垄断即为排他性的独占,这种独占“带来对消费者的不公。对行业内其他竞争者的不公。市场秩序的失范,以及资源配置效率的下降。在农业时代,最重要的资源是土地,反垄断“就要抑制土地兼并和集中,使耕者有其田“。随着工业文明的发展,垄断现象集中在市场和技术领域,真正意义上的反垄断法开始出现。为了反对工业寡头的合谋操纵,各国相继推出了反托拉斯法。为了防止技术垄断,专利制度也应运而生。而在数字经济时代,最重要的稀缺性资源就是数据。数据垄断所带来的危害,将远甚于曾经的土地垄断。市场和技术垄断。从自然垄断。行政垄断到技术垄断,垄断的形式在不断变化。当技术垄断和数据资源结合在一起,数据垄断也随之产生。随着人类社会信息化和数字化的扩展,人类活动被更为紧密地联系到一起,垄断的程度也急剧提升,在万物互联“的时代,数字寡头“已经悄然出现,数字经济不可避免地加剧了市场竞争,使得赢者通吃“,位列其后者则无立锥之地“。

在电子商务。移动支付。医疗卫生。交通运输。餐饮旅游等行业,数据规模看似庞大,实则被数据寡头垄断,形成了一个个占山为王“的数据孤岛。表面上看,数据可以不断产生,但数据同样具有保质期“,距今时间越久远的数据,价值也就越低,更具商业价值的永远是那些新鲜出炉“的时效性数据,相对集中的高价值客户数据也远比碎片化数据更为重要。因此,数据资源既是无限的,又是稀缺的。数据寡头大大限制了同业竞争,由于关键性的数据资源被少数企业垄断,其他企业难以打破数据孤岛,形成差别化的竞争优势。垄断企业高筑数据壁垒,也使消费者权益难以得到保障,在精准的数据画像下,平台经营者呈现给消费者的只是其想要让消费者看到的部分。数据独占可能使消费者。同业竞争者。政府。乃至整个社会被湮没在数据寡头所给出的。有限的真相里。如果这些数据被不当利用,商业活动将被笼罩在不够透明的黑箱之中。在数据垄断的同时,尚未形成数据共享的体制机制,使得数据垄断和数据割裂并存,数据在迅速积累的同时,利用效率却不升反降,技术进步的进程也逐渐放缓。

(二)数据垄断的成因分析

在严峻的数据垄断形势下,探究垄断的成因至关重要。当用户使用各类网络运营商提供的服务时,用户数据不断产生并被经营者收集。与其他生产要素不同,数据具有可复制性和可分割性,理论上讲,数据可被均等的分享给不同的数据收集者,所有经营者都能获得同等的用户数据,但事实上,不同经营者能够收集掌握和分析处理的数据数量存在重大差异,数据垄断现象的形成主要与数据处理的技术门槛。平台经营者的商业模式以及用户规模产生的网络效应有关。

1。数据处理的技术门槛

数据虽然能够源源不断地产生,但数据价值的发挥有赖于数据分析。挖掘等技术手段,数据的分析处理具有一定的技术门槛,为提高数据分析结果的准确性,数据也必须达到相当大的规模和体量,极易形成规模经济。大公司由于具备充足的投资成本和较高的技术水平,在数据收集和应用中占有明显优势,而小企业则限于资金。技术的不足,受到数据壁垒的阻挡,在市场中艰难生存。数据既不同于有形物,也不完全等同于精神产品和智力成果,法无明文规定确定其所有权归属,平台企业数据收集的合规性也得不到保证。

2。数据寡头跨领域的商业模式

大型互联网平台通过投资。并购等方式,不断扩展其业务范围,建立起自身跨领域的商业生态,并据此吸引和维系着庞大的用户体量,不同业务领域的数据汇聚融合,使数据寡头占有了海量数据。在当前市场中,排名前1百分号的数据收集者掌握着90百分号以上的数据资源,大型互联网运营平台的业务范围和应用程序覆盖了各个不同领域,如腾讯在社交通讯。新闻娱乐。音乐影视。网络游戏等多个领域开展业务并收集数据,而小公司的业务范围则集中在一个或少数领域,数据收集的规模较小,难以与数据寡头相抗衡。

3。用户规模产生的网络效应

市场份额较高的平台运营商拥有大量用户,随着用户数量的扩大,平台获取源源不断的数据输入,数据分析进一步实现精准营销,持续优化产品和服务,巩固着已有的用户群体,并吸引着更多新用户的加入,大型平台经营者的数据收集能力不断增强,而处于弱势的平台经营者在大型互联网平台数据垄断的压力下进一步流失用户,其自身可收集到的用户数据越来越少,造成同行业间的数据鸿沟越来越大。

二。平台经济下数据竞争行为的产生与法律关系的嬗变

(一)数据竞争行为对价格理论的背离

自20世纪70年代以来,反垄断法在价格理论的主导下,对纵向集中①和掠夺性定价的监管态度趋于保守。消费者福利的实现依赖于市场整体经济效率的提升,而互联网平台为消费者提供了大量的免费“产品和服务,如免费注册。分享给好友免费送。转发领红包等等,看似是天上掉馅饼“,实际上经营者的目的是获取消费者的个人数据。在流量为王“的时代,由于目前数据尚未被财产化,价格理论难以对消费者福利的增减作出准确评价。随着数字经济的发展,互联网平台的竞争行为逐渐脱离价格理论的分析范式,传统工业时代的立法思想也难以契合以数据为核心的市场竞争关系。

在工业经济时代,企业在享有规模效应的同时面临着组织成本的增加,扩张带来的规模效应一旦超过组织成本的临界点,企业则很难获得扩张带来的竞争优势。价格理论认为,横向集中②能够瞬间扩大市场份额,而纵向集中通常对市场竞争的影响相对较小。事实上,数字技术的迭代发展重构了企业规模和组织成本之间的关系,互联网平台纵向集中所追求的规模效应已由资产规模转变为数据规模。互联网平台高效的数据收集和分析手段使生产要素紧密结合,大大降低了企业的组织成本。数据寡头更能将数据优势内化为组织优势,阿里巴巴。腾讯。谷歌等大型互联网平台正是掌握了海量数据资源才得以低成本的迅速扩张,他们通过兼并收购等方式进一步增强数据优势,数据的增加又进一步降低了组织成本。这种以并购。股权控制等方式发展起来的纵向集中,造成了严重的强制不兼容和市场挤出现象,但并未引起反垄断立法与执法的充分重视。

就掠夺性定价而言,价格竞争的目的在于以低价将竞争对手挤出市场,获得垄断地位后再制定垄断性的价格。以往,制定低价并不能保证一定将竞争对手挤出市场,将对手挤出市场之后,垄断者也未必能长久地维持其垄断价格。在平台经济的市场中,各个互联网平台争相追求数据“和流量“,他们为实现迅速增长,在前期发展中往往不计利润,试图通过各种新人优惠和低于成本的定价将对手挤出市场。数据有广阔的下游市场,大型互联网平台通常能跨市场的补偿其进行掠夺性定价所损失的利润,或对参与交易的各方制定非对称性的价格,从而使掠夺性定价更加隐蔽。阿里巴巴。美团等平台均是通过大量的新人优惠。打折促销等活动吸引用户,在占有用户数据。取得行业内的垄断地位后,又以提高佣金。差别定价等方式收回掠夺性定价带来的损失。将对手挤出市场后,大型平台的数据优势得到巩固,与过去的垄断者难以维持垄断定价不同,互联网平台以掠夺性定价扩大市场份额的同时也扩大了数据储量,并提升了进入市场的门槛。一定体量的数据积累是进入互联网平台市场的基础,进入市场的门槛提高又为大型互联网平台维持垄断价格提供了空间。

(二)互联网平台产生的新型居间关系

传统的交易关系通常由买卖双方达成,不通过第三方平台,或平台发挥的作用非常有限,仅仅是匹配交易双方的信息,为他们提供交易机会,相当于居间人。而平台经济下的居间关系与传统居间关系存在着很大区别。互联网平台在买卖双方交易过程中不是被动的信息提供者,而是主动的交易引导者。买卖双方的整个交易过程以共享网络平台为依托,电商平台将卖方的生产。销售信息汇集起来,买方再通过网络页面展示出信息选择交易对象。平台经济的崛起极大地改变了传统的商业交易模式,电子商务平台既是电商服务经营者,也是第三方交易平台。一方面,平台为买卖双方提供了交易信息和交易场所,买卖双方以平台为媒介实现交易目的并遵循平台的相关条款,平台从中收取一定的费用。从交易磋商到交易完成和售后,平台始终发挥着重要的作用。另一方面,很多电商平台还经营着一部分自营业务,如京东自营。天猫超市等,平台直接作为卖方与用户进行交易。由于具有双重身份,交易各方的法律关系也区别于传统的买卖关系或居间关系。

在交易对象选择阶段,平台对买卖双方均具有管理力,凭借强大的信息聚集能力,单方面制定着平台内的经营管理规则。平台为了实现利益最大化,在为买方匹配信息选择卖方的过程中,并不是完全中立的,他们往往根据用户的消费偏好,有针对性地推送相关信息,其信息编排顺序和权重均优先倾向于平台方的利益,甚至对买卖双方交易对象的选择范围作出限制,促使消费者作出平台所希望的消费选择。

在交易磋商阶段,买卖双方根据平台显示出的价格实现交易,平台控制着商品和服务的价格,如根据市场供需情况和航班的不同时段确定机票价格。根据行程距离的远近确定网约车的价格等。在营利动机的驱使下,平台根据所掌握的用户数据,分析用户的消费偏好和消费层次,对消费者进行标签化的分类,以实现精准营销,甚至对不同用户作出差别化的定价。

在交易完成阶段,不同于传统居间关系中合同相对人是买方与卖方。争议由买卖双方协商或通过诉讼解决,在平台经济的模式下,当买卖双方出现争议不能协商解决时,须由平台介入化解交易双方的纠纷。互联网平台通过事先形成的权利义务约束机制,充当着化解交易纠纷的重要角色和功能。

三。互联网平台数据垄断带来的现实隐忧

以往,卖方最容易在利益的驱使下损害市场竞争秩序,监管的对象也主要集中在市场中卖方经营者的经营活动,法律法规通过规制卖方行为维持市场秩序。平台经济下,电商领域频繁出现新的问题,互联网平台对数据资源的控制使大型平台的数据垄断地位不断向下游市场渗透。由于互联网平台在数据收集和处理方面占有的优势地位,监管的重点也主要转移到了互联网平台,同时兼顾对平台内经营者的监督。2020年1月2日公布的中华人民共和国反垄断法修订草案中专门新增了认定互联网经营者市场支配地位“的条款,其中第21条第2款规定了对互联网经营者市场支配地位“认定需考虑网络效应。规模经济。掌握和处理相关数据的能力“等因素。对数据收集和控制能力的判断将成为反垄断执法中认定互联网平台是否垄断的关键性因素,但数据垄断形式多样。涉及面广,仅仅依靠互联网专款“的增加并不能完全控制网络平台的数据垄断行为。

(一)强制不兼容与市场挤出

平台双方的用户具有交叉网络外部性特征,一方用户的规模和质量将会影响另一方用户使用该平台的意愿和效用,在电子商务市场,买家数量的增长会吸引更多卖家的入驻,卖家的增多也会促使更多的买家来购买。买家与卖家之间具有积极反馈的双向循环,而用户数据正是交叉网络外部性的根源,因此,一定的用户数量就成为了平台价值得以实现的关键。实践中,具有先发市场优势的互联网平台凭借对用户数据的垄断控制,往往要求商户进行二选一“等强制不兼容行为。这些平台占有的消费者数据越多,商户越容易受到强制不兼容行为的束缚,被迫选择具有先发市场优势的大型平台,形成滚雪球“式的相互循环,使大型互联网平台的用户群体逐渐被锁定,成为潜在竞争者进入市场的沉没成本,后发平台由于无法形成一定的用户规模,难以与大型互联网平台竞争,导致市场的多元化发展受到阻碍。

为保持规模优势,互联网平台在原有业务的基础上会不断开拓新的业务领域,发展跨领域经营。如腾讯开展游戏业务。支付宝开展借贷业务,这种跨领域的经营模式产生了跨领域的行业竞争,大型互联网平台由数据垄断形成的竞争优势也随着业务的开拓不断蔓延至其他领域。通过先发优势形成的数据垄断地位,大型互联网平台不仅能快速在新开辟的市场中站稳脚跟,而且能以数据断流为手段将竞争对手挤出市场。在当前的互联网行业中,阿里巴巴。腾讯等已经形成了APP集群,业务领域涵盖网络购物。金融理财。即时通讯。电子游戏。影音播放等各个方面。在跨领域经营的策略下,平台内部的数据可以实现闭环流动,维持自身的市场主导地位,同时对其他竞争者形成数据壁垒,初创平台在市场中艰难生存,面临着被兼并收购或被挤出市场的经营困境。

(二)大数据杀熟

大数据杀熟“是电子商务经营者在信息收集。搜索推荐和差别定价等方面滥用算法权力,谋取不正当利益的典型表现。大型互联网平台由于占有充沛的数据供给,通过定价算法的交叉运用,能够精准。隐蔽的实施差别定价行为。在交易过程中,平台经营者往往大量收集与完成交易无关的用户信息,如用户职业。收入。通话记录等,甚至要求用户必须开放调用摄像头。使用麦克风的权限。表面上经过了用户许可,实际上若不勾选同意“选项,用户在进行交易时就会受到种种不合理的限制。消费者已经成为平台经营者信息获取链条上的一环,经营者往往利用其与消费者之间信息不对称的优势,对自己的用户精准画像并实施差别定价。精准的用户画像可以反应出不同消费者的支付意愿,个性化“定价能够无限接近消费者支付的最高预期价格,从而精准地侵夺消费者剩余,使得购物价格千人千面“。我们所熟知的大数据杀熟“现象,主要表现为差别定价,尤其是对老客。熟客定高价,互联网平台以低价吸引新用户,又以高价收割老用户,使得价格歧视“成为常态。

反垄断法第17条第1款规定,没有正当理由,对条件相同的交易相对人在交易价格等交易条件上实行差别待遇“属于滥用市场支配地位的行为“。而现实中,不具有市场支配地位的经营者所实施的价格歧视行为通常不受此条款的规制。

大数据杀熟“通常发生在市场份额高。影响力大的电商平台,在同一商品或服务上对新老客户显示不同的价格,这似乎符合滥用市场支配地位“的构成要件。但实际上,占有较高的市场份额或影响力大并不等于市场支配地位“,是否具有市场支配地位须由司法机关认定。在大数据时代,没有市场支配地位的经营者通过其所搜集的数据对用户消费偏好。消费习惯进行分析,继而实施精准营销,反垄断法囿于主体的限制往往难以调整。同时,价格上存在差别须没有正当理由“,而经营者通常以实时供求关系。商品自身特性等理由予以抗辩,使得现有反垄断法并不能有效规制大数据杀熟“行为。

(三)用户隐私侵权

在大数据时代,个人数据信息所蕴含的价值由人格利益逐渐转变为人格利益与财产利益兼具,数据信息的交换价值也已经在市场竞争中得以显现。互联网平台收集的数据类型多种多样,包含了用户的社会身份。年龄性别。地理位置。交易记录。语音视频等。这些数据具有直接或间接识别用户的通讯隐私。生活习惯。消费偏好的功能,可以识别出自然人的个人身份信息,不当使用会侵害公民的隐私权。消费者使用平台提供的服务看似是免费“的,实际上是以自己的个人信息作为对价,消费者通过对自己信息的披露换取平台的相应服务,当数据被大型互联网平台垄断时,交易对价由平台主导,市场无法形成对垄断平台足够的竞争压力,消费者的个人隐私也将难以得到保护。

四。互联网平台数据垄断的规制路径

(一)构建多元主体共治的数据垄断监管体系

在立法层面,应建立健全规制互联网平台滥用市场支配地位的法律法规及相关配套制度。对大型互联网平台及其上下游产业中不同形式的经营者进行类型化的区分,针对各类互联网平台中滥用优势地位的不同特点,在下位法规范中进一步细化强制不兼容。市场挤出等数据垄断行为的构成要件和法律责任,进行有针对性的法律规制。要协调好反垄断法互联网专款“与反不正当竞争法一般条款及电子商务法第35条等行业监管法的关系,避免相关法律规范内部条款间的竞合,保证法律规范体系的完整和自洽。通过司法解释和实施细则对不同条款的适用条件进行细化,实现关联条款间的衔接和互补,减少在互联网平台数据纠纷案件中直接适用反不正当竞争法一般条款的可能性,充分发挥互联网专款“和电子商务法在互联网平台数据垄断行为规制中的独特优势。电子商务法作为电子商务领域的综合性法律,应对大数据杀熟行为的主要方式进行细化并做出解释,对用户浏览痕迹。历史订单。个人信息等的收集和分析行为作出适当限制,明确规定互联网平台的积极作为义务和消极不利后果。

平台经济的兴起改变了传统的交易模式,在提高交易效率的同时也对互联网平台的监管和治理提出了更高要求。政府调控是市场调节的必要补充,政府应整合行政执法资源,在反垄断法与电子商务法等行业监管法构成的法律规范框架内,遵循比例原则,形成协调统一的行政执法机制。互联网平台的发展离不开数据收集。存储和分析,规制强制不兼容。市场挤出等数据垄断行为可以充分运用信息技术,对平台经济的运行采取大数据实时监控的管理方式,使平台用户及时获取信息反馈,提高互联网平台的数据透明度。

信息网络的发展使大众媒体和行业协会的作用日益突出,社会组织监督能够实现对政府监管的有效补充。行业协会是互联网平台监管体系中关键性的一环,应当制定互联网平台经营者的行业规范,解决互联网平台运营过程中出现的共性问题,建立平台经营者与平台内经营者的信息沟通机制,完善申诉制度,拓宽交易纠纷的解决渠道。为具有市场优势地位的大型互联网平台明确权责界限,遏制其形成的数据孤岛和算法霸权,避免大型平台的过度膨胀。落实合作监管理念,明确互联网领域各行业自律公约的效力,协调好行业自律公约与法律法规的关系,明确自律管理权的行使边界,促进行业内部的自我监督和自我管理。

(二)惩罚性赔偿与举证责任倒置的适用

惩罚性赔偿制度兼具补偿与惩治双重功能,但在消费者保护领域并未被广泛确立,目前来看,应当放宽反垄断法中关于价格歧视实施主体的限定,在反垄断法47条的责任条款中,适当加重实施大数据杀熟行为的经营者责任。大数据杀熟行为也可参照消费者权益保护法第55条消费欺诈行为对经营者的惩罚方式,赋予消费者对合同有效性的选择权。平台用户遭遇经营者大数据杀熟,可以选择撤销合同。恢复至缔约前的状态,由平台经营者赔偿信赖利益的损失。或维持原合同的法律效力,平台经营者在赔偿损失的基础上支付数倍于商品或服务价款的惩罚性赔偿金。由于互联网平台的用户群体具有广泛性,平台用户庞杂分散,平台经营者实施差别定价的实际获益不便于统计,实施价格歧视行为后的商品或服务价款是根据用户的消费水平而定,对于不同的用户实施差别定价的所获的利益也有所不同,应根据互联网平台的发展规模及掌握和处理相关数据的能力,提高最高罚款限额或按照价格歧视行为的实际收益倍数确定罚款数额。

只有完善消费纠纷处理机制,才能更全面地维护消费者权益。在现行法律制度下,举证责任倒置适用的范围非常有限,互联网平台用户维权成本高。举证难。由于大数据杀熟的行为具有极强的隐蔽性,平台用户因没有渠道及时比价,往往难以发现侵权行为。即使发现自己遭受价格歧视,用户在投诉或起诉过程中也会遭到经营者以产品性能差异。实时供求关系。优惠促销活动等为由的抗辩。互联网平台的智能算法及其运行规则均由平台控制,消费者无力取证。举证反驳。消费者即使取证。举证,也将耗费巨大的维权成本,只能选择无奈接受自己所遭受的价格歧视和差别对待。民事侵权坚持一般举证规则,为降低消费者的维权成本,需要重新分配消费者与互联网平台经营者的证明责任。随着数字经济的发展,消费者与经营者之间平等的契约关系开始瓦解,互联网平台对数据信息的控制能力和对市场的支配能力使其在交易活动中处于显著优势地位。这种力量对比的失衡主要体现为定价算法与数据信息等关键证据完全由互联网平台控制,从而使平等当事人之间的一般举证规则面临挑战。为了平衡双方利益。实现实质公平,应当根据案件事实的性质实现证明责任分配方式的重构,具体来说,应参考消费者权益保护法23条的规定,要求电子商务平台在一定期限内保存涉及定价依据的相关数据信息,在保存义务的期限内由平台经营者承担举证责任。

(三)促进数据开放与数据共享

数据隐私问题源于数据收集。流通。使用过程中的不开放。不透明。2020年中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见提出,要加快培育数据要素市场概念,促进数据合理分配与使用,对数据质量和数据流通方式也提出了更高的要求。数据治理需要将数据生命周期内的相关参与主体进行全面考量,积极开拓透明化的数据治理框架,构建健康有序的数据生态,促进数据产业的合规发展。数据开放与共享即在数据收集。流通。使用的整个生命周期中,对数据所有者。数据使用者和数据监管者显示出一定的透明性,形成数据收集。流通和使用的记录,便于进行数据溯源和问题追责,有助于促进监管目标的有效实现,监控并防止数据垄断的形成。

数据流通与共享是阻断数据垄断的重要举措,促进数据共享需着重保护数据隐私,平衡数据所有者。数据使用者的各方利益。在数据收集存储阶段,用户作为互联网平台数据的主要提供者,在数据流通的过程中容易失去对自身数据的控制权。促进数据对用户的开放与共享,可以使用户个人及时了解到自身隐私数据的流向与用途,防止个人隐私数据的泄露。在数据分析处理阶段,数据作为互联网平台的主要战略性资源,应统一多源数据标准,准确评估数据价值,防止数据伪造。篡改。标准不统一等问题的出现,保证数据的真实性,促进互联网平台经营者科学决策,对数据流通过程进行追踪溯源,实施数据监管。隐私审计。违法检测,防止数据垄断和数据隐私侵权。

欧盟在通用数据保护条例(GDPR)中明确规定了数据可携带权,虽然立足于保护个人数据,但数据可携带权的规定对维持市场竞争秩序也具有重要作用。数据可携带权是指个人能够向服务提供商获取结构化。可读性的个人数据,并可以无障碍的将这些数据传输给其他的服务提供商。相较于正面规制互联网平台的数据垄断行为,建立行之有效的数据流通机制,有助于促进互联网平台良性竞争。构建立足于个人信息保护的数据可携带权制度,不失为规制平台数据垄断的可行思路。可携带权的设置将问题聚焦在数据流动性“上,通过强化用户对自己个人数据的控制,使用户数据在不同服务提供商之间无障碍切换,从而破除了用户锁定,促进了行业竞争,防止平台滥用市场支配地位,间接避免了大型平台的数据垄断,有助于降低市场准入门槛。保障用户个人隐私。

互联网平台数据垄断法律规制研究