互联网平台数据垄断的规制困境与治理机制

随着以互联网平台为代表的数据型经营者向深度演进,互联网平台逐步显现出既具有促进市场经济创新发展的正外部性,也可能具有阻碍市场经济公平发展的负外部性,最典型的负外部性莫过于垄断。当前,互联网平台衍生了以算法合谋为主要形式的垄断协议、利用数据资源滥用市场支配地位、数据驱动型经营者集中等新型数据垄断形式,给我国反垄断规制带来了诸多困扰。尽管我国对反垄断做了较多努力并修订了《反垄断法》,但是互联网平台数据垄断的治理机制仍有待完善,要探索多维的反垄断治理机制:在治理原则上,应当坚持市场化与法治化原则;在治理路径上,需要从政府规制向多元治理(企业自治、政府规制与社会监督)转变,完善互联网平台数据垄断的治理路径。     

公安大数据治理中数据冲突解决方法探索

近年来全国公安机关在积极推进公安信息化工作过程中,生产和积累了丰富的公安业务数据,如何在公安大数据建设过程中将数据资源转化为现实战斗力已成为当前公安信息化建设的重大基础性课题,而数据治理是发挥数据战斗力的重要基础。在数据治理过程中产生数据冲突问题增加了数据治理的难度,并影响了上层应用对数据进行分析研判的准确性。因此提出一种基于数据源属性自动解决数据冲突问题的思路,实验表明该方法具有较高的准确性。     

数字经济时代的数据垄断与掠夺路径分析

数据是数字经济时代的核心生产要素，在社会生产、消费、分配各环节发挥着重要作用。数据竞争成为企业竞争的核心要素，数据垄断表现出双轮垄断的特征。这造成资本增殖空间的扩大、资本统治力度的增强，也挤压着传统经济空间，导致实体经济和虚拟经济失衡等问题。数据垄断的前提是数据的集中，而集中的数据掌握在作为数据载体的私人平台企业手中，平台企业掌握数字技术和算法是实现数据垄断的“另一条腿”。数据垄断有三种掠夺方式：一是无偿占有用户的数字劳动，二是基于数据垄断优势的需求“制造”，三是对数据空间收取“数据租金”。我们需要正确审视数字经济时代的新变化，才能制定符合实际的监管方法。     

平台企业生态垄断的解构与治理

随着平台经济的发展迈入成熟期,诸多平台企业形成了多业务领域相互关联的平台生态系统。平台生态系统在初始业务领域具有垄断地位后,推动用户和数据优势与其他业务领域相融合,能够较为容易地在其他领域内实现垄断,从而逐步在生态系统内部的所有领域均实现垄断,最终达到生态垄断的状态。生态垄断带来了一系列新型的垄断行为,在产业层面和社会层面造成了诸多负外部性问题。为此,结合平台生态系统与生态垄断的特点,从双边用户与平台企业双重角度出发,构建出“双边用户+平台企业”生态垄断的治理新范式,并从政府层面、社会层面、平台企业层面提出了强化生态垄断的识别与治理、引导社会公众对生态垄断的持续关注,以及通过构建的新型治理范式规避生态垄断等政策建议。     

从边界分野到跨界共轭：政府数据协同治理交互困境扫描与纾困路径探赜

政府数据协同治理是数字时代政府提升公共产品和服务效能的应然性要求和实然性体现。基于界面治理理论,具体扫描了政府数据协同治理在主体、客体、本体、载体四个维度子界面的交互障碍,并分别基于价值共创、鲁棒优化、整体桥接和生态演化理念针对性地提出突破子界面交互障碍的纾困路径：打造耦合联动的众包治理共同体,形塑高质量低风险的数据交互集,构建全局关联的网状组织关系谱,优化功能互补的协同治理工具箱。通过细粒度、微视角的问题诊断和解决方案,为政府最大程度地发挥数据资产价值、提升数据协同治理的功能、实现数据治理体系和治理能力现代化提供借鉴和启示。     

重大突发公共事件中数据治理的法治面向

数据治理为推进国家治理体系和治理能力现代化带来了新机遇,尤其在应对重大突发公共事件时,数据信息技术和大数据资源可以有效畅通信息渠道,助力提高决策效率。同时,数据治理中显现的系列法治问题也亟待完善,比如公民数据隐私权益的保护、数据治理规则的科学制定、厘清数据权属及授权的实体规则和程序机制等。     

数据跨境流动的治理体系建构北大核心CSSCI

随着国际数字贸易的快速增长,我国企业在境外上市或从事经营活动的过程中面临国内及国际的双重数据合规挑战,数据跨境流动的治理困境上升为国家层面的利益冲突,亟待构建法治化治理路径予以纾解。我国数据跨境流动治理体系存在的具体问题包括国内治理机制单一、可操作性不强,国际合作的推动相对滞后、应对冲突较为被动,以及跨国企业合规工作困难、潜力待激活等。基于此,需要在夯实数据安全保障的基础上,加紧优化数据跨境流动法治体系和行业监管机制,畅通国际合作和执法渠道,积极参与国际规则制定,引导和激励跨国企业合规工作的开展,以此完善数据跨境流动治理体系,并进一步推动建立我国数据跨境流动的国际话语体系。     

数据价值释放的理论逻辑、实现路径与治理体系

释放数据要素潜能的政策设计需要基于数据要素的经济属性并遵循数据要素价值形成规律。数据要素的非竞争性属性以及价值实现过程显示,开放共享是基础前提,数据驱动的创新是根本驱动力,匹配的治理体系是制度保障。数据价值释放应坚持分类治理的导向和采取多轨并进的路径,以促进多源驱动的数字商业创新。数据价值释放的治理制度体系应重点加强促进数据价值释放的基础性政策供给、创新数据市场化配置与交易机制、完备数据价值释放的治理制度保障。     

免疫层析技术在毒品检测应用中的数据质量治理研究

为方便一线民警的工作,优化禁毒工作全流程,以免疫层析技术的毒品检测为例,研究了一种检测数据有效性识别的判读方法以及相对应的整套检测数据质量治理方案。该技术方案是一种全流程可溯源的高精度监管模式,实现了检测数据在数据平台的清洗、无效数据的剔除以及有效信息的提炼。并在现有建设的基础上,进一步提升数据质量,建立数据标准,制定合适的数据问题解决方案,通过系统性数据治理方案研究,建立覆盖数据全生命周期的数据治理和数据服务模式。     

警务云端数据治理成熟度评估研究

成熟度评估作为评价警务云端数据治理能力的基准,旨在帮助警务部门有针对性的进行提升。对于警务部门存储于云端的数据安全性弱、警种间数据共享困难等问题,明确云端数据治理概念,归纳国内外现有云端数据成熟度研究,依托公安实战需求,确定关键维度与具体评估要素,划分合理级别,提出评估警务部门云端数据治理计划和策略的成熟度要素和评价等级,并加入PDCA循环以持续改进评估机制。实现有效评估警务部门的云端数据治理能力,对参与评估的警务部门进行等级区分。     

大数据视域下的国家治理能力现代化

大数据不仅是一种技术,更是深刻影响社会生活并可利用的重要资源。大数据为国家治理提供了一种全新的理念、方法和技术路线,为促进国家治理主体多元化、国家治理方式科学化、国家治理过程透明化提供了动力支持。与此同时,下一步应用大数据推动国家治理能力现代化的建设,也面临着一系列的问题与挑战。下一步应为参与治理的社会组织提供数据便利,促进政府内部各部门数据资源共享,推动政府数据面向公众开放,健全数据安全保障机制,培养大数据技术人才,进一步推动国家治理能力现代化。     

政府数据治理风险及其消解机制研究

政府数据治理改革是大数据、人工智能快速发展背景下政府治理改革的新趋势。重视政府数据治理改革,同时关注其背后的风险,是政府数据治理绩效提升的应有之义。数字政府建设与风险消解应成为政府数据治理改革的核心议题。通过文献研究、理论建构、关键成功要素分析(KSF)等方法,解构政府数据治理过程中的风险,为政府数据治理改革的推进创造条件。政府数据治理过程中的风险主要包括决策和领导风险、数据风险、技术风险和数据平台的运维风险等。基于对政府数据治理整体绩效的关照,有必要采取改进措施:优化决策和领导机制,保障组织基础;保证数据质量,优化质量保障体系;提升技术整合能力,完善治理平台;增强数据整合和运营能力,共享治理成果。     

轨道交通安保大数据平台建设与应用

基于数据中台的理论体系,针对当前轨道交通安保大数据的数据孤岛、数据融合与数据服务困难等问题,遵循"四个统一"的设计思路,即数据标准统一、数据处理统一、数据资产管理统一、数据共享管理统一,构建包括基础、治理和服务三层的轨道交通大数据平台,为轨道交通安保业务提供数据应用支撑。     

内部横向视角下政府数据跨部门协同治理的过程分析

基于内部横向视角推进政府数据跨部门协同治理,是深化政府数据治理改革的重要内容。综合采用文献综述、理论推演、案例分析的方法,按照“协同动力-协同目标-协同反思”的研究逻辑,剖析政府数据跨部门协同治理的理论内涵,分析其基本过程和作用机理,并结合上海市等典型案例地区的政府数据治理实践进行应用检验,综合提出对策建议。研究结果表明,内部横向视角下的政府数据跨部门协同治理是以建立协同治理格局为目标的实践变革,由“组织设计-制度安排-技术保障”多维动力要素驱动,受到来自组织运行、制度表现、技术嵌入等多重障碍因素阻滞,应重点采用完善组织环境建设、优化数据治理协同制度和创新治理技术工具应用等应对策略。     

大数据时代的集体行动:从行动者归来到合作行动北大核心SSCI

大数据时代社会治理呈现的复杂性问题需要全球治理的视野和手段,更需要一种全新的集体行动方式,即合作治理行动去解决。大数据时代的到来不仅为行动者积极平等参与社会治理活动提供了新的动力和空间,激发了行动者的能动性和创造性,还赋予了行动者合作彼此所需的资源。因此,合作治理行动不仅顺应了大数据背景下社会行动者的成长态势,充分考量了大数据的内在特性,还能充分发挥社会行动者的特长,提升政府治理的弹性与活力。以政府为主导,以市场、社会为辅的社会行动者唯有以合作的方式才能充分利用大数据,才能应对大数据带来的挑战与危机。     

论金融机构金融风险管理中的数据治理

在金融机构金融风险管理的过程中,通过经济数据的挖掘和分析,可以在一定程度上预先判断和预防金融风险的发生,而其中对金融数据的治理是其前提和关键所在。文章通过对金融数据治理内容和重要性的分析,引入实现金融数据治理的基本方法,构建了金融机构数据治理成熟度模型,从而最终提出对金融机构在金融风险管理过程中实现合理金融数据治理的建议。     

数据流通情景下数据要素治理体系及配套制度研究

完善的治理体系是充分释放数据价值的前提保障,而相关配套制度能够促进数据治理各项任务的实现.面向全国一体化的超大规模数据流通应用主场景,针对我国数据要素市场体系建设过程中存在的市场秩序不完善及监管体系缺位等症结,围绕"规则-主体-客体-监管"等四个方面,初步构架了涵盖数据治理规则、新型交易生态、数据流通效率、市场监管机制...     

公安大数据治理技术研究

数据治理是公安大数据战略落地实现的重要组成部分。从公安大数据现状入手,对公安大数据治理的概念与系统架构、关键技术、关键措施等多个方面做了较为全面、详实的论述。     

大数据时代政府治理的研究热点与发展趋势——基于CiteSpace的文献计量学分析

大数据的嵌入为政府治理改革提供了更多的可能性,把握大数据时代的政府治理研究热点与发展趋势,对推进政府治理能力现代化至关重要。本研究筛选来自中国学术期刊网络出版总库(CNKI)的1523篇文献为样本数据,构建了宏观—中观—微观的分析视角,并利用CiteSpace进行文献计量分析。研究结果表明,大数据驱动政府治理变革的研究和我国大数据政策导向保持了较高的一致性,国内学者研究热点主要集中于宏观—大数据驱动政府治理理念变革、中观—大数据驱动政府治理模式变革和微观—政府治理工具变革等内容,并对大数据与政府治理的内涵和大数据与政府数据开放进行了阐释,研究主题展现出广泛多样性、研究方法呈现为多学科交融,政府治理过程中的大数据伦理也成为新的研究热点;但也存在研究中心聚焦度不高、仅将大数据作为时代背景而并未从政府治理本质出发理解大数据等问题。     

我国数据与算法安全治理:特征及对策

随着数据与算法成为新科技革命和产业变革的重要驱动,其衍生出的安全风险逐渐被社会所关注。自“棱镜门”事件爆发后,我国政府对数据安全治理的需求应运而生,通过发布相关法规政策来凸显数字化社会发展过程中数据安全的重要性,《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》的出台为我国数据安全治理指明了方向。而数据爆炸式增长引发自动化决策不确定性的问题,使得算法风险成为数据安全治理的关键,《互联网信息服务算法推荐管理规定》的实施开启了我国算法安全治理的新时代,也使我国算法安全治理有规可循。以数据与算法安全为治理对象,以实现总体国家安全为治理目标,从治理主体和治理内容两个层面对我国数据与算法安全治理现状进行全局性分析,总结形成治理的典型特征,进而有针对性地剖析问题并形成适用于我国的对策建议。