丁晓东｜数据交易如何破局？——数据要素市场中的阿罗信息悖论与法律应对(3)

一、数据交易的现实场景与服务型特征
为了对数据交易市场进行全面分析，本部分首先分类阐述数据交易的类型。在此基础上，本文指出真实世界里数据交易的共同特征是将数据作为服务，围绕数据缔结合同或进行合作；而非将数据作为财产或流通产品。
真实世界的数据交易
1.基于平台的数据交易
基于平台的数据交易指的是报纸、电视、网络平台通过广告或接口为相关企业提供曝光度或数据流量，让相关产品在更多用户或观众面前曝光，增强产品的知名度和接受度。报纸、电视等传统媒体平台为各类产品所做的广告，虽然看上去并非典型的数据交易，但也可以视为一种广义上的数据交易与合作。只不过这类数据交易比较初级，报纸、电视往往针对不特定群体投放广告，按时间段、时长收取企业费用。到了互联网时代，基于流量与数据的合作变得更为多元。互联网平台可能为商家提供类似传统媒体的流量与数据支持，例如，淘宝、京东等电商企业可能给某家企业以大量的流量支持，在首页提供某个商家的入口；微信可能在其“支付”页面（俗称九宫格）为合作企业开通小程序的流量入口；百度等搜索引擎可能通过竞价排名等机制为不同企业配备不同的流量。同时，互联网平台也可能为商家提供个性化的流量支持，例如，针对用户提供“千人千面”的购物体验与产品推荐。
2.基于数据库的数据交易
基于数据库的数据交易指的是基于数据库的数据服务。数据库企业常常汇集海量信息，为相关企业与用户提供数据查询和数据服务功能。例如，高校里常见的中国知网、万方数据库、Jstor、Lexis、Westlaw等数据库，这类数据库常常通过购买版权或其他方式收集论文、案例、法律法规，再通过汇总的方式形成数据库，为高校等研究机构提供服务。在商业领域，也有很多类似的数据库企业。例如，企查查立足于企业征信，经过深度学习、特征抽取和使用图构建技术，为用户提供相关数据信息。对于普通用户，企查查提供一般查询服务，而高级检索的用户要通过购买VIP资格来获取。此外，平台企业也可能衍生出自己的数据库。例如，淘宝基于对自身数据的分析，打造了“生意参谋”数据库，为淘宝内的商家提供有偿服务。通过生意参谋，淘宝内的商家可以看到口径标准统一、计算全面准确的店铺数据和行业数据，进而为企业决策提供参谋。
3.基于采集加工的数据交易
基于采集加工的数据交易指的是数据型企业与科技类企业之间的数据交易。在这类交易中，数据型企业通过数据采集、数据标注、数据清洗等数据加工的方式，为医药、人工智能等科技类企业提供数据。例如，针对新冠疫情，数据采集与加工企业可以为药企和疫苗研发提供大量病人的临床数据。针对自动驾驶，数据采集与加工企业可能收集大量街道驾驶数据，通过标注现实生活场景中的车辆行驶轨迹，为自动驾驶提供训练数据。针对语音类的智能客服，数据采集与加工企业可能收集大量的不同方言、不同音色的语音数据，为人工智能识别不同语音提供训练数据。针对人脸识别，数据采集与加工企业可能收集大量的人脸信息，并通过标注为相关企业提供人脸识别训练。数据采集与加工企业往往根据企业需求，收集大量的语音、图像与文本数据，为客户提供数据标注与数据定制服务。以我国企业“数据堂”为例，其采集了“成品数据集覆盖20万小时语音数据、50万ID图像视频数据、4.5TB文本数据等，涵盖80多种语言及方言”，提供“智能辅助标注技术”与“专业个性化数据采集定制与标注”等各类服务，其客户包括了华为、百度等一大批国内外企业。