本研究旨在研究營業秘密保護客體認定及損害賠償金額計算方式擇定所產生的問題。營業秘密的保護一直以來皆是各行各業所面臨的課題，從營業秘密之要件認定出發，其判斷基準可能因保護客體的差異而有所浮動，進而影響原告是否得藉由營業秘密法保障其權益。此外，由於營業秘密的特殊性質，使原告於訴訟中面臨舉證不易的困境，而無奈之下，我國法院通常會以民事訴訟法第 222 條第 2 項作為酌定賠償金額之依據，然本條的運用，不僅造成權利人無法獲得其所預期的賠償金額，更使訴訟雙方後續的上訴攻防無所適從，外界也無從瞭解法院針對此類案件的標準為何。
因此，本文針對上述現象先透過實證研究的方式，運用大數據分析將數據科學的方法與社會科學理論相互結合，透過較嚴謹的方法證實因果關係，以敘述性統計的方式呈現實務上判定營業秘密要件基準的趨勢，並藉由機器深度學習建構模型，用以預測營業秘密成立與否。而損害賠償額計算方式擇定，本研究同樣透過數據分析的方式發現，關於營業秘密訴訟案件之權利人鮮少得以透過營業秘密請求權取得預期求償金額，其背後成因為無論權利人擇定何種計算方式，均面臨舉證不易而導致法院偏好以民事訴訟法第 222 條第 2 項酌定損害賠償金額，使權利人未獲其所預期的損害填補。
最後，本研究針對此現象背後的成因提出適當的解決辦法，衡平訴訟雙方之間的各項利益，以維持當事人於訴訟上的公平競爭，以期為現今難解的利益衝突尋找一個突破口。

SUMMARY
　　The purpose of this thesis is to discuss the problems arising from the determination of the object of trade secret protection and the calculation of the amount of damages. This thesis combines, the methods of data science and social science theories through bid data analysis while using more rigorous methods are used to confirm the causal relationship, and constructs a machine in deep learning model to predict whether the trade secret is established or not. This study finds out that the holders of right can rarely obtain the expected amounts of compensation through the trade secret claim. Because no matter what calculation method the them chooses, it is difficult to produce evidence, which leads the court to overusing the Article 222(2) of the Civil Procedure Law to determine the damages, and prevents the holders of right from obtaining the expected payments through the damages. Finally, this thesis proposes an appropriate solution to the deal with this dilemma and balances the interests of both parties.

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