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　　随着数据资源在现代化经济体系中的重要性不断攀升，由数据财产权益引发的争议案件显著增加。当前法律体系中，商业数据保护机制主要依托于著作权法与反不正当竞争法，然而这两种路径均具有局限性，并且在司法实践中未能形成统一的裁判标准。有鉴于此，深入分析并归纳现有司法案例中的裁判逻辑，提炼符合我国国情的裁判㊣经验显得尤为关键，同时也为后续立法奠定基础。首先，应清晰界定商业数据作为法律保护客体的具体条件，提升识别的准确性和操作性；其次，弱化对数据权益人经营者身份判定的严格程度，以更开阔的视角纳入保护范畴；再者，重新评估和界定市场竞争行为的合法性边界，确保裁判规则既能维护市场公平，又促进数字经济的创新与发展。

　　在当今数字化时代这一宏大的背景下，数据作为一种新兴且至关重要的资源，已然跃升为推动社会经济持续发展与革新的核心动力。这一转型过程中，大数据技术□□□□、云计算架构以及人工智能领域的迅猛进步，不仅极大地拓宽了数据的采集范围与深度，也极大提升了数据处理的效率□□、数据分析的精准度及应用场景的多元化。然而，这一系列技㊣术革新在㊣加速数据价值释放的同时，也引发了数据财产权益保护的重大挑战与深刻变革，成为亟待解决的关键议题。《中央□□、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》明确将数据认定为一种新型生产要素，对数据产权的划分□□□、界定路径及机制作出顶层设计，确立了数据权益保护的正当性。2023年北京知识产权法院也发布涉数据反不正当竞争十大典型案例，为规范数字市场竞争行为提供指引。数据所蕴含的巨大经济利益导致实践中的相关纠纷日益显现，数据权益纠纷日益增多，相关权益人也频频诉诸法律，法官不能以“无法可依”作为拒绝裁判的理由，因此在审理相关案件时，必然需要对现有法律进行“创造性”解释。现有㊣数据权益纠纷案件中，已经形成一定的法律适用标准和裁判规则，因此对现有案例进行分析总结，汲取其中有益经验，对数据裁判规则的构建具有重要意义。

　　司法三段论✅是基本的法律推理模式，也是最基本的法律适用方法。通常情况下，围绕争议焦点确定适用哪条法律法规是相对明确的，但当前并没有法律规范明确将数据作为规制对象。因此，实践中对数据的保护路径也存在分歧，主要包括著作权法和反不正当竞争法。

　　在知识产权法律体系中，著作权法旨在保护具有独创性的智力成果，其核心在于对作品的独创性表达给予法律上的认可与保障。当下讨论数据集合的产权保护时，关心的是数据集合的收集者为收集这些数据所付出的成本，而非是数据集合中存在的单个作品以及相关作者对此付出的投入。如果以著作权法保护商业数据，重点在于对✅独创性要件的认定，是从整个数据集合的视角分析，而非考察数据集合中特定数据条目的独创性。实践中主要将商业数据视为汇编作品豪华欧式别墅图片，进而分析数㊣据的排列□□□、选择等是否具有独创性。如鼎容公司与白兔公司著作权纠纷案中，原告白兔公司将商标局公告的商标信息整理汇总形成一个商标信息数据库，并将该数据库有偿提供给用户查询使用。被告同样运营类似的商标查询系统，原告通㊣过被告的系统抽取了十多条商标，均有其加注的“白兔”或“白兔公司员工姓名”等暗记。一审法院认为，原告对商标公告内的信息进行拆分□□□、排列，并经人工识别与录入，最终形成的数据库在编排方式上具有一定独创性，可以构成著作权法保护的汇编作品。

　　然而，将此保护框架应用于大数据环境时，面临着本质上的挑战与局限。大数据时代的特征显著区别于传统数据处理模式，其核心价值在于数据的全面性□□□、综合性，强调对海量□□□、非抽样数㊣据的分析与利用，这与著作权法所侧重的独创性要求形成了鲜明对比。大数据的收集□□□□、存储与分析过程，通常表现为数据的碎片化集成□□□、实时动态更新及多源异构性融合，这一系列复杂操作使得确定数据的精确范围和界定其清晰边界变得尤为困难。大数据的这些特性导致其难以符合著作权法中对于作品“独创性”的传统界定标准，即作品需体现作者个性化的选择□□□、编排或创造性劳动。在大数据情境下，数据的收集更多依赖自动化工具和技术手段，减少了人为的创造性介入，因此难以辨识出明确的创造性选择或智力创作环节，这是著作权法保护机制在面对大数据时的固有短板。进一步而言，著作权法保护机制设计之初，主要针对文学□□□、艺术及科学领域内具有明显创作特征的作品，而大数据本质上是一种信息集合，其价值更多体现在数据的关联性□□□□、分析结果及应用潜力上，而非数据本身作为独立创作的表现形式。因此，尝试将著作权法直接套用于大数据保护，不仅在法律适用性上存在障碍，也可能抑制大数据技术的创新与发展，限制数据流动与价值挖掘的潜能。

　　相较于其他专门法，反不正当竞争法在法律适用中具有权利“孵化器”的特色㊣功能，即对可能成为知识产权或者其他商业成果类新权利进行实验性□□□、过渡性的保护。在孵化保护过程中，再去研究判断相关权利是否需要单独立法，或者选择其他模式进行保护。数据亦是如此，在《民法典》第一百二十七条规定对数据进行保护但又未明确其法律属性的情况下，数据同样具有受到孵化保护的需求。同时，综合反不正当竞争法规制范围广泛□□□□、适用标准灵活□□□、可操作性强等特点，其成为目前司法实践对商业数据的主要保护模式，而反不正当竞争法之下又存在第九条商业秘密条款□□、第二条一般条款□□、第十二条互联网条款三条路径。

　　第一，商业秘密路径。美国司法实践中存在多起以商业秘密保护数据财产的判例，我国司法实践中也存在将数据作为商业秘密加以保护的判例。争议主要在于，数据财产是否满足商业秘密的秘密性要件。商业秘密的法律保护机制核心在于对信息的秘密性的维持。这意味着，被寻求保护的信息必须未被公众所广泛知悉，且拥有者已采取合理的保密措施来维持其私密状态。然而，在当前数字化时代背景下，大量商业活动产生的数据，例如企业官方网站上公开展示的产品详情□□□□、用户生成的评论内容以及商品销售排名等信息，实际上已经处于一个相对公开和可访问的状态。这些数据由于其固有的公开属性，难以满足商业秘密保护法中对于信息保密性的基本前提。此外，互联网环境下的商业运营模式促使企业倾向于将商品信息□□□、用户反馈等作为提升市场透明度和增强消费者信任的手段，主动披露给广大网络用户。这种策略虽然有利于促进短期交易和建立品牌信誉，但同时也导致这些数据失去了成为商业秘密的可能，因为它们不再符合保密性的法律标准。

　　第二，互联网条款。第十二条规定针对的是在网络环境下的不正当竞争行为，其立法的核心宗旨在于确立一个规范框架，旨在监管并遏制那些能够阻碍或损害网络产品及服务正常运作的行为。此条款通过设定具体的法律边界，旨在维护网络空间中的公平竞争秩序与市场环境的健康稳定。尤为重要的是，该条款末尾所设的兜底条款（即第4项），其设计初衷是为了确保法律的适应性和完整性，以便涵盖未来可能出现的各种新型不正当竞争形态。然而，这一兜底条款的应用与解释必须严格限于第十二条的根本立法意图之内，不得随意扩展，以免造成法律适用的泛化与不确定性。如果对“妨碍□□□、破坏”采取非常宽泛的理解，可能会导致对市场竞争的过度干预，在合理范围内“妨碍□□、破坏”网络产品的运行很可能就是市场竞争常态，是创新的必由之路，宽泛地予以制止，很可能违背反不正当竞争法的谦抑态度。在涉及数据竞争的争议中，诸如数据爬取□□□□、流量劫持□□□、诱导用户卸载竞争对手软件以及恶意实现产品不兼容等行为，虽然这些策略可能对市场竞争产生一定影响，但往往并不直接构成对网络产品或服务功能的根本性妨碍或破坏。因此，在评估这些行为是否违反第十二条时，需要细致分析其具体影响与后果，确保判断标准紧密贴合立法目的，即是否确实导致了网络产品或服务的正常运行受㊣到实质性的妨碍或破坏。这要求在司法实践中采取一种严谨而平衡的分析方法，既要保护市场的公平竞争，也要鼓励技术创新和合法的数据利用，从而在维护网络生态和谐与促进数字经济健康发展之间找到合理的平衡点。

　　第三，一般条款。在当下的司法实践活动中，针对商业数㊣据权益争议的解决策略显著倾向于依赖《反不正当竞争法》第二条作为审判的核心法律基石。该条款作为一种综合性的□□□□、框架性的法律规范，扮演着填补具体条款空白的关键角色，旨在包容那些虽未被逐一列举却显然违背公平竞争原则的行为模式。然而，正因其作为一般性条款的本质属性，其在司法实践中的具体应用呈现出一种显著的灵活性与不确定性态势。这种不确定性根源在于第二条的开放性构造，它赋予了司法机关较大的解释空间与自由裁量权。在面对纷繁复杂的商业数据权益冲突时，法官和法律从业者必须深入剖析案件的具体情境，细酌案件事实与法律精神之间的微妙平衡，从而准确界定“不正当竞争”的边界。这一过程不仅仅是对法律文本的直接解读，更是一种法学智慧与现实考量的深度融合，要求在遵循法理原则的同时，兼顾经济社会发展的实际需求。鉴于此，探讨如何在不确定性的迷雾中寻找确定性，即如何在遵循《反不正当竞争法》第二条基本原则的基础上，构建一套严谨□□、可操作性强且能适应各类新型数据权益纠纷的裁判规则，便显得尤为迫切与重要。这不仅是一个法学理论与实务操作相互磨合□□□□、共同演进的过程，更是对现代法治社会下，如何有效规制市场行为，促进健康竞争生态构建，以及保障数字时代经济主体合法权益的重大课题的深刻思考与回应。

　　基于上文的分析，现有对商业数据的保护路径均存在一㊣定的局限性。具体而言，依赖著作权和商业秘密保护的路径，其前提条件是商业数据需符合特定的构成要件——即作为作品的独创性或作为商业秘密的秘密性，这一要求本质上与商业数据的核心价值并不契合，造成了保护上的错位。另一方面，尽管《反不正当竞争法》第二条一般条款及第十二条互联网条款第4项，在某些层面上承担了“兜底条款”的角色，但它们在实际应用中的解释与执行仍面临不确定性，这无疑增加了法律适用的难度。但是，司法实践中探索✅适用这些“兜底条款”所形成的裁判规则，为明确和细化法律适用提供了重要契机。鉴于此，笔者对相关案例进行整理，适用《反不正当竞争法》第二条和第十二条的案例涉及28件（下称“样本案例”）。根据样本案例可知，28个样本案例中，援引《反不正当竞争法》第十二条的仅3件；援引㊣第二条的19件，占绝大多数；同时援引第二条和第十二条的6件。系统化整理并提炼这些判例中的裁判规则，不仅对促进司法裁判的统一性和预见性至关重要，而且也为法律体系的完善开辟了路径。尤其考虑到《反不正当竞争法》正处于修订阶段，并有望增设专门针对数据保护的条款，这一过程中的裁判经验总结将尤为宝贵。将这些经过实践检验的裁判规则融入未来的数据保护专条中，不仅能增强法律的适应性和针对性，还能更有效地应对数字经济时代下商业数据保护的复杂挑战，从而为数据经济的健康发展提供坚实的法律支撑。

　　传统观点认为反不正当竞争法是行为法，但在新经济新业态背景下，反不正当竞争法的适用逐渐扩展并向纵深发展，呈现出权益保护二元性。一方面，反不正当竞争法保护仿冒混淆□□□□、商业秘密□□□、商业诋毁等具体权益，对具体权益的可保护性以及侵权判断更宜适用“权益—损害”范式；另一方面，反不正当竞争法还保护误导性宣传□□□□、商业贿赂□□□□、不正当有奖销售等一般性法益，对一般性法益则更多地用行为正当性范式进行判断。数据权益作为具体权益的一种，应更多从权益保护的角度入手。合法权益既包括法律明确规定的权益，如企业字号□□□、商业秘密等，也包括法律没有明确规定的权益，如《反不正当竞争法》第二条一般条款和第十二条兜底条款中所保护的法益。对于法律明确规定的法益，法院在✅裁判案件时，显然无需对该法益保护的正当性加以论证。但是，数据权益不属于反不正当竞争法明确保护的法益，因此法院首先需要论证数据的可保护性。有学者认为，纳入反不正当竞争保护的数据应当具有合法性□□□□、规模性□□□□、管理性□□、公开性和商业价值。也有学者认为，数据集合法律保护的客体要件满足处于公开状态□□□□、具有实质量的数据条目□□□□、收集者付出实质性的收集成本三项即可。前述的这些要素在样本案例的说理论证中均有分布，具体到理论观点在司法实践运用过程中是如何考量的，笔者对样本案例进行读取（表1）。

　　可㊣以看到，样本案例均分散性地对合法性□□□□、规模性□□□□、管理性□□、付出实质性成本进行了论述，阅读具体案例可以进一步看到，对商业价值的论证相对简单，往往是从规模性综合企业产品知名度等事实直接认定。司法裁判中，可以根据争议焦点，对数据合法权益进行选择性评述。

　　合法性。合法性要求数据的获取途径□□□□、程序□□□、方法符合法律规定，形成的数据集合才能受法律保护。《民法典》第一百一十一条确定了数据收集□□、使用的基本原则，即“依法取得”“确保信息安全”。具体到实际审判中，数据权益合法性要求满足两个要件：一是数据获取的合法性。数据获取需取得用户同意并明确告知收集的范围□□、方式□□□、目的，或者从其他合法渠道取得数据使用权。如新浪诉脉脉案中，二审法院明确指出，“经过用户同意收集并进行商业利用的用户信息不仅是被上诉人微梦公司作为社交媒体平台开展经营活动的基础，也是其向不同第三方应用提供平台资源的重要商业资源”，同时在分析数据来源合法性时，提出了“三重授权”原则。二是数㊣据利用的合法性。具体又分为三种类型：不得损害用户权益□□□□、不得损害在先权益□□□、不得损害公共利益。

　　规模性。规模性是大数据4V特性之一，也是数据集合价值体现的核心。规模性要求数据集合需要达到一定的量级，在数据量不大的情况下，该小数据集合与特定信息收集者之间的关联性较弱，难以认定数据收集者对数据集合享有权益且值得被保护。例如，大众点评诉百度案中，一审法院认为，汉涛公司为运营大众点评网付出了巨额成本，网站上的点评信息是其长期经营的成果……只有点评数量达到一定规模，网站才有可能实现良好的运转。申言之，就单条数据而言，平台企业只有有限的使用权，只有当数据量大到能够体现超出单条数据价值之外的价值时，数据收集者付出的劳动才是有独立意义的，才是值得被保护的。如果大众点评□□□、微博平台只有几个用户，对这几个用户所编辑的点评或博文，显然从著作权保护层面讨论更为适宜。至于何种规模才能达到以数据权益进行保护的程度，小规模数据与大规模数据之间的界限在哪，这一问题就如同“独创性认定”一般，有待在司法实践中积累形成相对可量化的尺度。

　　管理性。所谓管理性要件是指权益人对数据集合采取一定的管理措施，以明确其主张保护数据集合的范围，起到权利公示的作用。管理性措施主要包括以下几种类型：一是技术措施，即通过设置一定的技术障碍或门槛，来限制或控制对数据财产的访问或使用，如北宝□□□、知网□□□□、Westlaw等数据库，只有在满足一定的条件或支付一定的费用后，才能获得对数据财产的访问或使用权限。二是注册账号，用户须进行身份认证或信息登记才能访问或使用数据。三是robots协议，即通过robots.txt文件来声明对搜索引擎等网络爬虫的允许或禁止访问规则。四是水印标志。如奋韩网诉58同城网案中，58同城网站内帖子图片中带有大量“奋韩”水印的房屋租赁信息内容，进而认定58同城网站不劳而获地截取他人数据成果的事实。

　　付出实质性成本。从历史上看，近代反不正当竞争法诞生于第一次工业革命完成之时，是经营自由发展的产物，即通过劳动和贡献获得成果自由。数据权益的享有同样要求劳动和贡献的投入，如大众点评诉爱帮网案中的商户介绍和点评内容数据□□、淘宝诉美景案中的“生意参谋”数据产品等，这些产品都是需要投入大量的人力□□□□、物力成本进行整合和衍生开发，也往往是企业的核心竞争力所在。在司法裁判中，需要重点考虑企业在数据形成过程中投入的多少，直接决定损害后果的认定。但需要注意的是，并非商业数据每个环节的成本都是企业的实质性投入。我们可以将商业数据大致形成分为产生□□□、收集□□□□、开发三个环节。其中数据的产生往往指向单条数据的生成，如用户针对美食店铺进行的点评□□□□、微博博文等，这一环节产生的成本不应纳入数据权益保护的成本考量。在数据收集环节，企业存在软硬件设施□□、产品及服务开发等前期投入，也包括为履行安全存储义务而采取技术措施等保密手段的投入等。在数据开发阶段，企业需要运用算法等技术工具来过滤和净化数据□□、进行脱敏处理以及实现数据的匿名化，通过对数据进行深度加工与系统性整合，可以将原始数据转化为具备统计分析□□□、预测等功能的数据产品。如链家公司收集□□、制作□□、积累海量真实房源信息并建立了“楼盘字典”房源数据库，透明生活公司对化妆产品数据作出选择与编排并最终形成“透明标签”软件的相关数据。企业的成本主要考虑后两个环节。当然，数据生产与数据开发都存在新数据内容的产生，二者在认定过程中可能会㊣存在交织，这在司法裁判中则为法官提供了自由裁量的空间。

　　传统不正当竞争构成要件中的主体要件部分主要认定两个问题：一是不正当竞争行为的主体是否为经营者，二是侵害对象是否为同业竞争者。关于经营者。从国内㊣的相关司法判例看，当前对于数据集合财产权益几乎均是经营者之间的纠纷，仅有一例是非经营者披露企业数据集合，该案中员工郑某未经允许披露了企业7天的酒店订单信息，但是法院最终是以商业秘密条款进行裁判的，而我国《反不正当竞争法》在2019年修订时，在第九条第2款新增了对非经营者侵犯商业秘密的规定。关于竞争关系。竞争关系存在广义□□、狭义之分，传统狭义的竞争关系要求当事人之间为同业竞争关系，换言之，不正当竞争行为的实施者与被侵害者提供的商品□□、服务需相同或者近似。广义的竞争关系则理解为，为吸引消费者不正当地损害了其他经营者的竞争优势，或者获取本不应当属于你的竞争优势和交易机会。换言之，竞争的㊣本质是客户争夺。无论是学界还是司法实践，对竞争关系都呈现出由狭义理解向广义理解转变的趋势。

　　而数据互联互通的特性模糊了竞争关系认定的边界。一方面，数据权益纠纷主要发生在互联网企业之间，互联网综合性平台经济的出现，使跨行业竞争成为常态。如大众点评诉百度案中，被告百度公司辩称，其与大众点评并非同业竞争关系，大众点评主要为用户提供餐饮消费的评价和优惠信息□□、提供餐厅预约和外卖等服务，而百度公司提供的是搜索服务。但事实上，百度地图除了提供传统的地理位置服务如定位□□□□、导航等之外，亦为网络用户提供商户信息□□□□、点评信息□□□□、团购等服务。另一方面，互联网经济中竞争关系的相对性正在消解。竞争关系的界定出现了一个新介质：流量。流量是互联网注意力经济的通用货币，为互联网各主体之间提✅供了一种新的可量化关系。对于经营者而言，网络用户不仅仅是单纯的消费者，换言之，网络用户与经营者之间的关系不能简单理解为买卖关系。在数字经济背景下的市场经营模式中，经营者获利渠道除了消费者支付外，更包括流量。平台企业通过提供多样化的网络服务，如电子商务□□、视频内容等来吸引网络用户，进而通过点击量变现□□、植入广告等方式获得远超出传统买卖可能带来的收益。影响流量流动的因素是繁多的，即使经营者的经营模式存在不同，但只要一方对网络用户的吸引导致他方流量减少，即存在此长彼消的对应关系，均成立竞争关系。换言之，市场主体的竞争行为可能并非针对某一个或某几个竞争对象，而是整个网络用户㊣群体。换言之，在风云变幻的互联网行业中，谁都可能成立竞争关系，该竞争关系下一秒可能因某一市场因素的变动而消亡。只有在侵害结果发生时，竞争对象才得以确定。因此有学者形容互联网经济下的跨界竞争为“我与你无关，却颠覆了你”“我颠覆了你，但与你无关”。总结而言，数据间㊣的竞争关系是随机且高概率的。

　　根据样本案例的分析（表1），第一，法院并不必然评述当事人之间是否成立竞争关系，在28件样本案例中，12件案例论证竞㊣争关系，16案未论证。对不正当竞争的认定正逐渐向“行为正当性”的辨识上倾斜，而“竞争关系”不再是认定不正当竞争行为发生之必然前提。第二，在进行了竞争关系评述的12件案例中，法院几乎全部认定原被告双方存在竞争关系，也印证了数据权益纠纷中的竞争关系认定门槛较低的结论。因此，笔者认为，对于竞争关系要件评述是运用反不正当竞争法规制的基础，但在判决说理论证中可以适当简化弱化。

　　我国当前司法实践中认定的侵害数据权益的不正当竞争行为主要包括不正当获取数据和不正当使用数据两种类型。

　　不正当获取行为。数据获取指通过技术手段或其他方式，从网络中收集□□、抓取□□□、复制他人控制的数据的行为。实践中，不正当的获取行为主要分为三类：一是破坏保护措施，如新浪微博诉蚁坊案中，法院认为，如果蚁坊公司不通过技术手段破坏或绕过新浪微博设置的技术限制，就无法实现其所声称的应急系统功能，也是基于这一理由，法院判定蚁坊公司的数据获取行为是不正当的。二是违反约定获取数据，如新浪微博诉脉脉案中，二审法院指出，淘友技术公司和淘友科技公司在操作过程中未遵守《开发者协议》的规定及OpenAPI合作的基本准则，在明知或应知需要“高级接口（需要授权）”的情况下，仍放任其技术手段不加限制地抓取用户职业信息和教育信息，此种行为不具有正当性。三是违反robots协议获取数据，如字节跳动诉新浪微博案中，法院认为，在非搜索引擎应用场景下，通过robots协议数据抓取是网站经营者经营自主权的体现，违反即具不正当性。当然，也有例外，如果获取的是公众可以无偿利用的公开数据，或者获取数据时行为人主观上对数据系不正当获取或披露的事实并不知晓，则不能直接认定不正当获取行为。

　　不正当使用行为。数据的实用化价值在于其被有效利用的过程，而数据权益受损的情况则频繁与数据使用的非正当性紧密相连。在探讨数据使用的合法性与合理性时，几个核心要素不容忽视，包括使用主体的合法性□□□、使用时间的适度性以及使用方法的恰当性。一旦数据的利用超出了事先约定或法律规定的主体范畴□□、超越了明确设定的时间界限，或是采取了未经许可的处理方式，这样的数据使用行为即可被视为不正当，构成了对数据权益的潜在侵犯。在现实操作层面，不正当使用数据的行为具体体现为两大类情况。首先，存在一类情形是，数据虽通过合法途径被获取，但在后续的使用过程中却偏离了既定的正当路径，这反映出对数据使用权的㊣滥用。此类行为忽视了数据使用的限制条件，违背了数据共享或转让时的协㊣议精神，构成了一种“正当获取但不正当使用”的模式。其次，另一种更为严重的情形则是数据从获取源头即缺乏合法性，加之在使用过程中继续违反规范，形成了“不正当获取且不正当使用”的双重违规行为。这种行为不仅侵犯了数据所有者的权利，还可能触及更广泛的数据保护法规，对数据安全及个人隐私造成严重影响。

　　在规制数据不正当竞争行为的同时，也要防止数据垄断□□、阻碍科技创新。判断竞争行为的正当性标准也要考虑数据的特性。数据互联□□□、互通是数字经济发展的基础，特别是那些依赖于公开数据的收集和使用的平台企业，应当承担一定的容忍义务，允许他人合法地获取或使用其平台上的公开信息，避免形成信息垄断。但过高的容忍义务可能导致挫伤商业投入与创新积极性，因此，网络环境下的不正当获取和使用行为㊣的正当性判断需要平衡互联网互联互通精神与数据保护权益。如何平衡？实践中通常以诚实信用原则和商业道德作为基本判断标准，从两个层面入手把握：一是行为✅方式，即手段是否具有适当性和必要性。如阿里巴巴诉码注公司案中，法院认为不可以毫无节制地抓取□□、使用涉案数据，应当本着善良□□□□、诚信的原则，在必要限度内使用涉案数据。在大众点评诉百度案中，法院提出“最少□□□、必要”原则，即百度公司在使用来自大众点评网的评论信息时应当采取对汉涛公司损害最小的措施。二是行为后果，即是否产生不可容忍的损害后果。损害结果需要综合考量行业发展和市场竞争秩序□□□、经营者利益□□□□、消费者利益以及社会公共利益等因素。其中，对经营者利益的损害多以“实质性替代”标准来衡量损害结果。在样本案例中（表1），7件案例采用了此标准。我国《反不正当竞争法（修订案征求意见稿）》第十八条第1款第2项和第3项也采用了“足以实质性替代其他经营者提供的相关产品或者服务”的认定标准。

　　针对数据财产权益的法律保护问题，研究与实践的核心应当聚焦于对本土司法裁判经验的系统性总结与梳理。这一策略的重要性在于，它能够确保我们的法律体系在应对数据权益保护时，充分考虑到中国特有的社会经济条件□□□、文化背景及法治环境，实现法律规则与本土实际的紧密贴合。通过深入挖掘和分析已有的司法案例，我们可以提炼出适应中国国情的数据权益保护原则□□□、标准与机制，为数据主体的权利界定□□、侵权判定及救济途径提供更为明确□□□□、具体的法律指引。同时，通过归纳司法实践中的成功经验㊣和面临的困境，也为我国数据财产权益保护立法提供坚实的基础与参考框架，对于构建科学合理□□□、具有前瞻性的数据财产权益保护体系至关重要。