歐盟執委會對荷蘭T-Mobile併購Tele2一案展開第二階段的反競爭調查
荷蘭電信商T-Mobile NL根據歐盟併購條例收購Tele2 NL一案使執委會擔心其合併可能導致價格上漲，並損害荷蘭消費者的權益。
本交易案主角為德意志電信（Deutsche Telekom, DT）的子公司T-Mobile NL，以及Tele2的子公司Tele2 NL，兩者分別是荷蘭手機電信市場的第3大和第4大業者。T-Mobile NL在去年12月宣布將以2.21億美元的現金收購Tele2 NL，並持有合併後公司25％的股權。本併購案將使荷蘭的手機電信商數量從4個減少到3個。但合併後的新公司仍無法超過前兩大電信公司KPN和Vodafone。
DT表示，合併後的公司將在T-Mobile品牌下運營，新公司由於規模增長，將能夠打破目前KPN與Vodafone的雙佔市場。結合原來2間公司的資源，可以帶給電信市場更有效的競爭，並有利於5G佈局。
執委會的初步調查確定了以下主要爭點： 目前T-Mobile NL和Tele2 NL 在荷蘭手機電信市場相互競爭。執委會擔心本併購案會減少市場參與者的數量，使剩下的業者更不願進行有效競爭。可能導致價格上漲和投資減少。
執委會還打算進一步調查另外2個問題：
- 合併後電信商數量的減少可能會削弱競爭壓力，並增加電信商聯合行為的可能性，並提高價格；
- 除了4家擁有基礎設施手機電信商之外，還有一些活躍在市場中的虛擬電信商，它們使用其他業者的基礎設施向消費者提供電信服務。
執委會擔心，未來虛擬電信商如想利用基礎設施，可能遭受更多阻礙。
簡奕寬
法律研究員 編譯整理
1. Mergers: Commission opens in-depth investigation into proposed acquisition of Tele2 NL by T-Mobile NL in the Netherlands http://europa.eu/rapid/press-release_IP-18-4141_en.htm (last visited Jul. 2, 2018).
2. European Commission scrutinizes T-Mobile, Tele2 Netherlands deal https://www.rcrwireless.com/20180614/carriers/european-commission-scrutinizes-t-mobile-tele2-netherlands-deal-tag41 (last visited Jul. 2, 2018).
美國商務部發佈智財權活動對美國經濟影響之綜合報告 科技法律研究所 法律研究員 曾文怡 101年5月16日 壹、事件摘要 美國商務部於今年3月發佈一份委由其所屬之「經濟統計局（Economics and Statistics Administration，ESA）」和「美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office，USPTO）」共同執行的調查報告：「智慧財產和美國的經濟：產業焦點（Intellectual Property and the U.S. Economy: Industries in Focus）」。 報告除界定所選研究標的313種行業別中，共75種被認定為「智財密集型行業（IP-intensive industries）」；而這些「智財密集型行業」為美國帶來至少4千萬筆就業機會、超過5兆美元產值，佔美國GDP高達34.8%。 貳、報告重點摘要 一、「智財密集型產業」的篩選 此報告採用美國USPTO相關的行政數據，用以確認（identify）最密集利用商標、專利所提供的保護之行業；著作權方面，則係以是否主要為創作或生產受著作權保護素材，加以認定。以標準統計方法用以確認（identify）哪些美國行業（industries）是最具專利、商標及著作權密集型（intensive），並統稱為「智財密集型產業」。 (一)以該行業平均每人擁有專利數認定專利密集型行業 美國使用各美國行業標準分類 (North American Industry Classification System, NAICS) 於2004-2008這五年間的專利總數與該行業的平均就業人口的比例來測量行業的專利密集型： Measure of industry patent “intensity” = total patents over the five years in a NAICS category / average payroll employment by industry 就業人口能夠展現一個行業的大小，並確保各行業在比較時是公平的 (even playing field) 。最具專利密集型的行業並不是擁有最多專利，而是在該行業一個職位有最多專利 (patents per job) 。若專利/職位比例高於所有行業的平均值，則該行業將被認定為專利密集型的行業。 (二)以商標登記數統計資料認定商標密集型行業 有鑑於一個商標通常會同時登記於好幾個不同的類別下，因此在此統計的方式將以類別為單位，而非商標。美國使用了3種方式來認定商標密集型的行業 (three-pronged approach) ： 1.平均每人擁有商標數密集的行業 比照專利的方式，以商標登記與行業就業人口比例來測量商標密集性，首先過濾出屬於上市公司的商標登記，並比對該公司公開資訊中 (Compustat 資料庫 ) 的主要產業及員工人數，因為Compustat資料庫有包含公司的NAICS行業類別，如此就可以取得行業的商標登記數及就業人口數並計算該行業之比例。 2.前50家商標登記最多企業 (Top 50 Trademark-Registering Companies) 利用USPTO發佈的前50家商標登記最多企業名單 ( 不同於第一種方式將包含上市與非上市公司 ) ，並利用付費的OneSource資料庫找出這些企業的 NAICS 行業類別，並統計各行業在前50家企業名單中出現的次數，一個行業出現超過5次以上將被認定為商標密集型。 3.隨機取樣 (Random Sample of Trademark Registrations) 從2010年所有在登記的商標隨機抽樣300件，其中196件為美國公司申請登記，針對這196家企業試圖找出其NAICS行業類別，行業類別若有超過5筆商標登記，將被視為商標密集型。 上述三種方式總共產出60個商標密集型行業，同時使用三種方式係希望能夠彌補一種方式可能有的缺點，例如商標密集型方式可能會低估某些產業或忽略到較小型或沒有上市的企業，這部分由第二種及第三種方式試圖彌補。 最後被認定出為商標密集型的行業也與Interbrand的品牌排行作比較 (Best Global Brands in 2010) ，以確認被認定為最具品牌價值的企業是否屬於商標密集型的行業，此研究找出品牌排行中的企業的NAICS行業類別，並與之前被認定為商標密集型的行業作比對，發現具相當的重疊性。 二、以WIPO核心著作權產業標準界定著作權密集型行業 美國有關著作權產業的界定，主要根據WIPO於2003年發佈之「著作權產業經濟貢獻調查報告（Guide on Surveying the Economic Contribution of the Copyright-based Industries）」以及 Stephen Siwek 發表之「著作權產業對美國經濟之影響報告（Copyright Industries in the U.S. Economy）」。亦即，報告採用WIPO所界定之「核心著作權產業（core copyright industries）」作為其認定何謂「著作權密集產業」的基礎，再將單純只以銷售（distribution）受著作權保護客體為目的之行業加以排除。 三、「智財密集型產業」是驅動美國經濟發展的重要引擎 根據報告，「智財密集型產業」在2010年的產值超過5兆美元，佔美國GDP高達34.8%；同年「智財密集型產業」的貨物出口總金額約7億750萬美元，佔全部貨物出口總額的60.7%。另外，智財密集型的國際服務貿易相關數據資料雖有限，但研究者仍發現在2007年，智財密集型的國際服務貿易約佔全美民營企業服務貿易額的19%。 四、「智財密集型產業」提供至少 4 千萬個就業機會 2010年全美至少有4千萬筆工作，是直接或間接與「智財密集型行業」相關，佔所有工作機會的27.7%。其中直接相關者的從業人數約2,710萬人，佔所有工作機會18.8%；而與「智財密集型行業」間接相關的從業人數約1,290萬人。換句話說，每2個與「智財密集型行業」直接相關的就業機會，就帶來1個額外的工作機會。 五、「智財密集型產業」薪資待遇、教育水準優於其他行業 「智財密集型產業」的平均週薪在2010年為1,156美元，高出其他民營產業別的815美元約42%。其中又以專利及著作權密集產業的薪資成長幅度較高，專利密集行業的薪資從2005年的66%，成長到2010年的73%；著作權密集行業的薪資從2005年的65%，成長到2010年的77%。 而相對高的薪資待遇又與IP密集型行業的教育背景有關。據2010年的統計資料，超過42%的25歲從業人員係具有大專院校學歷，高於其他非IP密集型行業的34%。 參、事件評析 一、我國應建立智財密集行業界定標準並建立數據資料庫，以利掌握產業智財發展動向 智財法令可以保護發明者、創作者免於盜版之害，鼓勵其持續創新，維持競爭優勢，並確保智財權交易、流通市場得以順利運作。但智財保護的界線設定，也相對的影響創新、創意是否有足夠的發展空間，一套經過衡平設計的智財權，影響國家產業經濟甚鉅。 然而如何設計出衡平的法令，並非只須單純的以正義公理做邏輯推論，同時也須仰賴大量統計資料的數據分析，以調查實際運用情形，才能在智財保護體系分寸拿捏之際有所依據。美國商務部的報告開宗明義便指出，必須透過大量數據資料的分析，方能掌握智財在所謂的「智財密集型行業」所扮演的角色。 我國目前在建立智財相關數據資料庫面向，基礎建設不足，無法分析預估產業的發展趨勢及經濟特性，亦不能評估智財對於我國經濟的貢獻程度影響，肇致智財相關政策的立論說明欠缺實證，實應立即著手整備建置相關數據資料庫。 二、推動著作識別碼與存證登記並建立誘因，是評估我國著作權密集型產業經濟貢獻統計分析模式的核心措施 全球經濟發展重心已轉移到音樂、影視、遊戲等文化創意產業，權利別亦跳脫專利權而與著作權息息相關。從韓國等國家智財戰略的方向亦可發現，有賴政策擬訂與相關推動措施，實現以著作權為核心的產業結構。 但從報告中可看出，相較於專利、商標，著作權相關的數據資料較為不足。究其原因，或與著作權採創作保護主義，毋須進行註冊、登記程序有關。由於我國著作權法亦採創作保護主義，且未有存證登記管道，建議可參酌美國、韓國、中國大陸等著作權法與權利登錄有關之規定，並提供登錄者相關誘因，作為我國著作權產業相關統計指標及資料庫之基礎。 而除規劃推動著作物登記制度外，為降低網路侵權對產業經濟造成損害，應一併研議著作物來源識別機制，利用單一著作物內容識別碼，來協助交易雙方經由識別碼查證著作物之來源與權利歸屬，降低著作權授權之風險。同時開發追蹤非法重製物流通之系統，協助權利人進行侵權證據之蒐集與保全，以健全的著作權交易機制，作為發展我國文創軟實力之後盾。 三、確保研發創作者的智財受到有效保護，是促進創新活動、智財交易流通、帶動經濟發展的根本基礎 此報告於一開始即特別指出，專利、商標及著作權提供企業和個人創作者，將無形的發明、創意轉化為實質經濟利益之法律基礎，而一個國家的智財保護機制將連帶影響其整體經濟的商業活動，包括：提供驅動發明、創作的誘因、保護創新者免於未經授權之利用、促進技術市場之垂直分工、媒合資金與創新活動、透過併購及首次公開發行股票 (IPO) ，支援創業初期階段企業資產的流動性及成長、實現以技術授權為基礎的商業模式、促使技術移轉市場與技術及創意交易市場得以更有效率的運作。 為保護研發創作者的權益，國外已有許多國家採取積極主動的措施，例如：韓國為維護韓國業者著作權海外交易秩序及提升交易雙方的信賴，於2012年1月11日指定其所屬的韓國著作權委員會（Korea Copyright Commission）作為著作權認證業務之專責機關，負責推動著作權認證制度。於今年以輸出海外市場 ( 中國等 ) 之音樂、電影、電視劇等內容，作為第一階段著作權認證對象，並提供免手續費之優惠。韓國著作權委員會並設置數位著作交易所 ( 網站 ) ，著作 ( 權 ) 人可將其著作之權利相關資訊登錄至數位著作交易所的「著作權資訊管理系統 (Copyright Integrated Management System，簡稱 CIMS) 」上，CIMS就會給予該著作一組ICN識別碼，讓公眾便於取得授權。韓國文化體育觀光部與特許廳也分別開發有非法重製物及仿冒品之線上追蹤系統，由該二套系統主動蒐集、分析相關侵權資料後，協助權利人交由檢調相關單位採取管制措施。 但回頭檢視我國情況，同樣面臨降低著作權交易可能衍生紛爭之需求，卻沒有著作權官方存證管道，更遑論給予著作權認證制度與重製物及仿冒品之線上追蹤協助。未來著實應該借鏡韓國作法，規劃推動符合我國產業發展需求的著作權保護機制。 報告原文：The full report can be found online at http://www.uspto.gov/news/publications/IP_Report_March_2012.pdf
瑞士聯邦委員會發布報告推進以數位自決權創建可信賴資料空間瑞士聯邦委員會於2022年3月30日，發布了一份關於推進可信的「資料空間」（Data Spaces）與「數位自決權」（Digital Self-Determination）報告。此份報告旨在強調資料是數位時代下創造價值的基礎，為了更好地運用資料的潛在價值，呼籲各界採用新的資料使用概念，加強資料所有者（Data Owner）或資料控管者（Data Controller）對於資料的控制，以「數位自決權」為核心，透過科學技術與法律制度，進一步為實踐「資料共享」（Data Sharing）提供一個安全、便捷、自主、開放、公平而值得信賴的「資料空間」。 值得注意的是，透過該報告，聯邦委員會指示聯邦外交部（FDFA）與聯邦環境、運輸、能源和通訊部（DETEC）實施多項措施，以期能在2023年6月份之前，制定一部由所有利害關係人參與的可信賴資料空間操作之自願行為準則。 此外，該報告列舉出當下對於充分發揮資料潛力所存在的障礙，包括： 資料愈趨集中於大企業手中，且多基於自身目的而使用。 私人和公共服務的提供者在資料的使用上存在多種障礙，例如：資源不足、缺乏專業知識以及擔心競爭劣勢。 社會對於資料的使用態度轉趨保守，無論是擔心資料被濫用而侵犯隱私，或是缺乏資料共享的動機。 該報告更進一步指出資料流通的跨國性，因而有必要創建值得信賴且國際兼容的資料空間，為此亦須建立可信賴資料空間的國際準則，以在國際間形成法律確定性。 觀諸我國個人資料保護法第1條便明確指出，本法制定的目的不僅是為了保護個人資料以及相應之人格權與隱私權，而是更進一步欲透過個人資料管理制度的建構與落實，健全社會及商業互信，以期達成資料的合理利用、創造價值並促進公共福祉的終極目標。 關於我國的資料共享體制，現階段主要從金融機構間開始萌芽，未來如何以數位自決權為基礎，同時在充分保障資訊安全的前提下，擴及其他產業並接軌國際，有賴更多科技與法制的創造與積累、外國經驗的借鑑以及國際參與，而台灣近日以創始會員身分加入「全球跨境隱私規則論壇」（Global Cross-Border Privacy Rules Forum）即為著例。
WHO發布《2019‑nCoV戰略準備和應對方案》呼籲全球加速研發創新以對抗疫情2020年2月3日，世界衛生組織（World Health Organization, WHO）發布《2019新型冠狀病毒戰略準備和應對方案》（2019 Novel Coronavirus: Strategic Preparedness and Response Plan），呼籲全球合作以加速研發創新，對抗新型冠狀病毒（2019 novel coronavirus, 2019-nCoV）。WHO提出的戰略目標包含六大項：限制人與人間的傳播防止疫情擴散、盡速發現並隔離以便提供患者最佳照護、查明並減少動物來源的傳播、加速診斷治療和疫苗開發、傳達重要且正確的風險與事件資訊、透過合作夥伴關係減少疫情對社會經濟影響。而WHO設立的戰略目標，可以透過以下方式實現：（1）加速建立國際協調方案，透過現有機制及合作夥伴關係提升防疫戰略、技術及業務支持。（2）擴大各國家的災難準備與緊急應變行動方案，包括加強準備、迅速發現、診斷並進行治療；在可行的情況下發現並追蹤感染者；強化醫療機構中的感染預防及控制；實施旅行者的健康管理措施；提升人民對疫情風險認識、減少社區交流風險等。（3）加速對2019‑nCoV的研究及創新，優先推動快速篩檢追蹤與擴大研發創新規模、開發候選療法、疫苗及診斷方法，確保醫療資源的公平可用性。藉由防疫標準化流程與知識平台的建立，促進並匯集學界合作的研究成果。 另外，WHO在本戰略中明列出八大衡量指標，用以評估各國因應2019-nCoV的計畫準備與成效，以便WHO能與政府合作，共同改善全球防疫系統。該八大指標分別為：流行病學症狀分析與疫情規模判斷能力、戰略準備及預算管理計畫、防疫物資供應程度、研究開發與臨床實驗比例、國家公共衛生系統疫情準備能力、建構檢驗與快篩的即時通報系統、完善診斷流程與安全隔離措施、疫情報告與資訊分享機制等。
日本個人資料保護法啟動修法--放寬AI開發的本人同意要件日本個人資料保護法啟動修法--放寬AI開發的本人同意要件 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月18日 日本政府於2026年4月7日經閣議決定，提出由個人資料保護委員會（個人情報保護委員会，下稱PPC）研擬之《個人資料之保護等相關法律部分修正法律案》（個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律案，下稱修正草案），並送請第221回特別國會審議；眾議院本會議已於同年5月26日表決通過，目前由參議院續審，預計於本會期內完成立法[1]。 壹、背景摘要 日本個資法於2020年修正時，於附則第10條明定政府應於施行後每三年檢視國際動向、資通訊技術進展及個人資料新型應用之發展，必要時採取必要措施[2]。PPC據此自令和5年（2023年）起展開檢討，歷經團體意見聽取、中間整理意見徵集，並於今年1月9日公布「三年一度檢討之制度改正方針」，4月7日內閣會議決定提出「個人資料保護法等之一部修正法律案」[3]。 此修正案之提出，主要源自於日本人工智慧基本計畫~以「可信賴AI」實現「日本再起」（令和7年12/23閣議決定）所提出的政策--就可整理為統計編製等之AI開發等所涉之本人同意方式、規範遵循之實效性確保等加以檢討，力求及早將「個人資料保護法」修正案提交國會[4]。 貳、重點說明 本次修正案之主要修正分為「適正(即正當)資料利用之推進」、「因應風險之妥適規範」、「不適正利用等之防止」及「法遵實效性確保之規範」四大面向。依據PPC前述「關於《個人資料之保護等相關法律部分修正法律案》(個人情報保護法等の一部を改正する法律案について)」之說明，有關放寬AI個資取得部分之重點如下： 一、就統計編製鬆綁第三人提供與要配慮個人資料取得之同意 依日本現行個資法規定，要配慮個人資料（信仰、病歷、犯罪歷等可能導致歧視之資訊）之取得（§20Ⅱ）、個人資料之第三人提供（§27Ⅰ）等，除符合例外規定外，原則需本人同意。為因應「多事業者共享資料、橫向解析以編製統計」之需求升高，且產出是統計、無法回頭對應到某個特定個人，對當事人權益的侵害風險較低，因此修正草案（§30之2、§31之3）於統計資訊等編製（含可整理為統計編製之AI開發等）的條件下，允許將個人資料提供第三人、取得已公開要配慮個人資料，得免本人同意；行政機關等保有之個資亦同。但為擔保資料僅用於統計編製，必須公告取得者、提供者與接收者之姓名名稱、擬進行之統計編製內容等一定事項；提供者與接收者須以書面約定僅以統計編製為目的；取得者及接收者禁止此目的外利用及再提供予第三人[5]。 二、不違反本人意思、明顯不害本人權利利益者免除同意 現行日本個資法就個人資料提供第三人（§27Ⅰ），原則需取得同意。此次修正草案規定：個人資料提供第三人（含§18Ⅲ目的外利用、§20Ⅱ要配慮個資取得；上開免同意例外分別定於修正草案第18條第3項第7款、第20條第2項第7款、第27條第1項第8款），於依取得狀況觀之，可認不違反本人意思因而明顯不害本人權利利益之情形，免本人同意。例如：訂房網站A依訂房利用契約，將訂房者姓名等提供予飯店B，或匯款來源金融機構C受託對D付款，將匯款人資訊提供予匯款目的金融機構D[6]。此外，就為保護生命、身體、財產，或為增進公眾衛生、推進兒童健全成長而處理個人資料之情形，於現行「難以取得本人同意時」之外，增列「有相當理由而未取得本人同意時」亦得免同意（第18條第2項第2款、第3款，第20條第2項第2款、第3款，第27條第1項第2款、第3款）。另草案並將「學術研究機關等」之學術研究例外，擴及以提供醫療為目的之機關或團體（如醫院，第16條第9項），俾醫學與生命科學研究得據以進行[7]。 參、事件評析 日本此次修正草案最具產業意義者，係將「可整理為統計編製等」之AI開發所需情況，明文納入免同意之第三人提供與要配慮個人資料取得範圍，直接回應AI開發對大量訓練資料之需求。有關已公開或既有個人資料得否用於AI訓練的合法依據，觀察近年國際動向明顯有朝向提供同意以外之合法路徑，並搭配保障措施例如當事人退出權的趨勢。 韓國個人資料保護委員會（PIPC）於2024年7月發布之指引，明確確認公開之個人資料得據以用於AI訓練，惟須符合正當利益存在、處理必要性、且該利益「明顯優越於」當事人權利之要件，並落實查證資料來源、產出過濾等技術措施，以及保障當事人權利行使之機制[8]。歐盟資料保護委員會（EDPB）於2024年12月17日通過第28/2024號意見，確認一般資料保護規則（GDPR）第6條第1項第f款之「正當利益」得作為AI模型開發與部署階段之合法依據，惟須逐案通過「正當利益之認定—處理必要性—與當事人基本權利之權衡」之保障措施[9]。 我國個資法並未如GDPR、韓國PIPA設有概括之「正當利益」合法事由，係規定一般個人資料之蒐集或處理個人資料可取自一般可得來源之依據，除非當事人對該資料之禁止處理或利用顯有更值得保護之重大利益[10]。但已取得的個人資料已無從識別特定當事人，可基於公共利益為統計或學術研究目的利用的，亦限於公務機關或學術研究機構[11]。而且取自一般可得來源的事由亦不適用於特種個資為學術研究目的所為蒐集處理，限於醫療、衛生或犯罪預防，範圍亦較一般個資為窄[12]。 相較韓、歐、日相繼就AI訓練的個人資料取得，提供明文之合法路徑並配套退出等保障機制，我國現行路徑要件若能進一步參考納入概括的正當利益或明文目的做有限豁免，並配套日本規範透明化、當事人退出與權利行使之配套，應有助於填補現行規範不足之缺口。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/） [1]〈悪質業者に「課徴金」 個人情報保護法改正案、衆院通過〉，時事通信，2026年5月26日，https://www.jiji.com/jc/article?k=2026052600074&g=pol（最後瀏覽日：2026年6月11日）。 [2]個人情報保護委員会事務局，《個人情報保護法等の一部を改正する法律案について》（令和8年4月），頁1，https://www.ppc.go.jp/files/pdf/260407_kisyahaifusiryou.pdf（最後瀏覽日：2026年6月11日）。 [3]個人情報保護委員会事務局，前揭註2，頁1（「これまでの検討経緯」）。 [4]個人情報保護委員会事務局，前揭註2，頁2-4。（最後瀏覽日：2026年6月11日）。 [5]同前註，頁6。 [6]同前註，頁7。 [7]修正後第16條第9項明定「學術研究機關等」含以提供醫療為目的之機關或團體（如醫院）；其學術研究目的之目的外利用（修正後第18條第3項）、受保護個人資料取得（修正後第20條第2項）及第三人提供（修正後第27條第1項）之學術研究例外亦隨之適用；個人情報保護委員会事務局，前揭註2，頁9。 [8]대한민국 개인정보보호위원회（韓國個人資料保護委員會，PIPC），《인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서》（人工智慧〔AI〕開發・服務之公開個人資訊處理指引），2024年7月17日公開，明示個人資料保護法第15條第1項第6號「正當利益（정당한 이익）」為AI學習、服務蒐集利用公開個資之實質適法依據，https://www.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS074&mCode=C020010000&nttId=10362（最後瀏覽日：2026年6月11日）。 [9]European Data Protection Board, Opinion 28/2024 on certain data protection aspects related to the processing of personal data in the context of AI models，https://www.edpb.europa.eu/system/files/2024-12/edpb_opinion_202428_ai-models_en.pdf（最後瀏覽日：2026年6月11日）。 [10]個人資料保護法第19條第1項第7款；個人資料保護法施行細則第19條規定，：「本法第19條第1項第7款所稱一般可得之來源，指透過大眾傳播、網際網路、新聞、雜誌、政府公報及其他一般人可得知悉或接觸而取得個人資料之管道」。 [11] 我國人資料保護法第 20 條第 1 項第 5 款。 [12] 我國人資料保護法第 6 條第 1 項第 4 款。