大数据垄断

㈠ 大数据杀熟这种行为是否违法

大数据成熟是指利用大数据平台进行不正当竞争的市场行为。据《互联网信息服务算法推荐管理新规》称，大数据的成熟行为利用该算法对交易价格等交易条件实施不合理的差别待遇等违法行为。因此，必须依法惩处和规范。

什么是大数据杀熟？

大数据杀熟指的是一些电商平台运营商使用大数据分析、算法和其他技术手段，根据消费者或其他运营商的偏好和商业习惯，以及成本或适当营销策略以外的因素，在相同的商业条件下，为相同的商品或服务设定不同的价格。其次，为了消除竞争对手或垄断市场，在市场上没有主导地位的电子商务平台运营商通过补贴以低于成本的价格卸载，扰乱正常的生产经营秩序，损害国家利益或其他运营商的合法权益。

㈡ 大数据时代更自由还是不自由辩论赛

事物都具有两面性，各自都有支撑理由，你看一下你持什么观点，然后找论点就可以。而且时代是发展的，随着时代发展缺点也可以转变成优点，看适应性吧。

㈢ 大数据未来的发展前景怎么样呢

从我国数据产量和存量来看，广东、北京、浙江、江苏、上海、等地区数据资源较为丰富，东部地区数据产量和存量均高于西部地区。从省际数据流量来看，东部地区月均互联网省际出口总流量占全国比重超过一半。

在以北上广为代表的东部地区数据资源丰富的背景下，其大数据产业发展水平快于其他地区省份。其中，北上广大数据企业数量占全国比重近70%，广东和北京大数据发展水平较高。

东部地区数据产量整体高于西部，省际数据流量远高于其他地区

2019年，我国数据产量总规模为3.9ZB。从数据产量的地区分布看，2019年全国数据产量排名前十位的省份为广东、北京、浙江、江苏、上海、山东、四川、河南、河北和湖南。

从人均数据产量来看，2019年人均数据产量排名前十位的省份分别是北京、上海、浙江、天津、广东、内蒙古、西藏、海南、江苏和辽宁。整体来看，东部地区数据产量和人均数据产量均高于西部地区。

—— 更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

㈣ 我国拟立法应对「大数据杀熟」，你遇到过哪些大数据杀熟案例

大数据杀熟现象由于涉及到平台的垄断行为，因此国家把大数据杀熟行为列为一种非法的犯罪行为。因为各大平台利用大数据对消费者进行分析以及分类，那么就会导致消费者的各种各样的行为就会完全的被各大算法所监控，没有任何的私人隐私可言，而且自己的任何消费习惯将完全地被智能机器人掌控。

从这两个案例当中，我们就可以得知，现在大数据杀熟现象已经非常普遍，而且给消费者造成了非常严重的伤害，因此国家才会完善法律，只有这样才能保障更多消费者的合法权益，如果自己在这方面被大数据算法侵犯了个人隐私以及个人利益。

我认为可以通过法律的手段来进行维权，只有这样才能保证自己的合法权益不被侵犯，生活在互联网信息时代，自己的维权意识也要增强，这样才能让我们的生活不被算法计算。

㈤ 大数据发展遇到的困境

大数据的理念已经被追捧多年，但是还远未达到人们想象的完全实用的程度。大数据的发展受阻主要表现在以下几个方面:

1.数据基础的缺失

大数据发展的前提条件是要有丰富的数据源，对于制造业，IT行业数据化程度比较高，虽然缺少资源共享和信息交换，但至少可以在公司内部探索和尝试。

但对于教育，医疗行业数据化程度还是远远落后于大数据时代的需求。单从患者的角度考虑，自己在各个医院的病例和居家检测的医学数据。如果将这些数据利用起来，就会遇到数据源不算，数据格式不统一，隐私问题等等。

2.数据孤岛之踵

不同的数据源独立存在，不能够互相共享，形成了一个个数据孤岛。

政府部门缺乏数据开放的动力，由于其掌握的数据有一定的敏感性而趋于保守态度。比如税务部门的个人纳税信息会涉及到个人隐私，公安部门的监控信息更是涉及到个人的人身安全问题。

各大企业不会随便开放自身有价值的数据，因为它有巨大的商业价值，也关系到企业的生死存亡。比如搜索引擎，谷歌的搜寻效果比其他的好，其实他们的技术差别不大。真正的差异是谷歌的数据量大，能够找到最佳的搜索策略。而其他的搜索引擎则相反，从而造成恶性循环。

即使没有商业竞争，企业也会尽量独占数据。比如航空公司的航班晚点，他不会提前通知，而会出于商业利益选择在乘客登记结束后广播通知。

3.难以突破创新的瓶颈

对于相应行业数据垄断的大企业，利用自身垄断地位阻碍创新使垄断地位更加坚固。搜索引擎就是一个很好的案例，还有某互联网公司利用资源优势模仿竞争对手的创新产品，并且挤垮对手。

4.个人隐私

个人信息越来越多的被别人掌握，我们既不能阻止，也不知道会产生怎样的后果。一方面，我们的虚拟世界和实际生活轨迹可以通过大数据洞察一切，预测我们的行为。另一方面，作为数据的主人，却不知道数据如何被记录，流向哪里，被谁利用，这个过程我们一无所知。

大数据的发展需要解决个人隐私问题。一方面不能被无限制的使用，每个人都有对个人隐私有知情权，拒绝的权利。另一方面需要将个人隐私数据找到安全，可靠的方法共享，这样大数据才能够发展。

5.其他方面

数据的泛滥，盲目的崇拜等

㈥ 大数据带来的隐患 数据垄断

大数据带来的隐患：数据垄断
在信息爆炸的社会，受众面对海量信息，往往需要花费大量的时间和精力进行筛选。但借助来自移动互联网和社会化媒体所提供的丰富数据资源（例如用户的地理位置、关系网、兴趣图谱等信息），以及日臻精确的挖掘和分析技术，媒体可以了解受众的心理、 需求以及行为习惯等，并以此为基础提供更符合受众需要的、个性化的内容服务与广告营销。这样的精准传播会加深受众好感，提高用户忠诚度。
以往触不可及的梦想在大数据时代实现了。而最深刻的革命其实不在外界，而在人类的思维领域。
人类思维的转向：人类的态度、情绪、行为等都可以变为数据进行分析和预测
人类内心深处隐秘的欲望、需求、情感是可以洞悉并预测的吗？这是一个长久以来盘亘在心理学家、行为学家、哲学家心中的困惑，而大数据时代的统计学家、数据挖掘专家则做出了肯定而乐观的回答。现在，“情感分析”、“预测模型”的应用已经渐入佳境，企业和媒体已经可以通过“情感分析”来确定社交媒体上用户群的态度，而推特（Twitter）甚至在2012年美国大选时对用户每天推文和评论的关键词进行量化跟踪，计算出“政治指数”来判断民心所向。
大数据技术使得人类的态度、情绪、行为等以往认为难以测量的方面，都可以变为数据来进行分析和预测。日常生活里的可量化维度从未得到如此淋漓尽致的挖掘与利用，而数学模型也在更广泛的领域里得到了重视。以往的统计分析强调的是因果关系，而现在的大数据研究更注重相关关系。因果关系的讨论时常不够全面，而对相关关系的把握更能够产生效用。从对“为什么”的疑问到对“是什么”的追寻，这体现了人类对世界的探索和理解有了更丰富的思路。
也许最极端的结论来自全球复杂网络研究权威艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西。在一书中，他宣称人类行为93%是可以预测的：“当我们将生活数字化、公式化以及模型化的时候，我们会发现其实大家都非常相似。我们都具有爆发式，而且非常规律。看上去很随意、很偶然，但却极其容易被预测。”“爆发”即指人们的工作、娱乐及其他种种活动都有间歇性，会在短期内突然爆发，然后又几乎陷入沉寂。人类行为并非随机的小概率事件，而是在意向作用下非常规的突变行为。
不论巴拉巴西的理论是否赢得主流的共识，这些发现至少表明，在技术以外，大数据时代向人类昭示出越来越多富有启发意义的世界观和历史观。
大数据时代的隐忧：数据垄断的困境
首先，数据的可接近性并不就使得其使用合乎伦理。大数据为监测和预示人们的生活提供了极大的方便，然而个人隐私也随之暴露在无形的“第三只眼”之下。无论是电子商务、搜索引擎还是微博等互联网服务商都对用户行为数据进行了挖掘和分析，以获得商业利益，这一过程中不可避免地威胁到普通人的隐私。以往人们认为网络的匿名化可以避免个人信息的泄露，然而大数据时代里，数据的交叉检验会使得匿名化失效。许多数据在收集时并非具有目的性，但随着技术的快速进步，这些数据最终被开发出新的用途，而个人并不知情。不仅如此，运用大数据还可能预测并控制人类的潜在行为，在缺乏有效伦理机制下有可能造成对公平、自由、尊严等人性价值的践踏。
其次，越大的数据并非总是越好的数据。对数据的盲目依赖会导致思维和决策的僵化。当越来越多的事物被量化，人们也更加容易陷入只看重数据的误区里。关于数据在何时何地有意义的争议，已经不再局限于“标准化考试是否能够衡量学生素质”之类的讨论，而是拓展到更加广阔的领域。另一方面，如果企业甚至政府在决策过程中滥用数据资料或者出现分析失误，将会严重损害民众的安全和利益。如何避免成为数据的奴隶，已经成为迫在眉睫的问题。
第三，大数据的有限接入产生新的垄断和数码沟。面对大数据，谁能接入？为何目的？在何种情境下？受到怎样的限制？数据大量积累的同时，却也出现了数据垄断的困境。一些企业或国家为了维护自己的利益而拒绝信息的流动，这不仅浪费了数据资源，而且会阻碍创新的实现。与互联网时代的数码沟问题一样，大数据的应用同样存在着接入和技能的双重鸿沟。对于数据的挖掘和使用主要限于那些具有计算机开发和使用背景的专业人士，这也就意味着谁将占据优势、谁会败下阵来，以及由此而来的面对“谁更有权力”的拷问。
进入大数据时代，数据的掌握者们是否会平等地交换数据，促进数据分析的标准化，在数据公开的同时如何与知识产权的保护相结合，不仅涉及到政府的政策，也与企业的未来规划息息相关。

㈦ 金融大数据应用面临哪些风险

1.金融科技巨头可能产生数据垄断
一些金融科技巨头凭借其在互联网领域的固有优势，掌握了大量数据，客观上可能会产生数据寡头的现象，可能会带来数据垄断。一些机构掌握了核心的信用数据资源，由于缺乏分享的激励机制，导致与征信的共享理念存在冲突。
2.存在数据孤岛现象，数据融合困难
政府和企业都面临数据孤岛难题。大数据时代，数据已经成为核心资源，企业出于保护商业机密或者节约数据整理成本的考虑而不愿意共享自身数据，一些政府部门也缺乏数据公开的动力。数据孤岛现象的存在，将导致大数据信用评估模型采用的数据维度和算法的不同，大数据征信模型的公信力和可比性容易遭到质疑。
3.数据安全和个人隐私保护难度升级
目前，大数据的获取大致有四种方法：自有平台积累、通过交易或合作获取、通过技术手段获取、用户自己提交的数据等。但是由于相关的法律法规体系尚不健全，数据交易存在许多不规范的地方，甚至出现数据非法交易和盗取信息的现象。大数据来源复杂多样加大了用户隐私泄露的风险，其一，我国金融大数据行业的发展乃至Fintech行业的发展，在很大程度上得益于互联网应用场景的发展，而大数据从互联网应用场景向金融领域的转移往往发生在一些金融科技企业的集团内部，这个过程缺乏监管和规范，可能会侵犯到用户的知情权、选择权和隐私权。其二，应用数据存在多重交易和多方接入的可能性，隐私数据保护的边界不清晰；其三，技术手段的加入，加大了信息获取的隐蔽性，一旦出现隐私泄露纠纷，用户将面临取证难、诉讼难的问题；其四，大数据采集数据的标准不一，用户的知情权、隐私权可能受到侵犯。可见，在大数据环境下，个人数据应用的隐私保护是一个复杂的消费者权益保护问题，涉及到道德、法律、技术等诸多领域。

㈧ 大数据未来的发展前景怎么样

大数据专业就业前景
1、大数据开发工程师，大数据开发主要是基于大数据服务平台，很多大中型业务应用包括企业级应用和各类网站。能够进行构建大数据应用程序平台和开发分析应用程序。
2、大数据分析师，大数据分析师主要负责数据挖掘，使用Hive，Hbase等技术，专门为从事行业数据收集、整理、分析和基于数据的专业人士进行行业研究、评估和预测。通过使用Spotifre，Qlikview和Tableau等，新数据可视化工具能够实现数据的数据可视化和数据呈现。