非个人数据共享机制：反垄断和隐私问题
已发表: 2020-08-08政府打算通过强制共享元数据来推动初创企业/企业发展创新解决方案
该政策明确规定，数据企业可以仅针对元数据向数据托管方提出访问请求
在自动化系统时代，用户对正在收集、合并的数据类型以及如何处理、存储和删除数据知之甚少
由电子和信息技术部 (MeitY) 组建的专家委员会最近发布了一份关于非个人数据 (NPD) 治理框架的报告。 它要求出于主权、核心公共利益和经济目的共享 NPD。
政府打算通过强制共享元数据来推动初创企业/企业，以开发创新的解决方案、产品和服务，从而刺激该国的创新。 然而，数据决定了市场的主导者，并且是组织的知识产权——因此，不能与竞争对手共享。 数据是一种财产，如果对其财产权没有任何控制权，投资它的意愿就会迅速下降。
因此，该政策目标背后的意图是建立一个自由和公平的竞争市场，因此受到称赞。 但是，本文将讨论的数据交叉与反垄断问题的三个重要方面存在担忧：
1) 没有提供元数据的定义
2）元数据共享如何保障数据主体的权利，尚不明确，
3) 没有单独的权力机构来处理反垄断问题，非个人数据权力机构承担着复杂的问题。
定义包含“共享数据”的内容
该政策明确规定，数据企业可以仅针对元数据向数据保管人提出访问请求，但元数据一词没有任何定义。 此外，在数据经济学方面，报告规定并区分了自愿数据、观察数据和推断数据。
自愿数据是用户在使用服务时自愿提供的数据，例如姓名、生日、出生日期等。观察到的数据是在用户使用特定设备或访问网站时获得的，例如购物性质、地理位置, 或 IP 地址等。推断数据在本质上最具竞争力，与其他两个不同，它是通过数据分析获得的——通过将其他两种数据组合起来，将它们结构化为数据集并进行推断。
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即使我们认为观察或推断的数据属于元数据的范围，共享它也会阻碍创新并抑制竞争对手开发自己的算法业务模型（基于该模型进行预测或过滤）。 因此，有利可图的不是原始数据，而是从数据中得出的未来推论和预测既重要又具有竞争力。
数据可移植性和对基本数据的访问
除了元数据的定义外，其共享机制尚不清楚。 在共享数据时，应注意 2019 年 PDP 法案中提到的数据主体的权利。 首先，报告应认识到数据可移植性的权利，同时概述元数据的共享协议。 数据可移植性允许跨网络无缝移动数据，这对用户是有益的。 它对初创公司也很有用，因为可移植性有助于访问原始数据。
然而，“网络效应”（例如，在社交网络中，当更多用户连接到特定服务时会出现）为用户切换服务造成障碍。 具有强大网络效应的市场倾向于垄断，因为消费者倾向于拥有更多用户的服务或平台，从而市场向主导者倾斜。 因此，如果有足够多的用户同意传输他们的原始数据，或者根据“基本设施原则”（数据业务必须提供元数据）提出数据访问请求，数据可移植性的权利就会发挥作用，并且促进进入和竞争。
自由选择和垄断
在自动化系统时代，用户对正在收集、合并哪种数据以及如何处理、存储和删除数据（“数据屏蔽”）知之甚少，这会削弱做出明智选择的能力。 “拒绝提供”数据的概念会导致下游市场的有效竞争被消除。 它还可能损害消费者在购买产品或服务时做出自主选择，因为不共享数据会导致垄断。
正如弗里德里希·哈耶克所指出的：
“在竞争激烈的社会中，我们的选择自由取决于这样一个事实，即如果一个人拒绝满足我们的愿望，我们可以求助于另一个人。 但如果我们面对一个垄断者，我们将受到他的绝对怜悯”
自治通常以人格、自决或自由意志的形式概念化，可互换使用。 在印度等不同的司法管辖区，最高法院承认个人自主权既包括消极的不受他人干涉的权利，也包括积极的决定独立的权利。
因此，竞争主管机构而不是 NPDA 应该采取消费主义方法来平衡消费者的议价能力，并纠正信息不对称的问题。 此外，定义元数据和数据可移植性权利的义务将消除主导者的网络效应，并让消费者有机会从不同的产品和服务中进行选择。
这种做法也符合数据保护工作组意见第 29 条，该意见指出，在数据聚合和大规模数据收集的时代，信息主权面临风险，因此应保障个人的隐私和自主权。 这是一个重大问题，应明确归属于非保护数据机构的职权范围内，该机构是处理隐私和数据保护问题的主要机构，而不是反垄断机构。
结论
由于技术的快速转变，个人数据和非个人数据之间的区别变得越来越模糊。 因此，本报告是印度政府适当的发展步骤。 然而，需要深入研究法律和经济学的交叉点，以及非个人数据在促进自由、公平和开放市场方面可以发挥什么作用。 该报告在某种意义上被证明是短视的，它认为支配地位是反竞争的，而不是滥用支配地位。
在制定强制性数据共享机制时，应考虑网络效应导致的市场小费轮廓。 此外，如果报告允许出于主权、国家安全和经济目的共享元数据，那么它至少可以定义相同的内容。 此外，数据可移植性的绝对前景将使占主导地位的参与者丧失能力，并将引发更多竞争，从而为消费者提供更高质量的服务。
【文章由杜伦大学博士研究员兼兼职导师Kazim Rizvi和Harsh Bajpai合着】