Суд США дозволив парсувати дані з LinkedIn: вебскрейпінг тепер легальний — що це означає

Відповідно до рішення апеляційного суду США, вебскрейпінг загальнодоступних інтернет-даних відтепер є законним. Численні парсери, павуки та боти, які роками збирали дані в мережі, уперше виходять із сірої правової зони. Це важливе рішення для історії інтернету, що робить подібні сервіси легальними.

Що сталося?

 У США в міру розвитку інтернету та накопичення в ньому величезного масиву публічної інформації регулярно спалахували баталії — чи можна парсити ботами інформацію, яка й так публічно доступна всім?

І ось днями внаслідок чергових судових розбірок на цю тему відбулася знаменна подія, яка, мабуть, ставить крапку в цих тривалих і запеклих суперечках.

Рішення Апеляційного суду дев’ятого округу США стало останнім у тривалому судовому позові, який четвертий рік веде LinkedIn з метою зупинити вебскрейпінг компанією-конкурентом особистої інформації з публічних профілів користувачів цієї соцмережі. Минулого року справа дійшла до Верховного суду США, але її повернули на розгляд до апеляційного суду.

У своєму другому рішенні цей суд підтвердив своє первинне бачення й ухвалив, що вебскрейпінг даних, що знаходяться у відкритому доступі в інтернеті, не є порушенням закону про комп’ютерне шахрайство та зловживання (CFAA), на який посилалися Linkedin та інші компанії в аналогічних позовах. CFAA регулює, що саме є комп’ютерним зломом за американським законодавством, а суд вперше дав чітке трактування цього загального закону стосовно вузької сфери автоматизованого збирання даних.

Це рішення – велика перемога для вчених, програмістів, журналістів і всіх інших, хто використовує інструменти автоматизації для масового збирання інформації, яка знаходиться у відкритому доступі в інтернеті. Без відповідної постанови такі, що вже давно існують, проєкти з архівування вебсайтів (наприклад, знаменитий Wayback Machine), а також збирання та архівування загальнодоступних даних для академічних і наукових досліджень опинялися в правовому глухому куті.

Враховуючи прецедентне право США, багато хто вважає, що питання з вебскрейпінгом закрите назавжди.

Битва ще не закінчена?

Крім цілком зрозумілого та суспільно корисного застосування вебскрейпінг має і зворотний, темний, бік.

Нещодавно скандал викликав невеликий стартап Clearview AI, який займається розпізнаванням осіб і стверджує, що зібрав мільярди фотографій профілів у соціальних мережах по всьому світу, тому що хотів акумулювати якнайбільше реальних людей у ​​своїй базі. Проєкт не приховує можливості своєї потенційної співпраці з державними органами (та будь-якими іншими зацікавленими особами), щоб монетизувати можливості щодо ідентифікації особистостей людей різних країн і народів. Цей випадок спонукав кількох технологічних гігантів подати проти стартапу судові позови.

 Один з інвесторів Clearview AI, Девід Шкалзо, так заперечує своїм опонентам:

 «Я дійшов висновку, що, оскільки обсяги публічної інформації постійно збільшуються, колишньої приватності вже ніколи не бачити. Закони мають визначати, що є законним, але не можна заборонити технологію. Звичайно, це може призвести до антиутопічного майбутнього чи чогось подібного, але все одно заборонити це неможливо».

Що ж до Linkedin, то його топменеджер Грег Снаппер стверджує, що історія ще не закінчена:

«Ми розчаровані рішенням суду. Це не остаточне рішення, і справа не закінчена. Ми шукатимемо можливість продовжити боротьбу за право наших користувачів контролювати інформацію, яку вони роблять доступною на LinkedIn. Коли ваші дані беруть без дозволу та використовують так, як ви не погоджувалися, це не нормально. У LinkedIn наші користувачі довіряють нам свою інформацію, тому ми забороняємо несанкціонований скрейпінг на нашій платформі».

Наша довідка

Вебскрейпінг – технологія отримання вебданих шляхом вилучення їх зі сторінок вебресурсів. Вебскрейпінг може виконувати вручну користувач комп’ютера, але термін зазвичай стосується автоматизованих процесів, реалізованих з допомогою коду, який виконує GET-запити на цільовий сайт. Деякі боти у пошуках заданої інформації мігрують із сайту на сайт, автоматично вишукують і накопичують публічні дані відповідно до заданої тематичної ніші.