基于UGC数据爬取的红树林文化服务感知要素

为了合理分析红树林文化服务感知要素,本文基于UGC数据爬取方法开展了研究,结果显示,公众主要感知到福田红树林自然保护区的审美与美学服务、精神满足及教育与知识获取等红树林生态系统文化服务,为红树林生态系统文化服务研究提供了新的参考。红树林文化服务一直是人们重点关注的领域之一。但是,涉及红树林文化服务感知要素目前并不清楚。UGC(User Generated Content)数据内容可以直接反映公众对红树林生态系统文化服务要素的感知情况。我们引入UGC数据挖掘研究方法,爬取福田红树林自然保护区相关网络评价文本,通过数据分析获取公众对红树林生态系统文化服务要素的感知情况。

共享视角下数据爬取行为刑法规制理念重塑与路径展开

数据爬取行为在数据平台的发展中必不可少。刑法的过多介入导致数据垄断,阻碍了市场竞争,需要对过罪化的趋势加以纠正。在数据共享的视角下,数据不同于个人信息,控制者对其没有决定权,不能仅因为Robots协议或反爬虫措施就认定获取行为的非法性;亦不能无视数据爬取行为的特性,沿袭司法解释的规定使罪量限制形同无物,对此类行为的规制应由降维转向升维。数据爬取行为促进数据共享,符合社会公共利益。应以以下两点认定相关犯罪:利用刑法加以保护的数据必须具有保护价值,其所蕴含的利益必须受到爬取行为的侵犯进而导致法益的实质减损;坚守形式与实质的双重侧面,只有数据爬取行为同时符合形式判断和实质判断的要求才能成立犯罪。

竞争法视角下企业数据爬取行为合规研究

企业在市场竞争中扮演着数据的控制者和爬取者的双重角色。然而,从竞争法的视角来看,企业不当利用数据爬取技术可能引发不正当竞争和数据垄断问题。为了实现企业的可持续发展,必须重新定义大数据环境下企业的实质竞争关系;健全企业数据爬取的正当标准,即设立“善意爬虫”的三重标准,以确保数据爬取范围合法合规;完善企业数据开放义务,即结合企业经营类型,明确数据授权的必要性,改进反爬措施,实现数据的开放共享。只有正确应用数据爬取技术,将其作为推动企业发展的工具,企业才能获得长足的发展。

数据爬取不正当竞争认定的反思及路径重构

数据爬取是近些年才成熟的技术,其天然的技术中立性使得爬取行为亦具有竞争中性之属性。数据爬取以互联网为依托,而互联网领域跨界竞争乃为常态,这便对传统竞争关系认定理念造成冲击。同时,数字科技这一新兴领域的商业道德标准模糊,使得正当性认定标准难以统一。司法裁判理念亦未完全革新,涌现出许多类案不同判的现象。基于此,应将“竞争关系”作实质性解读,即只要双方经营者之间的交易机会、竞争优势等存在此强彼弱的关联反应,便可以认定双方存在竞争关系。对于正当性认定,可将多元利益动态衡量作为基础框架,秉持谦抑干预理念,以比例原则作为主要进路,细化商业道德认定标准,分获取、使用两个阶段对行为正当性分别进行评判。只有统一司法认定标准,才能对不正当的数据爬取行为进行精准、有效规制。

数据爬取行为刑事不法认定的应然转向

滥用数据爬取技术有必要动用刑法加以规制,但司法实务及理论界的主要观点皆以爬取行为避开或突破技术保护措施作为判定刑事不法性的依据,导致刑法保护对象发生偏误,也抽空了数据犯罪的法益保护内容,抑制了数据公共价值的释放。以数据分类分级为基础建构数据安全法益,对数据爬取行为刑事不法的认定要以在客观上侵犯数据安全法益,主观上对行为方式与爬取数据的总量、数据表征的信息内容存在明知的事实上进行。数据爬取行为刑事不法性标准的重塑可作为《刑法》第285条第2款的“违反国家规定”与“情节严重”之间构建适格的构成要件行为的过渡,并可为非法获取数据行为确立值得刑法规制的罪质。

软件测试中大规模数据爬取和测试方法研究

大规模数据测试已成为现代软件开发领域不可或缺的一部分。研究强调了数据爬取技术的关键作用,以获取大规模数据用于测试。首先,选择合适的数据源,然后开发或配置数据爬取工具,以有效地收集数据,最后,进行数据清洗和预处理,包括:去噪、数据格式化和标准化,以确保测试数据的质量和一致性。测试数据生成是测试的关键组成部分,可通过随机选择样本或数据驱动方法生成测试用例。在性能测试方面,负载测试和性能分析辅助评估软件在大规模数据集下的性能。安全性测试涵盖恶意数据攻击模拟和漏洞扫描,以确保应用程序的安全性。综合而言,大规模数据测试策略必须综合考虑性能、正确性和安全性,以确保软件在应对大规模数据时的稳定性和可靠性。

基于Python的招聘数据爬取与数据可视化分析研究

随着高校毕业生人数的增加,大学生就业问题日益受到国家和社会的重视。目前的就业现状反映出,大学生对求职的岗位技能要求、学历要求及薪资水平等关键信息掌握不够全面,导致在求职过程中出现信息偏差。本文通过Python语言的标准库和丰富的第三方库requests、BeautifulSoup、pandas和jieba等,爬取主流招聘网站的招聘数据并对数据进行有效清洗和分析,最后通过matplotlib库对统计分析后的招聘数据进行可视化展示,以帮助求职者更好地了解就业的关键信息,为毕业生就业及后续的择业提供参考。

数据权属的界定——以企业间数据爬取为例

企业间的数据爬取纠纷喷涌而出,相关的司法实践频频引发争议。关于数据权益的保护与分配,有数据赋权模式和行为规制两条进路,前者意在建立具有排他性的数据财产权,后者在合同法、反不正当竞争法、刑法与行政法等现行法律制度之上对行为进行场景化与类型化的正当性判断。数据赋权和行为规制可以在霍菲尔德权利关系理论之下得到统合,此时数据的保护不依赖事先预设的权利类型,而是依个案确定,但是所有规则的设计仍然限于霍菲尔德的权利框架和权力框架,从而能够为数据纠纷提供清晰、稳定的指引,又能将利益衡量的要素填充进权利框架中。企业数据爬取的主体间法律关系需要建立在用户、数据爬取者和数据被爬取者的综合利益衡量上,爬取行为的合法性和正当性判断需要考虑爬取目的、数据使用方式、数据的分级分类、主体的意愿等,但这些因素的价值位阶考量仍然需要建立在一个更为广泛的共识之上。在主体意愿这一要素下展开对主体间法律关系的描述,可以清楚地看到霍菲尔德理论在数据权属界定上的创生性和解释力,叠加其他因素所建构起来的互动关系可以是随机拆解的多次法律关系再组合,这有助于最终形成错综复杂但边界清晰的权利网络。

数据爬取的不正当竞争认定规则研究

平台对平台内数据享有什么权益是判断数据爬取行为正当性的前提问题。平台对不同形态的数据投入的劳动和资金具有显著的不同,应进行分类保护。用户直接生成展示在网页上的数据,具有原始性和公开性的特征,应采用竞争性权益的保护方式;而平台进行适度处理可供商业化利用并采用密码等保护措施仅向特定人提供的数据,可采用财产性权益的保护路径,对数据爬取不正当竞争行为的认定应由此而展开。司法实践中形成的“三重授权”规则是财产性权益的保护方式,而“实质性替代”和“破坏性利用”规则是竞争性权益的保护方式,我国在构建数据不正当竞争的法律规则时,应总结司法经验并对其进行优化和完善。

论企业间数据爬取及其行为边界

互联网时代,数据爬取纠纷层出不穷,对于数据应当共享还是控制,国内外判例和学说观点莫衷一是。跳出界定数据权利和权属争论的窠臼,从行为规制的角度看,在不侵害国家安全、个人隐私、商业秘密等其他法益,且不会造成消费者误认和被爬取的企业经营困难的情况下,企业间的数据爬取以及反爬取行为不应该被认定为不正当竞争。这样的边界划定有利于企业经营者间的竞争,有利于消费者的选择,也符合社会公共利益。

企业间数据爬取行为的竞争法规制逻辑与完善路径

作为互联网世界中数据流通的主要路径之一,企业间数据爬取行为无法通过行业自发建构的Robots协议与爬虫识别技术得到充分规制。由于数据权属问题的模糊性,故基于传统民商法权利体系对企业数据权益进行事前定性、明确爬取行为合法性边界的进路亦受到阻碍。《反不正当竞争法》作为行为法,力图消解数据权属这一规范难题,跳出“确权→侵权”之传统民事权利保护的桎梏,转而聚焦于个案场景下数据流通的公共利益与企业数据利益保护之间的价值衡量,而这恰与数据作为新型生产要素所蕴藏的价值多重性形成呼应,故理应成为爬取行为合法性判断的实定法依据。从实证研究可以发现:法院多援引该法第2条原则性规定进行裁判的审理理路,蕴藏着不当扩大不正当竞争认定范围的规范风险。为实质激活该法第12条“网络不正当竞争”规定的适用,应推动以司法解释形式对企业数据抓取的合法性边界进行明确,为打破数据壁垒、促进经济社会的数字化转型提供有效的规范支撑。

数据爬取行为的司法治理:裁判模式、治理困境与完善路径——基于《反不正当竞争法》第二条的分析

数据爬取行为是大数据时代下的产物,主要通过网络爬虫技术获取数据资源,它为市场经营者提供便利的同时也存在违法的可能性。反不正当竞争法视角下对数据爬取行为的司法治理因法律规制的空缺陷入多重困境,本文通过对案例的分析阐明司法实践中所面临的认定数据爬取行为的标准不明晰、不正当竞争行为的性质分析不全面、司法裁判思路单一等问题,以数据爬取行为不正当性为切入点,结合《反不正当竞争法》第二条,提出细化数据爬取行为的认定标准、全面分析不正当竞争行为的构成要件、优化司法裁判思路等有针对性的解决途径。

论数据爬取行为的合法性边界

目前数据爬取行为在我国存在立法规制阙如、司法认定混乱等问题。从司法实践出发,数据爬取行为包括爬取数据和使用数据两种类型。其中爬取数据的行为又包括破坏被爬方信息系统与未经许可擅自爬取两类。为保证数据爬取行为的合法性,爬取方在爬取数据时应认清爬取的对象,避免突破合约授权与技术措施。而在使用数据时应识别数据内容、评估使用后果,准确识别数据类型,包括个人信息、著作权内容以及权利属性不明的公开数据等,判断是否违反前置条件,从而合理设计爬取行为,指引该技术在法治轨道稳步发展,促进数据的高效流通。

数据爬取的刑法规制

以网络爬虫为代表的现代网络技术在带来数据分享与利用的公开性与便捷性的同时,也不可避免地伴随着技术滥用的风险。对此,"技术中立"的口号亦不能逾越法律的红线。从刑事法的角度,对于爬取数据行为需要从行为的"非法性"与对象的"层次性"两个维度进行规制。对于爬取行为的非法性,需要结合技术原理合理划定计算机的访问权限,并应注意反爬机制的规范目的与善意访问的除罪化;对于爬取数据的层次性,则需要注意数据与信息的层次区分与法益归属,厘清数据安全与信息安全的法益内涵,并对针对复数法益的一次性侵害行为适用想象竞合的原则予以处理。

恶意数据爬取行为的刑法规制研究

恶意数据爬取行为对政府机关、企事业单位和个人的数据安全带来了极大的风险,威胁到各主体的合法权益。由于我国在相关立法、惩罚机制、技术防范等方面较为滞后,导致犯罪成本偏低,并且当前恶意数据爬取行为呈蔓延趋势,亟需予以关注和回应。文章梳理分析国内外恶恶意数据爬取行为的刑法规制理论和司法实践,发现无论是在理论研究还是司法实践方面都存在一定的不足,较少涉足规制的本质问题,诸如如何提高法律的遏制力和震慑力,加大不法分子的犯罪成本。鉴于此,文章以数据爬取的刑事立法保护和司法保护现状分析为切入点,以国内典型案例为实践依据,分析滥用数据爬取技术的刑事法律风险,并对恶意数据爬取行为刑法规制进行思考并提出建议。

新浪微博数据爬取研究

新浪微博的快速发展促进了基于微博数据的研究发展,如何获取微博数据是开展相关研究的首要问题。文中就分析爬取新浪微博数据的方法,提出了一种基于Python的语言,直接设置已登录用户Cookie信息,模拟浏览器访问的新浪微博数据爬取方案,解决了不使用新浪微博开放平台API爬取微博数据的主要问题,所实现的爬虫程序编程简单、性能稳定,能有效获取微博数据。

数据爬取不正当竞争认定的反思与转进

数据爬取作为数据流通的重要手段,具有促进数据再利用与推动创新研发之功能,而受传统侵权保护与强化数据控制思维主导的司法实践近乎一概地将其认定为不正当竞争行为,背离了反不正当竞争法的本质属性。出于行为正当性判断与数据壁垒的防范考量,数据爬取行为的不正当竞争认定应保持足够谦抑和审慎,为技术对抗与技术创新预留空间。在具体的实践进路上,应回归利益衡量分析范式,借助比例原则分析工具,在“宽松审查”基准下,合理划定数据爬取行为的正当性边界。

基于Python的网站数据爬取与分析的技术实现策略

Python为网页数据爬取和数据分析提供了很多工具包。基于Python的BeautifulSoup可以快速高效地爬取网站数据,Pandas工具能方便灵活地清洗分析数据,调用Python的Matplotlib工具包能便捷地把数据分析结果图形可视化。本文以爬取www.tianqihoubao.com网站的空气质量数据,分析爬取数据并可视化图形输出结果为例来阐述Python爬取和分析数据的技术内涵,旨在帮助读者理解与学习爬虫技术、数据清洗分析技术和结果图形输出技术。

企业数据爬取行为的法律适用困境及完善

数据爬取是获取用户数据资源的一种重要的手段,在促进企业数据竞争的同时,也给数据保护带来了挑战。从解释论的角度出发,我国司法实践中对于企业数据爬取类的案件多采用《反不正当竞争法》予以规制,但《反不正当竞争法》“一般条款”凸显出权利侵害式的侵权法思维,缺乏对竞争行为正当性的判断。为此,建议从数据爬取行为发生的实践逻辑出发,识别数据爬取所涉及的多元利益,回归到市场机制进一步判断其是否对市场机制和竞争机制构成损害。在我国司法实践中,法院应当确立一般条款适用的谦抑原则,进一步细化商业道德的标准,矫正竞争行为正当性评价的误区,加强与其他相关法律之间的衔接,深化对数据爬取和市场竞争的认知,完善我国对企业数据爬取行为的规制。

长白山旅游数据爬取及可视化分析

为解决现有长白山景点旅游数据不够集中、缺乏有效利用问题,通过合理制定基于Python的网络爬虫,实现了对部分旅游网站长白山旅游数据的爬取,并利用Tableau工具对数据进行可视化分析,从多个维度精准挖掘旅游人数与各个因素之间的潜在关系,得到了更为直观的效果,有利于趋势分布的观察,为长白山地区进一步制定合理的旅游策略奠定了基础。