美國廠商使用之DMCA侵權調查正確性遭質疑
一項由華盛頓大學所發表的研究聲明指出，媒體工業團體正使用有瑕疵的方式調查peer-to-peer網路文件共享中侵害著作權的問題。包括M.P.A.A.、E.S.A.、R.I.A.A等團體，不斷寄出逐年增加的DMCA侵權移除通知（takedown notices）給各大學和其他的網路業者。許多大學會在未經查證的情況下直接將侵權移除通知轉寄給學生，R.I.A.A.甚至跟進其中的一些侵權報告並將之寫入財務報告中。
但在2008年6月5日由華盛頓大學的助理教授等三人所發表的研究中認為這一些侵權移除通知應該更審慎檢視之。研究指出，這些團體在指控檔案分享者的調查過程中有嚴重的瑕疵，可能使對方遭受不當的侵權指控，甚至可能來自其他網路使用者的陷害。在2007年5月及8月的兩次實驗中，研究員利用網路監控軟體監控他們的網路流量，實驗結果顯示即使網路監控軟體並未下載任何檔案，卻仍然接收到了超過400次的侵權警告信。
該研究結果顯示執法單位的調查過程中只查詢了網路分享軟體使用者的I.P.位址，卻未真正查明使用者正在下載或是上傳的實際檔案為何，在這種薄弱的搜查技巧跟技術方式之下任何使用網路文件分享軟體的使用者都可能被告，不論其所分享的檔案是否侵權皆如此。
- http://www.cs.washington.edu/homes/piatek/
- http://publications.mediapost.com/index.cfm?fuseaction=Articles.showArticle&art_aid=84125&art_type=13
- http://techreport.com/discussions.x/14879
- http://bits.blogs.nytimes.com/2008/06/05/the-inexact-science-behind-dmca-takedown-notices/?scp=4&sq=digital%20industry&st=cse
2018年06月07日，歐盟執委會對2021年到2027年期間擬定單一市場計畫和預算，該計畫預計支用40億歐元保護歐盟消費者和促進歐洲中小企業（SME）競爭力，同時加強歐盟內部市場管理，促進人類、動植物健康和動物福利，並建立歐洲金融數據統計框架。 新的單一市場計劃包括： 1. 增加中小企業競爭力，促進產業升級、擴大產業規模並幫助中小企業有跨境競爭的能力； 2. 落實消費者保護政策，確保產品安全，並在產品和服務有疑義時，確實協助消費者獲得補償； 3. 支持食品安全生產，預防及根除動植物疾病，以及改善歐盟的動物福利，而歐盟公民得以繼續在歐洲單一市場取得安全和優質的食品，同步提高人類和動植物健康之水平； 4. 加強歐盟執委會和會員國之間的合作，確保歐盟法規範得到適當實施和執行； 5. 響應市場發展，幫助歐盟執委會加強運用資訊科技產業工具與知識（例如大數據和演算法等等）。 6. 補助會員國的統計機構，提供資金給政策領域中與數據相關的發展、製作和傳播，提高歐洲統計數據品質。 歐洲單一市場讓歐洲人民能自由旅行、工作和生活，同時擁有更多的選擇和更低廉的價格，能在歐盟境內更輕鬆地進行商品服務交易。因此，歐洲單一市場可說是歐洲最佳資產，可以促進歐洲企業成長且在全球化市場中培養競爭力。而2021-2027年計畫將確保當地有效達成單一市場連續性，為歐盟人民和企業提供更好的投資與生活環境。
澳洲競爭及消費者委員會（ACCC）就大型數位平臺對於消費者權益和市場競爭的問題提出建言澳洲競爭及消費者委員會（Australian Competition and Consumer Commission, ACCC）於2022年11月發佈了數位平臺第五份調查報告。該報告係ACCC受澳洲政府委託，於2020年起對數位平臺相關的消費者權益和市場競爭問題的調查，本次報告將重點放在監管如何改革。主要提供的建議和警示可分為五個方向： 1.反競爭行為 大型數位平臺擁有巨大的市場力量和重要的財政資源，佔據主導地位的數位平臺公司有能力和動機透過排他性行為和收購潛在競爭對手，以維持其在市場中的優勢地位。 2.消費者和中小企業保護不足 ACCC於2022年所發佈的最新報告與其自2017年開始進行數位平臺研究起所發布的其他報告一致，皆指出數位平臺的服務有以下潛在危害： ● 利用消費者偏見或引導消費者的方式向消費者提供服務。 ● 數位平臺上的詐騙明顯且持續增加。 ● 來自應用程式商店提供的不當和欺詐性應用程式的危害。 ● 創建、購買和銷售虛假評論以及以其他方式操縱評論的做法。 ● 欠缺救濟和爭議解決的途徑。 3.保護消費者的新措施 澳洲現有的競爭和消費者法律已難以因應數位平臺市場所面臨的消費者權益侵害和競爭危害等問題。該報告建議進行立法改革，具體如下： ● 商業市場中的消費者保護措施，包括禁止不公平交易行為和不公平契約條款。 ● 針對數位平臺的消費者爭議措施，包括強制規定內部和外部的爭議解決流程，以及平臺對詐騙、有害程式和虛假評論的預防和刪除義務。 ● 建立新的競爭框架，使受指定的數位平臺提供服務時受到適用於此一領域的強制性法規拘束。 ● 受指定數位平臺將應遵循之新框架和守則，以遵守競爭義務，避免其在市場中的反競爭行為，如競爭行為中的自我偏好（self-preference）等。 4.管轄 該調查報告亦指出適當且明確的管轄權限劃分對於新的監管框架來說非常重要，應在考慮到其專業知識和權責範圍的前提下，將監管責任分配給正確的管理機構，並且這些監管在流程中的各個環節都應受到適當的監督。 對於新的競爭框架及監管措施，ACCC建議可以參考英國當前的制度設計；英國政府成立了數位市場部門（Digital Markets Unit, DMU），該部門隸屬於競爭與市場管理局（Competition and Markets Authority），DMU負責監督受指定數位平臺，並在符合公平貿易、選擇開放、透明及信任等前提之下，DMU得視各個公司不同的情況對其進行特定的要求，如建立面對非法內容、對成人或未成年人有害內容時的應對措施等。 5.與國際方針的一致性 過去，澳洲在數位平臺監管策略採取了領先國際的創新行動，透過實施《新聞媒體議價法》（News Media Bargaining Code），要求數位平臺為新聞內容付費。但未來澳洲政府最終採用的策略將可能仿效他國經驗或是依循國際間共通模式，如英國推行中的《網路安全法》（Online Safety Bill）或歐盟的《數位市場法》（Digital Market Act）和《數位服務法》（Digital Services Act），而非獨樹一幟。 澳洲數位平臺監管策略之後續變化與進展值得持續追蹤，以做為我國數位平臺治理政策之借鏡。
美國長粒米受到基因污染 Bayer被告上法庭美國農業部（ USDA ）在今（ 2006 ）年 8 月 18 日 公布，在 Arkansas 及 Missouri 的米倉發現，這些地方所儲存的美國長粒米（ long grain rice ）中含有 Bayer CropScience 未經核准的基因改造生物種。高品質的長粒米米粒細長，具有 20 ％～ 25 ％的中直鏈澱粉含量，米飯柔軟但鬆散，冷飯不變硬，在國際稻米市場有很高的評價，價格也最高。進口此型白米的國家有西歐、中東、加勒比海各國、新加坡、馬來西亞等，出口國為泰國，在歐洲市場上的售價，美國米略高於泰國米。美國長粒米的主要生產地是在 Arkansas ，意外事件發生時，當地農夫正在收成稻米。 截至目前 8 月底，美國本土因為基改稻米的基因污染了美國長粒米（ U.S. long grain rice ）的供應，而向 Bayer CropScience 提出損害賠償的訴訟已有三起，主要內容為請求因為基因污染致美國長粒米的價格下跌的損害賠償。另 由於相關的安全審查並未檢測出來此次流入外銷市場的美國長粒米，因此 雖然 USDA 表示混入 GMO 的長粒米並不會對人體或環境造成危害，但 世界各大進口國仍採取了相關緊急措施。 例如，日本於此消息一經公布後，當即停止美國長粒米的進口，而歐盟則表示只有經檢測證實從美國進口的長粒米未含有 Bayer CropScience 所研發尚未經許可之 GMO 特性，始得上架販售。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇，旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南（下稱《指南》）》，指南分為三大章，第一章為整體資料環境之變化；第二章為資料治理；第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇，主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出，在進行資料驅動的判斷流程時，需留意三點事項，分述如下： （一） 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人，蒐集各自的需求與課題，考量可以適用的技術與服務，並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次，盤點必要資料並確認其利用可能性，同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步，以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後，將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人，並以利害關係人的意見為基礎，進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後，基於資料分析結果進行決策。 （二） 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時，由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本，且判斷時點有時亦有其時效性，因此，在確保必要之資料時，會先檢視企業內部所持有之資料，而後確認政府機關的公開資料，如仍缺乏必要之資料，則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後，則會判斷決策所必要之資料的信賴性，其主要分為兩點，一為針對資料本身之信賴性，包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等；一為資料傳輸、編輯的信賴性，包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時，則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 （三） 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析，亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言，自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況，亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後，亦應透過監視檢視決策成效，方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等，並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策，除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外，亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）