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专业大数据挖掘分析——助力小微企业发现价值
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一、数据库原理作业
您好，很高兴为您解答这个问题！数据库系统原理实验一Aess数据库操作与SQL数据库基本操作一、实验目的
熟练地掌握Aess2003数据库的基本操作。学会如何利用Aess2003建立数据库以及对数据库表的各种操作与维护。
本次实验了解SQLServer2000的启动，熟悉如何在SQLServer2000图形环境下建立数据库和表。学会安装SQLServer2000的启动和建库、表的操作。
二、实验内容
1、ACCESS数据库的建立操作，具体要求如下：
(1)启动Aess2003后，建立数据库名称为“学生管理系统”库。
(2)数据库中包括“学生基本信息”表和“学生成绩”表。
(3)录入表中数据。
(4)把“学生基本信息表”导出为Excel表格，保存至桌面。希望帮到你！【摘要】
Aess2016数据库应用案例教程实验报告册中的实验原理，实验数据与结论怎么写【提问】
您好，很高兴为您解答这个问题！数据库系统原理实验一Aess数据库操作与SQL数据库基本操作一、实验目的
熟练地掌握Aess2003数据库的基本操作。学会如何利用Aess2003建立数据库以及对数据库表的各种操作与维护。
本次实验了解SQLServer2000的启动，熟悉如何在SQLServer2000图形环境下建立数据库和表。学会安装SQLServer2000的启动和建库、表的操作。
二、实验内容
1、ACCESS数据库的建立操作，具体要求如下：
(1)启动Aess2003后，建立数据库名称为“学生管理系统”库。
(2)数据库中包括“学生基本信息”表和“学生成绩”表。
(3)录入表中数据。
(4)把“学生基本信息表”导出为Excel表格，保存至桌面。希望帮到你！【回答】
老师，我是想问Aess2016数据库应用案例教程这门课，在写实验报告时，实验报告里有实验原理，实验数据与结论，实验原理该写些啥，实验数据和结论又该如何写？【提问】
就根据实际情况写你们所做的实验的原理就行咯【回答】
在实验过程中记录【回答】
也可以【回答】
二、SQL的实验报告怎么写?
实验报告要点
一、扉页
并非所有的实验报告都有标题页，但是如果讲师想要标题页，那么它应该是一个单独的页面，包括：实验的题目、自己的名字和实验室伙伴的名字、导师的名字、进行实验或提交报告的日期。
二、标题
标题写着做了什么。它应该简短，并描述实验或调查的要点。
三、介绍
通常情况下介绍是解释实验室目标或目的的一个段落。用一句话陈述假设。有时介绍可能包含背景信息，简要总结实验是如何进行的，陈述实验的发现，并列出调查的结论。
四、步骤
描述在调查过程中完成的步骤。要足够详细，任何人都可以阅读这一部分并复制实验。提供一个图表来描述实验设置可能会有所帮助。
五、数据
从过程中获得的数字数据通常以表格的形式呈现。数据包括进行实验时记录的内容。
六、结果
用语言描述数据的含义。有时“结果”部分会与“讨论”部分结合在一起。
七、讨论或分析
数据部分包含数字，“分析”部分包含根据这些数字进行的任何计算。这是解释数据和确定假设是否被接受的地方，也是讨论在进行调查时可能犯的任何错误的地方。
八、结论
大多数情况下，结论是一个段落，总结了实验中发生的事情，假设是被接受还是被拒绝，以及这意味着什么。
九、图形和图表
图表和图形都必须标有描述性的标题。在图表上标注轴，确保包含测量单位。一定要参考报告正文中的图和图表。
十、参考
如果研究是基于别人的文献，或者引用了需要文档的事实，那么应该列出这些参考文献。
互联网数据纠纷问题与纾解——基于互联网内容平台数据视角
在实践中，数据如何定义、如何分类，不同类型的数据应该如何保护，以及对不同类型的数据实施何种行为应当得到怎样的规制是需要区分场景讨论的，由于上述数据问题的复杂性，可能无法笼统而言，故本文基于互联网内容平台的视角，对部分重点问题进行分析并尝试澄清一些误区，提供一些纾解的思路。
作者|张喆郭凌云新浪集团法务部
编辑|布鲁斯
互联网经济一直是注意力经济，用户和流量是注意力的集中体现。注意力经济催生了互联网内容平台的商业模式[1]，依靠优质的差异化内容增加用户活跃度和黏性，锁定用户的注意力，从而在广告与增值服务领域获取经济收益，是这一商业模式的核心所在。互联网内容平台无疑是互联网产业的重要构成，互联网社区平台、社交媒体平台、短视频平台、点评类平台，差异化的优质内容都是其赢得用户注意力的核心竞争资源。
优质内容需要平台资源和成本的投入与积累，然而部分经营者获取优质内容的方式，是将其他互联网平台展示的内容进行搬运和移植，成为其自身经营产品的内容，继而成为其获取用户和流量的依托。相关纠纷已屡见不鲜，不同领域的多家公司曾就此发起数据维权诉讼，诸如大众点评[2]、上海钢联[3]、酷米客[4]、奋韩网[5]、微博[6]、微信[7]、抖音[8]、贝壳网[9]等网站企业，均以其平台内容被竞争对手移植、搬运而起诉，案件争议客体涉及“商户简介和用户点评”、“钢铁价格数据”、“实时公交信息”、“租房留学招聘等分类信息”、“微博内容和账号动态”、“微信公众号内容和账号信息、互动信息”、“短视频内容和用户评论”、“房源信息”等多种类内容。这一类案件都被定义为互联网数据竞争案件，司法机关也作出了具有指导意义的判决，在诸多关键问题上予以回应。然而关于数据问题的讨论没有停止，诸如信息与数据的区分、数据权益归属、数据获取行为正当性评价、数据流通规则等问题在业界争论不断。在实践中，数据如何定义、如何分类，不同类型的数据应该如何保护，以及对不同类型的数据实施何种行为应当得到怎样的规制是需要区分场景讨论的，由于上述数据问题的复杂性，可能无法笼统而言，故本文基于互联网内容平台的视角，对部分重点问题进行分析并尝试澄清一些误区，提供一些纾解的思路。
一、数据权益剖析
我国尚未立法对数据进行赋权，基于数据主体与客体的多重性、动态性，学界存在着诸如“权利束说”[10]、“用益权说”[11]、“场景化界定说”[12]、“企业数据有限产权制度说”[13]、“国家所有说”[14]等众多讨论与纷争。尽管关于数据权属等问题存在如此多的激烈争议，但面对现实产业中明显需要救济的损害，司法机关没有拒绝裁判。在前述互联网数据竞争案件中，不同地区法院的裁判思路总体上基本形成一致，即认为涉案数据系原告付出成本和劳动所获取，原告对相关数据享有数据权益或竞争性权益，继而结合对被告行为的正当性认定，综合消费者利益和竞争秩序的考量，以反不正当竞争法进行保护和规制。
但批评争论声随之而来，如有观点认为数据只应当按现有法律中列明的权利进行保护，认为“反法规制会导致数据霸权与利益失衡”、“具有独创性的数据应当依照著作权法予以保护，而不具有独创性的数据，人人皆可自由免费获取和使用，不应予以保护”[15]；也有观点担忧数据司法赋权可能打破利益平衡，认为“目前数据抓取纠纷案的审理对数据权益的分配，暗含着将经营者的数据利益‘权利化’的赋权倾向[16]”。这些观点使得数据权属问题进一步复杂化，也给争议当事方和裁判者带来了一定的困扰，似乎在现行法律框架下，数据持有方的利益就不应当得到保护，数据的获取和使用行为就不应当得到规制。
笔者从整体上认同目前法院形成的裁判思路，但争议案件往往囿于个案事实和争议焦点，难以从整体上对各类数据问题进行全面深度的论述。对互联网平台数据权益进行剖析应当从数据产生的过程出发，分析数据竞争的本质，探寻数据权益的保护途径。
（一）互联网平台内容的信息与数据双重身份
在目前的法律体系中，信息和数据的概念一直被混用而缺乏清晰概念，有学者总结出立法、司法和学术研究层面存在的信息与数据并用、信息包含数据、数据包含信息等三种常见的混用情形[17]。一般认为，信息具有天然的流通共享属性，除人格权法中的隐私权和标识性人格权，以及知识产权等以外的信息，人类几千年来并不提供任何私法上的保护（公法规制在此不论），将之悉数置于公共分享领域[18]。而数据作为生产资源，本应具有财产权益属性[19]，不应被视为公有之物，却因其作为记录信息的载体，被普遍认为应与信息具有同等的公共属性。然而，数据显然在互联网诞生前就客观存在和被使用，在互联网及数字经济出现与发展之前，数据共享互通的呼声非常罕见，例如传统行业中的保险数据、金融数据、医疗数据等进行共享互通，将会颠覆行业基础而不可想象。协作、共享是互联网精神的内涵而非数据的天然属性。同样，数据流通的价值性也无法赋予其流通的应然性，知识产权或商业秘密同样会因流通而产生价值，但并不具有流通的必然性。因此，数据并不具备与信息相同的天然流通和共享属性，区分互联网平台内容是信息还是数据进行讨论，对于纾解互联网数据纠纷具有相当必要性。
互联网内容平台页面上的内容，通常以文本、图片、视频等形式呈现，如果单独看待这些内容，可能更容易将其感知为信息而非数据。在平台内容搬运纠纷中，被搬运的内容可能更容易会被视为不应由平台独占的信息，从而被认为搬运行为不应受规制。但如果观察内容的生成和展示过程，可能会有新的认知。从技术上看，从平台用户输入信息内容到从平台页面浏览到相应内容的过程，并非如同用笔在纸上书写那样所写即所见，而是经历了从信息到数据，再从数据到信息的处理过程。具体而言，当用户在结合平台功能输入内容并发布，或者用户在平台中进行点赞、关注等行为操作后，平台将输入的内容信息或行为信息与其他信息整合处理，转化为计算机语言写入服务器数据库，存储为结构化形式的数据；当用户浏览平台内容时，依用户的调用请求，平台将数据从服务器数据库返回至用户端，由网页浏览器或应用客户端根据平台设计的规则和逻辑，解析提取出数据中的相关信息进行可视化展示。可见，展示在平台页面上的内容，是经历数据化处理后再次提取的产物。
因此，平台中展示的内容具有信息与数据的双重身份，信息由用户授权，但数据却由平台生产，授权应发生在信息而非数据层面。信息由用户产生，平台无权独占，而数据的转化、生产、传输、存储过程完全由平台完成，也由平台所控制并作用于平台的各项功能，带有明显的私域属性。正如有学者指出：企业对数据的利益不在于对信息内容的独占，而体现在对数据的技术控制上[20]。基于互联网的技术特性，信息难以脱离数据单独展现，信息和数据在物理上难以进行切分，但在法律层面区分具有必要性，在认知平台数据权益和探析数据流通规则时，信息与数据的区分将具有重要意义。
（二）将数据直接作为财产权客体的保护路径
产业界和学术界一直存在对数据予以立法赋权保护的呼声，中央多份文件也为建立数据产权制度、进行数据财产赋权提供了顶层指引。尽管对于数据赋权方式存在多种可能性探讨，但一般观点认为需要将数据财产权设计为独立于传统物权、知识产权的新型权利。
本文重点不在于探究数据产权模式，笔者认为，就互联网平台数据而言，作为数据生产者，数据在产生时即处于被平台占有的状态，并自然地被平台所使用、处置和产生收益，数据也已经成为了市场交易的对象，这已经成为产业的现实并对数字经济的持续发展产生正向激励。如果在上述任一环节直接对平台进行权利剥夺，可能会在一定程度上遏制数据的产出并对市场造成破坏。因此，数据产权制度不应在权利设置上与传统所有权权利结构相违背，而应在数据合理使用和数据开放规则层面进行重点设计，在确保数据生产者享有充分激励的同时，平衡信息权利的保护和社会公共利益，促进社会总体福祉的提升。
（三）不将数据直接作为财产权客体的保护路径
在正式的立法赋权之前，需要探寻实际可行的数据司法保护路径。目前司法实践采用的数据库版权保护路径、商业秘密保护路径、竞争法保护路径均不是将数据作为财产权客体，而是将数据封装为作品、商业秘密、竞争权益等内容进行保护。互联网内容平台数据因其使用特性，通常无法满足作品独创性以及商业秘密“三要素”的要求，竞争法保护路径是更为常见的数据保护方式。
从某种角度讲，互联网内容平台就是一个互联网数据综合体，平台中的内容不仅以数据承载，也基于平台对数据统计分析后通过程序和算法分发得以呈现，并依托数据分析进行产品更新和策略调整。数据无疑是平台的核心运营资源，也是体现平台差异化、作为平台争夺用户注意力的重要竞争资源。
对竞争资源的获取应当如何进行法律评价，美国普通法下的信息盗用制度确立的保护路径可以作为参考。禁止误导和禁止盗用是反不正当竞争法的两个基本的道德规范[21]，禁止盗用起初多用于规范窃取商业秘密或盗用商誉的情形，后发展扩大为规范盗用劳动成果等行为。美国普通法下的信息盗用制度至今已有超过百年的历史，其核心思路即是以侵犯“准财产权”的竞争法路径对“经投入大量劳动与资金”而积累或获取的，但不受或尚未受著作权法保护的客体进行法律保护[22]。这一类客体可以是事实新闻信息[23]、体育赛事比赛情况信息[24]，也可以是股票指数信息[25]、社交网站的用户电子邮箱地址信息[26]，可以是完全公开的，也可以是向部分群体公开的。在美联社诉国际通讯社案[27]中，美国联邦最高法院确立了信息盗用制度，认为“当事人在新闻信息之上不享有对抗社会公众的财产权益，但是享有对抗竞争者的准财产权”。在NBA诉摩托罗拉案中，美国联邦第二巡回上诉法院对于信息盗用制度的构成要件进一步细化为：“第一，原告在制作或收集信息的过程中投入了成本；第二，信息具有时效性；第三，被告使用信息的行为属于对原告努力的搭便车行为；第四，被告与原告供应的某种产品或服务具有直接竞争关系；第五，他方当事人对原告或其他人之努力进行搭便车的行为将减损其供应产品或服务的激励，使得产品或服务的生存或质量受到严重威胁[28]。”近年来备受国内关注的HiQ诉领英案，除大众聚焦的涉案行为是否落入《计算机欺诈和滥用法》（CFAA）规制以外，在重审程序和领英的反诉程序中，美国联邦上诉法院和联邦地区法院均延续了前述信息盗用制度路径，认为领英页面上的公开数据信息“可能存在受保护的准财产权[29]”、“即使CFAA不适用，州法律框架下的侵犯动产主张仍可能成立[30]”。同样，在大陆法系国家，无论是德国、法国还是日本，均以禁止盗用规则对无法成为知识产权法保护对象的客体，诸如字体、数据、时尚设计等提供一定的保护[31]。
可以看出，前文中提及的我国数据竞争案件中种种被搬运、移植的对象，与美国案件中的时事新闻、比赛情况、股票指数、用户邮箱地址一样，都是经相关经营者投入劳动和各类资源所获得竞争资源的具体表现形式。在此语境下，数据和信息的区分，乃至数据的定义和权属均无需过多评述，所规制的重点在于夺取这一竞争资源的行为。事实上，如果相关数据被其他经营者所获取，被获取方失去的不是这些数据，而是失去了竞争资源；数据获取方所看中的，也不是数据本身，而是凭借其而可以实现的“从无到有”、“此消彼长”的经营资源和市场份额，是无需投入和贡献即可取得的经济利益。
从禁止盗用的角度对我国数据竞争法保护路径进行本质理解，或许可以为解决多方面的数据问题困境提供思路。其一是不与权利立法相冲突，由于保护的是著作权法等专门权利法以外的客体，一旦客体被赋权，原则上将退出竞争法保护路径，赋权一部分即退出一部分，与立法起到良好的配合衔接效果；其二是避免垄断性权利保护的风险，竞争优势不是对抗社会公众，而是对抗其他经营者的不当竞争行为，这也符合我国反不正当竞争法兼顾保护消费者权益、维护市场竞争秩序，综合衡量多元利益的立法宗旨；其三是强化反不正当竞争法的行为法属性，即采取行为规制路径，重点评价争议行为的正当性，弱化法益保护路径，回归数据竞争本质。与此同时，诸如数据携带权等问题在这一路径下也更加容易理解，数据携带权原本就是《欧盟通用数据保护条例（GDPR）》中将数据与信息概念混用的结果，携带和迁徙的客体是本质指向的是信息而非数据，权利的行使也有诸多条件和限制，绝非如同我国目前数据竞争案件中的那样对数据进行简单粗暴的搬运、移植和使用。在我国目前的法律框架下，个人信息和数据分属独立的立法体系，数据流通是诸如《数据安全法》等数据立法，而非《个人信息保护法》的规制范畴。在数据竞争法保护路径的语境下，评判数据携带行为，应当考量用户携带的是与个人信息等法定权利密切相关的信息，还是与经营者竞争优势的内容更为相关的数据，相关数据被携带后是否会直接导致经营者竞争优势的削弱，经营者制定数据携带策略是为了便捷用户个人信息迁移还是为了夺取竞争资源，在对应场景下或许都更能得到准确的认知和判定。
二、数据获取行为的对象及正当性评价
如同前文所述，作为数据的生产者，自数据产生时即处于被平台占有、控制的状态，平台对数据的控制是实现利益的基础。在不同的商业和产品模式下，平台可依据自主经营权，设计不同的数据控制模式，并随着商业模式和产品设计的调整而改变控制力度，推特近期不断调整访问权限即是对数据控制力度改变的典型体现。数据被获取意味着数据脱离平台的控制，这样的脱离并不意味着应被法律否定评价，对于数据的排他性保护强度应当与平台对数据控制力度相匹配。同时，数据的利益实现方式在于被占有后使用而非单纯被展示，数据的使用价值也是规模性而非单一性的，从技术上看，数据可以被查看并非意味着可以被随意获取，平台对数据进行公开不等同于放弃对数据的控制。因此，从数据可及性角度对数据获取行为的正当性进行评价可能更加符合实际。
相较于传统行业的数据，互联网内容平台数据往往更容易被第三方查看，同时随着互联网技术的进步，数据获取方已经不满足于传统的数据获取方式，突破平台技术控制获取数据的现象越来越多见。在评价数据获取行为的正当性时，应当区分获取行为的对象，并结合平台对于数据的控制力度进行。
（一）信息
单纯获取信息是可实现的，文本复制和页面截取都是常见的信息获取方式。平台用户浏览网页时对内容进行手动复制或页面截取以用于信息分享，新闻媒体在报道中为引出新闻事实以截图呈现网页内容，网络社区论坛中使用网页截图而明确讨论内容等，都是互联网中常见的应用场景。此类获取和使用平台内容的方式并未触碰数据，获取的对象应视为信息而不涉及数据。对于信息的获取一般不具有可责性，后续使用行为可能落入著作权或人身权等权利规制范畴，根据使用规模和性质，也有可能以竞争法进行评价。
（二）用户端数据
用户端数据是指已经经过用户请求从服务器输出至用户端的数据，用户端数据可以在网页浏览器中使用技术手段进行查看，这是互联网数据竞争案件较为常见的获取对象，网络爬虫是获取用户端数据的常见方式。在平台内容搬运纠纷中，内容获取方并非是从平台页面上通过手动复制粘贴的方式对信息进行搬运，这种方式因太过低效、无法满足其使用需求而失去搬运意义，而是通过网络爬虫等技术方式对用户端数据进行获取，然后挑选提取出数据中包含的信息在其产品中进行展示。
平台对于用户端数据采用的控制措施通常包括robots协议、反抓站措施以及访问限制。Robots协议是针对网络爬虫的技术规范，反抓站措施主要从识别非真人用户角度进行限制，访问限制则是从登录、关注等产品功能层面对访问设置条件。产生纠纷的用户端数据获取行为一般突破了上述限制措施，并通常对平台带来占用服务器带宽的负担而不会带来有价值的回报。从数据可及性上看，用户端数据仍处于平台控制之下，但这样的控制已经在商业和产品模式的设计中进行了一定的让步，对数据的控制主要体现在限制获取规模上。对于用户端数据获取行为的正当性更适宜综合数据获取的规模、行为对平台造成的服务器压力与对应的数据使用行为予以综合评价。
（三）服务器数据
服务器数据是指存在于平台服务器数据库中的数据，区别于用户端数据，服务器数据包含不会向用户端输出的数据，也包含会对外输出但未经请求尚未输出的数据，近几年一些互联网数据纠纷中出现了获取此类数据的情形。与用户端数据相比，服务器数据无法通过技术手段直接查看，就数据获取方而言，服务器数据显然比用户端数据范围更广、价值更大，通过服务器数据接口获取数据也比通过网络爬虫爬取用户端数据更加高效、更能满足其需求。
对于服务器数据，平台一般采取强防护措施，对于不会向用户端输出的数据，完全无法查看，第三方获取只能以侵入服务器系统等方式进行。对于会对外输出但尚未输出的数据，平台不仅对于数据接口的URL地址进行保密，对于发起数据调取的请求会经过层层技术校验和限制，比如限制发出调取的请求的端口只能是平台自己的官方客户端或正常的网页浏览器，限制发起请求的主体只能是平台注册用户，限制调用的频次、量级等。而数据获取方通常是使用抓包、反编译等技术手段获知了数据接口地址，再通过获取密钥等方式通过服务器的校验，然后伪装为平台用户的身份、模拟平台用户的正常行为发出调用请求最终获取数据。比如在微信诉极致了案中，被告网站是通过欺骗微信客户端，获得等同于微信登录用户的权限，从而进行数据获取[32]。对服务器数据的获取甚至可能落入刑法规制，如在上海晟品网络科技有限公司非法获取计算机信息系统数据案中，被告人就是通过使用伪造device_id方式绕过字节跳动公司服务器的身份校验，使用伪造身份标识及IP的方式绕过字节跳动公司服务器的访问频率限制，从而实现了数据抓取[33]。对于服务器数据应给予较强的排他性保护，对于相应的获取后的使用服务器数据行为，也应予以不正当评价。
值得注意的是，由于互联网技术的复杂性，数据获取的技术日新月异，数据纠纷中内容平台方往往面临的是只知内容被相对方使用，而难以准确探明获取手段、难以清晰认定获取对象的情形，此时需要平台方积极举证说明，如在微博诉超级星饭团案中，通过事先取证并结合突击性的现场勘验，展示出被告调用了微博平台数据接口获取了微博服务器数据的事实[34]。同时，也更有赖于司法机关根据当时双方对于争议事实的举证能力，合理分配举证责任，从证据优势角度进行事实认定。
三、数据流通规则
数据流通的本质是对生产要素的重新分配，如前文所述，数据并非天然具有公共属性，信息的公域性和互联网的共享互通精神赋予了数据流通的需求。但数据流通绝不是随意、无序的，而是应当从互惠、公平角度出发，在兼顾数据控制者、数据使用者、消费者和社会公共利益等各方利益的条件下有序进行。
“三重授权”规则是经常被提及的数据流通规则之一，“三重授权”是早期数据竞争案件微博诉脉脉案所确立的规则，指互联网中第三方应用通过开放平台例如OpenAPI模式获取用户信息时应坚持“用户授权”+“平台授权”+“用户授权”的三重授权原则。“三重授权”规则在淘宝诉美景案、微信诉抖音、多闪案中也被法院提及，但一直广受争议，诸多观点认为其授权流程过长、获取授权成本过高，甚至阻碍数据自由流通，也有学者提出限缩性适用的建议。笔者认为，“三重授权”规则作为通过司法而非立法确定的规则，其本身就是在特定情形下所确立，不应作错误的扩大解释和应用。这一特定情形即“开放平台模式”+“用户个人信息数据”。首先，微博诉脉脉案所涉及的数据，是承载用户的“基本信息、职业、教育、喜好”等与个人信息及隐私较为密切信息的数据，任何主体获取和使用此类数据中的信息当然需要取得用户授权，这是第一重授权；其次，开放平台OpenAPI模式本身即是“平台合作、用户启动”的授权模式，即开发者经平台授权获取和使用数据，但授权的启动须以用户在开发者产品中的明确同意为前提。也就是说，开发者通过OpenAPI模式不是在成为平台开发者或者签订合作协议后就直接获取了平台数据，而是在实际应用场景中，通过接入平台提供的API接口，经过平台用户在使用开发者产品中作出的具体行为而获取了相应数据，对应的即为“三重授权”中的第二重、第三重授权。因此，“三重授权”是数据流通的一项合理规则，但其是“通过开放平台OpenAPI模式获取与用户个人信息及隐私相关数据”这一特定情形下的数据流通规则，而非是任意适用于数据流通领域的一般通用规则。
回到通用场景，数据的流通规则差异主要体现在平台对数据的控制强度上。对于类似前文提及的服务器数据那样施以强控制力度的数据，应当尊重平台的经营自主权，平台可按照其自身意愿依合作等情况对外输出与交互。对于用户端数据这样施以相对较弱控制力度的数据，如果第三方在获取和使用数据时能够给予平台合理的回报，并有利于公共利益，平台应进行一定的权益让渡，允许数据流通，反之，平台无义务放弃权益以帮助竞争对手。
Robots协议是平台对数据的控制措施之一，司法裁判对于网站robots的协议设置规则的评价对于数据流通规则提供了很好的指引。Robots协议是互联网行业内关于爬虫获取网页公开数据、信息的重要技术规范，自上世纪90年代起，许多网站都以设置robots协议的方式对外告知网页数据的可获取范围，即对数据流通采取限制措施。但并非网站基于自身意愿设置的robots协议都是正当合理的，在北京市高级人民法院先后审理的两件关于robots协议设置规则的案件中，裁判的结果在表面看似相反，但其内在逻辑恰恰是高度统一的，即充分结合个案事实，剖析问题的本质，准确的区分场景，而不是一刀切的认定，这与本文所持的观点也是高度一致的。由于搜索引擎服务与内容产品服务在获取和使用数据层面的显著差异性，对于网站的利益回报明显不同[35]。在百度公司与奇虎公司的robots协议不正当竞争案[36]中，对于具有互益性、公益性的通用搜索引擎爬虫，法院认为网站在缺乏合理、正当理由的情况下不能阻碍其对数据的获取，对数据流通予以鼓励；在今日头条与微博的robots协议不正当竞争案[37]中，对于不具有互益、公益属性的非搜索引擎爬虫，法院认为网站有权进行阻止，哪怕是带有一定的歧视性区分限制也应该得到允许，对该场景下的数据流通予以否定。
四、小结
在数据日益彰显重要作用的今天，如何兼顾公共安全、个人权利和企业利益，最大限度发挥出数据的资源价值，发展数字经济产业，无疑是亟待解决的重大课题。企业作为市场经济活动的主要参与者，也是挖掘和创造数据价值的主要贡献方。法律制度应当尊重市场在生产要素配置中的作用，依循经济规律，在不断认识数据、设立规则的同时，探索出既能激励发挥数据价值，又能兼顾数据有序流通，还能与立法赋权妥善衔接的数据保护路径，对于护航数字经济发展尤为重要。本文所涉及的只是对于行业实践中互联网内容平台常见数据纠纷问题的探讨，囿于写作目的，许多问题未能深入展开，希冀能通过提出一些问题的纾解思路，减少目前业内诸多无谓的争论，更多地聚焦真问题、真思考。
注释
[1]参见曾田：《网络内容平台竞争与反垄断问题研究》，载《知识产权》2019年第10期，第45页。
[2]参见大众点评诉爱帮网案，北京市海淀区人民法院（2010）海民初字第24463号、北京市第一中级人民法院（2011）一中民终字第7512号民事判决。
[3]参见上海钢联诉上海纵横、上海拓迪案，上海市第二中级人民法院（2012）沪二中民五（知）初字第130号民事判决。
[4]参见酷米客诉车来了案，广东省深圳市中级人民法院（2017）粤03民初822号民事判决。
[5]参见奋韩网诉58同城案，北京市海淀区人民法院（2017）京0108民初4758号、北京知识产权法院（2017）京73民终2102号民事判决。
[6]参加微博诉今日头条案，北京市海淀区人民法院（2017）京0108民初24530号民事判决；微博诉超级星饭团案，北京市海淀区人民法院（2017）京0108民初24512号民事判决。
[7]参见微信诉极致了案，杭州铁路运输法院（2021）浙8601民初309号民事判决。
[8]参见抖音诉刷宝案，北京市海淀区人民法院（2019）京0108民初35902号、北京知识产权法院（2021）京73民终1011号民事判决。
[9]参见贝壳诉神鹰案，北京市海淀区人民法院（2021）京0108民初9148号民事判决。
[10]较有代表性的参见王利明：《论数据权益：以“权利束”为视角》，载《政治与法律》2022年第7期，第99页。
[11]较有代表性的参见申卫星：《论数据用益权》，载《中国社会科学》2020年第11期，第110页。
[12]较有代表性的参见丁晓东：《数据到底属于谁？－－从网络爬虫看平台数据权属与数据保护》，载《华东政法大学学报》2019年第5期，第69页。
[13]较有代表性的参见冯晓青：《大数据时代企业数据的财产权保护与制度构建》，载《当代法学》2022年第6期，第104页。
[14]较有代表性的参见张玉洁：《国家所有：数据资源权属的中国方案与制度展开》，载《政治与法律》2020年第8期，第15页。
[15]参见熊文聪：《以“反法”调整数据抓取行为的正当性反思》，载微信公众号《知产前沿》，2022年9月5日发布。
[16]参见卢代富、张煜琦：《从权益保护到利益衡量：数据抓取行为正当性认定的路径优化》，载《河南财经大学学报》2022年第6期，第59页。
[17]参见韩旭至：《信息权利范畴的模糊性使用及其后果——基于对信息、数据混用的分析》载《华东政法大学学报》2020年第1期，第85页。
[18]参见梅夏英：《企业数据权益原论：从财产到控制》，载《中外法学》2021年第5期，第1188页。
[19]如《民法典》第127条将数据与网络虚拟财产并列，肯定了数据的财产权益属性。
[20]参见梅夏英：《信息和数据概念区分的法律意义》，载《比较法研究》2020年第6期，第151页。
[21]参见张伟君：《从“金庸诉江南”案看反不正当竞争法与知识产权法的关系》，载《知识产权》2018年第10期，第14页。
[22]关于美国信息盗用制度的相关案例介绍，参见杨翱宇：《美国法信息盗用制度的演进及其对我国数据财产权益保护的启示》，载《政治与法律》2019年第11期，第145页。
[23]InternationalNewsServicev.AssociatedPress，248U.S.215(1918).
[24]NationalBasketballAssociationv.Motorola，Inc.，105F.3d841(2dCir.1997).
[25]BanxCorpv.CostcoWholesaleCorp.，723F.Supp.2d596(S.D.N.Y.2010).
[26]Facebook，Inc.v.ConnectULLC.，489F.Supp.2d1087(N.D.Cal.2007).
[27]InternationalNewsServicev.AssociatedPress，248U.S.215(1918)，at234-236.
[28]NationalBasketballAssociationv.Motorola，Inc.，105F.3d841(2dCir.1997)，at845.
[29]HiQLabs，Inc.v.LinkedInCorp.CaseNo17-cv-03301-EMC(N.D.Cal.2021).Orderdeferringinpartanddenyinginpartplaintiff’smotiontodismissandstrikecounterclaims.
[30]HiQLabs，Inc.v.LinkedInCorp.No.17-16783(9thCir.2022).
[31]关于大陆法系国家禁止盗用制度的相关介绍，参见王文敏：《反不正当竞争法中的禁止盗用规则及其适用》，载《现代法学》2021年第1期，第128页。
[32]参见微信诉极致了案，杭州铁路运输法院（2021）浙8601民初309号民事判决。
[33]参见北京市海淀区人民法院（2017）京0108刑初2384号刑事判决。
[34]参见微博诉超级星饭团案，北京市海淀区人民法院（2017）京0108民初24512号民事判决。
[35]参见张喆、郭凌云：《数字经济时代robots协议再思考》，载《中国知识产权杂志》，2021年10月总第176期，第58页。
[36]参见北京市高级人民法院（2017）京民终487号民事判决。
[37]参见北京市高级人民法院（2021）京民终281号民事判决。
本文作者
张喆
新浪集团
法务部诉讼总监
郭凌云
新浪集团
法务部诉讼经理
（本文仅代表作者观点，不代表知产力立场）
封面来源|Pixabay
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