2019年9月5日上午，在清华大学法学院廖凯原楼110会议室举行了以“抛开炒作：反垄断与数字化平台背景下 ‘大’数据的真正含义”为主题的学术讲座。本次讲座的嘉宾Christopher S. Yoo教授是美国宾夕法尼亚大学John H. Chestnut法律、通信、计算机和信息科学教授，同时也是该校技术、创新和竞争中心的创始主任。清华大学法学院知识产权法研究中心主任崔国斌副教授担任本次讲座的主持人，来自各界的学者、律师与学生也积极参与其中。
清华法学院知识产权法研究中心主任崔国斌介绍嘉宾
Yoo教授以“大数据”为中心点展开本次讲座。首先，他阐述了消费者大数据的多重本质。他提到数据的3V性质，即“容量(volume)、速率(Velocity)、多样性(Variety)”，并认为是否具有结构对于数据的潜在价值具有重要影响。在Yoo教授看来，有结构的数据或被归类的数据更容易被分析，相应的现有分析工具更加先进，分析成本也更低。
Christopher S. Yoo教授
接下来，Yoo教授介绍了数据收集的边际递减效应。他通过引用一些学者的实证研究，表示在大多数市场中，竞争是保护消费者的。市场至少由数家公司组成而非被一家垄断才意味着形成了有效的市场规模。边际收益递减则说明有足够的公司来保护消费者。Yoo教授提出数据分析具有重要的商业意义。但是目前没有通行的数据分析工具，具体的分析方式依赖于不同公司的商业模式。拥有较高数据信息处理能力的公司更容易获得竞争优势，因为这些公司可以根据数据分析结果有针对性地改进自己的产品，降低产品成本，优化供应链。
讲座现场
此外，Yoo教授特别讲解了大数据下商业广告的相关问题。针对商业公司线上广告和传统广告两种不同形式的广告是否具有可替代性的问题，他指出目前仍需要更多的实证研究来正确评估这两种类型广告的边际成本结构，以此来揭示在线广告和传统广告在同一市场中是否具有可替代性。
最后，Yoo教授认为严密的分析是为了防止过往失误的重现，而将讲座中所提及四个方面的实证研究归纳起来，都是在试图回答一个问题——即当前对数据的收集和利用是否会真正导致“反竞争”（anticompetition）的结果？他认为将来仍有至少五点内容值得进行深入研究：（1）不同规格与种类的数据所处的地位与角色；（2）有效的在线服务所应具备的数据规模底线（minimum scale）；（3）在何种数据收集中规模将变得毫无意义；（4）开发数据价值所需的在人才和技术方面的投资；（5）以及上述在线和传统广告的可替代性等。
部分提问听众
在讲座后的讨论环节中，在场听众就数据库、数据管理、在线广告规制等问题，与Yoo教授进行了更加深入的交流。最后，崔国斌副教授对本次讲座进行了总结，再次向与会嘉宾和听众表达由衷的感谢，讲座在热烈的气氛中圆满结束。
