我國大數據應用的法律問題研究

(鄭州大學法學院 河南 鄭州 450001)

一、大數據應用的基本理論

(一)大數據的定義

“數據已經滲入到當今每一個行業(yè)和業(yè)務智能領域，成為重要的生產因素，人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”大數據這一概念是由美國麥肯錫咨詢公司于1998年4月提出的，隨著互聯(lián)網科技的不斷進步，2010年維克托·邁爾·舍恩伯格在《經濟學人》上發(fā)布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究，大數據不僅是海量的數據資料，更重要的是在這些big data背后的價值分析和利用。‘大數據’是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。

(二)大數據的特征

對大數據特征的認識，目前已基本達成共識：1.數據規(guī)模大。隨著互聯(lián)網科技的發(fā)展，數據規(guī)模不斷擴大，呈現(xiàn)出數據存儲量和數據計算量龐大的顯著特征?！按髷祿痹诨ヂ?lián)網行業(yè)指的是這樣一種現(xiàn)象：互聯(lián)網公司在日常運營中生成、累積的用戶網絡行為數據。這些數據的規(guī)模是如此龐大，以至于不能用G或T來衡量，大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。巨大的存儲單位說明了數據存儲量的龐大。2.數據種類多。人們在網絡上不僅使用文字性的數據，除此之外還有圖片，視頻，語音等等一系列復雜多樣的數據。除了網絡數據以外還有商業(yè)數據、科學數據等等數據。眾多數據呈現(xiàn)出結構化數據、半結構化數據和無結構化的數據形式。所謂結構化的數據，是指數據可以按照一定的標準進行分類，便于采集和搜索的數據。這一類的數據能夠比較容易的處理，但是由于數據種類的多樣性半結構化和無結構化的數據也越來越多。數據時代越來越多樣的數據需要進行處理。3.數據要求處理速度快。谷歌每天都會收到來自全球超過30億條的搜索指令，如此龐大的數據資源，在電腦高速處理下才能夠對流感進行預測。在現(xiàn)在這樣一個大數據的時代要求處理數據的速度十分迅速才能適應數據時時變化萬千的特點。4.數據價值密度低。研究表明，只有5%的數據是結構化的能夠適應傳統(tǒng)的數據庫，還有95%的數據是非結構化的。比如我們經常會轉發(fā)微信微博等等，同一條數據信息被轉發(fā)了很多次，對于整個數據資源的總量來說是增加的，但對于真正有效的數據信息來說價值密度下降。數據的絕對數量激增，數據包含有效信息量地比例不斷減少，數據價值密度偏低。

二、我國大數據應用的問題

(一)立法現(xiàn)狀與不足

1.沒有統(tǒng)一的大數據相關法律

大數據發(fā)展如此迅速，可我國目前仍沒有統(tǒng)一的大數據立法規(guī)定可以適用相關的法律問題，當數據應用發(fā)生糾紛僅能通過目前已有的法律法規(guī)進行相關規(guī)制。當前雖然沒有一部統(tǒng)一的系統(tǒng)的大數據相關的法律，但是我國在大數據的法律研究上也在不斷地進步。2015年《電信和互聯(lián)網用戶個人信息保護規(guī)定》(部令第24號)出臺，對用戶的個人信息進行保護。2016年3月7日，證券時報兩會報道組，報道全國人大代表、青島大學副校長邵峰晶建議，應盡快研究大數據共享保護機制，盡快啟動相關立法，將大數據定義為知識產權的表達形式。2016年12月10日，中國大數據與法律大會第二屆大數據時代雙創(chuàng)商業(yè)模式研討會在重慶大學召開，就大數據時代的商業(yè)模式和信息安全等問題進行了研討。2017年新的《民法總則》通過，在第110條規(guī)定：“自然人的個人信息受法律保護。任何組織和個人不得非法收集、使用、加工、傳輸個人信息,不得非法買賣、提供或者公開個人信息?！?/p>

2.現(xiàn)有的涉及大數據相關的規(guī)定缺乏可操作性

據《電信和互聯(lián)網用戶個人信息保護規(guī)定》中的“知情、同意、合理、必要”原則可做出基本的、大致的隱私界定，但實踐中仍需要做出具體的判斷。同樣，盡管新《消法》，對于消費者個人隱私的保護已經有了明確規(guī)定，2017年新的《民法總則》也對個人信息的保護做出了規(guī)定，都展示出大數據時代下，個人信息的保護，但是具體如何操作什么樣的收集是非法收集？什么樣的使用是非法使用？仍然需要相關的實施細則對其進行界定。

(二)實踐情況與問題

1.數據的權屬問題

權利是一個法律概念，因此，是否存在權利以及誰擁有該項權利需要依據法律加以界定；多數情況下，數據記錄者并非數據內容主體，數據內容主體與數據載體主體的分離及其二元結構增加了數據權利問題的復雜性。有論者主張，將數據劃分為專有數據(如個人數據、企業(yè)數據、政府數據)、共有數據(無明確主體指向的數據)、原生數據(不依賴于現(xiàn)有數據而產生的數據)、衍生數據(原生數據被記錄儲存后經過算法加工、計算、聚合成系統(tǒng)可讀取的數據)，并據此確定數據的權利。根據數據的來源不同將其劃分權利，表面十分合理，但是忽略了大數據的現(xiàn)狀，大數據現(xiàn)如今已經商業(yè)化運作，根據大數據所提供價值的不同來源，確定相關大數據主體，劃分相關權利才更加合理。第一種是基于數據本身的主體。這些主體擁有大量數據或者至少可以收集到大量數據，卻不一定有從數據中提取價值或者用數據催生創(chuàng)新思想的技能。最好的例子就是Twitter，它擁有海量數據這一點是毫無疑問的，但是他的數據都通過兩個獨立的公司授權給別人使用。第二種是基于技能的主體。他們通常是咨詢公司、技術供應商、或者分析公司。它們掌握了專業(yè)技能但并不一定擁有數據或提出數據創(chuàng)新性用途的才能。比方說，沃爾瑪和Pop-Tarts這兩個零售商就是借助天睿公司的分析來獲得營銷點子，天睿就是一家大數據分析公司。第三種是基于思維的主體。Pete Warden，Jetpac的聯(lián)合創(chuàng)始人，就是通過想法獲得價值的一個例子。Jetpac通過用戶分享到網上的旅行照片來為人們推薦下次旅行的目的地。對于某些公司來說，數據和技能并不是成功的關鍵。讓這些公司脫穎而出的是其創(chuàng)始人和員工的創(chuàng)新思維，他們又怎樣挖掘數據的新價值的獨特想法。

基于數據主體的這一分類，我們也可以相應地將與數據有關的權利分為三種：一是數據權利及其方法。此類主體收集擁有一定的數據，且具有一定的商業(yè)價值，通過將其擁有的數據提供給他人使用從而獲取一定的商業(yè)利益，受法律保護。此類收集數據的工作雖然本身并不是一項智力活動，其數據本身并不構成著作權，但如果其收集數據的方法是自己獨創(chuàng)的，該方法可以作為著作權并受法律保護。二是數據分析成果權利。此類主體的工作主要是通過其技術專家對數據的價值進行挖掘，從而產生對他人有價值的分析報告。此類主體對數據的挖掘和生成的分析報告，屬于著作權的范疇，受法律的保護。此類主體可以通過出讓的方式將其擁有的該項權利轉讓給他人使用，也可以受他人的委托為他人提供分析報告，該項分析報告的著作權的歸屬由委托人和受托人通過合同約定，合同未作明確約定或者沒有訂立合同的，著作權屬于受托人。三是基于數據的創(chuàng)新權利。此類主體自己提出創(chuàng)意，并通過對相關數據的分析，發(fā)現(xiàn)新的問題并提出解決問題的方案。該項權利是典型的知識產權，依法受到法律的保護。

2.數據的取得問題

(1)數據的原始取得

第一，數據的原始獲取主體應當具有相關數據的采集資格。公安部《關于禁止開設“私人偵探所”性質的民間機構的通知》中規(guī)定，嚴禁任何單位和個人開辦各種形式的“民事事務調查所”、“安全事務調查所”等私人偵探所性質的民間機構。由此可見，這些具有私人偵探性質的機構不可以進行數據取得的相關工作。第二，數據原始取得的行為遵循法律的規(guī)定和要求。2009年商務部起草的《關于保護網上商業(yè)數據的指導意見(征求意見稿)》規(guī)定，在收集網上數據時，收集人應告知數據提供人收集人的真實身份以及收集數據的目的和用途。此外，收集人不得任意修改或歪曲收集到的數據，網上商業(yè)數據的收集也不得采用盜竊、欺詐、脅迫、非法訪問或其他不正當手段進行。網上商業(yè)數據的使用應符合數據提供人認可的使用目的、范圍和用途。未經數據提供人同意，不得將其提供的數據公開或者告知第三人。轉讓網上商業(yè)數據，也應當征的數據提供人的同意。

(2)數據的受讓取得

第一，關于數據的二次使用問題，目前國內尚無具體的法律加以規(guī)定，根據實踐來看，數據的受讓取得應當遵循法律，符合雙方當事人的約定：通過他人轉讓獲得數據的受讓人應當擁有該項數據的使用權利，并在轉讓合同約定的范圍內和約定的使用方法內，使用該項數據。因此，數據的交易必須依法進行，并在轉讓合同中對數據的數量、使用范圍、使用時間、使用方式等做明確具體的約定，以保證受讓數據達到預想的目的。在數據權利轉讓的過程中，受讓方要審查數據轉讓方對其所提供的數據是否是合法擁有并依法可轉讓的數據，如果明知某項數據是轉讓方以盜竊、利誘、脅迫或者其他不正當手段獲取權利人的商業(yè)秘密而獲取、使用或者披露的，以侵犯商業(yè)秘密罪論處。轉讓方允許他人使用以盜竊、利誘、脅迫或者其他不正當手段獲取的權利人的商業(yè)秘密的，也要以侵犯商業(yè)秘密罪論處。第二，根據大數據產權轉讓，分為所有權、使用權、收益權三種交易模式：一是大數據使用權交易模式，即數據主要以租賃、檢索等形式進行交易。二是大數據收益權交易模式，主要是指大數據購買者對數據使用后得到的利潤需要與大數據提供商進行利益分割。三是大數據所有權交易模式，是指數據購買者獲得大數據產品的使用權，以大數據的所有權進行交易的產品，一般是形成知識產權的大數據產品。

三、解決我國大數據應用問題的建議

(一)完善大數據應用問題的相關立法

1.采用綜合立法的模式

美國和歐盟有很多值得我國學習的地方。美國是相對來說更為看重技術的發(fā)展，并沒有設立嚴格的法律來專門規(guī)制大數據的相關應用，實踐中是通過行業(yè)自律來指引大數據相關企業(yè)的行為，這樣便于市場自我控制和調節(jié)，從而更好的促進大數據相關產業(yè)的發(fā)展，發(fā)揮大數據這一新興產業(yè)模式的活力。然而這種模式缺乏強制力，執(zhí)行性較差。歐盟是采用嚴格的立法模式來規(guī)范網絡大數據的市場，這種模式具有一定的強制性，但是也限制了大數據和相關產業(yè)的發(fā)展。對于我國目前的現(xiàn)狀，應當采用兩種方式的結合，才能更好地發(fā)揮大數據的價值，使其更好地服務于社會。

2.制定大數據應用的專門法律

大數據應用越來越廣泛，使得對大數據應用的立法的呼聲越來越強烈。加上近來網絡侵權方式的多樣化，現(xiàn)有的法律規(guī)定已遠遠不能滿足需求。應當對大數據應用進行專門立法。我國對于大數據應用的規(guī)制，也大多數是在相關法律法規(guī)中進行規(guī)制。但是，對于大數據權屬的界定以及對數據取得合法性問題的規(guī)制不能在現(xiàn)有相關法律中找到明確的答案。然而大數據是網絡時代的產物，對于跨越時間和空間的大數據而言，其復雜性和多變性要求大數據應用必須出臺專門立法才能更好的讓大數據發(fā)揮其作用。

(二)加強大數據應用產業(yè)的行業(yè)自律

1.完善自律公約

大數據時代，大數據應用的自律規(guī)范應當進一步完善，自律規(guī)范的制定者大部分都是數據來源性主體和技術分析型主體，前者擁有數量巨大的用戶，并能從這些用戶中獲取海量信息，后者主要有超群的專業(yè)技能，致力于數據分析，并服務于某些大數據公司。因此，制定公約的主體應當包括收集數據信息的主體和分析和應用數據的主體。根據行業(yè)的特點和自身情況制定的公約有利于規(guī)制大數據的市場，并對多變的大數據應用問題做出及時的反饋。

2.加大對行業(yè)自律的監(jiān)督

大數據產業(yè)掌握大量的信息資源，其行業(yè)自律組織如果不受監(jiān)督的話后果十分嚴重，對于大數據應用相關行業(yè)自律組織的監(jiān)督：首先，可以建立大數據產業(yè)自律管理機構的自我內部監(jiān)督；其次，加強政府對行業(yè)自律的行政監(jiān)管。政府作為國家和社會生活的管理者，應當充分發(fā)揮其引導、規(guī)范的自身職能，對大數據行業(yè)自律做出有效監(jiān)管這也就要求：第一，構建專門的監(jiān)管組織。為了避免監(jiān)管組織的缺失，還有“多頭監(jiān)管”的混亂情況，通過制定相關法律法規(guī)，建議獨立的行業(yè)自律監(jiān)管機構。同時，保證監(jiān)管機構的獨立性。第二，賦予監(jiān)管組織專有職權。比如：對相關行業(yè)制定關于遵守隱私保護政策規(guī)定的監(jiān)管，鼓勵互聯(lián)網行業(yè)制定隱私保護政策，審核可能會造成公民網絡隱私泄露的行業(yè)，以及相關行業(yè)的個人資料系統(tǒng)，并且向公眾報告。第三，監(jiān)管程序透明化。在對自律行業(yè)進行監(jiān)管的過程中，應力求體現(xiàn)行政公開，做到監(jiān)管工作的透明和公開。

結論

通過本文的分析我們從大數據的權屬界定上可以根據大數據所提供的價值來源不同分為基于數據本身的權利，數據技能的權利和數據創(chuàng)新的權利三類。在數據取得方面分為數據的原始取得和數據的受讓取得分別進行討論。接著總結出我國發(fā)展大數據應用應該采取的模式，應當以數據立法為主，兼采取大數據行業(yè)自律為輔地模式進行。大數據的應用不僅僅是對冷冰冰的海量數據的獲取和分析，其巨大的商業(yè)價值和利益促使我們想方設法去開發(fā)大數據、應用大數據，除了運用法律和制度的手段去規(guī)避大數據應用的風險問題以外，我們更需要的是在這個數據信息爆炸的時代，掌握好自己內心的秤桿，用良心和道德合理合法的應用大數據。