非個人數據共享機制：反壟斷和隱私問題
已發表: 2020-08-08政府打算通過強制共享元數據來推動初創企業/企業發展創新解決方案
該政策明確規定，數據企業可以僅針對元數據向數據託管方提出訪問請求
在自動化系統時代，用戶對正在收集、合併的數據類型以及如何處理、存儲和刪除數據知之甚少
由電子和信息技術部 (MeitY) 組建的專家委員會最近發布了一份關於非個人數據 (NPD) 治理框架的報告。 它要求出於主權、核心公共利益和經濟目的共享 NPD。
政府打算通過強制共享元數據來推動初創企業/企業，以開發創新的解決方案、產品和服務，從而刺激該國的創新。 然而，數據決定了市場的主導者，並且是組織的知識產權——因此，不能與競爭對手共享。 數據是一種財產，如果對其財產權沒有任何控制權，投資它的意願就會迅速下降。
因此，該政策目標背後的意圖是建立一個自由和公平的競爭市場，因此受到稱讚。 但是，本文將討論的數據交叉與反壟斷問題的三個重要方面存在擔憂：
1) 沒有提供元數據的定義
2）元數據共享如何保障數據主體的權利，尚不明確，
3) 沒有單獨的權力機構來處理反壟斷問題，非個人數據權力機構承擔著複雜的問題。
定義包含“共享數據”的內容
該政策明確規定，數據企業可以僅針對元數據向數據保管人提出訪問請求，但元數據一詞沒有任何定義。 此外，在數據經濟學方面，報告規定並區分了自願數據、觀察數據和推斷數據。
自願數據是用戶在使用服務時自願提供的數據，例如姓名、生日、出生日期等。觀察到的數據是在用戶使用特定設備或訪問網站時獲得的，例如購物性質、地理位置，或 IP 地址等。推斷的數據在本質上最具競爭力，與其他兩個不同，並且是通過數據分析獲得的——通過將其他兩種數據組合起來，將它們結構化為數據集並進行推斷。
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即使我們認為觀察或推斷的數據屬於元數據的範圍，共享它也會阻礙創新並抑制競爭對手開發自己的算法業務模型（基於該模型進行預測或過濾）。 因此，有利可圖的不是原始數據，而是從數據中得出的未來推論和預測既重要又具有競爭力。
數據可移植性和對基本數據的訪問
除了元數據的定義外，其共享機制尚不清楚。 在共享數據時，應注意 2019 年 PDP 法案中提到的數據主體的權利。 首先，報告應認識到數據可移植性的權利，同時概述元數據的共享協議。 數據可移植性允許跨網絡無縫移動數據，這對用戶是有益的。 它對初創公司也很有用，因為可移植性有助於訪問原始數據。
然而，“網絡效應”（例如，在社交網絡中，當更多用戶連接到特定服務時會出現）為用戶切換服務造成障礙。 具有強大網絡效應的市場傾向於壟斷，因為消費者傾向於擁有更多用戶的服務或平台，從而市場向主導者傾斜。 因此，如果有足夠多的用戶同意傳輸他們的原始數據，或者根據“基本設施原則”（數據業務必須提供元數據）提出數據訪問請求，數據可移植性的權利就會發揮作用，並且促進進入和競爭。
自由選擇和壟斷
在自動化系統時代，用戶對正在收集、合併哪種數據以及如何處理、存儲和刪除數據（“數據屏蔽”）知之甚少——這會削弱做出明智選擇的能力。 “拒絕提供”數據的概念會導致下游市場的有效競爭被消除。 它還可能損害消費者在購買產品或服務時做出自主選擇，因為不共享數據會導致壟斷。
正如弗里德里希·哈耶克所指出的：
“在競爭激烈的社會中，我們的選擇自由取決於這樣一個事實，即如果一個人拒絕滿足我們的願望，我們可以求助於另一個人。 但如果我們面對一個壟斷者，我們將受到他的絕對憐憫”
自治通常以人格、自決或自由意志的形式概念化，可互換使用。 在印度等不同的司法管轄區，最高法院承認個人自主權既包括消極的不受他人干涉的權利，也包括積極的決定獨立的權利。
因此，競爭主管機構而不是 NPDA 應該採取消費主義方法來平衡消費者的議價能力，並糾正信息不對稱的問題。 此外，定義元數據和數據可移植性權利的義務將消除主導者的網絡效應，並允許消費者有機會從不同的產品和服務中進行選擇。
這種做法也符合數據保護工作組意見第 29 條，該意見指出，在數據聚合和大規模數據收集的時代，信息主權面臨風險，因此應保障個人的隱私和自主權。 這是一個重大問題，應明確歸屬於非保護數據機構的職權範圍，該機構是處理隱私和數據保護問題的主要機構，而不是反壟斷機構。
結論
由於技術的快速轉變，個人數據和非個人數據之間的區別變得越來越模糊。 因此，本報告是印度政府適當的發展步驟。 然而，需要深入研究法律和經濟學的交叉點，以及非個人數據在促進自由、公平和開放市場方面可以發揮什麼作用。 該報告在某種意義上被證明是短視的，它認為支配地位是反競爭的，而不是濫用支配地位。
在製定強制性數據共享機制時，應考慮網絡效應導致的市場小費輪廓。 此外，如果報告允許出於主權、國家安全和經濟目的共享元數據，那麼它至少可以定義相同的內容。 此外，數據可移植性的絕對前景將使占主導地位的參與者喪失能力，並將引發更多競爭，從而為消費者提供更高質量的服務。
【文章由杜倫大學博士研究員兼兼職導師Kazim Rizvi和Harsh Bajpai合著】