随着数字经济的兴起和蓬勃发展，数据已然成为互联网时代下企业获取竞争优势的关键要素。近期风靡全球的ChatGPT等人工智能衍生产品，其开发和应用也离不开对大量历史数据的学习和训练。随着数据的
"频频出圈"
，互联网企业纷纷
"试水"
新的商业模式以进一步挖掘其经济价值，而由此引发的不正当竞争纠纷也频频发生。尽管目前我国在该领域的制度构建道路上仍在不断摸索前进，但随着相关案件纠纷的增长，司法实践中已经形成了一套广泛适用的审判模式，同时，在数据抓取行为的复杂化趋势下，越来越多的法院也开始尝试基于数据分类、行为分解展开对不正当竞争行为的认定。
本文分为上下两篇，从
普适规则总结和
新型思路剖析两方展开，结合代表性案例，司法实践中的审判路径进行总结归纳，为企业主张维权和规避风险提供可能的指引或借鉴。
在上篇中，笔者基于典型案例对司法实践中较为普适的"多元权益衡量"审判模式进行了分析总结。在本下篇中，笔者将基于涉爬虫的数据侵权案件"微博诉蚁坊案"，从实务视角对"数据分类+行为分解"的新型思路进行讨论。
二、
"数据分类+行为分解"的新型思路
代表案例：湖南蚁坊软件股份有限公司与北京微梦创科网络技术有限公司不正当竞争纠纷
（一）基本案情
原告微梦公司系新浪微博平台的运营方，并对微博平台中的相关数据享有知识产权权益。被告蚁坊公司为蚁坊软件网、网页版鹰击系统，以及安卓手机端鹰击应用的运营方，提供微博数据服务，具体包括获取、存储、展示和分析微博平台数据，并形成数据分析报告。微梦公司主张，蚁坊公司通过非法手段抓取、存储微博平台后端数据，在鹰击系统中展示这些数据并基于此加工整理形成数据分析报告的四项行为构成不正当竞争。
