数据资源的数量及质量在一定程度上成为行业的准入门槛

当前，大数据为企业理解市场需求、改善产品提供重要参考，通过与大数据深度融合也成为传统行业转型升级的新动能。可以说，数据蕴含着巨大生产力和商机，掌握数据就掌握了发展的资源和主动权。

国务院发展研究中心信息网研究员马毅明表示，要驱动这种可以塑造未来的生产力要满足两个前提——足够的数据和核心技术。大数据的价值需要依靠数据分析、人工智能算法等技术的加持，提炼出有效的模型，才能落地成实际的应用。然而，越来越多的市场进入者会面临所谓的“冷启动问题”——他们还没有用户，这意味着他们没有数据，更无法通过数据集的训练来提高分析技术的准确性，因此很难与已深度了解用户的行业领导者展开竞争。数据资源的数量及质量在一定程度上成为行业的准入门槛，掌握大量数据也成为市场领导者的“护城河”。

马毅明认为，破除数据集中引发的竞争门槛，一个可行方案是引入数据共享制度，即要求超过一定规模的数字公司与公众共享其代表性用户数据。大量消除个人标识的脱敏数据集，应当作人工智能、机器学习等新技术发展的基础设施，以合理的价格向公众开放。所有企业能获得与其活动部门、竞争对手和产品相关的消费者意见和决定信息。如此，企业设计、生产和营销策略将得到改善，进而推动整体经济良性发展。

马毅明也指出，数据共享制度面临的主要挑战在于其可能会加剧现有的消费者隐私和安全风险。鉴于对个人数据巨大的需求，涉及公民个人信息泄露、收集、转卖的黑色产业链已然形成，一些过度收集和非法买卖用户隐私信息而造成集体安全风险的事件屡见不鲜。因此，政策制定者需要谨慎权衡共享信息的全面性和再识别风险，同时进一步鼓励个人信息脱敏技术的研究发展。

专家认为，作为网络用户规模全球第一的国家，我国在探索建立数据共享机制方面拥有基础优势。尽管面临众多挑战，但在大数据时代背景下数据共享逐渐成为趋势，应发挥其对数字经济发展的推动作用。

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