数据隐私保护反垄断规制必要性研究

数字经济背景下,数据隐私保护成为质量竞争的重要维度,事关消费者切身利益,因而为现代反垄断法的多元立法目的所涵盖.构筑在"知情—同意"规则基础上的数据隐私保护机制在数字经济垄断市场结构下面临有效性危机且救济迟滞,而反垄断规制数据隐私保护具有监管效率上的差异性优势.数据隐私保护反垄断规制虽实属必要,却也面临理论与分析工具革新的难题、法律适用冲突以及价值平衡困境.数字经济时代的反垄断法亟须以平台、数据、算法三元融合分析为基础进行重构,利用"共票"平衡数据隐私保护与利用流动背后的利益关系.在监管科技理念引导下,政府需要以大数据、区块链技术赋能竞争规制机构,构建敏捷型反垄断智慧动态监管.     

面向大规模数据的隐私保护学习机

随着海量数据不断涌入,SVM隐私泄露问题日益严重。在分析已有隐私保护支持向量机基础上,提出一种面向大规模数据的隐私保护学习机(PPLM)。该方法首先通过核心向量机对大规模样本进行采样,然后在核心集上选取两个样本点并将两点连线的法平面作为最优分类面。通过对标准数据集和人工数据集的实验表明,PPLM可有效地解决大规模样本分类问题,且分类效果良好。     

大数据背景下智慧城市数据隐私保护策略研究

大数据背景下的数据隐私保护越来越成为智慧城市建设亟须破解的问题和议题。智慧城市数据隐私保护困境主要体现为：数据收集的过度化、大数据处理的加密缺失化、大数据交互的泛滥化以及大数据隐私侵犯的可及化。智慧城市中的数据隐私保护困境的生成逻辑主要源于：城市全景监控与数据资源商品化的负效应、智慧服务吸纳隐私与数据处理黑箱化的压力、异构稀释隐私保护与数据隐私边界模糊化的挑战、隐私观念流变与数据保护基础空洞化的阻滞。走出智慧城市中数据隐私保护困境需要推进数据隐私保护法治化,健全智慧城市隐私保护的法治之维;加强数据隐私保护技术创新,建构智慧城市隐私保护的技术之维;打造多元共治的数据隐私保护体系,深化智慧城市隐私保护的制度之维,消解“知情—同意”框架异化的困境;夯实智慧城市的数据隐私保护基础。     

基于数据多粒度的隐私差序保护

大数据时代,隐私的数据化与数据的隐私化相互交织,个人隐私边界日渐模糊。传统对于隐私、数据的“粗粒度”保护策略已难以匹配当前高度解析化的“微粒社会”,隐私保护与利用隐私换取便捷生活的悖论进一步凸显,人们的隐私焦虑愈发严重。研究基于数据多粒度探讨隐私差序保护,将个人数据以“人格价值”“敏感程度”与“社会属性”进行分层、分级,明确隐私保护与数据合理使用的价值序位差异及边界,并根据不同层次粒度之间的序关系,赋予用户真正的管理权与使用权,让隐私保护更具针对性,数据管理更具效益。     

大数据时代的隐私经济及其批判

大数据利用的前提是开放和共享,开放和共享又往往导致个人用户隐私的泄露,产生大数据时代的隐私问题.隐私问题的存在,成为掣肘大数据经济发展的根本挑战.大数据时代的隐私问题之所以存在,源于基于隐私的大数据技术经济范式即大数据时代的隐私经济.隐私经济模式造成一系列社会问题:个人隐私被异化为大数据生产过程的数据原材料;资本主义隐私经济的本质是数据和媒介平台对个人隐私的剥削;隐私经济的扩张,催生数据工厂社会的出现,在其中,无所不在的监控的最终目的是为了实现数据资本家的利润.     

数据自由与隐私保护的可调和性

大数据发展产生数据自由这一新兴诉求,数据自由与重在管制的隐私保护的冲突日渐显现并逐步加剧。从法律角度看,化解冲突的关键在于理顺数据自由与隐私保护的内在机理。通过比较研究和规范解释发现,美国联邦最高法院和下级法院将数据纳入联邦宪法第一修正案的保护范围,即赋予数据以言论保护,同时发展出具有普遍适用性的规则或者标准,框定数据自由的范围和管制的限度,这一系列举措证实了数据自由与隐私保护的可调和性。总体上,研究美国法上数据自由与隐私保护的相关判例和规则,可为我国相关问题的解决提供研究参考。     

大数据时代疫情防控中的信息披露与隐私保护

新冠肺炎疫情防控中,大数据技术被广泛应用。疫情信息的公开提高了疫情防控工作的有效性,但频发的隐私泄露事件也暴露了疫情信息披露与隐私保护之间的问题。大数据时代隐私的范围已经被扩大化,为公益目的个人应当接受对其隐私权的限制,但是这种限制应该是合法、适度的。新冠肺炎疫情防控中,个人隐私保护面临着知情同意规则失灵、公共利益与个人隐私利益相冲突、公众知情权和个人隐私权相冲突等困境。为保护个人隐私,必须严格规制疫情信息披露行为,首先要遵循相关法律原则保证其合法性,其次要保障公众的知情、同意和监督权保证其透明化,最后必须严格落实隐私侵权责任制度,严守隐私保护的最后一道法律防线。     

社交媒体下隐私悖论的影响因素及隐私保护分析

社交媒体这一现代信息通信新技术为人们创造了联系密切、信息量大的社会交往与资讯获取的平台,形塑了人际交往新形式。但社交媒体引发的隐私问题日益严重,隐私悖论问题接踵而来。文章在社交场景化隐私定义的基础上,研究发现隐私悖论这一现象的产生与其在社交软件使用过程中的自我表露心理、隐私关注以及风险感知因素相关,然后以使用者视角对隐私悖论当前所面临的公私边界矛盾、数字化记忆和删除矛盾、传播情境和社交身份矛盾、感知风险和利益影响矛盾等两难问题进行剖析,并在文章结尾对社交媒体中隐私保护问题提出几点建议。     

数据共享背景下的金融隐私保护

金融隐私权是隐私权理论在金融领域的延伸,金融消费者信息安全权以及金融机构对应的保密义务仅是金融隐私保护的内容之一。在互联网金融行业,个人信息数据日益显示出其商业利用价值,因此需要处理背后各方的利益冲突问题。良好的法律约束机制是平衡金融业经营者的信息共享需求与消费者的隐私权益冲突的有效手段。需借鉴欧美金融隐私保护制度经验,特别是欧盟《一般数据保护条例》的规制做法,在允许信息共享的同时保护消费者的基本隐私权利。     

从消极隐私保护到积极隐私保护：元宇宙中的隐私风险及其治理进路

随着元宇宙在游戏与社交领域的发展,隐私问题逐渐引起人们的关注。元宇宙的数据运行机制不同于互联网,隐私数据的共享会进一步模糊私人领域与公共领域的边界,同时还会产生社会工程攻击和骚扰等新的隐私风险。面对元宇宙可能引发的隐私风险,本文对比分析了隐私的积极维度和消极维度,结合元宇宙的技术逻辑,探讨了消极隐私应对元宇宙隐私风险的不足,积极隐私在元宇宙隐私保护中的优势与必要性：体现人的主体性;利于平衡隐私价值和数据价值。在此基础上进一步提出了以消极隐私保护为基础,以积极隐私保护为核心的元宇宙隐私保护路径。     

数据水平分布下的隐私保护关联规则挖掘

针对数据水平分布的关联规则隐私保护挖掘算法中隐私受损和挖掘效率较低的问题,提出一种由半诚实第三方参与的安全多方计算方法和快速分布式关联规则挖掘方法相结合的TSum FDM挖掘算法。为了防止水平分布下各个站点信息的泄漏,该算法引入半诚实的第三方参与计算过程,利用安全求和协议产生全局频繁项集。首先,每个站点接受的是上一个站点经过安全求和协议加密后传来的信息,并在计算过程中每个站点加入第三方随机生成的参数来隐藏实际被支持的频繁项集,最后将生成的结果传给第三方进行计算求得全局频繁项集,进而得到关联规则。实验结果表明,TSum FDM挖掘算法在保证水平分布各站点数据隐私不被泄露的前提下能够快速有效地挖掘关联规则。     

硬规则时代的数据自由与隐私边界

人类社会正从软规则时代走向硬规则时代,其推动力量源于数据和算法。数据主义是21世纪的新宗教,数据自由是硬规则运行的前提。数据主义以产业发展与人类便利等“善”为由,呼吁数据自由与分享经济,但越来越多的事件表明不加控制的数据自由流动带来了严重的隐私安全隐患。隐私是人格尊严的先决条件,也是社会组织、道德伦理、法律问责机制的基石,规制数据权力与算法权力,保护隐私已变得刻不容缓。通过公法路径,以数据主权与数据监管对算法权力进行规制,通过私法路径,设置新型权利实现以权利稀释权力。构建适应硬规则时代的软规则体系,强化数据权力主体的自律与数据权利主体的自治,构建与硬规则相适应的软规则体系,守护好隐私边界。     

隐私政策对个人信息的保护研究

理论上,隐私政策为用户提供了一个网站信息实践的通知,基于该通知,用户可以根据其个人隐私偏好,选择是否使用网站或在线服务,在极大赋予个人信息自主决策权的同时,有效地维护个人信息。然而在我国实践中,隐私政策作为一种公平的信息实践,并没有被认真对待。其本身因为存在诸多桎梏,导致用户的个人信息并没有得到预期的保护,例如隐私政策语言描述含糊不清、可执行性存在争议以及因为版本前后的不一致而导致的效力问题等等。隐私政策对个人信息的保护应当以满足用户的合理隐私期待为目标,并结合我国相关规定构建起本土化的具体实现路径,从而推动和加强我国互联网的安全治理。     

大数据时代个人隐私保护的刑法路径 ——从医疗人工智能的隐私风险谈起

大数据时代,包括医疗人工智能在内的人工智能技术被广泛地运用于科学研究与社会生活的方方面面。由于人工智能的底层逻辑是对海量数据的深度挖掘与分析,在利用数据的过程中如何保护公民的隐私不被侵犯成为大数据时代隐私保护所必须关注的问题。刑法作为调整社会关系的最后一道防线,保护隐私的必要性取决于它在调控技术发展中所承担的使命以及仅依靠其他非刑法手段不足以保护个人隐私的现状。我国现行刑法中并没有以隐私权为独立客体的法律条文,对隐私权的保护附属于刑法对市场经济秩序、公民人身权利与民主权利、社会管理秩序的保护。这一路径下的个人隐私保护存在制度设计上的缺陷,不能为大数据时代的隐私保护提供充足的制度供给。大数据时代个人隐私保护刑法路径的构造,首先需要明确个人隐私保护刑法路径的立法理念,其次需要理性定位个人隐私的内涵,最后,以上述内容为基础矫正当前制度的缺陷。     

数据驱动型经营者集中的反垄断审查制度研究

数据驱动型经营者集中具有双重效应,正面效应契合了反垄断法的立法精神,而垄断必要数据、减损消费者福利及阻滞创新等负面效应则违反了反垄断法的立法目的,需要通过反垄断法予以规制。对数据驱动型经营者集中进行反垄断审查时,存在审查范围过窄、相关市场难以划定、救济措施欠佳限制了审查决定的作出等困境。有鉴于数据驱动型经营者集中的特殊性,应当增加交易额标准以扩大审查范围,采取符合数据驱动型企业特性的相关市场界定方法,并改进执法机构的反垄断审查工作重点。     

传播隐私管理视阈下社会化 媒体个人信息分享的边际困境

社会化媒体在移动互联网时代蓬勃发展,为人们提供了一个可以共享的虚拟仪式互动空间;人们被自我表露与交流的便捷性所驱动而参与到个人信息分享的传播行为当中,对风险的误判与感知钝化使得个人信息管理面临隐私悖论。传播隐私管理理论指出,信息传播形式的分散与人际交往圈层的模糊让个人信息分享的边际处于隐匿而变动的失调状态,对传播契约规则的商讨与对隐私保护体系及意识的强化有利于协调这种边际困境。     

消费者隐私保护研究述评与未来展望

在数字经济时代,消费者数据在变得更易获取、更有价值的同时,也比以往更加脆弱。相应地,有关消费者隐私保护问题也得到了前所未有的关注,但相关研究依然较为零散,一系列关键问题亟须探索。通过阐述消费者隐私悖论的形成与化解,梳理消费者隐私保护影响因素的相关研究,探讨顾客、技术、企业和政府多元主体协同的消费者隐私保护路径问题,构建了消费者隐私保护研究的整合框架,并揭示出未来的七个重点研究方向：(1)辨析消费者隐私保护行为在不同情境下的差异,构建隐私应对行为合理性的评价标准;(2)基于多个视角进一步深入挖掘消费者隐私悖论的成因及化解策略;(3)加强对消费者隐私担忧影响隐私保护行为的条件及情境范围的深入考察;(4)进一步深入研究消费者隐私素养的衡量、形成及培育机制;(5)深入考察消费者隐私疲劳的前因与影响机制;(6)综合考虑各方责任与利益动态平衡,突出协同作用,深入挖掘多元主体协同的消费者隐私保护路径;(7)扩展消费者隐私保护的跨文化与本土化研究。     

隐私何以让渡:量化自我与私人数据的日常实践

随着“量化自我”的兴起,让渡隐私成为与自我监测伴生的显著问题,呈现出功能性的悖论。立足于此,对该群体的质性研究发现：受数字化生存惯习的影响,量化自我群体的隐私感经历着技术社会的“脱敏”,让渡数据变得习以为常;而在使用过程中,量化自我从多样的情境中形成让渡有益的行为理念,从而将数据监控化用为自我跟踪;最终,隐私关注与授权超越了“是否构成/侵犯隐私”的规制界定,以“如何私密”的实践策略反映出对私人数据的选择和管理。鉴于此,理解数字社会的隐私让渡需要从侵权范式回到“隐私与关系”之中,在动态的实践视角下探寻平衡之道。