数据采集中的法律权利冲突与衡平

0 引 言

汉涛公司（大众点评网经营者）与百度公司不正当竞争纠纷[1]源于2012年百度公司在其产品百度地图中少量使用大众点评网点评信息。之后双方虽然就百度地图如何使用大众点评网信息等问题进行了磋商，并草拟了合作协议，但双方最终未签署书面协议。后期版本的百度地图越来越多地使用大众点评网的用户点评，且直接替代了大众点评网向用户提供内容。此案一、二审人民法院均认定：被告百度公司大量使用大众点评网用户点评信息，其行为具有明显的搭便车、不劳而获的特点，违反了公认的商业道德和诚实信用原则，构成不正当竞争。

值得注意的是，依据我国现行法律规定百度公司的数据采集行为不具有违法性。非但不违法且汉涛公司确认百度公司使用爬虫技术采集电子数据未违反大众点评网robots 规则。该案没有穷竭所有凝结在数据采集过程中可能发生的权利冲突，也未能析出解决类似案件的相应理论。但在全球数据经济视域下，商业主体因数据采集、使用等行为引发的法律纠纷屡屡出现，2017年8月全球最大的职业社交网站领英(LinkedIn)也被美国加州地区法院颁布禁令，要求不得对hiQ Lab（一个利用爬虫技术的数据分析公司） 数据抓取技术实施阻拦就是一例[2]。数据采集中各方利益主体已经对簿公堂，纠结在此类案件中的各种权利在理论界和实务界还存在诸多认识上的分歧。在大数据时代这可能已经形成数据产业中的法律风险，并日渐成为掣肘商业发展的瓶颈。

1 数据采集中的法律权利冲突

本文中所指“数据”与中文语境中的“信息”并无差异，包括个人和机器生成的原始数据或经过数据处理形成的信息资源。我国法律对数据采集行为已作出提纲挈领式规定，如《中华人民共和国网络安全法》第40、41 条①，其主要考虑保护个人隐私权。长期以来普遍对“隐私”的范围认识过于狭窄，因此通过立法方式创设赋予“个人信息”法律意义。通过法律逻辑推导出，“个人信息”与“个人数据”等同使用。“数据权利”作为学术界研究对象由来已久，根据数据是否具有人格属性分为“个人数据”与“非个人数据”，对两类数据中的权利冲突分别进行探讨如下。

1.1 获取、保护个人信息与知情权、同意权

信息社会需要保持数据获取的便利性与流动性，大数据应用的基础资源包括个人信息。网络运营者通过技术与人工获取个人信息的成本远高于非个人数据，个人信息具有身份的可识别性且价值密度高，一直是网络运营者参与市场竞争的重要资源。《国务院关于促进大数据发展行动纲要》在“健全大数据安全保障体系”中指出：明确数据采集等环节保障网络安全的范围边界、责任主体和具体要求，切实加强对涉及个人隐私等信息的保护[3]。网络运营者在获取、保存个人信息时应当依照法律、法规或者履行与用户的约定，公开收集、使用规则、明示收集、使用信息的目的、方式和范围，对个人信息严格保密，建立健全个人信息保护制度。

个人信息属于私权范畴，获取个人信息必须经过信息主体的授权。在立法与司法中应充分尊重信息主体的知情权、同意权。《信息安全技术公共及商用服务信息系统个人信息保护指南》作为我国个人信息保护国家指导性标准指出，个人信息分为一般信息和敏感信息[4]。一般信息的处理可以建立在默许同意的基础上，而敏感信息的获取与利用必须经过个人信息主体的明确授权。

②关于“其他组织”。全国人大法工委领导在有关民事诉讼法修改说明中明确表示，可以在制订相关法律时进一步明确“其他组织”的范围。为了能够在防止起诉上的无序和尽可能扩大公益诉讼的应用之间进行平衡，应将其他组织明确为依法在国务院和省级民政部门进行登记的社会组织，具体可通过修改法律或出台相关规章、政策文件时进行明确限定。

采集、保护个人信息与信息主体的知情权、同意权之间非必然冲突。多数时候信息主体被动授权网络运营者采集个人信息，通过让渡部分个人信息以换取需要的商品或服务，只要采集的信息在信息主体看来是合法且必要的，两者之间并不会产生冲突。实践中占有市场主导地位的网络运营者可能使用默认同意，冗长晦涩的隐私条款，或者打钩方式的一揽子授权协议，不仅使用户放弃对信息采集的知情权、同意权，还可能导致双方产生权利冲突。

1.2 个人信息与非个人数据的财产属性

如果那时有可以绘制路程的走路软件，你会发现两个人每天都沿着一条路不停地画折叠线，而这折叠线的上空都是愉快的、鸡毛蒜皮的话，比如那天坐地铁见到一个长相奇怪的人；朋友中谁谁多幽默、具有做段子手的潜质……

大众点评诉百度地图案以判定后者不正当竞争行为结束，回避了用户产生信息背后数据权属问题。国内大数据平台已经成功开展数据交易（如贵阳大数据交易所），这必然涉及数据的产权问题，但究竟把数据作为“何物”？ 笔者对国内数据相关法律法规及其他规范性文件进行梳理后没有找到答案。欧盟施行《商业秘密保护指令》虽然对国内数据治理具有一定借鉴意义，但只是原则上承认特定主体对特定数据享有控制权，对数据产权问题仍保持中立态度[6]。数据产权制度的不明确是数据产业发展法律环境缺失的重要表现，一旦发生随意采集数据，甚至截获、窃取数据等情形，受害方将无法通过数据产权制度寻求法律保护。

每次有相似的知识点或者联系比较紧密的知识的时候，都可以让学生通过对比的方法深层次的理解他们的区别，比如对数和指数有的学生就很难区别出来，有的时候还不会理解这个理念，教学过程中可以将他们反复比较，把指数函数和对数函数互相转换，将他们的概念统一起来，知道每个概念的具体意义，通过对比加深学生的印象，还可以运用图像的方法将两点函数区别开，二元一次方程和二次函数之间也有紧密的联系，这是他们的相似性，在他们没有区分之前把所有的不同点先指出来以防他们造成错觉。

1.3 非个人数据可获取性与特定数据控制权

经济的数字化正在加速，数据已经成为现代创新经济体系和社会的基础，引入“非个人数据”概念可以更有针对性地保障数据的可获取与自由流动，发挥其经济效益并抵制数据垄断。根据《中国大数据发展调查报告（2018）》显示，我国大数据产业规模逐年增加[5]，某些数据的产生与收集具有唯一性和不可重复性，为了发挥数据产业的价值，释放数据市场的潜力，法律上理应倡导保护数据的可获取性，维持数据流动。

制定智慧交通管理系统后台系统的数据结构、数据通讯协议、数据查询接口等标准和规范，提高智慧交通管理系统的开放性和兼容性.

2 关于数据采集权利冲突的原因分析

2.1 数据产权制度不明是权利冲突产生的根源之一

本工程涉及机电专业承包多，虽然各专业的工程量不同但关联性、系统性很强。从管理线条上要做到：纵向到底，横向到边，不留死角。施工之前要确定好各专业单位的工作界面的划分，组织好各专业单位的施工搭接，如特别要提前做好管道碰撞检查，事先检查多种管道穿过梁底等部位是否对室内净高有影响，合理安排好管道线缆等施工顺序，减少现场返工。

全球数据产业方兴未艾，各种法律法规中提及的数据主体繁多，一时间数据产权内容难以明晰。数据含义和产权内容不明确的状况下，何谈建立数据产权制度？ 何谈数据权利保护？ 数据是否应当受到民法保护？ 答案是肯定的。但数据属于民法保护的哪一类客体？ 法律上保护“数据”的规定过于笼统，其他零散规定也鲜有提及数据产权归属。《民法总则》 在第127 条进行参引性规定：法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定。产权不明确是权利冲突和权利滥用的根源，于此可见一斑。立法者与学术界对数据产权归属问题还将继续展开深入讨论。

2.2 不正当利用技术优势引发数据采集中的权利冲突

在这场数据产业竞争中，数据的增值促进数据技术的不断革新，数据技术不仅需要鼓励创新，更需要保持技术中立，才能维持市场竞争的公平性。通过市场竞争的千锤百炼市场主体可能聚集了比其他主体更强的数据采集实力，其中“网络爬虫技术” 能按照一定规则自动抓取联网信息，是网络数据采集的利器之一。市场主体利用爬虫技术抓取数据时应该遵从技术中立原则，爬虫获取数据行为本身应具有正当性，不具有侵权性，例如为提供搜索引擎服务利用爬虫获取网站数据信息。

随着网络信息资源的迅猛增长和动态变化，爬虫技术也在系统结构和技术层面不断升级，部分拥有技术优势的市场主体能更容易获取、控制各种数据，但这并不意味着对其拥有数据的处置权。在数据采集中由于信息不对称网络用户常常处于“不知情”的绝对弱势地位，获取数据即使是经过互联网用户的授权，仍然容易被视为“强制索权”，引起侵犯用户隐私的争议。另外在采集用户数据时法律明确规定必须遵循正当、必要原则，采集信息的范围应该满足且仅满足正常服务即可，当下过度采集、不当使用用户数据的情况比较普遍，大数据“杀熟”便是有力证明[7]。

除了采集个人信息中产生的权利冲突外，不正当利用技术优势采集非个人数据同样容易导致法律冲突。与采集个人信息产生权利冲突不同，采集非个人数据引发的法律冲突主要发生在市场竞争主体之间。在竞争者眼中数据是企业经营的重要投入要素，采集数据就是获取竞争资源。利用爬虫技术采集数据时，尤其应当考虑采集行为的正当性，以及使用数据的行为对市场公平造成的影响。在对采集行为定性之前需要具体分析所获取的数据的性质 （有无明确权利属性）以及数据本身拥有的权利保护规则。虽然充分发挥技术优势并非不正当竞争手段，市场竞争就是要扬长避短，但不可否认带有竞争基因的数据采集行为若不能证明其行为的正当性，其主体纵然具有技术上的优势，其行为也无法摘掉“不正当竞争”的标签。因此，采集数据行为的非正当性是引发法律冲突的重要原因。

3 数据采集中的利益衡平分析

从成本-收益分析的角度看，有条件地将原始数据产权划分给市场主体而非消费者个人，应该是更有效率，更能发挥其价值。采集数据的根本目的是获取数据的财产利益，它不是由市场主体缔造，自然也不应该由其独享。正如上文所述“圈子”中主体众多，加入这个关系圈需要承诺遵守数据财产利益共享的协议。那么采集“圈”中数据除了依靠主动收集、义务提供或者自愿公开外，更多的是平等民事主体之间基于协议而自发进行的数据交换。而“协议”的初衷与“交换”的目的应该是满足各自所需，让数据形成流动的财产利益并共享之。

3.1 采集数据应以保障人格利益为底线

人为契约社会中的成员，所被赋予或被保护的是在社会中通过契约形式认可的权利，在法律公正性的基础上会对权利作出衡平的公约保护。这是卢梭在《社会契约论》对个体利益与公众利益综合考量的观点。个人信息中包含的人格权是一种受法律保护的利益，根据马斯洛在其需要层次理论中指出，“人格标识的完整性和真实性是主体受到他人尊重的基本条件”。那么采集源于个人的数据，对于权利主体的尊严和自由价值的人格权益应当首先被考虑，即赋予个人对数据采集的知情同意权。

采集个人信息要经过权利主体授权，这是保障人格利益的底线，却也要兼顾公众利益和社会发展。大数据已经成为社会发展的战略性资源，数据的流通能够激发人们对美好生活的向往，提供高效、精准的智能生活。对数据采集的知情同意并非让个人机械性地判断每一次人机交互，而是在数据采集机制中保持一种动态与弹性，以平衡个人权益保障和数据商业利用之间的关系。

个人信息的核心就是数据的身份可识别性，由此数据具有人格属性。个人数据经过不可逆匿名化处理，其身份不可识别，即剥离人格利益生成非个人数据。非个人数据也可是各种机器运行过程中自动产生的大量信息记录，例如监控设备对城市道路交通实况记录。数字经济潮流推动下，数据可以兼具人格利益和财产利益，其中数据的财产属性不仅在数据采集活动中体现，而且在立法实务中也有所显现[2]。由于立法技术缺陷，数据暂时未能纳入物权或者知识产权的客体范围，但数据具有财产利益可以受到侵权责任法、合同法的保护。

3.2 采集数据以共享财产利益为导向

数据具有财产的属性，尤其是经采集并长期积累形成的原始数据资源。一方面资源有价并非浑然天成，它需要具备相应技术实力的主体进行开发。另一方面数据财产利益存在于参与者形成的关系圈，只有在关系圈数据才被视为“财产”[8]。从数据生成到知识发现再到利益共享，数据经济的参与者种类众多，包括各种市场主体、公共部门和社会公众。市场主体之间的相互关系是数据价值链的基本纽带，他们与既是数据生成者也是消费者的社会公众之间的数据流动形成价值链闭环。整个数据价值链内公共部门应承担起促进数据流动，监护数据交易，维护利益共享的产业向导角色。

无论个人信息还是非个人数据均具有可重叠、可共享特性，但数据主体基于趋利避害本能地不愿将可重叠数据的财产利益进行无条件共享。合法方式下采集的个人信息通过匿名化处理成为非个人数据，数据内容就会发生重叠，如消费支付记录、游戏时长、订阅内容等，都涉及到个人数据财产权。如何理清重叠数据的财产关系，如何达成数据主体之间的财产利益平衡，已经成为个人数据保护与数据产业发展的关键。

处于某一数据主体的控制之下的非个人数据会通过技术手段保护其不受第三方的侵犯，只有基于数据交易合同才能获取。这有利于数据主体控制数据的流向，体现出数据主体对于特定数据的控制权。数据主体为获得数据控制权投入大量的人力、财力、物力，必然希望专属享有这些特定数据，然而正如上文所述法律上仍然无法承认数据的专属权。只是在行之有效的阻止数据被获取的技术壁垒面前，数据控制主体实质上排除其他主体获取这些专有数据，从而使数据获取与控制之间形成的权利冲突无法显现。权利的冲突虽然无法破除技术壁垒，但数据的利益持续驱动技术创新，因此非个人数据在没有规范性权利的背景下因数据利益争夺引发的权利冲突局势波谲云诡。

2018年作为改革开放40周年，从青砖黛瓦到高楼大厦，从绿皮火车到高铁飞机，在中国拥抱世界的这四十年间，让中国各行业翻开新的篇章。作为一名工业媒体人， 更是感叹我国从工业化水平低到世界制造大国，完成现代化工业的华丽转身。在飞速发展的阶段，总会有一些契机，来让我们思考未来的方向。

数据采集中的权利冲突需要在“衡平”各方利益之后进行调和，以求减少各方主体间的利益摩擦，塑造一个更为公平、高效，数据利益共建、共享的数字经济时代。在信息技术飞速发展，法律环境相对缺失的背景下，衡平数据采集中的各方利益可以基于法学及其相关学科理论，结合解决权利冲突的司法实务对其进行分析。

3.3 法律与技术共治的平衡

数据采集领域违法现象十分严重，阻碍了数据产业的良性循环，已经形成了严重的社会问题。面对复杂的信息技术和残酷的市场竞争，市场主体和社会公众在数据利益衡平上所能够做的实在有限。另外，各种数据采集的规定较为零散，内容涵盖不全，而互联网企业之间的数据争夺经常演变为数据权利冲突，在数据立法薄弱之时容易造成司法资源的浪费。

以法律手段平衡利益，当务之急应当以明确政府职责为突破口，将治理数据采集乱象作为法治政府建设的重要工作，制定数据流动规则，确立监管原则与范围，并逐渐完善相应法律体系。对于违法采集数据的行为必须依法追究法律责任，就此已有欧美发达国家的数据治理经验值得交流借鉴，此处暂不展开探讨。

当负载量较小时，涂层中纳米粒子在紫外光照射下所产生的电子-空穴对的数目也相对少，不足以使废水中的甲基紫充分光催化降解；当负载量太多时，单位面积上纳米粒子数目太多会阻碍紫外光与涂层中纳米粒子的充分接触反应，从而降低纳米光催化涂料的光催化氧化效果.

法律并不能一劳永逸地化解权利间的冲突，尤其在科技创造未来的时代。通过技术手段设立权益保护屏障，既能让保护方式变得更加智能与快捷，又能降低数据采集中的法律风险，反爬虫技术即为一例。用技术手段来应对技术带来的难题，既要及时构建权利保护屏障，也要使数据“物尽其用”，还给产业创新与发展留有空间。综合运用法律、技术等多种方式求得数据利益合理配置，数据产业良性发展，数字中国日新月异。

注释：

①参见 《中华人民共和国网络安全法》（2016年）第40 条：“网络运营者应当对其收集的用户信息严格保密，并建立健全用户信息保护制度。”第41 条：“网络运营者收集、使用个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，公开收集、使用规则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经被收集者同意。”

②参见《民法总则》第127 条规定：“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定。”

参考文献：

[1] 上海市浦东新区人民法院(2015)浦民三(知)初字第528 号民事判决书.

[2] 苏奎.领英爬虫案败诉是隐私保护的倒退吗[EB/OL].南方周末新闻社区，(2017-09-30)[2019-10-01].http：//www.infzm.com/content/129514.

[3] 国务院.促进大数据发展行动纲要[EB/OL].中国政府网，(2015-09-05)[2019-10-01].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2015-09/05/content_10137.htm.

[4] 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局，中国国家标准化管理委员会.信息安全技术公共及商用服务信息系统个人信息保护指南[EB/OL].中国政府网，(2012-11-05)[2019-10-01].

[5] 中国信息通信研究院.中国大数据发展调查报告(2018)[EB/OL].百度文库，(2018-07-20)[2019-10-01].https：//wenku.baidu.com/view/dab8936178563c1 ec5da50e2524de518964bd33f.html.

[6] 曹建峰，祝林华.欧洲数据产权初探[J].信息安全与通信保密，2018(7)：30-38.

[7] 邓智超.从“杀熟”看大数据的法律边界[J].怀化学院学报，2018(8)：93-95.

[8] 梁慧星.民法总论[M].北京：法律出版社，2017(7)：155.