反不正当竞争视域下数据抓取行为的认定与规制

　　随着新一轮科技革命与产业变革加速演进，数据作为数字经济关键要素的价值愈发凸显。习近平总书记指出，“要维护国家数据安全，保护个人信息和商业秘密，促进数据高效流通使用、赋能实体经济”。“十五五”规划建议提出，“健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场，深化数据资源开发利用”。数据成为企业重要的商业资产和核心竞争资源。数据抓取行为，即企业可以通过爬虫等技术实现大规模快速、低成本地复制他人数据，近年来数据抓取产生的不正当竞争纠纷增长明显。如何准确认定数据抓取行为的行为边界，规范数据抓取行为，实现数据权益保护和促进数据要素流通之间的动态平衡成为人民法院审理此类案件的难点。

　　

　　近年来，不当数据抓取行为引发较多争议。北京、上海、杭州、南京、深圳等地法院积极探索数据资源司法保护规则，发布了一系列涉及数据抓取行为不正当竞争典型案例，充分发挥了司法裁判规则引领和价值导向作用。司法实践表明，法院在审理涉数据抓取不正当竞争纠纷时，其裁判逻辑主要涵盖以下内容：

　　经营者具有值得保护的竞争性权益。数据是企业之间竞争的核心要素，数据权属在立法上尚未清晰，但数据享有的竞争性权益已为司法实践广泛确认，许多法院将企业对数据享有竞争性权益作为判断其他经营者数据抓取行为是否正当的前提，如在“腾讯诉慢钱案”“淘宝诉美景案”以及最高人民法院发布的数据权益司法保护专题指导性案例等案件中，法院均确认经营者对数据享有不同程度的竞争权益。

　　竞争关系认定标准走向宽泛。传统竞争关系严格限定双方必须处于同一行业、同一领域或经营同类业务，然而数字经济突破了传统竞争关系的相对性，只要双方在利用数据方面存在此消彼长的竞争利益就应当认定存在竞争关系，例如在“淘宝诉美景案”“深圳腾讯诉浙江搜道、聚客通公司案”等案件中，法院立足当事人经营行为的本质，综合考虑行为性质、竞争本质和市场秩序影响等多方面因素对竞争关系进行扩大认定。

　　利益衡量成为判断多元主体数据权益边界重要依据。数据抓取行为带来的竞争效果需要结合个案进行权益平衡，进而判断何种数据抓取行为需要规制。受数据抓取行为影响，除了数据持有者基于数据所享有的竞争性利益外，还涉及平台用户个人信息权益、合法有序的市场竞争秩序乃至数据流通所促进的社会福祉最大化，实践中法院通常遵循利益衡量规则，综合判断数据抓取行为是否正当。

　　分别审查抓取和使用行为的不正当性。当前法院已形成对数据不正当竞争行为中的抓取行为与使用行为进行分别评价的裁判逻辑，即数据抓取行为对整体行为是否构成不正当竞争已不具有决定性作用，仍需对数据使用行为进行单独评价。如在“北京微梦诉云智联案”中，法院先认定被告的抓取行为违背原告技术措施，抓取具有不正当性，随后审查被告的数据使用行为对原告经营形成了实质性替代，亦不具备正当性。

　　

　　

　　一般条款和专属条款适用界限不清。反不正当竞争法第13条属于数据保护专款，对数据抓取的不当行为设置了相对明确的构成要件，即他人对数据享有合法权益、获取方式不正当、造成实际损害。2025年反不正当竞争法修订之前，司法实践对于数据抓取的不正当行为规制主要援引2019年的反不正当竞争法第2条和第12条，其中第2条属于一般条款，通过诚实信用原则和商业道德为数据抓取的不正当行为提供原则性依据；第12条属于互联网专款，关注妨碍、破坏性技术手段行为。然而，数字经济的快速发展使得数据抓取的技术手段复杂化，互联网专款和数据保护专款作为列举性条款存在无法完整概括的局限性，实践中法官仍无法避免通过一般条款对个案进行合理解释，但诚实信用原则和商业道德具有模糊性，二者的判断依赖法官的自由裁量，尤其在数据行业竞争激烈、商业模式创新不断的情况下，对司法实践造成了一定困难。

　　数据抓取行为的正当性认定标准较难把握。如前所述，数据保护专款为数据抓取的不当行为设置了相对明确的构成要件，但实践中法院分析某一数据抓取行为是否构成不正当竞争往往会考虑多种因素，数据抓取行为的正当性认定具有明显的场景化特征，导致实践中出现三重授权、实质性替代、破坏性利用等多种认定标准，具有不确定性。三重授权要求数据抓取行为需符合“用户授权+平台授权+用户再授权”的三重标准，即数据提供方取得用户的同意，第三方平台在使用用户信息时还应当明确告知用户其使用的目的、方式和范围，再次取得用户的同意，这一原则在“微博诉脉脉案”中得以确认。实质性替代在“大众点评诉百度案”中得以确认，认为未经许可的实质性抓取或者通过合法技术手段获取后实质性替代破坏竞争秩序，这一原则在司法实践中适用较为普遍；破坏性利用多应用于涉及数据抓取行为导致服务器性能受损的案件中，抓取方突破技术保护措施来爬取非公开数据，通常被认为具有一定破坏性。

　　数据抓取行为的损害赔偿数额认定困难。不当数据抓取行为导致的损害赔偿数额存在着赔偿标准及范围不明的问题，实践中法院认定的赔偿数额差异较大，如“微博诉饭友案”“微博诉超级星饭团案”“微博诉字节跳动案”等案件中，不同法院认定的赔偿数额从数百万元至上千万元不等，除了法院酌定因素外，数据被抓取方在数据的收集、整理等环节中付出的经营成本是多数法院考虑的赔偿数额因素。此外，不当数据抓取行为引发的通常是互联网大平台之间的纠纷，涉及的数据规模往往较大，目前对不当数据抓取行为造成的损害多采取补偿性机制，但补偿效果与数据持有者遭受的实际损失以及市场地位的丧失相比，仍存在差距。

　　

　　

　　优化数据抓取行为的裁判理念。第一，合理保护数据基础上促进数据流通。数据抓取作为数据流通的主要方式，司法裁判要防止以数据流通为名的数据搬迁，也要警惕以数据保护为由的数据垄断，具言之，一方面要防止对企业合法数据的过度保护形成数据垄断的状态，要对数据的创新发展预留空间，鼓励数据开发利用；另一方面，强调数据流通并非否认企业数据权益的保护，通过严厉打击无差别的数据爬取、复制行为，有助于企业更加规范地获取、管理和创新数据。第二，采用数据权益多元化路径保护。反不正当竞争法秉持的行为规制路径在数据权益保护和流通之间有天然的灵活优势，但数据抓取纠纷在实践中可能涉及著作权、商业秘密、不正当竞争等，若数据权益符合著作权的作品独创性标准或是商业秘密的价值性、秘密性、保密性三要件，则优先采用前述两种路径强化对数据权益的保护，若不属于这两种路径的不当数据抓取行为，则可通过反不正当竞争法予以调整，采用单一行为规制向行为规制与权益保护并行的数据权益多元保护路径。

　　协调一般条款与数据保护专款适用关系。第一，特别条款优先适用。数据抓取的不正当竞争行为若符合反不正当竞争法分则专项条款的构成要件，如商业秘密，就应当依据商业秘密条款予以认定。另外，反不正当竞争法新增的数据保护专款为数据抓取的不正当行为设置了具体情景，只有当数据保护专款无法规制新型数据抓取不正当竞争行为时，才可适用一般条款。第二，一般条款应谦抑性适用。司法实践中长期适用一般条款，源于不当数据抓取行为难以为既有的类型化条款所涵盖。应当首先明确一般条款需在穷尽已有列举式条款的情况下方能适用；其次，严格限制对“等”“其他”的类推适用；最后，适用一般条款需对行为不正当性进行充分说理，防止简单的以违背诚实信用原则、商业道德为由认定行为的不正当性。

　　划定数据抓取行为正当性界限。第一，禁止实质性替代式的恶意数据抓取。实质性替代强调对相关产品或者服务的替代，最高人民法院发布的262号指导性案例“某科技有限公司诉某文化传媒有限公司不正当竞争纠纷案”中，某文化公司未经许可将其他平台投入大量资源形成的数据集合进行整体性、规模化抓取，并用于提供同质化服务，导致双方平台内容高度同质化，产生实质性替代的效果，法院认定某文化公司依法构成不正当竞争。实质性替代在“大众点评诉爱帮网案”“大众点评诉百度案”“淘宝诉美景案”等案件中均有运用，不过实质性替代是从法院的判决中抽象出的规则，本身是模糊的法律语言，不同判决中对此的表述存在一定差异，除了考虑产品和服务之间的替代性效果外，数据抓取目的、手段、用途、技术中立、技术创新、不劳而获等因素也被法院纳入判断数据抓取行为是否正当的考虑因素。第二，允许“用户授权+合理范围”的数据抓取。数据的生命在于流通，在保护企业合法数据权益的同时，应当尽可能地促进数据流通，鼓励数据的创新运用。最高人民法院发布的263号指导性案例“某网络信息技术有限公司诉某信息科技有限公司不正当竞争纠纷案”划分了数据合理使用的范围，认可关联账户服务作为网络常见服务模式，基于用户授权属于规范的数据转移，能够为用户在合理范围内处理数据提供便利，未扰乱市场秩序，属于合法行为，该案为企业开展数据业务提供了清晰行为边界。

　　探索数据类型化保护规则。数据可区分为公开数据和非公开数据，二者具备不同的价值属性和权益诉求，实践中数据抓取纠纷也多围绕公开与非公开数据抓取，需探索类型化保护规则。

　　公开数据优先适用数据保护专款。公开数据，其特性是能够被网络爬虫等技术快速抓取，为后续的数据处理和创新提供便利，故公开数据的持有者负有适当容忍其他主体合法获取和利用其公开数据的义务，例如在最高人民法院发布的264号指导性案例“某钢铁有限公司诉某电子商务股份有限公司侵权责任纠纷案”中，法院认为不属于国家秘密、个人信息和商业秘密的数据信息，应当允许自由流动，非法定事由不应过度管控，以防止形成数据壁垒、信息封闭，案涉产品信息属于公开市场中自由流通的信息，故某电子公司采集加工数据的行为具有正当性。但这不意味着其他经营者以数据流通、创造为名对公开数据不加以限制的抓取、利用，公开数据持有者可以采取合理的技术措施，如限定特定的数据抓取行为程度，维护自身合法权益，若其他经营者的数据抓取行为超过必要限度，则存在被认定为不正当竞争行为的风险，受到数据保护专款的规制。

　　非公开数据纳入商业秘密保护。非公开数据因通常涉及数据持有者的核心商业利益，具有较大价值，如果非公开数据已达到商业秘密的保护要求，将非公开数据纳入商业秘密保护有其必要性和合理性，但考虑到商业秘密存在抑制数据流通的作用，需结合数据的流通属性完善商业秘密的认定标准，如保密措施需与商业秘密的对应程度相匹配，即保密措施技术成本要与商业秘密的价值成比例。非公开数据需表现出一定新颖性，区别于分散、零散的公开数据，需要经营者对数据进行投入、整理、加工和创造。

　　构建实际损害赔偿的认定制度。第一，建立数据资源价值评估机制。数据价值评估是数据权益赔偿计算的重要参考因素。数据资源的价值不仅表现为数据用于商业决策、产品开发等商业活动带来的直接收益，其用户规模和数据流量亦能给数据持有者带来竞争优势和市场地位。司法实践中除了通过审计、鉴定等方式评估数据价值外，还可通过价格对比法、市场供需法、成本法、收益法等对数据的价值在个案中综合评估认定。第二，发挥数据知识产权登记的价值认定作用。数据知识产权登记已在我国部分省份进行试点，其中数据具备商业价值为部分地市进行数据知识产权登记的要件之一，并要求对数据进行价值评估，司法实践中已有法院判决认定数据知识产权登记具有初始证据的效力，可发挥数据知识产权登记在数据抓取纠纷所致损害赔偿的价值认定作用。

　　（林杰系广西壮族自治区钦州市中级人民法院党组副书记、副院长；黄瑶系广西壮族自治区钦州市中级人民法院研究室四级法官助理）

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