전통적인 시장경제 및 산업경제와는 달리 데이터 경제에서 소비자는 단순히 재화와 서비스의 소비 주체가 아닌 가치창출의 핵심자원인 데이터를 생산하고 공급하는 자원의 생산자이자 공급자로서의 역할을 수행한다. 따라서 소비자주권의 개념 또한 기존의 사회내 한정된 자원의 배분을 결정하는 역할에서 데이터 자원을 통해 창출된 가치의 공유를 적극적으로 요구하고 경제적 권리를 주장하는 소비자 정체성을 포함하여 확장되어야 한다. 데이터 경제에서 확장된 소비자주권은 데이터 경제에서 소비자가 데이터의 생산주체이며 데이터의 공급 및 가치 사슬 체계는 소비자들의 주체적 선택에 의해 결정되어야 한다는 것을 의미한다. 한편, 소비자 데이터의 유형은 데이터 처리에 대한 소비자 관여도 및 발생 맥락을 고려하여 신상정보, 콘텐츠데이터, 행태데이터, 추론데이터로 구분되며 데이터유형에 따라 소비자 편익과 위험 또한 상이하다. 데이터 경제에서 확장된 소비자주권은 소비자 측면에서는 소비자 데이터 리터리시와 소비자 데이터 편익 및 위험선호도로, 시장 측면에서는 데이터 처리에 대한 소비자 주체성 보장과 데이터 플랫폼에 대한 기업의 투명성과 책임성으로 구성된다. 시장 측면의 구성요소는 소비자 데이터 10대 권리로 구체화되며 데이터 처리에 대한 소비자 주체성 측면에서는 데이터 이동권, 데이터 배당권, 자동화 의사결정으로부터 차별받지 않을 권리, 데이터를 흐릴 권리, 데이터 처리 제한권이 있으며 데이터 플랫폼에 대한 기업의 투명성과 책임성 측면의 소비자권리는 데이터 접근권, 데이터 정정권, 데이터 삭제권, 데이터 활용에 관한 정보를 제공받을 권리, 데이터 보호에 관한 정보를 제공받을 권리가 해당된다. 특히, 소비자 주체성 보장을 위한 소비자 데이터권리는 데이터 경제의 도래와 함께 비교적 최근에 그 논의가 시작되어 정부, 기업, 소비자 전문가 그룹간 권리 보장의 필요성에 대한 인식 수준이 상이하므로 소비자 데이터권리의 제도화에 대한 사회적 합의의 중요성이 높다. 또한, 소비자 데이터권리 보장을 위해 기업은 소비자 친화적 데이터권리 보장 방안을 선도적으로 고려하여야 한다. 정부는 소비자 데이터 유형별 실질적인 편익과 위험에 기반한 규제 정책을 마련하고 기업의 적극적인 소비자 친화적 데이터권리 보장을 위한 보호 중심의 경직된 개인정보보호 규제 정책보다는 기업의 자율적 활동을 장려하여야 한다. 소비자 또한 데이터 처리와 알고리즘의 작동방식에 대한 이해를 향상하는 등 데이터 리터러시 강화를 위한 노력을 기울여야 하며 이를 위해 정부의 중장기적 계획 수립과 정보화 취약계층에 대한 배려가 필수적이다.

In the data economy, consumers are not simply subject of consumption of goods and services in the traditional market economy or industrial economy, but rather take the role of producers and suppliers of resources of data which is a core resource for value creation. Therefore the concept of consumer sovereignty should also embrace consumers’ identities claiming to share the value created through data resources and economic rights. The expanded consumer sovereignty in the data economy means that in the data economy, consumers are the producers of data, and the data supply and value chain system should be determined by the subjective choices of consumers. On the other hand, consumer data types are classified into Personal Information, Consuemr Generated Content Data, Behavior Data and Inference Data in consideration of consumer involvement in data processing and the context of occurrence, and consumer benefits and risks are also different depending on the data type. Expanded consumer sovereignty in the data economy consists of consumer data literacy and consumer data benefits/risk preferences on the consumer side, and ensurance of consumer subjectivity in data processing and businesses’ transparency/ accountability for data platforms on the market side. In terms of consumer subjectivity in data processing. The components on the market side are embodied in the consumer 10 data rights. The things from consumer subjectivity for data processing are right to data portability, right to data dividend, right not to be discrimiated against automated decision-making, right to blur and right to restrain. The other data rights from business’s transparency and accountability for data platforms are right to access, rignt to rectification, right to erasure. right to be informed on data usage, right to be informed on data protection. In particular, considering the aspect of utilization rather than the aspect of personal information protection, such as the right to data dividen and the right to blur, the discussion of consumer data rights to ensure consumer identity has been started relatively recently with the advent of the data economy. The importance of social consensus on the institutionalization of data rights is high because the level of awareness of the necessity of guaranteeing rights is different among expert groups. In addition, business should take the lead in considering consumer-friendly data rights guarantee methods in order to guarantee consumer data rights, The government should prepare regulatory policies based on the practical benefits and risks of each type of consumer data and encourage companies to engage in autonomous activities rather than a rigid protection-oriented privacy policy to ensure business’s active consumer-friendly data rights. Consumers also need to strengthen data literacy based on an understanding of how data processing and algorithms work.