抓取公开数据的行为边界与相关案例分析
2022-05-31
随着信息技术的飞速发展，数字经济的时代正在到来。作为数字经济的构成基础和重要驱动，数据资源已经成为当下最为重要的生产要素之一。在法学领域中对于数据内涵和外延的定义尚待统一。但是在广泛意义上，数据大致可以认为是一种“存储于计算机中的信息表现形式“。基于数据的特征，可以将其分为非公开数据与公开数据。非公开数据主要是指商业秘密类的数据，而公开数据是指处于公开状态能够为公众获取的数据。在互联网领域，最典型的公开数据包括平台上的用户私人信息，用户对商品、服务、商户的评价信息以及用户在社交、媒体等平台上发布的内容等，这些公开数据都是用户行为的产物。
公开数据对于数字经济的赋能与驱动作用相比于处于秘密状态的非公开数据更为明显，基于此种原因，利用“网络爬虫“技术抓取网络公开数据的行为时常发生。通过爬虫技术抓取公开数据是迅速获得数据资源的方式，是开发特定数据产品的一条”捷径“。而公开数据的控制者和管理者，往往会处于维护自身商业利益的目的，针对性地采取技术手段或制定网络规则，以防其他主体抓取其数据。本文将从国内外因抓取公开数据引发的数起诉讼案入手，试图对公开数据的界定，抓取公开数据的行为边界，以及公开数据可能的保护与合法利用路径进行讨论。
一、 相关案例回顾
（一）美国hiQ诉Linked In案
本案中，原告hiQ公司是一家有偿销售人力资源信息的数据服务供应商，被告Linked In公司是微软旗下着眼于商业用户的社交网络运营商，拥有全球最大规模的职业社交网站。由于Linked In用户在该网站创建个人资料时，可以选择其信息“所有人可见”，hiQ公司便通过这一点，利用相关软件和技术手段在Linked In网站中抓取用户公开的职业信息数据，并加以分析处理，从而获得打包式的用户职业数据资源，最终通过销售由此而得出的定制化的职业数据报告盈利。
Linked In公司在多年容忍hiQ访问和抓取自己网站的数据后，告知hiQ公司其未经同意抓取Linked In用户公开职业数据的行为违反《美国计算机欺诈和滥用法案》（CFAA），并切断了hiQ公司对Linked In页面的访问可能。在未能协商一致的情况下，hiQ向加利福利亚北部地区法院起诉了Linked In公司，诉称Linked In公司阻止其访问用户公开数据的行为是将数据私有财产化的不公平商业行为，违反了托拉斯法与加州反不正当竞争法。
在hiQ诉Linked In一案中，法院对于访问公开数据的行为和公共数据的属性进行了分析认定。其主要观点包括：（1）hiQ公司访问公开数据行为具有合法性。抓取公开数据行为的合法性判断主要包括两方面，“访问合法”与“抓取合法”，而访问权限则是抓取权限的前提。在本案中，法官认为非法访冋中的“访问”仅指身份、资格，而非具体的访问方式。也就是说，网站的授权访问只意味着对访问身份的认可，而不能限制具体的访问方式，因此用技术手段访问网站与普通用户的个人访问并不存在合法性的差异。（2）确认了公开数据具有公共属性。本案法官认为，现实中未经许可而进入他人住宅的行为通常是违法的，但商店这种公共场所在白天营业时则任何人都可进入。在互联网空间中，由于网络通常被认为是天生开放的，那么任何人在不需要认证的情况下即可访问用户选择公开的信息。(3) Linked In公司反抓取公开数据的行为构成垄断。一方面，hiQ公司作为一家人力资源数据分析型企业，完全由Linked In用户的职业信息数据驱动。而Linked In终止hiQ对其用户公开数据访问，在很大程度上是希望通过独占、控制公开数据从而在专业网络市场占据主导地位，确保自己在数据分析市场中获得不合理的竞争优势。另一方面，Linked In公司反抓取公开数据的行为可能造成相关数据分析服务提供商破产，并危害公众话语和数据资源的自由流动。（4）另外，法官在分析了hiQ公司访问行为的合法性后，并未分析其通过技术手段主动抓取Linked In用户公开数据行为的合法性。这是因为抓取行为的合法性与反抓取的行为是否具有垄断性，二者在合法性上是一致的。也就是说，Linked In公司反抓取公开数据的行为具有垄断性，hiQ公司的抓取数据行为具有合法性。
在本案中，判决的亮点在于将非法访问的边界限定在对访问资格认证上，而未采取访问方式说，从而防止过度扩大非法访问的范围。在后续的上诉中，美国最高法院也表达了相同的观点：最高法院将构成违反CFAA的适用范围缩小为未经授权访问计算机系统的人，而不是对超出现有授权的更广泛解释。最高法院认为，倘若扩大违反CFAA的范围，可能会使得无数普通的计算机行为收到刑事处罚。因此，最高法院用了"门开、门关"（“gate-up, gate-down”）的比喻——当一台计算机或网站的门开了，信息就可以公开获取，也就不需要授权。
然而本案中法官对于公开数据公共属性的界定和对反公开数据抓取行为垄断性的分析，尚存在诸多讨论空间。首先，本案法官在公开数据性质的认定上存在一定的不合理性。我们应认识到，公开数据不等于公共产品。属于用户个人的公开数据，通过用户与网络产品提供者之间在注册时订立的用户协议而对全网开放，这是否意味着用户同样允许自己的个人信息数据被当作公共产品使用、甚至被深度加工后成为具有商业利益的产品？本质上，用户个人数据的私有属性决定了公开数据的私人性。用户公开数据属于个人数据、为用户个人所有，而非公共产品、为社会所共有。同时，应承认对外开放的个人数据所代表的可访问性。但未经用户明示同意，他人不可无权或越权地商业化利用公开数据。另外，本案中法官在对反抓取公开数据行为是否具有垄断性进行分析时，其处理方式稍显模糊。在反垄断的分析路径中，要认定企业滥用市场支配地位需要从两个方面入手：一是企业是否在相关行业形成了市场支配地位，二是拥有市场支配地位的企业是否滥用了该市场支配地位损害市场秩序。本案中，法官在未对相关市场进行界定的前提下，仅通过对被告Linked In公司在商务社交网络市场中的存在感而认定其具有市场支配地位，并通过原告hi Q公司在业务上对于被告的依赖而判断被告滥用了市场支配地位，这种判断不能不说存在一些瑕疵。
（二）国内相关案例
在我国，亦有因抓取数据而产生的纠纷，但是涉案数据信息与hiQ诉Linked In案中的数据略有差异。国内反抓取数据行为倾向于将用户数据视为平台的数据资产，通过反不正当法进行规制，而未扩展到反垄断法。
1.新浪微博诉脉脉不正当竞争案
本案中，原告北京微梦创科公司是“新浪微博”的经营人，而被告北京淘友公司是“脉脉”的经营人。新浪微博是中国最重要的社交媒体平台之一，日活跃用户多达千万。当用户在注册微博账号时可以选择将手机号等个人信息向所有人公开，并可在使用微博时自行设置职业信息、教育信息等个人资料的公开范围。脉脉是一款基于移动端的职场社交应用，拥有动态分享、匿名八卦、人脉招聘等功能。根据新浪微博开放平台的《开发者协议》，二者通过微博平台Open API（开放应用编程接口）进行合作，从而使得脉脉可以获取微博平台上包括用户名称、性别、头像、标签等相关用户信息。在《开发者协议》中，新浪微博强调“用户数据”是微博的商业秘密，双方停止合作后，脉脉应当立即停止使用并立即删除从新浪微博处获得的用户数据。新浪微博以脉脉非法抓取和使用其数据、商业模式模仿、商业诋毁为由，向法院提起不正当竞争之诉。一审法院认为，新浪微博与脉脉之间存在竞争关系，脉脉超越约定权限，非法抓取、使用新浪微博用户数据的行为违反了诚实信用原则和商业道德，构成不正当竞争。脉脉不服提起上诉，二审法院明确互联网新型不正当竞争案件适用一般条款的“六个条件”[1]，并提出第三方应用使用数据应当遵守“用户授权+平台授权+用户授权”的三重许可原则，在此基础上，二审法院认定脉脉的行为违反了反不正当竞争法的一般条款，构成不正当竞争，从而驳回上诉并维持了一审判决。
本案中的两级法院认为，因为在大数据时代，数据日益成为企业竞争的重要资本和商业资源，企业对其投资获取的数据信息享有合法权益，故新浪微博对其在多年的经营活动中获取的用户数据享有合法财产权益，有权禁止竞争者通过不正当竞争行为侵害其用户数据。虽然该判决明确企业对其数据信息享有财产权益，对数据信息的法律保护有重要意义，但两级法院对企业投资与其对数据享有合法权益之间的逻辑关系却没有论证，使判决说理存在逻辑缺陷。
2.大众点评诉百度不正当竞争案
“大众点评”诉百度公司不正当竞争纠纷案中，一审法院认定，百度公司在其相关社交软件中大量使用“大众点评”中的点评信息，具有明显的“搭便车”性质，违反了公认的商业道德和诚实信用原则。
百度公司辩称诉讼双方没有直接的竞争关系，而法院审理认为没有直接竞争关系不是有效的抗辩理由。在随后的审理中，法院认定两者之间存在竞争关系。百度辩称其进行网络信息的抓取和使用是遵守互联网行业通用的Robots协议，没有违反法律。对此，法院指出，Robots协议只是关于搜索引擎抓取网站信息的行为是否符合公认的行业准则的问题，而搜索引擎抓取网站信息后的使用行为是否合法，应该在法律上进行明确规制，即百度公司对于网站信息的使用应该符合《反不正当竞争法》的相关规定。在本案中，百度公司的搜索引擎抓取涉案信息的行为虽然没有违反Robots协议，但不意味着百度公司抓取信息后任意使用“大众点评”上的点评信息的行为是合法的，百度公司应本着诚实信用的原则，遵守公认的商业道德，合理控制来源于其他网站的信息的使用范围和使用方式。一审法院判决最终认定，百度假借搜索引擎名义以不当方式获取其他网站内容及流量来培植自己的“百度地图”“百度知道”等相关业务内容的行为具有不正当性，违反了《反不正当竞争法》的规定。
二、抓取公开数据行为的界定
回顾国内案例新浪微博诉脉脉不正当竞争案、大众点评诉百度不正当竞争案，通过法院的认定，可以总结出以下基本共性：（1）企业对于其收集积累的数据具有法律意义上的财产权利；（2）企业数据财产权利的行使应当获得用户的事前同意和授权；（3）通过技术手段“搭便车”的行为受到法律规制。
将上述国内案例对比美国hiQ诉Linked In案可以发现，在对公开数据进行界定、对抓取公开数据的行为进行界定时，国内法院主要基于反不正当竞争的视角对此问题进行解释和规制，而美国hiQ诉Linked In案则是进一步法律的规制上升至将反垄断的层面。这种差异一方面客观上是由于上述国内案例与hiQ诉Linked In案中的涉案数据在公开程度上确实存在差异，如新浪微博与脉脉的纠纷中所涉数据还包含平台内部数据。另一方面，则反映出国内与美国在抓取公开数据领域司法态度的不同，很明显中国对于企业所掌控的公开数据的保护要强于美国，若以商业发展的角度来看国内司法确实略显保守，但若以保护数据安全和用户隐私的角度来看国内的认定显然更为妥当。
那么究竟应该如何准确界定公开数据的性质，又如何在不会限制商业自由发展的前提下对企业的公开数据资源进行合理的保护？
首先，应将公开数据与开放数据进行区分。公开数据与开放数据的概念并不相同。“开放数据（open data）”在大数据技术的背景下有着特殊的含义。尽管开放数据是指一类可以被任何人免费使用、再利用、再分发的数据，具有非常广泛的含义。但是在实践中，更多的是应用在包括政府数据（政务数据）和地方自治团体的数据在内的公共数据上。开放数据的本质，不仅在于保障了解国家机关所创制的信息的可能性，更在于保障利害关系人通过分析、可视化、创建使用信息的应用程序而进行后续使用。
其次，应当对企业所管控的公开数据范围进行界定。在数据领域，根据不同的分类标准数据可以分为不同类型。根据数据的公开性，可以将数据分为公开数据与非公开数据。非公开数据主要是商业秘密类数据，即不能为社会公众所获取的数据类型；而公开数据是指处于公开状态可以为公众所获取的数据，其中包含整体上缺少独创性的数据和具备独创性特征的数据，本文所讨论的企业公开数据即是前者。
以新浪微博诉脉脉一案为例，司法机关提出了“公开数据”的概念。“公开数据”本质上仍然是私人控制和管理下的数据，不同于我国数据开放实践中的具有公共控制和管理意义的公共数据；“公开数据”的公开，具有私人公开的性质，不同于我国政府信息公开和公共数据的开放；“公开数据”负担了容忍他人合法收集和利用的义务，但却是具有特定的限度的，这种被容忍的他人的合法收集和利用，不同于公物法上公众用物所负担的不特定公众的自由使用。总的来说，该案中的公开数据体现出的法律特征包括：（1）兼具获取层面上的公开性和管理层面的私人控制性；（2）数据的公开性来源于私人公开；（3）公开数据负担了允许他们合法收集、利用的义务，当然这种负担义务是有界限的，必须要符合“合法、正当、必要”的要求。
再次，应对抓取公开数据的行为边界进行界定。数据抓取的行为可以从技术层面分为网站访问、获取数据、处理数据三个阶段。
在访问环节中，抓取公开数据必须以不妨碍网站正常运行为前提。由于爬虫技术是自动化、大规模进行数据爬取，很可能会给技术尚不成熟的小型网站造成过重的访问量负担，以至于妨碍网站的正常运行。倘若抓取数据的行为妨碍了网站的正常运行，网站的管理者和运营者有权暂停数据抓取方的访问，而不应在法律增面被认为属于商业垄断。一个更明显的例子是，许多网站为了防止访问量过载，会增加登录时输入验证码等措施，这就明确表示出网站拥有者的态度，倘若抓取数据方以技术手段破解网站的验证系统来短时间内造成大量的访问量，往往无法被认为是合法的访问。
在获取环节中，通过爬虫技术获取网站数据的合法性主要应从抓取范围上进行探讨。在可抓取数据的范围上，对于用户依照软件或网站的使用协议而自行选择或同意公开的数据，便是可以合法抓取的范围。可以认为抓取用户数据的主体在对这类数据的访问权限上与普通网络用户是相同的——尽管与普通用户访问网站的方式不同，但其访问权限并无差别。在新浪微博与脉脉的纠纷中，脉脉之所以败诉，很大程度上是因为其抓取用户数据的范围超出了用户完全公开的信息范围，脉脉利用与新浪微博的合作协议将抓取数据的范围进一步深入到了用户半公开或未公开的信息中。事实上，对于抓取范围的认定，往往会因司法主体对于数据安全保护程度的差异而有所不同。目前我国的司法中更倾向于肯定公开数据的控制者对于特定主体抓取数据所设置的限制，从而加大对数据安全的保护。
在使用环节中，公开数据的使用应符合正当竞争原则。具体来说，一方面，公开数据的使用不得以实质替代数据控制者的行为进行。也就是说，如果抓取别人的数据来开发实质功能相同的数据产品，往往会构成不正当竞争。另一方面，公开数据的使用不能违背用户的意愿。在数字经济时代，数据作为高价值的生产要素往往处于被过度收集的状态中，而网络用户基于公民的基本权利理应具有拒绝本人信息被过度收集的权利。即使抓取数据者与数据控制者达成商业合作，其抓取数据并使用的行为仍然不能绕过用户个人的授权或同意。另外，公开数据的使用应当有利于创新和提高经济运行的效率，而不应该损害数据控制者提供数据的积极性。例如，在大众点评与百度的纠纷案中，法院便对于通过技术手段“搭便车”的行为进行了否定评价。“搭便车”的行为不仅损害数据控制者的商业利益，也会降低其提供数据的积极性，这种行为跟前文所提及的“开发实质性替代数据产品”类似，都不利于鼓励经济创新。
三、对我国如何保护企业公开数据的思考
通过上文的讨论我们可以发现，抓取公开数据的行为在满足特定条件的情况下是合法且有利于社会发展的，于是在适当允许抓取数据的前提下如何保护企业的公开数据，防止其被过度抓取、利用，就成了我们所面临的现实问题。目前我国尚无涉及公开数据抓取行为的精细化、专门性规定。司法实践中往往通过《反不正当竞争法》《反垄断法》《数据安全法》《个人信息保护法》《消费者权益保护法》等法律进行规制。具体的公开数据保护路径有三种：一是通过商业秘密进行保护，二是通过反不正当竞争法的角度进行保护，三是通过赋予企业公开数据财产性权利的方式进行保护。三种保护路径各有优势和不足，下文将分别展开讨论。
（一）商业秘密
以商业秘密的方式对企业数据进行保护，是中外法律制度较为常见的做法。在我国，《反不正当竞争法》、《合同法》等多部法律都对商业秘密加以保护，《刑法》也规定了侵犯商业秘密罪。在西方法律体系中，普通法很早就提供了对企业数据的商业秘密保护，甚至在更为古老的罗马法中，都可以追寻到商业秘密法律保护的根源。商业秘密保护具有规则明确、保护力度强的比较优势，但在涉及公开数据时，往往会面临秘密性认定不明确、举证责任分配不合理的问题。在新浪微博诉脉脉不正当竞争案中，微梦公司主张淘友公司对用户数据的抓取和使用侵犯了其商业秘密。新浪微博在强调自己的用户数据属于商业秘密的同时，诉请的却是反不正当竞争法一般条款的保护，可见公开数据与商业秘密两级概念的矛盾之处。事实上，除了一审法院对商业秘密的相关事实简单提及外，两级法院对于脉脉的不正当竞争行为是否构成侵犯商业秘密均不置可否。
数字经济时代的公开数据显然与传统的商业数据不同，不仅其秘密性差别巨大，尤其是在利用价值方面更是不同。公开数据的价值往往会因其使用范围的扩大而成倍递增，保持数据的秘密性而维护其价值不再是明智的选择。因此，以商业秘密对公开数据进行保护，很难认为符合我国对于依法保护公开数据的本意。尽管将用户的数据作为商业秘密的定位可能符合数据控制者的预期，并且其保护形态最为简便快捷，但是由于其弊端过于明显、不切合数字经济时代发挥数据生产要素价值的要旨，而在司法实践中被逐渐舍弃。
（二）竞争法：反不正当竞争与反垄断法的保护
所谓“不正当竞争”，根据《反不正当竞争法》的规定，是指“经营者违反本法规定，损害其他经营者合法权益，扰乱社会经济秩序的行为”。从反不正当竞争的角度对企业公开数据进行保护，是目前我国司法实践中采取的主要方式。
相比商业秘密保护，这种保护延展了企业数据的保护范围。除了把商业秘密所无法保护的公开或半公开的企业数据纳入可能的保护范围，还把一些商业价值尚不确定，甚至数据权属并不明确的企业数据也纳入可能的保护范围。但是我们仍然能看到，此种保护方式并非完全针对企业的公开数据，由于其保护范围中尚含有半公开数据等内容，即使其像比如商业秘密保护更为宽松，但仍然有对于公开数据过度保护而损害商业自由的可能。
由于现实中的不正当竞争行为具有纷繁复杂性，往往难以有具体的法条对其进行界。即使我国在相关案例的司法实践中均是从反不正当竞争的视角满足企业保护其公开数据的诉求，但往往是通过反不正当竞争法律中的一般性条款实现，例如“经营者在市场交易中应当遵循资源、平等、公平、诚实信用的原则”等等。使用一般性条款对于公开数据进行保护，无疑能在面对法律疑难问题时获得更大的司法裁量空间，但是在数字技术飞速发展的当下，仅仅通过司法主体的法律运用水平来解决问题是远远不够的，在面临例如如何界定“公开数据”这种技术问题时，法院往往会回避相关疑难。这就对立法者提出了更高的要求——要更好保护企业的公开数据、规制抓取公开数据的行为，必须要有更为确切的法条。在此之上，数据垄断也受到了越来越多的关注。在2021年国务院印发的《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》中，“数据”这一关键词出现达18次之多。竞争法语境下，如何妥善保护企业数据权益没，仍然需要持续的探索与思考。
（三）公开数据财产化保护
相关学者将此种保护路径简称为数据的赋权保护，也即创造出“数据权”的概念来保护企业的公开数据。此种保护路径并非最新产物，从世界范围内来看，欧盟、美国已经进行了相关的探索。
欧盟委员会曾在1995年通过《数据保护指令》，通过在公开数据上创设了一种特殊的权利从而对其进行保护。这种数据保护的特别权利借用了类似著作权的保护方法，从设立数据特别权利的目的可以看出，虽然其实际上是要制止不正当竞争的行为，但是相比于反不正当竞争法的保护更为确定、更具有充分的法律依据，弥补了传统法律制度在保护数据方面的缺陷。在美国，类似于欧盟数据专有权利保护的法案并未直接在本土顺利通过。欧盟的数据特殊权利保护模式在美国曾一度引发争论，数据专有权保护和法律与技术的多元保护模式各有其支持者，但最终美国还是采取了多元的保护模式这是一种更加具有弹性、更加宽松的保护模式——综合运用反不正当竞争保护法、合同法、反盗用保护法，以及专门的技术保护。从美国的后续实践来看，这种多元保护的模式也并未削弱数据资源的生产和流通，反而在更加宽松的体制内促进了数据产业的发展。
数据的财产化具有双重效果:一方面，数据权利人能获得比在商业秘密或《反不正当竞争法》一般条款下更强的保护。较诸前者，他们不需要证明数据集合符合法定条件，并可以排除他人以任何方式进行发掘与利用;较诸后者，他们不必承担证明自己损失和他人过错的举证责任，亦不再被法院判决的不确定性所困扰。另一方面，数据权利人得以按照其意愿转让或授权他人使用数据集合，从而避免数据孤岛，推动数据市场的繁荣，最终实现数据资源的有效配置。在数字经济的浪潮中，数据不但是企业进行跨国贸易的优质工具，其本身也是跨国流通的重要商品。如同20世纪的石油，数据业已成为21世纪国家和企业的基础战略资源，数据权利正是这一经济形态和商业模式的最佳保障。
但是，作为独立于个人信息权利的另一种权力类型，数据权的保护与对公民个人信息权的保护很可能会产生冲突。在相关案例中，数据控制者和抓取数据方之间的纠纷就是这两种权利产生冲突的具体体现。面对这样的冲突，我们应该遵循权力位阶原则和比例原则。
首先，应肯定个人信息权利在法律地位上优先于企业主体的数据权利。个人信息权利不仅收到相关民事法律的保护，更是我国宪法所保护的内容。从属性上来说，个人信息权利既包含人身权利的要素，也因其与网络信息技术的发展密切相关而具有一定范围内的公共属性。数据权利作为一种财产性权利，只能在有限的程度内对个人信息权利中的公益部分进行利用，而不能侵犯用户个人的人身权利。其次，既然法律选择对企业的公开数据进行保护，就应当在特定的范围内对数据权与个人信息权进行合理分配。从实质上来说，对用户个人信息的保护应着眼于保护人本身，而非信息本身，这是数据的控制者和抓取数据者都必须根本遵循的一点。在此意义上，个人信息权的目标是防范信息的不当处理给个人带来生活干扰、名誉或财产损害、不公平待遇等负面后果。具体来说，在适用以上原则时，司法主体应考虑其他竞争者合理使用数据的利益、消费者获取数据的利益、数据产业发展传播及市场有序竞争的整体利益。如果数据抓取者利用爬取的其他互联网平台公开数据，在一定程度上既丰富了消费者的选择，又提升了用户体验，创新数据经营的商业模式，则应认为这种使用方式在法律所允许的比例之内。
尽管我国在设立数据财产性权利的方面尚未探索完全，但是以欧盟所实施《数据保护指令》的经验来看，目前仍未有确切的案例或经验可以证明设立专有的数据权就能使得相关数据行业的生产效率最大化。在此条路径进行探索时，立法者和司法者都还是应该暂时保持谦抑，有待依赖数据产业实践的发展进一步论证。
总的来说，三种公开数据的保护路径各有利弊，现阶段我国不一定要像欧盟一样采取数据赋权的保护思路，也不一定完全采取商业秘密保护或反不正当竞争法保护的传统思路，而是可以学习美国的多元保护模式，通过综合运用三种保护方式切实保护数据产业的健康、自由发展。
参考文献：
[1] ] 六个条件即: 1．法律对该种竞争行为未作出特别规定; 2．其他经营者的合法权益确因该竞争行为而受到了实际损害; 3．该种竞争行为因确属违反诚实信用原则和公认的商业道德而具有不正当性; 4．该竞争行为所采用的技术手段确实损害了消 费者的利益; 5．该竞争行为破坏了互联网环境中的公开、公平、公正的市场竞争秩序，从而引发恶性竞争或者具备这样的可能 性; 6．对于互联网中利用新技术手段或新商业模式的竞争行为，应首先推定具有正当性，不正当性需要证据加以证明。
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