商業數據爬取行為司法審查的路徑優化

開欄的話

法院學術研討是強化審判研究、促進審判發展的重要舉措；是更高層次、更有質量、更顯水平的審判活動。即日起，福建高院新媒體開設《研法問道》專欄，邀請法院干警提筆凝思——或從疑難案件中抽絲剝繭，解構法律適用的精微要義；或在類案審理間尋蹤覓徑，勾勒司法裁判的精益求精；更在情與法的碰撞中，剖白職業信仰的堅守與超越。歡迎關注！

林瑜嫻

莆田市中級人民法院研究室四級法官助理

新修訂的《中華人民共和國反不正當競爭法》第十三條第三款，設立了數據爬取行為“方式+目的+危害后果”的基本審查路徑，是此次修法的一大亮點。如何準確適用該條款，科學評價商業數據爬取行為，既是平衡數據流通與數據權益保護的必然要求，也是司法保護數據價值的重要任務。筆者以獲全國法院第三十七屆學術討論會二等獎的論文《商業數據爬取行為司法審查的要素調適及范式優化》為引，與大家分享商業數據爬取司法審查的幾點思考。

行為正當性審查分歧的困境呈現

爬取技術認識之困。數據爬取行為的正當性判斷高度依賴具體爬取技術手段和應用場景審查。以爬蟲協議為例，搜索引擎應用場景中，未破壞數據持有者平臺運行，突破爬蟲協議的爬取行為正當；而非搜索引擎應用場景下，突破爬蟲協議的爬取行為不正當。這也意味著，法官需在不同場景中判斷技術防護設置和技術授權的合理性，凸顯了應用場景和技術因素對公正裁量的挑戰。且隨著爬取技術不斷更迭，爬取方式層出不窮，給判定爬取方式合理性造成較大障礙。

數據權益分配之難。數據生成過程涉及原始數據提供者、數據處理者、平臺運營者等多元主體，利益關系復雜，數據收集、存儲、分析、應用等環節的權利義務分配缺乏明確規則。如，用戶是基礎數據的生成主體，平臺在基礎數據上的勞動添附，能否產生權屬轉移的法律效果？平臺的勞動添附要達到何種程度，才能獲得數據權屬？所獲權屬的屬性為何？等等。權益性質認定的分歧使得司法在評價同一數據爬取行為時可能采取不同的分析路徑，從而得出不同的結論。

利益競合權衡之偏。從數據持有者角度看，尊重數據持有者的勞動貢獻，保障其數據利益，是鼓勵平臺開發數據潛能的重要動力；從數據爬取者角度看，對數據持有者的過度保護，又容易形成數據壟斷，扼殺中小企業的成長機遇；從用戶信息保護角度看，平衡好用戶個人信息自決與使用權益讓渡是平臺應當遵守的商業道德。上述利益的抵牾與競合，本質上是數據權益保護與數據自由流通之間的價值沖突，法官在平衡二者的過程中，容易受到主觀因素的影響。

行為審查要素的梳理審視

以數據分類為基礎的爬取方式要素分析。一般來說，集成水平越高，價值密度越大，防護等級越高的數據，利益權屬應向數據持有者傾斜。如，平臺通過用戶授權取得的隱私信息、行為軌跡、消費能力畫像等，爬取方式審查要素應盡量全面，包括：是否違背數據持有者意愿大量爬取、是否突破技術防護措施、是否破壞平臺運行、是否超出約定或合理的爬取范圍等。反之，加工程度低，價值密度低，公開程度高，難以單獨構成權益客體的數據，審查要素相對簡單。如，用戶評論點贊分享的數據、商品基本信息、可從其他官網獲取的數據等，只要未破壞平臺正常運行即可認定爬取行為正當。一些原則上應當予以公開但被企業采用過高技術防護限制流通的“應予公開數據”，應當降低審查門檻，鼓勵市場主體利用并挖掘其商業價值，對爬取方式應予以更多容忍空間。

以爬取場景為前提的數據使用要素分析。在直接競爭的爬取場景中，數據爬取主要用于數據紅利的爭奪，“實質性替代”、數據掠奪、系統攻擊、影響產品功能等可能削弱數據持有者市場競爭優勢的數據使用，均應認定為不正當爬取。在數據加工再創造的爬取場景中，可根據加工用途細分為“數據外輸”和“數據內用”。“數據外輸”場景下，爬取的數據為分析基礎，用于產品研發、升級和創新，能夠有效發揮數據潛能，促進數據流通利用，審查時考量爬取方式正當性即可?！皵祿扔谩眻鼍爸饕菍⑴廊〉臄祿糜趦炔拷洜I管理和市場分析需要，不會產生市場替代，不會無償占有被爬取者的勞動成果，爬取方式正當，則可認定爬取行為正當。在非競爭性的爬取場景中，爬取成果并不用于商業變現，原則上應當認定爬取行為正當。

以法益保護為目標的利益衡量要素分析。保障市場競爭機制的正常有效運行是反不正當競爭法的首要目的，不正當性判斷標準在于被訴行為是否有損競爭機制或者競爭秩序，是否產生了扭曲競爭的后果。同理，數據爬取行為正當性的判斷應以數據市場競爭秩序為首要保護法益，動態平衡平臺投入回報、用戶信息權益和數據要素流通三方利益，關注判決結果可能對當事人、社會及公共利益產生的影響。在數據無法確權的情況下，需要通過分析爬取行為的適當性、必要性、均衡性，論證爬取行為對上述三方利益的總體影響。

行為正當性審查的路徑優化

審查爬取方式正當性。對于公開數據、應予公開數據，應堅持數據流通優先目標，未超出持有者服務器負載壓力的，應當許可爬取行為。對于限制公開數據，應先審查被爬取數據是否具有財產性或競爭性權益。如有，則進一步審查數據持有者是否有不當限制數據流通的情形，即審查持有者對數據的勞動添附、經營成本、利潤回報、產品市場貢獻度等能夠衡量數據市場價值的因素，從而判定持有者設立反爬防護等級的合理性，若防護技術設置合理，則突破技術防護的爬取行為構成不正當爬取。對于非公開數據，若數據沒有落入著作權、商業秘密等知識產權保護范疇，在競爭法規制范疇內，對非公開數據實施的爬取行為，一般構成不正當爬取行為。概言之，爬取方式合法性審查路徑可歸納為：數據分類（確定數據屬性）→技術防護審查（審查防護等級設置是否合理、是否存在數據壟斷）→要素帶入（審查爬取方式是否正當）。

審查數據使用正當性。在直接競爭的爬取場景中，審查的核心在于爬取者是否通過爬取數據實質性替代了持有者的產品或服務。審查內容包括：爬取者是否將數據用于相同或高度相似的服務場景，是否提供了可替代服務功能；爬取者對爬取數據的復制比例是否達到獨立支撐產品或服務的程度，爬取的數據是否為核心價值數據；雙方在用戶黏性與流量上是否存在此消彼長的情況；是否通過公開爬取的數據搶奪用戶，或影響數據持有者原來的付費服務；是否導致數據持有者產品功能異化，降低用戶體驗或導致市場對數據原始來源產生混淆等。數據再創造的爬取場景中，爬取行為一般能夠促推形成新的數據產品或服務，手段正當則爬取行為正當。但需注意聚合型平臺的例外，爬取者通過數據搬運聚合為“一站式”信息流，本質上形成了實質性替代，對此類數據爬取行為應當予以否定評價。

競爭效果的平衡調適。平衡數據持有者、爬取者與用戶三者之間的利益，需要運用經濟分析方法，在穩定市場競爭秩序的目標指引下，評估數據爬取對各方的損益程度。如，在審查爬取方式時，應考量爬取者是否選擇了對持有者損害最小的方式、爬取的數據是否對爬取正當目的的實現有所助益、是否侵犯用戶信息權益等；在數據使用要素中，考量爬取數據的運用是否具有顯著轉換性、是否提升了產品與服務水平、是否兼顧消費者利益、是否有助于數據流通、促進技術創新等市場整體利益的增進。同時兼顧持有者對爬取行為正當性可能產生的影響。如，數據持有者一方面憑借用戶服務協議架空用戶對數據的控制權，另一方面通過技術防護限制數據流通。此時，應當將利益分配適度向消費者與數據流通價值傾斜，以維護市場競爭秩序。

結語

商業數據爬取行為是否正當的司法評價是處理企業間數據爬取不正當競爭糾紛的核心問題。在數據確權問題未有定論之前，法官應從純粹的“權利保護”思維轉向“秩序維護”思維，在數據分類基礎上，回歸反法行為規制法的屬性，關注爬取方式、數據使用對市場競爭秩序可能產生的影響，明確爬取行為邊界，以維護市場競爭秩序為法益保護目標，平衡數據持有者、爬取者與用戶之間的利益，兼顧數據權益保護與數據自由流通。

供稿：法培處、莆田中院