数据获取不正当竞争判断的类型因素——以移植商品销量数据为例

刘    维   上海交通大学 副教授

邬若吟   上海交通大学 硕士研究生

数据获取型不正当竞争的场景性特征

在更广义的信息隐私法框架中，国外学者呼吁从场景理论角度研究信息隐私的收集利用规则，因为抽象地、静止地研究个人信息的方式忽视了个人信息的道德及政治价值，难以适应具有多样化和复杂性特征的信息收集利用场景，“难以就如何回应驱动新型信息实践的价值挑战提出足够的指引”[1] 。而对于理解和预测替代性信息实践的反应，

尤其是应用信息技术带来的反应而言，场景完整性（contextualintegrity）是恰当的模型。[2]这种理论认为，“信息主体是否被允许收集和利用信息取决于具体情景、信息类型、信息主体、发送者和接收者”。[3]比如，在医疗背景下，医生询问病人身体的状态信息是被允许的，但是在工作背景下，老板如此询问雇员则显得不妥 ；朋友之间可以讨论宗教信仰，但在工作场所则不适合。不同场景决定了信息隐私的不同收集和使用规则，需要根据具体场景来判断信息收集使用是否恰当，而不是笼统地加以否定或肯定，“当某种个人信息被分享了，其实我们并不介意信息本身被分享了，而是说介意该信息以错误的、 不合适的方式被分享了”。[4]

公开数据获取行为的正当性判断也具有明显的场景特征。公开数据在不同场景中可能蕴含不同价值，获取公开信息在不同使用场景中可能存在不同的利益衡量，这与信息隐私法领域中的场景特征并无本质差别。在《反不正当竞争法》第二条和第十二条第二款第（四）项[5]的框架中，经营者利益、消费者利益和竞争秩序利益（三重利益）的平衡取决于不同的数据获取场景，只有在具体场景中才能对数据保护的价值、公共利益的内涵以及两者之间的权重作出判断。在我国司法实践中，影响数据获取竞争行为正当性判断的情景因素主要有：数据产品或原始数据、实质性替代、运营成本、平台生态、商誉评价、用户同意、消费者福利、搭便车、数据安全、获取手段、获取规模。

当前理论和实践中的主要问题，并不在于公开数据在《反不正当竞争法》第二条和第十二条中的可保护性，即公开数据抗辩不能有效排除不正当竞争，而在于 ：过于复杂的情景因素、不同情境因素之间的复杂关系，情景因素与不正当竞争判断底层原理之间的偏离等，导致三重利益评估模式的运用过程不受控制，裁判结论缺乏可预测性。为了优化三重利益评估模式在数据获取型不正当竞争中的应用，可进一步明确影响三重利益的因素类型，对情景因素进行归纳总结，获得类型化要素，再确定这些因素与三重利益之间的相关性程度，提炼出数据获取型不正当竞争的判定模型，对案例群组进行类型化分析，从而提升正当性判断的可预测性。笔者在《公开数据爬取行为的正当性判断》[6]一文中曾经指出，公开数据获取行为的正当性判断具有典型的情景 特征，影响正当性判断的类型因素主要有：公开数据的价值、获取方式、获取效果。可基于这三个类型要素提炼类型构造。下文将结合获取和使用商品销量数据行为的正当性判断作进一步分析。

“公开数据的价值”对行为正当性判断的影响

“公开数据不受保护”的观点违背了数据获取不正当竞争的场景性。“公开”的状态使数据信息无法作为商业秘密进行保护，但并不必然导致数据信息在其他法律机制中不受保护。

首先，公开的数据信息可能构成作品，受到《著作权法》保护。

其次，公开的数据信息可能是个人信息，受到《个人信息保护法》调整，尽管个人信息已经被公开，个人信息主体对个人信息被利用已经有一定期待，但主体并未绝对丧失对个人信息的控制，获取个人信息的行为在一定条件下仍然受到限制。《民法典》第1036条第2项规定 ：“处理个人信息，有下列情形之一的，行为人不承担民事责任 ：合理处理该自然人自行公开的或者其他已经合法公开的信息，但是该自然人明确拒绝或者处理该信息侵害其重大利益的除外。”《个人信息保护法》第二十七条规定 ：“个人信息处理者可以在合理的范围内处理个人自行公开或者其他已经合法公开的个人信息 ；个人明确拒绝的除外。个人信息处理者处理已公开的个人信息，对个人权益有重大影响的，应当依照本法规定取得个人同意。”

再次，公开的数据信息可能受到《反不正当竞争法》调整，这取决于该法第二条和第十二条的启动机制。中国和美国法院针对公开数据获取行为的正当性或违法性评价产生了大量案件，这些案件的裁判并非基于公开数据的财产权或专有权属性，而是分别围绕《反不正当竞争法》和《计算机欺诈和滥用法》（Computer Fraud and Abuse Act，CFAA）中的相关条款展开。这印证了公开数据的可保护性，以及基于《反不正当竞争法》调整公开数据获取使用行为的可能性和合理性。

公开数据不等于公共数据或者公共资源。公开状态只可能影响秘密程度，公开数据持有者对公开数据的形成付出整理、标注、编排、加工等劳动，可能会形成相对于其他市场参与者的竞争优势，一些公开数据的加工成果甚至构成了独立可交易的财产（数据产品）。理论和实践针对公开数据承载的经营者利益并无太大争议。公开数据的持有者在数据收集和处理过程中的投入越密集，则表明其公开数据越具有值得保护的利益，反之亦然。在经营者对公开数据进行加工整理以至于构成数据产品的情况下，是否对数据产品配置财产权，正在成为政策法律研究的一个重要话题[7]。 以“商品销量数据”为例，电商平台对其享有竞争利益，具有受到《反不正当竞争法》保护的可能性。具体从以下四点进行分析 ：其一，销量数据并非原始数据。电商平台通过技术开发及资源投入，搭建平台系统和销量计算的规则体系，经用户授权后合法收集、记录用户的实时交易数据，并按照销量计算逻辑实时统计、加工形成销量信息。此类数据是按照特定的统计周期，结合商品实时的成交及售后情况，并按照计算规则剔除异常数据加工形成的统计型数据。

其二，销量数据在特定场景中能够体现电商平台的竞争力。销量数据是电商平台多年来持续投入技术、运营等资源，与商家、消费者互动而形成的，如通过组织大型促销活动为消费者提供优惠及福利，通过提供“消费者保障”“正品保障”等特色服务为消费者提供良好的售后服务，持续提升平台治理水平从而提升消费者满意度等。因此，同样店家的同款商品在不同电商平台可能具有不同销量。

其三，销售数据的形成需要极大的成本。为了保障销量数据对于消费者购物决策的参考价值，电商平台投入人力、物力和财力，制定了异常销量数据剔除及管控制度，通过系统识别、人工审核等方式识别、认定虚假交易、刷单、异常订单等异常行为，并对异常销量数据采取不累计、删除等措施，以维护数据的准确度。为了最大程度保障平台展示的销量对消费者具有参考价值，同时兼顾对商家的激励作用，电商平台实行了特定的销量展示规则，如按照近30天（月）的统计周期向消费者展示销量等。

其四，销售数据受到重视而被采取限制措施。从淘宝、天猫、拼多多、快手、小红书、京东等目前国内主要的电商平台展示情况来看，各平台均设置了以销量为重要的排序方式来展示商品的功能，这充分体现了销量数据对于消费者决策的重要作用，证明其构成电商平台重要的竞争利益。一些主要的电商平台通常都会采取协议、规则、声明等多种措施宣示权利归属及使用限制，明确规定销量数据的权利归属，任何第三方未经许可不得宣传、展示、使用等。

“公开数据的获取方式和效果”对行为正当性判断的影响

《反不正当竞争法》没有为经营者创设一项独立的财产权或专有权，而是确立了公平竞争的行为规范。首先，主流观点认为，当双方经营者之间具有竞争关系时，被告的获取行为将对原告的竞争优势产生

实质替代的后果，同时挫伤市场参与者的创新热情，反而阻碍他人参与竞争、减少他人的竞争机会，即从获取效果的角度界定行为的不正当性。如最高人民法院《关于适用<中华人民共和国反不正当竞争法>若干问题的解释（征求意见稿）》第二十六条规定 ：“经营者违背诚实信用原则和商业道德，……足以实质性替代其他经营者提供的相关产品或服务，……可以依照反不正当竞争法第十二条第二款第四项予以认定。”再如国家市场监管局《禁止网络不正当竞争行为规定（征求意见稿）》第二十条规定：“经营者不得利用技术手段，非法抓取、使用其他经营者的数据，并对其他经营者合法提供的网络产品或者服务的主要内容或者部分内容构成实质性替代。”

其次，如果竞争者获取数量有限且将获取的数据用于异质的商业用途，如经过再次加工形成数据资产之后，转让或许可给不特定经营者进行分析相关业务，或者用于颠覆性创新，此时行为的不正当性判断更为复杂，不能简单认定为不正当，无法通过获取效果作出判断，需进一步考察获取数据的具体方式。比如，以突破技术或管理措施的方式，或者以违反约定或声明的方式获取数据，足以体现其违背经营者意志，中国和美国法院对此因素都较为重视。如美国法院审理的数据抓取案件，基本都围绕CFAA展开，对被告的“数据获取手段”因素尤为侧重。法院在早期的案件中通常认为，只要原告网站中张贴了“禁止抓取的声明”或者原告发送了禁止被告抓取的律师函，则被告的相关行为即构成CFAA规定的“未经授权”的抓取行为。[8]但在近期发生的LinkedIn v. HiQ案中，[9] 美国法院转变立场，认为只有在设置密码口令的网站或者防止公众浏览此类信息的网站中，才需要“授权”，未经授权获取此类网站数据的行为构成对CFAA有关条款的违反。

以获取电商平台的销量数据为例，电商平台中销售商品的“店家”在注册为平台会员之后，可以掌握商品的销售情况，也可以在广告宣传中客观描述该款商品的销售情况。这些都是符合电商平台“期待”的数据使用方式，亦不违背电商平台关于数据权属或使用的声明。如果更换一种场景，此类销量数据被“店家”转移给竞争者平台，供后者展开同质化竞争（在竞争者平台直接展示商品销量数据，而没有全面指出该销量数据来自于其他电商平台统计），则这种数据获取使用行为不仅违背了电商平台的数据声明，对电商平台的业务产生实质性替代，而且导致消费者对竞争者平台的商品销量产生错误理解，构成引人误解的虚假宣传。《上海市反不正当竞争条例》第十条第三款第（二）项规定 ：“有下列情形之一，足以造成相关公众误解的，可以认定为引人误解的商业宣传 ：……（二）忽略前提条件、必要信息使用或者不完全引用第三方数据、结论等内容的。”

综合“销量数据”所凝结的投入、作为电商平台竞争利益之属性，竞争者违背数据声明获取使用数据的方式，竞争者同质使用销量数据所产生的效果等角度，获取使用销量数据的行为构成不正当竞争。竞争者平台本应自主收集、准确呈现其平台上的商品销量数据，而不是简单移植、原样呈现他人统计分析而成的销量数据。如果不禁止这种行为，则将对电商平台产生无法弥补的损害，挫伤电商平台改善服务水平、加工统计销量数据的积极性，破坏行业内合理、有序的竞争环境。

总结

基于场景理论，判断公开数据获取行为是否构成不正当竞争，需要考虑情景因素。通过对情景因素进行类型化分析，可归纳为三个要素，即公开数据的价值、获取方式、获取效果。据此可以优化三重利益评估模式，提升数据获取型不正当竞争判定的可预测性。以移植商品销量数据为例，销量数据能够为电商平台带来竞争利益。当竞争者平台的获取方式违反了限制使用的声明或约定，并且同质化使用销量数据、造成了实质性替代，则构成不正当竞争。

 

1. Helen Nissenbaum, Privacy in Context: Technology, Policy and the Integrity of Social Life, Stanford University 2010, P.158.

2. Helen Nissenbaum, Privacy in Context: Technology, Policy and the Integrity of Social Life, Stanford University 2010, P.150.

3. Helen Nissenbaum, Privacy in Context: Technology, Policy and the Integrity of Social Life, Stanford University 2010, P.148.

4. Helen Nissenbaum, Privacy in Context: Technology, Policy and the Integrity of Social Life, Stanford University 2010, p.143.

5. 参见《反不正当竞争法》第2条 ：“经营者在生产经营活动中，应当遵循自愿、平等、公平、诚信的原则，遵守法律和商业道德。本法所称的不正当竞争行为，是指经营者在生产经营活动中，违反本法规定，扰乱市场竞争秩序，损害其他经营者或者消费者的合法权益的行为。本法所称的经营者，是指从事商品生产、经营或者提供服务（以下所称商品包括服务）的自然人、法人和非法人组织。”第12条第2款第4项，“经营者不得利用技术手段，通过影响用户选择或者其他方式，实施下列妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为 ：（四）其他妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为。

6. 刘维、李赛 ：《公开数据爬取行为的正当性判断》，“知识产权家”公众号，2023年5月30日，https://mp.weixin.qq.com/s/Zar-9fkw5XB936U7ibhttw

7. 参见《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，2022年12月2日发布https://www.gov.cn/zhengce/2022-12/19/content_5732695.htm

8. EF Cultural Travel BV v. Zefer Corp., 318 F.3d 58, 62 (1st Cir. 2003). Southwest Airlines Co. v. Farechase,Inc., 318 F. Supp.2d 435, 439–440 (N.D. Tex. Mar. 19, 2004).

9. HiQ Labs, Inc. v. LinkedIn Corporation, 31 F.4th 1180.

 

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