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Enregistrement W4388445281 · doi:10.5539/jpl.v16n4p36

On the Illegality and Regulation of Algorithmic Price Discrimination in China's Digital Economy

2023· article· en· W4388445281 sur OpenAlexvenueno aff
Rongxin Zeng, Xiaoshan Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLaw, AI, and Intellectual Property
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTortPrice discriminationCorporate governanceChinaBig dataMonopolyLawCivil law (Civil law)Law and economicsEconomicsCompetition (biology)Political sciencePublic lawMarket economyMicroeconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The legal issue of algorithmic price discrimination sparked by the in-depth use of big data and algorithm techniques has emerged as a significant concern in the development of China's digital economy. Although Chinese law has implemented many regulations on the collection and protection of personal information, data security and governance, as well as on price discrimination, instances of algorithmic price discrimination have arisen in judicial practice. The legal issue surrounding algorithmic price discrimination has not yet been fully resolved. Legal studies in China on this issue mainly uses "big data killing" or "algorithmic price discrimination" to define it. Regarding the legal classification and regulation of algorithmic price discrimination: the Anti-Monopoly Law's regulatory measures are limited from a competition law standpoint. Instead, Anti-Unfair Competition Law provides a more appropriate framework. As for civil law, the question of whether the algorithmic price discrimination qualifies as a civil tort still requires discussion; nevertheless, it satisfies all the constitutive elements of fraud in Chinese civil law.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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