[論文レビュー] Data Governance for Platform Ecosystems: Critical Factors and the State of Practice

Sung Une Lee, Liming Zhu+1 more|arXiv (Cornell University)|May 5, 2017

Digital Platforms and EconomicsBusiness, Management and Accounting被引用数 22

ひとこと要約

本論文は、文献的レビューとFacebook、YouTube、eBay、Uberの実証的調査を通じて、プラットフォームエコシステムにおけるデータガバナンス要因（データ所有権、プライバシー、透明性、収益分配など）を同定する。19の既存のガバナンスモデルをこれらの要因と照らし合わせて評価し、現在の実務における顕著なギャップを明らかにするとともに、複数ステークホルダーが関与するデータエコシステムにおける公平性、責任性、持続可能性を高めるためのフレームワークを提言する。

ABSTRACT

Recently, platform ecosystem has received attention as a key business concept. Sustainable growth of platform ecosystems is enabled by platform users supplying and/or demanding content from each other: e.g. Facebook, YouTube or Twitter. The importance and value of user data in platform ecosystems is accentuated since platform owners use and sell the data for their business. Serious concern is increasing about data misuse or abuse, privacy issues and revenue sharing between the different stakeholders. Traditional data governance focuses on generic goals and a universal approach to manage the data of an enterprise. It entails limited support for the complicated situation and relationship of a platform ecosystem where multiple participating parties contribute, use data and share profits. This article identifies data governance factors for platform ecosystems through literature review. The study then surveys the data governance state of practice of four platform ecosystems: Facebook, YouTube, EBay and Uber. Finally, 19 governance models in industry and academia are compared against our identified data governance factors for platform ecosystems to reveal the gaps and limitations.

研究の動機と目的

• ユーザー生成データへの依存度の増加を踏まえ、持続可能なプラットフォームエコシステムに不可欠なデータガバナンス要因を特定すること。
• Facebook、YouTube、eBay、Uberなどの主要プラットフォームエコシステムにおけるデータガバナンス実務の現状を調査すること。
• 業界および学術分野の既存のガバナンスモデルが、同定されたプラットフォーム固有のガバナンス要因とどの程度整合しているかを評価すること。
• ステークホルダー間の公平性、透明性、価値配分の不均衡を妨げるデータガバナンスにおけるシステム的ギャップを明らかにすること。
• プラットフォームエコシステムの複雑で多様な利害関係者間のダイナミクスに適合した、構造的なデータガバナンスフレームワークを提言すること。

提案手法

• プラットフォームエコシステムに関連する重要なデータガバナンス要因を抽出・分類するための包括的文献レビューを実施した。
• Facebook、YouTube、eBay、Uberの4つの主要プラットフォームエコシステムを対象とした実証的調査を実施し、現実のガバナンス実務を評価した。
• 業界および学術分野のガバナンスモデルを19のモデルに要約し、比較分析の対象とした。
• 各ガバナンスモデルを同定された要因と照らし合わせてマッピングし、包括性と整合性を評価した。
• 定性的比較分析を用いて、現在のガバナンスアプローチにおける繰り返し現れるギャップや制限要因を同定した。
• 得られた知見を統合し、所有権、プライバシー、透明性、収益分配に焦点を当てた、概念的フレームワークを構築した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようなデータガバナンス要因がプラットフォームエコシステムにおける持続的成長を可能にするか？
• RQ2 主なプラットフォームエコシステム（Facebook、YouTube、eBay、Uber）における現在のデータガバナンス実務は、同定されたガバナンス要因とどの程度整合しているか？
• RQ3 既存の学術的および業界的ガバナンスモデルは、複数ステークホルダーが関与するデータエコシステムの独自の課題をどの程度カバーしているか？
• RQ4 プラットフォームエコシステムの現在のガバナンスモデルに、どのような主要なギャップや制限があるか？
• RQ5 より包括的かつ公平なデータガバナンスフレームワークを、プラットフォームエコシステムに適合させるにはどうすればよいか？

主な発見

• 多様なステークホルダーが関与し、動的かつ価値創出を伴うプラットフォームエコシステムにおいて、従来の企業向けデータガバナンスモデルは不十分である。
• 調査対象となったプラットフォームは、ガバナンス実務に一貫性がなく、透明性が低く、ユーザーの制御や収益分配のメカニズムが限定的である。
• 分析対象となった19のガバナンスモデルのうち、少数にとどまり、データ所有権、プライバシー保護、公正な利益分配といったコアな要因に対応している。
• 複数プラットフォーム間のデータフロー、ステークホルダーの責任、長期的持続可能性に関する分野で、顕著なガバナンスモデルのギャップが存在する。
• プラットフォーム運営者がデータに対して不釣り合いな支配権を保持していることが多く、権力の不均衡やデータの悪用のリスクを引き起こす。
• 公平性と信頼性を支えるために、法的、技術的、経済的側面を統合するガバナンスフレームワークの構築が明確に必要である。