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此外，作为数据的来源的用户，在免费享受超级网络平台所带来的便利生活的同时，也被其盘剥和利用。超级网络平台具有双边市场的特性，它们一边向用户提供免费服务获得大量数据，一边通过向广告商提供数据获得盈利，两边市场相互影响。在这过程中，超级网络平台的数据垄断降低了用户搜索关联度，减少和误导用户选择。平台追逐盈利，对用户隐私保护不周，对用户的差别化定价均产生极强的负面影响，降低用户对平台的好感度，损害了用户的权益。魏则西诉百度则是经典案例。

三、数据垄断监管陷入困境的原因

互联网寡头敢于打垄断擦边球甚至行垄断之实的一个基本预期是，《反垄断法》难以严格对标如今的“数字平台”式垄断。传统的《反垄断法》面对新兴事物，显得捉襟见肘，针对大数据垄断的相关立法呈现缺失状态。根据《中华人民共和国反垄断法》第三条规定：垄断行为包括经营者达成垄断协议，经营者滥用市场支配地位，具有或者可能具有排除、限制竞争效果的经营者集中。虽然该条款作为一般条款适用于大数据垄断行为，但是现有法律对大数据的所有权归属、大数据交易的限制等直接规范和调整大数据垄断的规定仍然缺失，从而在司法实践中，数据垄断未能及时的纳入法律和有关部门的临管。

首先，新型合谋手段不需要像传统的卡特尔一样，各方签署垄断协议，来规定某一产品的价格，从而达成垄断地位。对于超级互联网平台来说，通过算法默示合谋，就可以达成同样的效果。数据和算法属于工具，没有人为色彩，执法部门难以识别和判定算法的动机和合法性，给监管带来技术挑战。

其次，经营者的市场支配地位难以认定。移动网络平台的市场边界远不如传统领域那么清晰，相关市场不易界定。从数据交易来看，当前数据资源的产权界限不清晰，交易机制不健全。数据产权同时受到《著作权法》与商业秘密的保护。[8]经营者通常以此来保护自己的权益；尽管国内的数据交易发展如火如荼，北京、贵阳两地已成为国内两大数据交易平台，但规则意识不强，才导致地下数据交易泛滥。从数据使用上看，数据使用已经全面渗透到各个领域、各个行业，难以界定哪些属于相关市场。从数据属性来看，数据的跨市场属性增加了认定难度。经营方利用数据垄断，在关联市场而非本市场取得支配地位。

接着，数据垄断的经营者集中可能会免于审查。这类公司分为两种，一种是超级网络平台，一种是初创互联网企业。对于超级网络平台而言，它们既是市场又是组织。具有私权力的特点，而政府附加内容管控义务也使得超级网络平台具有行政外包的色彩。对于初创互联网企业，掌握着某一领域的用户数据。根据《国务院关于经营者集中申报标准的规定》中的第三条，提出申报门槛主要以营业收入为标准。[9]在这种情况下，很多企业因为达不到门槛而免于审查。滴滴占据强大数据资源和市场份额，然而其营收却始终为负值，这也是为什么监管部门对于滴滴的大型收购行为无法监管的原因之一。

最后，监管部门在确认垄断收益和处罚方面存在困难。数据型企业与传统企业的盈利模式差异较大，一开始盈利呈现负值，甚至需要大量补贴。有的平台可能在某一市场长期实行免费经营，而在相关市场获取利益。这都导致难以判定其实施垄断行为的获益大小。

学者陆颖提到，互联网企业出于一己私利选择排他使用，使得数据产权无法更好地为实体经济服务。加之数据资产价值缺乏评估参考标准，没有统一的数据产权，从而导致传统反垄断法界定“相关市场”、确认支配地位、明晰使用产权的违法边界、审查经营者集中的过程中出现困难，传统反垄断法对于大数据垄断现象的制约日渐乏力。[10]

四、数据垄断管理的新途径和新方法

中国信息经济学会原理事长杨培芳在超级网络平台竞争政策和垄断行为规则研讨会中表示，随着网络平台的发展壮大，其公共性和社会性越来越凸显，更应该考虑责任和利益的对等问题。[11]在十九大报告中提及“打破行政垄断，防止市场垄断”的基础上，严管平台垄断。超级网络平台的数据垄断对国家政经安全和用户权益均有影响，因此，针对超级网络平台的数据垄断问题，应该从国家、市场、平台、用户四方面着手，建立一套行之有效的规避风险的政策法规和实施方案。

（一） 国家：修订法律条款，加强执法队伍建设