“数据”可以被垄断么？

-第62篇-

（本文瘦身版发表于《科技日报》2019年8月21日）

“数据垄断”四个字最近很常见，大概指的是正处于反垄断风口浪尖上的那些互联网大公司（Big Tech），“垄断”了我们的数据，据说这样会导致很严重的后果。

从“数据垄断”这四个字本身我们可以解读出两层意思来：

首先，数据是很有用的东西，要不人家垄断它干什么？

其次，数据是可以被垄断起来的，这里的“垄断”意为“独占”，数据被某些公司独占了，别人用不到。

数据有什么用？

单纯的数据本身什么用也没有，不信你看：

这就是个数据，你什么也看不出来是吧？

“40岁”，这是个年龄，指一个不再年轻的年轻人，或是一个还不是很老的老年人。

“40元”，这可能是一个价格，也可能是一笔收入。

“40度”，如果指的是体温，此人在发烧；如果指的是一杯水的温度，此水现在有点烫。

所以呢，数据本身什么信息也不包含，必须和其他产品、服务、活动结合起来才能够提供有用的信息，

当我们把大量数据集中在一起，奇妙的事情发生了。

前几天闹台风，大家时刻盯着手机上的一个页面：

“台风实时路径”，预报准确度很高。正是因为有了这样的气象预报，我们才能够提前防范，减少损失。

台风路径预测的背后，是气象部门依据无数的数据在不停地计算分析。

再比如，每天上下班的时候，打开地图APP看看交通拥堵情况：

这些红色、黄色、绿色的线条能够使我们避开拥堵路段，快点回家。

这也是基于成千上万个车辆的位置、速度等数据计算出来的结果。

滴滴在济南和交警部门合作进行了个“试点”，接管几条主干道上的红绿灯，按照拥堵状况实时调整信号灯时长。路口有屏幕显示“绿波速度”的速度。

如果所有车辆都按照这个速度前进，那么可以一路顺畅地快速通过多个路口。改善拥堵的效果很明显。

这么好的结果如何实现的？靠的是路上行驶的车辆中的APP数据，再加上交警部门的数据。

这便是数据的第一个作用：揭示出个体信息无法体现的整体规律。

数据的第二个作用我们天天见：提高既有市场的交易效率，最简单的就是“匹配”。

搜索引擎、电商平台、外卖平台，其实做的都是这个事。

交易双方的数据越多，匹配的效率就越高。

不过这只是理论上的结论，匹配效率最高的状态不见得就是平台利润最大的状态。

对于平台而言，匹配效率显然没有利润那么重要。

很快，掌握了大量数据的科技平台不满足于只是匹配现有的信息，他们更要基于用户的个体信息提供“个性化服务”，这是数据的第三种作用。

这个领域做得最彻底的当属亚马逊已经申请了专利的“预发货”系统：

亚马逊通过你之前的消费数据，推断出你在未来的几天会买什么东西，然后安排发货。

在你真正下订单的那一刻，你的包裹可能已经在路上，可能已经在离你家最近的配送站点，还可能已经在站在你家门外准备敲门的快递小哥手里了。

“比你自己还了解你自己”，这是大数据时代很正常的现象。

和超级电脑相比，人脑的数据处理能力显然不是一个量级。

至于“个性化定价”、“个性化推荐”之类，和亚马逊的“预先发货”相比，只能算小儿科级应用。

不过很奇怪的是：

如果一个消费者因为大数据的引导，多花了钱，感觉很气愤；

可因为大数据的引导，多买了几件东西，却好像没什么意见，其实这两种行为的实质是一样的：“大数据杀熟”。

数据的以上三种作用还都是辅助性的，下面这个才是数据的“杀手级应用”：基于数据的全新产品和服务。

基于数据的创新

苹果表上有个很冷门的功能“跌倒报警”，如果你意外跌倒，会提示你是否需要报警，简单确认后会拨通事先设置好的急救电话。

这一功能就如同汽车上的安全气囊，我们希望永远也用不上，但一旦意外发生，它可以救命。

它可以判断出你是自己蹲下的、趴下的、躺下的，还是意外跌倒的，依据的是苹果表上十几个传感器的数据计算的结果。

这就是数据创新的价值：关键时刻能救命。

这个表现在还可以测你的心电图，并且已经获得了FDA的批准。

这些数据长期积累下来，对于了解掌握一个人的身体健康状况，该是多么有价值的东西。

无人驾驶也是数据创新的好例子，车辆能够实现无人驾驶，靠的是车辆上下四周的多个传感器时刻收集周围路况的数据，经过计算，得出最优的驾驶策略。

造个车不难，造个能自己开的车，就难了；

造个自己能开还能停的车，难上加难。

让科幻电影中的场景成为现实的，还是数据。

“知人知面不知心”，一个人的“信用”是个很难准确量化的，可是却又经常需要知道，比如谈生意的时候，还有相亲的时候……

可有人就想法弄出来了，不仅弄出来了还算出数来了：

不仅算出来了，还越来越有用，这就了不起了。

“信用分”也是一个基于多种数据的新产品，完全彻底的创新。

期待这个数字能早日从“财务信用”，扩展至一个人全方位的“信用”。

那样的话，相亲、招聘、面试的时候，无需多言，一亮分即可……

数据到信息：生产过程

以前我们企业分成了两种：劳动密集型，和资本技术密集型。

现在有必要加上第三种了：数据密集型。

数据大致可以分成两类，一类是象城市里的道路分布、某个区域里有多少幢楼、某个路口一天有多少人来车往这样的，可以称为“公共领域的数据”。

这类数据谁都可以获得，无法垄断；

第二类是公司自己生产经营过程中产生的数据，平台每天的成交数量、一家餐馆每天卖出去多少份菜、平均每桌花了多少钱等。

这类数据本来就是公司自己的，也无所谓垄断与否。

所以，“数据垄断”本身就是个不成立的伪命题。

更重要的是，从无用的数据到有用的信息之间，需要经过数据的收集、处理、存储、分析过程，这是一个不折不扣的生产过程。

数据的生产有两个特点：

数据量越大，成本越低，效果越好。

数据种类越多，成本越低，效果越好

因此对于数据密集型行业而言，数据的集中能够提高数据生产的效率。

以前“玩数据”是很烧钱的，一般的企业玩不起。

现在不一样了，有了这些专业的“云”，自己想上个天玩个云成本大大降低。

数据密集型行业的竞争在数据的总量、类型、处理分析能力、应用开发等层面展开，数据的集中将是行业发展的必然趋势。

数据不能被垄断，但可能被滥用

大家忧心忡忡的“数据垄断”很多时候指的是“基于数据的垄断”，并不是对数据本身的垄断。

不久前的8月17日，欧盟正式发起了对亚马逊的反垄断调查，核心问题正是数据。

亚马逊身兼二职，既有自营业务，也有第三方业务。

在亚马逊上开店的第三方商家数据显然要对亚马逊开放，第三方业务和亚马逊的自营业务构成直接的竞争关系。

欧盟发现亚马逊很可能利用这些第三方商家的数据，对他们实施了不正当竞争行为。

此案正在调查中，结果怎样我们拭目以待，其结果很可能对国内的电商行业具有很强的借鉴意义。国内有一家电商平台的情况与亚马逊十分接近。

还有一个已经结了案的：

Art和Trod是两家卖招贴画的商家，他们都在亚马逊上开店（怎么又是亚马逊，今天算是和亚马逊杠上了）。

他俩写了个程序，可以自动获取对方商品的价格，然后和自己的同样商品价格比较，然后程序自动调整，保持价格一致。

具体算法据说很复杂，但目的很简单：价格合谋。

这是最古老的垄断行为，没有之一。

从以前行业大佬们面对面的合谋，到如今基于数据的算法合谋。

上百年的陈酿装在不同材质的瓶子里，味道还是一样的：

竞争对手之间通过合谋消除竞争，你好我也好，就是消费者不好。

正因为如此，“合谋”也是目前在反垄断中唯一依然适用于“本身违法原则”的行为。

不需要界定相关市场、不需要判定后果、不需要计算损害，有此行为即是违法。

数据本身是无法被垄断的，但是在一个数字化和大数据时代，数据却可能成为垄断和不正当竞争行为的帮凶。

数据可以让这些违法行为更加隐蔽、效果更好，对市场竞争和消费者福利的损害也就越大，这才是我们需要关注的。

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