2019年12月20日下午，beat365知識産權法研究中心組織舉辦“大數據集合的保護模式選擇”圓桌研讨會。會議圍繞大數據集合保護的正當性、可行的産權模式、在反不正當競争法模式中如何定義保護門檻和不當行為的邊界、權利限制、大數據收集者的支配地位以及大數據交易等議題進行了集中研讨。
本次圓桌會議由beat365知識産權法研究中心主任崔國斌副教授主持，參與讨論的嘉賓包括beat365副院長程嘯教授、深圳大學beat365朱謝群教授、beat365馮術傑副教授、北京理工大學beat365楊華權副教授、香港城市大學beat365助理教授何天翔、社科院法學所知識産權法研究中心講師張鵬、騰訊研究院秘書長張欽坤、中國科學院科技戰略咨詢研究院副研究員劉影、新浪集團法務部訴訟部負責人張喆、萬慧達合夥人李江、阿裡巴巴集團法務部法務專家邱福恩、beat365知識産權法研究中心博士後劉迪等學術和實務界人士。
會議中，崔國斌副教授首先對與會的嘉賓和觀衆們表示了熱烈歡迎，随後簡要介紹了當前在大數據集合保護方面的各種模式，其主要有财産法模式、反不正當競争法（行為規制）模式以及技術保護措施模式三種。其中，财産法模式以歐盟的數據庫保護模式為典型；技術保護措施模式不針對數據本身，而是通過規制技術規避措施來保護數據；反不正當競争法（行為規制）模式适用範圍雖偏窄，但較為靈活，因此在實踐中多被采用。崔教授認為，結合我國的發展情況，對于大數據集合是否需要在已有的框架之外提供額外的保護？如果确有必要，如何在全面、系統的考量之後選擇妥當的保護模式？都将是需要回答的主要問題。
上半場
參會嘉賓就上述問題結合我國“首例大數據不正當競争糾紛案”新浪微博訴脈脈等案件展開了熱烈的讨論。有嘉賓認為，針對當前大數據集合保護的正當性分析，勞動價值論的解釋力有限，必須要考慮資源能否得到合理配置。目前已有案例能給出的論證尚不具有說服力，未來的市場價值判斷标準不會是一維的。從收集者的角度看，大數據集合是要保護的；從平台建設者、企業的角度看，目前各企業訴争的動機是想搶先争取一個“名分”，在現有部分數據價值仍不明朗的情況下，為新的數據利用場景做準備。在未來的保護模式上，對于數據的獲取不應設置門檻，但對于數據的利用加工應該設置門檻。此外，數據能公開流動才會有價值，所以對于數據第一持有人的權利不應過多保護；數據具有天然的“延展性”，圈養數據的成本很高，二次搜集不能設置太高的門檻，對一些新類型數據的規制仍需謹慎。此外，與會者還論及了大數據集合和商業秘密的關系，以及對數據的類型化保護。
程嘯教授認為，随着技術的發展，之所以要規制數據利用，是因為現在對于數據的收集和利用已超出預期。如果要用權利模式，其正當性問題要先被解決。首先要搞清楚我們希望用數據權利做什麼？立法目标是什麼？有關數據的立法不僅要鼓勵投入，還要鼓勵有利于社會的使用。法律的設計就是要留下數據能夠被利用的空間，必須要考慮數據權利的排他性要達到何種程度？以及是否要區分個人信息數據和其他類型的數據？反不正當競争法模式是消極被動的，但是要法律“主動出擊”以及架構新的權利類型，現階段還有基礎。最後，未來大數據保護機制的設計将關系到社會長遠的發展。
中國科學院科技戰略咨詢研究院副研究員劉影介紹了日本在互聯網浪潮之下規制數據利用的最新立法進展。早先，日本政府提出了“社會5.0計劃”，該計劃鼓勵數據自由流動，希望推動本國信息産業發展并與國際接軌，建設日歐數據貿易區。實踐中，日本政府選用了技術措施行為規制模式來保護數據，但其保護範圍是有限定的，主要針對企業和民間機構收集的數據并為再加工有商業利用價值的數據提供保護。
社科院法學所知識産權法研究中心講師張鵬認為，日本的修法沒有考慮客體，隻考慮了行為。從目前來看，我國并沒有把數據當做一種财産權，但是采取反不正當競争法模式不見得會比财産法模式的保護力度弱。因為前者不考慮客體，可能在交易領域之外的某些情況中保護力度更大。當然，也有部分意見認為，日本的做法是為了讓數據流動起來，市場本身就存在激勵，但是設權不是為了激勵，而是為了促進交易，設權之後的數據交易成本會大大降低。同時，在反不正當競争法模式下，正當行為的标準如何界定将是一個難點。未來技術變動會越來越快，界定行為标準是有難度的，因此如果采用反不正當競争法模式，在效率上可能存在問題。此外，與會人員還談到了衍生數據以及數據脫敏的相關問題。
新浪集團法務部訴訟部負責人張喆女士結合新浪微博近年來幾個關于數據抓取的新型案例，談了自己的看法。平台的數據收集及維護成本包括服務器成本、人工成本、試錯成本以及監管成本等，由此會産生第三方在無需承擔上述成本情況下，再次獲取和使用數據的正當性問題。目前，實務中主要難點是技術正當性的舉證、判斷以及損失的界定問題。就此方面，其他嘉賓認為，如果用反不正當競争法處理此類案件，還要考慮數據利用的方式、是否會導緻競争替代效應以及是否會導緻系統性市場失敗等因素。
下半場
在下半場讨論中，部分與會人員對于在現階段對于大數據集合的保護進行系統性的産權安排仍然存疑，其認為在有相關需求的情況下界定為不正當競争就已足夠；但是在反不正當競争法模式下如何定義保護門檻以及行為标準是一個難點。就此，有嘉賓介紹了域外法在這方面的一些做法，讨論了相當數量、數據性質、收集成本、投入強度以及主觀因素對保護門檻的影響。此外，嘉賓繼續讨論了大數據集合保護和商業秘密的關系、行為規制模式下搭便車的問題以及運用合同模式進行兜底保護的可能性。
在觀衆提問環節，與會人員和在場觀衆就大數據保護的效率論證和倫理論證問題、确權正當性、權利限制、行為自由和權利範圍劃界、政府收集數據、知情權、基礎權利論證、設權激勵交易以及數據壟斷等問題進行了廣泛的讨論。對于去掉獨創性的信息進行保護主要目的在于優化資源配置，設權不是激勵數據産生，而是在激勵新的産業模式的産生。此外，即使在大數據集合上面設定權利也不是絕對權，僅是非常有限的排他性，權項很少，設權的好處是可以明确他人行為的邊界。從大數據集合的公共物品屬性出發，理想的安排是利用産權結構促進供給，然後發現資源的價值，但前提是承認資源的稀缺性，所以需要産權結構激勵。但目前已有的産權安排是否已經足夠，仍然需大家進一步思考。
結語
本次圓桌會議在活躍的思維碰撞和觀點交鋒之後圓滿結束。嘉賓和觀衆們在會後仍熱情不減，就相關議題繼續進行了私下交流。可以預見，有關大數據集合保護的業界實踐和學術争鳴将随着技術進步和市場新業态的産生而精彩連連。希望各位讀者繼續關注beat365知識産權法研究中心的相關訊息和活動，期待與您的寶貴交流！
