行為區分視角下公開數據抓取的反不正當競爭法規制

中圖分類號：D912 文獻標志碼：A 文章編號：2096-9783（2025）03-0001-13

一、問題的提出

2015年的“微博訴脈脈\"案件在中國互聯網法律實踐中具有里程碑意義，標志著互聯網公司之間的競爭從傳統的市場占有率和用戶流量爭奪，轉向對數據資源的掌握與利用。此案之后，互聯網公司對待數據的態度發生了轉變，雖然數據本身的權益保護與數據應用權益的界限仍在探索之中，但數據具有市場價值是一個不爭的事實，其在互聯網企業競爭中的核心地位已經逐步確立，并涌現了一批與數據抓取、數據使用相關的不正當競爭案件。企業為了獲取關鍵的消費者洞察、市場趨勢預測以及提供個性化服務的能力，開始更加重視數據的積累、獲取和分析。市場競爭方向的轉變影響了大互聯網公司的戰略布局，在行業內掀起了對數據獲取、處理和保護的熱潮。在現代信息社會，數據已逐步演變為重要的非傳統生產要素形態，其流通機制更是構成了知識經濟體系的核心發展命脈[]。數據抓取是獲取數據要素的重要技術手段，既是數據獲取的一種方式，也是數據進行后續利用的重要前提。數據抓取根據數據的性質可分為非公開數據的抓取和公開數據的抓取①。公開數據與非公開數據的區分主要以是否需要獲得訪問權限為判斷依據。在“微夢訴云智聯‘超級飯團星'案\"中，法院提出，判斷云智聯公司被訴行為是否具有不正當性，需對新浪微博數據的類型進行一定區分和界定，對于微夢公司未設定訪問權限的數據，應屬已在新浪微博中向公眾公開的數據；但對于其通過登錄規則或其他措施設置了訪問權限的數據（如用戶即便登錄新浪微博賬號亦無法訪問的數據），則應屬新浪微博中的非公開數據②

對未公開數據的抓取行為，法院通常認為被告在未獲得數據訪問許可的前提下，僅能利用技術手段破壞或繞開數據收集公司所設定的訪問限制進行數據抓取，此種行為顯然具有不正當性③。但對于公開數據的抓取行為，司法實踐中法院對于行為的不正當性判斷則存在一定的態度搖擺現象。

在“微夢訴云智聯案\"中，法院認為，“對于平臺中的公開數據，基于網絡環境中數據的可集成、可交互特點，平臺經營者應當在一定程度上容忍他人合法收集或利用其平臺中已公開的數據，否則將可能阻礙以公益研究或其他有益用途為目的的數據運用，有違互聯網互聯互通之精神。④\"在“微博訴蟻坊案\"中，法院也認為，“對于未采取保護措施的公開數據，無論是通過用戶瀏覽或網絡爬蟲獲取，其行為本質均相同。微夢公司在無合理理由的情形下，不應對通過用戶瀏覽和網絡爬蟲等自動化程序獲取數據的行為進行區別性對待。”換言之，若數據持有者不對一般用戶瀏覽、獲取其平臺上公開數據進行限制，那利用爬蟲軟件對公開數據進行自動化抓取的行為也不應當認定為不正當。但在\"阿里巴巴訴碼注‘1688數據'案”中，法院則主張：對公開數據抓取需要限制在一定范圍內，過度的公開數據抓取同樣要受到不正當競爭法的限制。法院認為，“涉案數據雖已經公開，但由于原告在網站做出了法律聲明，禁止未經許可使用爬蟲軟件獲取、使用涉案數據，因此涉案數據并非可以任意獲取、使用的開放數據，碼注公司不可以毫無節制地抓取、使用涉案數據，應當本著善良、誠信的原則，在必要限度內使用涉案數據。本案中碼注公司將1688平臺的公布的商家數據直接用于其網站，甚至可以直接替代1688平臺的部分功能，顯然超過合理限度，應當認定為不正當競爭。③\"同樣在“微夢訴云智聯案”中，法院雖承認數據來源平臺需對他人收集平臺公開數據有一定的容忍義務，但又提出抓取行為是否正當既需要本身合法，且需要結合抓取數據量和規模以及后續使用行為是否產生實質性替代來對抓取公開數據的行為正當性進行進一步判斷。

這一系列反不正當競爭法案件對公開數據抓取行為呈現出復雜且微妙差異的法律態度，揭示了司法實踐對公開數據抓取這一行為的內在矛盾態度：一方面既要體現對數據開放性的支持，認為在不侵犯他人合法權益的前提下，對于已公開的平臺數據，其他主體具有一定的合法抓取與使用空間；另一方面又強調了數據抓取不能對原數據來源平臺的使用產生實質性替代，即使數據是公開的，如果數據所有者通過法律聲明明確禁止特定的抓取或使用方式或者設定了白名單，那么對此數據的抓取與使用就應當受到限制。這既反映了對互聯網開放精神的尊重，認可數據在推動知識共享、創新與公共利益方面的作用，也考慮了數據所有者的管理權和對數據的商業價值的保護，凸顯了即使在公開領域也應保持商業道德和法律規范。

如何對公開數據抓取進行反不正當競爭法的規制，需要立足數字經濟發展需求，在權衡公開數據使用自由與數據權益保護這對矛盾關系的基礎上，依據數據權益保護與合理使用之間的平衡原則，對抓取行為進行法律上準確的定性。

二、行為區分是公開數據抓取的規制關鍵

梳理法院的判決邏輯發現，法院在進行相關行為不正當性分析時，往往是將公開數據的抓取行為與后續的數據使用行為合并成一個行為。誠然，數據抓取行為往往是為了后續的數據使用行為服務的，兩個行為存在前后關聯，但兩個行為又相互獨立，將兩種行為混為一談，會將某一行為的不正當性延展到另一行為。例如，在“阿里巴巴訴碼注‘1688數據'案\"中，法院認為碼注公司抓取公開數據及后續使用行為（將1688平臺的公布的商家數據直接用于其網站）對阿里巴巴1688平臺構成了實質性替代，從而認為原告抓取和使用行為構成不正當競爭行為，應該予以禁止③。也就是以后續的使用行為構成不正當競爭，進而直接認定之前的抓取行為也構成不正當競爭。實際上，當公開數據抓取后的使用行為構成不正當競爭時，只應規制該使用行為而非抓取行為本身，因為抓取后的數據使用既可能形成正當的創新行為，也可能構成不正當的“實質性替代\"行為。若僅因后續使用行為存在不正當性就直接否定抓取行為的合法性，顯然有悖邏輯。同理，抓取行為的不正當性評價不應直接延伸適用于后續的利用行為。當抓取行為實質妨礙數據來源平臺的正常網絡服務時，可對該行為作出不正當性認定，通過要求行為主體調整抓取技術參數并消除不當影響來實現競爭法的調整目的。若將抓取行為的不正當性直接轉嫁于后續利用行為，則將導致相關行為主體難以對其數據使用行為作出準確的法律判斷。例如，在“微夢訴云智聯\"案中，法院認為，“因云智聯公司抓取涉案數據中的非公開數據這一行為本身即不正當，其抓取涉案數據中的公開數據之行為手段亦非正常手段，故其在涉案App中推送、展示這些數據的后續使用行為，因數據來源不合法而不具有正當性之基礎。”從而將抓取行為的不正當性延伸到了后續對數據的使用行為上。

（一）不區分數據抓取和數據使用行為帶來的負面效果

這種將數據抓取與數據使用混同處理的裁判方式，雖然在個案裁判中可能不會產生實質性偏差，但鑒于司法裁判天然具有的行為指引效應，不當的司法裁量標準必將對數字經濟秩序產生負面示范作用。當司法實踐中形成“公開數據抓取即構成不正當競爭”的裁判傾向時，必將對正當的數據獲取與使用行為帶來潛在的抑制影響，影響公開數據的正常合理流通和商業利用。

《中華人民共和國反不正當競爭法》（以下簡稱《反不正當競爭法》）作為市場行為規制法，規制的應該是對原告市場利益以及整體市場秩序帶來損害的行為2。落實到公開數據的抓取行為之中，數據抓取行為與后續的數據使用行為，二者的行為性質和行為后果存在顯著不同，以數據使用行為不正當得出數據抓取行為不正當并不存在邏輯必然性，反而可能過度干預第三方對于公開數據的合理抓取行為。正如法院在“微夢訴云智聯案\"中強調的“對于平臺中的公開數據，基于網絡環境中數據的可集成、可交互之特點，平臺經營者應當在一定程度上容忍他人合法收集或利用其平臺中已公開的數據，否則將可能阻礙以公益研究或其他有益用途為目的的數據運用，有違互聯網互聯互通之精神”。因此，若在裁判分析中不對數據抓取與數據使用進行區分，僅以利用行為的不正當性徑行否定抓取行為的法律正當性，則將會導致公開數據在物理意義上的流通受到不正當的限制，并產生兩方面的負面效果：

一是不當地擴大了數據使用行為的禁止范圍。數據獲取行為是數據使用行為的前提，在無法在物理意義上獲得數據（訪問或控制）的情況下，數據使用便是無稽之談。如果將公開數據的抓取行為認定具有不正當性而禁止，會導致對公開數據的其他后續開發和利用都無法正常開展，雖然可以有效保護數據收集者的市場優勢，一勞永逸地防止可能出現的對數據不當使用的商業損害行為，但是同時也會導致其他數據合理使用行為在未獲得許可時無法進行的情況，對數據資源的合理利用帶來一定的負面影響：不確定性的法律責任會令市場主體更為謹慎，阻礙其他主體向市場提供創新產品的可能3。將從其他平臺抓取公開數據的行為認定為不正當競爭，將阻斷其他主體利用這些公開數據開發出新產品、新服務的可能性。有些產品或服務創新的基礎就是借助于某種類別的數據，而擁有這樣想法的人通常沒有數據基礎，必須使用他人所收集的數據才能完成產品或者服務創新。

二是形成了實質意義上的數據排他權。自數據被列為生產要素以來，對于數據賦權的爭論就從未停息4。數據如今作為一項重要的生產要素，但在實際的商業活動中并未顯現出傳統實體經濟學中“只要產權明確就能自動形成完善的要素流通市場”的趨勢。但是，數據基于其信息化特點，可以同時存在著多個利用主體，其流通性則是擴大其價值實現的一個重要特征5。因此，在法律對于數據權屬并未清晰規定時，直接賦予數據控制者過強的數據排他性權利并非一種對數據資源的合理處理模式。而公開數據作為流通性較強的數據類型，對其進行合理的開發與利用，才能充分發揮其價值，若將數據流通過程的數據抓取行為認定為不正當競爭行為，意味著數據控制者對公開數據實際上擁有了等同于所有權的強排他權，讓每個平臺控制的公開數據成了數據的孤島，不能在不同主體之間流通，而公開數據一旦成為不可流通的孤島，其公開性則名存實亡，也意味著其作為市場基礎資源的作用將不能發揮。

因此，在抓取行為不影響數據控制者市場競爭優勢的情況下，《反不正當競爭法》不應過度干預對公開數據的抓取行為，應該鼓勵其他主體對公開數據進行合理充分利用，這樣才能在公平競爭的環境下實現數據資源的最優利用效率。

（二）區分數據抓取和數據使用行為的理據

司法裁判對公開數據抓取行為混同進行規制實質是將抓取和使用行為認定為是一個具備關聯性的整體行為，將數據抓取視為數據使用的預備行為，在判斷數據抓取不正當性時考慮后續數據使用行為的不正當性，或者根據數據使用行為來推斷數據抓取行為的目的具有不正當性。實際上，數據抓取行為與數據使用行為是兩個獨立的行為，數據抓取行為對應的是數據在物理意義上的流通，是從一個主體控制擴展到另一個主體控制的變化，而數據使用行為對應的是數據在市場意義上的流通，是從一個主體對數據進行開發利用擴展到增加一個新主體對數據進行開發利用，并在此基礎上產生相應的市場效果。因此，想要厘清公開數據抓取活動中《反不正當競爭法》介入的邊界，需要結合反不正當競爭法對自由市場介入的基本態度，堅持《反不正當競爭法》應該規制市場行為這一理念，將抓取行為和使用行為從整體“抓取 .+ 使用”行為中剝離出來進行單獨評價。主要原因如下：

1.數據抓取行為和數據使用行為并不具有必然關聯性

在商業實踐之中，數據的抓取和使用緊密相關，但這種關系并非具有必然的因果聯系，數據獲取的手段并非只有數據抓取，數據抓取也并不意味著會進行自主使用。獲取數據是使用數據的前提條件，但數據獲取的合法性并不自動賦予其任意使用的合法性。換句話說，即便數據是通過合法途徑獲得的，如果使用方式違背了公平競爭的原則，比如利用數據對市場競爭造成不公平影響，同樣會構成不正當競爭。同樣，對于數據抓取而言其本質是信息內容的收集過程，并不必然導致數據的直接使用。在這個過程中，數據可以被抓取并保存，然后經過加工和整理，轉化為更有價值的形式，并在市場上進行流轉或交易]。抓取者可能將抓取到的公開數據整理好出售給第三方，第三方則可能用于市場分析、商業策略規劃或其他多種目的。在這種情況下，數據抓取與利用之間的聯系由數據的最終用戶和使用目的決定。因此，數據的抓取行為與數據的使用行為在實質上是分離的，前者側重信息的獲取和整理，而后者則更關注信息的實際應用和產生的經濟效益。法律在審視這兩種行為時，需要分別考慮抓取行為的合法性以及數據利用的合法性，確保數據流通和利用的過程符合市場秩序和法律規范。

2.《反不正當競爭法》應分別判斷抓取行為和使用行為的不正當性和對市場的損害效果

《反不正當競爭法》的立法宗旨在于規范相關市場主體的具體行為，目的在于確保商業活動的公平性而不是單純的權利保護8。它并不像知識產權法旨在保護權利人對其智力成果的專有權利，從而排除侵害某項專有權利的所有侵權行為。《反不正當競爭法》更多的是定義了一個行為框架，在這個框架下，只有當行為達到法律所定義的“不正當”這一門檻時，才會受到禁止或制裁。這意味著，除非特定行為被明確定義為不正當競爭，否則企業和個人在市場中的活動原則上是不受不正當競爭法的規制。

在這一行為規范范式前提下，在對數據抓取活動進行不正當性判斷時，其任務是區分這一活動中哪些行為是合理的市場行為，哪些行為因其不正當性而應受到競爭法限制。數據抓取行為本身并不必然是不正當的，特別是當它涉及的是已經公開可由公眾獲得的公開數據時。只有當數據抓取的方法或目的違反市場的公平規則，如通過技術手段非法繞過訪問限制，或者用于侵犯商業秘密，才應被認為是不正當的。同樣，數據的使用也需遵循相同的邏輯，只有當使用行為擾亂了市場秩序，如使用抓取的數據進行與原數據控制人相同的商業活動，且對原數據控制人的商業活動進行了“實質性替代\"的情況，則因破壞了合理良性的市場競爭秩序，可能構成《反不正當競爭法》所禁止的不正當競爭行為。

因此，《反不正當競爭法》在規制數據抓取和使用行為時，應明確區分這兩個不同階段的行為，并單獨對它們的法律可責性進行評估。這種區分和評估旨在防止不正當競爭法對自由市場行為的不當干預，確保不正當競爭法不會無端限制市場經濟中的創新和正常競爭[0]。通過這樣的方式，《反不正當競爭法》維護了市場行為規則的清晰性和透明性，防止利用數據進行破壞市場競爭的不利后果，有助于創造一個公平競爭的商業環境，同時也鼓勵合法、合理的數據抓取和使用，提高數據要素流通和使用的效率。

根據行為區分原則，數據抓取與使用在實踐中可形成三類行為樣態：其一為單純的數據抓取行為；其二為獨立的數據使用行為；其三為復合型抓取 + 使用行為。鑒于后兩種情形均包含數據使用要素，而市場中的使用行為依競爭屬性可區分為競爭性使用與非競爭性使用，上述分類可進一步細化為：數據抓取行為、數據抓取 + 競爭性使用行為、數據抓取 + 非競爭性使用行為三種模式。

三、單獨的數據抓取行為不屬于《反不正當競爭法》規制范圍

《反不正當競爭法》規制的是市場行為，單獨的數據抓取行為并不構成影響市場秩序的市場行為，而是契合數據流動屬性的正當行為，因此不應屬于《反不正當競爭法》的規制范圍，因為公開數據抓取行為的數據本身具有來源正當性，而且公開數據抓取行為也符合商業道德而具有正當性。

（一）公開數據抓取行為的數據來源正當性

公開數據是指那些不受訪問權限限制的數據內容，即通常無須獲得訪問許可或者登錄相關平臺賬號即可訪問的數據。這類數據的獲取行為通常受到的技術措施限制相對較少，與非公開數據相比，其抓取行為具備行為正當性，因為公開數據具有合法的正常獲取途徑，也契合數據控制者對數據公開對應的商業預期。

1.公開數據具備合法正常獲取途徑

公開數據特指未設置技術或協議層面訪問限制的互聯網數據，其內容通常無需注冊用戶身份認證，亦無須獲取特別授權即可自由訪問。這實質上意味著數據控制者主動提供了正常合法的獲取途徑，在法律上可解釋為數據控制者向不特定網絡主體開放合理訪問權限的明示意思表示。因此，公開數據由于公開可獲取而不具備私密性，不能夠作為商業秘密獲得強保護[]。在將數據采用公開形式無限制展示在互聯網上后，除屬于知識產權保護的特殊信息內容外的公開數據因已進人互聯網公共領域，在不影響數據來源平臺正常運行的情況下，這些公開數據可由不特定的主體自由下載。一方面，對主體而言，無論是普通用戶還是研究人員，抑或商業機構，都可以對公開數據進行合理訪問而不受區別性對待；另一方面，訪問的手段只要合理且不對數據來源平臺產生不利影響即可，不應區分是否使用了高效訪問的輔助技術。

先前許多司法判例在判斷公開數據抓取行為的不正當性時，常常將爬蟲技術和普通用戶訪問進行區別判斷，認為普通用戶訪問具備合理的商業正當性，而爬蟲技術抓取則具有“搭便車\"的商業可責性。這種觀點明顯是先入為主，認為數據來源平臺應享有平臺內收集到的數據排他性權益，而未考慮公開數據已經脫離數據來源平臺控制而進入互聯網公共領域這一事實。實際上，互聯網主體通過合理手段訪問已經在網絡平臺上公開的數據并不應該被認為是網絡來源平臺賦予的“恩賜”，而應該是互聯網主體訪問公共領域的“權利”。公開數據具備合法正常獲取途徑，無論是普通用戶還是研究人員，抑或商業機構，都可以自由訪問、瀏覽和下載這些公開數據而不應遭遇任何形式的限制或阻礙。爬蟲技術作為一種自動化的執行數據抓取任務的程序，只是作為一項提升數據收集效率的工具，其本身具有技術中立性[12]。使用爬蟲技術進行數據訪問收集并沒有與普通用戶手動訪問并下載公開數據行為存在本質的行為區別。因此，將爬蟲技術的使用與普通用戶的訪問進行區分并沒有充分的正當性。如果公開數據本身就是為了讓用戶自由訪問，那么使用技術手段提高訪問效率不應該受到無理限制。換言之，如果法律允許普通用戶通過合法途徑訪問公開數據并下載，那么對使用爬蟲技術進行合理的訪問也不應該被禁止。在“微博訴蟻坊案\"中，法院認為，瀏覽公開數據和獲取公開數據具有相同本質，“對于未采取保護措施的公開數據，無論是通過用戶瀏覽或網絡爬蟲獲取，其行為本質均相同。微夢公司在無合理理由的情形下，不應對通過用戶瀏覽和網絡爬蟲等自動化程序獲取數據的行為進行區別性對待”。

然而，雖然公開數據因所具有合法訪問渠道而不應對數據主體或訪問技術手段進行區別限制，但若數據抓取行為產生了對數據來源平臺有不利影響的行為時，也要綜合判斷其行為的正當性。例如，若數據抓取者利用爬蟲技術進行了高密度訪問或者模擬海量普通用戶進行訪問下載，導致數據控制者的服務器短時間內被大量訪問，加重了數據控制者的網絡負擔甚至導致服務器崩潰等負面影響時，數據訪問者的行為就明顯具有可責性[13]。因為海量訪問抓取行為導致的數據來源者服務器崩潰這一行為屬于妨礙、破壞經營者合法提供的網絡產品或服務器正常運行的行為[4]。利用爬蟲技術進行數據抓取可能導致服務器過載，但并非必然。假設抓取方選擇將數據抓取的頻率調整到與正常用戶訪問的一樣，那必然不會導致服務器過載而崩潰。因此，爬蟲技術影響服務器運行其不正當性重點在于影響服務器正常運行，而不能由此得出利用爬蟲技術的公開數據抓取行為本身具有不正當性。

2.契合數據控制者對數據公開所對應的商業預期

數據控制者在進行平臺構建之初是有選擇數據公開或者不公開的自由。控制者選擇數據公開并非受到客觀的必要限制，而是其所選擇商業模式的一種衍生體現。所有互聯網平臺都具有一個特點，即在構建其平臺之初受到的限制是比較少的，只要符合國家法律規范，平臺構建者可以盡可能多地發揮其主觀能動性構建平臺的架構模式，而較少受到時間和空間的限制。在平臺的建構之初，平臺構建者既可以選擇架構一個數據不公開的封閉平臺，只有注冊賬號的會員才可以進行交流和訪問，如一些私密論壇網站；也可以架構一個數據半公開的半封閉平臺，給予非注冊賬號用戶有限的訪問權限，如現在的小紅書平臺（未注冊賬號可以訪問部分內容，但不能查看評論和進行精準搜索）；還可以架構數據完全公開的平臺，進行完全訪問權限的開放，如抖音平臺（只對未注冊用戶觀看視頻清晰度進行限制，但不限制查看評論和進行準確搜索）。因此，平臺數據開放的權限和范圍是商業自由行為帶來的結果，數據公開是數據控制者在平臺構建之初自己做出的商業選擇。

作為信息的表現形式，“數據因其自身所具有的無體性、不可湮滅性、流動性，導致數據可在市場上流通與共享\"[15]。斯圖爾特·布蘭德在20世紀60年代就宣稱“信息天然想要自由”（Informationwantstobefree），若不采取相應手段對數據的流通進行限制，其會自發地在不同主體之間傳播流通[6]。為限制數據這種天然流通性，主體可能會采用相應的手段來限制其流通以實現不同數據的價值。比如，商業秘密的價值實現要求其信息內容必須維持保密狀態[17]。因此，商業秘密擁有人通常會對這一類數據采用嚴格手段予以限制，防止其傳播流通。對于存在一定訪問限制的非公開數據，數據內容會在有訪問權限的小群體之間相互流通，傳播的范圍有一定限制，數據價值也僅限于這個小群體。但對于不存在訪問限制的公開數據，數據內容會在不特定的公眾之間相互流通，傳播的范圍幾乎不存在限制，其價值來源于公眾彼此之間的傳播、交流。因此，對數據公開程度的選擇，往往與對數據利用模式的商業期待密切相關。對商業秘密而言，數據控制者通常將其限制于公司內網的存儲器之中并設置訪問權限或密碼，僅限于部分需要使用的員工進行訪問和交流，控制者對于其傳播范圍有限縮的期待；對于非公開數據而言，通常限于具有訪問權限的注冊用戶進行訪問交流，數據控制者對其傳播范圍也沒有明顯擴展的期待；但對于公開數據而言，其往往用于不特定公眾進行訪問交流，甚至還會為其提供傳播的便利，數據來源者對于其傳播范圍有明顯擴張的期待。

因此，數據控制者之所以選擇數據公開有其背后的商業邏輯。采用公開數據模式的平臺，在其設計和運營中秉承了一種強流通策略，其自的在于通過廣泛的數據傳播和共享，來提升平臺和相關公開數據本身的價值。在這種模式下，數據的開放性可吸引廣泛的用戶參與和討論，從而促進信息內容的廣泛傳播，也可增加平臺的知名度和影響力。用戶的互動和傳播行為，如分享、評論和轉發，無形中為平臺創造了更多的價值，這種價值既體現在用戶數量的增加上，也體現在平臺內容的豐富和多樣化上@。然而，當這些公開數據的價值被發現并試圖被外部主體利用時，平臺的態度卻可能會轉變，進而采取較為保守或獨占的策略，限制或禁止他人對這些數據的獲取和使用。平臺在享受公開數據帶來的廣泛傳播和用戶參與的優勢后，卻試圖單方面控制數據的進一步利用，這種做法在一定程度上違背了數據公開的初衷，也可能影響市場上的公平競爭。因此，對于采用公開數據模式的平臺來說，維持數據的開放性和流通性，既是對用戶的承諾，也是對市場健康環境的貢獻。在數據流通和利用方面，平臺應當保持前后一致態度，既促進數據的合理使用，也尊重市場規則和公平競爭的原則。

（二）公開數據的抓取行為具有正當性

1.公開數據抓取行為符合正常的市場商業道德

在競爭行為難以被納人《反不正當競爭法》第二章所列舉的具體條款規定的典型不正當競爭行為之中時，通過《反不正當競爭法》第二條來判斷行為不正當性時，重點需要考慮該行為是否違反了誠實信用原則和公認的商業道德，而“誠實信用原則更多的是以公認的商業道德的形式體現出來的”@。最高人民法院在2004年審理的“海帶配額案”中，確立了公認商業道德在適用《反不正當競爭法》第二條時的基礎性地位。

然而，商業道德并不等同于行業內已經形成的商業慣例。“實然并不等于應然”，已經形成的行業慣例/商業慣例屬于實然層面，但其是否屬于應然層面則有待對商業慣例進行經濟合理性的判斷[9]。作為應然層面的商業道德，其必須結合“經濟人\"的經濟理性和道德理性才能得出正確的判斷。“經濟人\"這一概念是英國古典經濟學家亞當·斯密在《國富論》一書中提出的，其核心在于“商品提供者出于自身利益為目的，但在結果上卻常常能促進社會的利益\"20]。即以利己為目的，但客觀上實現了對社會層面的利他。在對亞當·斯密思想的進一步研究中，人們對自利與利他的關系進行了深入探討，并歸納了其具體表現形式[2]。在這些表現形式中，利己利他和利他利己這兩種形式與“經濟人\"的理性目標是一致的，這便是所謂的開明利己主義[22l（enlightenedegoism）。開明利己主義提倡在追求個人利益的同時，也要關注他人的福祉[23]。因為這種觀念兼顧了直接利益相關者和外部利益相關者的權利和義務，因此主體在追求自身最大利益時，也盡可能考慮相關者的利益。因此，開明利己主義成了商業倫理學中唯一可以接受的行為和政策價值的標準。開明利己主義在商業社會中起到了主導作用，并成為廣泛認可的商業道德理論基礎[19]。

就公開數據抓取行為的法律屬性而言，其實施主體顯然具有利己動機，即通過合法獲取權限內的數據為自己后續利用創造基礎條件。但該行為的正當性邊界在于必須恪守“利己不損人\"的基本準則，切實維護數據控制者的合法權益。鑒于公開數據的本質屬性，在絕大多數場景下，數據抓取既未實質妨礙數據控制者的網絡服務運營，又未突破數據獲取的技術邊界，此類符合互惠共贏價值取向的行為模式，本質上契合商業倫理的內在要求，不應簡單套用違反商業道德的否定性評價。因此，公開數據抓取行為本身具有基礎正當性。

2.公開數據抓取行為不會產生特殊的市場利益損害后果

競爭是市場經濟機制運行的重要基礎24，《反不正當競爭法》第二條的立法目的在于維護在市場中的公平競爭和競爭秩序，其規制焦點主要是那些能夠扭曲市場競爭環境、損害消費者利益或者其他經營者合法權益的行為，因此，《反不正當競爭法》規制的行為一定是對應能產生市場效果的具體商業行為。若一個行為不屬于能產生市場效果的商業行為，則不會導致市場的公平性或經營者之間的平等競爭機會的損害，也不直接影響市場交易的公正性和消費者利益，那么這一行為則不應該被視為《反不正當競爭法》所規制的對象，而應該歸入民事侵權救濟或者其他法律規則的規范范圍之中。

落實到數據抓取活動之中，將數據抓取行為與后續的數據使用行為進行區分后，應分別分析兩種行為是否都屬于商業行為，會產生何種相應的商業效果（市場利益變動效果）。數據使用行為作為主要的數據商業活動類型，毫無疑問會產生相應的商業效果，但當數據抓取行為獨立出來時，其行為后果不一定會產生商業效果，因為，數據作為信息的一種可視化表現形式，具備不同于有體物的信息化特點，其最為重要的恰是信息的共享性特征，即同一內容的信息可以同時被兩個或更多的使用者使用，而信息提供者不會失去對信息內容和信息量的控制，而物質的占有變動則必然會出現一方獲得物質的實際占有和使用的同時，另一方失去對其占有或者使用[3。換言之，對于有體物的獲取會導致原占有人喪失占有而無法使用，但是對數據的獲取只是復制了一份相同內容的數據，原數據占有人的數據內容和數據量完全不會受到影響[25]。對于公開數據而言，對數據的訪問和抓取行為本身不會必然導致數據來源平臺和數據抓取者之間市場利益的變動。若數據抓取者不對抓取數據進行進一步的利用，則數據來源平臺其市場利益并不會產生任何變化，只有當抓取行為產生了諸如服務器損害等附帶結果時，才會出現附帶結果影響市場利益的情況而需對其作出單獨判定。因此，對于公開數據的抓取行為，只要手段合適不產生其他附帶損害后果，其行為就不會導致市場利益變動，在客觀層面上不會對原數據控制人帶來直接的市場利益損害，從而不屬于《反不正當競爭法》所調整的商業行為范圍，不應受到《反不正當競爭法》的規制。

在家市場監督管理總局起草的《中華人民共和國反不正當競爭法（修訂草案征求意見稿）》（以下簡稱《草案征求意見稿》）中提到了關于對公開數據抓取行為不具備不正當性的判斷。《草案征求意見稿》第十八條（一）款提到的“不正當獲取其他經營者商業數據行為”屬于不正當競爭行為，但最后的補充條款進行了除外規定“獲取、使用或者披露與公眾可以無償利用的信息相同的數據，不屬于本條第一款所稱不正當獲取或者使用其他經營者商業數據。”即當數據抓取方對公眾可以無償利用的相關信息內容對應的數據進行抓取時，不能認為是屬于第十八條第一款規定的“不正當獲取其他經營者商業數據行為”，破除了之前司法實踐中對于公開數據抓取行為不正當性的誤判。

四、抓取 + 使用行為的《反不正當競爭法》規制辨析

鑒于公開數據抓取行為本身不在《反不正當競爭法》規制范疇，該法規制的重點應聚焦于數據抓取后的商業化使用環節。商業化使用行為直接關涉市場競爭利益的再分配，自然構成該法的規范對象。具體而言，數據商業化使用可呈現同質化使用與差異化使用兩種形態，本文聚焦“數據抓取 + 非競爭性使用\"和“數據抓取 .+ 競爭性使用\"兩種情形展開探討。

（一）抓取 + 非競爭性使用行為的《反不正當競爭法》規制檢討

《反不正當競爭法》規制的行為當然限于具有競爭性的行為，而對于非競爭性的行為自然排除在規制范圍之外，因此，公開數據的抓取 + 非競爭性使用也不應當屬于反不正當競爭的規制范圍。對此，可以從靜態市場競爭、動態市場發展和搭便車等多個維度對這一組合行為的性質進行探討，從而為司法裁判作出合理判斷結果提供理論依據。

1.從靜態市場競爭看雙方不存在競爭關系

從靜態市場競爭的角度來看，數據使用者和數據來源平臺處于不同的競爭賽道，不具有明顯的競爭關系，對于數據的利用不存在市場層面的現實利益沖突。數據這一客體與有體物財產有明顯的不同，它具有多維度、多層面使用的特點。對同一份數據，其利用形式的種類存在遠超有體物的可能性，其既可以用來做行為預測，又可以用來進行大模型的訓練，或者進行新數據的推演計算[26]。因此，若公開數據使用者的使用行為與數據來源平臺完全不同，開發了數據資源的創新使用模式，在其他細分市場開展經營性活動，很難認為公開數據使用者的這種創新性數據使用行為對數據來源平臺的原數據使用行為有傳統意義上的商業競爭壓力而存在競爭關系，因為雙方并不在一個“你贏我輸\"的競爭賽道中進行零和博弈，而是在不同賽道分別進步。最典型的例子是“hiQ訴領英案\"（hiQ Labs，Inc.v.LinkedIn Corporation）。在這個案件中，領英（LinkedInCorporation）是一家從事職場社交的平臺公司，其市場運營過程中讓用戶注冊并選擇上傳公開自己的職業信息，以便于進行職場交友和進行工作換動。而 hiQ（hiQLabs） 是一家專注于公開職場數據深度分析的公司，其核心商業模式為：通過多源公開渠道采集員工職業信息，經深度分析處理后生成系列職場衍生數據。例如，基于公開職業信息構建員工技能特征標簽，或通過職業信息變動頻次預測人才流動概率，最終將這些分析成果以數據產品形式向企業客戶提供。二者經營的領域不同，服務的客戶不一樣，雙方不存在直接的市場利益爭奪，這也是訴訟發生前領英一直對hiQ抓取自身平臺公開的職場信息行為視而不見的原因。鑒于公開數據天然具有強流通屬性，其價值實現必然依托在多主體之間的動態流轉和創新使用。任何單一主體均無法窮盡數據資源的所有利用形態。當數據使用者采取與數據來源平臺差異化的利用方式，且未對數據來源平臺的生產經營形成\"實質性替代\"時，此類行為既未侵蝕數據來源平臺的現有市場競爭優勢，也未產生具有法律因果關系的市場競爭損害后果。

2.從動態市場發展看不正當競爭法不能隨意擴大競爭利益保護范圍

《反不正當競爭法》是通過保護合法合理的商業利益不受不正當行為侵害來保障市場秩序的穩定，是一種對商業行為進行否定評價并禁止的法律規范。出于商業行為自由的原則，理論上不正當競爭法對于私主體商業行為以不干預為原則，干預為例外，從而避免過度干預自由競爭影響市場運行27。因此，在反不正當競爭法的制度設計中，其規范重心在于維護市場公平競爭秩序，而非泛化保護各類競爭利益。對于尚未形成明確法益邊界或缺乏法定權源基礎的競爭利益，尤其應當恪守法律介入的謙抑性原則。為了防止對競爭自由的過度干預，不正當競爭法的保護范圍應當限定在已經存在的、實際出現的競爭利益上，而不應該過度擴展到潛在或假設性的“可能\"競爭利益。換言之，法律旨在保護企業和個人在市場上已經獲得的合法利益，如市場份額、客戶群、品牌聲譽等，而不是未來可能獲得或理論上可能存在的競爭優勢。如果法律保護的范圍過于廣泛，包括企業尚未實現但期望獲得的競爭利益，那么可能會導致市場活動受到過度限制，妨礙創新和競爭的健康發展。企業不能僅因為競爭者的市場活動可能威脅到自己未來潛在的市場競爭優勢地位，就請求《反不正當競爭法》干預，禁止對方的合法經營活動。例如，若甲公司已經針對收集的公開數據進行了開發使用行為A，產出了X產品，那《反不正當競爭法》保護的是A行為產生的X產品帶來的競爭優勢地位，如果甲公司說我們對于數據還有潛在進行B行為的利用形式，還可能產生Y產品，對于這類潛在市場利益也要保護，此時就有悖于正常的商業認知，不應該得到法院的支持。實際上，這種情況的出現導致甲公司合法壟斷相關數據的多種利用形式，等于用《反不正當競爭法》實現了類似于“數據所有權”的強力保護，這既不符合《反不正當競爭法》的立法目的，也不符合數據流通利用的政策趨勢。即使法院認為甲公司對于收集的數據擁有排除他人利用的排他性權益，《反不正當競爭法》也只能通過禁正非法破壞甲公司設置的限制他人利用的技術手段的行為來維護甲公司的自力排他行為，而非通過法律的絕對禁止規定來實現對公開數據的多類使用行為禁止的“強保護”。因此，當數據抓取者對公開數據進行抓取并實施了與數據來源平臺不同的使用行為時，即使原數據來源平臺有相同的開發利用能力，但卻沒有實施相應的開發使用行為時，這種潛在利益也不應受《反不正當見尹法》息文上仃為規制的休擴。

實際上，這種對競爭利益保護的限縮規則存在有其必要性。《反不正當競爭法》常常用于處理新型商業模式帶來的商業利益糾紛，而新型商業模式往往意味著沒有形成清晰的市場自發秩序，此時《反不正當競爭法》的過度干預往往會導致錯誤地形成市場錯位的排他效果，反而可能導致競爭秩序的扭曲28。因此，面對新型商業模式的糾紛，《反不正當競爭法》需要堅持其行為規制的底線，不宜將在其他成熟市場中形成的商業道德判斷邏輯直接照搬到新型市場29。不要過度介入還未形成的市場自發秩序之中，保持《反不正當競爭法》對于自由市場介入的謹慎和謙抑。落實到公開數據抓取活動中的數據使用行為，簡單認定數據抓取行為構成不正當競爭可能阻礙數據驅動的新興業態發展，因為初創企業和數據分析機構很大程度上依賴開放數據資源。對于數據來源平臺而言，若不積極對其收集的公開數據進行全面的、多層次的開發利用，其可能會面臨其他市場主體對于這一公開數據進行利用所帶來的競爭，從而促進數據來源平臺對于數據的積極開發利用，減少“躺在數據‘權利'上睡大覺\"的負面情況出現，實現數據資源要素利用的效率提升。而對于數據抓取者而言，對于抓取到的公開數據可以在不對數據來源平臺已經開展的使用和使用行為進行“實質性替代\"的情況下，盡可能多地以新的角度和方式來開發數據的利用、使用方式，積極探索新的數據利用模式，從而減少數據資源的閑置可能性，實現數據資源的積極開發利用，形成良性的正常的數據流通利用的市場自發秩序。從整體市場角度來看，對公開數據的利用可呈現出多層次有秩序的高效利用模式。一方面，數據來源平臺會對其收集的公開數據進行窮盡其可能的方式進行開發利用，并由法律確保這種利用模式所產生的商業競爭優勢不被競爭者以惡意搭便車的方式所替代。另一方面，數據抓取者可以對抓取的公開數據進行利用模式和使用方式的積極探索，在不實質性替代數據來源平臺現有利用方式的前提下，盡可能多地從新的角度、層面去找尋數據的價值實現方式，并獲得合理的預期回報。這樣可最大程度上提升數據資源的利用效率，激發數據來源平臺和數據抓取者對公開數據的利用積極性。

3.《反不正當競爭法》不能簡單規制搭便車行為

搭便車（Free-riding）是指一個經濟主體（通常是一家企業）利用另一經濟主體所做的努力、投資或成果而自身不承擔相應的成本或風險[30]。實際上，搭便車是一個中性的詞源概念，但在現有司法實踐中卻常常被看作一個貶義詞，是因為人們根據樸實的道德觀（非商業道德觀）認為搭便車的行為就是不勞而獲，不勞而獲的行為是市民道德觀所不齒的，但是在商業社會中不勞而獲有時卻是商業能力的體現，不一定違反商業道德[31l。因此，在理解搭便車行為時，確實需要將其放在合適的道德和商業背景下考量，在商業領域，特別是在競爭法的框架內，對這一行為的評價需要更加細致和具體。

商業道德與一般的社會道德存在顯著差異。商業活動的核心在于追求利潤和市場優勢，而這往往伴隨著激烈的競爭和不斷的創新[32]。在這一過程中，理性經濟人的行為模式是基于自身利益的最大化，即以利己為主，而非遵循一般的利他性道德規范。因此，從商業道德角度來看，只要某一行為沒有直接損害他人利益，就可能被視為在商業競爭中是正當行為[19]。因此，如果一家企業利用另一家企業的努力、投資或已有成就，而自身不承擔相應的成本或風險，從嚴格的商業角度來看，這種行為可能并不會違反商業道德。例如，在市場中，后發競爭者可以借助先行者探索出的成功商業模式進行合理的模仿。當一種商業模式被市場證明是有效時，后發競爭者可以參看先發競爭者的前期情況，從而以相對較低的投入成本來提升自己的競爭力，在承擔較低的風險的情況下獲得商業收益。這是典型的合理商業搭便車現象，只要這種行為沒有侵犯相關的知識產權或其他法律規定，在商業領域就是可接受的。

在《反不正當競爭法》的實踐中，法律主要關注的是那些對市場公平競爭造成實質性損害的行為。雖然搭便車行為在某些情況下可能被視為對市場秩序的潛在威脅，但它不等同于違反商業道德或法律規定，只有當搭便車行為明顯侵犯了他人現有的合法權益，如侵犯商業秘密、破壞了他人產品正常運營、破壞了良性的競爭導向等，才會被視為不正當競爭。在公開數據抓取活動之中，雖然在經濟學意義上對存在數據來源平臺的公開數據進行抓取和后續的利用可視為是一種搭便車行為，數據抓取者作為后發競爭者，在沒有投入的情況下獲取了數據來源平臺公開在互聯網上的數據，并進行進一步的商業利用活動，但這種經濟學意義上的搭便車不能等同于法律意義上的“惡意搭便車\"行為而被認為具有《反不正當競爭法》意義上的不正當性。因此，公開數據抓取并利用的搭便車行為在商業領域的評價需要考慮具體情況，在沒有明顯損害他人合法利益的前提下，這種行為可能被視為在激烈的商業競爭中的一種合理策略，不應當輕易地作出負面性評價并由法律作出禁止性規定。

（二）抓取 .+ 競爭性使用行為的《反不正當競爭法》規制分析

對于數據抓取這一行為而言，在國內外理論界和實務界對于數據賦權、權屬的爭議并無定論的前提下，不能假設數據上存在需要進行權利模式強保護的利益，尤其對于公共性極強的互聯網公開數據更是如此。《反不正當競爭法》規制的是競爭性行為，對公開數據抓取的規制應該限于數據抓取后并與原數據控制者以相同、相似方式利用公開數據的行為，因此，對于公開數據抓取的《反不正當競爭法》規制只應限于含有相同、相似方式的使用行為的“抓取 + 競爭性利用\"行為。

個人信息保護法出臺后，個人信息有關的數據已經有了明確的法律保護和利用限制，對于與個人信息有關的公開數據內容，在獲得個人信息主體的許可后即可進行有限程度的使用，而無需增加數據來源平臺的授權同意[33]。但是對于絕大多數不屬于個人信息之外的網絡數據，不正當競爭雖然在合理范圍內保護平臺收集方對于數據收集付出的投入，但保護范圍僅限于平臺依托其所收集數據構建的競爭優勢，而不能延伸到數據本身[34]。換言之，數據來源平臺依據前期投入以及帶來的用戶數量優勢和數據收集優勢所構筑的相較于后發進入者的市場競爭優勢地位是受到法律確認的，通過不正當手段沖擊這種競爭優勢地位是需要進行限制的，但不意味著其對于先行控制的用戶和先行收集的數據具有排他性權利，用戶可以自由切換到新平臺，數據也可以在失去“控制\"的情況下合理流通。公開數據在現實意義上已經不屬于被“控制\"的狀態，因此對公開數據使用行為的不正當性判斷僅需要考慮其對于數據來源平臺商業行為的商業影響是否合理，這種商業影響是否會帶來對市場秩序的不當沖擊，而不是簡單作出利用來源平臺的公開數據即構成不正當競爭的判斷。

司法實踐對如何認定《反不正當競爭法》中的競爭行為，已經形成了“實質性替代”的明確標準。在進行數據抓取行為的不正當競爭判斷時，主要看抓取后的使用行為是否構成對原數據來源平臺商業行為的“實質性替代”，當數據抓取者對抓取數據的使用行為和原數據持有者相同或者相似，可以實質性替代原告的商業行為時，可以將其行為推定為具有不正當性[35。例如，大眾點評訴百度案件中，大眾點評被抓取的數據是用戶評論信息，是大眾點評主要獲得商業優勢的核心數據，被大眾點評用于在相關店鋪下方展示該店鋪的實際用戶體驗。而百度將這一數據抓取后直接用于展示在百度地圖的相關店鋪的子頁面，使得用戶可以直接在百度地圖中查看相關店鋪的大眾點評網評論信息。法院審理認為，雖然大眾點評網和百度地圖看似是不同類型的軟件，但是其用戶是存在重疊的，需要查看店鋪點評信息的用戶可以直接在百度地圖上進行對大眾點評網信息的直接查看，而無需再登錄大眾點評網站。因此，百度地圖對點評信息的使用行為直接構成了對大眾點評網的“實質性替代”，具有不正當性

法院利用“實質性替代\"標準認定數據使用行為不正當，其法理依據在于放任惡意搭便車行為會導致市場競爭失靈。數據抓取方對公開數據進行與數據來源平臺相同、相似方式的使用行為，其構成惡意的搭便車行為。數據抓取方無需承擔數據搜集、整理成本，即可以與數據來源平臺進行直接的市場競爭，損害數據來源平臺所積累的競爭優勢[3。雖然數據來源平臺將數據采用公開的模式進行商業運作，但是其對公開數據的利用模式是其獲得市場競爭優勢的根本原因。若任由數據抓取者實施可以實質性替代數據來源平臺的數據使用行為，必然會導致無人愿意承擔必要的數據收集成本，或者降低數據持有者將數據公開的意愿。因為，在數據公開的收益（如增加傳播、交流獲得的曝光度和泛知度）小于數據公開的損失（如被他人惡意競爭、搭便車）時，數據持有者就會選擇不公開的模式進行市場運營，長期以往會導致出現“公地悲劇\"現象，公開數據的商業模式將成為一種高成本低收益的商業行為，會在殘酷的市場競爭中被淘汰，使得公開數據變得越來越稀少。因此，普遍的行業從業者認為“實質性替代\"的數據使用行為會導致市場競爭走向無序化，破壞正常的市場競爭秩序，是違反行業內普遍認同的商業道德的不正當競爭行為。因此，當行為主體通過數據抓取獲取數據來源平臺公開數據后，采用與數據來源平臺相同或實質性相似的利用方式，且達到“實質性替代\"效果的商業使用行為，應當依據《反不正當競爭法》構成要件認定為不正當競爭行為。

不過，構成“實質性替代\"的競爭行為只是符合《反不正當競爭法》所要求的必要條件，但產生商業損害則是《反不正當競爭法》所要求的充分條件。因此，在數據抓取者以與數據來源者相同、相似方式使用公共數據的情形下，還需要重點考慮數據抓取者的數據使用行為所帶來的對數據持有者的商業損害。當這兩個條件都符合時，就可以《反不正當競爭法》予以規制。當然，數據持有者的商業損害是一個難以證明的事實，因而司法實踐中損害結果直接被行為本身所吸收，因此，現有的《反不正當競爭法》在規制不正當競爭行為時，就以使用行為本身具有相同、相似性，進而直接判定數據使用行為屬于《反不正當競爭法》的規制范圍。

“實質性替代\"這一概念起源于司法實踐中對于數據抓取方的數據使用行為對于被抓取方的市場競爭效果的影響。當雙方具有相同、類似的服務對象，市場環境，提供的產品或服務可以在實質上產生替代，可以認為是具有廣義上的競爭關系，數據抓取方數據使用行為必然會產生對被抓取方在市場上的不利競爭后果，從而為其行為不正當性提供了一個重要論證。在《草案征求意見稿》第十八條關于商業數據不正當競爭行為的規定中也能明顯看到這一概念在數據競爭中不正當性判斷的重要性。第（二）款提到違反數據抓取協議并在數據使用行為能實質性替代其他經營者提供的相關產品和服務時，屬于不正當競爭行為。第（三）款則提到披露、轉讓或者使用以不正當手段獲取的其他經營者的商業數據，并足以實質性替代其他經營者提供的相關產品或者服務的行為應該被認定為不正當競爭行為。這一修改也體現了最新立法力圖明確“實質性替代\"在數據不正當競爭判斷中的重要性，從而區分“抓取 + 非競爭性使用行為\"和“抓取 + 競爭性使用行為”二者的不正當性判斷思路。

五、結語

隨著從工業時代進入信息時代，伴隨市場穩定度的變化，《反不正當競爭法》實現了從侵權法判定思路向競爭法判定思路的轉變。在進行不正當競爭法判斷時，需對適用權利保護思路的判斷模式保持謹慎，考慮行為對原告市場競爭優勢的影響，以及利用不正當競爭保護的合理邊界，不可使不正當競爭法成為市場主體用于抵抗合理市場競爭壓力的工具。在公開數據抓取這一活動上，目前《反不正當競爭法》的司法裁判思路將兩種行為合二為一進行正當性評價的做法有失偏頗，應當區分數據抓取與數據使用行為，從而明晰行為不正當性所對應的不正當競爭法調整范圍，避免競爭法對數據抓取、利用的不合理禁止。在數據流通的大背景下，《反不正當競爭法》更應當優化其判斷思路，數據利用的種類繁多，層次豐富，不能簡單將數據作為一個商品將其權利打包賦予某一主體，而應考慮主體在對數據資源的不同層面使用行為帶來的競爭優勢進行合理保護，同時對數據未開發利用層面保持開放進入通道，不讓數據來源平臺對公開數據的潛在使用行為保持壟斷，使得第三人主體可以獲得進入合理市場競爭的機會，通過維護競爭保持公開數據市場源源不斷的競爭活力。因此，對于公開數據抓取行為應當將抓取行為和使用行為進行區分，單獨的抓取行為只是數據收集，契合數據流動的本質屬性，是一種市場自由行為，不應予以《反不正當競爭法》規制;抓取（收集）并進行非競爭性商業利用也契合數據流動的本質屬性，是市場利用數據的正當行為，不符合《反不正當競爭法》的規制邏輯；只有抓取（收集）并同時存在競爭性商業利用時，抓取行為才侵害了數據收集者的競爭權益，具有不正當性，需要基于《反不正當競爭法》加以規制。

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