大数据时代数据共享与知识产权保护的冲突与协调*

邓灵斌，余玲

大数据时代数据共享与知识产权保护的冲突与协调*

邓灵斌，余玲

数据共享和知识产权保护是数字时代和知识经济时代的重要内容。面对新的数据增长模式和处理方式以及数据产权问题，找到新的利益平衡点成为解决该冲突的关键。文章在冲突分析模型基础上，得出部分数据共享是解决此冲突的最优方案。

大数据 数据共享 知识产权保护 冲突分析

0 引言

数据共享和知识产权保护是数字时代和知识经济时代的重要内容。大数据时代由于面临数量巨大(Volume)、种类繁杂(Variety)、流动性高(Velocity)和价值大(Value)的“4V”数据，数据共享机制发生改变，数据共享和知识产权保护的利益均衡点也相应地跟着变化。对这一冲突的分析和协调是大数据时代知识服务工作的重中之重。笔者广泛查阅有关数据库，发现专门研究大数据环境下知识产权保护与数据共享的文献寥寥无几。这个问题在当前显得尤为重要和迫切，具有较大的研究价值。

1 数据共享

数据共享是公众获取数据的基础，是不同主体在同一公共平台平等获取数据资源的权利的保证。数据共享能实现数据资源的重复利用，降低数据收集成本，实现同类数据社会效益的最大化。在大数据环境下，各主体可以更便捷地共享数据资源，这样既能节省成本，又能创造更大的社会效益。

1.1 数据共享现状

最先提出数据开放与共享的美国把科学数据“完全与开放”共享定为国策；欧盟将信息数据的传播与共享看作信息社会的基础，并将其提升至战略地位[1]。我国正在进行的科学数据共享工程涉及农业、气象、水利和地球系统等重要学科领域，其中数据共享主要是学科间的共享，如医疗数据、图书出版数据和其他专有性数据的共享。目前世界范围内已存在众多专门保存科学数据的数据库，如世界数据中心(World Data Center)、国际树木年轮数据库(InternationalTree-Ring Bank)、地球观测网络数据(Data Observation Network for Earth)和我国的基础科学共享网[2]。

1.2 数据共享层面

科研人员是科学数据最大的生产者和使用者[3]，国家层面的数据共享是最高层次的数据共享。国家主导的政府部门数据信息共享有助于基础数据的大规模汇集与整合，可促进跨部门跨地区甚至国际组织间的政策沟通，保证了电子政务的顺利开展，是建设智慧城市的保障，比如某地区人口统计数据对医疗卫生、交通运输、城市基础设施建设等政策的制定有着重大影响。

对企业和科学机构来说，数据共享意味着合作与双赢，具有协同效应。科研数据的专有性使其收集和整理过程复杂，数据共享不仅节约社会成本，还能缩短科学研究时间，为企业和科研机构创造更多科研价值和经济利益。

就个体而言，在网络平台中上传和下载数据是常见的数据共享方式。在对数据加工整理后形成个人知识，并利用这些知识进行分析决策，实现研究或开发目标。然而在数据共享的应用中，个人隐私数据的保护是不得不面对的问题。

1.3 数据共享的原则和技术

数据共享一般遵循四大原则：(1)科学性原则。数据共享方式要科学合理，满足数据使用方的应用需求；(2)统一性原则。同一数据提供方的分享方式要统一，公共数据的代码应参考国家相关标准(GB)或推荐标准(GB/T)；(3)扩展性原则。数据共享设计时需充分考虑数据范围扩充、时间增量等问题；(4)安全性原则。数据应在双方约定的权限范围内分享。

传统数据共享技术有数据库技术、FTP技术、邮件技术、Web service技术等。大数据背景下数据量大且种类多，既有结构化数据，也有非结构化数据和半结构化数据，在共享过程中对数据传输量、传输速度、传输容错率以及数据接口的处理要求更高。因此新的数据共享技术如基于云计算和云环境的数据共享技术、基于Hadoop架构的数据共享技术日益成为主流手段。

2 大数据时代中的知识产权

知识产权是人类在社会实践中创造的智力劳动成果的专有权利。知识产权制度通过法律确认人们在科学、技术、文化、艺术等领域从事智力活动时所创造的精神财富的享有权，以调整智力成果在使用、转让和保护等过程中产生的各种社会关系，维护知识产权创造者的合法权益，鼓励人们的创造性，促进科学技术经济发展[4]。

2.1 大数据时代知识产权的新特点

传统知识产权的特点主要有专有性、无形性、地域性、时效性和可复制性。大数据时代知识产权呈现出新特点：(1)网络专利数量不断增加。大数据环境下网络信息资源不仅数量大，而且更新速度更快；(2)知识产权涉及更多的个人隐私信息。人们在社交网络平台和移动终端输入的个人隐私数据信息有可能被利用在专利作品成果中；(3)专利数据库规模渐成，可不断满足专利检索、专利分析、专利预警的需求[5]；(4)大数据环境下知识产权更具有隐蔽性，维权取证难。大数据时代，数据量大增，数据分析与挖掘工作离不开诸多数据之间的关联，无意中可能侵犯知识产权，而举证却具有一定的难度。网络和大数据技术的便捷性有利于公众关注知识产权问题，进而更能引起社会公众对知识产权保护的重视。

2.2 大数据时代知识产权保护的新挑战

大数据给知识产权保护带来许多机遇，如建立基于大数据的产权监控平台，能有效实施产权保护，连通专利信息“孤岛”。但大数据背景下的知识产权保护也面临许多新挑战：(1)网络版权保护形势严峻，科技进步为侵权行为提供了便利，加大了维权难度[6]；(2)侵权行为具有隐蔽性，尤其在网络环境中很难追溯侵权人；(3)侵权行为界定难度加大，如从大数据中提炼出有用数据，进行分析、整合以及重新糅合，形成一个全新的专利产品，并为该产品申请专利，有可能会侵害与该产品相近或相似的原专利权人的合法权利[7]。此外，由于大数据环境下隐私数据的易获取性，一些重要的知识产权数据信息可能会被泄露，对专利的申请和保护造成不良影响。

维克托·舍恩伯格等认为：“大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构、以及政府与公民关系的方法。”[8]大数据时代知识产权保护不仅要靠技术支撑，还需要政策支持，亟需建设基于大数据的知识产权监控平台，加大侵权处罚力度。

3 数据共享与知识产权保护的冲突与协调

3.1 数据共享与知识产权保护的冲突

知识产权具有垄断性，代表私权；数据共享则强调公开与共享，代表多数人利益，是公权的一种，两者难免存在利益冲突。数据生成者为捍卫私权，不愿分享和公开数据，或基于其他考虑，仅选择性公开分享非重要数据。二者之间的冲突包括：数据共享性和知识产权专有性之间的冲突；数据分享无国界要求和知识产权地域性之间的冲突；数据更新速度快和知识产权时效性之间的冲突。

事实上知识产权保护和数据共享也有一致目标：都可创造社会财富，实现社会公共利益价值最大化。对知识产权的保护更能激发数据生成者共享数据的热情和动力[9]；反过来，在数据价值大的情况下，利用共享数据创造出的智力成果也要求完善知识产权制度，以为其提供有效保护，因此，二者又相互促进。

3.2 冲突分析与协调

冲突分析是在经典对策论(Game theory)和偏对策理论(Metagame theory)的基础上发展起来的对冲突行为进行正规分析的决策分析方法。它的主要特点是最大限度地利用信息，通过对难以定量描述的现实问题的逻辑分析，进行冲突事态的预测和评估、事前和事后分析，帮助决策者科学思考问题[10]。冲突分析模型的三要素分别为局中人、偏好向量和策略。本文主要对数据共享性和知识产权专有性之间的冲突进行分析。

数据共享性与知识产权专有性的冲突模型涉及多个局中人，为方便建模，先考虑最为简单的情况，即2个权利人，并假设权利人都具有理性行为，追求利益的最大化。在模型中，权利人可采取完全共享、部分共享和不共享3种策略，但只能选择其中1种，不能同时采用2种或3种策略[11]。剔除不可行状态后，剩下8种状态，为可行解集合(见表1)，表中1表示决策者选择该行为，0表示决策者放弃该行为。

表1 冲突的可行解集合

偏好向量对最终结果具有重要的影响，因此确定偏好的顺序原则非常重要。从知识产权保护角度来看，完全分享数据极有可能对权利人利益造成损失，理性的权利人是不会将其放在偏好原则的第一位。本文对权利人1和2的偏好排序原则是：(1)共享程度低于他人；(2)完全共享；(3)共享程度高于他人。根据偏好原则，得出权利人1的偏好向量(见表2)。

权利人1的偏好向量为：2＞1＞6＞5＞10＞9＞4＞8。权利人2的偏好向量为：8＞4＞9＞5＞10＞6＞1＞2。在稳定性分析中，可得出两个稳定解，即在情况5(权利人部分共享其数据)和情况10(权利人完全共享其数据)下，模型有稳定解。在权利人完全共享数据的情况下，权利人双方利益达到平衡点，但出于知识产权保护，双方利益并未达到最大值；在权利人共享部分数据时，既能实现数据共享，又能兼顾产权保护，达到利益最大值。但出现一个问题：如何确定部分共享的程度和范围？这要结合权利人自身情况做出调整。

表2 权利人1的偏好向量

在改进模型中，考虑到政府作为立法机构和数据共享的推动者须进行协调，因此增加“协调人”这一局中人变量，并制定协调人的偏好顺序，得出偏好向量，与权利人偏好向量进行稳定性分析，最终得出模型最优解(见表3和表4)。

表3 改进模型中冲突的可行解集合

表4 改进模型中权利人1的偏好向量

改进模型后权利人1偏好原则是：共享程度低于他人；争取协调；共享程度高于他人。偏好向量为：5＞4＞3＞2＞13＞12＞11＞10＞21＞20＞19＞18＞1＞0＞9＞8＞17＞16。权利人2的偏好向量为：17＞16＞9＞8＞19＞18＞11＞10＞21＞20＞13＞12＞1＞0＞3＞2＞5＞4。协调人的偏好向量为：21＞19～13＞11＞17～5＞9～3＞1＞20＞18～12＞10＞16～4＞8～2＞0 (19～13表示偏好向量相似，即权利人1完全共享而权利人2部分共享的情况与权利人1部分共享而权利人2完全共享的情况对协调人的影响相同)。在稳定性分析中，可得出两个稳定解，即在情况11(权利人部分共享其数据)和情况21(权利人完全共享其数据)下，模型有稳定解。对这些表加以分析，得出结论：(1)数据共享和知识产权保护是非完全对抗性的冲突，有着利益的均衡点[12]，能得到最终的均衡解；(2)在数据共享体系中须保证协调人的存在。协调人可以是政府或者其他组织，以公正、合理地协调冲突的双方；(3)建立完善的数据共享系统平台，须要有法律保护措施和制度规定。

4 结语

大数据时代，数据成为新的利益增长点和竞争力的新体现，数据共享是建设智慧城市、实现智能生活的必然趋势。如何平衡数据共享与知识产权保护冲突的利益点是科学研究的重要问题。本文借助冲突分析模型，初步探析这一冲突的平衡机制，为以后的研究打下基础。至于具体如何建立该冲突的协调和平衡机制，则有待进一步研究。

[1]刘可静.欧美保障科学数据共享法制探索[J].科技与法律，2006（3）：1-6.

[2]唐义，张晓蒙，郑燃.国际科学数据共享政策法规体系：Linked Science制度基础[J].图书情报知识，2013（3）：67-73.

[3]王巧玲，钟永恒，江洪.英国科学数据共享政策法规研究[J].图书馆杂志，2010（9）：63-66.

[4]曹玉平.图书馆在信息资源共享中规避知识产权风险的策略研究[J].情报科学，2010，28（9）：1319-1324.

[5]大数据时代的专利信息服务格局[EB/OL].[2014-10-18].http：//www.Chinaipmagazine.com/journal-show. asp？id=1818.

[6]大数据助力互联网版权立体维权[EB/OL].[2014-10-18].http：//news.sina.com.cn/o/2014-09-18/0619308 74868.shtml.

[7]黄雷.“大数据”时代下的知识产权保护研究[J].吉林工程技术师范学院学报，2014（9）：1-3.

[8]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代：生活工作和思维的大变[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013：9.

[9]朱雪忠，徐先东.浅析我国科学数据共享与知识产权保护的冲突与协调[J].管理学报，2007（4）：477-482，487.

[10]韩雪山，徐海燕.基于冲突分析图模型的技术转移冲突的研究[J].科技与经济，2012，25（5）：72-76.

[11][12]徐先东，朱雪忠.知识产权专有性与科学数据共享性的冲突研究[J].武汉理工大学学报，2007，29（7）：164-167.

The Conflicts and Coordination between Data Sharing and Intellectual Property Protection in Big Data Era

DENGLing-bin，YULing

Data sharing and intellectual property protection are of great importance in the digital information age and knowledge economy era.Facing the new data growth model，the new data processing mode and the new data property problems，the key to resolve the conflicts is to find out the new balance of interests.Based on the conflict analysis model，it is concluded that the best solution for conflict is to share the data partially.

big data；data sharing；intellectual property protection；conflict analysis

格式 邓灵斌，余玲.大数据时代数据共享与知识产权保护的冲突与协调[J].图书馆论坛，2015（6）：62-66.

邓灵斌（1973-），男，管理学博士，硕士研究生导师，南华大学经济管理学院信息管理系副教授；余玲（1989-），女，南华大学经济管理学院2013级硕士研究生。

2014-11-21

*本文获湖南省重点学科项目——“管理科学与工程”学科资助