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    微信公眾號侵權(quán)案件責(zé)任認定標準與量化實證研究

    2018-03-26 06:45:04孫德升徐晨欣
    長春師范大學(xué)學(xué)報 2018年3期
    關(guān)鍵詞:審判公眾案件

    李 勃,孫德升,徐晨欣

    (1.溫州大學(xué) 法政學(xué)院,浙江 溫州 325000;2.吳越社會工作事務(wù)所,浙江 溫州 325000)

    微信公眾號對人們的生產(chǎn)、生活有重要的影響,其負面影響包括對著作權(quán)、名譽權(quán)、肖像權(quán)等權(quán)利的侵犯。鑒于微信公眾號“廣泛而又厚重”的影響力,我們不得不警惕公眾號侵權(quán)行為,尤其警惕此類侵權(quán)案件進入審判階段后審判標準不統(tǒng)一、侵權(quán)程度認定嚴重失衡而帶來的不公平與不公正。審判工作是責(zé)任分配的工作,與利益相關(guān)者權(quán)利、義務(wù)休戚相關(guān),唯有進行統(tǒng)一而又適度的責(zé)任分配,才能得到公眾認可的公正。

    本文以浙江省2014年到2016年涉及微信公眾平臺的案件為樣本,通過對樣本案件的比較與分析,整理微信公眾號民事侵權(quán)案件實務(wù)審判中的具體審判標準與侵權(quán)責(zé)任的認定方式,并在此基礎(chǔ)上梳理微信公眾號侵權(quán)案件現(xiàn)階段審判工作的難點與不足。

    一、數(shù)據(jù)整理:以浙江省三年內(nèi)微信公眾號侵權(quán)案件為研究樣本

    作為全國法院公布裁判文書的統(tǒng)一平臺,中國裁判文書網(wǎng)公布的裁判文書對于研究我國法院審判現(xiàn)狀具重要意義。截至2016年12月16日,筆者分別以“微信公眾號”“微信公眾平臺”為關(guān)鍵字在中國裁判文書網(wǎng)上進行搜索,共得213個結(jié)果。本文對搜索所得浙江省內(nèi)213份裁判文書進行數(shù)據(jù)有效性篩選,以“微信公眾號侵權(quán)”為標準進行排查,并刪去兩類案件。具體而言,本文旨在研究侵權(quán)類案件,而侵權(quán)類案件又屬民事部門法范疇,因此,在上述213個結(jié)果中,需除去行政案件和刑事案件30起,此為其一;其二,對于部分案件重復(fù)和無關(guān)聯(lián)案件需要刪除(例如:管轄權(quán)異議裁定、公眾號信息僅作為證據(jù)使用等等),最后確定將116起案件作為研究樣本,以此展開對微信公眾號侵權(quán)案件審判現(xiàn)狀的探析。

    (一)微信公眾號侵權(quán)類型概述

    在樣本案件中,侵犯著作權(quán)案件達76起,侵犯商標權(quán)案件2起,侵犯名譽權(quán)案件32起,侵犯肖像權(quán)案件4起,侵犯姓名權(quán)案件2起。微信公眾號對著作權(quán)和名譽權(quán)的侵犯為民事權(quán)利侵犯的重災(zāi)區(qū)。此類侵犯著作權(quán)案件基本以侵犯網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)(著作權(quán)子權(quán)利)案件為主;其次,侵犯肖像權(quán)案件、侵犯姓名權(quán)案件占樣本總數(shù)比例低,且上述兩類侵權(quán)案件極易產(chǎn)生“競合”現(xiàn)象,即一般情形下,侵犯肖像權(quán)的案件往往同時存在侵犯姓名權(quán)的違法行為,甚至部分案件存在同時侵犯姓名權(quán)、肖像權(quán)、名譽權(quán)的現(xiàn)象。

    (二)法院裁判要點羅列

    本文在樣本案件的基礎(chǔ)上,抽取11個具代表性的案件,并對代表性案件的案號、侵犯權(quán)利類型、賠償損失標準(考慮因素)、侵權(quán)字數(shù)、判決內(nèi)容進行羅列、歸納、總結(jié)。表1中“已刪除”指的是在案件開庭前侵權(quán)方已在其微信公眾平臺上刪除侵權(quán)文章。

    表1 責(zé)任認定標準與部分判決主文內(nèi)容

    二、法院審判微信公眾號侵權(quán)案件所面臨的困境

    微信公眾號侵權(quán)案件與其他民事侵權(quán)案件類似,相較普通侵權(quán)案件而言,有其特殊性,即微信公眾號侵權(quán)行為是一種“互聯(lián)網(wǎng)+”模式的侵權(quán)行為,借現(xiàn)代信息技術(shù)手段實現(xiàn)對權(quán)利的侵害。因此,微信公眾號侵權(quán)案件屬新型案件。由于法律的滯后性與法官缺乏對新型案件的處置經(jīng)驗,審判工作在實踐過程中很有可能面臨雙重困境。

    (一)責(zé)任認定標準未統(tǒng)一

    根據(jù)表1所示,法院審判微信公眾號侵權(quán)糾紛所采用的責(zé)任認定標準差異較大。以侵犯著作權(quán)(網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán))為例的部分案件的責(zé)任認定標準為類型、字數(shù)、發(fā)行時間、被告侵權(quán)情節(jié)、維權(quán)合理支出等,例如(2016)浙0108民初03009號判決書;而部分案件的責(zé)任認定標準為涉案作品字數(shù)、被告主觀過錯、被告侵權(quán)行為性質(zhì)、侵權(quán)持續(xù)時間等,例如(2016)浙0106民初7123號判決書。類似情形同樣出現(xiàn)在微信公公眾號侵犯名譽權(quán)、姓名權(quán)的案件中。再以侵犯名譽權(quán)為例,部分案件的責(zé)任認定標準為被告過錯程度、侵權(quán)方式、行為、后果,例如(2015)杭上民初字第01362號判決書;部分案件的責(zé)任認定標準為侵犯名譽權(quán)程度、范圍與被告承受程度,例如(2015)紹諸民初字第02827號判決書同類案件,侵權(quán)權(quán)利類型相同,然各地審判工作所采用的標準卻完全不同。

    由于缺乏統(tǒng)一的責(zé)任認定標準,審判進行責(zé)任認定時所采用的標準在很大程度上依賴于法官對相關(guān)法律原理、法律規(guī)范的認知與解釋。對諸如微信公眾號侵權(quán)糾紛這類新型案件,法官在進行審判工作時所能發(fā)揮的主觀隨意性范圍更大,而這會間接對審判結(jié)果造成影響。審判進行責(zé)任認定時采取的標準不同,會極大地增加法官的自由裁量權(quán)。適量的自由裁量權(quán)為法官審判所必需。然而,過度的自由裁量權(quán)賦予可能導(dǎo)致法官權(quán)力濫用的局面。

    (二)標準的量化問題

    責(zé)任認定方式與責(zé)任最后的確定有著緊密的聯(lián)系。責(zé)任認定標準的問題屬于司法裁判的認知與價值統(tǒng)一的問題,而責(zé)任認定的具體量化則涉及技術(shù)性的問題。表1顯示,責(zé)任認定的具體量化處于自相矛盾的境地。如(2016)浙0106民初7123(下文簡稱前起案件)與(2015)杭西知民初字00724(下文簡稱后起案件)兩起案件的案情極其相似,兩起案件的審判工作人員在判決書中也都明確責(zé)任認定標準包含侵權(quán)字數(shù)的要素。前起案件侵權(quán)字數(shù)約為2000字,而后起案件侵權(quán)字數(shù)約為1800字。然而,前起案件最終判決被告賠償2600元,而后起案件最終判決被告賠償3500元。換言之,在案情、責(zé)任認定標準等其他因素幾乎完全一致的情況下,后起案件侵權(quán)程度較輕(侵權(quán)字數(shù)1800個),所受處罰卻較重;前起案件侵權(quán)程度較重(侵權(quán)字數(shù)2000個),所受處罰卻較輕。這顯然是一種自相矛盾的做法??v觀本文調(diào)研樣本,此類情況的案件并非少數(shù)。

    三、責(zé)任認定的標準與量化

    正如上文所述,司法實踐對于微信公眾號侵權(quán)糾紛處置缺乏統(tǒng)一標準和標準量化的問題,因此,本文僅圍繞責(zé)任認定的“標準”與“量化”提出對策。一方面,筆者根據(jù)微信公眾號新興事物特性,提出“量身打造”的標準,以試圖為“統(tǒng)一標準”帶來啟示;另一方面,在筆者構(gòu)思的標準基礎(chǔ)上進行量化模型設(shè)計,以形成具有實踐性的對策。

    (一)統(tǒng)一責(zé)任認定標準

    微信公眾號作為自媒體一種具體形式,具有自媒體的所有特征。在這些特征之中,影響力作為最關(guān)鍵的因素貫穿于公眾平臺運營的始終。影響力決定了公眾號常規(guī)的運營目的,是公眾號利潤的結(jié)算根據(jù),還影響著公眾號的“消息發(fā)送”與廣告費收取,幾乎公眾號涉及的所有內(nèi)容都與“影響力”有著緊密的聯(lián)系。以“公眾號廣告費”為例,廣告主為推銷商品或服務(wù),會選擇公眾號投放廣告。除去公眾號本身地域范圍、功能定位等方面的限制,廣告主勢必會將公眾號擁有的粉絲量(廣告所能輻射的群體與范圍)、圖文消息推送所能帶來的關(guān)注度(閱讀量)與支持率(點贊量)考慮在內(nèi),兩者皆屬于公眾號“影響力”的范疇,與此同時,公眾號運營商也普遍基于上述因素來劃定廣告費收取標準。

    縱觀筆者調(diào)研的116起案例,將影響力要素納入責(zé)任認定標準的案例寥寥無幾。絕大多數(shù)案件的責(zé)任認定標準包括涉案作品字數(shù)、作品類型、侵權(quán)持續(xù)時間、被告主觀過錯、被告侵權(quán)情節(jié)、維權(quán)合理支出、輻射范圍等,其所依據(jù)的標準幾乎全部屬于傳統(tǒng)侵權(quán)案件責(zé)任認定的標準。由此可見,以傳統(tǒng)侵權(quán)案件責(zé)任認定標準認定微信公眾號新型侵權(quán)案件存在一定的問題。因此,我們有必要為公眾號民事侵權(quán)案件的責(zé)任認定開辟新的視角,為其“量身定制”一套影響力標準體系。我們不妨做如下的假設(shè),以進行一個簡單的論證:

    一方面,在116起調(diào)研案件中,有的責(zé)任認定標準包括字數(shù)標準,假設(shè)某篇侵權(quán)圖文字數(shù)10000+,根據(jù)字數(shù)標準要求,責(zé)任人被認定從重判決,但信息通過平臺推送后,實際僅1人閱讀。從重的認定是否合理?

    另一方面,在以作品類型為責(zé)任認定標準的案件中,假設(shè)兩起案件其他條件相同,一起案件作品類型為美術(shù)作品侵權(quán),而另一起案件作品類型為攝影作品侵權(quán),那么到底哪一起案件的責(zé)任更重一些?

    其實,當我們用上述假設(shè)的方式去論證116起調(diào)研案件中絕大多數(shù)責(zé)任認定標準時,均可以不同程度地發(fā)現(xiàn)標準適用的問題。雖說具體的責(zé)任認定是綜合考慮各項責(zé)任認定標準后的結(jié)果,但是這樣的認定方式依舊不能作為忽視“影響力”標準的理由,或者說綜合考慮的責(zé)任認定標準并沒有切中要害。

    (二)責(zé)任認定標準的量化模型

    明確責(zé)任認定標準后,還存在一重標準量化的問題。在一定程度上,責(zé)任認定標準統(tǒng)一,僅能解決侵權(quán)案件的質(zhì)性問題。具體而言,統(tǒng)一的責(zé)任認定標準僅代表法官判案時所要考慮、所要參考的因素。這個因素具體對最后判決結(jié)果能產(chǎn)生多大影響,則是量化所要解決的問題。法官可以利用“自由裁量”對案件做出公正、合理的裁判,但過度的自由裁量權(quán)賦予仍舊存在權(quán)力濫用的風(fēng)險。普通侵權(quán)案件很難解決量化問題。每個人的主觀判斷不同,很難對侵權(quán)程度作出統(tǒng)一、具體甚至“數(shù)據(jù)化”的判定。但是,微信公眾號侵權(quán)案件則完全不同。微信公眾號是依托互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)生的新型事物,其本身具備的數(shù)據(jù)統(tǒng)計功能日漸完善,這就為標準量化提供了技術(shù)支持。正如上文所述,微信公眾號侵權(quán)案件以“影響力”為主要標準進行判定。因此,標準的量化即是基于“影響力為主要標準”的量化。

    影響力標準具體包括公眾號的粉絲量、廣告消息的閱讀量以及點贊量等。粉絲量代表微信公眾號發(fā)布的侵權(quán)消息可能送達的最大群體數(shù)量和范圍,這一數(shù)據(jù)在公眾號運營后臺可直接查詢;閱讀量代表閱讀侵權(quán)消息的具體人數(shù),反映侵權(quán)行為的具體侵權(quán)程度;點贊量代表閱讀侵權(quán)消息群體對消息的支持率,從側(cè)面反映出侵權(quán)消息對閱讀者個體的影響,可作為量化判斷的參考因素。閱讀量與點贊量可以在公眾號侵權(quán)消息的頁面直接顯示。

    以閱讀量為核心,輔以粉絲量與點贊量的比例,此即責(zé)任認定標準的量化模型。具體而言,當閱讀量、粉絲量、點贊量越高時,公眾號所要承擔(dān)的責(zé)任將越重;反之,其對應(yīng)的法律后果越輕。這是一般情形。除此之外,還存在特殊情形,包括:其一,部分公眾號民事侵權(quán)案例所對應(yīng)的侵權(quán)消息閱讀量高,點贊量高,而粉絲量不高;其二,閱讀量低,點贊量低,而粉絲量很高;其三,閱讀量高,點贊量低,粉絲量高。這類情形同樣可以按照上文構(gòu)建的量化模型,即根據(jù)“以閱讀量為核心,輔以粉絲量與點贊量比例”進行綜合判斷,予以解決,并且可以將法官的自由裁量權(quán)控制在基本適度的范圍內(nèi)。當然,部分學(xué)者認為應(yīng)當明確罪罰裁量,最好的裁判規(guī)則可以實現(xiàn)如同“數(shù)學(xué)公式”般的運算方式,以運算公式得出侵權(quán)人應(yīng)得的具體懲罰。這是有一定道理的,并且在筆者的量化模型中同樣可以實現(xiàn)。但是,這樣的“公式”需要進一步結(jié)合實證研究和統(tǒng)計學(xué)原理進行關(guān)聯(lián)度運算,筆者另文闡述。

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