大數據環境下知識產權管理改革研究

姚潔

目前迎來了大數據發展潮流的時代，許多發達國家已經將大數據管理應用在政府當中，我國政府也應當把握機遇，尤其是在知識產權方面。近年來隨著信息數據資源的驟然增長，我國知識產權的需求也不斷擴大，要求不斷提升。隨著經濟和科技的不斷發展進步，商標以及專利的數據不斷遞增。目前在保護和管理知識產權方面的技術水平無法滿足需求和要求，因此我國可以通過借鑒西方發達國家應用大數據進行管理的經驗和案例，建立完善的技術措施和制度，對數據加強整合和開放，以此增強大數據應用在知識產權方面的水平，促進技術創新、經濟的高速發展。

越來越多的新概念隨著科學技術的告訴發展躍入人們的生活當中并成為大家喜愛引用的流行詞語，如“大數據”，“云計算”，以及“物聯網”等，在20世紀80年代就有學者提出大數據這一概念，但被人們熟知是在2011年麥肯錫公司發布的報告當中。各國家政府發現并深刻認知到可以發展大數據作為國家戰略。我國緊隨美國、歐盟再到韓國、日本的腳步，積極推進國家大數據戰略。但是在知識產權領域中存在龐大的數據量，因此需要通過大數據的相應應用來提升對于知識產權的管理和保護。

一、我國知識產權大數據領域的缺陷和挑戰

（一）大數據管理缺乏規劃與落實損害知識產權權利人權益

權利人在申請專利或者外觀設計方面存在進度緩慢，工作人員審查專利和外觀設計的過程效率低下，難以在剔除申請目前大量的無關信息數據，無法充分利用大數據將與申請主體相關聯的數據挖掘出數據之間存在的規律并進行篩選，難以聯系其他數據之間的內在信息，從而導致處理的效率低下，進一步導致許多專利及外觀設計等待審查的時間過長，在還沒有獲得授權的情況下就已經喪失活力，被日新月異的科技發展社會被淘汰，嚴重的話甚至存在侵權現象。另一方面在申請商標的時候同樣存在一樣的情況，例如商標注冊證出現大量積壓的情況引發商標無法及時發放，給申請人帶來阻礙，導致錯過商機。

（二）人工審查的主觀化導致公信力不足

假如于大數據時代無法對大數據技術的能力和作用進行充分利用，便難以刪減無用、錯誤的數據，并且無法開展自動分析，使得工作人員的主觀作用增強，導致審查處理結果的公正性受到干擾。同時改模式會導致相關從業者或者企業對知識產權管理部門的工作透明程度產生嚴重質疑，降低管理部門的公信力，對于知識產權的申請意愿將會受到影響，引發知識產權的行政案件率上升。

二、我國知識產權大數據的實踐與完善

（一）完善知識產權大數據制度和體系

首先在大數據時代尤其是知識產權部門必須具備大數據意識，要對大數據進行充分的了解，并牢固樹立意識，積極參與到大數據的應用行動當中，引導部門和政府利用大數據，逐步完善形成應用大數據的環境，建立一個知識產權應用平臺，能夠統一協調且安全便捷。其次，目前我國各部門之間處于各自為政對知識產權大數據進行管理和保護，部門之間不成體系不完整便無法形成一個能夠對知識產權大數據化管理有效運行的局面。部門需要注意如何對原有模式下的個知識產權部門的利益進行調整和分配，以此使各類型知識產權的數據以及資源得到有效的整合和管理。我國的知識產權管理部門應當聯合起來建立一個完善、統一的大數據管理平臺，使知識產權得到更好的保護和管理。再者，我國對于知識產權大數據管理的立法方面尚處于空白階段，為使管理制度體系得到更成熟的發展應當先給予法律層面的保障。

（二）利用新興技術保護不同類型的知識產權

用戶供應商、瀏覽記錄以及倉庫物流等對于數據處理能力有著強烈的需求，大數據的應用能力通常要位于先進行列當中。借鑒新興技術應用在與知識產權相關的大數據上對于政府部門的技術短板有著良好的彌補作用，對知識產權的保護能夠通過挖掘知識產權大數據、對大數據進行可視化分析變得更加客觀、科學合理。

1.學習鑒京東大數據管理評論功能對專利權進行保護

京東公司的數據中心可以對各種用戶做出評論的文字詞語的語義進行分析切割，將文字進行分段，通過對大數據處理能力以及應用技術的強大操作對產品質量特性的詞語以及用戶評論感受的詞進行區分，結合顧客評價的好評率等分析總結出具有高度親民水平的產品。在當前階段，我國尚處在字段檢索、IPC檢索作為專利檢索的模式中。盡管和傳統檢索方式對比已經有了很多的發展，但對于大數據管理目前尚未達到要求標準和需求，無法將某些信息之間的內容進行全面分析，尤其是在關鍵字段缺乏顯著的聯系時，便造成在檢索實施階段無法對已有的數據信息實施的全面檢測，而此種情況下已經遺漏的任何與申請人相關的信息都有極大地概率他人在線權利造成侵害，在浪費申請人經理和時間的同時甚者會導致面臨起訴。對京東管理評論大數據的技術開展學習以及借鑒，對現有或處在待申請階段的專利說明書應用詞語開展科學的切割，合理且全面的對含有的語義進行分析，將其完整的歸入相應的關鍵詞詞庫，將待申請以及已有的專利之間的相互關聯性進行分析，對其進行相關性排序從大到小，有效避免申請人出現雷同或相似的情況，減少成本的增長。

2.借鑒百度、google等圖像識別功能保護商標和外觀設計專利領域的在先權利

可選取以互聯網搜索作為主要業務的信息技術導向型公司如百度、google等，這些類型的公司通過多年的經營已經擁有巨量的用戶數據信息，具有顯著的發展大數據以及研究人工智能的優勢。近年來兩家公司所聯合推出的“識圖”技術受到市場的熱烈反響，該技術通過深度學習中卷積神經網絡技術并且和一系列的復雜算法相結合，進而達到相似圖片搜索的作用。通過此項技術搜索獲得的信息其背后是將數千億個網頁的圖片進行數據運算分析之后所得出的結果，從不同角度對圖片信息實施分析，將圖片的語義、內容以及相關主題均包括在內，以智能分析作為基礎，將其中內含有的壁紙、咨詢、套圖以及素材從中提取，進而有效的滿足不同用戶下針對資源的各種需求。通過商標權以及外觀設計專利權客體組合對比的方式可以獲得相似、相同的數據，之后在綜合商標權與外觀設計專利權的數據運作下，包括權利人、時間、地域以及商品屬性等多個因素，判斷該商標是否存在在先權利。在挖掘信息資源時以數據內在的聯系作為出發點能夠有效增強申請效率同時也還能夠預防發生侵權的情況。

3.學習電影業數字水印技術對版權進行保護

數字水印技術能夠通過特點的數據算法在數字作品中度信息進行標記，一般被用于多媒體文件、三維網絡模型、文字作品、軟件、圖片以及流媒體等產品的版權保護工作中。判斷載體是否遭到信息惡意篡改、內容創建者、購買者以及傳送隱秘信息能夠通過這些信息得以確認。這項技術目前已經在各種數字產品中廣泛應用作為版權保護的手段，但僅僅關注某一種類型的產品版權在大數據時代下是遠遠不夠的，在視聽作品當中能夠應用圖片或文字作品，文字、視聽作品也應該當經過對應的處理轉化為圖片形式，因此部分還沒有獲得發表的作品有較高幾率遭受侵權。大數據管理的優勢便是可以通過統一知識產權體系監控各種類型的產品版權，第一時間處理侵權的后果并且將結果反饋，對底層隱藏信息進行深度的發掘，同時還有能夠有效預防其他類型產品版權遭受侵害。

知識產權能夠在大數據技術的支持下獲得更多的保護，不但如此還能提高我國知識產權管理部門對于產權工作的效率以及申請質量。在推進大數據技術時最為重要的載體便是知識產權，因此維護以及使用知識產權過程中必須要通過各類型大數據發展背景下的新興技術對其進行能力的提升。知識產權在這個時代通過大數據管理已經成為必然的發展趨勢，對歐美發達國家開展大數據管理的先進經驗進行學習，對國內信息產業的企業發展大數據技術時提供支持，使知識產權得到最有效的保護和管理，發揮大數據應有的能力和作用。

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