新民事案由下的数据权益争议解决前瞻

引言

随着数字经济的蓬勃发展，数据已成为关键生产要素，深刻改变着社会生产方式和治理模式。2022年，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称"数据二十条"），明确提出探索数据资产化路径。2024年1月，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式实施，标志着数据资产入表实践拉开帷幕。与此同时，司法体系积极回应现实需求，最新民事案由修订中新增"数据纠纷"案由，为数据权益保护提供专门司法通道。

本文结合近期司法案例与实务观察，系统梳理数据纠纷类型、场景及风险，探讨数据权益保护在司法实践中的现实挑战与发展趋势，以期为数据要素市场健康发展提供参考。

一、数据纠纷的类型与发生场景

数据纠纷伴随数据生命周期产生，从采集、处理、交易到销毁，各环节均可能引发争议。根据近期司法实践，数据纠纷主要呈现以下类型：

(一) 数据权属纠纷

数据权属不清是许多争议的根源。尽管"数据二十条"提出数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权"三权分置"的思路，但法律层面尚未明确数据作为独立财产权的客体地位。在司法实践中，法院多通过反不正当竞争法、商业秘密或合同法进行裁判，但权属论证往往不足。

例如，在指导性案例262号（某科技有限公司诉某文化传媒有限公司不正当竞争纠纷案）中，法院认定网络平台经营者对数据集合形成的经营性利益受保护，但未直接确认数据所有权。该案中，某文化公司未经许可抓取搬运甲APP中的50392个短视频，其中包含19079个注册用户昵称和头像，法院最终认定该行为构成不正当竞争，但回避了对数据所有权的直接认定。

此类纠纷常见于数据采集、共享场景，如企业间数据抓取、平台数据复用等。在北京某网络技术有限公司与广州某信息科技有限公司不正当竞争纠纷案中，二审法院详细论证了数据抓取行为的不正当性，但仍然受限于立法对数据产权法律制度体系的不完善，在数据权益权属论证方面捉襟见肘。

(二) 数据侵权纠纷

数据侵权纠纷主要包括侵害个人信息权益、数据不正当竞争等。北京互联网法院发布的八起典型案例显示，侵权形态多样：包括未经同意收集个人信息、超范围处理数据、算法侵害人格权等。案件所涉案由呈现多维权利保护特点，包括不正当竞争、合同纠纷、数据侵权、劳动争议、人格权纠纷、侵害公民个人信息罪、侵害商业秘密七大类。

在个人信息侵权领域，马某与北京某科技有限公司个人信息保护纠纷案具有典型意义。该案中，软件在注册过程中自动勾选同意且未设置撤回同意途径，法院认定自动勾选不符合"自愿""明确"的要求，收集手机号码并非词典功能的必需信息，超出了实现目的的最小范围。这一案例明确了必要个人信息范围的认定标准，对企业合规具有重要指导价值。

在数据算法应用引发的人格权纠纷中，全国首例利用算法设计组织实施人格权侵权的AI陪伴案、全国首例适用民法典裁判的APP强制收集用户画像信息侵权案等代表性案例，明确了算法应用中的侵权认定标准。特别是在廖某与某科技文化有限公司网络侵权责任纠纷案中，法院认定即使通过AI换脸技术去除了肖像具有识别性的核心部分，但动态视频中保留的个体化特征仍属于个人信息，换脸过程涉及个人信息处理活动，构成侵权。

数据不正当竞争案件在数据侵权纠纷中占比显著。根据北京知识产权法院发布的《涉数据产业竞争司法保护白皮书》，该院2021年至2023年审结的涉数据产业知识产权案件达339件，其中以判决结案的案件中，超过三分之二认定被诉数据行为构成不正当竞争。这些案件集中体现了数据权益争议法律领域所涉数据清洁性保护、获取处理其他经营者数据的边界、数据产品权益保护等重要问题。

(三) 数据合同纠纷

数据交易、数据服务合同等引发的纠纷在数据纠纷中占有相当比例。合同内容可能涉及数据提供、数据处理、数据产品许可等，争议点多集中于数据质量、交付标准、权利瑕疵等。根据实务观察，数据合同纠纷主要集中在以下几个场景：

数据资产出资场景中，股东以数据资产出资入股可能引发评估价格虚高争议。根据《公司法》第四十八条，以数据资产等非货币财产出资应当评估作价。但由于数据资产评估缺乏统一标准，若评估价值虚高，股东可能被认定为未全面履行出资义务。特别是在2024年7月新《公司法》实施后，第五十二条规定的"股东失权"制度将使数据资产出资不实的风险进一步加大。

数据资产并购交易中，买卖双方对数据资产的权利瑕疵认定易产生分歧。若卖方向买方隐瞒数据资产的权利瑕疵，如数据来源授权不完整、处理过程不符合合规要求等，买方可能主张合同撤销或解除。但数据资产的特殊性在于，即使合同被撤销，数据权利恢复原状需要重新履行复杂的审批程序，这为纠纷解决带来技术难题。

数据服务合同履行过程中，服务方与客户就数据质量标准、交付要求等易发生争议。指导性案例264号（某钢铁有限公司诉某电子商务股份有限公司侵权责任纠纷案）中，某钢铁公司质疑某电子公司编制的钢材价格指数不真实、不公允，但未能提供充分证据证明数据质量问题。这类案件凸显了数据产品质量认定中专业性与举证难的问题。

(四) 数据执行与保全纠纷

数据资产作为新型财产，其在保全与执行程序中的处置规则尚不完善。数据资产具有无形性、可复制性、价值动态变化等特点，传统财产保全措施难以直接适用。在司法实践中，数据资产的保全与执行面临以下特殊问题：

数据资产保全措施的有效性难题。由于数据易复制、易传播，传统的查封、扣押措施难以防止数据被转移或灭失。指导性案例267号（某文化传媒有限公司与游某梅执行实施案）中，法院通过清除原实名认证信息并换绑手机号码的方式实现账号实际控制权的转移，这一创新执行方式为数据资产执行提供了新思路。

数据资产处置过程中的价值维护问题。数据资产价值高度依赖应用场景，在司法拍卖中可能因竞买人有限而导致价值大幅贬损。2023年11月，衡阳市公共资源交易中心曾尝试公开竞买某数据资产，但五日后便公告暂停交易，反映出数据资产市场流通机制尚不成熟。

数据资产执行中的合规风险。数据资产转移需满足《个人信息保护法》《数据安全法》等规定的合规要求，若竞买人资质不符合规定（如涉及外资安全审查），可能导致执行程序受阻。这在跨国数据流转场景中尤为突出。

二、数据纠纷的法律风险点

数据纠纷背后隐藏多重法律风险，需市场主体高度警惕。从近期司法案例看，数据纠纷的法律风险点主要集中在以下几个方面：

(一) 评估与定价风险

数据资产价值评估缺乏统一标准，易导致交易价格虚高或低估。在出资、并购场景中，若评估方法不科学、假设不合理，可能引发股东出资不实责任。具体风险表现在：

评估方法选择不当的风险。数据资产评估可采用收益法、市场法、成本法三种基本方法，但不同类型数据资产适用方法各异。对于数据资源持有权，成本法可能更为适用；对于数据产品经营权，收益法更能反映其价值。若方法选择不当，可能导致评估结果严重偏离真实价值。

评估参数假设不合理的风险。数据资产价值评估涉及大量参数假设，如剩余经济寿命、预期收益、折现率等。若假设过于乐观或缺乏合理依据，可能使评估价值虚高。特别是在数据资产入表背景下，评估价值直接影响企业资产负债状况，风险传导范围更广。

评估资料不完整的风险。数据资产评估需要充分的数据支持，如数据来源合法性证明、数据处理流程记录、数据质量检测报告等。若评估资料不全，评估机构可能出具保留意见或无法出具报告，影响数据资产交易进展。

(二) 权利转移合规风险

数据权利转移需满足多重法定条件，合规风险贯穿数据流转全过程。根据《个人信息保护法》《数据安全法》等规定，数据转移需克服以下合规障碍：

个人信息转移的授权链条风险。数据转移需确保从数据采集到每一次转移均有合法授权。在北京互联网法院案例二（马某诉北京某电子商务公司隐私权、个人信息保护纠纷）中，线下商店向线上小程序转移消费者交易信息，因未取得消费者单独同意而被认定侵权。这要求数据转移必须建立完整的授权链条。

数据出境的合规风险。根据《数据出境安全评估办法》，数据处理者向境外提供重要数据或个人敏感信息，需通过国家网信部门的安全评估。在数据资产跨境交易场景中，若未履行安全评估程序，可能导致交易无效甚至面临行政处罚。

数据分类分级管理要求。《数据安全法》第二十一条确立数据分类分级保护制度，要求根据数据重要程度采取相应保护措施。在数据转移过程中，若未按分类分级要求采取保护措施，可能承担法律责任。特别是在国家核心数据转移场景中，违规可能涉及刑事责任。

(三) 个人信息与商业秘密交叉风险

数据处理常涉及个人信息与商业秘密交叉保护问题，风险管控难度大。企业数据中可能同时包含用户个人信息和商业秘密，保护要求存在差异，实践中易产生以下风险：

去标识化处理不足的风险。企业对外提供数据时，若去标识化处理不彻底，可能侵犯个人信息权益。北京互联网法院案例三（夏某与北京某电子商务有限公司网络服务合同纠纷案）中，法院认定经过去标识化处理的访问记录不属于个人信息，但强调去标识化必须达到无法识别特定个人的程度。

商业秘密认定过宽的风险。企业为避免数据被他人使用，可能过度主张商业秘密保护。指导性案例264号中，某钢铁公司主张产品出厂价格构成商业秘密，但因已在公开微信群发布，不符合"不为公众所知悉"要件而未获支持。过度主张商业秘密可能导致滥诉风险。

合规要求冲突的风险。个人信息保护要求最小必要、限期保存，而商业秘密保护要求采取合理保密措施，二者在具体措施上可能冲突。如内部访问权限设置，既需保障个人信息最小访问，又需满足商业秘密知悉范围控制，平衡难度大。

三、数据纠纷争议焦点与司法应对

数据纠纷争议焦点集中于权利归属、行为边界、责任认定等。司法实践通过个案裁判逐步形成规则，展现出以下发展趋势：

(一) 权利归属认定规则的演进

法院在数据权益归属认定中，经历了从回避论说到积极确认的过程，逐步形成具有指导性的判断标准。

"实质性投入"标准成为认定数据权益的重要依据。指导性案例262号中，法院认为网络平台对数据集合的形成和积累实质性投入了人力、物力、财力，使数据集合产生独立经济价值，因此享有经营性利益。这一标准在后续案件中得到广泛应用，成为判断数据权益归属的重要参考。

数据产品权益的独立性得到认可。指导性案例264号明确区分数据来源者权益与数据产品生产者权益，认定数据处理者对依法采集的数据经过加工形成的数据产品享有合法权益。该案中，某电子公司通过符合标准的编制方法加工形成的钢材价格指数被视为独立数据产品，受到保护。

用户权益与企业权益平衡更加精细。在数据权益归属认定中，法院注重平衡用户个人信息权益与企业数据权益。在"电商公司诉信息公司案"中，法院认为网络运营者对于原始数据仍应受制于网络用户对于其所提供的用户信息的控制，而不能享有独立的权利，体现了对用户权益的充分尊重。

(二) 行为正当性判断标准的具体化

对于数据获取、使用行为的正当性判断，法院逐步从原则性判断向具体化、类型化发展，形成多层次判断体系。

商业道德与行业惯例成为重要判断标准。在数据不正当竞争案件审理中，法院越来越重视行业惯例的参考作用。指导性案例263号（某网络信息技术有限公司诉某信息科技有限公司不正当竞争纠纷案）中，法院认为关联账号服务是网络空间中较为常见的服务模式，只要未扰乱市场竞争秩序，就不构成不正当竞争。

技术手段的正当性受到重点关注。法院在判断数据获取行为正当时，日益关注技术手段的正当性。在涉及数据爬虫的案件中，是否避开或突破技术保护措施成为重要判断因素。如果采取技术手段绕开身份验证码等保护措施，即使数据本身是公开的，也可能被认定构成不正当竞争。

对市场竞争影响的分析更加精细化。法院在判断数据行为正当时，注重分析其对市场竞争的整体影响。指导性案例262号中，法院认为被诉行为导致产品高度同质化，实质性替代了原产品和服务，因此构成不正当竞争。这种"实质性替代"标准为行为正当性判断提供了明确指引。

(三) 责任分配与举证规则的创新

数据纠纷中举证难问题突出，法院通过合理分配举证责任、运用技术调查等手段，提升事实认定准确性。

过错推定责任的适用扩展。在个人信息侵权案件中，过错推定责任的适用使得个人信息处理者需要证明自身无过错。北京互联网法院案例四（魏某与郭某某、北京某科技有限公司人格权纠纷案）中，平台因未能证明已采取必要安全措施而与直接侵权人承担连带责任，体现了对个人信息处理者责任的严格要求。

技术调查官制度的运用。在涉及专业技术问题的数据纠纷中，法院积极探索技术调查官制度。在"北京某网络技术有限公司与广州某信息科技有限公司等不正当竞争纠纷案"中，技术调查官对数据抓取技术手段的认定为案件裁判提供了专业支持，这一做法在复杂技术事实认定中发挥重要作用。

举证责任转移的谨慎适用。在特定情况下，法院适当转移举证责任以平衡诉讼能力。在数据侵权案件中，如果原告已提供初步证据证明侵权行为存在，法院可能要求被告提供相关数据来源合法的证据，这在一定程度上缓解了数据权利人的举证困难。

结语

数据纠纷案由增设是司法回应数字时代需求的重要一步，反映了数据要素市场化配置对法律规则供给的迫切需求。从当前司法实践看，数据纠纷呈现出类型多样化、场景复杂化、技术专业化等特点，给司法裁判带来新的挑战。

通过分析近期典型案例可以发现，法院正在通过个案裁判积极探索数据权益保护路径，在权利归属认定、行为正当性判断、责任分配等方面形成了一系列有价值的裁判规则。这些规则不仅为解决具体纠纷提供了指引，也为数据立法积累了宝贵的实践经验。

然而，也应当看到，数据纠纷解决仍面临法律依据不足、裁判标准不统一、技术事实认定难等挑战。数据权益保护与数据流通利用之间的平衡、个人信息权益与企业数据权益的协调、技术发展与法律规制的适配等问题，都需要在理论和实践中继续探索。

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