Персональные данные: экономические проблемы и правовое регулирование

Развитие технологий обработки данных и накопление их объема сопровождается появлением новых цифровых бизнес-моделей. Однако новые бизнес-модели могут создавать различные проблемы, требующие совершенствования регулирования сбора и использования персональных данных. Действующие нормы российского законодательства не отвечают на вызовы, связанные с использованием персональных данных для индивидуализации рекламы и сервисов, а также с применением цифровых профилей пользователей в конкуренции платформ за аудиторию. В настоящей работе проведена систематизация проблем и вызовов цифровой экономики для существующего правового режима защиты персональных данных. Цель исследования состоит в том, чтобы наметить пути урегулирования некоторых выявленных проблем. В статье предлагаются возможные решения вопросов, связанных с нарушением интересов пользователей и ограничениями в развитии цифровых рынков. В числе нарушений интересов пользователей рассматривается вторжение в частную жизнь, применение платформами негативных практик при сборе данных, создание и внедрение цифровых профилей пользователей, которые идут вразрез с их интересами, включая ценовую дискриминацию и дискриминацию по социальным признакам. В части регулирования проблемы бесконтрольного сбора и использования персональных данных пользователей авторы рассматривают возможность реформирования института согласия на обработку персональных данных с целью оптимизации ресурсов, затрачиваемых бизнесом и пользователями на формальное соблюдение действующих законодательных требований. В числе проблем, связанных с состоянием цифровых рынков, исследуются ситуации монополизации рынков крупнейшими платформами, использование ценовых алгоритмов как антиконкурентной практики, недостаточно урегулированные условия доступа к данным, включая ограничения для развития научных исследований и регуляторные барьеры для трансграничной передачи данных. Авторами предлагаются решения на уровне как законодательных норм, так и взаимодействия цифрового бизнеса и профильных регуляторов.

1. Асадуллина А. В. Конкуренция между владельцами цифровых платформ в мировой экономике // Российский внешнеэкономический вестник. 2020. № 1. С. 51–59. DOI: 10.24411/2072-8042-2020-00005.

2. Войниканис Е. А. Регулирование больших данных и право интеллектуальной собственности: общие подходы, проблемы и перспективы развития // Закон. 2020. № 7. С. 135–156.

3. Зубофф Ш. Надзорный капитализм или демократия / пер. с англ. А. Смирнова. М.: Издательство Института Гайдара, 2025.

4. Зубофф Ш. Эпоха надзорного капитализма / пер. с англ. А. Васильева. М.: Издательство Института Гайдара, 2024.

5. Иванов С. Л., Устинова К. А. Зарубежный опыт цифровизации предпринимательского сектора и возможности его применения в России // Экономика, предпринимательство и право. 2025. Т. 15. № 3. С. 1453–1474. DOI: 10.18334/epp.15.3.122488.

6. Остапович И. Ю., Шахновская И. В. Право на забвение в контексте развития концепции цифрового суверенитета личности // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия D: Экономические и юридические науки. 2024. № 4. C. 100–103.

7. Паркер Г. Г., Ван Алстайн М. У., Чоудхари С. П. Революция платформ: как сетевые рынки меняют экономику – и как заставить их работать на вас / пер. с англ. Е. Пономаревой. М.: Альпина Паблишер, 2017.

8. Раджан Р. Третья опора: как рынки и государства пренебрегают сообществом / пер. с англ. С. Моисеева. М.: Издательство Института Гайдара, 2025.

9. Селюк А. С. Защита персональных данных в цифровом пространстве // Вестник Университета им. О. Е. Кутафина. 2023. № 2(102). С. 110–119. DOI: 10.17803/2311-5998.2023.102.2.110-119.

10. Acquisti A., Varian H. R. Conditioning Prices on Purchase History // Marketing Science. 2005. Vol. 24. No 3. P. 367–381. DOI: 10.1287/mksc.1040.0103.

11. Angwin J., Larson J., Mattu S., Kirchner L. Machine Bias: There’s Software Used Across the Country to Predict Future Criminals. And It’s Biased Against Blacks // ProPublica. 2016. https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing.

12. Armstrong M. Competition in Two-Sided Markets // The RAND Journal of Economics. 2006. Vol. 37. No 3. P. 668–691. DOI: j.1756-2171.2006.tb00037.x.

13. Colavizza G., Cadwallader L., LaFlamme M., Dozot G., Lecorney S., Rappo D., Hrynaszkiewicz I. An Analysis of the Effects of Sharing Research Data, Code, and Preprints on Citations // Computer Science. 2024. https://arxiv.org/abs/2404.16171.

14. Dubé J.-P., Misra S. Personalized Pricing and Consumer Welfare // Journal of Political Economy. 2023. Vol. 131. No 1. P. 131–189. DOI: 10.1086/720793.

15. Evans D. S., Schmalensee R. Matchmakers: The New Economics of Multisided Platforms. Brighton: Harvard Business Review Press, 2016.

16. Eyal N. Hooked: How to Build Habit-Forming Products. New York: Portfolio, 2014.

17. Fudenberg D., Villas-Boas J. M. Behavior-Based Price Discrimination and Customer Recognition // Handbook of Economics and Information Systems. Vol. 1. Leeds: Emerald Publishing Ltd., 2006. P. 377–436.

18. Gal M. S., Rubinfeld D. L. The Hidden Costs of Free Goods: Implications for Antitrust Enforcement // Antitrust Law Journal. 2019. Vol. 80. No 2. P. 521–562. DOI: 10.2139/ssrn.2529425.

19. Garcia A. C. B., Garcia M. G. P., Rigobon R. Algorithmic Discrimination in the Credit Domain: What Do We Know About It? // AI & Society. 2024. Vol. 39. P. 2059–2098. DOI: 10.1007/s00146-023-01676-3.

20. Huang C. K., Neylon C., Montgomery L., Hosking R., Diprose J., Handcock R., Wilson K., Kamak R. Open Access Research Outputs Receive More Diverse Citations // Scientometrics. 2024. No 129. P. 825–845. DOI: 10.1007/s11192-023-04894-0.

21. Krämer A., Friesen M., Shelton T. Are Airline Passengers Ready for Personalized Dynamic Pricing? A Study of German Consumers // Journal of Revenue and Pricing Management. 2018. Vol. 17. No 2. P. 115–120. DOI: 10.1057/s41272-017-0122-0.

22. Lanier J. Who Owns the Future? New York: Simon and Schuster, 2013.

23. Luguri J., Strahilevitz L. J. Shining a Light on Dark Patterns // Journal of Legal Analysis. 2021. Vol. 13. No 1. P. 43–109. DOI: 10.2139/ssrn.3431205.

24. Mehrabi N., Morstatter F., Saxena N., Lerman K., Galstyan A. A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning // ACM Computing Surveys. 2021. Vol. 54. No 6. P. 1–35. DOI: 10.1145/3457607.

25. Noble S. U. Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. New York: New York University Press, 2018.

26. O’Hara K., Shadbolt N. The Spy in the Coffee Machine: The End of Privacy as We Know It. Oxford: Oxford University Press, 2008.

27. O’Neil C. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. New York: Crown Publishing Group, 2016.

28. Porat H. Algorithmic Personalized Pricing in the United States: A Legal Void // The Cambridge Handbook of Algorithmic Price Personalization and the Law / ed. by F. Esposito, M. Grochowski. Cambridge: Cambridge University Press, 2025.

29. Posner E. A., Weyl E. G. Radical Markets: Uprooting Capitalism and Democracy for a Just Society. New Jersey: Princeton University Press, 2018.

30. Rochet J.-C., Tirole J. Platform Competition in Two-Sided Markets // Journal of the European Economic Association. 2003. Vol. 1. No 4. P. 990–1029. DOI: 10.1162/154247603322493212.

31. Sharma A., Sharma R. Comparative Analysis of Data Protection Laws and AI Privacy Risks in BRICS Nations: A Comprehensive Examination // Global Journal of Comparative Law. 2024. Vol. 13. No 1. P. 56–85. DOI: 10.1163/2211906X-13010003.

32. Shiller B. R. First-Degree Price Discrimination Using Big Data. Brandeis University. Working Paper No 109. 2014.

33. Solve D. J. The Digital Person: Technology and Privacy in the Information Age. New York: New York University Press, 2004.

34. Turow J., King J., Hoofnagle C. J., Bleakley A., Hennessy M. H. Americans Reject Tailored Advertising and Three Activities That Enable It // Information Privacy Law eJournal. 2009. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1478214.

35. Wachter S., Mittelstadt B., Russell C. Why Fairness Cannot Be Automated: Bridging the Gap Between EU Non-Discrimination Law and AI // Computer Law & Security Review. 2021. No 41. Article 105567. DOI: 10.1016/j.clsr.2021.105567.

36. Wall D. S. Cybercrime: The Transformation of Crime in the Information Age. 2nd ed. Cambridge: Wiley; Polity Press, 2024.