黃 磊

(1.中國科學技術發(fā)展戰(zhàn)略研究院科技與社會發(fā)展研究所，北京 100038；2.南開大學 經(jīng)濟與社會發(fā)展研究所，天津 300071)

一、引言

大規(guī)模數(shù)據(jù)資源正在成為引導新知識和價值創(chuàng)造的驅(qū)動力，并廣泛應用于新產(chǎn)品和新市場的孵化過程之中。這一過程被稱為“數(shù)據(jù)驅(qū)動型創(chuàng)新”[1]。一方面，在進入 Web 2.0后，社交媒體平臺迅速崛起，進而導致了大規(guī)模社交媒體數(shù)據(jù)的出現(xiàn)；另一方面，大規(guī)模數(shù)據(jù)資源也成為了社交媒體產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的重要驅(qū)動力。因此，以大規(guī)模數(shù)據(jù)資源為構建基礎的社交媒體平臺也可以稱為“數(shù)據(jù)驅(qū)動型社交媒體”。大規(guī)模的個人數(shù)據(jù)在社交媒體平臺上實現(xiàn)了聚合，由用戶生產(chǎn)的社交媒體內(nèi)容已經(jīng)成為了數(shù)字勞動的重要內(nèi)容[2]。

數(shù)據(jù)驅(qū)動型社交媒體的興起，使得社交媒體平臺服務內(nèi)核正在發(fā)生轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)作為一種產(chǎn)品服務，可以根據(jù)用戶的需求進行定制化的準入許可授權[3]。數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)的聚集程度存在正向相關。即數(shù)據(jù)的聚集程度越高，數(shù)據(jù)的存儲、處理及傳輸能力越強，“數(shù)據(jù)即服務”的質(zhì)量越高。當前，“數(shù)據(jù)即服務”是數(shù)據(jù)銷售及發(fā)布的基本框架，該框架已經(jīng)被廣泛應用于服務提供商與終端用戶建立實時聯(lián)系的過程中。

值得注意的是，隨著社交媒體平臺的發(fā)展，其作為應用開發(fā)平臺的功能日益明顯。即社交媒體平臺本身也可以提供作為商品的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。從“軟件即服務”到“數(shù)據(jù)即服務”的轉(zhuǎn)變有賴于信息通信技術的創(chuàng)新與擴散， 移動計算和云計算等新的信息通信技術促使了用戶產(chǎn)生更大的數(shù)據(jù)量，同時也對數(shù)據(jù)產(chǎn)生了更大的需求。數(shù)據(jù)作為一種用戶需求驅(qū)動力，同時也是一種廠商的供給驅(qū)動力。社交媒體作為這兩種驅(qū)動力交互作用的平臺，也因此獲得了更大的發(fā)展驅(qū)動力。但是，處于產(chǎn)業(yè)領先地位的社交媒體平臺掌握著大規(guī)模的個人數(shù)據(jù)資源，也導致了潛在的產(chǎn)業(yè)結構性資源的壟斷風險。

二、基于個人數(shù)據(jù)資源聚集的數(shù)據(jù)驅(qū)動型社交媒體形成機制

(一)計算能力聚集與分散的演變

數(shù)據(jù)的聚集(Centralization)與分散(Decentralization)是數(shù)據(jù)形態(tài)的動態(tài)轉(zhuǎn)換過程，這一轉(zhuǎn)換源自于對信息資源管理架構的變化。聚集與分散在本質(zhì)上是一個市場控制力平衡的問題[4]。例如，從信息資源管理系統(tǒng)的角度來看，區(qū)塊鏈的非線性特征也從其分散的技術架構得到體現(xiàn)[5]。信息的聚集在三個方面得到體現(xiàn)：控制的聚集、計算資源的聚集以及關聯(lián)數(shù)據(jù)庫的聚集[6]。所謂控制的聚集，是指管理信息系統(tǒng)中的單元的中心控制程度。一般而言，控制的聚集程度越高，處于中心位置的單元權力越大，對整個系統(tǒng)的影響力也越大。一旦形成控制單元的中心結構，整個系統(tǒng)的控制權就難以實現(xiàn)分化。所謂計算資源的聚集，是指管理信息系統(tǒng)中的計算資源在空間上的集中程度。通常情況下，計算資源包括了計算硬件資源及計算軟件資源。當前，計算機仍然是主要的計算硬件資源。計算的軟件資源則包括了操作系統(tǒng)及軟件應用。在現(xiàn)有的技術框架內(nèi)，計算軟硬件資源在空間上越集中，計算能力越強，則計算資源的聚集程度越高。所謂關聯(lián)數(shù)據(jù)的聚集，是指管理信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的集中程度。數(shù)據(jù)庫的數(shù)量、數(shù)據(jù)庫中非關聯(lián)數(shù)據(jù)的比例以及子數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)內(nèi)容差異都會對關聯(lián)數(shù)據(jù)的聚集程度產(chǎn)生影響[7]。關聯(lián)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)集中能夠用來區(qū)分來自不同應用的數(shù)據(jù)并實現(xiàn)不同程序?qū)?shù)據(jù)的分享使用。

在計算能力的第三次聚集進程中，技術的進步解決了聚集伴隨的邏輯問題。隨著網(wǎng)絡的平臺化，用戶數(shù)據(jù)所依賴的網(wǎng)絡服務器已經(jīng)納入各類數(shù)據(jù)中心的計算資源體系之中，主要原因有以下幾個方面：一是，數(shù)據(jù)中心能夠提供比終端用戶更好的軟硬件支撐；二是，數(shù)據(jù)中心能夠提供更好的數(shù)據(jù)物理安全保護措施，對服務器數(shù)據(jù)的準入和保護提供更專業(yè)的服務；三是，數(shù)據(jù)中心為數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)提供集成服務，提高數(shù)據(jù)的利用效率；四是，與終端用戶相比，數(shù)據(jù)中心能夠大幅度降低數(shù)據(jù)的管理成本。聚集的計算資源體系使得大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析及應用得以成為現(xiàn)實[8]。在過去三十年中， 基于大規(guī)模數(shù)據(jù)的商業(yè)情報及分析(Business Intelligence and Analytics，簡稱 BI&A)在學術研究與產(chǎn)業(yè)領域發(fā)揮著巨大的作用。在互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的三十年，商業(yè)情報及分析經(jīng)歷了三個發(fā)展階段，即BI&A 1.0、BI&A 2.0及BI&A 3.0?；贐I&A技術，相關的應用領域也呈現(xiàn)出多元化的發(fā)展趨勢，包括電子商務與市場情報分析、電子政務、科技情報分析、智慧醫(yī)療以及公共安全情報分析等。BI&A分析的對象也從結構化的關系型數(shù)據(jù)發(fā)展為非結構化的用戶生成內(nèi)容數(shù)據(jù)[9]。聚集的數(shù)據(jù)資源結構使得BI&A正在發(fā)揮著越來越大的影響力，以數(shù)據(jù)為核心資源的商業(yè)計算能力聚集趨勢日趨顯著。

(二)社交媒體平臺個人數(shù)據(jù)資源聚集過程

毫無疑問，絕大部分終端設備上的個人數(shù)據(jù)必須通過社交媒體平臺才能實現(xiàn)真正的社交化應用。社交媒體應用程序開發(fā)接口(Application Programing Interface， 以下簡稱API)是社交媒體平臺進行用戶個人數(shù)據(jù)收集最重要的途徑之一。通常情況下，社交媒體平臺的個人數(shù)據(jù)來源有以下幾個方面。

首先，通過社交媒體網(wǎng)站與社交媒體 App直接獲取用戶個人數(shù)據(jù)。從 Web 1.0時期開始，社交網(wǎng)站就已經(jīng)開始為用戶提供個人數(shù)據(jù)存儲、發(fā)布和交流服務。在進入 Web 2.0時期之后，功能更豐富的社交網(wǎng)站獲取用戶個人數(shù)據(jù)的能力得到了大幅度的提升，也因此承載了大規(guī)模的用戶個人數(shù)據(jù)。HTML 5和 XML 等技術的快速應用，使得社交網(wǎng)站的用戶數(shù)據(jù)交互能力通過多維的媒體應用實現(xiàn)了飛躍。隨著移動終端設備的迅猛發(fā)展，越來越多的終端設備具備了用戶個人數(shù)據(jù)的獲取權限。移動終端設備上的 App通過各類網(wǎng)絡通訊協(xié)議，為用戶提供了新的社交媒體使用體驗，即用戶可以通過移動終端上的 App直接訪問社交媒體平臺，并獲取社交媒體平臺的各種內(nèi)容。更為重要的是，用戶在使用這些 App 的時候，也留下了大量的“社交數(shù)字足跡”，即用戶在訪問社交媒體內(nèi)容，上傳和下載社交媒體平臺多媒體文件的同時，都需要提供個人數(shù)據(jù)準入授權。這意味著只要用戶使用社交媒體網(wǎng)站或App，就必然會產(chǎn)生個人數(shù)據(jù)，這些個人數(shù)據(jù)必須在實現(xiàn)數(shù)據(jù)準入授權之后方可使用。該類授權是雙向的，即社交媒體網(wǎng)站在提供服務時必須獲取用戶個人數(shù)據(jù)的準入權限，而用戶在獲取社交媒體平臺上其他用戶的個人數(shù)據(jù)，也必須獲取社交媒體平臺提供的準入權限。

其次，通過關聯(lián)廠商和第三方開發(fā)者間接獲取用戶個人數(shù)據(jù)。一方面，關聯(lián)廠商通過社交媒體平臺獲取了用于產(chǎn)品和服務開發(fā)所必需的用戶個人數(shù)據(jù)。在產(chǎn)品和服務開發(fā)完成并推送給終端用戶之后，用戶在使用關聯(lián)廠商的產(chǎn)品和服務時，也會產(chǎn)生大量的個人數(shù)據(jù)，并作為關聯(lián)廠商進行產(chǎn)品和服務開發(fā)、升級的關鍵資源。這些反映關聯(lián)廠商產(chǎn)品和服務的個人數(shù)據(jù)并不需要通過社交媒體平臺，能夠直接反饋至關聯(lián)廠商。而關聯(lián)廠商在開發(fā)社交媒體應用時，需要進一步與社交媒體平臺網(wǎng)絡服務器進行數(shù)據(jù)交換。另一方面，第三方開發(fā)者在開發(fā) App 時，需要先從社交媒體平臺獲取用戶個人數(shù)據(jù)的準入權限。在得到數(shù)據(jù)使用授權后，通過對個人數(shù)據(jù)的分析，獲取用戶的使用偏好及應用需求，開發(fā)出具有針對性和市場競爭力的第三方應用程序。通過將這些應用程序集成至社交媒體平臺或直接通過 App 推送給終端用戶，第三方開發(fā)者實現(xiàn)了在社交媒體平臺的用戶個人數(shù)據(jù)交換。關聯(lián)廠商和第三方開發(fā)者對于社交媒體平臺個人數(shù)據(jù)貢獻，主要體現(xiàn)在其推出的產(chǎn)品、服務和應用刺激了用戶對社交媒體的使用強度，進而實現(xiàn)了更大規(guī)模的個人數(shù)據(jù)交換和聚集。

最后，通過API從其它社交媒體平臺間接獲取用戶個人數(shù)據(jù)?？缙脚_的個人數(shù)據(jù)交換是社交媒體平臺大規(guī)模數(shù)據(jù)交換的主要形式。社交媒體平臺之間的個人數(shù)據(jù)交換是數(shù)據(jù)流的交換。單個社交媒體平臺獲取的用戶個人數(shù)據(jù)只有通過跨平臺的數(shù)據(jù)流動才能夠真正進入流通市場，并實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟。對于社交媒體平臺而言，處于離散狀態(tài)的終端用戶提供的個人數(shù)據(jù)實現(xiàn)了平臺上的聚集之后，基于不同的社交媒體平臺之間的規(guī)模差異，跨平臺的個人數(shù)據(jù)會實現(xiàn)進一步的匯聚，進而實現(xiàn)社交媒體平臺個人數(shù)據(jù)的進一步聚集。

綜上所述，個人數(shù)據(jù)在社交媒體平臺上實現(xiàn)了進一步的聚集。在進一步聚集的過程中，三種不同的個人數(shù)據(jù)獲取渠道都發(fā)揮著重要的作用，使得多維度的個人數(shù)據(jù)通過市場的作用得以聚集，實現(xiàn)個人數(shù)據(jù)的規(guī)模經(jīng)濟。社交媒體平臺既是個人數(shù)據(jù)聚集的載體，也是個人數(shù)據(jù)聚集的實現(xiàn)形式。

三、數(shù)據(jù)驅(qū)動型社交媒體個人數(shù)據(jù)資源聚集的創(chuàng)新驅(qū)動力來源

(一)個人數(shù)據(jù)資源聚集的溢出效應

社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集為個人數(shù)據(jù)的經(jīng)濟價值的實現(xiàn)奠定了基礎。個人數(shù)據(jù)作為社交媒體產(chǎn)業(yè)發(fā)展最重要的市場資源，其產(chǎn)生、流動及消費都會對整個市場及其他社會領域產(chǎn)生深遠的影響。這些影響通過個人數(shù)據(jù)聚集的溢出效應得以體現(xiàn)。公共選擇理論重要奠基人之一的布坎南(J.M Buchanan)認為，經(jīng)濟活動中經(jīng)濟單位的消費或者盈利活動對其他經(jīng)濟單位產(chǎn)生了影響，卻沒有承擔相應的責任或者獲利的現(xiàn)象是經(jīng)濟單位外部性的具體表現(xiàn)[10]。社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集是一個動態(tài)持續(xù)的經(jīng)濟行為過程，反映了不同的用戶、社交媒體平臺和平臺之間的經(jīng)濟聯(lián)系。因此，社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集必然產(chǎn)生溢出效應?；趥€人數(shù)據(jù)的開放性，公共及社會產(chǎn)品的供給受到了社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集溢出效應的影響。

溢出效應的規(guī)模與社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集的程度正向相關。個人數(shù)據(jù)的開放性是社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集的重要原因之一。社交媒體個人數(shù)據(jù)開放的程度越高，其聚集的可能性就越高，也意味著社交媒體平臺掌控更大規(guī)模的個人數(shù)據(jù)資源。社交媒體通過現(xiàn)實社交網(wǎng)絡產(chǎn)生了巨大的影響力，并進一步提升了社交媒體平臺上的個人數(shù)據(jù)規(guī)模。一般而言，社交媒體的社會影響力越大，市場份額就越高。市場份額的大小取決于用戶數(shù)量的規(guī)模大小。這意味著，更大的用戶數(shù)量規(guī)模將導致更多的個人數(shù)據(jù)在社交媒體實現(xiàn)聚集。因此，社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集程度越高，其通過社交媒體產(chǎn)生的溢出效應規(guī)模越大。反之亦然。

個人數(shù)據(jù)聚集的溢出效應影響在社交媒體平臺之外逐漸減弱。個人數(shù)據(jù)聚集在社交媒體平臺之內(nèi)的溢出效應較強。其主要原因是社交媒體平臺的構建與發(fā)展都必須依賴個人數(shù)據(jù)這一核心資源。然而，由于來自社交媒體的個人數(shù)據(jù)的準入權限劃分，在社交媒體平臺之外的個人數(shù)據(jù)使用和傳播受到限制。因此，社交媒體個人數(shù)據(jù)在社交媒體平臺之外體現(xiàn)出較低的溢出效應。離社交媒體數(shù)據(jù)中心越遠的位置，受到個人數(shù)據(jù)聚集溢出效應的影響越小。

溢出效應的反饋對社交媒體平臺個人數(shù)據(jù)的聚集起到促進作用。社交媒體平臺個人數(shù)據(jù)聚集的溢出效應并非僅僅是單向的。無論是社交媒體平臺內(nèi)部，還是社交媒體平臺外部的其他社會部門，都會對社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集的溢出效應產(chǎn)生反饋。而且，正面溢出效應和負面溢出效應的反饋都會產(chǎn)生更大規(guī)模的社交媒體個人數(shù)據(jù)。外部效應反饋促生的社交媒體個人數(shù)據(jù)仍然通過社交媒體平臺發(fā)揮作用。因此，社交媒體平臺個人數(shù)據(jù)的聚集受到來自溢出效應反饋的持續(xù)作用，并進一步增強其聚集程度。

(二)新一代信息通信技術 R&D的需求

社交媒體個人數(shù)據(jù)規(guī)模的迅速擴大與信息通信技術的 R&D 密切相關。信息通信技術發(fā)展帶來的數(shù)據(jù)相關技術成果，為社交媒體個人數(shù)據(jù)的產(chǎn)生與收集提供了技術支撐。與此同時，信息通信技術的 R&D需要大量的數(shù)據(jù)資源的投入，信息通信技術R&D 績效也因大規(guī)模社交媒體個人數(shù)據(jù)的聚集得到顯著提升。信息通信技術的快速發(fā)展，使得大規(guī)模的個人數(shù)據(jù)能夠被應用于高性能計算領域，并通過其溢出效應，影響整個信息通信技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。當前，數(shù)據(jù)驅(qū)動型創(chuàng)新已經(jīng)成為信息通信技術R&D的新趨勢之一。

云計算體現(xiàn)了依托網(wǎng)絡的計算能力提升，并成為處理大規(guī)模計算和復雜計算的重要技術。云計算的出現(xiàn)使得IT軟硬件維護成本大幅下降，同時也提升了處理的數(shù)據(jù)規(guī)模。大規(guī)模社交媒體個人數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，使得越來越多的企業(yè)和組織采用云計算的方式存儲、處理以及分析這些數(shù)據(jù)[11]。云計算能夠有效改善大規(guī)模社交媒體個人數(shù)據(jù)處理所必須的存儲和計算環(huán)境。一方面，本地服務器存儲空間相對有限，而云計算服務則提供了性價比更高的存儲空間[12]；另一方面，云計算服務提供了并行數(shù)據(jù)處理的集成框架，大幅度地提高了用戶訪問網(wǎng)絡數(shù)據(jù)資源的效率[13]。與此同時，更大規(guī)模的社交媒體個人數(shù)據(jù)的持續(xù)增長，也對云計算技術的發(fā)展提出了新的要求。例如，在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)方面，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)架構正在專向 Hadoop 等大規(guī)模數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)[14]。社交媒體個人數(shù)據(jù)的聚集則有助于這一轉(zhuǎn)變的實現(xiàn)。

當前，增強現(xiàn)實(Augmented Reality)和虛擬現(xiàn)實(Virtual Reality)已經(jīng)成為大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和應用的重要領域之一。大規(guī)模數(shù)據(jù)的可視化相關技術需要得到進一步的發(fā)展，即數(shù)據(jù)的可視化技術需要具有更強的互動性[15]。同時，以用戶需求為導向的高效率數(shù)據(jù)可視化技術是數(shù)據(jù)可視化技術發(fā)展的關鍵。 在數(shù)據(jù)可視化領域，人類的認知能力存在局限性[16]。增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實技術的出現(xiàn)成為突破這一局限的重要技術[17]。與此同時，社交媒體平臺也是增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實技術的重要領域。一旦社交媒體與這兩種技術相結合，就會產(chǎn)生更大規(guī)模的個人數(shù)據(jù)。同時也對這兩種技術的發(fā)展與融合提供更有價值的個人數(shù)據(jù)資源支撐。例如，中國的阿里巴巴集團已經(jīng)將虛擬現(xiàn)實技術應用于旗下的社交購物平臺，用戶可以直接訪問平臺提供實體商品的虛擬影像，以提升用戶的購買體驗及效率。

人工智能(Artificial Intelligence) 已經(jīng)廣泛應用于獲取海量數(shù)據(jù)以及構建大規(guī)模數(shù)據(jù)環(huán)境，并成為大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的關鍵技術之一。人工智能的發(fā)展離不開大規(guī)模數(shù)據(jù)資源的投入。基于大規(guī)模數(shù)據(jù)資源，尤其是大規(guī)模社交媒體個人數(shù)據(jù)資源，人工智能在認知、學習以及其他應用領域獲得了突破性進展。社交媒體為人工智能提供了大量非結構性的數(shù)據(jù)資源，用于人工智能對人類認知、情感以及行為的分析[18]。同時，人工智能通過多元化的社交媒體應用產(chǎn)生了更大規(guī)模的結構性數(shù)據(jù)， 進一步促進了社交媒體個人數(shù)據(jù)規(guī)模的進一步增加，也進一步提升了社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集的程度。得益于人工智能技術在社交媒體平臺上的應用，社交媒體的用戶體驗得到大幅度的提升。社交媒體平臺也因此增強了與其他網(wǎng)絡平臺的個人數(shù)據(jù)交流。

(三)社會創(chuàng)新需求

公共部門對社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集的創(chuàng)新需求，包括各類組織和政府在內(nèi)的社會公共部門通過社交媒體生產(chǎn)和收集大規(guī)模的數(shù)據(jù)，這其中也包括大量的社交媒體個人數(shù)據(jù)。公共部門已經(jīng)成為了社會經(jīng)濟中最主要的數(shù)據(jù)密集型部門之一[19]。公共部門通過社交媒體獲取的大規(guī)模聚集的個人數(shù)據(jù)，在經(jīng)濟、社會以及公共管理領域發(fā)揮了巨大的作用。聚集的社交媒體個人數(shù)據(jù)已成為公共部門的重要資源[20-22]。

通過社交媒體平臺，公共管理部門提供的個人數(shù)據(jù)能夠產(chǎn)生直接的社會價值。能夠大幅度降低管理成本，提高公共部門的管理效率。越來越多的組織和政府部門在社交媒體平臺上建立了面向社會公眾的社交媒體賬號。在社交媒體平臺上，各類組織和政府部門通過這些社交媒體賬號與用戶進行直接的數(shù)據(jù)交換，為用戶提供公共服務和公共信息。社交媒體個人數(shù)據(jù)的聚集也對公共部門的數(shù)據(jù)管理能力創(chuàng)新提出了挑戰(zhàn)，公共部門需要在保護隱私、公開部門數(shù)據(jù)以及提升社會管理效率等方面進行協(xié)調(diào)，以保證聚集的社交媒體個人數(shù)據(jù)在創(chuàng)造社會價值的同時，最大限度地降低數(shù)據(jù)公開化帶來的隱私保護問題。同時，社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集引起的社會文化的改變，也促進了公共部門不斷進行管理能力創(chuàng)新。

來自于企業(yè)對社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集的需求。聚集的社交媒體個人數(shù)據(jù)正在成為企業(yè)創(chuàng)新的重要資源。首先，聚集的社交媒體個人數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了市場分析的有效信息。企業(yè)通過社交媒體上的個人數(shù)據(jù)可以獲取消費者的使用偏好、興趣愛好、群組劃分以及行為特征等信息。一般而言，個人數(shù)據(jù)規(guī)模越大、聚集程度越高對于企業(yè)的市場營銷和技術改進越有利。其次，聚集的社交媒體個人數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了有效的人力資源信息。越來越多的企業(yè)通過社交媒體獲取企業(yè)發(fā)展急需的人力資源。這主要源于社交媒體平臺具有開放、低成本和高效率的人力資源匹配特征。企業(yè)通過社交媒體平臺發(fā)布招聘信息的同時，也從社交媒體平臺獲取了大量的潛在人力資源的個人數(shù)據(jù)。最后，企業(yè)通過聚集社交媒體個人數(shù)據(jù)的分析，可以對目標消費者群體進行精準的產(chǎn)品和服務推送。不同的消費者群體對產(chǎn)品和服務的需求不盡相同。聚集的社交媒體個人數(shù)據(jù)有利于企業(yè)對目標消費者群體進行細分，并有利于相關產(chǎn)品信息的精準推送。

來自于科研機構對社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集的需求。聚集的社交媒體個人數(shù)據(jù)正在成為科研機構研究的重要資源。一方面，聚集的社交媒體個人數(shù)據(jù)成為了數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研的重要組成部分。社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集使許多零散的數(shù)據(jù)經(jīng)過社交媒體平臺得到了初步的處理，降低了科研機構收集數(shù)據(jù)的成本，節(jié)省了大量的數(shù)據(jù)采集時間。通過聚集的社交媒體個人數(shù)據(jù)，可以對社會結構、個體、組織的心理和行為進行有效的分析，并提取出更準確的研究成果。另一方面，大規(guī)模聚集的社交媒體個人數(shù)據(jù)也對數(shù)據(jù)驅(qū)動型科研提出了新的挑戰(zhàn)。個人數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增加，使得原有的研究方法、工具和環(huán)境都發(fā)生了巨大改變。例如，用于科研的軟硬件設備需要不斷更新才能滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求，大規(guī)模數(shù)據(jù)分析結果的可視化手段對于科研成果的展示越來越重要。個人數(shù)據(jù)的聚集也促進不同領域的科研機構之間的協(xié)作，增加了不同學科的交叉與融合。值得注意的是，社交媒體平臺也正在成為科研機構對公眾進行科學知識傳播的重要平臺，對于提高公民的科學素養(yǎng)有著積極的促進作用。

四、社交媒體個人數(shù)據(jù)的潛在壟斷風險及對其進行反壟斷規(guī)制的必要性

(一)社交媒體個人數(shù)據(jù)的潛在壟斷風險

企業(yè)的壟斷行為對于單個企業(yè)而言往往起到一定的技術創(chuàng)新推動作用。社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集，使得數(shù)據(jù)資源進一步集中在少數(shù)社交媒體平臺，有利于這些平臺進行技術創(chuàng)新和產(chǎn)品 R&D。然而，壟斷行為也會對整個市場的資本、技術、勞動力資源配置產(chǎn)生負面的影響。一般情況下，常見的企業(yè)壟斷行為包括價格操控、價格歧視、價格鎖定、提高產(chǎn)業(yè)進入門檻和排他性交易等。在數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)領域，企業(yè)的壟斷行為直接表現(xiàn)為對數(shù)據(jù)的壟斷，包括對數(shù)據(jù)的強制壟斷與數(shù)據(jù)獨裁[20]。在信息通信技術產(chǎn)業(yè)，數(shù)據(jù)壟斷行為在大廠商間的競爭較為常見。例如，百度與淘寶網(wǎng)之間通過數(shù)據(jù)端口的控制來實施彼此之間數(shù)據(jù)訪問的限制。同時，數(shù)據(jù)的壟斷不僅僅局限于產(chǎn)業(yè)領域，同樣也存在于公共部門對數(shù)據(jù)的壟斷。公共部門的數(shù)據(jù)壟斷會導致公共部門管理權限的增強，不利于數(shù)據(jù)驅(qū)動型市場的發(fā)展。因此，數(shù)據(jù)壟斷將成為影響數(shù)據(jù)相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要因素。同時，也需要平衡數(shù)據(jù)壟斷對市場競爭的破壞與短時間內(nèi)對技術發(fā)展的促進之間的關系[23]。

首先，作為經(jīng)濟資源的社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集導致市場競爭下降。社交媒體個人數(shù)據(jù)的聚集反映了市場資源投入和集中的情況。聚集程度越高，說明作為市場資源的個人數(shù)據(jù)越集中于特定的社交媒體平臺。這將使得社交媒體產(chǎn)業(yè)的市場結構趨于集中。市場結構的集中則會導致市場份額的改變。一般而言，市場結構越集中，處于領先地位的社交媒體平臺所占有的市場份額就越高。處于領先地位的社交媒體平臺往往會采取協(xié)議的方式進行產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的個人數(shù)據(jù)資源交易。雖然社交媒體平臺對個人用戶往往提供的是“零價格”服務，但是對于多邊市場結構中的其他市場往往存在價格操縱行為，并通過常見的法定壟斷權力(如專利許可等)對關聯(lián)廠商和第三方開發(fā)者的數(shù)據(jù)使用權限進行限制。同時，基于上述的市場壟斷行為，社交媒體平臺產(chǎn)業(yè)的進入門檻也隨之上升。從長遠來看，社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集不利于市場的充分競爭。

其次，社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集增加了政府規(guī)制的難度。雖然社交媒體的壟斷行為對市場的競爭產(chǎn)生抑制作用，但是由于社交媒體平臺存在多邊市場，政府難以采用傳統(tǒng)的反壟斷方法對其壟斷行為進行規(guī)制。由于個人數(shù)據(jù)是社交媒體平臺壟斷權力的重要來源之一，且個人數(shù)據(jù)主要來自于社交媒體平臺在個人用戶市場提供的“零價格服務”，因此難以采用市場份額測定(即威廉森測試)和價格操控行為來評估其實質(zhì)性壟斷行為。個人數(shù)據(jù)聚集增強了社交媒體平臺的資源配置控制能力，然而目前政府卻缺乏有效的市場規(guī)制手段對其進行管理。在中國，政府更多的是采用行政手段對社交媒體的個人數(shù)據(jù)聚集進行限制。隨著聚集程度的增強，政府的反壟斷規(guī)制措施有待進一步改進。

第三，社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集增加了用戶隱私泄露的風險。 社交媒體平臺具有較強的網(wǎng)絡效應，在進入移動通訊時代后，其用戶群體規(guī)模持續(xù)擴大。這意味著，個人用戶在社交媒體平臺產(chǎn)生的“數(shù)據(jù)足跡”也越來越多。雖然社交媒體平臺在用戶注冊使用社交媒體平臺服務和產(chǎn)品之前都會需要用戶對數(shù)據(jù)采集和使用權限進行確認授權，但是社交媒體平臺并不能完全避免用戶個人數(shù)據(jù)的被動泄露。所謂數(shù)據(jù)的被動泄露，是指社交媒體平臺在不主動提供數(shù)據(jù)的情況下，個人或組織通過非法的途徑獲取社交媒體平臺數(shù)據(jù)。黑客攻擊是數(shù)據(jù)被動泄露的主要形式之一。聚集的個人數(shù)據(jù)意味著大量的用戶數(shù)據(jù)集中于社交媒體平臺，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)的被動泄露，用戶隱私泄露的風險遠高于處于離散狀態(tài)下的個人數(shù)據(jù)泄露。而且，由于聚集的個人數(shù)據(jù)往往具有更高的經(jīng)濟價值，也使得社交媒體平臺成為網(wǎng)絡攻擊的主要對象之一。

(二)社交媒體個人數(shù)據(jù)制定反壟斷規(guī)制的必要性

毫無疑問，社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集是數(shù)據(jù)科學與技術創(chuàng)新的主要動力之一。然而，由于社交媒體產(chǎn)業(yè)具有較強的網(wǎng)絡效應，一旦個人數(shù)據(jù)聚集就會導致整個產(chǎn)業(yè)的結構性成本上升。同時，隨著個人數(shù)據(jù)聚集程度的提高，必然會導致數(shù)據(jù)資源集中少數(shù)社交媒體平臺，使得整個社交媒體產(chǎn)業(yè)的進入門檻上升，進而破壞社交媒體產(chǎn)業(yè)的競爭環(huán)境。因此，有必要針對社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集的壟斷風險進行防范與規(guī)制。

首先，對社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集的潛在壟斷風險進行規(guī)制有利于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動力的保持。大規(guī)模個人數(shù)據(jù)成為了社交媒體產(chǎn)業(yè)發(fā)展的結構性資源，這些數(shù)據(jù)不再通過人工的方式進行采集，而是由算法取而代之。通過一定的算法，這些個人數(shù)據(jù)可以按照預設的方式進行組合、排序以及輸出[24]。不同類型的社交媒體平臺對用戶個人數(shù)據(jù)的使用目的和具體方式存在區(qū)別，因此算法也存在著差異。聚集的社交媒體個人數(shù)據(jù)意味著大量的個人數(shù)據(jù)資源集中于少數(shù)幾個社交媒體平臺，處于邊緣的社交媒體平臺無法獲取足夠的個人數(shù)據(jù)資源進行算法、設備以及其他技術的創(chuàng)新，繼而導致整個產(chǎn)業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新動力不足。通過對社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集的反壟斷規(guī)制可以有效降低結構性資源的壟斷風險，有利于整個產(chǎn)業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新。

其次，對社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集的潛在壟斷風險進行規(guī)制有利于市場競爭環(huán)境的保持。用戶的個人數(shù)據(jù)已經(jīng)發(fā)展成為市場競爭的關鍵因素，社交媒體多邊市場提供的產(chǎn)品與服務源自于個人數(shù)據(jù)資源的投入。對聚集的社交媒體個人數(shù)據(jù)進行反壟斷規(guī)制能夠降低社交媒體平臺使用個人數(shù)據(jù)資源的成本，進而降低多邊市場中的產(chǎn)品和服務的價格。新進的社交媒體平臺可以獲得反壟斷規(guī)制的溢出效應提供的創(chuàng)新動力，主要體現(xiàn)在市場準入障礙的減少及創(chuàng)新資源配置能力增強。長遠來看，社交媒體的適度競爭可以促進社交媒體產(chǎn)業(yè)的多元化發(fā)展。

第三，對社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集的潛在壟斷風險進行規(guī)制有利于保護用戶的隱私。在社交媒體平臺上，用戶的隱私與個人數(shù)據(jù)密切相關。社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集雖然能夠在短期內(nèi)通過知識產(chǎn)權保護、數(shù)據(jù)庫安全措施以及大規(guī)模數(shù)據(jù)備份對用戶隱私進行保護，但是從長遠來看聚集的社交媒體個人數(shù)據(jù)卻更容易被處于壟斷地位的社交媒體平臺操控。具體表現(xiàn)為強制性或者在用戶不知情的情況下，獲取用戶的行為數(shù)據(jù)，并且隨著用戶個人數(shù)據(jù)上傳的規(guī)模上升，增加用戶使用某一社交媒體平臺的頻率。用戶黏性的增加，雖然對社交媒體平臺而言是有利的，但是對于用戶而言則增加了數(shù)據(jù)遷移的成本，無法自由實現(xiàn)不同社交媒體平臺的轉(zhuǎn)換使用。個人數(shù)據(jù)聚集程度越高的社交媒體平臺，往往越難以實現(xiàn)用戶個人數(shù)據(jù)的遷移。個人數(shù)據(jù)的自由遷移是用戶隱私權利的重要組成部分。因此，反壟斷規(guī)制能夠有效促進用戶隱私的保護。

第四，對社交媒體個人數(shù)據(jù)聚集的潛在壟斷風險進行規(guī)制有利于反壟斷規(guī)制手段的創(chuàng)新。反壟斷的規(guī)制手段及相關政策并非一成不變。不同產(chǎn)業(yè)的壟斷行為存在較大差異，同一產(chǎn)業(yè)在不同的發(fā)展階段的潛在壟斷風險也有所區(qū)別。隨著信息通信技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與成熟，多邊市場的概念已經(jīng)被廣泛接受。社交媒體產(chǎn)業(yè)雖然與ICT高度相關，但又并不完全等同。由于多邊市場的復雜結構以及個人數(shù)據(jù)價值難以界定，針對電信產(chǎn)業(yè)的反壟斷政策與規(guī)制并不能夠完全適用于數(shù)據(jù)驅(qū)動型社交媒體。對于個人數(shù)據(jù)聚集引起的潛在壟斷風險進行防范與規(guī)制，能夠為政府在新的市場環(huán)境下對反壟斷政策與規(guī)制措施進行創(chuàng)新，以滿足新的市場競爭保護要求。

五、結論與展望

基于個人數(shù)據(jù)資源聚集的數(shù)據(jù)驅(qū)動型社交媒體帶來了新的產(chǎn)品、新的知識以及新的競爭優(yōu)勢。在產(chǎn)業(yè)領域，基于大規(guī)模社交媒體個人數(shù)據(jù)分析及挖掘的新一代商業(yè)情報分析系統(tǒng)使得全球制造服務業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈變得更為高效，形成了更優(yōu)的市場資源配置機制。在社會治理領域，數(shù)據(jù)驅(qū)動型社交媒體與其他技術的融合，使得城市的規(guī)劃和建設變得更為合理，實時的地理信息數(shù)據(jù)使得每個人的出行變得更為簡單和高效。在教育科研領域，數(shù)據(jù)驅(qū)動型社交媒體的應用使得更多的知識以更容易接受的方式得到傳播。通過數(shù)據(jù)資源的開放獲取，使得公眾能夠更多地了解科學技術的發(fā)展，并參與到創(chuàng)新的過程中。在未來，人工智能、量子計算和自動駕駛汽車等技術的發(fā)展和應用都將更倚賴社交媒體平臺上的大規(guī)模個人數(shù)據(jù)資源。

隨著大規(guī)模個人數(shù)據(jù)的進一步集中，應警惕數(shù)據(jù)資源市場配置機制失靈的發(fā)生。首先，由于互聯(lián)網(wǎng)平臺的開放性，使得數(shù)據(jù)資源源源不斷地匯聚于各類平臺。在市場機制的作用下，數(shù)據(jù)資源會集中到處于產(chǎn)業(yè)領先地位的平臺上。這些平臺通過對數(shù)據(jù)流動方向的控制，形成了一定的市場控制力。其次， 根據(jù)產(chǎn)品生命周期理論，產(chǎn)品或服務市場化應用的早期階段，需要企業(yè)投入大量的資源以實現(xiàn)產(chǎn)品和服務的推廣應用。因此數(shù)據(jù)資源的集中是數(shù)據(jù)驅(qū)動型產(chǎn)品和服務推廣應用的必經(jīng)階段。最后，當相關的產(chǎn)品和服務的市場化應用相對成熟后，數(shù)據(jù)資源的過度集中將不利于市場競爭以及可持續(xù)創(chuàng)新。值得注意的是，各類數(shù)據(jù)中心已經(jīng)成為網(wǎng)絡攻擊的重要對象，一旦發(fā)生網(wǎng)絡攻擊，攜帶大量用戶信息的隱私數(shù)據(jù)將面臨泄露的風險。因此，有必要對個人數(shù)據(jù)聚集引起的潛在壟斷風險進行規(guī)制和干預。