朱文玉，李 想（東北林業(yè)大學 文法學院，黑龍江 哈爾濱 150040）

隨著移動互聯(lián)網、云計算、人工智能技術等的蓬勃發(fā)展，數據呈現出前所未有的爆發(fā)式增長，大數據時代已經到來。大數據正逐漸滲透到生產、生活、經營、公共服務甚至是政府治理等的方方面面，成為帶動經濟轉型發(fā)展、提升國家競爭優(yōu)勢的重要基礎性戰(zhàn)略資源。但當前，就法律層面而言，我國針對大數據這一概念本身的研究仍處于空白狀態(tài)，大數據的廣泛應用正沖擊著知識產權的原有規(guī)則，因此，如何準確界定大數據的法律屬性以及尋找與其發(fā)展相配套的保護路徑，成了當下亟待解決的問題。

一、對大數據及其基本特征的再界定

（一）大數據的基本內涵

大數據一詞雖被越來越多地提及與應用，但當前，國內外學術界仍未就大數據的具體概念達成共識?！按髷祿币辉~最早見于1982年美國學者阿爾文·托勒夫所著的《第三次浪潮》中，此后隨著復雜性科學的興起及計算機技術的發(fā)展，大數據逐漸成為研究者所用的一個術語。2008年著名的《自然》雜志以“big data”為專題，通過多篇文章全方位地介紹了與大數據有關的問題，此后，大數據在理論界的關注度進一步提升，對其定義、特征、法律屬性等的討論也得到了豐富。

學術界、產業(yè)界及政府機構都試圖從不同的角度對大數據的概念作出界定。從技術分析的角度，比較權威的觀點來自麥肯錫全球研究所，在其報告中提道：大數據是指所涉及的數據量規(guī)模巨大和復雜到無法用傳統(tǒng)軟件工具在一定時間內進行抓取、管理和處理的數據集合[1]。而高德納咨詢公司則從應用價值的角度出發(fā)，認為大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產[2]。

當前，我國對于大數據的概念，官方比較正式的界定來自2015年《促進大數據發(fā)展行動綱要》，其中提到，大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合，正快速發(fā)展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯(lián)分析，從中發(fā)現新知識、創(chuàng)造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業(yè)態(tài)[3]。

無論從何種角度進行分析，通過對現有的大數據的定義討論歸納可得，大數據的本質是海量數據的集合。但應注意的是，大數據并不單純是大量數據的簡單疊加，如果海量的數據能夠通過現有的技術進行分析和處理，則其并不能夠被稱之為大數據。因此，大數據本質上是指容量大、類型多、處理速度快、應用價值高且無法用傳統(tǒng)的數據架構和信息技術對其進行有效處理的大量的數據集合。

（二）大數據的基本特征

相較于傳統(tǒng)數據，大數據有著其自身獨有的特征。自2001年道格·萊尼在其報告中首次提出大數據的“3V”特征起，隨著各界有關大數據概念討論的不斷深入以及處理數據的技術逐漸進步，大數據的特征更加豐富，通過分析研究，大數據應當主要包括以下五個基本特征。

1.規(guī)模性（volume）

規(guī)模性作為大數據最為顯著的特征，是指大數據的規(guī)模極大，其所蘊含的數據量之多，無法使用傳統(tǒng)的數據庫規(guī)模去衡量。大數據的規(guī)模并不是一成不變的，隨著儲存技術的進步及儲存成本的降低，數據量已由原來的TB級（太字節(jié)）迅速增長為PB級（拍字節(jié)），正向EB級（艾字節(jié)）甚至是ZB級（澤字節(jié)）發(fā)展。

2.多樣性（variety）

來源廣泛、種類繁多的收集客體導致了大數據所采集和分析的數據類型多樣化。除傳統(tǒng)的數據模型外，大數據還呈現出半結構化數據模型、非結構化數據模型，甚至是一些復雜結構的數據模型，這也就使得多樣性成為區(qū)分大數據與傳統(tǒng)數據庫的最重要的特征。

3.高速性（velocity）

基于高速網絡時代，數據正在以前所未有的速度產生及更新，有調查顯示，僅就新浪微博這一平臺，目前每天就有超過一億條微博被上傳。為滿足數據使用者的實時性需求，創(chuàng)造更高的經濟效益，數據處理者不僅要做到快速創(chuàng)建、收集數據，同時也需做到在短時間內處理、分析好數據并反饋給使用者。

4.價值性（value）

也即價值密度低。從整體的角度出發(fā)，大數據蘊含著突出的價值，但由于其規(guī)模性特征，大數據所蘊含的數據量越大，其中所包含的無價值或低價值的數據就越多，數據需求者獲取關鍵信息就越困難。從海量的數據中萃取出有價值的核心數據，正是大數據使用過程中的關鍵一環(huán)。

5.真實性（veracity）

又稱準確性。一方面，為確保結論的精確度，應盡量收集來源真實、客觀的數據，面對現有清理方法無法解決的某些數據固有的不可預測性，如天氣、經濟等，應將誤差控制在對結果沒有影響的范圍內；另一方面，通過分析處理數據，對事物的本來面目做出真實地還原和預測也是大數據未來發(fā)展的趨勢[4]。

二、厘清大數據的法律屬性

與有關大數據概念的學術之爭相同，長期以來，不同學者對大數據法律屬性的討論，仍未達成統(tǒng)一的觀點。明確大數據的法律屬性，是探討一切大數據法律問題的前提，在構建大數據法律保護制度中起基礎性作用，關系著大數據的應用與未來。

（一）大數據是適格的民事權利客體

厘清大數據的法律屬性，首要任務是明確大數據是否為民事權利客體。從法理學的角度出發(fā)，民事權利客體的一般要求為：不依權利主體的意志為轉移，具有客觀性，獨立于人的意志之外并能為人的行為所支配[5]。也即大數據應當具備確定性與獨立性才能成為適格的民事權利客體。

1.大數據具有確定性

有別于人類的思想、意識或是虛構物，大數據作為巨量數據的集合，是客觀存在的。大數據雖然需要依靠一定的載體進行固定和儲存，但是客觀存在不僅僅局限于有體物這一形式，無體物和權利同樣被涵蓋在客觀存在的范疇內，因此，大數據的無體性不屬于認定其為民事權利客體的阻礙因素。此外，大數據雖然具有易于被上傳、復制、刪除和發(fā)送的特性，但這只是增加了大數據保護和控制的難度，并不會妨礙其符合民法意義下的確定性要求[6]。

2.大數據具有獨立性

一方面，從物理上而言，大數據雖然需要借助相應的載體為媒介，但該載體的物理本質僅為輔助工具的一種，不可將其混同為大數據的組成部分，更不能因此否認大數據的獨立性。另一方面，從法律上而言，大數據獨立于數據提供者而存在，在數據處理的過程中，對于具備人格性特征的數據，如智能電子設備獲取的有關人的健康、消費偏好等內容，大數據經營者會對原始基礎數據進行清洗和加工，把可能定位到個人提供者的數據做去除身份標識的脫敏性處理，使數據與人類相脫離。綜上所述，大數據符合民事權利客體的要求。

（二）大數據具有財產性

判斷大數據是否具有財產性，是保障大數據經營者應有權益，確保大數據合理有效使用的必經之路。如果大數據滿足具有經濟價值、可以交易兩個條件，則可判定大數據具有財產性。

1.大數據具有經濟價值

大數據的經濟價值具體體現在大數據具備價值及使用價值。首先，回顧大數據的產生和發(fā)展歷程可知，自然界中原本并不存在大數據，換句話說，大數據不屬于天然物的范疇，而是人類在生產生活中出于對經濟效益的追求，投入了大量人力、資金及技術，研發(fā)出的凝聚人類勞動的成果。其次，大數據的經濟價值在其運用過程中也有所體現，作為巨量數據的集合體，大數據中蘊含著豐富的信息資源，不僅能夠輔助使用者正確決策以驅動業(yè)務發(fā)展，同時也能起到拉動社會經濟利益增長，提升社會管理效率的作用。因此，從理論和現實兩方面出發(fā)討論，大數據都具有經濟價值。

2.大數據具有可交易性

大數據在實踐中的財產性往往體現在大數據控制者可以對其擁有的大數據進行應用或交易。大數據作為電子信息時代的產物，隨著技術的不斷進步，相關儲存及轉移成本也在隨之下降，可以較以往更迅速、更高效地流轉，這為大數據的交易提供了便利。為進一步促進大數據價值變現，國內外均已建立多處大數據交易所與交易中心，如美國的實時數據交易市場BDEX，日本富士通公司建立的“Data Plaza”，以及國內的中關村數海大數據交易平臺、上海大數據交易中心、貴陽大數據交易所等[7]。此外，國務院還在2015年發(fā)布《促進大數據發(fā)展行動綱要》，明確了發(fā)展大數據的指導思想和總體目標、發(fā)展大數據的主要任務、促進大數據交易的要求，這充分證明了大數據具有可交易性，也即具有財產性。

（三）大數據的本質是信息

數據與信息在詞語原意層面有著顯著的區(qū)別，傳統(tǒng)傳播學領域的數據被定義為通過測量或檢測等手段產生的對事物最原始的記錄，常以分散、無聯(lián)系的數值形式表現出來，而信息則是指一物的屬性在其他物質上的反應、表征[8]。但是，隨著現代技術的興起，數字網絡時代的數據與信息的概念界限逐漸模糊。在計算機領域，二者混用的情況增多，數據被用來指代經過計算機分析、處理后的信息。而在法律領域，二者更無區(qū)分的必要，英國早在1984年頒布的《數據保護法》中就指出：能夠通過設備自動處理、記錄的信息為數據。而我國最新頒布的民法典中也并沒有關于數據與信息的概念區(qū)分使用的特別規(guī)定。因此，將數據與信息相互抽離討論是毫無意義的。

在大數據的語境之下，數據成為信息的表現形式，信息則為數據的內容，這就意味著，作為海量數據集合體的大數據中蘊含著數量同樣龐大的信息，而由前文可知，大數據的價值性也正是體現在其信息量的巨大以及能夠通過數據整合產生的新的信息。此外，通過對實踐中大數據交易的交易記錄及交易結果的分析可知，大數據交易所并不直接以海量數據集合體作為交易對象，交易中最具價值的核心部分是經過一定處理后產生的結果數據，而這種數據本質上就是信息。綜上所述，大數據的本質是信息。

（四）大數據是知識產權法保護的客體

當下有關大數據概念的各學說，無一不是從技術層面出發(fā)討論的，我國仍沒有在法律術語中給予大數據明確的定義，這種模糊的法律地位成了大數據使用與保護進程中的阻礙。知識產權作為一項專有性權利，其客體為智力創(chuàng)造成果，而該智力創(chuàng)造成果從根本上來說是一種特定的優(yōu)化信息，也即知識產權的客體為信息。大數據產生和發(fā)展于信息網絡時代，其存在所依靠的計算機技術本身就是人類智慧的成果。大數據并非簡單的數據堆疊，無論是通過算法有選擇性地編排數據，還是運用大數據后得到的有價值的結果信息，其背后蘊含的都是相關開發(fā)者的邏輯判斷與智力洞察。大數據作為一種有創(chuàng)造性價值的信息，能夠成為知識產權法的客體。

將大數據納入知識產權法的保護范疇具備合理性。首先，知識產權的專有性、地域性、實踐性以及客體的非物質性等特征與大數據性質相契合；其次，大數據雖然需要依附于一定的儲存載體，但其本身沒有形態(tài)，能夠被多個主體在多個地點使用，以致權利主體的合法權益極易受到侵害，然而正是由于大數據的無體性和非行為的特質，權利人無法通過物權及債權對侵權行為進行有效規(guī)制，從而轉向處于同一位階的知識產權尋求保護；此外，通過調查總結有關大數據糾紛案件的處理結果可知，對于某些符合現行知識產權法要求的大數據，如選擇或編排符合著作權法中匯編作品的要求或滿足商業(yè)秘密的特點等情形，在司法實踐中已經應用知識產權規(guī)則處理。通過《知識產權法》保護大數據，不僅能夠促進大數據價值的充分發(fā)揮，同時也與知識產權擴張發(fā)展的時代潮流相契合，對于保護與鼓勵知識創(chuàng)新具有重要意義。

三、我國大數據知識產權保護模式的弊端分析

援引何種法律對大數據進行保護，是目前在世界范圍內都懸而未決的問題。從我國當前的司法實踐出發(fā)，在現行的知識產權法律框架下，大數據可以獲得匯編作品、商業(yè)秘密以及《反不正當競爭法》的保護，然而這些保護路徑都存在著相應的局限性，無法全面解決大數據使用中出現的有關爭議。

（一）匯編作品保護的局限性

大數據開發(fā)者對數據進行篩選、編排并形成其勞動成果的過程在一定程度上與《著作權法》第十四條中：“匯編若干作品、作品的片段或不構成作品的數據或其他材料”的表述相契合，因此，現階段的司法實踐中通常采用匯編作品著作權保護模式對大數據加以保護，但這一保護路徑在適用中仍存在很大的局限性。

一方面，成為匯編作品并受著作權保護的重要前提條件是大數據的選擇和編排應體現一定程度的獨創(chuàng)性，然而規(guī)模性是大數據最為顯著的特征，采集和分析的數據量越多、覆蓋類型越全面的大數據反而越難體現其獨創(chuàng)性，按照匯編作品的要求，很可能將商業(yè)價值巨大的大數據排除在保護范圍之外，打擊開發(fā)者的創(chuàng)造積極性，阻礙大數據進一步發(fā)展。此外，隨著技術的進步，數據選擇和編排的標準正趨于統(tǒng)一，無法體現大數據開發(fā)者在創(chuàng)造方面的差異性，即便是開發(fā)者通過創(chuàng)新選擇和編排方式達到了匯編作品的要求，在實踐中不同的司法審判人員對獨創(chuàng)性的認定差異仍較大，無法給予大數據行之有效的保護。另一方面，匯編作品的保護對象實質上是作品中所呈現的選擇及編排方式，但大數據的價值核心在于大數據內容本身及其形成的結果數據，并非該選擇或編排方式。因此，匯編作品著作權保護模式無法規(guī)制他人違規(guī)使用大數據實質內容的侵權行為，存在天然的缺陷。

（二）商業(yè)秘密保護的局限性

大數據具有極高的實用價值和經濟效益，能夠作為一種交易標的直接參與到商業(yè)流通中來，大數據經營者為維護大數據的價值，可以通過采取一定的保密措施，使之成為一種商業(yè)秘密。商業(yè)秘密保護模式具有很強的靈活性，交易雙方通過簽訂保密協(xié)議來約定保密措施，能夠有效彌補其他法律保護模式的不足，從理論上看是合理的，然而在司法實踐中，采用商業(yè)秘密保護大數據的有關案例卻十分少見。

產生這種現象的深層次原因在于，商業(yè)秘密在大數據保護的具體應用中存在困難。首先，我國目前仍沒有形成一個統(tǒng)一、完備的商業(yè)秘密保護法律體系，有關商業(yè)秘密的法律規(guī)定分別散見于各不同性質、不同位階的規(guī)范之中，這種立法上的空白直接導致了適用上的困難。而達到何種程度的秘密性方能滿足法律所規(guī)定的“不為公眾所知悉”同樣沒有一個公認的標準，各主體站在不同的視角對商業(yè)秘密進行不同的理解與適用，是選用商業(yè)秘密保護模式的難點之一。其次，交易雙方簽訂的保密協(xié)議并沒有很強的約束性，大數據的本質是信息，一旦保密人員不遵守保密協(xié)議的約定，對信息進行披露，商業(yè)秘密保護即失去其意義，大數據經營者會因此喪失對數據的收益，而這種損失一旦形成，很難通過事后救濟手段予以彌補。最后，商業(yè)秘密保護模式高度依賴于大數據的秘密性，即大數據經營者不能通過公共途徑直接獲取有關的技術信息和經營信息，然而，有相當一部分大數據是通過對已公開的數據收集和處理后形成的，侵權人很容易通過特定的算法對大數據進行破譯使其失去秘密性。因此，基于以上保護成本及保護風險，大數據經營者通常不會選用商業(yè)秘密保護大數據。

（三）《反不正當競爭法》保護的局限性

大數據凝聚著經營者所投入的大量人力、資金以及技術，已然成為一種重要的商業(yè)資源和競爭優(yōu)勢，當經營者無法適用匯編作品及商業(yè)秘密的有關規(guī)定來對抗侵權行為時，通常選擇援引《反不正當競爭法》第二條的方式來尋求兜底性保護，這也是當下實務中最常見的大數據知識產權保護措施。

但是，《反不正當競爭法》保護模式同樣存在著難以克服的局限性。從規(guī)制的對象來看，《反不正當競爭法》解決的是具有競爭關系的經營者與侵權者的沖突，一旦二者間不存在競爭關系，那么無論侵權者的行為多么惡劣，都無法通過《反不正當競爭法》予以規(guī)制，存在很大的保護漏洞。從立法目的來看，《反不正當競爭法》所要保護的法益是市場競爭秩序，而非某一個體的私權，因此只能為大數據經營者提供間接的事后保護，前文已經提到，信息一經披露，大數據經營者的權利即受到損害，事后救濟所能彌補的損失范圍及對侵權行為所起的震懾作用都十分有限。此外，《反不正當競爭法》第二條實質上是一種原則性條款，在具體的適用中存在高度寬泛的解釋彈性，不同法官對同類案件的考量與判斷可能會產生很大的差異，以至于市場主體無法找尋案件處理規(guī)律，難以判斷能否通過《反不正當競爭法》保護模式主張自己的權利，同時也極易產生原則性條款濫用的爭議。

四、鄰接權保護模式的可行性探究

法律并不是機械的，應及時對社會發(fā)展中出現的新的現實需求作出回應。大數據作為《知識產權法》的客體，雖然很難滿足狹義《著作權法》中有關“作品”的要求，但在明確了大數據的概念及法律屬性的前提下，在綜合考量我國現有著作權法律體系并借鑒有關國際經驗后，認為將大數據納入鄰接權客體的范圍，通過鄰接權制度加以保護，是當下最為合理的保護模式。

（一）符合鄰接權制度的目標和價值

鄰接權也稱相關權，是創(chuàng)作者對不滿足獨創(chuàng)性要求但又具備保護價值的勞動成果所享有的專有性權利的總稱。在20世紀60年代，隨著現代傳播技術的發(fā)展，為維護作品傳播者的利益，世界各國先后設立鄰接權保護制度。時至今日，鄰接權的種類已大為豐富，并有不斷擴張的趨勢，鄰接權就是作品傳播者權的觀念已經被打破，一些鄰接權的客體與作品并無任何關系，其權利主體也并非作品的傳播者[9]。通過對鄰接權制度的進一步研究，可以看出，鄰接權設置和存在的目的實質上是保護特定主體的投資，即使是對傳統(tǒng)的鄰接權主體而言，其受鄰接權保護的依據從根本上說是基于在作品的傳播過程以及錄音錄像制作過程中所投入的資金以及勞動，這一研究視角為通過鄰接權模式保護大數據提供了正當性基礎。

我國作為大陸法系國家，對獨創(chuàng)性有著較高的要求。鄰接權制度可以很好地解決大數據無法滿足狹義《著作權法》上獨創(chuàng)性的標準而大數據開發(fā)者所投入的大量成本無法得到保護的問題，為大數據開發(fā)者的權益保護提供有利的法律條件。促進文學藝術、科學技術領域的繁榮發(fā)展是鄰接權設立的根本目標，而保護投資者的投入有助于接近這一目標。鄰接權保護模式不僅能夠有效激發(fā)大數據開發(fā)者的積極性，促進大數據的生成、傳播及應用，以便充分挖掘并實現大數據的價值，推動大數據研究向更高層次發(fā)展，同時對科技進步、技術創(chuàng)新起著積極作用，從而達到科技繁榮發(fā)展的最終目標。

（二）與鄰接權的權利內容相契合

大數據的高速性特征決定了大數據具有極高的生產效率，依托于現代數據處理技術及工具，大數據開發(fā)者能夠在短時間內生成大量的數據成果并將其投放到市場中，然而，狹義的著作權內容種類繁多、權利保護期限較長，很難為大數據提供行之有效的保護。相對而言，鄰接權的權利種類更少、權利保護期限也更短，同時鄰接權的制度構造更為靈活，類型更為開放，能夠在科技進步下隨之變化，因此，鄰接權保護模式與大數據有著天然的契合性。

有學者提出，應對知識產權制度作出深刻的調整以應對數字技術發(fā)展帶來的新挑戰(zhàn)，而面對大數據迫切的保護需求，可以選用適當降低著作權中獨創(chuàng)性標準或單獨立法的解決路徑。但是，大數據產生的時間新并不意味著所有與大數據有關的問題都是新問題，我們仍可以在現有的法律框架下找到大數據保護的出路。我國新頒布的《民法典》沿用了此前《民法總則》中有關作品的規(guī)定，并未對鄰接權客體予以明文列舉，這種規(guī)定上的留白蘊含著適應技術創(chuàng)新的法律原理。在現有保護機制已經相對穩(wěn)定的情況下，通過新設鄰接權種類保護大數據不僅能夠避免單行立法模式中對著作權法既有條款的大量重復，有效縮短立法周期，節(jié)約立法成本，還對維護法律的穩(wěn)定性、權威性有著重要意義，如果貿然調低著作權的獨創(chuàng)性標準，可能導致整個著作權甚至知識產權法邏輯的崩潰。綜上所述，在現行法律體系框架內，重新配置法律資源，對現有規(guī)則作出調整是更可行的辦法，依靠鄰接權制度保護大數據就是一種“微調”法律的選擇，更具合理性[10]。

（三）順應了鄰接權客體擴張的趨勢

我國現行《著作權法》中僅規(guī)定了出版者權、表演者權、錄音錄像制作者權以及廣播組織權四種鄰接權。這種數量上的有限性成了司法實踐中的嚴重阻礙，由于無法直接適用鄰接權的有關規(guī)定，為維護大數據開發(fā)者的權益，鼓勵技術創(chuàng)新，維系社會公平，法官只得盡力將某些本不具有獨創(chuàng)性的勞動成果認定為作品，其后果必然會導致獨創(chuàng)性認定上的混亂。

作為一個相對開放的制度體系，鄰接權制度可以隨著社會變化的需要而進行相應的增設，當前世界范圍內的鄰接權客體都呈擴張趨勢。為給予無獨創(chuàng)性或獨創(chuàng)性較低的產品制作者以充分的保護，大部分大陸法系國家都根據其本國國情，突破《羅馬公約》中規(guī)定的鄰接權客體范疇而增設其他的權利類型。如《意大利著作權法》將有關舞臺布景的權利、有關作品名稱和標題的權利、有關工程設計圖的權利等通過成文法的形式予以確認；而德國作為鄰接權制度較為發(fā)達的國家，其鄰接權保護體系中已包括不能構成攝影作品的照片、獨創(chuàng)性較低的數據庫、古籍點校等十幾種權利[11]。從以上規(guī)定可以看出，傳統(tǒng)的鄰接權就是作品傳播者權的觀念已經被打破，偏向保護特定產業(yè)主體的勞動和投資層面上來。為此，我們應當重新認識鄰接權制度，在鄰接權客體處于擴張趨勢且并未限制其擴張方向的背景下，基于保護投資者的理論，將狹義著作權無法規(guī)制但又具有保護價值的大數據納入鄰接權客體范疇是可行的。

（四）滿足鄰接權客體的判斷標準

將大數據納入鄰接權保護體系不僅需要法律意義上的正當性，還應當滿足鄰接權客體的判斷標準，也即“無獨創(chuàng)性”標準、“與作品或作品相近信息相關”標準、“傳播功能”標準和“非創(chuàng)作性投入”標準[12]。

1.“無獨創(chuàng)性”標準

獨創(chuàng)性是區(qū)分著作權與鄰接權的重要界限，在我國著作權法律體系框架內，作品的創(chuàng)造性應當達到一定程度才能符合獨創(chuàng)性的要求。無獨創(chuàng)性的合理之處在于并不排除少量的創(chuàng)造性，而是能夠將完全不具有創(chuàng)造性以及未達到著作權法所要求的創(chuàng)造性的勞動成果涵蓋其中。大數據的形成過程是由大數據開發(fā)者獨立完成的，開發(fā)過程中所運用的技術及工具并不影響“獨”的要求的滿足，然而，開發(fā)者對數據的選擇和編排方式正趨于標準化、統(tǒng)一化，很難具有高度的創(chuàng)造性。此外，大數據的核心價值在于其所蘊含的信息，并不是對數據的選擇和編排，無論該選擇和編排是否能夠達到《著作權法》中有關匯編作品的要求，都不影響大數據的實質內容符合無獨創(chuàng)性的標準。

2.“與作品或作品相近信息相關”標準

無論是物理上還是邏輯上，鄰接權客體與作品都有著密切的相關性，這也就成為了《著作權法》對鄰接權客體保護的法理基礎。但是，鄰接權制度不是一成不變的，隨著司法實踐的需要不斷調整后，逐漸突破了“與作品相關”的客體范圍限制，在與作品相近的信息之上同樣設立鄰接權，并將其作為“與作品相關”的補充。這種發(fā)展趨勢并不意味著鄰接權制度已經失去了合理性，反而說明了與作品相近的信息同傳統(tǒng)鄰接權客體存在共通的屬性。由前文所述，大數據的本質是信息，雖然不能夠成為作品從而受狹義著作權法保護，但由于大數據與作品依靠相同的手段記錄以及傳播，并以其蘊含的巨大價值滿足社會的需求，因此，大數據滿足“與作品相近信息相關”的要求，可以尋求鄰接權的保護。

3.“傳播功能”標準

雖然現代鄰接權制度已經由保護作品傳播者的理論逐漸轉向保護投資者，但在很長一段時間以來，“傳播功能”被視為鄰接權客體應具備的核心功能以及設立新型鄰接權的重要標準，因此，對大數據傳播功能的闡釋能夠進一步增強大數據鄰接權保護模式的正當性?；ヂ?lián)網的高速發(fā)展催生了多種新型傳播平臺，傳播的媒介不再局限于傳統(tǒng)媒體，鄰接權需要對新型傳播的投入如大數據開發(fā)者的投入予以關注。大數據開發(fā)的過程就是采集、編排、分析存在于不同載體中的數據，并整理出有價值的信息的過程，這雖然明顯有別于傳統(tǒng)意義上的傳播模式，但無論經營者將信息投入應用還是將其作為交易標的投放到商業(yè)市場，在客觀上都屬于傳播信息的行為，與鄰接權客體擴張標準中的“傳播功能”相符合。

4.“非創(chuàng)作性投入”標準

從勞動價值理論的視角出發(fā)，“非創(chuàng)作性投入”標準是將某一客體確定為新型鄰接權客體的重要因素。有關創(chuàng)作性的表述已經涵蓋在前述的“非獨創(chuàng)性”標準中，因此，非創(chuàng)作性投入的側重點在于對投入的判斷，符合鄰接權客體擴張的投入應當滿足重要性和成熟度兩項標準。首先，重要性涉及成本和收益兩個方面，大數據的開發(fā)需要投入非尋常量級的資金、技術及資源等，同時能夠產生與投入等同規(guī)模的經濟和社會效益，甚至能夠對相關行業(yè)的發(fā)展起重要的支撐作用，因此，大數據的非創(chuàng)作性投入符合重要性的要求。其次，成熟度同樣包括兩點考察要素，即長期性和穩(wěn)定性，由于投入成本與產生收益的規(guī)模巨大，大數據的經營者通常會進行充分的前期調查，并做好長期投入的準備，且該投入并不是偶然發(fā)生的，投入過程及結果都在經營者的可控范圍內。綜上所述，大數據經營者的投入能夠滿足鄰接權的“非創(chuàng)作性投入”標準。

五、結語

《著作權法》作為“技術之子”，其演進的過程就是不斷對技術進步作出回應的過程。面對大數據發(fā)展帶來的新挑戰(zhàn)，最有效的辦法不是動搖或改變傳統(tǒng)規(guī)則，而是在原有的體系中以靈活的解釋和適用來應對。通過擴張鄰接權客體模式保護大數據知識產權，不僅能夠為當前的產業(yè)發(fā)展提供必要保障，同時對促進科技創(chuàng)新，推動社會進步，增強國際競爭力都有著十分重要的意義。