数据交易的法律“红线”

  数据交易是实现数据流动、使数据创造更大价值的主要方式。国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》将培育大数据交易市场作为健全市场发展机制的重要组成部分。

  数据交易并不是大数据时代的新生事物，在房地产数据分析、广告分析、信用和风险分析、提供个人背景信息、网上寻人、预测等领域，存在着大量的收集、分析、处理各类信息并出售或与其他人共享的专门从事数据收集、分析、出售的公司。但是随着数据交易和流通需求的大幅度提升，专门从事数据共享、交易的数据交易买卖平台开始迅速发展。

  我国目前的大数据交易平台大概能分为两类，一类是以数据堂等大数据公司为代表的数据交易平台，一类是以贵阳大数据交易所为代表的数据交易平台。两类主体存在三大区别：一是商业模式不同，前者主要作为数据提供方，以自营为主，提供包括语音识别、健康医疗、电子商务、交通地理、图像识别等多个类型的数据，而后者以撮合交易为主，有第三方平台的性质；二是投资主体不同，前者一般由单一主体投资，后者则由多个主体联合投资，如贵阳大数据交易所的股东包括贵州阳光产权交易所、九次方大数据、郑州迅捷、亚信科技、贵阳移动金融发展有限公司等；三是职能和使命不同，前者以商业职能为主，为各类用户更好的提供各类数据的定制与销售服务，而后者往往承担政府赋予的多项职能。

  为保障数据交易顺利进行，数据交易买卖平台探索制定了自己的数据交易规则。2014年6月，中关村大数据交易产业联盟发布了《中关村数海大数据交易买卖平台规则（征求意见版）》，是国内发布的首个交易规则。2015年5月，贵阳大数据交易所发布《贵阳大数据交易所702公约》。这些交易规则规定，大数据交易平台要为数据交易提供较为可靠运行平台和安全保障措施；从事数据交易的主体包括数据提供方、数据购买方及数据代理人；交易数据的种类包括政府、医疗、金融、电商、能源、交易、交通、商品、消费、信用卡、教育、社交、社会等各方面；数据交易平台要求交易数据合法获取、权利清晰，禁止对法律不允许交易的数据来进行交易；对于争议解决，采取自行协商解决、平台解决或起诉至法院等方式。

  禁止个人隐私信息的非法出售和提供，是个人隐私信息使用的过程中的红线，目前适用于数据交易的立法也主要集中体现在这一点上。在数据交易中应遵循在特定行业中相关的规则，数据交易平台应对参与交易的主体和交易数据类型提出要求。例如，《征信业管理条例》规定，征信机构、金融信用信息基础数据库运行机构，向金融信用信息基础数据库提供或者查询信息的机构违法提供或者出售信息的，由国务院征信业监督管理部门或者其派出机构责令限期改正，对单位处以罚款；给信息主体造成损失的，依法承担民事责任；构成犯罪的，依照法律来追究刑事责任。

  大数据交易还存在法律的不确定性可能引发的潜在风险，由于数据的权属目前尚无明确的结论和法律规定，当前的数据交易中对所有权问题也采取一种模糊的解决方法。例如，贵阳大数据交易所认为，其交易的并不是底层数据，而是基于底层数据，通过数据的清洗、分析、建模、可视化出来的结果，完全解决了数据如何保护隐私及数据所有权的问题。一般而言，个人数据属于个人所有已得到普遍的认同，问题是个人在网络活动中产生的数据如何归属，参与交易的企业是否对交易数据拥有所有权，个人数据匿名化到什么程度能够直接进行交易等。

  保障安全。作为如此庞大数据的交易平台，应建立完整网络安全和信息安全管理体系，重点防范数据窃取、网络攻击，有效保障数据安全，并根据法律规定限定数据存储的期限。同时，应加强对交易数据的监管，禁止对涉及国家安全、包含违法有害信息的数据交易进行。数据交易平台应建立数据安全风险评估机制，对数据交易中涉及国家安全的信息进行及时预警，并对外资主体参与数据交易进行一定的限制。

  保护隐私。2014年，美国联邦贸易委员会（以下简称FTC）发布了一份《数据经纪人：呼吁透明度和问责》的报告。报告说明，数据经纪人从商业、政府和其他公开渠道获得数据，这一些数据不仅包含消费者的姓名、地址、家庭财产、年龄等原始数据，还包括加工的数据。这一些数据几乎涵盖了每一个美国消费者，但是消费者本人对此并不知情。虽然有的数据经纪人提供了消费者接入、修改信息或选择退出的机会，但是花了钱的人如何行使这些权利却不是很清楚。FTC建议立法建立一个集中机制，如互联网门户，向消费的人提供清楚自己数据在哪里被收集、使用、交易的信息，并行使访问数据或选择退出的权利。隐私保护是大数据交易中最重要的基础性问题，除了遵守现有法律规定中关于禁止个人隐私信息出售的要求外，对于数据交易中的隐私保护问题，需要在整个大数据交易的过程中权衡考虑。

  增加透明度。数据交易平台应明示其数据交易规则，对参与数据交易的数据提供方、数据购买方进行资格审核；数据交易平台应披露其数据的来源、数据的名称和类别，并给予权利人对数据提出异议、选择退出等权利。此外，数据交易平台在促进政府和公共机构开放数据资源方面也能发挥更大作用，增加政府数据开放水平和透明度。

  避免歧视。消费者很难阻止数据使用者依据数据做出对其有歧视性的决定，例如，利用数据来分析包含健康情况的博客信息、浏览习惯、社会化媒体和数据代理商提供的档案资料等，不难发现最大有可能患糖尿病或抑郁症的人，那么在推销保险时，将这些人全部排除在外可能就是数据歧视的表现。为避免和规制数据歧视，在可能带来负面影响的领域，应谨慎使用大数据分析预测的结果。数据交易平台在交易规则中应制定非歧视的原则，规范数据的应用限制范围。