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。
自駕車之發展與挑戰-以德國法制為借鑑 WiMAX頻譜開放 攪亂一池春水