本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國眾議院反壟斷委員會於2021年6月11日宣布五大反壟斷立法議案,目標是透過立法提升消費者、勞工和中小企業競爭空間,防止大型科技平台壟斷數位市場。2019年美國國會反壟斷委員會調查互聯網巨頭Amazon、Google、Facebook、Apple(GAFA)涉嫌濫用市場支配地位進行壟斷、抑制競爭、侵害用戶隱私、破壞新聞出版多元化。2020年10月發布《數位市場競爭調查》(Investigation of Competition In Digital Markets)強調恢復數位經濟市場競爭力重要性。2021年美國眾議院隨即提出五大反壟斷改革法案具體落實政策方向。 終止平台壟斷法案(Ending Platform Monopolies Act) 防止占主導地位的平台利用其對多個業務的控制能力,由董事或受託人持有公司25%以上的股票、盈利或資產,或以其他方式掌握實質控制權,要求用戶使用其平台購買產品或服務進而取得優勢地位。 美國選擇與創新線上法案(American Choice and Innovation Online Act) 禁止平台的歧視行為,包括使自家產品、服務及業務在平台上享有對手沒有的競爭優勢,禁止自我偏好或歧視其他同類業者之行為。 平台競爭與機會法案(Platform Competition and Opportunity Act) 禁止具獨占優勢平台藉由收購其他具競爭力對手,以擴大或鞏固線上平台市場力量。 透過啟動服務交換強化相容性和競爭力法案(Augmenting Compatibility and Competition by Enabling Service Switching Act) 透過啟動服務交換,滿足互操作性和資料可攜性,降低企業和消費者進入壁壘與轉換成本,使資料更容易移動到其他平台。 併購申報費現代化法案(Merger Filing Fee Modernization Act) 提高企業向政府申請併購案之審議費用,例如超過50億美金以上併購案審議費用從美金28萬提升至225萬,確保美國司法部和聯邦貿易委員會執行反壟斷資源。
英國ISP業者主動揭露網路速度資訊2011年5月英國電信主管機關Ofcom(Office of communications)對英國境內寬頻網路速率現況進行調查,寬頻網路平均下載速度從去年11月的6.2Mbits/s增為6.8Mbits/s,且有近半(47%)的使用者可享受到超過10Mbit/s的速度。 但廣告速度與真實速度間的差距擴大,今年5月業者平均廣告速度為15Mbit/s,,較真實速度6.8Mbits/s差距為8.2Mbit/s,而2010年11月平均廣告速度13.8Mbit/s真實速度6.2Mbit/s,差距為7.6Mbit/s。上述的差距主要發生於ADSL網路,英國有近75%的使用者仍用ADSL,此種傳輸方式將受到距離、纜線品質的影響。因此大多數業者所宣稱的20Mbit/s下載速度,僅能達到6.6 Mbit/s。有超過1/3的使用者速度為4 Mbit/s或更低。 F英國今年7月正式實施之寬頻速度自律規則(Voluntary Code of Practice on Broadband Speeds),為業者自願加入。除提供消費者「典型的速度範圍」(Typical Speed Range, TSR)資訊外,若消費者可使用速度小於業者宣稱之速度範圍,且業者無法解決問題時,在3個月內使用者可更換其他業者而無須罰款。目前已有BT、O2、Virgin Media等17家ISP業者加入自律規則中。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。