知識產權對大數據的保護路徑探究

程文杰 胡建新

摘 要：隨著互聯網和大數據時代的到來，知識產權在這個背景下的發展變得復雜。一方面是因為大數據時代的迅速發展使知識產權法猝不及防，另一方面，大數據不同于其他傳統事物的出現，它的特征和知識產權在一定程度上起了沖突，然而大數據一直沒有得到很好的保護，因此在大數據時代下，知識產權對大數據的保護問題亟待解決。

關鍵詞：大數據；知識產權；反不正當競爭

大數據的一個巨大潛力是能夠重新組合來自不同來源的數據，并對它們進行比較和分析。這讓我們發現了很多新的相關性。比如，這將幫助我們了解社會是如何運作的，以及一個現象如何在另一個社會中起作用。運營大數據所產生的商業模式和利益都指向了兩個的事實：一是大多數數據是由別人生成的，二是數據的價值是由他們的使用而增加的，而不是對他們使用的限制。這兩點事實對大數據的知識產權保護提出了新的挑戰。

一、大數據的特征

大數據的特征常常被業界歸納為4個“V”：

第一個特征是數據量大。一組名為“互聯網上一天”的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD①。研究表明，十年前全球的數據量單位用ZB，五年前全球產生的紙質材料數據量單位是PB，而所有的語言信息的數據量單位是EB（其中1PB=1024TB，1EB=1024PB，1ZB=1024EB）。

第二個特征是數據類型繁多。數據不單是常見的數字文字形式，而是變形為多種表現方式，如聲音、圖片、地理位置信息，瀏覽記錄等。多樣化的數據來源正是大數據的生命線，如果說互聯網是各種類型信息及行業在線上的橫向發展，則大數據就是將這些毫無關聯的信息和行業串連起來。

第三個特征是數據價值密度相對較低。海量的數據大爆炸式的出現，甚至包含了方方面面，但其中的有用信息卻沒有呈爆炸式增長，其價值的低密度性促使信息的使用者對有用信息的摘取出現難度。然而大數據的精髓不在于其精確的表達出某種直接關系，而是通過一種相關性，預測出數據的走向，這種相關性恰恰可以基于大數據這種龐大的樣本容量顯出其特征。

第四個特征是處理速度快。大數據時代，雖然已有基數較大的數據樣本，但對于數據的處理速度較以前大幅提高，加之數據的流動性變化性也很大，對于掌握大數據的企業來說時間就是生命，迅速挖掘分析數據才能發揮數據的價值，否則數據將僅僅只是數據。

二、對于大數據的法律定性

（一）大數據的價值

從業界和學術界對大數據的定義可以看出其價值的體現，目前主流的定義有以下幾種：

1.數據本位論

持該觀點的學者大多認為大數據的價值在于其廣闊的數據類型（Variety），屬于數據本身的價值。

2.技術本位論

技術本位強調其價值在于對大量數據進行的檢索、提取和分析，雖然存儲和處理海量數據的許多技術挑戰已經解決了多年，但直到最近才有能力捕捉、存儲、處理和提供跨越許多領域的數據，并以這樣的速度完全實現。大數據是一種利用龐大數據中某些有用信息作出相關性判斷和預測的技術，由于其數據本身價值密度低（Value），若不對數據進行抓取和挖掘，數據背后的潛在價值將被忽略。

3.信息資產論

信息資產論的觀點傾向將大數據從狹隘的技術論中抽離出來，側重于對大數據進行新模式的處理從而將其變成有更強決策力和發現力的經過優化屬于某主體的信息資產。將大數據看作資產強調了其權利歸屬，而產生信息資產滿足知識產權對客體屬于無形財產的要求。

（二）大數據與知識產權保護的沖突

1.數據共享性對知識產權專有性的挑戰

事實上，“大數據”指使用大量數據解決計算密集型問題。由于涉及的成本，大數據最初僅限于政府機構或大型學術機構，這些機構可以獲得最先進的計算資源，擁有計算能力并試圖解決諸如預測天氣模式或繪制DNA測序等復雜的挑戰。然而，在上世紀80年代和90年代，某些消費行業，如電話公司和信用卡供應商，學會了挖掘他們龐大的通話記錄數據庫，以找到“掘金”的信息。微妙的趨勢和匯總的統計數據讓市場分析人士了解到如何為他們的服務定價，或者預測客戶的出行及消費意向。

綜上，大數據的產生基于兩種情形，一種是基于對自然科學觀測的數據，另一種是基于每個人都是數據單獨的生產者產生的數據?，F如今多國提出把科學數據實現開放與共享，避免了信息不對稱帶來的停滯，創造出更多的科研價值和經濟利益。對于國家和科學機構來說，數據的共享意味著節約成本和雙贏，單獨的數據本身并不能以公開換壟斷的方式獲得知識產權。

而對于后一種情形，一般是由各類主體在某一平臺完成數據的產生，平臺由其與主體之間的協議獲取數據，這些數據不屬于公共利益的范疇，故在理論上，可以版權權益的方式對其保護。但在實踐中，使用版權方法卻是行不通的。所有用戶生成的數據、在網上公開發布的圖片、視頻或其他創作都是受版權保護的。但這種版權從未真正使用過，更重要的是，所有用戶生成內容的價值在于使用它。用戶生成的內容，為了有價值，必須自由地復制和粘貼，創建衍生品，并且，從根本上來說是共享的。這與版權試圖實現的一種有限的、受控的發行和復制系統背道而馳。

2.數據分享無國界要求對知識產權地域性的挑戰

知識產權具有極強的地域性，只能在授予其權利的國家范圍內受到法律的保護，具體體現在權利的取得、訴訟管轄和法律適用等方面。而如今互聯網已將地球變為地球村，隨著Amazon和谷歌提供的云存儲和處理服務的出現，再加上Hadoop等大型開源數據庫，極大地降低了捕獲、存儲大量數據的成本，加快了數據的傳播，再加上數據傳播范圍廣、成本低，使得難以準確界定出數據產生的地域歸屬、傳播的范圍、受到侵害的程度，也往往很難舉證，就更談不上后一步的法律適用問題。這些特征嚴重的動搖了知識產權的地域性。

3.數據更新速度快對知識產權時間性的挑戰

為了持續的有效性，大數據算法必須不斷調整，以具有相關性和業務價值。大數據，顧名思義，就是不斷改變其體積、來源、速度和行為的數據。本文所說的知識產權時間性包括，申請保護的時間和保護的周期。大數據分析和算法的動態開發周期可能沒法受到專利法的保護。

三、對大數據保護路徑的研究

根據《民法總則》第一百二十七條：“法律對數據、網絡虛擬財產的保護有規定的，依照其規定”。可見我國對數據保護指向性模糊，只作出了原則性規定，司法實踐中常根據案情適用其他法律。然而在具體研究時應考慮到大數據本身的開放性和流動性，不可給予過強的排他權，對大數據產業的發展造成阻礙②。

（一）對大數據的著作權保護

數據是一種信息，著作權保護的是信息的編排方式。如果數據只有一種表述是可能的，那么就沒有著作權保護，因為沒有創造性的選擇，這就是著作權理論所闡述的。從邏輯上講，這意味著大多數數據將在著作權之外。任何由機器或傳感器產生的數據、任何統計或數學數據都不會被著作權所保護。但是大數據是復雜的，是對原始數據進行整合、挖掘、加工后形成的，其獲取、處理和應用都不容易被達到。

大數據的處理流程可以分為三個階段，第一階段是數據預處理，將未加工的原始數據轉化為適合處理和管理的形式，如數據庫、數據倉庫等，這一階段的數據內容在司法實踐中常用著作權進行保護。第二個階段是數據挖掘，分析提取數據中隱藏的過去未知的目的信息，目的信息是指進行數據的檢索、收集、分析、挖掘時我們意欲發現的事實、關系等，彼此孤立的數據通過服務于同一目的信息而相互勾連成為大數據。被目的信息聚攏的大數據才具有成為法律客體的資格③。第三階段是數據后處理，將處理后的數據可視化，轉變為方便從不同視角探查的形式，其形式可以其特殊的編排或軟件的方式體現，通過著作權進行保護。

（二）對大數據的專利權保護

傳統的數據庫和存儲專利通常側重于硬件（例如，高通量網絡存儲系統）或用于實現存儲和訪問數據的事務或分析過程的數據庫管理軟件系統。但隨著企業轉向標準的、現成的（通常是開源的）平臺和云端供應的硬件和存儲，新一代公司創造的知識產權變得更加模糊和難以識別，甚至更難獲得專利。

在“大數據”環境中識別潛在的可專利性主題的一種方法是將這個過程分解為三個階段提取整合、分析和應用。舉例來說，一個大型超市，從其銷售點、供應鏈和客戶數據庫系統收集內部數據，以及來自市場研究公司、社交媒體網站、第三方支付公司的外部數據。每天收集和整理這些數據無疑是一個挑戰。無論是通過自定義編程接口，專有數據服務，還是其他自定義數據攝取過程，僅僅將所有數據一次性地放到一個地方，以及允許不同來源的數據一起使用一個格式，都可以成為專利的沃土。因此需要一個系統，測量數據結構，以各種格式和使用各種分析過程生成規范化、結構化的元數據。組織和分析數據涉及的軟件都是可能獲得專利和版權的，運行這些程序的計算機處理器也可以獲得專利。

（三）反不正當競爭法對大數據的保護

根據《反不正當競爭法》，不為公眾所知悉，能為權利人帶來經濟利益、具有實用性，并且權利人采取了保密措施，可以作為商業秘密進行保護。但是若對于大數據沒有采取保密措施，同時又不能作為著作權來保護的已經公開的數據，可根據《反不正當競爭法》第二條一般性的條款進行保護。

前不久，某手機向用戶提供了諸多人工智能的服務，包括根據微信聊天內容加載顯示地址、天氣、出行等信息，微信對此舉動表示不滿，向工信部提出了投訴。這其中涉及的法律問題是：該手機收集用戶數據是否合法，有沒有構成不正當競爭，甚至是華為的做法是否侵犯了用戶的隱私權。

隱私權本文暫且不談，主要說說前兩個法律問題。根據《網絡安全法》第四十一條④，如果該手機在收集用戶數據時和用戶簽訂了用戶協議，且提取的數據是和提供的服務相關的，也沒有在用戶不允許的情況下將信息提供給第三方使用，那么就可以初步判斷出華為收集用戶數據是合法的。至于有沒有構成不正當競爭可以從以下方面入手：它的做法是否使微信的增值業務受到損害；是否具有正當性。微信可以舉證華為損害了其業務的收入，使用戶本應從微信上使用的功能下載的軟件發生了轉移。然而微信似乎沒有有力證據證明華為的侵權問題，以至于沒有起訴而是向工信部提出了投訴。

企業在通過OpenAPI模式獲取用戶信息時，應堅持“用戶授權”+“平臺授權”+“用戶授權”的三重授權原則⑤。大數據的提取和挖掘需要投入大量人力物力，大數據的開發者為此付出高額時間成本和經濟成本，若放任他人不經允許無償利用這些開發成果，將會形成不良競爭，讓企業疲于開發創新，而是坐享其成。不過，在適用反不正當競爭法進行保護時應當注意一定的限度，不可因保護影響到大數據的交易和合理利用，阻礙整個大數據市場的迅速發展。

（四）我國對大數據的知識產權保護展望

在數據中創造新的產權需要認真考慮對創新的不利影響，如所有者和使用者的權利，這將是確保公眾對獲取和使用數據的必要條件?？紤]到快速變化的數據環境，提出數據所有權可能為時過早。這樣做很可能造成不確定性，增加交易成本，并對創新和更廣泛的公眾利益產生不利影響。

“數據”是一個很難定義的概念，我國現今談到的“大數據”不單單是數據本身，更多應當將其看作一個集合性權利。通過著作權對匯編作品的定義只能保護數據匯編結構無法保護“大數據”的內在價值。而反不正當競爭法和商業秘密保護“大數據”存在其固有弊端，只能起到補充保護數據本身價值的作用。因此針對“大數據”的特點應當更好地完善數據的知識產權法保護模式，在利用反不正當競爭法和商業秘密補充保護“大數據”實質內容的情況下，明確著作權法中“大數據”匯編作品的獨創性標準以便充分保護“大數據”的表現形式，同時賦予“大數據”集合特殊權利保護有實質性投入的“大數據”集合內容本身⑥。

注釋：

①來自網絡http：//www.sohu.com/a/125757548_580299.

②劉仁.《大數據呼喚知識產權護航》，《中國知識產權報》，2017年7月28日，第009版.

③王廣震.《大數據的法律性質探析——以知識產權法為研究進路》，《重慶郵電大學學報》，2017年7月，第29卷第4期.

④《網絡安全法》第四十一條：網絡運營者收集、使用個人信息，應當遵循合法、正當、必要的原則，公開收集、使用規則，明示收集、使用信息的目的、方式和范圍，并經被收集者同意.

⑤來自網頁http：//www.sohu.com/a/124906553_608782.

⑥彭敏.《“大數據”時代的知識產權法保護》.《傳播與版權》，2016年第6期.

參考文獻：

[1]劉仁.大數據呼喚知識產權護航.中國知識產權報，2017（7）.

[2]王廣震.大數據的法律性質探析——以知識產權法為研究進路.重慶郵電大學學報，2017（7）.

[3]鄧靈斌，余玲.大數據時代數據共享與知識產權保護的沖突與協調.圖書館論壇.2015（6）.

[4]彭敏.大數據時代的知識產權法保護.傳播與版權.2016（6）.

[5]來自網頁http：//www.sohu.com/a/125757548_580299.

[6]來自網頁http：//www.sohu.com/a/124906553_608782.

作者簡介：

程文杰，桂林電子科技大學法學院，碩士研究生，研究方向：知識產權法。