L'extraction de données via
les API de réseaux sociaux de Data365.co est-elle légale ?
Les informations publiques susceptibles d'intéresser les chercheurs ou des tiers sont disponibles sur les plateformes de réseaux sociaux, telles que Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn, etc. Elles peuvent être collectées systématiquement via des API, le web scraping et d'autres techniques.
Une interface de programmation d'application (API) est une bibliothèque ou un ensemble structuré d'outils destinés aux développeurs de logiciels qui fournit une interface vers un logiciel backend, par exemple les réseaux sociaux. Les API ne donnent pas un accès direct au code source de la plateforme.
Les API sont très utiles pour collecter des tonnes de données en peu de temps.
Nous respectons les informations personnelles et n'extrayons des plateformes de réseaux sociaux que les données accessibles au public. Nous ne scrapons pas d'informations personnelles hautement sensibles.
Une interface de programmation d'application (API) est une bibliothèque ou un ensemble structuré d'outils destinés aux développeurs de logiciels qui fournit une interface vers un logiciel backend, par exemple les réseaux sociaux. Les API ne donnent pas un accès direct au code source de la plateforme.
Les API sont très utiles pour collecter des tonnes de données en peu de temps.
Nous respectons les informations personnelles et n'extrayons des plateformes de réseaux sociaux que les données accessibles au public. Nous ne scrapons pas d'informations personnelles hautement sensibles.
Quel type d'informations publiques peut être légalement collecté sur les utilisateurs ?
En utilisant l'API, les chercheurs indépendants et les tiers peuvent facilement télécharger des informations publiques sur les profils des utilisateurs, ainsi que les commentaires et réactions aux publications publiques, afin d'étudier l'impact des réseaux sociaux sur la société.
Les données des réseaux sociaux précédemment collectées via l'API sont, après tout, accessibles au public et visibles par les utilisateurs qui visitent les pages web de Facebook ou de tout autre réseau social.
En utilisant nos API, vous pouvez extraire des informations dérivées des données utilisateur. Ces données sont ensuite agrégées pour éviter raisonnablement l'identification d'un individu spécifique ou de l'utilisateur.
Nous suivons les règles :
Les données des réseaux sociaux précédemment collectées via l'API sont, après tout, accessibles au public et visibles par les utilisateurs qui visitent les pages web de Facebook ou de tout autre réseau social.
En utilisant nos API, vous pouvez extraire des informations dérivées des données utilisateur. Ces données sont ensuite agrégées pour éviter raisonnablement l'identification d'un individu spécifique ou de l'utilisateur.
Nous suivons les règles :
- Les données privées nécessitant un nom d'utilisateur et un mot de passe ne peuvent pas être scrapées.
- Conformité avec les CGU (Conditions générales d'utilisation) qui interdisent explicitement l'action de web scraping.
- Ne copiez pas de données protégées par le droit d'auteur.
- Les informations confidentielles ne peuvent pas être scrapées.
Pourquoi l'extraction de données via notre API de réseaux sociaux est-elle légale ?
Nous allons expliquer notre point de vue sur les raisons pour lesquelles notre API devrait être considérée comme légale selon les principaux documents juridiques relatifs aux informations personnelles :
- CFAA (Computer Fraud and Abuse Act)
- CGU (Conditions générales d'utilisation)
- RGPD (Règlement général sur la protection des données)
Le 9 septembre, la cour d'appel du 9e circuit des États-Unis a statué (Appel de la Cour de district des États-Unis pour le district nord de Californie) que le web scraping de sites publics ne viole pas le CFAA (Computer Fraud and Abuse Act).
La cour a non seulement légalisé cette pratique, mais a également interdit aux concurrents de supprimer automatiquement des informations de votre site si celui-ci est public. La cour a confirmé la logique claire selon laquelle l'accès d'un robot de web scraping n'est pas juridiquement différent de l'accès d'un navigateur. Dans les deux cas, l'« utilisateur » demande des données ouvertes — et en fait quelque chose de son côté.
Plus important encore, la cour d'appel a également confirmé une décision de justice inférieure interdisant à LinkedIn d'interférer avec le web scraping de son site par hiQ.
Plus récemment, dans l'affaire HiQ Labs c. LinkedIn, la cour d'appel du neuvième circuit a statué que le scraping de données accessibles au public ne constitue pas un accès « non autorisé » à un ordinateur, même lorsque le propriétaire (dans notre cas, le propriétaire des serveurs où les données sont stockées) a envoyé une lettre de mise en demeure au visiteur du site web. Même ici, l'argument est que lorsque certaines informations sont accessibles au public, leur scraping ne viole pas le CFAA.
Violer les conditions d'utilisation (CGU) pour scraper des informations publiques sur les plateformes de réseaux sociaux pourrait être légal pour les chercheurs. Comme certains l'ont souligné (Bruns, 2018, 2019 ; Halavais, 2019), la recherche sur les réseaux sociaux sert l'intérêt public, et menacer d'appliquer le CFAA pour empêcher les universitaires et les journalistes de collecter des informations publiques sur Facebook à des fins de recherche constitue une violation du Premier amendement (Knight First Amendment Institute à l'Université Columbia, 2018 ; Sandvig, 2017) et du droit humain à la libre recherche (Nations Unies, 1976).
Il existe des preuves que cette ligne d'argumentation éclaire les décisions juridiques. Un exemple marquant est l'affaire Sandvig c. Sessions, où un tribunal de Washington, D.C. a statué que le scraping d'informations accessibles au public n'est pas un crime informatique, même lorsque les CGU l'interdisent explicitement (Williams, 2018). Le point clé est la nature publique des informations que les chercheurs souhaitent scraper. Comme l'a déclaré le tribunal,
La cour a non seulement légalisé cette pratique, mais a également interdit aux concurrents de supprimer automatiquement des informations de votre site si celui-ci est public. La cour a confirmé la logique claire selon laquelle l'accès d'un robot de web scraping n'est pas juridiquement différent de l'accès d'un navigateur. Dans les deux cas, l'« utilisateur » demande des données ouvertes — et en fait quelque chose de son côté.
Plus important encore, la cour d'appel a également confirmé une décision de justice inférieure interdisant à LinkedIn d'interférer avec le web scraping de son site par hiQ.
Plus récemment, dans l'affaire HiQ Labs c. LinkedIn, la cour d'appel du neuvième circuit a statué que le scraping de données accessibles au public ne constitue pas un accès « non autorisé » à un ordinateur, même lorsque le propriétaire (dans notre cas, le propriétaire des serveurs où les données sont stockées) a envoyé une lettre de mise en demeure au visiteur du site web. Même ici, l'argument est que lorsque certaines informations sont accessibles au public, leur scraping ne viole pas le CFAA.
Violer les conditions d'utilisation (CGU) pour scraper des informations publiques sur les plateformes de réseaux sociaux pourrait être légal pour les chercheurs. Comme certains l'ont souligné (Bruns, 2018, 2019 ; Halavais, 2019), la recherche sur les réseaux sociaux sert l'intérêt public, et menacer d'appliquer le CFAA pour empêcher les universitaires et les journalistes de collecter des informations publiques sur Facebook à des fins de recherche constitue une violation du Premier amendement (Knight First Amendment Institute à l'Université Columbia, 2018 ; Sandvig, 2017) et du droit humain à la libre recherche (Nations Unies, 1976).
Il existe des preuves que cette ligne d'argumentation éclaire les décisions juridiques. Un exemple marquant est l'affaire Sandvig c. Sessions, où un tribunal de Washington, D.C. a statué que le scraping d'informations accessibles au public n'est pas un crime informatique, même lorsque les CGU l'interdisent explicitement (Williams, 2018). Le point clé est la nature publique des informations que les chercheurs souhaitent scraper. Comme l'a déclaré le tribunal,
le scraping n'est qu'une avancée technologique qui facilite la collecte d'informations ; il n'est pas fondamentalement différent de l'utilisation d'un magnétophone au lieu de prendre des notes manuscrites, ou de l'utilisation de la fonction panoramique d'un smartphone au lieu de prendre une série de photos depuis différentes positions. (Sandvig c. Sessions, 2018, p. 15)
À quoi doivent ressembler les données publiées pour être conformes aux réglementations sur la protection de la vie privée (comme le RGPD) ?
Conformément à l'article 4. PROTECTION DES DONNÉES PERSONNELLES du RGPD
Les données personnelles désignent toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable (« personne concernée ») ; est réputée être une « personne physique identifiable » une personne physique qui peut être identifiée, directement ou indirectement, notamment par référence à un identifiant, tel qu'un nom, un numéro d'identification, des données de localisation, un identifiant en ligne, ou à un ou plusieurs éléments spécifiques propres à l'identité physique, physiologique, génétique, mentale, économique, culturelle ou sociale de ladite personne physique.
Le traitement désigne toute opération ou tout ensemble d'opérations effectuées ou non à l'aide de procédés automatisés et appliquées à des données ou des ensembles de données à caractère personnel, telles que la collecte, l'enregistrement, l'organisation, la structuration, la conservation, l'adaptation ou la modification, l'extraction, la consultation, l'utilisation, la communication par transmission, la diffusion ou toute autre forme de mise à disposition, le rapprochement ou l'interconnexion, la limitation, l'effacement ou la destruction.
Aux fins de la recherche universitaire, le moyen le plus simple de traiter les données de manière conforme à la réglementation consiste à obtenir le consentement éclairé des sujets (Art. 6(1)(a)). Toutefois, le règlement prévoit également que le traitement des données peut être licite s'il est « nécessaire aux fins des intérêts légitimes poursuivis par le responsable du traitement ou par un tiers » (Art. 6(1)(f)). L'article précise en outre que l'« intérêt légitime » signifie que le traitement des données est « nécessaire à l'exécution d'une mission d'intérêt public ». Par conséquent, étant donné qu'il est généralement facile de justifier que la recherche universitaire relève de l'intérêt public, la collecte, l'analyse et la publication de données à des fins scientifiques devraient être protégées par le RGPD.
En outre, le règlement exige qu'une attention particulière soit portée au cas où le chercheur traite des données sensibles. En règle générale, le RGPD interdit le traitement de
Conformément à l'article 4. PROTECTION DES DONNÉES PERSONNELLES du RGPD
Les données personnelles désignent toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable (« personne concernée ») ; est réputée être une « personne physique identifiable » une personne physique qui peut être identifiée, directement ou indirectement, notamment par référence à un identifiant, tel qu'un nom, un numéro d'identification, des données de localisation, un identifiant en ligne, ou à un ou plusieurs éléments spécifiques propres à l'identité physique, physiologique, génétique, mentale, économique, culturelle ou sociale de ladite personne physique.
Le traitement désigne toute opération ou tout ensemble d'opérations effectuées ou non à l'aide de procédés automatisés et appliquées à des données ou des ensembles de données à caractère personnel, telles que la collecte, l'enregistrement, l'organisation, la structuration, la conservation, l'adaptation ou la modification, l'extraction, la consultation, l'utilisation, la communication par transmission, la diffusion ou toute autre forme de mise à disposition, le rapprochement ou l'interconnexion, la limitation, l'effacement ou la destruction.
Aux fins de la recherche universitaire, le moyen le plus simple de traiter les données de manière conforme à la réglementation consiste à obtenir le consentement éclairé des sujets (Art. 6(1)(a)). Toutefois, le règlement prévoit également que le traitement des données peut être licite s'il est « nécessaire aux fins des intérêts légitimes poursuivis par le responsable du traitement ou par un tiers » (Art. 6(1)(f)). L'article précise en outre que l'« intérêt légitime » signifie que le traitement des données est « nécessaire à l'exécution d'une mission d'intérêt public ». Par conséquent, étant donné qu'il est généralement facile de justifier que la recherche universitaire relève de l'intérêt public, la collecte, l'analyse et la publication de données à des fins scientifiques devraient être protégées par le RGPD.
En outre, le règlement exige qu'une attention particulière soit portée au cas où le chercheur traite des données sensibles. En règle générale, le RGPD interdit le traitement de
données personnelles révélant l'origine raciale ou ethnique, les opinions politiques, les convictions religieuses ou philosophiques, ou l'appartenance syndicale, ainsi que le traitement de données génétiques, de données biométriques aux fins d'identifier une personne physique de manière unique, de données concernant la santé ou de données concernant la vie sexuelle ou l'orientation sexuelle d'une personne physique. (Art. 9(1))
Nous respectons la vie privée et la sécurité des utilisateurs ; nous ne fournissons que des données agrégées et anonymisées. Data365.co est également conforme au RGPD et protège les données personnelles ainsi que la vie privée des citoyens de l'UE pour les transactions effectuées au sein des États membres de l'UE.
