来源： 中国审判

文 | 杭州互联网法院 郭彤

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随着信息技术和移动互联网的发展，数据的商业价值逐渐凸显，催生并推动了大数据技术及相关产业链的兴起。在大数据商业化应用不断拓展的同时，由数据利益引发的相关纠纷日益增多，尤其以数据利用中的不正当竞争问题最为突出。

因公共数据的开放共享属性，决定了其核心价值在于鼓励数据使用、挖掘数据潜能。但是，在使用公共数据的过程中，使用者必须遵守基本的注意义务，防止因不当使用而导致破坏正常的市场秩序及消费者合法权益的情形。由此，在相关数据立法尚未完善的现状下，司法需基于个案，在《中华人民共和国反不正当竞争法》（以下简称《反不正当竞争法》）的范围内，对公共数据的使用进行合理规制。

2020年4月29日，杭州互联网法院对浙江蚂蚁小微金融服务集团股份有限公司（以下简称“蚂蚁金服集团”）、重庆市蚂蚁小微小额贷款有限公司（以下简称“蚂蚁微贷公司”）诉企查查数据平台运营者江苏苏州朗动网络科技有限公司（以下简称“朗动公司”）不正当竞争纠纷一案作出判决。法院认定，朗动公司在企查查上发布、推送有关蚂蚁微贷公司清算的误导性信息构成不正当竞争，判令其赔偿蚂蚁金服集团、蚂蚁微贷公司经济损失及合理费用60万元，并消除影响。

在该案中，法院围绕大数据商业模式下公共数据使用行为的正当性问题，依据《反不正当竞争法》第二条，从公共数据的相关主体是否具有《反不正当竞争法》所保护的权益，数据使用行为是否具有正当性、主观上是否具有过错，以及竞争关系和损害后果等方面，对公共数据的收集使用行为进行法律评价，首次确立了公共数据使用的基本原则，厘清了公共数据合法使用的边界。

推送历史清算信息引发纷争

2019年5月5日及5月6日，朗动公司运营的企查查网站通过发布和向特定用户推送的方式，发布了针对蚂蚁微贷公司清算的企业信息。据悉，这条推送信息来自国家企业信用信息公示系统。但是，该公示清算信息已属“旧闻”，而非2019年5月5日新增或变更的信息。

由于发布方式设置问题，企查查的这一推送行为造成用户将历史清算信息误认为新发生的清算信息，引发广泛关注，大量媒体围绕蚂蚁微贷公司是否存在清算行为进行了报道。短时间内，新闻搜索条数便达千万条以上。

蚂蚁金服集团随即紧急辟谣称：“消息不实，蚂蚁微贷公司自成立以来，一直正常经营，经营状况良好。”

为制止负面影响，蚂蚁金服集团、蚂蚁微贷公司向法院申请诉前保全。法院裁定要求朗动公司停止散布与蚂蚁微贷公司有关的清算信息，并针对推送行为予以澄清。

之后，朗动公司在其官方微信、微博上发表声明，回应了对企查查审慎不严的相关质疑。朗动公司指出，企查查保证信息内容与信息源头一致，做到了将信息精准且及时地提供给用户。对于针对蚂蚁微贷公司清算信息的推送，该清算信息是国家企业信用信息公示系统曾记录在案的，绝非朗动公司二次编辑，而把舆论锚点标在蚂蚁微贷公司的经营不善上。

该声明发出后，引发了媒体新一轮的关注和报道。

法院审理认为，公共数据作为促进经济发展的重要生产要素，应当鼓励市场主体对公共数据的利用和挖掘。但对公共数据的利用应当合法、正当，不得损害国家利益、社会利益和其他主体的合法权益，特别是不能损害数据原始主体的合法权益。朗动公司采取容易引人误解的方式推送涉及蚂蚁微贷公司清算信息的行为，造成了蚂蚁金服集团、蚂蚁微贷公司商誉上的损失。此外，朗动公司在其公开声明中，并未针对蚂蚁微贷公司清算信息为历史信息，且推送内容不完整的问题予以纠正，进一步扩大了误导性信息对蚂蚁金服集团、蚂蚁微贷公司的负面影响。朗动公司的行为构成不正当竞争，应承担相应的民事责任。

另一方面，法院同时指出，考虑到大数据行业还处于起步阶段，相关的行业规则、技术能力尚未成熟完善，需要给大数据产业发展提供适度的张力，为其发展营造一定宽松的发展空间，在侵权赔偿责任的承担上不宜苛以过重的责任。

综上考量，法院判决朗动公司赔偿蚂蚁金服集团、蚂蚁微贷公司经济损失及合理费用60万元，并为其消除影响。

公共数据的法律特征分析

从数据来源的角度区分，数据可以分为公共数据、商业数据和个人数据。

公共数据，是指行政机关依照法律规定，在履行职能过程中采集、制作、生产或者获取，并通过一定形式记录、保存的数据资源。公共数据的形成过程，决定了其在本质上已经具有了公共属性。

与以个人信息为内容的个人数据不同，公共数据的使用无需征得原始数据主体的同意。但是，相关使用行为仍需遵守基本的注意义务，防止因不当使用而给数据原始主体带来利益损害。

与其他数据类型相较，公共数据的显著特点是开放共享、鼓励使用。从数据法律特征的角度分析，公共数据具有以下特点：

第一，数据来源上的公权力属性。公共数据是公权力机构在依法履职过程中，为满足社会公共事业管理或其他需求，依据相关法律法规，通过法定程序向特定主体获得的数据。其获取方式决定了公共数据本身具有资源公共性、非隐私性、非独占性的特征。

第二，数据客体上的海量流动性。公共数据涉及社会生产生活的多领域，数据收集范围广泛。同时，受数据本身实时更新变化的影响，公共数据的流动性强、体量庞大，数据和数据之间经过分析整合建立联结，能够产生巨大的商业价值。

第三，数据应用上的公益性。公共数据的开放和使用面向全社会，任何主体均可以通过公开渠道获取并使用。同时，这种使用行为不会减损公共数据本身或其他数据使用者的利益。公共数据公开的范围和使用行为越广泛，越能发挥数据本身的价值。因此，公共数据虽然来源于个体，但经系统整合后，已成为具有公共属性的信息资源。只有保持数据开放和促进数据流动，才能最大限度地发掘和利用大数据资源，增加社会福祉。

从应用场景来看，公共数据的使用需在系统的数据产业链条内完成。由于公共数据的商业使用涉及数据原始主体、数据收集主体、数据利用主体等多方，因此，基于数据原始主体、数据存储发布者、数据加工使用者、数据消费者，而形成了以数据利用为核心的数据生态系统。

在数据生态系统中，居于核心环节的是数据加工利用者，即大数据分析企业。其主要功能在于，运用信息技术手段，对公共数据领域海量、分散的企业信息进行整合加工，形成信息的数据集合，并通过提供免费和付费查询功能，向用户开放，进而实现经济利益。

大数据的采集、加工和交易的过程，涉及原始数据主体、数据提供者、数据使用者和数据消费者各方利益。大数据分析企业在数据使用中，应当受到必要的约束，履行基本的注意义务。

公共数据使用行为的规制

大数据的商业化应用，不仅带来了商业格局的改变，也对商业模式和竞争秩序带来了新的冲击。

与传统的经济模式相比，不正当的数据商业化行为，对竞争秩序和消费者利益的侵害手段更为隐蔽，造成的损害结果也非直观可见。因此，在《反不正当竞争法》规范下对竞争行为的评价，应当坚持更为宏观的视角，从维护公平自由竞争的市场竞争秩序这一根本目的出发，平衡各方利益，为新兴商业模式的发展留有空间和动力。

互联网经济之下的新商业模式与传统商业模式相比，存在较大差异。因此，在竞争关系的评价上也应有所区别。《反不正当竞争法》意义上的竞争关系包括直接竞争关系和间接竞争关系。《反不正当竞争法》维护具有直接竞争关系的竞争者之间的正当竞争，也维护整个市场的竞争秩序。

在互联网经济领域，商业运营模式日新月异，行业的界限和区分日益模糊，竞争方式主要表现为通过争夺消费者的注意力而获取竞争优势，实现经营利益。即使经营者之间不存在直接的竞争关系，经营者也可能因破坏其他经营者的竞争优势而与其产生竞争关系。但同时需要指出的是，竞争是市场经济的既有属性，认定经营者之间存在竞争关系，也不必然构成不正当竞争。在对不正当竞争的认定上，仍需从竞争行为是否具有正当性来进行评判。

《反不正当竞争法》的立法目的在于维护市场竞争秩序，制止不正当行为。判断一项行为是否具有正当性，应从市场竞争秩序、商业道德、利益平衡等基本原则出发，结合相关行业准则、行为手段、损害后果等因素对其性质予以综合评判。

在公共数据商业化应用中，大数据分析企业应采取必要的技术手段以保证数据质量，不能因公共数据使用中的质量问题而影响数据原始主体利益。《中国大数据行业自律公约》《数据流通行业自律公约》《大数据标准化白皮书》等行业自律性文件，明确了数据准确性是大数据行业发展的商业道德。因此，大数据分析企业在数据收集和发布过程中，应注意对数据来源进行甄别和验证，保证数据符合合法性、真实性和有效性等要求。

信用是市场经济运行的前提与基础。信用关系作为一种独立的经济关系，维系、支持和形成市场秩序。作为大数据分析企业，提供全面、及时、准确、完整的企业数据，将增强消费者的黏性，为其带来竞争优势。而数据一旦发生偏差，特别是负面信息的偏差，将直接影响作为原始数据主体的社会评价，也将降低数据分析企业自身的竞争能力，带来不利影响。

公共数据的治理原则与使用边界

作为一种新兴的商业模式，大数据行业仍处于发展的起步阶段，相关行业规范尚未成熟。在对数据使用行为的司法评价上，应当以鼓励数据共享流通、兼顾各方利益为原则，并正视海量数据处理的技术困境，合理确定注意义务。

一方面，从事数据分析整合的大数据企业运用大数据技术优势，将公共领域碎片化的局部数据整合起来，更深层次地发掘了数据价值，实现了面向整个市场的信息共享，解决了商业信息滞后、信息不对称的市场困境，在降低信息收集成本、提升交易行为的透明度、促进经济发展等方面，具有积极作用。由于受到数据共享范围、获取成本的限制，以及数据有效抓取技术的局限，在司法裁判上，不宜赋予大数据分析企业以过高的注意义务。对于普通的信息偏差，应当允许其通过事后救济的方式进行修正。

另一方面，作为互联网经济下一种新兴的商业模式，大数据分析企业对于收集、发布的数据信息仍具有基本的注意义务，应当通过技术的革新和完善，确保数据的真实、及时、准确。只有这样，才能构建起市场对大数据平台发布信息的信任基础，从而促进整个行业的纵深发展。

由此可见，大数据分析企业在信息的收集和发布活动中，应当坚持以下基本原则：

一是数据来源合法原则。大数据分析企业在抓取和收集数据中，应当使用政府部门或其他管理主体已经依法公开的信息，不得采集法律、行政法规禁止采集的数据。从公共领域采集数据信息的行为具有合法性，无需征得信息主体的同意，但对于涉及个人隐私、企业商业秘密等非公开信息，则应当确保信息的安全性。

二是注重信息时效原则。注重数据变动的时效性是数据信息的价值所在，也是大数据分析企业的竞争优势所在。时效性包括两方面涵义，即信息更新的及时性和信息变动时间的准确性。信息更新的及时性为大数据分析企业带来竞争力，而信息变动时间的准确性则兼顾了信息主体的利益。

三是保障信息质量原则。大数据平台应当采取合理措施，保障其提供信息的准确性。信息质量应当包括推送信息的真实、准确和完整。高质量的信息既可以避免因数据偏差给企业带来负面影响，也可为信息使用者作出科学决策提供参考价值。

四是敏感信息校验原则。由于大数据具有体量大、来源多样、生成极快且多变等特征，难以用传统数据体系结构有效处理。对于数据质量的注意义务应当根据数据类型加以区分。针对非敏感数据，在发生数据偏差时，应当允许大数据分析企业通过事后救济的方式予以纠正；针对敏感数据，特别是涉及企业清算、破产等重大负面信用信息，大数据分析企业应当建立差别化的技术处理原则，通过改进算法技术、数据复核、交叉验证等手段，提高数据推送质量，避免因不当的信息推送行为，为数据主体带来重大负面影响。

结语

随着互联网、大数据产业与人工智能技术的发展，数据已成为未来商业竞争的核心动力。为了鼓励数据的共享和流动，最大程度地挖掘数据价值，保障数据行业的持续健康发展，应当赋予大数据分析企业享有基于数据利用产生的数据权益。同时，更要兼顾原始数据主体、数据提供者、数据消费者的合法权益，从维护社会公共利益，增强社会整体福祉的角度平衡各方利益。因此，应当从确保数据来源合法、数据安全、数据质量等方面，约束大数据分析企业的数据使用行为，以促进其通过改进算法技术、规范数据处理规则等，实现良性有序发展。