胡振吉我国大数据法律定位的学说论争司法立场与立法规范.docx
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胡振吉我国大数据法律定位的学说论争司法立场与立法规范
内容提要:
随着网络科技的飞速发展,大数据的法律定位成为世界各国普遍面临的法治难题,其背后隐藏的是数据财产权与人格权的激烈冲突、数据资产化背景下的数据权益分配以及法律保护机制的竞合问题。
通过对我国“脉脉非法抓取使用新浪微博用户信息案”等大数据纠纷案件的实证分析可以发现,“大数据”在运作机制、权益分配以及责任追究等方面极大地冲击了现行“数据”法律法规。
大数据具有大量、低价值密度和不特定人群等特征。
有鉴于此,我国立法机关应当肯定大数据的强财产权属性和弱人格权属性,确立严格等级、流动等级和竞争等级的三等级保护规范,并针对大数据的独特性来建立“侵犯数据资产罪”等法律责任体系。
关键词:
网络平台;个人信息;不正当竞争;大数据
随着网络虚拟空间的深度开发,物理空间内的人际关系正在通过“网络空间”进行重构。
人们借助虚拟身份享受着互联网带来的交往便利与自由,同时也依托于各种网络平台实现了人际关系的扩张与整合。
网络空间发展过程中的大数据权益归属与大数据安全保护严重困扰着各国的法律实践,并在一定程度上影响了正常的网络秩序。
近期发生的“剑桥分析”(CambridgeAnalytica)公司肆意抓取“脸书”(Facebook)公司的用户信息事件,成为当下大数据法治难题的导火索。
该事件表面上看似属于脸书公司泄露用户个人信息的行为,而其背后反映出的乃是大数据的法律权益分配与保护问题,例如,网络平台能否获取他人已公开的个人网络信息,经由网络平台“脸书”整合后的大数据究竟具有何种法律属性,大数据权益应当归属于公民个人还是网络平台,现行法又应当如何给予大数据有效保护,等等。
或许脸书事件对我国网络用户的影响较小,但“脉脉非法抓取使用新浪微博用户信息案”“XX诉奇虎360违反‘Robots协议’爬取数据纠纷案”“大众点评网诉爱帮网不正当竞争纠纷案”“实时公交查询软件‘酷米客’诉‘车来了’盗取后台数据纠纷案”等案件,则将大数据保护全面引入中国公众的视野,并引发了我国社会公众对网络平台的信任危机。
缘何数据保护与大数据保护在法律层面“分道扬镳”,经由网络平台整合后的大数据(包含信息和技术)是否改变了大数据权利的权益构成,我国又应当采取何种法律保护措施?
这些问题急需我国法学界与实务界做出解答。
一、大数据法律定位的理论论争
一直以来,数据安全与个人信息保护都是我国网络安全法律领域的研究重点,特别是在大数据得到开发与应用之后,国内学术界对数据安全法律问题的著述颇多。
大数据不同于数据,大数据是指“容量大小超出一般数据软件所能采集、存储和分析的数据集”。
它具有大量、多样、快速、价值密度低、复杂度高的特征;数据是指在互联网及其计算机载体上以二进制为基础,通过0和1的组合方式加以表现的信息形式。
鉴于大数据与数据的显著区别,占据“大量”要素但缺乏“技术分析”要素的侵犯他人信息数据案件,不在本文探讨范围之内。
为了更为清晰地展现我国大数据研究的基本情况,笔者以“中国知网”数据库为检索源,采用精确度递增的方式,对“大数据”“大数据保护”“网络平台”三个关键词进行交叉检索,并在排除非法学数据的基础上,分别获得“1552”“386”“17”个有效检索结果。
从检索结果的具体构成来看,我国法学界对大数据法律问题的研究始于2013年,并呈现出数量递增、领域渐宽的趋势。
目前来看,关于大数据的理论争点主要集聚于以下几个方面。
一是大数据的法律属性论争。
作为数据集和信息分析技术的结合体,大数据本身既包含了互联网空间中的初始信息,也包含着信息分析技术加工后的商业附加值。
也就是说,大数据不再是个人意志的网络表达集合,而是裹挟着人格属性、财产属性的混合体。
这也导致法学界对大数据的法律属性形成四种学说,即人格权说、汇编作品说、财产权说和综合权利说。
人格权说认为,大数据既属于网络信息的媒介,同时也兼具信息本体功能,因此,对于涉及公民个人信息(如网络购物记录、搜索记录等)的大数据而言,它具有较强的人格权属性。
有学者从大数据的数据集合功能出发,认为大数据是不特定网络人群所留存的网络信息(如网络平台留言、购物评价等),因此,大数据中所涉及的个体人格权属性较弱,而汇编作品属性更为强烈。
然而,互联网的飞速发展,使得大数据附带一定的交易价值,因此,有学者提出,大数据体现出一定的信息财产权属性,“大数据是具有‘非物质性、可复制性和不可绝对交割性’等信息财产权客体基本特征的信息集合,是信息财产法保护的对象,是信息财产权的客体”。
有学者认为,当大数据本身涉及公民个人信息时,其来源与载体往往引发数据人格权与数据财产权的冲突,由此导致大数据的法律属性徘徊于人格权财产化与财产权人格化的中间地带。
综合上述大数据法律属性的不同认识可以发现,这四种学说均注意到个人信息与大数据法律属性的紧密关系,却未停留在相同的权利诉求上。
可见,理论的阐释仍有待接受实践的检验。
二是大数据的权益分配论争。
受“大数据法律属性”界定难题的影响,作为网络参与人的公民、作为网络运营商的网络平台正在合力塑造着大数据的内在结构。
这也导致法学界形成了三种不同的大数据权益分配理论,即个人权益论、平台权益论以及综合权益论。
主张个人权益论者从数据来源的视角进行判断,将大数据视为社会公众网络行为的集合,认为大数据权益分配应当独属于数据的产出者--公民个人或公民集体,与公民个人或公民集体相对的网络平台,仅仅是公民个人数据的载体与管理者,而非所有权人,因此,在大数据权益分配上,公民个人成为唯一的适格主体。
如刘德良认为,个人信息数据的权益应当依据公民的基本主张来分析:
涉及人格尊严的给予人格权保护,涉及主体财产权益的应给予财产权保护。
双重保护无碍于人格权保护,并给予个人更多选择自由。
主张平台权益论者从大数据的价值构成上加以审视,主张网络平台才是大数据权益的主要贡献者。
在他们看来,大数据产出的权益肇始于公民个人数据,其价值核定基准却是数据叠加状态下网络平台的统计分析,并且,人们很难从不特定大数据中分离出具体的个人数据,大数据的外部性影响也改变了个人数据的实际作用方式,因此,大数据的权益分配应当归属于大数据的实际控制者--网络平台。
主张综合权益论者认为,网络数据产出者与网络平台共同构成大数据权益的所有人,“在大数据应用的环境下,由于数据流通链条复杂以及因此带来的数据内容和数据载体二元结构更加凸显的影响……从大数据交易实践出发,数据财产权的权利主体应包括数据财产创造者、数据财产控制者和数据财产使用者”。
就其权益归属而言仅包括数据财产创造者、数据财产控制者,即公民个人和网络平台。
由这些分歧可见,大数据权益分配上的不统一,实际上构成了大数据法律保护的最大难题。
无论我国采用何种权益分配方式,都将直接改变国家立法的趋向。
三是大数据的法律保护机制论争。
大数据的法律保护之所以成为法学界竞相关注的话题,主要原因在于我国目前尚未出台专门性的法律法规,以保障大数据的合法使用。
有学者认为,我国《网络安全法》是围绕“数据”本体展开的制度保障与责任追究,其内容仅规定了公民数据安全权益与网络服务提供者的安全维护义务,却未针对大数据的“应用”“预测”“分析”等功能做出明文规定。
同时,我国《刑法》也未对大数据的法律保护预留足够的空间。
以《刑法修正案(九)》中的“侵犯公民信息罪”为例,该罪旨在惩处企业法人(或公民)非法提供或获取公民个人(不包括企业)信息的行为,尽管其中所涉公民个人信息数量较大,但远未达到大数据所要求之“不可计量”的程度。
另外,从司法实践看,邵保明等侵犯公民个人信息案、周滨城等侵犯公民个人信息案的裁判结果也证明,侵犯公民个人信息案中的信息数量与大数据之间并无必然性联系。
可见,我国《网络安全法》与我国《刑法》对公民个人信息的保障机制,并不适用于大数据的法律保障与救济。
这也从一个侧面说明了我国大数据保障机制的脆弱与缺位。
还有一些学者认为,我国《刑法》并未做好包括大数据在内的虚拟财产型犯罪的定罪量刑准备,而我国《网络安全法》等法律又未设定明确的大数据权利,因此,很多网络经济案件只能依赖我国《反不正当竞争法》来处理。
法学界对大数据法律保护机制的理论论争,实际上是在反思新时代大数据保护法治化的缺位。
以上三个方面的理论论争表明,我国大数据法律问题之争尚未形成一致的观点。
为了进一步探明大数据的法律属性,厘清网络平台视域下大数据的法律定位路径和方向,笔者将运用实证分析方法对我国已发生的大数据司法案件加以总结、归纳,以期回应前述理论论争,并指导我国的司法实践和立法发展。
二、大数据法律定位的司法检视
虽然受制于大数据专门性立法的空白,现行法无法直接回应大数据法律保护的要求,但这并不影响人们从司法层面获得对大数据法律保护的内在认知。
自2013年以来,我国已经发生了多起大数据权属纠纷,其中以“脉脉非法抓取使用新浪微博用户信息案”“XX起诉奇虎360违反‘Robots协议’爬取数据纠纷案”“大众点评网诉爱帮网不正当竞争纠纷案”“实时公交查询软件‘酷米客’诉‘车来了’盗取后台数据纠纷案”等较为典型。
上述案件无论是在大数据的权属认定、大数据的权益分配,还是在最终的裁判结果上,均对前述理论论争给予了强有力地回应。
同时,围绕上述4个案件开展的实证分析,将为人们展现司法机关对待大数据法律问题的具体态度。
受制于大数据案例样本的稀少,本研究所得出的分析结果未必全面,但基本上能够反映出我国大数据纠纷司法审理的倾向。
这种司法经验可以指导立法实践的发展,弥补理论研究的缺失。
(一)大数据法律属性的司法认定
大数据在“数量”和“作用方式”上改变了传统电子数据的存在样态。
这也导致多数的大数据纠纷,首先凸显为一种数据资源的竞争,其次才考虑到公民个人信息的权属问题。
为了更为直观地反映大数据的作用机理与司法认定,笔者以上述四个案例为分析对象,对不同案件中大数据法律属性的司法认定加以对比分析(见表1)。
表1大数据法律属性司法认定分析
对表1分析后可以发现,司法审判大多以数据数量、数据来源、数据功能来考察大数据的运作机制,与此同时,司法机关对于网络平台之间的大数据纠纷,不仅未特别虑及公民个人信息保护的重要性,而且摒弃了人格权保护的一贯策略,转而向经济法(主要是我国《反不正当竞争法》)和刑法寻求法律保护依据。
这说明,大数据来源和功能上的特征,导致人格权在大数据纠纷中的作用在下降,并最终为其他法律(如“不正当竞争法”)所替代。
笔者认为,其原因在于以下两方面。
其一,人格权法律保护的启动依赖于他人人身属性信息的精确查明,而在大数据影响下,整体数据中的个体信息被技术和数据量整合了,个体信息呈现被淹没状态。
其二,实践经验证明,大数据的作用场域总是同市场经济相关联的,即便大数据纠纷无法彻底否定个体信息的人身权意义,但在市场经济条件下,大数据的财产权属性才是决定纠纷的直接起因,因此,由大数据纠纷的司法裁判,可以提炼出裁判标准I:
在大数据纠纷中,大数据的财产权属性会极大地削弱个体信息的人格权属性。
在裁判标准I的影响下,上述四个大数据纠纷可以清晰地划分为两种类型:
“数据型纠纷”和“工具型纠纷”。
所谓“数据型纠纷”,是指以数据源为基础,经由算法、分析软件等方式改良或分离出派生数据的纠纷。
其核心目的就是“挖掘出庞大数据库独有的价值”。
“脉脉非法抓取使用新浪微博用户信息案”即属于此种类型。
在该案中,“脉脉”软件通过网络平台合作协议与用户授权的方式,完成新浪微博用户数据的转移,进而凭借大数据分析与算法建立起“用户职业关系”的网络平台。
这种类型的案件对数据源的依赖性远高于大数据技术本身。
由此可以对裁判标准I进行以下补充:
用户授权构成大数据纠纷中人格权保护的阻却事由(此补充标准可以命名为裁判标准IA)。
“工具性纠纷”多仰仗大数据分析、程序算法上的技术优势,利用技术性优势非法获取他人受保护之数据。
在这类纠纷中,数据的“资源性”价值不再成为案件的主要影响因素,对案件产生实质影响的是以技术性优势(如数据的整合、分析和开放)获得市场竞争优势的不当行为。
从“XX诉奇虎360违反‘Robots协议’爬取数据纠纷案”来看,非法获取大数据的结果并没有改变大数据的原初表现方式,但获取数据的技术性手段违反了法律或行业惯例,甚至因为技术优势造就了商业竞争力的较大提升。
由此观之,大数据纠纷的“数量”因素不再是司法裁判的重心所在,是否通过大数据技术来非法获得不正当竞争优势,才是司法机关审理大数据案件时的裁判要点。
由此,可以得出裁判标准IB:
在相互竞争的市场领域,大数据的财产权属性可以阻却不正当技术性优势的二次开发。
(二)大数据权益分配的司法认定
大数据的产生,很大程度上来自于社会公众的网络参与,那么,大数据本身的财产权益以及大数据背后所带来的潜在经济利益,究竟应当属于社会公众,还是应当属于网络平台,抑或分属于两者呢?
对此问题,我国法学界与立法机关尚未给予明确的解答,我国司法机关迫于履行裁判职责的要求,在大数据纠纷案件中已经展现出一定的规范主义倾向(见表2)。
表2大数据纠纷案件中权益分配构成
从表2可以发现,大数据引发的不正当竞争纠纷往往涉及公民的个体数据权益和网络平台的大数据权益两类权益。
其中,公民数据权益指向公民使用网络平台过程中产生的数据价值,网络平台大数据权益则是对数据的合法保存以及竞争性使用而形成的大数据收益。
然而,表2中的三个案例的裁判结果仅局限于网络平台之间的商业纠纷,并未出现公民维护个人数据权益的现象。
深思其中的法律逻辑,可以发现有两种因素影响了大数据的权益分配。
一是网络服务协议影响了大数据权益的分配。
人们无法从自身数据中获得利益期许,却对他人数据信息颇感兴趣。
这是一种社会现象。
当数据本身开始在商业领域内部进行流动时,人们因阻止个人数据泄露而愿意支付的注意成本或保护措施,在一定程度上就可以视为个人数据的基本价值。
并且,根据数据类型在商业领域的需求度,部分数据的信息价值将转换为财产性价值,如手机号码、搜索记录、购物记录等。
“一旦承认了用户具有数据财产权,那么就会迫使数据使用者主动与数据主体进行商议,如此改变了用户在数据市场被忽视的境地,使得用户获得了一定的议价能力。
”然而,在现实的互联网活动中,“网络服务协议”在公民与网络平台之间建立了一个数据使用合同,使得公民以数据专有权换取网络服务,用户出于使用网络服务的便利考虑,主动放弃此种数据的专有权--其内容包括身份信息的专有权和财产性权益的专有权。
如《脉脉服务协议》关于“第三方平台记录信息”部分规定:
“用户通过新浪微博账号、QQ账号等第三方平台账号注册、登录、使用脉脉服务的,将被视为用户完全了解、同意并接受淘友公司已包括但不限于收集、统计、分析等方式使用其在新浪微博、QQ等第三方平台上填写、登记、公布、记录的全部信息。
用户一旦使用第三方平台账号注册、登录、使用脉脉服务,淘友公司对该等第三方平台记录的信息的任何使用,均将被视为已经获得了用户本人的完全同意并接受。
”由此,可以获得裁判标准II:
网络服务协议实质性地造就了“公民数据权益”和“网络平台数据权益”的大数据二元权益配置模式。
二是大数据的成本分担影响了大数据权益的分配。
大数据的产生是由数量较少(甚至是单一)的网络平台和数量大得难以统计的公民共同参与形成的。
数据提供者(公民个人)的超大数量稀释了单个公民信息的价值,由此导致大数据权益分配常常忽略单个公民的数据贡献力。
并且,人们阻止数据泄露的努力远远落后于数据购销市场的诱惑力。
为此,相对于公民付出的适度注意义务,网络平台会花费更高的管理成本来实现公民信息的严格保护。
基于上述数据价值的核算方式,阻止数据泄露的管理成本应当平摊到每一项数据的价值中。
这样,社会公众基于单一信息所主张的财产权益,将在网络平台更高的保护成本中处于劣势,甚至远低于公民个人起诉所花费的时间成本。
更重要的是,大数据权益纠纷往往涉及是不特定用户的网络数据,因此,大数据权益的配比往往聚焦于网络平台之间的整体性大数据竞争,无法引入公民个人作为利益第三人。
由此,可以对裁判标准II加以修正:
在大数据纠纷中,“公民数据权益”无法从“网络平台大数据权益”中获得有效补偿(此修正的裁判标准II可以命名为裁判规则II)。
综上所述,基于“网络服务协议”与“大数据成本分担”的考量,网络平台往往就大数据的合法控制归结为一种“竞争优势”。
企业竞争能力是企业成功经营的重要条件,其虽然不是有形财产,却蕴含着一种排他性特殊利益,因此,当其他网络平台侵犯企业大数据时,该侵权行为当然构成不正当竞争。
或许网络平台无法据此否认社会公众的“公民数据权益”,但至少能够凭借司法体系来保障自身的竞争优势。
由此,可以得出裁判标准III:
在大数据纠纷中,公民数据权益只是隐性影响因素,而网络平台大数据优势的维持才是法律保护的对象。
(三)大数据法律责任的司法认定
我国现行法对于公民、网络平台、政府数据的保护机制,主要散见于我国《侵权责任法》《网络安全法》《反不正当竞争法》《刑法》以及其他数据信息保护法律法规中,这样,司法机关在审理各类大数据纠纷时常常需要斟酌案件的不同性质,以做出相应的法律保护或救济措施。
为此,笔者分别选取具有代表性的民事数据纠纷、经济类数据纠纷、刑事类数据案件,以观察司法机关对不同类型的数据纠纷的具体裁判倾向(见表3)。
表3各类数据纠纷中的责任差异与司法认定
表3以四种不同类型的数据纠纷阐明了我国司法机关对待数据纠纷的不同态度。
在不区分数据性质的前提下,数据纠纷可以分化出三层法律保护模式,即人格权的法律保护、经济权益的法律保护、数据信息的刑法保护。
其中,按照数据性质的不同,我国《刑法》内部又可细分出公民信息安全的刑法保护以及计算机系统安全的刑法保护。
上述司法实践表明,根据数据数量的不同,数据纠纷会导向不同的法律保护机制,例如,侵犯少量个人信息数据只会由公民个人启动法律救济机制(如深圳市腾讯计算机系统有限公司与王屎花、韩永军等名誉权纠纷);倘若他人(或企业)以非法手段侵犯大量公民个人信息,尽管数量很大,但仍然能够以常规计量方式来计算数据数量的,则由检察机关提起刑事诉讼,如张某某侵犯公民个人信息案;一旦侵犯他人(或企业)合法数据的行为超过常规计量方式的计算范围(即大数据),那么,基于诉讼成本和利益相关度的考量,公民个人会主动退出司法诉讼领域,改由网络平台启动不正当竞争的法律保护机制(如脉脉非法抓取使用新浪微博用户信息纠纷)或刑法救济机制(如“酷米客”诉“车来了”盗取后台数据纠纷)。
由此,可以得出裁判标准IV:
受到大数据整体性应用的影响,网络平台的经济法保护模式、刑法保护模式比社会公众的自我保护模式更有效率。
值得注意的是,在大数据纠纷中,公民个人的权利救济机制将隐匿不见,企业之间的利益竞争乃至依托公权力的救济机制将成为主流。
从前述案例可以发现,在排除社会公众的自我保护之后,网络平台的经济法保护模式、刑法保护模式的分野在很大程度上受制于大数据的具体来源。
例如,在“脉脉非法抓取使用新浪微博用户信息案”中,北京淘友天下技术有限公司利用协同过滤算法大量抓取新浪微博用户信息,但新浪微博并不享有数据的所有权,北京微梦创科网络技术有限公司(新浪微博)只能采用“不正当竞争”之名起诉北京淘友天下技术有限公司。
在“实时公交查询软件‘酷米客’诉‘车来了’盗取后台数据纠纷案”中,原告深圳市谷米科技有限公司通过安装GPS的方式获得公交车的一手出行数据,并享有该数据的所有权,因此,其可以以我国《刑法》规定的“非法获取计算机信息系统数据罪”为依据来保护自身的数据所有权。
综合以上情形,可以得出裁判标准V:
网络平台的大数据保护力度受到数据量的深刻影响,同时,大数据的具体来源则会决定诉讼的具体方向。
三、法治视域下大数据的立法规范策略
从前述案例样本的实证分析可以发现,司法机关对大数据纠纷的裁判分别适用了我国《反不正当竞争法》和我国《刑法》,并且,每一个案件背后都裹挟着纷繁复杂的大数据应用差异。
虽然前述裁判标准无法直接用于大数据立法,但在立法机关获得足够的数据与调研结果之前,上述裁判标准不失为一种谨慎、保守的规范策略。
有鉴于此,上述司法裁判标准应成为我国大数据立法的一项重要参考,从中提取的规范性要素(如权利属性、权益归属以及责任分配等)也将为大数据立法提供规范性支撑。
(一)“大数据”权利属性的立法规范
严格地讲,大数据的法律定位难题肇始于大数据与数据的分立。
有学者认为:
“大数据,是收集大型和复杂数据,以及有关数据分析的术语……这些数据量阻碍了传统分析方法的有效性。
大数据不是专注个别数据之间的精确关系,而是使用各种算法和技术,来推断整个数据的总趋势。
”上述论断得到世界各国法律实践的认可。
在美国的hiQLabs,Inc.v.LinkedInCorporation案中,法院最终认定LinkedIn公司不得阻止hiQ公司进入、复制并使用其网站中已公开的用户信息,亦不得采取法律或技术措施进行阻碍,从而肯定了网络平台收集公民已公开数据的合法性。
奥地利《2018年数据保护修正法案》(DSG2018)将“企业数据”纳入“个人数据”的保护范围,进而破除了数据信息与人格权保护之间的封闭性关系,并将经营性数据纳入法律保障中。
欧洲议会《一般数据保护法案》(GeneralDataProtectionRegulation)第6条规定,数据控制者或第三方可以基于合法利益之诉求,使用自己掌握的公民信息,但应当妥善保护公民(尤其是未成年人)信息免受侵犯。
这样处理,能够在总体上实现公民数据权益与企业数据权益的平衡。
这些立法例或司法案例或许不能完全适用于我国的法治实践,但至少可以为我国大数据的法律定位提供某些标准。
结合前述裁判标准I和裁判标准II可知,我国大数据的法律定位不仅来自于公民个人信息的市场化运用,而且更多地承载着网络平台的经济性追求。
所以,我国大数据的法律定位既拥有人格权保护的内涵,又实质性地嵌入了网络平台利益的财产权结构。
由此可以发现,我国大数据的法律定位应当做出如下三层次的规范。
其一,肯定网络平台大数据的强财产权属性和弱人格权属性。
在财产权客体理论中,无论是有形财产还是无形财产,均为“独立于主体意志而实际存在的客观财产”。
大数据作为网络平台的一种累积性、经营性成果,不但客观地展现着网络平台对大数据的利益诉求,而且愈加体现为企业无形财产的可视化增长。
进一步而言,裁判标准I和裁判标准IA已经证明,大数据具有强烈的财产权属性。
在此意义上,大数据作为一种财产性权利的法律意义,完全优先于公民个人信息集合的人格权意义。
其二,确立基于数据或技术创新的网络服务规范。
裁判标准IA和裁判标准IB已经表明,“数据型纠纷”与“工具型纠纷”产生的核心问题分别在于公开数据的简单复制、分析,以及基于技术优势恶意获取数据。
这就意味着,司法裁判否定的是网络平台对其他网络平台大数据的“不劳而获”,即一种完全背离于服务创新的路径。
这是我国在建立创新型国家过程中严厉抵制的行为,而且该行为难以实质性地推动网络经济的整体发展。
有学者通过案例分析发现,“在互联网的新型不正当竞争案件中,由于软件干扰形式各异……法院在分析过程中颇为强调对技术以及商业模式的分析和探讨,以避免造成对正当技术发展的误伤”。
为此,我国大数据立法应当把“基于原始数据的网络服务创新”作为大数据应用规范化的基本框架,其中包括大数据的合理获取、算法技术创新、商业模式创新等规范措施。
其三,明确大数据整体性应用的规范。
大数据的运作机制完全不同于个体数据的“可识别性”运用,前者主要依据数据的数量优势分析出网络世界的整体状态,经由原始数据分析而获得网络行为的变化规律。
可以说,在大数据的法律定位上,基于大数据综合价值及创新性成果的整体性应用,应当成为大数据立法区别于我国《网络安全法》的重大制度创新。
(二)大数据权益归属的立法规范
作为一种兼具财产权属性与人格权属性的新兴科技产物,大数据不仅模糊了人格权和财产权的固有界限,而且加剧了人格权财产化、财产权人格化的过程。
受此影响,大数据也在数据产出者与数据控制者之间形成了一种利益分化。
对于数据产出者(网络用户)而言,大数据是经由人们无数网络活动所汇
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