企业数据赋权理论的反思——从数据财产权到数据使用权

伴随着大数据经济的发展,企业数据越来越成为一种重要的新型生产要素,对于企业数据的保护,不管是在理论界还是在实务界,也成为热点的法律问题。为了明晰数据权属,激励企业数据产品的生产,促进数据的流通,共享和融合,学术界主流观点认为应通过创设新型的企业数据财产权方式来保护企业数据。在数字化经济背景下,企业数据赋权保护模式与数据本身的性质和数字经济的运行逻辑不符等问题,以数据财产权来构建数据权益保护的模式面临桎梏,应该积极探究企业数据保护的数据使用权规则的架构。

数据赋权——从数据行动主义微更新方案到网络社会批判与逆熵纪空间实践

文章旨在凸显数据平台与使用者的赋权关系研究的重要性,结合介绍408研究小组2016上海城市设计挑战赛获奖提案的同时,揭示出大数据与城市更新的关系和作用实质上是大数据参与城市治理,并讨论其现实意义与所面临的困难。同时梳理了中国近年来的规划公众事件和数据参与平台案例,引入数据赋权的概念对其进行批判性检视,整理提出相应的模式及框架,得出数据赋权矩阵以概括发展的态势和目标。在发声、数据档案、物质空间实践、制度实践、延续自组织的由广至深的参与进程中,对自组织的延续与配合是数据参与平台的最高阶段,也是数据参与平台未来的发展方向,它也将最终革新空间专业者的技术哲学观与设计伦理。

《反不正当竞争法》视域下商业数据权益保护路径研究

目前,学界就商业数据权益保护路径的探讨和争论颇多。现有路径中,《反不正当竞争法》一般条款过宽,其抽象性与商业数据纠纷特性适配不足,赋权保护过严且理论基础不坚实、激励效果欠佳,无法为商业数据权益提供适度保护。相较之下,《反不正当竞争法(修订草案征求意见稿)》中新增的商业数据专条系一条明确性与制度弹性并重的折中保护路径,不仅构建了更明晰的权益保护范围、行为正当性标准和利益衡量准则,较《反不正当竞争法》一般条款的确定性更强,且更关注竞争行为的不法性及对多方市场交易主体的影响,较赋权保护更有利于平衡商业数据的保护与流通。构建商业数据反不正当竞争保护规则,应进一步完善商业数据权益保护构成要件及不正当竞争行为认定标准。

通过网络平台专有权实现对企业数据权益的保护

在网络与大数据技术中,将数据直接作为权利客体的数据所有权主张、数据知识产权主张、数据用益权主张和网络用户对数据享有初始所有权的主张,都因为数据的不可感知、不可控制和不可公示等特点而无法实现,应当将数据的载体即应用程序所运行和控制的网络平台作为数据财产权的直接客体。通过网络平台专有权来保护其内部数据,网络平台专有权的权利主体是构建、运营和控制网络平台的网络企业,权利内容包括对网络平台中的数据的控制、使用、收益和处分的权利,权利性质是财产性的支配权。网络平台专有权受到数据中其他法益(主要是公共利益以及数据所含信息中的民事权益)的限制。将网络平台作为数据赋权的直接客体,使得网络安全法、数据安全法和个人信息保护法等相关法律联系在一起,成为具有逻辑性和内在统一性的保护和利用数据的完整法律体系。

基于独立信息数据波动赋权的泥石流危险度评价

针对经典泥石流危险度评价中以灰色关联度作为次要危险因子筛选依据的不足,采用复相关系数作为泥石流次要危险因子筛选的依据,从而建立了泥石流危险度评价的主要危险因子与次要危险因子组合的多因子体系。在此基础上,针对次要危险与主要危险因子之间存在显著相关性,同时为了体现次要危险因子对泥石流危险度的贡献作用,采用独立信息数据波动赋权法计算泥石流次要危险因子的权重,建立了泥石流危险度评价的计算公式。以此计算东川市12条泥石流沟的危险度评价结果,计算结果比经典方法更符合次要因子的补充地位,从而证明了该方法的合理性。

一种新的客观赋权科技评价方法——独立信息数据波动赋权法DIDF

首先建立了科技评价方法体系,然后分析了5种线性客观赋权评价方法特点,在此基础上提出了一种新的客观赋权科技评价方法——独立信息数据波动赋权法,并且以中国科学技术信息研究所农业期刊数据为例进行了实证。其原理是,首先计算出评价指标的离差系数,然后利用改进的复相关系数计算指标的独立信息率,将二者标准化后相乘再进行归一化处理得到权重。对线性客观赋权法的适用条件进行了讨论,认为熵权法和离散系数法在计算指标权重上有相似之处。

平台企业数据优势与消费者隐私保护——数据赋权下的消费者、平台企业、政府三方博弈视角

作为平台企业的重要资产亦即用户的隐私,个人信息在大数据领域的广泛应用容易导致数据滥用,企业与个人在信息掌控上的不对等关系导致以数据赋权机制为主的个人信息相关法律面临挑战。为探索赋权保护模式下的多方利益格局,本文从“大数据杀熟”角度出发,构建消费者、平台企业和政府的三方演化博弈模型并建立复制动态方程,得到不同情形下的三方演化稳定策略,通过数值分析方法研究数据赋权政策下关键参数发挥的作用。研究表明:数据技术水平的提升依然可以促使平台企业在博弈中选择“杀熟”行为;数据安全与信息保护会使赋权模式有效维护消费者权益,但对平台企业的定价策略缺乏影响力;在政策监管实践中,监管概率可以高效辅助提高监测水平,以抑制平台企业的差别定价行为。因此,加强个人信息保护体系建设、灵活设置监管策略、构建多元利益主体参与的治理体系,是赋权政策下解决数据垄断及相关价格歧视行为的有效途径。

大数据技术赋权与工具反噬——智慧课堂语境下大学思政教师的主体重建之思

依托于大数据技术及其算法逻辑基础上的智慧课堂,成为当前大学思政教学模式创新的主要形式。智慧课堂优化了教学管理,提升了教学效率,丰富了教学素材,重塑着传统思政课堂。但在创新大学思政教学实践的同时,以强势的技术力量变相实现着新的技术权力、反噬着教师主体价值。对智慧课堂的技术批判,在反思大学思政教师主体重建之路的同时,也同步地探索着大数据时代个体的自我救赎之路。

论企业数据的赋权框架:从对象到模式

将数据政策转变为数据法律,尤其是将政策上的数据权利话语转成法律上的数据权利话语,是我国目前数据法研究的主要任务。数据赋权研究以企业数据为蓝本,这既能防止数据赋权和个人信息赋权的杂糅,也能避免出现公私不分的现象。赋权框架是企业数据赋权的核心内容,包括赋权对象和赋权模式两个方面。首先,企业数据赋权的对象是作为数据集合的大数据,并且不宜包括数据产品;其次,大数据具有形态衍变性和应用场景化特征,所以企业数据赋权不宜采用“以物设权”模式和“以用设权”模式这两种民法现有赋权模式;最后,企业数据赋权的新模式以促进数据流通为宗旨,不应过度强调数据归属。

数据财产赋权:从数据专有权到数据使用权

在数据产权立法例上,欧盟法曾采用数据库“著作权保护+特殊权利保护”的双轨制,但法律实施效果不好;中国法现采用“数据库专有赋权(著作权法)+不当行为规制(反不正当竞争法)”的规范体系,但难以满足大数据时代数据财产赋权的制度要求。数据产权立法具有提供新的制度产品的法律价值,表现为新的权利属性(信息产权范畴)、新的制度构成(多元性主体结构和多样性权能内容)、新的法律价值目标(以共享促流通)。根据国家政策指引和《中华人民共和国民法典》有关规定,参考欧洲议会和理事会《关于协调公平访问和使用数据和修订(欧盟)第2017/2394号条例、(欧盟)第2020/1828号指令的条例(数据法)》有关思想资料,我国未来数据财产赋权的法律构造可规定以下三类使用权主体:赋予数据处理者以有限排他为内涵的使用权;赋予数据来源者以访问、携带为要义的使用权;赋予数据使用者以对价许可为特点的使用权。数据财产赋权的立法可命名为“数据权条例”,不同于传统所有权制度和经典知识产权制度,其有限的保护范围(权利客体)、相对的排他效力(权能内容)、有效的共享流动(权利利用)构成了数据产权立法的主要内容。

数字经济时代企业数据的法律保护与模式构建

企业数据是数字经济时代最具特征性的生产要素,数据资源成为企业最具核心竞争力的资产,但现行的法律法规却难以应对企业数据产业化带来的诸多问题。为破解企业数据法律保护上的难题,应当以企业数据确权为基础创设新型财产权,明晰其信息产权的法律属性以及基本权能的构成。企业数据是商事主体通过对客观信息识别的一种记录符号,本质上是信息类的无形财产,而且不同于绝对的所有权,企业数据财产权是有限的排他性权利。基本权能作为企业实现数据财产权益的主要方法,企业数据财产权利人具有可以依自己的意志就企业数据行使权利的积极权能,同时也拥有排除他人对自己所控制的数据财产干涉的消极权能。在实践中,应探索企业数据资产价值评估的方式,建立统一的企业数据要素登记平台,完善企业数据财产权的登记管理制度。同时,对企业数据财产权进行权利内容、保护期限等限制,确保数据要素市场公平良性竞争。

大数据背景下算法歧视的剖析、困境与规制

算法决策如今已经遍布人们的日常生活,随之产生的算法歧视问题是大数据时代的一大技术难题和法律难题。算法的自主性特征及其特殊的运行机理决定了算法歧视的规制困境,欧盟的数据赋权、美国的算法问责以及关于算法公开、可解释性的规制路径都存在一定的局限性,算法权力产生的算法歧视暴政需要公权力的介入,通过建立算法审查委员会和动态审查机制来进一步规制。

基于AHP和DIDF赋权的第三方物流企业竞争力评价

在分析第三方物流企业特点的基础上,建立了第三方物流企业竞争力指标体系及分层次线性加权评价模型;以独立信息数据波动赋权法(DIDF)直接从企业经营数据中提取各指标权重,根据行业特点和企业实际情况利用AHP法获得准则层相对目标层的权重;最后以线性加权汇总法求出各企业的竞争力评价值,并通过实例加以验证。

论大数据竞争带给法律制度的挑战

大数据是独立存在、具有一定财产价值、可交换的信息,大数据竞争已成为数字经济的特征之一并给法律制度带来诸多挑战。民事法律制度需要关注大数据的权利属性等问题,尽管大数据权利化的时机还不成熟,但大数据权属的不确定性并不影响大数据的应用以及商业模式的创新。个人信息保护法律制度需要从保护个人数据信息所承载的以隐私权为核心的基本权利,保护数字产业的创新与发展,以及保护社会公共利益的多重目标出发关注大数据隐私保护的边界问题。反不正当竞争法需要关注互联网不正当竞争条款规制大数据竞争行为的局限性以及基本原则条款在规制大数据竞争行为时的核心作用。反垄断法需要关注大数据竞争行为的类型化研究、大数据并不当然产生市场支配地位、以及隐私保护与质量竞争的关系等问题。

数据财产赋权的立法选择

关于数据财产化问题的探讨,在是否赋权(正当性问题)基本形成共识的情况下,业界应着重探讨选择何种赋权(合理性问题)、怎样进行赋权(可行性问题)。数据财产权的创设,旨在为私法领域调整数据财产归属和利用的民事关系提供新的制度产品。其界权起点为,受保护数据须为“经合法收集和处理,聚合而成的可公开利用的商业数据”,客体适格性包含数据的技术特性和法律属性等构成要件;其赋权形成,可采取数据制作者权(有限排他效力的财产权)和数据使用者权(用户及其他同业经营者的访问权)二元权利结构;其确权效力,应在权利保护的同时注重权利限制,包括个人信息权益优先保护、为公共利益、国家安全的数据访问和管理、数据合理使用、数据强制许可,以明确数据财产权效力的合理边界。

基于AHP-Logistic熵权模型的地质灾害分布特征研究

由于数据分析可靠性较低,引起地质灾害分布特征识别计算准确率较低,基于此,提出基于AHP-Logistic熵权模型的地质灾害分布特征研究。以数据的表征为基础构建标准化评价矩阵,并采用AHP-Logistic熵权模型对矩阵中的指标进行赋权,使数据表征的分析结果更加可靠,根据赋权结果,计算数据拟近灾害特征类型,结合其位置信息,计算出其分布特征。实验结果表明,所提方法能够实现对灾害分布点的有效计算,同时,对于其整体的分布特征也能够准确分析,具有较高的实际应用价值。

大数据时代算法价格歧视的法律规制

近年来,“算法价格歧视”的社会问题频频出现,其实质是市场经营者收集、分析消费者个人数据并对消费者“精准画像”,将个体数据嵌入定价算法以实现“千人千价”,尽可能多地获得消费者剩余。算法价格歧视使目标消费者产生错误的支付意愿,实际剥夺了消费者知情权和公平交易权,侵犯消费者合法权益。目前,我国多从个人信息保护、反对价格歧视以及反垄断三条路径规制算法价格歧视,但收效甚微。文章提出了构建“风险预防—运作规范—事后救济”一体化法律治理机制。

公开商业数据爬取行为的规制路径

公开商业数据源于个人数据,形成于数据收集技术,是独立于个人数据的数据类型。劳动说与激励说无法成为公开商业数据赋权保护的正当性基础,赋权保护路径既违背传统权利生成过程且实践效果存疑,并最终可能导致权利泛化。然而,如果摒弃赋权保护路径,完全放任公开商业数据被肆意爬取,可能会破坏市场竞争秩序,从而阻碍市场竞争。反不正当竞争法不预设具体利益而只判断行为正当与否的“行为谴责式”判断范式,完全契合规制爬取公开商业数据行为的谦抑性。现阶段由于我国《反不正当竞争法》类型化条款无法提供救济,适用一般条款规制爬取公开商业数据行为是较为妥当的方案。

职场监视5.0下劳动者个人数据保护的困境与出路

算法技术促使职场监视进行了5.0升级,由此造成的侵权风险以“数据收集”与“数据处理”为技术路径嵌入算法雇佣决策,凸显劳动者个人数据保护对规制算法技术侵权风险的意义。反观我国劳动者个人数据保护方式,无论是“用人单位的数据治理义务”还是“劳动者的个人数据赋权”在职场监视5.0下均面临诸多困境。基于此,应以数字人权、场景理念、预防原则、比例原则、人对机器的控制以及社会对话等六大基本理念为指引修正“用人单位的数据治理义务”与“劳动者的个人数据赋权”,有效保护劳动者的个人数据。

基于含异质性客户数据要素模型的客户终身价值分类研究——以库尔勒香梨网络销售数据为例

传统客户数据要素(RFM)模型可以用于对客户进行分类,但不同类别客户在类别内部仍然可能存在异质性,以及不同时期客户的消费行为特征同样具有显著的异质性。因此,本文针对这两种异质性,以自组织映射神经网络划分的RFM类别为基础,构建并估计RFM的区制转移动态因子模型。此外,利用独立信息数据波动赋权法确定不同类别不同时期指标的权重,并使用库尔勒香梨网络销售数据进行了经典客户终生价值与包含异质性客户终身价值的对比。