近日，山東大學法學院赴豫魯浙寧等地關于自動化抓取和處理數據的法律規制及其限度調研團圓滿完成調研活動。此次調研旨在通過深入司法實踐一線，全面了解自動化數據抓取與處理技術在實際應用中的法律規制現狀、面臨的挑戰以及未來發展趨勢，為相關領域的法律研究與實踐提供有力支持。

一、扎實基礎，深挖前沿探索
調研初期，團隊成員通過廣泛搜集國內外關于自動化數據抓取與處理的學術文獻，完成了詳盡的文獻綜述。這一過程不僅幫助團隊全面掌握了該領域的學術動態和研究成果，還為后續調研奠定了堅實的理論基礎。團隊重點關注針對應用人工智能進行自動化數據抓取與處理的法律規制問題，并梳理了國內外學者對該議題的探究路徑和研究成果。
在文獻綜述的基礎上，團隊進一步關注了網絡不正當競爭的法律規制現狀。團隊發現當前企業在起訴數據抓取行為時，多依賴于網絡不正當競爭的兜底條款，而判賠數額則存在較大的不確定性和裁量空間。為此，團隊決定將判賠數額的計算方式作為調研的重點內容之一。

二、多點開花，深入司法實踐
為將理論研究與司法實踐相結合，團隊成員分別前往大連市甘井子區人民法院、莒縣人民檢察院、河南省焦作市矛盾調解中心及寧夏回族自治區銀川市中級人民法院等地進行實地考察。在大連市甘井子區人民法院，團隊成員通過旁聽信訪工作和與法官交流，深入了解了法院在處理數據抓取反不正當競爭案件時的基本思路與關鍵環節。在莒縣人民檢察院，團隊成員圍繞調研主題展開訪談，收集了大量第一手資料。在河南省焦作市矛盾調解中心和寧夏回族自治區銀川市中級人民法院，團隊成員則積極參與了調解和審判工作，不僅協助調解員利用自動化工具抓取相關案件信息，還深入了解了法院內部數據管理系統及自動化數據處理流程。通過這些實踐，團隊對自動化數據抓取與處理技術在司法實踐中的應用有了更深入地了解，也發現了數據隱私保護等方面的潛在問題。


三、構建模型，洞察裁量規則
基于實地調研收集到的案例和數據，并結合利用調查問卷和訪談提綱所收集到的信息，團隊決定利用Python等數據分析工具進行深入研究。團隊成員首先整理并分析了相關案例的判賠數額及其影響因素，然后借助數學模型和經濟學模型進行了相關性分析和回歸分析。模擬結果不僅為我們提供了寶貴的參考信息，也為我們理解判賠數額背后的復雜邏輯提供了有力的支持。


四、總結經驗，推動法治與技術融合
通過此次調研實踐，團隊不僅積累了豐富的實踐經驗和研究成果，還深刻認識到自動化數據抓取與處理技術在法律規制方面所面臨的挑戰和機遇。團隊將繼續關注該領域的最新動態和發展趨勢，積極探索更加科學、合理的法律規制路徑。同時，團隊也將努力將此次調研成果轉化為可操作的政策建議和實踐指導，為推動數據抓取與處理領域的健康發展貢獻自己的力量。