2020年12月24日，市场监管总局对阿里巴巴集团需要商户在阿里旗下的天猫、淘宝平台或其他电子商务平台之间进行“二选一”的垄断行为展开了调查。早在2010年，腾讯就曾推行需要用户卸载360软件才能登录腾讯QQ的“二选一”行为。在全球范围内，谷歌、Facebook、Amazon等科技巨头均遭受过多次反垄断调查，欧盟为遏制大型网络平台的不正当角逐行为，公布了《数字服务法》（TheDigitalServicesAct）和《数字市场法》（TheDigitalMarketsAct）。在国内，伴随数字经济的如火如荼，新业态、新模式层出不穷，具备数据、技术优势的线上平台市场集中度也愈加高，市场资源正在加速向头部平台集中1,3，网络平台的垄断问题日益紧急，也暴露出数字经济进步中的风险和隐患。2019年8月1日印发的《国务院办公厅关于促进平台经济规范健康进步的指导建议》，提出加强政策引导和保障力度的多项手段。可以说，大家一贯鼓励网络平台的革新和进步。受惠于全球大市场，得益于政策促进和支持，国内线上数字经济的进步位居世界前列。但平台经济假如超越法律法规的限制，放纵市场垄断和资本无序扩张，终将破坏市场角逐秩序、损害买家和其他市场参与者的合法权益。
1、数据寡头的崛起与数据垄断的成因
（一）数据寡头与数据孤岛
在数字经济年代，数据成为重点性的生产要点和获得市场角逐优势的要紧资源，美国《经济学人》杂志更将数据比喻为“21世纪的石油”。数据所蕴含的衍生价值，成为数据驱动型企业盈利的基础，促进着个性化服务的进步和经营决策的改革，同时也加剧了企业间的数据争夺和纠纷，伴随数据体量的不断积累，不同企业的数据持有量出现差异，数据垄断现象随之产生。相比以市场支配地位认定的行业垄断，数据垄断涵盖了数据持有、控制、流通、收益的全链条。现在，世界各国的市场监管部门已相继将数据垄断纳入反垄断执法的范围。
垄断即为排他性的独占，这种“独占”带来对买家的不公、对行业内其他角逐者的不公、市场秩序的失范，与资源配置效率的降低。在农业年代，非常重要的资源是土地，“反垄断”就要抑制土地兼并和集中，使“耕者有其田”。伴随工业文明的进步，垄断现象集中在市场和技术范围，真的意义上的反垄断法开始出现。为了反对工业寡头的合谋操纵，各国相继推出了反托拉斯法。为了预防技术垄断，专利规范也应运而生。而在数字经济年代，非常重要的稀缺性资源就是数据。数据垄断所带来的害处，将远甚于过去的土地垄断、市场和技术垄断。从自然垄断、行政垄断到技术垄断，垄断的形式在不断变化。当技术垄断和数据资源结合在一块，数据垄断也随之产生。伴随人类社会信息化和数字化的扩展，人类活动被更为紧密地联系到一块，垄断的程度也急剧提高，在“万物互联”的年代，“数字寡头”已经悄然出现，数字经济不可防止地加剧了市场角逐，使得“赢者通吃”，位列其后者则“无立锥之地”。
在电商、移动支付、医疗卫生、交通运输、餐饮旅游等行业，数据规模看上去庞大，实则被数据寡头垄断，形成了一个个“占山为王”的数据孤岛。表面上看，数据可以不断产生,但数据同样具备“保质期”，距今时间越久远的数据，价值也就越低，更具商业价值的永远是那些“新鲜出炉”的时效性数据，相对集中的高价值顾客数据也远比碎片化数据更为要紧。因此，数据资源既是无限的，又是稀缺的。数据寡头大大限制了同业角逐，因为重点性的数据资源被少数企业垄断，其他企业很难打破数据孤岛，形成差别化的角逐优势。垄断企业高筑数据壁垒，也使买家权益很难得到保障，在精确的数据画像下，平台经营者呈现给买家的只不过其想要让买家看到的部分。数据独占可能使买家、同业角逐者、政府、乃至整个社会被湮没在数据寡头所给出的、有限的真相里。假如这类数据被不当借助，商业活动将被笼罩在不够透明的黑箱之中。在数据垄断的同时，尚未形成数据共享的体制机制，使得数据垄断和数据割裂并存，数据在飞速积累的同时，借助效率却不升反降，技术进步的进程也渐渐放缓。
（二）数据垄断的成因剖析
在严峻的数据垄断形势下，探究垄断的成因至关要紧。当用户用各类互联网运营商提供的服务时，用户数据不断产生并被经营者采集。与其他生产要点不同，数据具备可复制性和可分割性，理论上讲，数据可被均等的推荐给不一样的数据采集者，所有经营者都能获得同等的用户数据，但事实上，不同经营者可以采集学会和剖析处置的数据数目存在重大差异，数据垄断现象的形成主要与数据处置的技术门槛、平台经营者的商业模式与用户规模产生的互联网效应有关。
1.数据处置的技术门槛
数据虽然可以源源不断地产生，但数据价值的发挥有赖于数据剖析、挖掘等技术方法，数据的剖析处置具备肯定的技术门槛，为提升数据剖析结果的准确性，数据也需要达到相当大的规模和体量，极易形成规模经济。大公司因为拥有充足的投资本钱和较高的技术水平，在数据采集和应用中占有明显优势，而小企业则限于资金、技术的不足，遭到数据壁垒的阻挡，在市场中艰难存活。数据既不同于有形物，也不完全等同于精神商品和智商成就，法无明文规定确定其所有权归属，平台企业数据采集的合规性也得不到保证。
2.数据寡头跨范围的商业模式
大型网络平台通过投资、并购等方法，不断扩展其业务范围，打造起自己跨范围的商业生态，并据此吸引和维系着庞大的用户体量，不同业务范围的数据汇聚融合，使数据寡头占有了大量数据。在目前市场中，排名前1%的数据采集者学会着90%以上的数据资源，大型网络运营平台的业务范围和应用程序覆盖了每个不同范围，如腾讯在社交通讯、新闻娱乐、音乐影视、网游等多个范围拓展业务并采集数据，而小企业的业务范围则集中在一个或少数范围，数据采集的规模较小，很难与数据寡头相抗衡。
3.用户规模产生的互联网效应
市场份额较高的平台运营商拥有很多用户，伴随用户数目的扩大，平台获得源源持续的数据输入，基于数据剖析进一步达成精确推广，持续优化商品和服务，巩固着已有些用户群体，并吸引着更多新用户的加入，大型平台经营者的数据采集能力不断增强，而处于弱势的平台经营者在大型网络平台数据垄断的重压下进一步流失用户，其自己可采集到的用户数据愈加少，导致同行业间的数据鸿沟愈加大。
2、平台经济下数据角逐行为的产生与法律关系的嬗变
（一）数据角逐行为对价格理论的背离
自20世纪70年代以来,反垄断法在价格理论的主导下，对纵向集中①和掠夺性定价的监管态度趋于守旧。买家福利的达成依靠于市场整体经济效率的提高，而网络平台为买家提供了很多的“免费”商品和服务，如免费注册、推荐给好友免费送、转发领红包等等，看上去是“天上掉馅饼”，事实上经营者的目的是获得买家的个人数据。在“流量为王”的年代，因为现在数据尚未被财产化，价格理论很难对买家福利的增减作出准确评价。伴随数字经济的进步，网络平台的角逐行为渐渐脱离价格理论的剖析范式，传统工业年代的立法思想也很难契合以数据为核心的市场角逐关系。
在工业经济年代,企业在享有规模效应的同时面临着组织本钱的增加，扩张带来的规模效应一旦超越组织本钱的临界点，企业则非常难获得扩张带来的角逐优势。价格理论觉得，横向集中②可以瞬间扩大市场份额，而纵向集中一般对市场角逐的影响相对较小。事实上，数字技术的迭代进步重构了企业规模和组织本钱之间的关系，网络平台纵向集中所追求的规模效应已由资产规模转变为数据规模。网络平台高效的数据采集和剖析方法使生产要点紧密结合，大大减少了企业的组织本钱。数据寡头更能将数据优势内化为组织优势，阿里巴巴、腾讯、Google等大型网络平台正是学会了大量数据资源才得以低本钱的飞速扩张，他们通过兼并回收等方法进一步增强数据优势，数据的增加又进一步减少了组织本钱。这种以并购、股权控制等方法进步起来的纵向集中，导致了紧急的强制不兼容和市场挤出现象，但并未引起反垄断立法与执法的充分看重。
就掠夺性定价而言，价格角逐的目的在于以底价将角逐对手挤出市场，获得垄断地位后再拟定垄断性的价格。以往，拟定底价并不可以保证肯定将角逐对手挤出市场,将对手挤出市场之后，垄断者也未必能长久地保持其垄断价格。在平台经济的市场中，每个网络平台争相追求“数据”和“流量”，他们为达成飞速增长，在前期进步中总是不计收益,试图通过各种新人打折和低于本钱的定价将对手挤出市场。数据有广阔的下游市场，大型网络平台一般能跨市场的补偿其进行掠夺性定价所损失的价值，或对参与买卖的各方拟定非对称性的价格，从而使掠夺性定价愈加隐蔽。阿里巴巴、美团等平台均是通过很多的新人打折、优惠营销等活动吸引用户，在占有用户数据、获得行业内的垄断地位后，又以提升佣金、差别定价等方法收回掠夺性定价带来的损失。将对手挤出市场后，大型平台的数据优势得到巩固，与过去的垄断者很难保持垄判定价不同，网络平台以掠夺性定价扩大市场份额的同时也扩大了数据储量，并提高了进入市场的门槛。肯定体量的数据积累是进入网络平台市场的基础，进入市场的门槛提升又为大型网络平台保持垄断价格提供了空间。
（二）网络平台产生的新型居间关系
传统的买卖关系一般由交易双方达成，不通过第三方平台，或平台发挥有哪些用途很有限，只是匹配买卖双方的信息，为他们提供买卖机会，等于居间人。而平台经济下的居间关系与传统居间关系存在着非常大不同。网络平台在交易双方买卖过程中不是被动的信息提供者，而是主动的买卖引导者。交易双方的整个买卖过程以共享互联网平台为依托，电子商务平台将卖方的生产、销售信息汇集起来，买方再通过互联网页面展示出信息选择买卖对象。平台经济的崛起很大地改变了传统的商业买卖模式，电商平台既是电子商务服务经营者，也是第三方交易网站。一方面，平台为交易双方提供了买卖信息和买卖场合，交易双方以平台为媒介达成买卖目的并遵循平台的有关条约，平台从中收取肯定的成本。从买卖磋商到买卖完成和售后，平台一直发挥着要紧有哪些用途。其次，不少电子商务平台还经营着一部分自营业务，如京东自营、天猫超市等，平台直接作为卖方与用户进行买卖。因为具备双重身份，买卖各方的法律关系也不同于传统的交易关系或居间关系。
在买卖对象选择阶段，平台对交易双方均具备管理力，凭着强大的信息聚集能力，单方面拟定着平台内的营运管理规则。平台为了达成利益最大化，在为买方匹配信息选择卖方的过程中，并非完全中立的，他们总是依据用户的消费偏好，有针对性地推送有关信息，其信息编排顺序和网站权重均优先倾向于平台方的利益，甚至对交易双方买卖对象的选择范围作出限制，促进买家作出平台所期望的消费选择。
在买卖磋商阶段，交易双方依据平台显示出的价格达成买卖，平台控制着产品和服务的价格，如依据市场供需状况和航班的不同时段确定机票价格、依据行程距离的远近确定网约车的价格等。在营利动机的驱使下，平台依据所学会的用户数据，剖析用户的消费偏好和消费层次，对买家进行标签化的分类，以达成精确推广，甚至对不同用户作出差别化的定价。
在买卖完成阶段，不同于传统居间关系中合同相对人是买方与卖方、争议由交易双方协商或通过诉讼解决，在平台经济的模式下，当交易双方出现争议不可以协商解决时，须由平台介入解决买卖双方的纠纷。网络平台通过事先形成的权利义务约束机制，充当着解决买卖纠纷的要紧角色和功能。
3、网络平台数据垄断带来的现实隐忧
以往，卖方最易在利益的驱使下损害市场角逐秩序，监管的对象也主要集中在市场中卖方经营者的经营活动，法律法规通过规制卖方行为保持市场秩序。平台经济下，电子商务范围频繁出现新的问题，网络平台对数据资源的控制使大型平台的数据垄断地位不断向下游市场渗透。因为网络平台在数据采集和处置方面占有些优势地位，监管的重点也主要转移到了网络平台，同时兼顾对平台内经营者的监督。2020年1月2日公布的《中华人民共和国反垄断法》修订草案中专门新增了认定网络经营者“市场支配地位”的条约，其中第21条第2款规定了对网络经营者“市场支配地位”认定需考虑“互联网效应、规模经济、学会和处置有关数据的能力”等原因。对数据采集和控制能力的判断将成为反垄断执法中认定网络平台是不是垄断的重点性原因，但数据垄断形式多样、涉及面广，仅仅依赖“网络专款”的增加并不可以完全控制互联网平台的数据垄断行为。
（一）强制不兼容与市场挤出
平台双方的用户具备交叉互联网外部性特点，一方用户的规模和水平将会干扰另一方用户用该平台的意愿和功用，在电商市场，用户数目的增长会吸引更多卖家的入驻，卖家的增多也会促进更多的用户来购买。用户与卖家之间具备积极反馈的双向循环，而用户数据正是交叉互联网外部性的根源，因此，肯定的用户数目就成为了平台价值得以达成的重点。实践中，具备先发市场优势的网络平台凭着对用户数据的垄断控制，总是需要商户进行“二选一”等强制不兼容行为。这类平台占有些买家数据越多，商户越容易遭到强制不兼容行为的束缚，被迫选择具备先发市场优势的大型平台，形成“滚雪球”式的相互循环，使大型网络平台的用户群体渐渐被锁定，成为潜在角逐者进入市场的沉没本钱，后发平台因为没办法形成肯定的用户规模，很难与大型网络平台角逐，致使市场的多样化进步遭到妨碍。
为维持规模优势，网络平台在原有业务的基础上会不断发展新的业务范围，进步跨范围经营。如腾讯拓展游戏业务、支付宝拓展借贷业务，这种跨范围的经营管理模式产生了跨范围的行业角逐，大型网络平台由数据垄断形成的角逐优势也伴随业务的发展不断蔓延至其他范围。通过先发优势形成的数据垄断地位，大型网络平台不只能迅速在新开辟的市场中站稳脚跟，而且能以数据断流为方法将角逐对手挤出市场。在目前的网络行业中，阿里巴巴、腾讯等已经形成了APP集群，业务范围涵盖互联网购物、金融投资理财、即时通讯、电子游戏、影音播放等每个方面。在跨范围经营的方案下，平台内部的数据可以达成闭环流动，保持自己的市场主导地位，同时对其他角逐者形成数据壁垒，初创平台在市场中艰难存活，面临着被兼并回收或被挤出市场的经营困境。
（二）云数据杀熟
“云数据杀熟”是电商经营者在信息采集、搜索推荐和差别定价等方面滥用算法权力，谋取不正当利益的典型表现。大型网络平台因为占有充沛的数据供给，通过定价算法的交叉运用，可以精确、隐蔽的推行差别定价行为。在买卖过程中，平台经营者总是很多采集与完成买卖无关的用户信息，如用户职业、收入、通话记录等，甚至需要用户需要开放调用摄像头、用麦克风的权限。表面上经过了用户许可，事实上若不勾选“赞同”选项，用户在进行买卖时就会遭到种种不适当的限制。买家已经成为平台经营者信息获得链条上的一环，经营者总是借助其与买家之间信息不对称的优势，对我们的用户精确画像并推行差别定价。精确的用户画像可以反应出不同买家的支付意愿，“个性化”定价可以无限接近买家支付的最高预期价格，从而精确地侵夺买家剩余，使得购物价格“千人千面”。大家所熟悉的“云数据杀熟”现象，主要表现为差别定价，特别是对老客、熟客定高价，网络平台以底价吸引新用户，又以高价收割老用户，使得“价格歧视”成为正常状态。
国内反垄断法第17条第1款规定，“没正当理由，对条件相同的买卖相对人在买卖价格等买卖条件上实行差别待遇”是“滥用市场支配地位的行为”。而日常，不具备市场支配地位的经营者所推行的价格歧视行为一般不受此条约的规制。
“云数据杀熟”一般发生在市场份额高、影响力大的电子商务平台，在同一产品或服务上对新老顾客显示不一样的价格，这好像符合“滥用市场支配地位”的构成要件。但事实上，占有较高的市场份额或影响力大并不等于“市场支配地位”，是不是具备市场支配地位须由司法机关认定。在云数据年代，没市场支配地位的经营者通过其所搜集的数据对用户消费偏好、消费习惯进行剖析，继而推行精确推广，国内反垄断法囿于主体的限制总是很难调整。同时，价格上存在差别须“没正当理由”，而经营者一般以实时供应求购关系、产品自己特质等理由予以抗辩，使得现有反垄断法并不可以有效规制“云数据杀熟”行为。
（三）用户隐私侵权
在云数据年代，个人数据信息所蕴含的价值由人格利益渐渐转变为人格利益与财产利益兼具，数据信息的交换价值也已经在市场角逐中得以显现。网络平台采集的数据种类多种多样，包括了用户的社会身份、年龄性别、地点、买卖记录、语音视频等。这类数据具备直接或间接辨别用户的通讯隐私、生活习惯、消费偏好的功能，可以辨别源于然人的个人身份信息，不当用会侵害公民的隐私权。买家用平台提供的服务看上去是“免费”的，事实上是以我们的个人信息作为对价，买家通过对自己信息的披露换取平台的相应服务，当数据被大型网络平台垄断时，买卖对价由平台主导，市场没办法形成对垄断平台足够的角逐重压，买家的个人隐私也将很难得到保护。
4、网络平台数据垄断的规制路径
（一）构建多元主体共治的数据垄断监管体系
在立法层面，应打造完善规制网络平台滥用市场支配地位的法律法规及有关配套规范。对大型网络平台及其上下游产业中不同形式的经营者进行种类化的区别，针对各类网络平台中滥用优势地位的不同特征,在下位法规范中进一步细化强制不兼容、市场挤出等数据垄断行为的构成要件和法律责任,进行有针对性的法律规制。要协调好反垄断法“网络专款”与反不正当角逐法一般条约及国内电商法第35条等行业监管法的关系，防止有关法律规范内部条约间的竞合，保证法律规范体系的完整和自洽。通过司法讲解和推行细节对不同条约的适用条件进行细化，达成关联条约间的衔接和互补，降低在网络平台数据纠纷案件中直接适用反不正当角逐法一般条约的可能性，充分发挥“网络专款”和电商法在网络平台数据垄断行为规制中的独特优势。电商法作为电商范围的综合性法律，应付云数据杀熟行为的主要方法进行细化并做出讲解，对用户浏览痕迹、历史订单、个人信息等的采集和剖析行为作出适合限制，明确规定网络平台的积极作为义务和消极不利后果。
平台经济的兴起改变了传统的买卖模式，在提升买卖效率的同时也对网络平台的监管和治理提出了更高需要。政府调控是市场调节的必要补充，政府应整理行政执法资源，在反垄断法与电商法等行业监管法构成的法律规范框架内，遵循比率原则，形成协调统一的行政执法机制。网络平台的进步不能离开数据采集、存储和剖析，规制强制不兼容、市场挤出等数据垄断行为可以充分运用信息技术，对平台经济的运行采取云数据实时监控的管理方法，使平台用户准时获得信息反馈，提升网络平台的数据透明度。
信息互联网的进步使大众媒体和行业协会有哪些用途日益突出，社会组织监督可以达成对政府监管的有效补充。行业协会是网络平台监管体系中重点性的一环，应当拟定网络平台经营者的行业规范，解决网络平台运营过程中出现的共性问题，打造平台经营者与平台内经营者的信息交流机制，健全申诉规范，拓宽买卖纠纷的解决途径。为具备市场优势地位的大型网络平台明确权责界限，遏制其形成的数据孤岛和算法霸权，防止大型平台的过度膨胀。落实合作监管理念，明确网络范围各行业自律公约的效力，协调好行业自律公约与法律法规的关系，明确自律管理权的行使边界，促进行业内部的自我监督和自我管理。
（二）惩罚性赔偿与举证责任倒置的适用
惩罚性赔偿规范兼具补偿与惩治双重功能，但在国内买家保护范围并未被广泛确立，现在来看，应当放宽反垄断法中关于价格歧视推行主体的限定，在国内反垄断法47条的责任条约中，适合加重推行云数据杀熟行为的经营者责任。云数据杀熟行为也可参照国内买家权益保护法第55条消费欺诈行为对经营者的惩罚方法，赋予买家对合同有效性的选择权。平台用户遭遇经营者云数据杀熟，可以选择撤销合同、恢复至缔约前的状况，由平台经营者赔偿信任利益的损失。或保持原合同的法律效力，平台经营者在赔偿损失的基础上支付数倍于产品或服务价款的惩罚性赔偿金。因为网络平台的用户群体具备广泛性，平台用户庞杂分散，平台经营者推行差别定价的实质获益不便于统计，推行价格歧视行为后的产品或服务价款是依据用户的消费水平而定，对于不一样的用户推行差别定价的所获的利益也有所不同，应依据网络平台的进步规模及学会和处置有关数据的能力，提升最高罚款限额或根据价格歧视行为的实质收益倍数确定罚款数额。
只有健全消费纠纷处置机制，才能更全方位地维护买家权益。在国内现行法律规范下，举证责任倒置适用的范围很有限，网络平台用户维权本钱高、举证难。因为云数据杀熟的行为具备最强的隐蔽性，平台用户因没途径准时比价，总是很难发现侵权行为。即便发现自己遭受价格歧视，用户在投诉或起诉过程中也会遭到经营者以商品性能差异、实时供应求购关系、打折优惠活动等为由的抗辩。网络平台的智能算法及其运行规则均由平台控制，买家无力取证、举证反驳。买家即便取证、举证，也将耗费巨大的维权本钱，只能选择无奈同意自己所遭受的价格歧视和差别对待。民事侵权坚持一般举证规则，为减少买家的维权本钱，需要重新分配买家与网络平台经营者的证明责任。伴随数字经济的进步，买家与经营者之间平等的契约关系开始瓦解，网络平台对数据信息的控制能力和对市场的支配能力使其在买卖活动中处于显著优势地位。这种力量对比的失衡主要体现为定价算法与数据信息等重点证据完全由网络平台控制，从而使平等当事人之间的一般举证规则面临挑战。为了平衡双方利益、达成实质公平，应当依据案件事实的性质达成证明责任分配方法的重构，具体来讲，应参考买家权益保护法23条的规定，需要电商平台在肯定期限内保存涉及定价依据的有关数据信息，在保存义务的期限内由平台经营者承担举证责任。
（三）促进数据开放与数据共享
数据隐私问题来自于数据采集、流通、用过程中的不开放、不透明。2020年《中共中央国务院关于构建愈加健全的要点市场化配置体制机制的建议》提出，要加快培育数据要点市场定义，促进数据合理分配与用，对数据水平和数据流通方法也提出了更高的需要。数据治理需要将数据生命周期内的有关参与主体进行全方位考量，积极发展透明化的数据治理框架，构建健康有序的数据生态，促进数据产业的合规进步。数据开放与共享即在数据采集、流通、用的整个生命周期中，对数据所有者、数据用户和数据监管者显示出肯定的透明性，形成数据采集、流通和用的记录，便于进行数据溯源和问题追责，能够帮助促进监管目的的有效达成，监控并预防数据垄断的形成。
数据流通与共享是阻断数据垄断的要紧举措，促进数据共享需着重保护数据隐私，平衡数据所有者、数据用户的各方利益。在数据采集存储阶段，用户作为网络平台数据的主要提供者，在数据流通的过程中容易失去对自己数据的控制权。促进数据对用户的开放与共享，可以用户个人准时获悉自己隐私数据的流向与作用与功效，预防个人隐私数据的泄露。在数据剖析处置阶段，数据作为网络平台的主要策略性资源，应统一多源数据标准，准确评估数据价值，预防数据伪造、篡改、标准不统一等问题的出现，保证数据的真实性，促进网络平台经营者科学决策，对数据流通过程进行追踪溯源，推行数据监管、隐私审计、违法测试，预防数据垄断和数据隐私侵权。
欧盟在《通用数据保护条例》中明确规定了数据可携带权，虽然立足于保护个人数据，但数据可携带权的规定对保持市场角逐秩序也具备要紧用途。数据可携带权是指个人可以向服务提供商获得结构化、可读性的个人数据，并可以无障碍的将这类数据传输给其他的服务提供商。相较于正面规制网络平台的数据垄断行为，打造行之有效的数据流通机制，能够帮助促进网络平台良性角逐。构打造足于个人信息保护的数据可携带权规范，不失为规制平台数据垄断的可行思路。可携带权的设置将问题聚焦在“数据流动性”上，通过强化用户对自己个人数据的控制，用户数据在不同服务提供商之间无障碍切换，从而破除去用户锁定，促进了行业角逐，预防平台滥用市场支配地位，间接防止了大型平台的数据垄断，能够帮助减少市场准基础知识槛、保障用户个人隐私。
