该报告显示，个人数据在其制作中是独一无二的，即个人数据是收集方和收藏家的产物。收集器实现的相关行为需要由诸如网络平台或传感器的载体记忆和存储以形成数据。此外，个人数据从根本上包含强大的个人属性。因此，个人数据权的归属，应用和流通应该有自己独特的规则。
欧盟《通用数据保护条列》（简称GDPR）对于自然人的个人数据权利，如知情权，获取权，更正权等，一般属于被收集方作为强权持有人的专有权，中国的关于保护个人数据权利的法律同样如此。具体而言，个人数据具有强烈的收藏者个人身份，容易被滥用并危害收藏者的个人和财产利益，因此需要特殊的法律辩护，使收集方知道数据收集和使用的目的。权利，范围和权利方法，决定是否允许此类收集和存储权利，要求查询以及纠正或删除错误或不完整数据的权利，以及未经同意停止或侵犯个人数据的收集或使用的要求要求赔偿民事权利造成的损害。
在数字经济时代，原有的市场竞争行为和监管方式可能会发生变化，从而产生一些新的现象。例如，由于互联网的获胜者无处不在，一个独特的特征，一个大型数字平台很容易实现一定程度的自然垄断，但传统的反垄断规则很难有效地监督它，因为现有的反垄断规则是专为19世纪的大公司而设计，不符合数字时代的需求。简而言之，数字时代的垄断更容易，反垄断更加困难，垄断行为的反措施更为广泛。
腾讯的微信APP作为中国最大的互联网流量应用，代表了与社交关系的强大联系。通过朋友和朋友的产品生态，它几乎控制着互联网熟人圈的所有社会资源。近年来突出的短视频平台，如颤音，快手等，属于薄弱环节的社会关系。由此产生的市场竞争秩序问题和市场资源配置问题，即上述法律风险已经凸显出来。以腾讯和Multi-Flash为例，腾讯认为，微信和QQ产品平台上大量用户头像，地区，朋友等数据的生成和积累是腾讯商业竞争的重要核心资源。天津滨海新区人民法院也确认了这一说法，但用户的头像等数据属于腾讯或用户本身。中国没有明确的法律或法规。欧洲的GDPR认为所有数据必须由最终用户完全控制。该控件反映在:中。他们可以决定分享哪些内容，以及取消帐户后忘记了自己信息的权利。
图为叶明教授，西南政法大学经济法学院教授，人工智能法研究所常务副院长。
西南政法大学经济法学院教授，人工智能法研究所常务副院长叶明认为，如何实现数据共享，如何防止数据共享垄断，以及如何预防数据孤岛是当前数据竞争领域值得考虑的问题。总的来说，现有的反垄断法规，思路和方法可以在一定程度上应对互联网大数据带来的挑战，但需要在监管概念上更具包容性和审慎性。对此，叶明提出了四点建议。
首先，相关市场的定义一般包括产品市场和地域市场的定义。在大数据领域，考虑到数据资产价值随时间的快速变化等因素，相关市场的定义也可能需要引入可能需要考虑的时间维度。时间市场。建议单独定义数据市场。在定义与数据相关的市场时，有必要考虑隐私因素并更加关注隐私考虑因素。在定义相关产品市场时，需要定义不同类型的数据。例如，数据可以分为在线和离线级别。甚至在线数据也可以分为搜索数据，社交数据，电子商务数据和其他类别的数据，这些数据应该细分。从反托拉斯法的角度来看，一些数据可能构成一个关键设施。同时，在相关的市场定义方法中，需要相应调整需求替代，供给替代和假定垄断测试等传统方法，以适应大数据的特点。
其次，许多当前互联网并购的真正目的是获取数据。但是，根据现行的反垄断法律制度，反垄断立法可能存在一些障碍。在评估时，叶明认为可以考虑为不同行业设定差异化因素的因素。同时，应该更多地关注流量，下载量和使用率等因素，而不是诸如营业额等传统因素。此外，在报告标准中，公司的营业额，市场竞争力，公司业绩，资产规模等可以通过考虑概率标准包含在评估系统中。
第三，在确定大数据公司滥用支配地位时，存在两个主要问题。首先，确定市场支配地位很困难。在传统领域，在确定市场的主导地位时，通常认为难以进入市场。但是，在数据领域，进入门槛可能不高，但可能对市场产生重要影响。因此，可能需要调整用于确定市场主导地位的想法和方法。其次，识别滥用是困难的。为了便于识别，相关机构必须明确大数据公司的义务和消费者的权利。同时，有必要建立数据资产价值评估的权威参考标准。
第四，大数据算法勾结引发了反垄断监管的新问题。一方面，主要元素的识别变得困难，难以确定共谋的主体;另一方面，相关主体对主观意图的识别也比较困难。叶明认为，在识别主题时，有必要对算法设计者，改进者，用户和其他主题进行全面审查，并在满足条件时将其作为主体。主观要素的识别应从传统的传播证据转变为行为证据和经济证据。