大數據時代數據分享與抓取的競爭法邊界

黃曉錦

(中國政法大學　比較法學院博士后流動站 ，北京　100088)

對企業而言，大數據逐漸成為其生存和發展的重要要素。伴隨而來的數據競爭則給相關法律和經濟學研究帶來了諸多問題和挑戰。國內外已經產生了大量與數據相關的商業爭議。從國內2011年開始的大眾點評訴愛幫網案、2013年的百度訴奇虎360案、2015年的新浪微博訴脈脈案、2016年的大眾點評訴百度案，到近來國外的hiQ訴LinkedIn案，這些案件或爭議都與數據的抓取或分享相關。

本文就數據分享與抓取相關的競爭法適用進行探討。*本文的探討對象限于對不構成知識產權保護對象的數據的抓取和分享行為，不討論可由知識產權相關法律進行調整的數據抓取和分享行為。具體而言，控制大數據的平臺是否負有與第三方平臺分享數據的義務，如果有，這一義務產生的前提條件是什么；同時，從反不正當競爭法角度，討論處理因數據抓取而產生的爭議應該考慮哪些因素。

一、大數據的特征和相關的競爭法意義

大數據具有體量大、動態性和多樣化(以下簡稱“3V”)三個特征，經過特定技術的分析可產生商業價值。就體量而言，以谷歌搜索為例，其平均每秒處理4萬個搜索請求。就動態性而言，以地圖為例，及時分析用戶的定位數據有助于幫助司機實時選擇通暢的道路，但過時的數據就不具有那么大的價值了。就多樣性而言，能夠用于實現商業價值的數據種類和來源渠道多種多樣，比如可以幫助商家給用戶提供機票推薦的數據既可能來源于搜索請求，也可以來源于目的地天氣查詢信息，或目的地地圖搜索信息。無論從反不正當競爭法的角度分析數據抓取是否正當，或從反壟斷的角度分析數據分享是否應該成為一項義務，都需要先基于大數據的特征分析相關的競爭法意義。

(三)大數據不具有排他性

大數據實現排他性可以通過兩種途徑實現，第一種是從立法上確立權屬的排他權，即權利主體對數據擁有獨一無二的權利；第二種是從技術上實現排他性，即未經權利主體同意，他人從技術上無法獲取數據。從法律角度而言，目前尚無法律規定前述案件或爭議中涉及的數據屬于特定企業或特定個人的財產，未來還需通過立法填補空白。從技術角度而言，雖然存在數據加密技術，但并不是所有的平臺都有能力保護自有平臺上的數據未經自身同意而不被抓取，尤其是手機制造商可以利用對操作系統部分功能的修改，實現繞過數據生成平臺而直接獲取數據的目的。

(二)大數據很可能具有可替代性

大數據的來源具有多樣性，比如醫療數據可來源于不同的醫院和醫務服務平臺，征信數據可來源于不同的金融機構和服務平臺，用戶的出行數據可來源于地圖、火車票或飛機票購買網站、天氣查詢軟件等。而且基于數據的動態性和用戶的多歸屬性，各平臺的海量數據在實時產生，很難發現哪些數據具有不可替代性。就此，歐委會在Facebook收購Whatsapp的反壟斷審查決定中提到，在交易后仍然會有非常多的和Facebook一樣搜集用戶數據的線上廣告服務提供者，并不認為存在因數據集中而導致的競爭擔憂。*Case No COMP/M.7217 - Facebook/ WhatsApp.在微軟收購LinkedIn的審查決定中，歐盟委員會再次表示數據集中不會造成進入壁壘，微軟不能單獨控制網絡用戶的數據。*Case M.8124 - Microsoft / LinkedIn.

(三)大數據不一定構成企業參與競爭的最關鍵資產

從競爭法角度考察企業行為時，需要理性認識數據對于企業的意義。大數據與算法是相輔相成的，如果不能快速有效處理數據并做出相應的決策，數據的價值便會減損。正如赫拉利所說，“無意識但具備高度智能的算法可能很快就會比我們自己更了解我們自己”[21]。因此，數據并不是孤立存在的資產，而是需要相應的數據存儲(云)、處理和分析能力(算法)提供支撐。此外，數據是基于商業運用場景通過具體技術產生的，既是產出品也是進一步優化產品的原料。如果不能及時進行商業模式和技術的革新，那么平臺會被用戶拋棄，數據也隨之不會再產生。

(四)基于數據產生的網絡效應不總是構成企業參與競爭的實質性門檻

基于大數據提供的產品或服務具有典型的網絡效應，因為機器學習能力的提高依賴于大數據的處理，處理的數據越多，算法學習的能力越強。在這方面，搜索引擎是最好的例子，其處理的搜索請求越多，就越能基于優化的算法給用戶提供更精準的搜索結果。但并非所有基于數字平臺提供的服務都具有強的網絡效應，以社交產品為例，用戶聊天記錄的即興性及信息留存的短期性(此類數據具有更明顯的動態性)使得其因數據導致的網絡效應并不明顯。對于因數據引起的網絡效應強的服務，在產生顛覆性的新技術和商業模式之前，該效應確實能夠構建較高的市場進入門檻。

綜上所述，從數據的3V特征、算法對于數據價值開發和利用的重要性、技術和商業模式對于數字平臺成功的重要性，以及與數據相關的網絡效應可以看出，大數據固然重要，但一般情況下并非不可替代，也很可能不是一家企業成功的最重要因素。

二、各國數據分享中的反壟斷法執法分歧

反壟斷法是從維護市場的競爭性出發，要保證市場上有足夠的競爭者，或者要使市場上的企業能夠感受到市場競爭的壓力，目的是使消費者或交易對手在市場上能夠有選擇商品或服務的權利[22]。根據反壟斷法的邏輯，只有在數據控制人因擁有數據而占有市場支配地位，拒絕分享數據沒有正當理由，且排除、限制競爭的前提下，才有可能需要承擔分享數據的義務。但是，就這一基本的法律適用問題，國際社會并未達成共識。

(一)關于數據分享的義務，美國與歐盟的態度截然不同

歐盟在即將于2018年5月生效的《一般數據保護條例》中規定，數據主體有權要求將其提供給一個數據控制方的數據無障礙地直接轉移到另一個數據控制方，而且前者還要以結構性的、慣常的、機器可讀取的形式提供數據轉移支持。根據該條款的要求，Facebook的用戶有權要求將其在Facebook的所有聊天記錄轉移到Skype上，而且這種轉移方式還要簡單易于操作。

而美國司法部的副助理部長Nigro Jr.指出，除了并購審查，美國反壟斷法整體上不會給一方主體施加單方與競爭對手分享資產的義務。美國最高法院從來沒有認可過所謂的“必需設施”理論，美國法院一直對企業有義務與競爭對手交易這一理念抱有懷疑態度。有很多理由懷疑利用反壟斷法強迫分享數據的想法。強迫分享數據會降低對創新的投資，數據收集、存儲和分析并不是免費的，也不容易實現。如果使用反壟斷法在市場中制造競爭，那么就有減少為市場而競爭的動力的風險，而正是這個動力才使企業創造出了更新的、更好的產品。合理的反壟斷執法(而不是行業管制)最能維護企業為市場而競爭的動力。當企業看到了分享的收益，相關各方會在自由和競爭的市場中進行談判，這是最好的實現分享的方式，而不是政府的管制。美國上述保護付出勞動一方的創新和投資積極性的態度值得稱贊，而歐盟的“數據可攜權”要求雖然一方面對推動其“統一數字市場”戰略有所助力，充分保護了消費者的利益，但另一方面卻給企業帶來了很大的負擔。首先，“數據可攜權”的要求適用于所有企業，不論大小，適用面過寬。其次，開發保證數據在平臺間可轉移的軟件代碼是一項昂貴的投入。最后，“數據可攜權”要求本身也忽視了控制數據的平臺進行創新和投資的動力，因為這些平臺無法從投入各項資本搭建和維護的平臺上獲取期待的數據競爭收益。

(二)中國對數據分享的反壟斷法執法思路

在反壟斷分析框架下，如果將數據分享看作一種交易，那么要討論數據控制人與競爭對手分享數據的義務其實就是討論其何時必須與競爭對手交易(即使有時交易的價格可能為零)，何時有權拒絕交易。國家工商行政管理總局于2010年12月31日公布的《工商行政管理機關禁止濫用市場支配地位行為的規定》中第四條，規定了拒絕交易型濫用市場支配地位行為的構成要件，“拒絕交易相對人在生產經營活動中以合理條件使用其必需設施”是拒絕交易的一種表現形式，其中，分析被拒絕交易對象是否構成“必需設施”時應當綜合考慮另行投資建設、另行開發建造該設施的可行性、交易相對人有效開展生產經營活動對該設施的依賴程度、該經營者提供該設施的可能性，以及對自身生產經營活動造成的影響等因素。可見中國的執法機構參考了同為成文法系的歐盟的相關理念，但對“必需設施”的構成要件設置了較高的門檻。

具體到涉及數據的拒絕交易行為，在認定市場支配地位時需要考察大數據的特征及其競爭法意義。一般情況下大數據本身很難構成競爭對手參與競爭“必需”的資源，因而相關主體很難構成市場支配地位。同時，在認定拒絕交易行為時，需要多關注拒絕分享的正當理由。例如，涉及個人信息的分享時，考察接收方是否有完善的隱私保護政策，接收方的數據使用用途是否合理、數據主體是否同意，過去是否存在既有分享行為(如果存在而突然中止，則需要說明中止的正當理由和效率說明)，進行分享是否對分享方的利益造成不合理的損害(比如，提供數據接口給對方是否會造成自身平臺的運營安全隱患和用戶擔憂)。最后，拒絕分享相關數據是否在利用大數據的市場造成了排除、限制競爭的影響，即是否如hiQ訴LinkedIn案中法官所關注的，將數據市場的壟斷地位傳導至下游市場，并造成了需要反壟斷法介入的競爭損害。

三、數據抓取規則的難點及中國的探索

反不正當競爭法主要是反對經營者通過不正當的手段攫取他人的競爭優勢，保護的是受到不正當競爭行為損害的善意經營者的利益，目的是維護公平競爭的市場秩序[22]。因此，只要數據成為企業競爭的一種資源，不論相關數據是否構成一種明確被法律保護的企業財產權利，都事關公平的競爭秩序，從而使相關競爭行為能在反不正當競爭法中找到被調整的空間。

實現正當的數據共享，有兩種途徑：第一種是根據反壟斷法邏輯，在達到一定條件時，要求數據控制方承擔分享的義務；第二種是對于不具有法律和技術上排他性的數據，由第三方直接抓取，也正是這類抓取在中國引起了諸多爭議和若干訴訟。第二種實現共享方式的核心問題是，數據控制方、用戶和數據抓取方中間誰有權利決定數據的去向，數據的所有權、使用權和控制權歸誰。為實現數據相關的社會福利最大化，有沒有必要通過立法的方式確立數據相關的各項權利。

(一)數據權屬是一個復雜的尚沒有結論的問題

歐盟內部的聯合研究中心在向歐盟委員會提交的工作報告中提到，在數字經濟時代，雖然數據的體量和價值在與日俱增，但無論對于企業的商業數據而言，還是對于個人數據而言，數據的所有權、接入和交易相關的法律框架是不完整甚至是模糊不清的，這種不確定性不僅存在于歐盟，世界其他地方也面臨著同樣的問題。這份報告里還提出了很難以“事前”了解什么樣的安排是能使社會福利達到最大化的，因此，交給私人主體和市場競爭去自主找到最佳安排也許是最可行的，但又發現私人談判的成本很高。總結而言，權利分配問題是一個難以給出答案，還需要進一步研究的問題。

國內學者有主張基于投資激勵的需要，數據在制度設計上是有可能作為一種排他性財產權存在的，另有學者認為應該放棄私權觀念，而將大數據下的個人數據信息作為公共物品，依據公法性質的行政法律法規加以治理，目的是為了社會公共利益、國家和公共安全，治理的主體應該是政府設立的專門行政機關[23]。在大眾點評訴百度一案中，法院明確指出大眾點評網上用戶評論信息是其付出大量資源獲取的、且具有很高經濟價值的勞動成果，但這些評論信息卻不屬于任何一項法定權利。

(二)突破權屬問題的數據抓取規則

雖然數據權屬是一個還需要進一步觀察和研究的問題，但是，中國反不正當競爭法相關的訴訟案例已經在權屬問題之外，為建立數據抓取規則建立了有益的參考。 從新浪微博訴脈脈案和大眾點評訴百度案來看，法院都認定用戶信息是經營者進行產品研發、提升企業競爭力的基礎和核心，具有重要的商業價值，而且經營者在收集、加工用戶數據時投入了大量成本，所以經營者可以對其收集的數據主張合法權益，免受不正當抓取。數據的直接生產者，以及信息所指向的特定用戶對于數據抓取的知情權和選擇權應當予以保障，這是所有數據收集、分析和使用的最基本前提。在這方面，新浪微博訴脈脈案做出了開拓性的嘗試，法院認為，在認定互聯網領域內獲取并使用用戶信息的不正當競爭行為時，取得用戶同意及保障用戶的自由選擇是公認的商業道德。

結合以上對直接產生和維護數據的兩類主體的權益保障考慮，新浪微博訴脈脈案一案中，法院確立的第三方通過Open API 獲取用戶信息時需堅持“用戶授權”+“平臺授權”+“用戶授權”的三重授權原則，即用戶授權平臺許可收集信息，其他經營者在獲取、使用信息時需征求平臺許可和用戶的再次許可的制度安排具有廣泛適用的價值和意義。除了通過Open API獲取數據外，還可以通過網絡爬蟲或更改操作系統底層設置的方法獲取數據，在這種情況下如果數據控制方已經通過Robots協議等方式明確禁止數據抓取，或者，已經通過雙方商務溝通或技術對抗的方式明確宣告了不允許數據抓取的態度，那么數據獲取方再強行抓取則有違反公認的商業道德并破壞競爭秩序之風險。

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