陶冶：浦东法院数据类案件的司法实践

一、数据保护的总体情况

图：浦东法院近年来涉数字经济知识产权案件收案情况

我们今年发布了数字经济知识产权司法保护白皮书和典型案例。据统计，过去5、6年间，数字经济的知识产权案件大幅度增长，2017年超过了4000件，此后呈现大幅增长的态势，案件总量持续递增。案件类型覆盖面广，其中主要是以侵害信网权案件为主。而涉及反法的案件比重虽然不高，不到5%，但是随着新的业态、新的经济形态、新的行为模式不断发生、涌现，尤其是涉及数据类案件的总量也在持续增长，审理的难度不断加大，给我们审判工作带来了新的挑战。

关于数据类案件的界定。数据类案件中的数据产品，是指经营者依法收集、加工而具有一定价值的数据集合。同时数据作为一个集合概念，在不同标准下可以划分为不同的数据类型。从数据产业发展近况来看，不同主体、不同行业对于数据的使用方式也不尽相同，不同的个案中呈现的行为模式也是不尽相同的。对于数据到底怎么界定，根据被诉行为与目标数据的关联程度不同，其内涵和外延是具有弹性的。比如抓取网络文学网站的作品标题用于自身经营网站进行引流的行为，虽然并不是直接涉足数据产业、影响数据持有和使用规则的数据类典型案件，但它的表现形式在于抓取数据，从某种意义上说这类案件也可认为是涉数据案件。

关于数据类案件涉及的法律规定。在司法实践中，主要援引的是反法的相关条款。比较典型的是互联网专条的兜底条款，《反法》第12条第2款第4项；总则的一般条款，《反法》第2条；《反法》第8条，虚假宣传条款，也就是数据刷量炒信的行为，通过虚假宣传的条款来予以规制；最后是《反法》第9条，商业秘密条款，即非公开的数据可以用商业秘密保护条款来予以保护。

二、浦东法院的工作举措

今年4.26期间，浦东法院发布了《数字经济知识产权司法保护白皮书》，系统梳理了浦东法院近年来关于数字经济知识产权司法保护的基本情况、裁判理念、主要问题和对策建议，并发布了10件相关典型案例。

目前，正在撰写上海法院互联网不正当竞争类案指南，其中特别加入了涉数据竞争行为的审查。类案要件指南是上海高院针对不同的常见案件类型编纂出版的办案工具书，目前已经出版了5本。浦东法院主动承接了互联网不正当竞争类案指南的撰写工作，后续将根据上海高院的统一安排部署出版。其中，专门加入了涉数据不正当竞争行为的审查一节，重点关注涉数据知识产权案件的审理规则。

同时，我们庭专办此类案件的专业法官撰写了《商业逻辑基础上数据不正当竞争判定规则的调适》课题，刊载于《人民司法》2023年第16期，针对数据不正当竞争案件提供了相应裁判理念。其中提出，一是增加数据的合法性审查作为数据权益保护的前置要件，违反法律强制性规定的数据将无法受到反不正当竞争法的保护。二是以商业意愿作为数据竞争行为正当与否的一般评价原则，对于违反其他经营者商业意愿获取、利用其数据的行为，可给予反不正当竞争法上的否定评价。三是在数据领域的利益平衡中更加突出公共利益的地位，从数据产业整体视角加以审视，为不同时空维度的数据经营者提供参与市场竞争的合理空间，以维护数据领域竞争效能的持续稳定。

三、案件特点

通过案件审理，我们发现此类案件近年来有几个发展的趋势。一是涉及的领域日益广泛，从最初的主要涉及像“大众点评网”等信息聚合网站逐渐向各专业领域的网站延伸，比如视频网站、房源信息网站等，更多涉及的是数据污染、数据刷量等等的新行为类型。二是涉及的类型不断多样，从最初主要是内容数据到用户行为数据，比如浏览量、交易量，和市场交易数据，比如广告投放数据等转变，这比纯粹的内容抓取相对要复杂。三是涉及的行为越来越复杂，诉争行为从数据抓取行为转向数据使用行为，涉诉的数据大多处于公开、可获取的状态，以抓取他人保密数据、破坏数据技术措施等行为涉诉的比例相对较低，更多的案件是由对他人数据的使用行为而引发的。

四、典型案例

· 早期案例

浦东法院最早审理的数据类典型案件可以回溯到2011年“赶集网”与“百姓网”的不正当竞争纠纷案。“赶集网”和“百姓网”均系生活分类信息服务网站，“百姓网”抓取“赶集网”用户预留并公开的QQ号后，对其添加“@qq.com”后缀形成电子邮箱地址并向用户发送广告邮件，吸引用户前往“百姓网”发帖以提升“百姓网”的访问量。生效裁判认为，“赶集网”公开了用户资源信息，该信息不属于其专有的知识产权权利，即便“百姓网”发送了推广邮件也属于商业推广的范畴。因此，判决驳回“赶集网”的全部诉请。

· 典型案例——非公开数据的保护

大家知道知识产权犯罪是一个情节犯或数额犯，情节严重或数额巨大的民事侵权行为就有可能构成刑事犯罪，为此我们浦东法院也最早开展了知识产权“三合一”审理的审判模式。我们通过商业秘密保护形式有力保护非公开的商业信息，并对情节严重的行为依法予以刑事打击。比如在2012年的吴某侵犯商业秘密案中，被害单位药明康德公司为辉瑞公司提供化学合成服务，根据辉瑞公司的订单设计结构式的具体合成路径并进行实验，将合成的化合物及记载具体合成信息的实验数据报告交付给辉瑞公司。被告人原系药明康德公司员工，其先后数次采用秘密拆换电脑硬盘的方式，窃取上海药明康德公司其他研究人员电脑中的实验报告等研究材料。离职后，将窃取材料中的结构式在其自行成立的公司网站相关数据库上公开披露。浦东法院以侵犯商业秘密罪，判处该被告人有期徒刑三年六个月，并处罚金，对扣押的移动硬盘予以没收。

· 典型案例——数据抓取后使用行为的认定

2016年的大众点评诉百度案，入选了此次知产财经的典型案例。事实上，这个案例在数据抓取使用的正当性认定上审理较早，也较具有典型性，在探讨此类案件时常会被提及。百度地图大量抓取用户在大众点评网发布的商户点评信息，并在百度地图的相关商户页面进行完整的使用。中间比较值得一提的有两点，一是提出了“实质性替代”的标准，即认为百度地图对于商户点评信息的完整展示，实质替代了大众点评网的商业模式，该种数据使用方式不具有正当性。判决还特别指出，早期版本的百度地图只提供了三条来自大众点评网的点评信息，每条点评信息都没有全文显示，而且每条点评信息都设置了指向信息源网站的链接。百度地图中的这种早期使用方式，不足以替代大众点评网向公众提供点评信息，不会对汉涛公司造成实质损害，不违背公认的商业道德和诚实信用原则，所以不够成不正当竞争。二是涉及使用的认定问题，判决进一步阐释，搜索引擎未违反Robots协议抓取网站的内容，并不能因此认为不构成不正当竞争。因为，Robots协议只涉及搜索引擎抓取网站信息的行为是否符合公认的行业准则的问题，不能解决搜索引擎抓取网站信息后的使用行为是否合法的问题。这里特别值得一提的是，我们在审理过程中提出了商业意愿的问题。其实大众点评的商业模式是希望搜索引擎来抓取引流，关键是怎么用，“实质性替代”的完整性使用显然不符合他的商业利益。标明链接出处的使用，实际上是不违背正当性的原则。

· 典型案例——刷量炒信行为的规制

2016年的“大众点评”诉千络公司案，也是此次入选知产财经的典型案例，以及腾讯公司诉“蚂蚁平台”案都涉及的是刷量炒信行为的规制问题。前者是刷排名，即千络公司向经营者提供刷量服务，使其经营的网络店铺能够在大众点评网上获得更为靠前的排名。后者是“蚂蚁平台”组织用户付费浏览微信公众号文章，为公众号文章的发布者虚构浏览量，借此提升公众号文章中嵌入的广告浏览量，从而获取高于实际应得的广告分成，也就是提升公众号文章的阅读数量来增加广告分成，实际也是刷量。目前司法实践中已经明确，通过虚假宣传条款来予以规制。

五、审理难点

通过近年来的司法实践，我们认为当前此类案件有五个 “较难把握”的审理难点：一是数据权益边界的框定较难把握。数据的产生、获取、存储、使用均在流通和交互状态下，除保密数据作为特例外，经营者在多数情况下无法对数据形成有效的控制；同时，司法实践中，如何准确审查经营者据以主张保护的数据的来源及属性，从而合理界定数据权益保护的边界、明确数据权益的归属，存在一定困难。二是数据经营者之间利益关系的分配较难把握。数据在收集、使用等不同环节、不同应用场景，分别对应不同的经营主体，存在不同的竞争利益，经营主体所对应的不同竞争利益需要合理分配与平衡，需要动态把握，这给审判实践带来了很大挑战。三是数据竞争行为不正当性的判定较难把握。随着科技不断发展，部分数据相关的新业态、新商业模式尚未形成相对成熟、稳定的商业行为规范，对数据竞争行为不正当性的司法认定带来了新的挑战。比如，在数据抓取类不正当竞争行为的判定中，就数据抓取行为是否具有不正当性，存在Robot协议下的约定标准、Open API模式下三重授权原则及实质性替代原则等多重判定标准，有待进一步统一。四是法律适用的类型化匹配较难把握。数据持有者并不必然反对其他经营者对数据的使用，引发数据权益纠纷的原因多在于数据使用者的使用方式不符合数据持有者的商业意愿。但从知识产权法和竞争法的立法模式来看，“权利/权益侵害”是其既定模式，因此，以干扰、破坏的侵害视角去平衡数据获取、使用过程中不同经营者之间的利益，在法律适用过程中存在不相匹配的情况。五是数据保护与公共利益的平衡较难把握。即使是商业数据，往往也可能因其收集过程或使用场景涉及公共利益或社会福祉而具有一定的公共属性。在司法实践中如何平衡作为私权的数据权益与公共利益有待进一步探讨。

六、裁判思路

对于这类案件的裁判思路，我认为，一方面从目的上看要保护激励。激励理论是知识产权法律的底层逻辑和重要理论基础，数据作为一项权益来看，是要在流转、使用过程中才能发挥它最大的价值和效用，要避免“让数据沉睡”和数据垄断。这与知识产权的底层逻辑是相通的。司法要引导其价值作用的发挥，起到一个保护激励的作用，旨在避免获取行为破坏数据产品提供或生产的激励机制，通过保护激励推进数据产业的发展，这是总的目标。另一方面从理念和方法上看要坚持动态系统论。数据获取具有丰富的场景特征，在进行反不正当竞争评价时应采取动态系统的视角，以经营者利益、消费者利益和竞争秩序的利益为维度，对影响各维度的相关因素进行分析综合得出结论。这些因素包括数据的价值、数据的类型、获取数据的方式、获取数据的目的和效果等，进行类型化的分析，对数据抓取使用行为的正当性综合作出认定。