빅데이터의 경쟁법적 함의에 관한 연구

Abstract

근래 국내·외적으로 빅데이터와 경쟁법 집행의 관계에 관한 논의가 다양한 측면에서활발하게 이루어지고 있다. 소비자보호법과 엄격하게 구별되어 시장경쟁의 촉진을 통한경제적 효율성 제고를 이념으로 하는 현대 경쟁법 집행상 경쟁제한효과와 무관한 프라이버시 침해 우려를 법위반의 판단 기준으로 삼는 것은 타당하지 않다. 프라이버시 보호를위한 경쟁법 집행의 역할은 보조적이고 부수적인 것에 그쳐야 하고, 비가격경쟁으로서 프라이버시 보호 경쟁을 제한하는 것으로 인정되는 경우에 한하여 경쟁법 집행의 대상으로삼을 수 있을 것이다. 또한 프라이버시 보호 경쟁이 제한됨을 이유로 경쟁법 위반으로 인정하기 위해서는 문제로 된 행위로 인하여 사업자가 실제로 프라이버시 보호 수준을 감소시킬 능력과 유인이 존재하여 심각한 프라이버시 침해가 우려된다는 점과 그러한 우려가 매우커서 가격이나 혁신에 미치는 긍정적 효과를 상쇄할 것임이 객관적으로 입증되어야 한다.대량의 데이터에 기초한 경쟁자 배제나 진입장벽 증가의 우려는 사안별로 구체적·개별적으로 평가해야 한다. 한편으로 해당 관련 시장이 가지는 다면시장의 성격으로 인한 네트워크 효과, 규모의 경제나 범위의 경제로 인한 전환비용의 크기, 데이터에 기초한 이용자 피드백 고리와 수익화 피드백 고리 등을 고려해야 하고, 다른 한편으로 이용자의 전환이나 멀티호밍의 정도, 경쟁자나 신규 진입자의 유사한 데이터의 확보 가능성, 혁신의 정도 및 그 파급효과 등을 면밀히 평가해서 심각한 경쟁자 배제효과나 진입장벽 증가 효과가우려되는지를 판단해야 한다. Recently, discussions on the relationship between big data and competition law enforcement have been active from various perspectives, both at home and abroad. It is inappropriate to use privacy concerns as judging criteria that are unrelated to anti-competitive effects in modern competition law enforcement whose goal is to improve economic efficiency through promotion of market competition, strictly distinguished from consumer protection laws. The role of competition law enforcement for privacy protection should be only secondary and incidental, and privacy protection can be used as a target of competition law enforcement only if restraints of competition on privacy protection as non-price aspect of competition are found. In addition, to be recognized as a competition law violation for reasons of restraining competition on privacy protection, the ability and incentive of the undertaking to actually reduce the level of privacy protection should increase so much as its anti-competitive effects to offset possible positive effects on the price and innovation.Concerns about exclusionary effects of competitors or increased barriers to entry based on collection and use of large volumes of data should be assessed in detail and on the basis of specific facts of each case. In particular, the network effects in the relevant market, the magnitude of switching costs due to economies of scale and economies of scope, user feedback loops and monetization feedback loops based on data, the degree of switching or multi-hosting of users, availability of similar data sets for competitors or new entrants, and innovative nature of the relevant market and its impact on the market should be critically evaluated.