大数据带来的隐患：数据垄断在信息爆炸的社会，受众面对海量信息，往往需要花费大量的时间和精力进行筛选。但借助来自移动互联网和社会化媒体所提供的丰富数据资源（例如用户的地理位置、关系网、兴趣图谱等信息），以及日臻精确的挖掘和分析技术，媒体可以了解受众的心理、 需求以及行为习惯等，并以此为基础提供更符合受众需要的、个性化的内容服务与广告营销。这样的精准传播会加深受众好感，提高用户忠诚度。 以往触不可及的梦想在大数据时代实现了。而最深刻的革命其实不在外界，而在人类的思维领域。 人类思维的转向：人类的态度、情绪、行为等都可以变为数据进行分析和预测 人类内心深处隐秘的欲望、需求、情感是可以洞悉并预测的吗？这是一个长久以来盘亘在心理学家、行为学家、哲学家心中的困惑，而大数据时代的统计学家、数据挖掘专家则做出了肯定而乐观的回答。现在，“情感分析”、“预测模型”的应用已经渐入佳境，企业和媒体已经可以通过“情感分析”来确定社交媒体上用户群的态度，而推特（Twitter）甚至在2012年美国大选时对用户每天推文和评论的关键词进行量化跟踪，计算出“政治指数”来判断民心所向。 大数据技术使得人类的态度、情绪、行为等以往认为难以测量的方面，都可以变为数据来进行分析和预测。日常生活里的可量化维度从未得到如此淋漓尽致的挖掘与利用，而数学模型也在更广泛的领域里得到了重视。以往的统计分析强调的是因果关系，而现在的大数据研究更注重相关关系。因果关系的讨论时常不够全面，而对相关关系的把握更能够产生效用。从对“为什么”的疑问到对“是什么”的追寻，这体现了人类对世界的探索和理解有了更丰富的思路。 也许最极端的结论来自全球复杂网络研究权威艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西。在一书中，他宣称人类行为93%是可以预测的：“当我们将生活数字化、公式化以及模型化的时候，我们会发现其实大家都非常相似。我们都具有爆发式，而且非常规律。看上去很随意、很偶然，但却极其容易被预测。”“爆发”即指人们的工作、娱乐及其他种种活动都有间歇性，会在短期内突然爆发，然后又几乎陷入沉寂。人类行为并非随机的小概率事件，而是在意向作用下非常规的突变行为。 不论巴拉巴西的理论是否赢得主流的共识，这些发现至少表明，在技术以外，大数据时代向人类昭示出越来越多富有启发意义的世界观和历史观。 大数据时代的隐忧：数据垄断的困境 首先，数据的可接近性并不就使得其使用合乎伦理。大数据为监测和预示人们的生活提供了极大的方便，然而个人隐私也随之暴露在无形的“第三只眼”之下。无论是电子商务、搜索引擎还是微博等互联网服务商都对用户行为数据进行了挖掘和分析，以获得商业利益，这一过程中不可避免地威胁到普通人的隐私。以往人们认为网络的匿名化可以避免个人信息的泄露，然而大数据时代里，数据的交叉检验会使得匿名化失效。许多数据在收集时并非具有目的性，但随着技术的快速进步，这些数据最终被开发出新的用途，而个人并不知情。不仅如此，运用大数据还可能预测并控制人类的潜在行为，在缺乏有效伦理机制下有可能造成对公平、自由、尊严等人性价值的践踏。 其次，越大的数据并非总是越好的数据。对数据的盲目依赖会导致思维和决策的僵化。当越来越多的事物被量化，人们也更加容易陷入只看重数据的误区里。关于数据在何时何地有意义的争议，已经不再局限于“标准化考试是否能够衡量学生素质”之类的讨论，而是拓展到更加广阔的领域。另一方面，如果企业甚至政府在决策过程中滥用数据资料或者出现分析失误，将会严重损害民众的安全和利益。如何避免成为数据的奴隶，已经成为迫在眉睫的问题。 第三，大数据的有限接入产生新的垄断和数码沟。面对大数据，谁能接入？为何目的？在何种情境下？受到怎样的限制？数据大量积累的同时，却也出现了数据垄断的困境。一些企业或国家为了维护自己的利益而拒绝信息的流动，这不仅浪费了数据资源，而且会阻碍创新的实现。与互联网时代的数码沟问题一样，大数据的应用同样存在着接入和技能的双重鸿沟。对于数据的挖掘和使用主要限于那些具有计算机开发和使用背景的专业人士，这也就意味着谁将占据优势、谁会败下阵来，以及由此而来的面对“谁更有权力”的拷问。 进入大数据时代，数据的掌握者们是否会平等地交换数据，促进数据分析的标准化，在数据公开的同时如何与知识产权的保护相结合，不仅涉及到政府的政策，也与企业的未来规划息息相关。
首先我认为这种行为确实是非常不对的。而且本身就不允许垄断行为的发生。不过也是知网的这种行为也是因为人们太依赖于这个网络了。
据消息，赛迪区块链研究院院长刘权表示，现在区块链里面的通信技术是点对点、P2P，而传统互联网传输模式是先输入运营，再解析到IP地址，登录到设备，再登录系统，最后才能访问数据。整个全球的互联网运作，是在美国。这个系统支撑有13台服务器，中国是0拥有。这意味着在区块链环境下，不依赖于传统的互联网寻址模式，是不是可以打破美国在互联网形成的垄断呢?完全可以。现在上链的数据，可以选择谁可以看，可以进行授权。实现了用户的数据，用户说了算，可以打破互联网公司的数据垄断，也可以打破美国的数据霸权。负责任地讲，只要是触网的数据，甚至专网的数据，美国都已经备份了。有了区块链之后，一定会改。文章内容由搜索引擎自动发现并显示为快照，不代表360新闻的立场和观点。
据消息，赛迪区块链研究院院长刘权表示，现在区块链里面的通信技术是点对点、P2P，而传统互联网传输模式是先输入运营，再解析到IP地址，登录到设备，再登录系统，最后才能访问数据。整个全球的互联网运作，是在美国。这个系统支撑有13台服务器，中国是0拥有。这意味着在区块链环境下，不依赖于传统的互联网寻址模式，是不是可以打破美国在互联网形成的垄断呢?完全可以。现在上链的数据，可以选择谁可以看，可以进行授权。实现了用户的数据，用户说了算，可以打破互联网公司的数据垄断，也可以打破美国的数据霸权。负责任地讲，只要是触网的数据，甚至专网的数据，美国都已经备份了。有了区块链之后，一定会改。文章内容由搜索引擎自动发现并显示为快照，不代表360新闻的立场和观点。
大数据带来的隐患：数据垄断在信息爆炸的社会，受众面对海量信息，往往需要花费大量的时间和精力进行筛选。但借助来自移动互联网和社会化媒体所提供的丰富数据资源（例如用户的地理位置、关系网、兴趣图谱等信息），以及日臻精确的挖掘和分析技术，媒体可以了解受众的心理、 需求以及行为习惯等，并以此为基础提供更符合受众需要的、个性化的内容服务与广告营销。这样的精准传播会加深受众好感，提高用户忠诚度。 以往触不可及的梦想在大数据时代实现了。而最深刻的革命其实不在外界，而在人类的思维领域。 人类思维的转向：人类的态度、情绪、行为等都可以变为数据进行分析和预测 人类内心深处隐秘的欲望、需求、情感是可以洞悉并预测的吗？这是一个长久以来盘亘在心理学家、行为学家、哲学家心中的困惑，而大数据时代的统计学家、数据挖掘专家则做出了肯定而乐观的回答。现在，“情感分析”、“预测模型”的应用已经渐入佳境，企业和媒体已经可以通过“情感分析”来确定社交媒体上用户群的态度，而推特（Twitter）甚至在2012年美国大选时对用户每天推文和评论的关键词进行量化跟踪，计算出“政治指数”来判断民心所向。 大数据技术使得人类的态度、情绪、行为等以往认为难以测量的方面，都可以变为数据来进行分析和预测。日常生活里的可量化维度从未得到如此淋漓尽致的挖掘与利用，而数学模型也在更广泛的领域里得到了重视。以往的统计分析强调的是因果关系，而现在的大数据研究更注重相关关系。因果关系的讨论时常不够全面，而对相关关系的把握更能够产生效用。从对“为什么”的疑问到对“是什么”的追寻，这体现了人类对世界的探索和理解有了更丰富的思路。 也许最极端的结论来自全球复杂网络研究权威艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西。在一书中，他宣称人类行为93%是可以预测的：“当我们将生活数字化、公式化以及模型化的时候，我们会发现其实大家都非常相似。我们都具有爆发式，而且非常规律。看上去很随意、很偶然，但却极其容易被预测。”“爆发”即指人们的工作、娱乐及其他种种活动都有间歇性，会在短期内突然爆发，然后又几乎陷入沉寂。人类行为并非随机的小概率事件，而是在意向作用下非常规的突变行为。 不论巴拉巴西的理论是否赢得主流的共识，这些发现至少表明，在技术以外，大数据时代向人类昭示出越来越多富有启发意义的世界观和历史观。 大数据时代的隐忧：数据垄断的困境 首先，数据的可接近性并不就使得其使用合乎伦理。大数据为监测和预示人们的生活提供了极大的方便，然而个人隐私也随之暴露在无形的“第三只眼”之下。无论是电子商务、搜索引擎还是微博等互联网服务商都对用户行为数据进行了挖掘和分析，以获得商业利益，这一过程中不可避免地威胁到普通人的隐私。以往人们认为网络的匿名化可以避免个人信息的泄露，然而大数据时代里，数据的交叉检验会使得匿名化失效。许多数据在收集时并非具有目的性，但随着技术的快速进步，这些数据最终被开发出新的用途，而个人并不知情。不仅如此，运用大数据还可能预测并控制人类的潜在行为，在缺乏有效伦理机制下有可能造成对公平、自由、尊严等人性价值的践踏。 其次，越大的数据并非总是越好的数据。对数据的盲目依赖会导致思维和决策的僵化。当越来越多的事物被量化，人们也更加容易陷入只看重数据的误区里。关于数据在何时何地有意义的争议，已经不再局限于“标准化考试是否能够衡量学生素质”之类的讨论，而是拓展到更加广阔的领域。另一方面，如果企业甚至政府在决策过程中滥用数据资料或者出现分析失误，将会严重损害民众的安全和利益。如何避免成为数据的奴隶，已经成为迫在眉睫的问题。 第三，大数据的有限接入产生新的垄断和数码沟。面对大数据，谁能接入？为何目的？在何种情境下？受到怎样的限制？数据大量积累的同时，却也出现了数据垄断的困境。一些企业或国家为了维护自己的利益而拒绝信息的流动，这不仅浪费了数据资源，而且会阻碍创新的实现。与互联网时代的数码沟问题一样，大数据的应用同样存在着接入和技能的双重鸿沟。对于数据的挖掘和使用主要限于那些具有计算机开发和使用背景的专业人士，这也就意味着谁将占据优势、谁会败下阵来，以及由此而来的面对“谁更有权力”的拷问。 进入大数据时代，数据的掌握者们是否会平等地交换数据，促进数据分析的标准化，在数据公开的同时如何与知识产权的保护相结合，不仅涉及到政府的政策，也与企业的未来规划息息相关。
知网一家独大，其实离不开国家的重视与支持。 经常查阅资料的小伙伴们知道，知网由清华大学、清华同方发起，创建于1999年6月。其实，知网是国家知识基础设施的概念，由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，通过产业化运作，为全社会知识资源高效共享，提供最丰富的知识信息资源和最有效的知识传播与数字化学习平台。 目前，经过多年建设，知网已经集成了国内5400多种期刊、540多种报纸、国内有关博硕论文、会议论文、标准、专利，以及行业年鉴、行业法律法规、科技发展动态等大量数据信息及相关资料，知网已建成世界上全文信息量规模最大的"CNKI数字图书馆"，为全社会知识资源高效共享，提供知识信息资源和数字化的学习平台，具有权威性、实用性、动态更新、个性服务、专业性和简便实用等特点。 知网作为我国唯一经国家批准能正式出版博士学位论文的学术电子期刊单位，硕博研究生要想毕业，必须将论文上传知网并自我查重。因此，每年毕业季，小伙伴们少不了上知网，对毕业论文进行查重。 其实，为了防止学术抄袭，各高校都规定了论文的重复率红线。为了不触碰红线影响毕业，这些学生小伙伴们都会提前上知网进行自查，费用不菲。小伙伴们知道，知网的建设，其实离不开国家的重视与支持。创立之初，其前身是中国学术期刊（光盘版）的检索与评价数据规范，曾被作为国家标准下发执行，这就奠定了知网的权威性。后期，教育部又出台了关于要求本科及研究生，对毕业论文进行检测等政策规定，更加坐实了知网在国内一家独大的地位，也使知网能够从源头上垄断学术论文的来源。 目前，虽然也有万方维普等数据库，但知网与它们相比，仍然是一家独大，处于绝对优势地位。国家重视知识网站建设的政策效应，使知网的学术资源集合成为可能，而有关部门关于对毕业论文进行查重的要求，形成了知网查重服务市场，使知网一家独大。 总之，在国家政策红利支持下所形成的垄断资源及垄断地位，确定了知网一家独大地位。我认为，知网在开展市场化服务同时，也应践行其“全社会知识资源高效共享”的初衷，在普惠性等方面给予重视。
这种现象是非常不正常的，因为会造成市场出现很大的波动，而且对于其他竞争者来说也不公平。
这个知识分享网站上面的论文都属于原创，而且它的价值非常高，才会成为垄断生意。
“学术界苦知网久矣！”对于国内的高校师生与科研人员来说，知网是做学术研究绕不开的基础工具，但近年来，中国知网凭借其在学术界的垄断地位“坐地起价”，已因频繁涨价多次遭高校抵制。其商业模式，到底是一种知识付费，还是学术垄断？报价年年涨 毛利率超50%据网传消息，中国科学院文献情报中心在内部邮件中提到，“2021年，中科院集团CNKI数据库订购总费用达到千万级别，该数据库高昂的订购费用已成为中科院集团资源引进中的‘巨无霸’”。这已经不是知网第一次陷入负面舆论。据统计，从2012年至2021年的十年间，至少有6所高校发布公告表示暂停使用知网，其中包括北京大学、武汉理工大学、太原理工大学等，原因均为知网收费涨幅过高。武汉理工大学曾统计，2000年以来，知网每年的报价涨幅都超过10%；从2010年到2016年，六年间报价涨幅更是高达86%，年平均涨幅为98%。不过，在停用一段时间后，多数高校仍恢复了与知网的合作，因为没有其他更好的选择。据公开资料，CNKI是中国最大的学术电子资源集成商，收录了95％以上正式出版的中文学术资源，在这一领域占据垄断地位。易辰（化名）毕业于悉尼大学传媒实践专业，她告诉记者，在国内写论文想要查询到详尽的文献资料，只能使用知网，老师也会在开题时提醒在知网上多看文献；但在国外不同，不同学校都会有自己的文献库，基本上可以满足平时作业论文的需求，如果学校文献库没有，也可以跳转外部链接，到JSTOR eBooks、ProQuest Ebook Central这些平台进行付费查阅下载，选择面很广。屡次卷入争议的知网，到底是何来头？官网显示，中国知网是清华大学下属的清华控股有限公司与同方股份有限公司旗下全资公司。据同方股份发布的报告显示，2021年上半年，旗下公司同方知网主营业务收入为96亿元，归母净利润为7万元，毛利率达3%。“两头通吃”盈利模式遭诟病记者发现，知网高达50%毛利率的背后，是其作者用户“两头通吃”的盈利模式。知网作为我国唯一经国家批准能正式出版博士学位论文的学术电子期刊单位，硕博研究生要想毕业，必须将论文上传知网旗下的“中国学术不端检测平台”进行查重。在该平台上，从论文初稿到定稿，查重价格从每篇78元到588元不等。而一旦使用该平台查重，就意味着论文被知网自动收录，其他用户想要阅读需付费下载，常规的期刊资源价格是5元/页，硕士学位论文5元/本，博士学位论文5元/本。值得关注的是，论文作者并不能共享这些收益。知网于2016年发布领取学位论文稿酬的通告，提到如果论文被收录，博士论文可领取400元充值卡、100元现金稿酬。可以看到，知网收录论文资源的成本极低，甚至作者为查重上传还要付费，同时用户下载文献的成本却很高，且收益由知网独享。浙江工业大学人文学院张教授认为，知网提供论文查重、资源一站式搜索、学术成果电子化这些信息服务，给大家提供了很大的便利，但后来不断地收取巨额技术费用，感觉就变味了，尤其让人诟病的是向大学生收取文献下载和论文查重的费用。当下，国内的高校师生已经对知网养成牢固的使用习惯，就连上交毕业论文，学校也会要求在最后附上知网的查重报告。除非找到知网的优质替代，或有更多的平台出现，否则很难撼动知网一家独大的局面。“这就需要国家牵头，教育、科技主管部门及市场监管部门等多部门合作，利用财政经费搭建一个线上‘国家图书馆’，供所有人免费或低成本使用，除了使学术科研更便捷优惠，也能使每位学者的学术成果得到更好的版权保护。”张教授表示。
请耐心等待！
垄断的意思就是，将整个市场全部整合，不让其他的企业涉足。因为只有这样才可以让这个市场变得更加平衡，才可以让这个市场的竞争变得公平。
经济学中所研究垄断的侧重点与反垄断法上研究垄断的侧重点是不同的。经济学论述的垄断主要是侧重于判断市场的状态,而反垄断法上侧重于在这种状态下经济主体的市场交换行为,以及这种行为所造成的过度垄断的消极后果,即反垄断法中所规范的对象———垄断行为。经济学意义上的垄断是指只有一个卖者的市场，这是一种纯粹垄断。如果从技术上来说，只有一家企业才具有完全的规模经济时，则称为自然垄断。属于与完全竞争相对的不完全竞争形式，是企业或其他经济组织通过一定的手段对生产或市场实施的一种排他性的控制，从而排除或限制竞争的行为或状态。客观上，垄断既表现为对生产或市场事实上的垄断状态,同时也表现为各种限制竞争的行为。而我国《反垄断法》第三条规定的垄断行为包括：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。---------------这是我考前我参阅了多篇论文整理出来的~~
这个是从保护知识产权角度，小垄断，只有好处，没有社会危害性；而通常大垄断是有破坏性的垄断，影响社会秩序的。
就是对某一项商品的买断,就好像说你垄断了美国的石油,意思是只有我才有石油
卡特尔(源自法语Cartel)。性质：原义协定或同盟，也会受到罚款、撤销享受的特权等处罚，卡特尔主要是在销售领域。 辛迪加(法语Syndicat)。性质：原义是”组合”、”联合”，辛迪加主要是在采购与销售领域。 托拉斯(英语Trust的音译)。性质：是较高级的垄断组织形式。康采恩(来自德语Konzern)。性质：原义为多种企业集团，由工业、商业、运输、金融、保险等不同经济部门中的企业联合组成的垄断组织。拓展资料：卡特尔是由生产同类产品的企业联合组成；辛迪加是通过签订共同的供销协议而形成的企业同盟；托拉斯是由生产同类产品或相关产品的企业联合组成的一种股份公司；康采恩是由工业、商业、运输、金融、保险等不同经济部门中的企业联合组成的垄断组织。参考资料：百度百科-垄断
四种形式为卡特尔(源自法语Cartel)，原义协定或同盟，也会受到罚款、撤销享受的特权等处罚。德国曾是卡 特尔最为盛行的国家。– 卡特尔主要是在销售领域。辛迪加(法语Syndicat)，原义是”组合”、”联合”。参加辛迪加的企业在生产上、法律上保持独立， 但在商业上已失去了自主性。辛迪加较卡特尔牢固。– 辛迪加主要是在采购与销售领域。 托拉斯(英语Trust的音译)，是较高级的垄断组织形式。它可说就是一个大的垄断的企业。 康采恩(来自德语Konzern)，原义为多种企业集团。拓展资料[lǒng duàn] 垄断（经济学术语）垄断 (Monopoly) （通常译独占），经济学术语，一般分为卖方垄断和买方垄断。卖方垄断指唯一的卖者在一个或多个市场，通过一个或多个阶段，面对竞争性的消费者；买者垄断 (Monopsony) 则刚刚相反。理论推断垄断者在市场上，可以根据自己的利益需求，调节价格与产量，但至今为止没有确切案例提供支持。垄断作为一种经济现象，出现于资本主义社会，是竞争的对立物，又是竞争发展的必然结果。列宁也指出，集中发展到一定阶段，可以说自然而然地走向垄断。因为几十个大型企业彼此容易达成协定; 另一方面，正是企业的规模巨大造成了竞争的困难，产生了垄断的趋势。参考资料 垄断百度百科