内容摘要：

本文對我國近些年典型的數據競争案例梳理歸納，對案件的基本信息進行系統分析總結，依照案件的事實，對數據競争方式細化為若幹種情況分析，并對典型案件的裁判思路進行解讀，促進司法領域上對互聯網行業公平競争的維護。對案件的實證分析研究，進一步探索我國對于互聯網數據不正當競争糾紛案件的裁判規則。研究數據不正當競争行為的類型及裁判思路，具有一定的現實意義。

筆者研讀相關案例，對司法實踐中的情況進行整體把握，基于對近幾年來有關企業間數據競争典型案例的梳理，就典型案例的數據内容、數據類型、數據獲取和使用方式、數據狀态等内容提煉的基礎上，歸納出法院對企業數據權益及競争案件的裁判規則。

問題提出：

大數據時代浪潮下，關于數據不正當競争糾紛案件正處于井噴發展階段，互聯網企業之間存在激烈的競争，互聯網技術的發展給數據不正當競争糾紛案件的法律體系帶來了沖擊和挑戰，傳統上主要是從《反不正當競争法》、《反壟斷法》、《著作權法》爬蟲協議（robots協議）[1] 、《個人信息保護法》角度對數據競争行為進行法律規制，綜合考慮企業是否有對上述規定的違反。不同案件可能面臨不同的判決結果，法院在裁判規則适用上需要考慮諸多的因素，值得關注。

一、數據不正當競争行為的基本說明

（一）不正當競争行為

對于什麼是不正當競争行為，一方面，不正當競争行為不同于壟斷行為，反對不正當競争行為是為了實現企業之間的公平競争，反對壟斷行為是為了對限制、排除企業間競争的行為予以制止。反不正當競争法和反壟斷法都是為規範競争行為，維護市場經濟秩序；另一方面，《反不正當競争法》對不正當競争行為予以認定，不正當競争行為，是指經營者在生産經營活動中，違反《反不正當競争法》的規定，擾亂市場競争秩序，損害其他經營者或者消費者的合法權益的行為。

然而，對于采用技術手段等措施來不合法地獲取并利用他人事實控制數據的行為并未明确歸屬于《反不正當競争法》不正當競争行為的涵蓋範圍内。但是，依據《反不正當競争法》，違背第二條原則性規定：“經營者在生産經營活動中，應當遵循自願、平等、公平、誠信的原則，遵守法律和商業道德。”應屬于構成不正當競争行為的範圍之内。

（二）數據不正當競争行為

數據是數據驅動經濟中最重要的驅動力[2] ，數據不正當競争行為亦存在多種類型，如違背了商業道德不當利用他人的數據産品獲取商業利益；利用爬蟲技術盜用他人數據；擅自收集、存儲網絡平台用戶數據并進行破壞性使用；未經平台授權，獲取并使用平台用戶信息；通過非正常手段抓取、存儲、展示網絡平台數據。其中，數據抓取類典型案例，為企業間數據不正當競争類案件的典型案件類型。在威科先行法律信息庫中，以“不正當競争糾紛”和“數據抓取”作為搜索詞對最近五年的裁判文書進行搜索，搜索結果顯示判決書6篇，裁定書1篇。

企業數據不正當競争對哪些群體的數據權益有侵害？企業間多是利用對方數據從而獲取利益，涉及到企業的很多數據，包括個人用戶信息數據，企業的平台數據等等。在數據競争領域，由于互聯網技術領域具有的特殊性，使得互聯網數據競争在認定不正當競争以及合法競争邊界的認定上存在一定的内部與外部問題。企業的數據成為企業之間競争的重要内容，企業之間的數據不正當競争方式包括很多種，後文在案例類型部分予以分析。數據競争俨然已經成為數字經濟之下，企業之間競争的新内容，引起理論及司法實踐的廣泛關注。

二、數據權益保護的法律基礎

大數據時代的發展，數據俨然成為一家企業的強大競争力，近年來，我國關于數據不正當競争行為的法律案件數量增加，企業的數據權益在法律保護上得到了重視。

《中華人民共和國民法典》第一百二十七條規定：“法律對數據、網絡虛拟财産的保護有規定的，依照其規定。”人民法院對于企業數據不正當競争糾紛的具體表現，進一步明确細化了對企業數據不正當競争糾紛的裁判要件。我國目前法律沒有對于數據權力進行明确的承認。從現有的裁判規則來看，數據權益保護存在如下幾種路徑，在數據競争權益保護的法律依據上，亦從這幾種路徑。

（一）個人信息保護

數據競争中，數據抓取未經用戶同意，涉及對個人信息安全的侵犯。個人信息的法律糾紛，優先适用與個人信息保護相關的法律法規。《中華人民共和國網絡安全法》、《中華人民共和國民法典》、《中華人民共和國消費者權益保護法》對個人信息提供一定的保護。個人數據保護路徑上，《個人信息保護法》于2021年正式公布并實施。新浪訴脈脈不正當競争糾紛案件中，被告獲取原告所獲用戶信息數據，被告沒有獲得相關個人的同意，違反了個人信息數據利用的一般商業道德。

（二）商業秘密保護

《關于适用《中華人民共和國反不正當競争法》若幹問題的司法解釋（征求意見稿）》之商業秘密保護路徑。一家企業的客戶名單、内部系統數據具有一定的商業價值，這類數據具有非公開的特點，并且具有一定的商業價值，可以對此類數據采取保密措施，按照商業秘密的要求予以保護。以微博平台的開發者協議為例，用戶數據，是指用戶通過微博平台提交的或因用戶訪問微博平台而生成的數據。“用戶數據”是微博的商業秘密。

（三）《反不正當競争法》一般條款與互聯網專條

《反不正當競争法》第二條規定了原則性條款，法院在對互聯網技術涉及的不正當競争案件，多采用第二條規定的原則性條款予以裁判。此外，《反不正當競争法》第二條對于非類型的競争行為做出了基礎的判斷。《反不正當競争法》第12條屬于互聯網專條，規定了關于互聯網相關條文：“未經其他經營者同意，在其合法提供的網絡産品或者服務中，插入鍊接、強制進行目标跳轉；誤導、欺騙、強迫用戶修改、關閉、卸載其他經營者合法提供的網絡産品或者服務；惡意對其他經營者合法提供的網絡産品或者服務實施不兼容；其他妨礙、破壞其他經營者合法提供的網絡産品或者服務正常運行的行為。”

《反不正當競争法司法解釋（征求意見稿）》第三條針對“商業道德”予以規定：“反不正當競争法第二條規定的‘商業道德’，是指特定商業領域普遍認可和遵循的行為規範。人民法院應當結合案件具體情況，綜合考慮行業規則或者商業慣例、經營者的主觀狀态、交易相對人的選擇意願、對市場競争秩序和消費者知情權、選擇權的影響等因素，依法判斷經營者是否違反商業道德。人民法院認定經營者是否違反商業道德時，還可以參考行業主管部門、行業協會或者自律組織制定的從業規範、自律公約、技術規範等”。

（四）著作權保護

對數據進行保護的路徑分析，從著作權保護的角度上，數據庫或數據集在滿足“内容的選擇或者編排體現獨創性”這一要求後，可認定為彙編作品加以保護。但是在大數據時代背景下，想要證明數據集合“選擇或編排的獨創性”是一件困難的事情，因為數據集合通常情況下是由算法或計算機系統自動進行。而且在著作權的保護路徑下，是對數據編排獨創性的保護上，很難上升到對于數據本身的保護。

三、數據不正當競争案件信息統計和分析

通過威科先行法律信息庫檢索，本文選取了不同類型的不正當競争典型案件進行分析研究，從而進一步探索互聯網領域不正當競争案件的裁判規則。威科先行法律信息庫中，以不正當競争糾紛為案由，在裁判文書中搜索關鍵詞“用戶數據”，時間鎖定最近五年，可以發現一共106條搜索結果。最近五年的裁判文書為87篇，一審審判程序案件66件，二審16件，再審程序涉及到的案件數為1件，判決書91篇，7篇裁定書，105篇全文公開。

以不正當競争糾紛為案件事由，搜索2011年1月至2021年12月的民事案件，有44613條結果，數量龐大。在結果中檢索搜索詞“用戶數據”，有99條裁判結果。比較而言，近五年來關于企業間用戶數據不正當競争案件中較為集中，案件頻發，發生率較高，這是因為互聯網技術的發展，企業越來越重視對企業數據和用戶數據的利用，不正當競争案件接連頻發。另一方面，關于企業對于數據不正當競争的權益保護意識更加強烈，偏好以司法渠道維護自身合法數據權益。

在以不正當競争為案由的案件中，以“企業數據”為關鍵詞進行搜索，有9條結果。在搜索詞中輸入“數據”，有5115條結果。在“全文”搜索範圍内以“數據權益”為搜索詞，檢索到11條結果。其中典型案例蘇州朗動網絡科技有限公司、浙江螞蟻小微金融服務集團股份有限公司商業诋毀糾紛案，深圳市騰訊計算機系統有限公司、騰訊科技（深圳）有限公司等與廣州點雲科技有限公司侵害作品信息網絡傳播權糾紛案，深圳市騰訊計算機系統有限公司、騰訊科技（深圳）有限公司等與廣州點雲科技有限公司侵害作品信息網絡傳播權糾紛案，浙江螞蟻小微金融服務集團股份有限公司、重慶市螞蟻小微小額貸款有限公司等與蘇州朗動網絡科技有限公司商業诋毀糾紛案，淘寶（中國）軟件有限公司訴安徽美景信息科技有限公司案為經典案例。

本文将2011年到2021年收獲較高關注度的熱點案件予以梳理，抓取14個典型案例，以此14件典型案例為樣本，結合案件事實，法院審理過程，對法院裁判規則予以歸納總結。

▲表1. 2011年——2021年期間我國的涉數據競争典型案件

▲表2. 2011年——2021年期間我國的涉數據競争典型案件（續表）

從表格數據可了解，數據抓取類案件占據多數。以2021年為例，數據競争領域的案例集中在數據抓取方面，在互聯網不正當競争糾紛中，據威科先行數據庫相關數據統計顯示，數據抓取大約占據互聯網不正當競争糾紛中的75%。數據抓取類案件法院會基于不同的考量作出不同的判決結果。

上述14例經典案件中，管轄法院所在地多分布在北上廣，衆多互聯網企業位于北京市海澱區科技重鎮中關村，海澱區人民法院成為審理該類型案件典型法院之一，法院發布調研報告分析數據不正當競争案件進行研究，其中數據不正當競争案件/互聯網不正當競争案件數量占總不正當競争案件的75%。海澱法院涉及到的互聯網不正當競争及知識産權相關的審判案件較多，海澱法院通常會将年度互聯網典型案例向外公布。

不同的案件事實會面臨不同的判決結果，面對數據競争類似案件，法律适用問題是最核心問題。從2018年起，法院審理案件上多半适用《中華人民共和國不正當競争法》。而從案件基本信息來看，案件原告多為知名互聯網企業，如大衆點評、抖音、騰訊發動絕大多數案件訴訟。從案件結果與原告勝訴率來看，上述14個典型案例中，原告勝訴率較高。在法律條款适用頻度上，法院通常适用《中華人民共和國反不正當競争法》第二條關于誠實信用原則和商業道德相關規定來調整（如，“大衆點評訴百度”案件），保障市場公平競争。在争議焦點上，多涉及對是否構成不正當競争行為的認定，以及損害賠償的合理數額的認定探讨，對近些年（審判日期：2011-2021，搜索詞：用戶數據，案由：不正當競争糾紛，審判程序：一審、二審）民事案件判決書法院判賠額統計，賠償數額50萬元以上占據大多數，如下餅狀圖所示：

威科先行數據庫中檢索到145條結果，一審标的額50萬元以上的有29件。标的額50萬元以下的案件數量為 10件 ，二審标的額50萬元以上的有16件，标的額50萬元以下的案件數量為9件。綜合來看，數據競争類案件标的額較大，50萬元以上的案件數量為45件，其中50～100萬元案件數7個（占比13%），100～500萬30件（占比54%），500～1000萬案件6個，1000～5000萬元案件數量為2個。集中在100～500萬這一标的額範圍。50萬元以下的标的額中0～10萬元7件案件（占比13%），10～50萬元标的額案件的數量多于前者，為12個不正當競争案件（占比21%）。

四、各數據不正當競争案件類型化分析

通過對相關案例的調研分析，抓取出熱點經典案例，按照案件基本事實，将我國涉數據不正當競争的行為類型歸納為以下幾類，一并予以分析研究：

第一，利用爬蟲技術盜用他人數據構成不正當競争。谷米訴元光案件中，“車來了”APP利用了網絡爬蟲技術獲取“酷米客”APP公交信息數據。法院認為，經營者所掌握的大數據具有商業價值，且通過自身的合法收集獲取而獲得，未經許可通過爬蟲技術手段盜取經營者的大數據構成不正當競争，經營者的大數據受到《反不正當競争法》的保護，被告應當承當相應的法律責任。

第二，在淘寶訴美景案件中，美景公司通過開發網站幫助他人獲取淘寶“生意參謀”數據産品中的數據内容，構成不正當競争。法院認為，淘寶作為數據産品“生意參謀”的開發者，對其掌握的數據有财産性利益。美景公司違背了商業道德不當利用他人的數據産品獲取商業利益，美景公司的行為屬于反不正當競争法第二條所規制的不正當競争行為，破壞了數據産品的競争秩序。

第三，“女裝網”案件中，被告以“撞庫[3] ”方式非法獲取“女裝網”賬号密碼登錄查看經銷商數據庫信息。給具有直接競争關系的其他經營者造成損害，應當承擔相應的民事責任。所謂的“撞庫攻擊”是指黑客會将用戶的賬号和密碼進行收集，然後批量登陸其他網站的行為，一旦用戶在其他網站上使用相同的用戶名和密碼，那麼黑客就可以獲取用戶在其他網站上的信息，用戶個人信息數據被迫洩露，企業數據可以通過類似手段被其他黑客獲取用作其他用途，同類經營者以此手段可以獲取經銷商數據庫信息，從而構成企業的不正當競争。

第四，第三方擅自收集、存儲網絡平台用戶數據并進行破壞性使用。聚客通群控軟件案件中被告通過涉案群控軟件擅自收集、存儲網絡平台的用戶數據，勢必導緻該平台用戶對平台喪失應有的安全感及基本信任，減損平台對于用戶關注度及用戶數據流量的吸引力，進而會惡化網絡平台既有數據資源的經營生态，損害平台的商業利益與市場競争優勢，對網絡平台既有數據資源競争權益構成實質性損害，其經營活動明顯有違商業道德，構成不正當競争行為。

第五，未經許可大量完整使用點評信息達到實質替代程度。在大衆點評訴百度案件中，大衆點評網通過服務積累了用戶對商戶的評價信息。百度公司未經許可使用大衆點評網站中的點評信息，替代大衆點評網向用戶提供點評信息，構成了同業不正當競争，法院在裁判認定上适用了《反不正當競争法》第二條。

第六，在新浪訴脈脈案件中，新浪和脈脈合作結束後，脈脈繼續使用用戶信息，沒有及時删除從新浪獲取的用戶頭像、職業、等個人信息，通過脈脈用戶手機通訊錄中聯系人，非法獲得、非法使用這些聯系人和新浪微博用戶的對應關系。法院認為互聯網中第三方應用通過開放平台例如Open API[4] 模式獲取用戶信息時應堅持“用戶授權” “平台授權” “用戶授權”的三重授權原則。脈脈未經用戶同意且未經新浪微博平台授權，獲取并使用平台用戶信息的行為，構成不正當競争行為。

第七，擅自獲取其他短視頻平台視頻和評論并向公衆提供。刷寶App采用技術手段或人工方式抓取來源于抖音App中的視頻文件及評論内容，并在刷寶App上向公衆提供。直接采用技術手段或人工方式獲取其他公司的視頻資源、評論内容。創銳公司在未投入相應成本的情況下，直接獲取上述資源，并以此與其他公司争奪流量和用戶，削弱其他公司的競争優勢，此種行為違反誠實信用原則和公認的商業道德，構成不正當競争。

第八，通過非正常手段抓取、存儲、展示網絡平台數據，并基于這些數據進行加工整理形成數據分析報告。法院認為，被告蟻坊公司開發的系統未經授權，通過技術手段破壞或者繞開新浪微博平台所作的技術限制，抓取、存儲、展示網絡平台數據，并基于這些數據進行加工整理形成數據分析報告的行為具有不正當性，破壞了網絡平台服務的正常運行，違反了反不正當競争法的相關規定，構成不正當競争。

五、數據不正當競争糾紛典型案件裁判規則梳理

本次調研的典型案件中，原告多數通過《反不正當競争法》來尋求數據權益保護的案件，尤其《反不正當競争法》第二條。法院在依據第二條認定不正當競争行為時，法院通常需要認定三個要件：

一是原告能夠證明自身對于涉案數據的生成或獲取享有合法權益，在數據生成獲取中付出努力。這裡所謂“權益”不是要求法院要求原告擁有民法調整的财産關系中的所有權，而要求原告能夠證明享有合法的“控制權”。企業數據掌控的用戶信息越來越多。在處理不正當競争糾紛案件的時候，對相關行為的不正當性的認定也應考慮個人信息的保護規則。企業的數據權益包括企業自身合法享有控制權的數據，也包括經過用戶個人同意，企業手機的數據，對于這部分數據，企業享有數據控制權。

二是原告需要證明上述合法權益因為被告的行為而受到損害，在“大衆點評網訴愛幫網案”數據平台不正當競争糾紛案件中，通過法院的認定，可以了解到對于原告權益損害的認定體現在被告實質性地替代了原告的商業模式；在新浪訴脈脈案件中，存在商業模式替代性不明顯的情形，對此，法院進一步作出判斷，被告脈脈通過技術手段任意獲取原告事實控制的數據，破壞了互聯網競争秩序。法院在企業數據不正當競争糾紛的認定中，具有較大的裁量權。

三是被告行為是否具有不正當性，“不正當”的概念反映了特定社會在特定時間點的價值觀。[5] 在數據獲取、使用中是否違反誠實信用原則和公認的商業道德，商業道德通常被認作為法外因素，也稱為對不正當性認定的重要因素。具體而言，包括“不勞而獲”和“搭便車”行為。法律認定必須考慮企業是否存在惡意和不誠實行為實踐。[6] 市場交易中的經營者應當遵循自願、平等、公平、誠實信用的原則，遵守公認的商業道德。[7]

裁判思路上，各個法院主要從四個方面裁判認定：第一，對原被告之間是否存在競争關系予以認定；第二，原告對于數據是否享有競争性權益（前文已論述）；第三，被訴行為的損害後果；第四，被訴行為是否具有不正當性（前文已論述）。

（一）關于是否構成互聯網不正當競争的基本認定

法官在對被告行為是否構成不正競争行為的認定上，需要考量互聯網市場競争秩序、經營者利益、消費者利益以及公共利益是否遭到侵害。企業之間就是否存在競争關系的認定不要求兩家企業之間存在同業競争或者經營相同的業務，用戶數據也稱為企業之間競争的對象。

1.被告的主觀過錯

阿裡巴巴訴碼注案中，碼注公司明知同業競争者未公開的數據，仍舊在微博上發布大量阿裡巴巴未經公開的數據，将業内同業競争者的核心數據公開，碼注公司及其控制人客觀上也實施不正當競争行為，主觀上持有故意态度。可見，法院認定該案中的兩被告具有共同故意系通過同業競争者明知或應當知道未被公開的核心數據在公開後會對阿裡巴巴公司産生負面影響并導緻利益受損，仍然公開，具有明顯的主觀故意。

2.實施行為的性質

法院在審理互聯網數據不正當競争案件時，多使用《反不正當競争法》第二條一般條款論證，查看被告行為本身是否存在違法性，從而，對是否構成不正當競争行為予以認定。根據前文企業數據（包含用戶個人信息數據）不正當競争中的基本類型，對被告實施的行為認定為主要是新型不正當競争行為中的數據不當抓取形式。當然，如果被告能夠證明其所實施的行為是為了維護消費者的權益，或者是為了提高産品的服務水平等正當的抗辯事由。那麼不應當被認定為不正當競争行為，以“搜狗訴奇虎”案件，奇虎公司為了防止消費者個人信息洩漏而引導消費者修改的行為屬于對消費者權益的保護。

3.損害結果的發生

認定行為構成不正當競争的關鍵因素是損害結果的是否發生，如果沒有發生損害後果，那麼行為是否屬于不正當競争行為也就無需認定。這裡面，損害結果的讨論，主要分為如下幾點：第一，經營者實際利益損失以及預期利益，有形利益與無形利益，有形利益包括資金資源，無形利益包括企業的商業名譽信譽以及在行業中的影響力。第二，消費者的利益受到損害，第三，違反行業規則或相關協議，如“Robots協議”、開發者協議[8] 等。如在“淘友天下訴微夢創科案”中，明知自己是基于開發者協議，從而可以通過0penAPI（一種互聯網開發應用模式）獲取用戶信息。淘友天下無視涉案開發者協議的具體内容約定，通過技術手段獲得用戶數據信息；對于用戶數據信息的獲取以技術的最大能力為範圍，對于用戶數據信息的不當利用，破壞互聯網中的競争秩序。對此種違反行業規則或行業協議的行為，最終造成互聯網競争失序的行為也是法院認定損害結果的方式之一。第四，違背公平競争原則，比如隻允許自己的産品和服務被用戶選擇，阻礙其他競争者開發功能。

（二）案件特殊問題的認定與考量

1.慣例規範

在互聯網領域的有如“Robots協議”、“開發者協議”等，是行業内衆所周知且公信力較高并為大多數業内人員所公認的商業道德标準。當事人以行業慣例或公認的商業道德進行抗辯時，多是行業領域中的被公衆認可的或是業界普遍存在和适用的為依據。行業慣例可以綜合參考互聯網行業慣例、互聯網行業技術規範、互聯網行業協會或者自律組織制定的公約等等。

2.技術應用

是否屬于技術創新，是否有利于長期市場效能的提升，也是案涉行為是否具有不正當性的認定因素之一。技術創新與技術進步應當成為公平競争的工具，而不能用作幹涉、破壞他人正當的商業模式，不正當博取自身競争優勢的手段。技術本身雖然是中立的，但将技術作為不正當競争的手段或工具時，該行為即具有可罰性。首先，區分争議行為是在進行技術研發還是技術使用；其次，考察行為人是否故意或放任技術破壞他人商業模式。技術應用有很重要的考量，比如，微博訴脈脈案中，合議庭最終達成一緻意見，認為在較短時間的數據積累下，脈脈用于協同過濾算法的數據源在數量、質量方面沒有充分可靠保證，難以計算出準确的用戶信息和對應關系。

3.商業模式

在互聯網領域内的商業模式（也被稱為經營模式）與實體經營相較而言有明顯差異，網絡商業模式是依托互聯網系統平台通過技術等手段來構建用以營利的模式，諸如“共享”、“衆籌”、“p2p[9] ”、“C2C[10] ”、“O2O[11] ”等等。其中，O2O模式通過打折、提供信息、服務預訂等方式，把線下商店的消息推送給互聯網用戶，從而将他們轉換為自己的線下客戶，涉及數據信息的獲取與使用。需注意，商業模式、經營手段、網絡技術本身不是反不正當競争法所規制的客體，它們亦不是法律中的概念，數據不正當行為的認定與裁判的前提，需要企業和司法裁判人員對基本商業模式全面了解。

六、結語

《反不正當競争法》對“互聯網不正當競争行為”進行了明确規定，但也難以囊括全部的互聯網不正當競争行為類型，通過對互聯網不正當競争具體行為量化分析，我們總結出當前司法對案件的審判規律，進一步窺見司法中的經驗與問題，在具體認定是否構成互聯網不正當競争行為時，法官仍然需要從行為所處的行業、行為人的主觀動機、客觀行為的損害後果、技術的特點和作用、商業模式等方面，具體分析行為是否構成不正當競争，再行适用正确的法律條文作出正确的判決結論。

案涉原告在對于數據類不正當競争案件的維權，多采取反不正當競争法第二條或十二條提出訴求。法院主要從以下幾個方面裁判認定：第一，對原被告之間是否存在競争關系；第二，原告對于數據是否享有競争性權益，包括是否為涉案數據的合法運營主體；對數據是否投入了運營成本、提供了經營服務，從事收集、存儲、編排、管理、傳播等經營活動；為維護數據安全付出成本；其他對數據進行開發的行為；與用戶簽訂的協議中是否有關于數據權屬、使用的約定；是否因此可獲得商業利益，取得競争優勢等。第三，被訴行為的損害後果：是否對市場競争秩序、對消費者的合法權益（如侵犯消費者的知情權、選擇權或隐私權等）、對原告權益（比如是否構成實質性替代，減少原告流量或預期利益，導緻原告投入更多成本對抗數據抓取，妨礙原告産品運行，危害原告數據安全等）造成損害等。第四，被訴行為是否具有不正當性的認定。

通過對我國涉數據不正當競争糾紛的法律規定以及經典案例的梳理，提取上述數據不正當競争行為，以及法院裁判思路規律性特征，明晰法院對數據不正當競争行為案件的裁判規則。企業經營者抓取其他網站信息應當時刻秉持誠實信用的原則和公認的商業道德，合理控制來源于其他網站信息的使用範圍和方式。對于容易被獲取、再利用的數據，恪守商業道德底線。

文中備注：

[1] Robots協議，也被稱為爬蟲協議、機器人協議等。爬蟲協議官網對爬蟲協議表述為：“網站的所有者運用robots.tex文本文件為網絡機器人提供網站搜索的說明，這就叫做機器人排除規則。”

[2]Nathan Newman,Search,Antitrust and the Economics of the Control of User Data,31YaleJ.onRegulation401,403(2014).

[3]撞庫，指黑客通過收集互聯網已洩露的用戶和密碼信息，生成對應的字典表，嘗試批量登陸其他網站後，得到一系列可以登錄的用戶。

[4]Open API，即開放API,也稱開放平台。網站的服務商将自己的網站服務封裝成一系列API（Application Programming Interface，應用編程接口）開放出去，供第三方開發者使用，

[5]Carlos María Correa, Unfair Competition Under the TRIPS Agreement: Protection of Data Submitted for the Registration of Pharmaceuticals, 3 Chicago Journal of International Law 69, 77 (2002).

[6]Sung HC.Unfair Competition Issues of Big Data in China[J].LIVINGAPARTTOGETHER,2014,401:187.

[7]Article2(1)of the 1993 Anti-unfair Competition Law.

[8]開發者協議規定：開發者應用或服務需要收集用戶數據的應當符合若幹條件，包括征得用戶得知情權、同意權，開發者向外提供數據必須經過公司書面同意等内容要求。

[9] P2P，peer to peer lending（或peer-to-peer）的縮寫，意思指個人對個人（夥伴對夥伴）。

[10]C2C，Customer to Customer的縮寫，是電子商務的專業用語，意思是個人與個人之間的電子商務，

[11]O2O，Online to Offline的簡寫，是指離線商務模式，線上營銷、線上購買或預訂（預約）帶動線下經營和線下消費。O2O通過打折、提供信息、服務預訂等方式，把線下商店的消息推送給互聯網用戶，從而将他們轉換為自己的線下客戶。

本文作者：

陳波，德恒北京辦公室合夥人；主要執業領域為公司證券、國際貿易、反壟斷與反不正當競争等。

（德恒北京辦公室實習生李沛珅對本文亦有貢獻）

聲明：

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