數據分類與權利客體可能性探析綜述目錄TOC\o"1-2"\h\u31481數據分類與權利客體可能性探析綜述 1302161.公開數據、非公開數據 1184232.個人數據、非個人數據 3數據的分類為我們理解數據特點與內涵提供多重視角，依據不同的標準數據可以有多種分類。以數據持有主體為標準，數據可分為個人數據、企業數據、政府數據；以數據可識別性為標準，數據可分為個人數據和非個人數據；以數據的層次為標準，數據可分為語義層數據、語法層數據、結構層數據；以數據的公開狀態為標準，數據可分為公開數據和非公開數據。參見楊翱宇：《數據財產權益的私法規范路徑》，《法律科學（西北政法大學學報）》2020年第2參見楊翱宇：《數據財產權益的私法規范路徑》，《法律科學（西北政法大學學報）》2020年第2期，第67頁。參見張素華、寧園：《論數據利益的保護路徑——以數據利益的解構為視角》，第59頁。對于數據中重要的兩種分類——公開數據與非公開數據、個人數據與非個人數據，本文嘗試用前文所述的數據的三個層次與權利客體的四個特性作為分析工具，對其能否成為權利客體進行探析。以是否公開為標準的公開數據與非公開數據是兩種非常不同且重要的數據形態，因為對公開數據的爬取是在法律上極具有爭議的一種行為，對其法律屬性的厘清有利于該類糾紛的法律處理獲得穩定性。而以是否能夠識別個人信息為標準的個人數據與非個人數據，其本質區別是其上是否涉及人格利益，因個人數據混合了人格利益與財產利益，對其的處理比較棘手但卻沒有較為清晰的闡釋。1.公開數據、非公開數據在這些分類方式中，以數據公開狀態為標準的分類方式，對論證解決數據產權問題有很大意義，雖有一些文章注意到其重要性，對公開數據與非公開數據的不同保護有所論證，但仍不能在客體層面對這兩種數據類型進行區分描述，因而其上構建的法律規則沒能充分回應數據產權問題。同上注；同上注；崔國斌：《大數據有限排他權的基礎理論》，《法學研究》2019年第5期，第3-24頁。公開數據指可為社會公眾公開獲取的信息，非公開數據指不可為社會公眾公開獲取的信息。為了解決大數據海量的結構復雜的數據存儲，同時滿足大數據應用對存儲平臺的高可用性、高伸縮性、高效率訪問和高并發需求，數據儲存在分布式存儲服務器中。霍雨佳，周若平，錢暉中主編：《大數據科學》，電子科技大學出版社2霍雨佳，周若平，錢暉中主編：《大數據科學》，電子科技大學出版社2017年版，第102頁。對于非公開的數據，能夠獲得商業秘密的保護這沒有疑問。這是因為基于各種具有所有權的設備產生的數據，都因為收集者采取了保密措施而使公眾無法通過公開渠道獲得。但是商業秘密并不能使數據上的財產利益獲得周全的保護。其缺陷在于忽視了數據交易的客體，在資產收購與破產重組等案件中數據的流轉難以解釋，個人非法獲取企業數據等問題無法通過商業秘密解決。但是數據價值的另一種實現方式是通過公開，在非公開的數據之外，還有很大一部分數據是公開數據，即通過不同的設備可以被用戶直接訪問、獲取存儲在服務器中的數據，互聯網上公開可訪問的數據是最常見的一種形式。互聯網的一般原則是開放性，這種開放性允許世界上任何人發布信息或數據，數據可以被任何人訪問。數據生產者收集這些數據的目的是為了以數據的集合向公眾提供數據產品，實現基于數據信息的一些功能，如大眾點評通過提供商家與用戶的點評信息實現下單參考與優惠活動集成功能，新浪微博通過提供用戶信息以及發布的實時動態實現資訊瀏覽與交友功能，微信通過提供通訊好友以及朋友圈數據等實現通訊與社交功能。要先強調的是公開數據不同于可以直接下載數據文件的開放數據，公開數據是用戶可獲得的、用人的認知能力能夠直接處理的數據或信息，開放數據如之后可能開放的政務數據，其可以直接下載數據文件，且通常情況下必須借助特定的數據分析工具才能處理，人類無法直接理解。公開數據與非公開數據具有非常大的不同，公開并不意味著語法層數據化的公開，公開的是語義層的數據。這一點目前還未被學者意識到。由此，對公開數據的保護與非公開數據的保護也應該非常不同，以公開狀態為標準的數據分類對構建數據權利保護模式意義重大。上文已經論述，語義層數據無法成為數據產權的權利客體，因此對公開數據的抓取不能使用產權制度來保護，而只能通過行為規制，如反不正當競爭法。因此，公開數據只在較窄范圍范圍，如公平競爭領域獲得法律的排他性保護，對于其存儲在服務器中的整體的數據文件可能獲得權利性保護。因為公眾獲得的是語義層的數據，語義層不能產生排他性，但數據生產者控制著語法層的數據，語法層仍具有排他性。當然，對于公開數據之上的知識產權如著作權仍然存在，對其的侵犯仍可以通過知識產權法進行保護。將語義、語法、結構層與公開、非公開數據相結合理解數據產權的權利客體，這種模式有利于穩定知識產權制度、提高數據的利用率、促進信息的共享與流通。2.個人數據、非個人數據個人數據是指能夠識別個人信息的數據，非個人數據指不能識別個人信息的數據，后者包括來源非個人的數據，如機器設備直接產生的數據，如天氣數據；也包括來源個人的數據，但經過匿名化處理已經不能識別個人信息。《民法典》第一千零三十四條：自然人的個人信息受法律保護。個人信息是以電子或者其他方式記錄的能夠單獨或者與其他信息結合識別特定自然人的各種信息，包括自然人的姓名、出生日期、身份證件號碼、生物識別信息、住址、電話號碼、電子郵箱、健康信息、行蹤信息等。個人信息中的私密信息，適用有關隱私權的規定；沒有規定的，適用有關個人信息保護的規定。這種分類方式之所以重要是因為個人數據相較于非個人數據，其上包含了數據主體（即個人）的人格利益。基于對人格利益的保護，《民法典》第一千零三十七條規定個人信息主體對個人數據具有更正權、刪除權等。《民法典》第一千零三十四條：自然人的個人信息受法律保護。個人信息是以電子或者其他方式記錄的能夠單獨或者與其他信息結合識別特定自然人的各種信息，包括自然人的姓名、出生日期、身份證件號碼、生物識別信息、住址、電話號碼、電子郵箱、健康信息、行蹤信息等。個人信息中的私密信息，適用有關隱私權的規定；沒有規定的，適用有關個人信息保護的規定。《民法典》第一千零三十七條：自然人可以依法向信息處理者查閱或者復制其個人信息；發現信息有錯誤的，有權提出異議并請求及時采取更正等必要措施。自然人發現信息處理者違反法律、行政法規的規定或者雙方的約定處理其個人信息的，有權請求信息處理者及時刪除。個人數據對于個人信息主體來說，其中的姓名、出生日期、身份證件號碼等個人信息來源于個人，在數據收集者收集之前，由個人掌握，“屬于”個人。但這并不意味著個人直接占有個人數據，因為此時個人所掌握的是語義層的數據，其還未被數據收集者通過設備記錄下來成為數字數據，在數據收集者收集數據之前，沒有語法層數據的產生，而只有語法層數據能夠滿足權利客體的四個特性被直接占有。因此，在數據收集者生產數據之前，個人信息主體所掌握的數據不能作為權利客體。當個人數據被生產之后，即個人信息已被記錄為數字數據、語法層數據，能否當然成為權利客體？本文認為仍舊不能。對于個人來說，其沒有直接占有個人數據，因為雖然個人信息主體能夠通過《民法典》第一千零三十七條中的更正權、刪除權對語法層數據形成控制，但其只能通過請求權要求數據收集者（信息處理者）完成對數據的更正與刪除，而不能直接在物理狀態上對其產生影響，對個人信息主體而言個人數據不具有控制性。對于數據收集者（信息處理者）來說，其也沒有直接占有個人數據，因為雖然數據收集者能夠對個人數據直接施加物理上的控制，具有控制性，但卻不具有排他性，因為個人信息主體基于《民法典》對個人數據的更正權、刪除權等權利的存在，使得數據收集者對數據的控制不被權利人之外的主體影響的排他性受到侵擾，或許可以提出將個人信息主體與數據收集者均作為權利人來消解這種對排他性的駁斥，但個人無法與數據收集者成為共同權利人，因為個人作為權利人不具有與數據收集者同樣的地位或者說權能，理由是前文所述其不能對個人數據實現直接控制而只能借助數據收集者