《数据分类与权利客体可能性探析综述》3000字

数据分类与权利客体可能性探析综述目录TOC\o"1-2"\h\u31481数据分类与权利客体可能性探析综述 1302161.公开数据、非公开数据 1184232.个人数据、非个人数据 3数据的分类为我们理解数据特点与内涵提供多重视角，依据不同的标准数据可以有多种分类。以数据持有主体为标准，数据可分为个人数据、企业数据、政府数据；以数据可识别性为标准，数据可分为个人数据和非个人数据；以数据的层次为标准，数据可分为语义层数据、语法层数据、结构层数据；以数据的公开状态为标准，数据可分为公开数据和非公开数据。参见杨翱宇：《数据财产权益的私法规范路径》，《法律科学（西北政法大学学报）》2020年第2参见杨翱宇：《数据财产权益的私法规范路径》，《法律科学（西北政法大学学报）》2020年第2期，第67页。参见张素华、宁园：《论数据利益的保护路径——以数据利益的解构为视角》，第59页。对于数据中重要的两种分类——公开数据与非公开数据、个人数据与非个人数据，本文尝试用前文所述的数据的三个层次与权利客体的四个特性作为分析工具，对其能否成为权利客体进行探析。以是否公开为标准的公开数据与非公开数据是两种非常不同且重要的数据形态，因为对公开数据的爬取是在法律上极具有争议的一种行为，对其法律属性的厘清有利于该类纠纷的法律处理获得稳定性。而以是否能够识别个人信息为标准的个人数据与非个人数据，其本质区别是其上是否涉及人格利益，因个人数据混合了人格利益与财产利益，对其的处理比较棘手但却没有较为清晰的阐释。1.公开数据、非公开数据在这些分类方式中，以数据公开状态为标准的分类方式，对论证解决数据产权问题有很大意义，虽有一些文章注意到其重要性，对公开数据与非公开数据的不同保护有所论证，但仍不能在客体层面对这两种数据类型进行区分描述，因而其上构建的法律规则没能充分回应数据产权问题。同上注；同上注；崔国斌：《大数据有限排他权的基础理论》，《法学研究》2019年第5期，第3-24页。公开数据指可为社会公众公开获取的信息，非公开数据指不可为社会公众公开获取的信息。为了解决大数据海量的结构复杂的数据存储，同时满足大数据应用对存储平台的高可用性、高伸缩性、高效率访问和高并发需求，数据储存在分布式存储服务器中。霍雨佳，周若平，钱晖中主编：《大数据科学》，电子科技大学出版社2霍雨佳，周若平，钱晖中主编：《大数据科学》，电子科技大学出版社2017年版，第102页。对于非公开的数据，能够获得商业秘密的保护这没有疑问。这是因为基于各种具有所有权的设备产生的数据，都因为收集者采取了保密措施而使公众无法通过公开渠道获得。但是商业秘密并不能使数据上的财产利益获得周全的保护。其缺陷在于忽视了数据交易的客体，在资产收购与破产重组等案件中数据的流转难以解释，个人非法获取企业数据等问题无法通过商业秘密解决。但是数据价值的另一种实现方式是通过公开，在非公开的数据之外，还有很大一部分数据是公开数据，即通过不同的设备可以被用户直接访问、获取存储在服务器中的数据，互联网上公开可访问的数据是最常见的一种形式。互联网的一般原则是开放性，这种开放性允许世界上任何人发布信息或数据，数据可以被任何人访问。数据生产者收集这些数据的目的是为了以数据的集合向公众提供数据产品，实现基于数据信息的一些功能，如大众点评通过提供商家与用户的点评信息实现下单参考与优惠活动集成功能，新浪微博通过提供用户信息以及发布的实时动态实现资讯浏览与交友功能，微信通过提供通讯好友以及朋友圈数据等实现通讯与社交功能。要先强调的是公开数据不同于可以直接下载数据文件的开放数据，公开数据是用户可获得的、用人的认知能力能够直接处理的数据或信息，开放数据如之后可能开放的政务数据，其可以直接下载数据文件，且通常情况下必须借助特定的数据分析工具才能处理，人类无法直接理解。公开数据与非公开数据具有非常大的不同，公开并不意味着语法层数据化的公开，公开的是语义层的数据。这一点目前还未被学者意识到。由此，对公开数据的保护与非公开数据的保护也应该非常不同，以公开状态为标准的数据分类对构建数据权利保护模式意义重大。上文已经论述，语义层数据无法成为数据产权的权利客体，因此对公开数据的抓取不能使用产权制度来保护，而只能通过行为规制，如反不正当竞争法。因此，公开数据只在较窄范围范围，如公平竞争领域获得法律的排他性保护，对于其存储在服务器中的整体的数据文件可能获得权利性保护。因为公众获得的是语义层的数据，语义层不能产生排他性，但数据生产者控制着语法层的数据，语法层仍具有排他性。当然，对于公开数据之上的知识产权如著作权仍然存在，对其的侵犯仍可以通过知识产权法进行保护。将语义、语法、结构层与公开、非公开数据相结合理解数据产权的权利客体，这种模式有利于稳定知识产权制度、提高数据的利用率、促进信息的共享与流通。2.个人数据、非个人数据个人数据是指能够识别个人信息的数据，非个人数据指不能识别个人信息的数据，后者包括来源非个人的数据，如机器设备直接产生的数据，如天气数据；也包括来源个人的数据，但经过匿名化处理已经不能识别个人信息。《民法典》第一千零三十四条：自然人的个人信息受法律保护。个人信息是以电子或者其他方式记录的能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人的各种信息，包括自然人的姓名、出生日期、身份证件号码、生物识别信息、住址、电话号码、电子邮箱、健康信息、行踪信息等。个人信息中的私密信息，适用有关隐私权的规定；没有规定的，适用有关个人信息保护的规定。这种分类方式之所以重要是因为个人数据相较于非个人数据，其上包含了数据主体（即个人）的人格利益。基于对人格利益的保护，《民法典》第一千零三十七条规定个人信息主体对个人数据具有更正权、删除权等。《民法典》第一千零三十四条：自然人的个人信息受法律保护。个人信息是以电子或者其他方式记录的能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人的各种信息，包括自然人的姓名、出生日期、身份证件号码、生物识别信息、住址、电话号码、电子邮箱、健康信息、行踪信息等。个人信息中的私密信息，适用有关隐私权的规定；没有规定的，适用有关个人信息保护的规定。《民法典》第一千零三十七条：自然人可以依法向信息处理者查阅或者复制其个人信息；发现信息有错误的，有权提出异议并请求及时采取更正等必要措施。自然人发现信息处理者违反法律、行政法规的规定或者双方的约定处理其个人信息的，有权请求信息处理者及时删除。个人数据对于个人信息主体来说，其中的姓名、出生日期、身份证件号码等个人信息来源于个人，在数据收集者收集之前，由个人掌握，“属于”个人。但这并不意味着个人直接占有个人数据，因为此时个人所掌握的是语义层的数据，其还未被数据收集者通过设备记录下来成为数字数据，在数据收集者收集数据之前，没有语法层数据的产生，而只有语法层数据能够满足权利客体的四个特性被直接占有。因此，在数据收集者生产数据之前，个人信息主体所掌握的数据不能作为权利客体。当个人数据被生产之后，即个人信息已被记录为数字数据、语法层数据，能否当然成为权利客体？本文认为仍旧不能。对于个人来说，其没有直接占有个人数据，因为虽然个人信息主体能够通过《民法典》第一千零三十七条中的更正权、删除权对语法层数据形成控制，但其只能通过请求权要求数据收集者（信息处理者）完成对数据的更正与删除，而不能直接在物理状态上对其产生影响，对个人信息主体而言个人数据不具有控制性。对于数据收集者（信息处理者）来说，其也没有直接占有个人数据，因为虽然数据收集者能够对个人数据直接施加物理上的控制，具有控制性，但却不具有排他性，因为个人信息主体基于《民法典》对个人数据的更正权、删除权等权利的存在，使得数据收集者对数据的控制不被权利人之外的主体影响的排他性受到侵扰，或许可以提出将个人信息主体与数据收集者均作为权利人来消解这种对排他性的驳斥，但个人无法与数据收集者成为共同权利人，因为个人作为权利人不具有与数据收集者同样的地位或者说权能，理由是前文所述其不能对个人数据实现直接控制而只能借助数据收集者