ניתוח נתוני-עתק של תביעות דואר
זבל אלקטרוני (ספאם) בישראל

מבוא: תביעות ספאם כמכשיר חברתי

דואר זבל אלקטרוני ('ספאם') הוא מסר אלקטרוני המוני הכולל לרוב הודעה פרסומית או רעיונית, ונשלח לאדם ללא הסכמתו ולעיתים אף מבלי שיצר קשר קודם כלשהו עם המפרסם.^[1] מסרי זבל אלקטרוניים הם אחת הבעיות הוותיקות שעימן אנו מתמודדים בעידן הדיגיטלי. ההתפתחויות הטכנולוגיות והשימוש ההולך וגובר בתקשורת האלקטרונית הובילו לתופעת הספאם,^[2] במיוחד ככל שערוצי השיווק והפרסום התרבו והפכו נגישים יותר. לשם התמודדות עם בעיה זו, פותחו שלל כלים טכנולוגיים לזיהוי הודעות ספאם, סינונן או דיווח עליהן ועל מקורן במטרה למנוע את הפצתן. במקביל, מחוקקים ברחבי העולם גיבשו חקיקה שנועדה למגר את התופעה וכלים משפטיים שיאפשרו לנמעני ההודעות לממש את זכותם שלא לקבל מסרים פרסומיים באמצעים דיגיטליים שונים ללא הסכמה מוקדמת.

בישראל חוקקה הכנסת בשנת 2008 את סעיף 30א לחוק התקשורת (בזק ושידורים), התשמ"ב־1982, שזכה לכינוי העממי "חוק הספאם", וכותרתו "שיגור דבר פרסומת באמצעות מתקן בזק".^[3] החוק אוסר על שיגור "דבר פרסומת"^[4] באמצעי תקשורת שונים, כמו מסרונים (הודעות מסר קצר, SMS או MMS), הודעות אלקטרוניות כגון הודעות דוא"ל, פקסימיליה ומערכות חיוג אוטומטי^[5] ללא הסכמת הנמען.

במהלך השנים תיקן המחוקק את חוק הספאם שלוש פעמים והרחיב את תחולתו גם להודעות "תעמולה", בקשות תרומה והצעות ליצירת קשר עם המפרסם לשם קבלת מסר מסוים. החקיקה קודמה על רקע היותה של מדינת ישראל אחת השיאניות העולמיות בבעיית דואר הזבל ולנוכח ההכרה הגוברת בנזקי התופעה – החל בפגיעה כלכלית ובהודעות שתוכנן פוגעני, דרך פגיעה באבטחת מידע וכלה בפגיעה בפרטיות. ^[6] כיום, כל גורם המבקש לשלוח דבר פרסומת חייב לקבל לשם כך הסכמה מפורשת מהנמענים, למעט חריגים המוגדרים בחוק, כגון פנייה חד־פעמית לבתי עסק בהצעה לקבל דברי פרסומת, או שיגור בקשות תרומה ותעמולה בדוא"ל בידי עמותות וחברות לתועלת הציבור.

מאז חקיקת החוק ניכרת בציבור הישראלי עלייה במודעות לתופעה ולכלים המשפטיים העומדים לרשות הפרט כדי לממש את זכויותיו. כך למשל, בשנים 2016–2022 הוגשו בישראל למעלה מ־13 אלף תביעות ספאם, רובן תביעות קטנות. נוסף על כך, מסתמנת מגמה שלפיה עם השנים יותר תביעות ספאם מתקבלות בבתי המשפט השונים בארץ, עובדה שעשויה להעיד על הבנה גוברת בקרב הנמענים של מהות החוק ושל זכויותיהם.

אך על אף השימוש הגובר בתביעות ספאם, הדיון הציבורי והמשפטי בישראל בנוגע להתמודדות עם תופעת דואר הזבל האלקטרוני נעדר בסיס עובדתי מספק למענה על שאלות כגון: מה היחס בין מספר ההליכים נגד מפיצי דואר זבל (ספאמרים) ובין מספר התביעות שמתקבלות? האם סכומי הפיצויים בגין משלוח דואר זבל גדלים, וכך מרתיעים יותר ספאמרים פוטנציאליים, או שמא הם נותרים יציבים לאורך זמן? כנובע מכך, האם נדרשות התאמות של הדין מבחינת סכום הפיצוי או הליכי התביעה? מענה לשאלות מעין אלו יאפשר דיון מושכל ומבוסס אמפירית לבחינת יעילות חוק הספאם הנוכחי ומגמות ביישומו בבתי משפט בישראל.

אם כן, מטרת מחקר מקיף זה היא לענות על הצורך בנתונים עובדתיים שיספקו תמונה אמפירית מלאה של תופעת תביעות הספאם בישראל. לשם כך בנה צוות המחקר מאגר נתוני עתק המבוסס על כל תביעות הספאם שהוגשו בישראל בשבע השנים האחרונות (2016–2022), אשר כולל תביעות קטנות, סדר דין מהיר ובקשות לאישור תביעות ייצוגיות. המאגר כולל, לגבי כל הליך, למעלה מ־20 פריטי מידע, כגון: שם השופט/הרשם, שמות התובע/ים והנתבע/ים, הערכאה שדנה בהליך, סכום התביעה, סטטוס ההליך ותוצאתו.

הנתונים במאגר נאספו וקודדו באופן ממוחשב מהחלטות ופסקי דין קיימים. זו שיטה חדשנית לניתוח אמפירי של הליכים משפטיים, ולה שלושה יתרונות מרכזיים: ראשית, איסוף נתוני עתק החולשים על תקופה ארוכה מאפשר לזהות ולנתח מגמות ארוכות טווח, וכן לבחון את השפעתן של תמורות משפטיות על יישום החוק והפסיקות הקשורות אליו; שנית, נתוני העתק מאפשרים לבצע לא רק ניתוח תיאורי של הנתונים אלא גם ניתוחים מורכבים יותר, כמו ניתוח חיזוי, כפי שביצענו במחקר זה; ולבסוף, איסוף הנתונים והניתוח של כלל אוכלוסיית המחקר מספקים תוקף חיצוני גבוה ורמת מהימנות גבוהה, וכך פוחת הצורך בבדיקות תוקף ומהימנות יקרות.

ממצאי המחקר המפורטים להלן שופכים אור על מגמות שונות בתופעת תביעות הספאם בישראל, וחושפים פערים הקשורים בהגשת התביעות, ניהולן והכרעתן. למשל, נמצא כי לבתי משפט השלום במרכז הארץ מוגשות יותר תביעות קטנות בנושא ספאם מאשר באזורים אחרים, נתון שעשוי להעיד על פערים במודעותם של נמעני ההודעות לתופעה, לפגיעה בזכותם החוקית ולכלים המשפטיים העומדים לרשותם. נוסף על כך, נמצאו פערים גדולים בין בתי משפט שונים באשר למשך הזמן שבו מתנהלות תביעות בנושא ספאם. כן נמצא כי בחלק מבתי המשפט תיקים בנושא ספאם מטופלים בידי שופטים מסוימים בלבד, ואילו בבתי משפט אחרים תיקי הספאם מטופלים בידי כלל השופטים. ממצא חשוב נוסף הוא השונות הגבוהה בתוצאותיהן של תביעות ספאם בין ערכאות שונות ואצל שופטים שונים.

מאגר המידע שנבנה במסגרת מחקר זה, כמו גם הממצאים העולים ממנו, נועדו לקדם הבנה של המצוי מול הרצוי. לכן, הם עשויים להיות רלוונטיים בראש ובראשונה למקבלי החלטות כגון מחוקקים, מעצבי מדיניות ממשלתית ושופטים. למשל, אם הפערים במספר התביעות המוגשות בנושא ספאם קשורים לפערים במודעות של נמעני ההודעות לחוק הספאם ולזכויותיהם, ייתכן שיש לבחון עריכת קמפיינים לקידום המודעות לחוק הספאם באזורים מסוימים בארץ. נוסף על כך, לנוכח השונות הגבוהה בתוצאותיהן של תביעות ספאם בין בתי משפט שונים ואצל שופטים שונים, ייתכן שיש צורך בחיזוק הסטנדרטיזציה המקצועית לצורך הגברת האחידות בפסיקה.

הממצאים עשויים לעניין גם חוקרים באקדמיה. ראשית, מאגר הנתונים על אודות תביעות הספאם בישראל הוא בעל ערך מחקרי רב לבחינת התופעה ומגמות שונות בה, ויכול לשמש גם לצורך מחקרים נוספים בתחום תביעות הספאם. כמו כן, שיטת המחקר ששימשה במחקר זה עשויה להוות בסיס למחקרים אמפיריים בנושאים אחרים. לבסוף, חוק הספאם מייצג היבט של הגנה על זכויות בסיסיות של הפרט, כמו הזכות לפרטיות. ^[7] לאור זאת, המחקר והממצאים העולים ממנו עשויים לעודד דיון ערכי בנושאים אלו.

קהל יעד נוסף של מחקר זה הוא התושבים – נמעני ההודעות ועורכי הדין המייצגים אותם מול מערכת המשפט בניהול הליכי האכיפה של חוק הספאם. אנו מקווים כי המחקר יגביר את מודעותם לזכויותיהם החוקיות ולכלים המשפטיים העומדים לרשותם במאבק נגד תופעת דואר הזבל האלקטרוני. בעידן שבו תשומת הלב של הפרט היא משאב נחשק ביותר וצרכנים חשופים תמידית לתוכן שיווקי ופרסומי, אנו סבורים כי יש למחקר הנוכחי חשיבות רבה בהעלאת המודעות לתופעה ולדרכי ההתמודדות איתה.

רקע מחקרי קיים: מחקרים כמותיים של הליכים משפטיים

מחקרים רבים העוסקים בהליכים משפטיים מתבססים על ניתוח כמותי של החלטות שיפוטיות, במטרה לבחון את יעילותם של רפורמות משפטיות, חקיקה^[8] או תיקוני חקיקה, את השפעותיהם על הגשת תביעות והפסיקה בתחום,^[9] או כדי לצייר תמונת מצב של מגמות שונות בתחום.^[10] רלוונטי במיוחד למחקר הנוכחי הוא מאמרה של עו"ד דב"ש (2023)^[11] מהמכון הישראלי למדיניות טכנולוגיה, שבחן את היקף פסקי הדין בתחום האזרחי שכללו עילה לפי חוק הגנת הפרטיות, התשמ"א־1981 (חוק הגנת הפרטיות), במטרה לבחון את המידה שבה הציבור הרחב עותר להגן על זכות זו בערכאות משפטיות בישראל. בעזרת מיזם "תולעת המשפט"^[12] איגדה עו"ד דב"ש את כל פסקי הדין בהליכים אזרחיים שפורסמו ושכללו התייחסות לסעיף 2 לחוק הגנת הפרטיות בשנים 2012–2022 (n=293). על הליכים אלו נערך ניתוח מטא־דאטה, שכלל בין היתר את הנתונים הבאים: העילה להגשת התביעה, מערך היחסים בין התובע/ים לנתבע/ים, תוצאת התביעה, וסכום הפיצויים שנדרש ושנפסק. המחקר לא העלה ממצאים מובהקים לגבי עמידה על הזכות להגנת הפרטיות בתביעות אזרחיות בעשור האחרון, אך מעניין לציין כי 10% מהתביעות שהוגשו היו בנושא ספאם וכרכו עם עילה זו גם טענות לפגיעה בפרטיות (כגון הטרדה, לפי סעיף 2(1) לחוק הגנת הפרטיות, או הפרת חובות הנוגעות לרישום או ניהול מאגרי מידע).

מחקר רלוונטי נוסף הוא זה של קלמנט ואח' (2014),^[13] שנועד לבחון את יישומו של חוק תובענות ייצוגיות, התשס"ו־2006, ולהניח בפני מעצבי המדיניות המשפטית תשתית תיאורית ראשונית בנוגע למנגנון התובענות הייצוגיות מאז כניסתו לתוקף. לשם כך, ובדומה למתודולוגיה במחקר הנוכחי, ניתחו החוקרים את כלל תיקי התובענות הייצוגיות בבתי המשפט השונים – מאפריל 2006 עד אוגוסט 2012 (n=2,056) – לפי משתנים שונים כמו מידע על התובעי/ם והנתבע/ים, עילות, מאפייני הבקשה, סכומים שנתבעו, ההחלטות השיפוטיות, משך הזמן עד לקבלת החלטות בהליכים, ועוד. עם זאת, בניגוד למחקר הנוכחי, החוקרים במחקר זה קודדו את הנתונים באופן ידני.

ראוי לציין גם את מחקרם של גדרון ואח' (2018)^[14] בנושא "הפיצויים בלשון הרע – תמונת מצב אמפירית", שבחן נתונים של פסיקות פיצויים על לשון הרע ופגיעה בשם הטוב במשפט הישראלי. החוקרים דגמו יותר מ־550 פסקי דין מהשנים 2004–2011 שבהם נפסקו פיצויים לתובע/ים לפי חוק איסור לשון הרע, התשכ"ה־1965, והציגו נתונים קשורים, וביניהם: שינוי בכמות התביעות שבהן נפסק פיצוי לטובת התובע/ים, מגמות ארוכות טווח בסכומי הפיצויים הנוהגים על פגיעה בשם הטוב, הסיבות שבגינן נקבעים הפיצויים, השוואת הפיצוי על פגיעה בשם הטוב לנבחר ציבור לפיצוי לאדם מן היישוב, ועוד. ככלל, החוקרים הראו כי הפסיקה לא משקפת מגמה עקבית ואחידה בסכומי הפיצויים שנקבעים. עם זאת, המחקר לא נערך על כלל אוכלוסיית המחקר הרלוונטית, ובשל היעדר נתונים זמינים גם לא כלל היבטים חשובים כמו שיעור התביעות שהתקבלו או נדחו – היבטים שנבדקו במחקר הנוכחי לגבי תביעות ספאם.

אם כן, ניתוח כמותי של הליכים משפטיים מאפשר לזהות ולתאר מגמות חשובות בתחום החקיקה והתנהלות מערכת המשפט. לפיכך זוהי שיטת מחקר יעילה לשרטוט תמונת מצב אמפירית, במיוחד כאשר מדובר במחקר ראשוני בתחומו. נוסף על כך, באמצעות שיטה כמותית אפשר לנתח כמויות עתק של נתונים וכך להגיע לממצאים המשקפים את המציאות בצורה מדויקת יותר ולהסיק מסקנות מבוססות. אכן, כדי לבסס סיבתיות, מחקרים רבים מיישמים מתודולוגיה המשלבת בין שיטות כמותיות לאיכותניות, אשר כוללות, למשל, סקרים או ראיונות עם גופים ואישים רלוונטיים.^[15] נציין כי מאחר שהמחקר הנוכחי נועד לספק תמונת מצב על אודות תופעה שעוד לא נחקרה דיה – תביעות הספאם בישראל – ולתאר אותה, המנגנונים הסיבתיים המוצגים בו הם בגדר השערות בלבד.

מתודולוגיה

1. חילוץ נתונים גולמיים ממערכת "נט המשפט"

חוק הספאם, כפי שמכונה סעיף 30א לחוק התקשורת, נחקק בשנת 2008. נתוני המחקר הנוכחי מתייחסים להליכים שנפתחו מתחילת שנת 2016 (אז החל סיווג שיטתי של תביעות מכוח חוק הספאם במערכת "נט המשפט") עד סוף שנת 2022.^[16] בשיתוף פעולה עם מיזם "תולעת המשפט" יצרנו בסיס נתונים עבור כלל תביעות הספאם שהוגשו בישראל מאז שנת 2016 (n=13,365), על בסיס הסיווג הקיים ב"נט המשפט".
עבור כל הליך שנפתח, חילצנו ממערכת "נט המשפט" את הנתונים הבאים השמורים בה:

• כותרת ההליך (casename): מחרוזת טקסט הכוללת את שמו המלא של ההליך (למשל: ת"ק 38305-11-18: דהרי נ' קדוש ואח').
• מספר ההליך (case_id): מחרוזת טקסט של מספר ההליך (למשל: n:38305-11-18).
• סכום התביעה (claimamount): ערך מספרי של סכום התביעה כפי שהוזן ל"נט המשפט" בעת פתיחת ההליך (למשל: 20,000).
• מועד פתיחת ההליך (acceptancedate): משתנה מסוג תאריך ושעה, המתעד את מועד פתיחת התיק ב"נט המשפט" (למשל: 09:13:26 18/11/2018).
• מועד סגירת ההליך (casestatusstartdate): משתנה מסוג תאריך, המתעד את התאריך האחרון שבו השתנה סטטוס התיק, כלומר תאריך סגירת התיק. תיק פתוח לא מכיל ערך בשדה זה.
• תוצאת ההליך (verdictresultname): משתנה טקסט הכולל את האפשרויות הבאות: נדחה, נמחק, התקבל, התקבל חלקית, או אפשרויות נפוצות פחות, כמו: נסגר טכנית, עיכוב בוררות/אחר, פשרה, תיק נדחה/נמחק ע"י מגישו. לתיקים פתוחים אין ערך בשדה זה. ^[17]
• סטטוס התיק (casestatusid): משתנה טקסט המציין האם התיק פתוח או סגור.
• בית המשפט (courtid): משתנה טקסט המתאר את שם בית המשפט (ערכאה ומיקום) שבו נדונה התביעה (למשל "שלום טבריה").
• השופט (judge): משתנה טקסט המתאר את שמו של השופט ששובץ לדון בתיק והסמכתו (רשם או שופט), למשל "כב' השו' ס. כהן". לעיתים נדירות הופיע תיאור הרכב, לדוגמה "כב' ההר' רייך". ב־103 תיקי ספאם (כולל תביעות ייצוגיות) היה חסר תיאור של השופט (שם והסמכה).
• סוג ההליך (proceedinid): משתנה טקסט הכולל סיווג כללי של התיק כפי שהוזן למערכת "נט המשפט".
• סוג התיק (casetypeid): משתנה טקסט ברמת פירוט גבוהה יותר מ"סוג ההליך", הכולל את סוגי התיקים הרלוונטיים לפרויקט שלנו: תביעה קטנה (ת"ק), תיק אזרחי בסדר דין מהיר (תא"מ), תיק אזרחי דיון מהיר (תאד"מ), תובענה ייצוגית (ת"צ). תביעת ספאם יחידה נרשמה כערר מ"ת (עמ"ת).
• עניין (inian): משתנה טקסט שכולל את קוד סוג התביעה. בקובץ תביעות הספאם מופיע הערך "תביעת ספאם", ובקובץ המכיל תביעות אחרות, לשם השוואה, מופיעים קודים אחרים, כגון "נזקי רכוש – רכב".
• מועד עדכון פרטים (scrape_date): משתנה מסוג תאריך, המתאר את המועד שבו עודכנו פרטי התיק בשדות לעיל באמצעות חילוץ הנתונים מ"נט המשפט". משתנה זה היה חשוב לשם איתור תיקים פתוחים שחלף זמן רב מאז נסרקו בידי מערכות חילוץ הנתונים.

בקובץ נפרד חילצנו את נתוני הדיונים של תביעות הספאם (n=21,439), ונכללו בו הנתונים הבאים:

• מספר ההליך (case_id): מחרוזת טקסט של מספר ההליך.
• מועד הדיון (meetingdate): משתנה מסוג תאריך המייצג את המועד שבו נערך הדיון.
• סטטוס הדיון (sittingactivitystatusname): משתנה טקסט שכולל את האפשרויות הבאות: התקיים, לא התקיים, נדחה, נקבע או בוטל.^[18]

כמו כן, לצורך השוואה בין נתוני תביעות הספאם להליכים דומים בנושאים שאינם ספאם, חילצנו יחד עם "תולעת המשפט" נתונים על כל ההליכים מסוג תביעות קטנות, סדר דין מהיר ותובענות ייצוגיות באותה תקופה (n=1,503,772), עם אותם שדות נתונים שפורטו לעיל וכן מסד נתונים לדיונים וסוג הדיון של אותם תיקים (n=2,384,779).

2. עיבוד מקדים של הנתונים והנגשתם הפומבית

הנתונים הגולמיים שהפקנו באמצעות "תולעת המשפט" ממערכת "נט המשפט" עברו מספר תהליכי הכנה טרם ניתוחם. תהליכים אלה כללו, בין היתר, את הפעולות הבאות: חילוץ תפקיד (שופט או רשם) משמו המלא של השופט; הפרדת הערכאה והמיקום של בית המשפט משמו של בית המשפט; חילוץ שמות הצדדים משם התיק ו"ניקוי" שלהם כדי להימנע מכפילות בשל רווחים, סימני פיסוק, ספרות או תוספות כגון בע"מ, ח.פ., ע.ר., חברת וכו'; התאמת סוגי המשתנים לניתוח, כגון פורמט תאריך; חישוב משך הזמן של כל תביעה; חישוב כמות הדיונים שנדחו/התקיימו/בוטלו בכל תיק; האחדת השמות של תוצאות ההליך ושל ההליכים (תא"מ/תאד"מ, התקבל/התקבל חלקית); סימון תיקים פתוחים שתאריך העדכון האחרון שלהם ישן יחסית לשאר התיקים; סימון תיקים שבהם הדיונים עודכנו חצי שנה או יותר לפני מועד סגירת התיק; ופעולות נוספות לבדיקת שאלות פרטניות, כמו השוואות לתביעות שאינן ספאם או לכלל התביעות. את תהליכי העיבוד המקדים המתוארים כאן ביצענו באמצעות קוד ייעודי שכתבנו בשפת R. לאחר עיבוד זה יצרנו מסד נתונים חדש ופומבי לשם ניתוח הנתונים הקיימים וכבסיס לניתוחים עתידיים, הכולל את המשתנים הבאים עבור כל הליך של תביעת ספאם:

• מספר הליך (case_id): זהה לקובץ המקור.
• סכום התביעה (claimamount): זהה לקובץ המקור.
• תוצאת ההליך (result): משתנה טקסט המתאר את תוצאת ההליך לפי האפשרויות הבאות: התקבל, נדחה, נמחק או other. תוצאות הליך מסוג "התקבל חלקית" או "התקבל/התקבל חלקית" סווגו כ"התקבל". הליכים שנסתיימו בתוצאות אחרות כפי שמפורטות במשתנה המקורי verdictresultname קיבלו את הערך other (512 תיקי ספאם בסך הכול, כולל תביעות ייצוגיות).
• סטטוס התיק (casestatusid): זהה לקובץ המקור.
• סוג התיק (case_type): זהה לקובץ המקור וכולל את הערכים: תק (תביעה קטנה), תצ (תובענה ייצוגית), תאמ (תביעה בסדר דין מהיר). התעלמנו מתביעת הספאם החריגה שנרשמה כערר מ"ת (עמ"ת).
• בית המשפט (courtid): זהה לקובץ המקור.
• ערכאה (level): ערכאת בית המשפט – שלום (לרבות תביעות קטנות) או מחוזי (מתוך משתנה courtid).
• אזור (area): מיקום בית המשפט – למשל הרצליה (מתוך משתנה courtid).
• דרגה (judge_degree): הסמכת השופט בתיק – רשם או שופט (מתוך משתנה judge).
• שם השופט (judge_name): שם השופט/הרשם שדן בתיק (מתוך משתנה judge). ב־103 תיקי ספאם (כולל ת"צ) היה חסר תיאור של השופט (שם והסמכה).
• התובע (plaintiff): שם התובע/ים בתיק, שחולץ מתוך כותרת ההליך (casename).
• הנתבע (respondent): שם הנתבע/ים בתיק, שחולץ מתוך כותרת ההליך (casename). התובע/ים והנתבע/ים עברו ניקוי של סיומות (ואח', בע"מ, ע.ר.), מאפייני חברות (ח.פ., חברת), שנים ורווחים כפולים.
• מועד פתיחת ההליך (start_date): זהה למשתנה acceptancedate.
• מועד סגירת ההליך (end_date): זהה למשתנה casestatusstartdate בתיקים סגורים, ואילו תיקים פתוחים קיבלו את הערך NA (ערך חסר).
• משך ההליך (duration_days): משך ההליך בימים ממועד הפתיחה ועד למועד הסגירה. תיקים פתוחים קיבלו את הערך NA (ערך חסר).
• דיונים שבוטלו (cancelled): משתנה מספרי של כמות הדיונים שבוטלו (מבעוד מועד) בתיק.
• דיונים שנדחו (postponed): משתנה מספרי של כמות הדיונים שנדחו בתיק. כל נתוני הדיונים בקובץ הדיונים עברו אגרגציה לפי מספרי ההליכים ומוזגו עם ההליכים התואמים בקובץ התיקים.
• עניין (inian): זהה לקובץ המקור.
• מועד עדכון פרטי התיק (scrape_date): זהה לקובץ המקור.
• מועד עדכון פרטי הדיונים (scrape_date_sittings): זהה ל־scrape_date של קובץ נתוני הדיונים של אותו תיק.
• תיקים פתוחים שעודכנו מזמן (old_update_open): משתנה דיכוטומי (בוליאני) בעל ערכי TRUE או FALSE. תיק ספאם פתוח שעודכן לפני 30.10.2022 קיבל את הערך TRUE. סטטוס התיק בתיק מסוג זה עשוי להיות לא מעודכן יחסית לרוב המוחלט של תיקי הספאם, כלומר ישנה אפשרות שהוא סגור ולא פתוח בשל חוסר עדכניות של הנתונים (בנתונים מדובר ב־11 תיקי ספאם בלבד). בקובץ ההשוואה הכללי, של התיקים שאינם ספאם, נבחר התאריך 1.4.2022 כגבול לתיקים פתוחים שהסטטוס שלהם עשוי להיות לא מעודכן (כ־2% בלבד מהתיקים).
• תיקים סגורים שדיוניהם עודכנו בפער (sittings_update_gap): משתנה דיכוטומי (בוליאני) בעל ערכי TRUE או FALSE. תיק סגור שהדיונים בו עודכנו חצי שנה או יותר לפני מועד סגירתו קיבל את הערך TRUE; בתיק מסוג זה סביר שישנה הערכת חסר של כמות הדיונים (23 תיקי ספאם בלבד).

3. הגדרות ושיקולים מתודולוגיים נוספים

נוכח המאפיינים הייחודיים של הליכי תובענות ייצוגיות, בחרנו לנתח את הממצאים לגביהן בנפרד מהממצאים הנוגעים לתביעות ספאם "רגילות". על כן, השימוש במונח "תביעות ספאם" במסמך זה מתייחס להליכים אישיים ושאינם ייצוגיים בלבד, לעומת המונח "תביעות ספאם ייצוגיות", שמתייחס לנתונים או לממצאים הנוגעים להליכים הייצוגיים בלבד.

בבחינת התוצאות השתמשנו גם בבחינת תביעה חציונית (ולא ממוצעת) כדי להימנע מהשפעה של ערכים קיצוניים על הממוצע, בייחוד כאשר ההתפלגות אינה נורמלית. כמו כן, הניתוח של תוצאות ההליך כלל רק תיקים שנסגרו. בכל התייחסות לתביעות שתוצאתן "התקבלה" הכוונה גם ל"קבלה חלקית".

ממצאים ודיון

תוכן עניינים:

1. היקף תביעות הספאם והטיפול בהן
2. זמני הטיפול וכמות הדיונים בתיקי ספאם
3. מגמות בסכומי תביעות ספאם
4. תוצאות הליכי ספאם מול הליכים מקבילים
5. תוצאות הליכי ספאם: שונות בין ערכאות ובין שופטים
6. נתבעים "סדרתיים"

1. היקף תביעות הספאם והטיפול בהן

בשנים 2016–2022 הוגשו בישראל בסך הכול 13,133 תביעות ספאם. 93% מתוכן הן תביעות קטנות (תק): 12,228 הליכים; 7% הן תביעות אזרחיות בסדר דין מהיר (תאמ): 905 הליכים; ו־232 תביעות ספאם ייצוגיות (תצ). הטבלה הבאה מציגה את מספר הליכי הספאם שנפתחו ונסגרו בכל שנה,^[20] בחלוקה לסוגי הליכים:

במהלך השנים שנבדקו ניכרת עלייה הדרגתית בעומס המצטבר שיוצרים תיקי הספאם על מערכת בתי המשפט בתחומי סדר הדין המהיר והתובענות הייצוגיות. עם זאת, בהשוואה למגמה הכללית של העומס על בתי המשפט בישראל, תביעות ספאם נסגרות מהר יותר מתביעות בנושאים אחרים: נכון לסוף 2022, 97.5% מתיקי הספאם שנפתחו מאז שנת 2016 נסגרו ו־2.5% נותרו פתוחים, כלומר עדיין התנהלו או המתינו להחלטה. בחלוקה לפי סוגי הליכים, 1.7% מהתביעות הקטנות (205) ו־13.7% מהתביעות בסדר דין מהיר (123) נותרו פתוחות. לשם השוואה, באותה תקופה 82.3% מהתיקים שאינם בנושא ספאם נסגרו ו-17.7% נותרו פתוחים.^[21] בתיקים אלה 13.1% מהתביעות הקטנות ו־20% מהתביעות בסדר דין מהיר נותרו פתוחות. עבור תביעות ספאם ייצוגיות מצטיירת תמונה הפוכה: רק 46.2% מהתיקים (106) נסגרו. רוב התיקים (53.7%) נותרו פתוחים, ולעומת זאת רק 28.7% מהתביעות הייצוגיות שאינן ספאם נותרו פתוחות באותה תקופה.

כלומר, בעוד תביעות קטנות ותביעות בסדר דין מהיר בנושא ספאם נסגרות מהר מהליכים דומים בנושאים אחרים, הרי תביעות ייצוגיות בנושא ספאם נסגרות לאט יותר מייצוגיות שאינן בנושא ספאם. סיבה אפשרית לכך היא שתביעות ייצוגיות מצריכות הוכחת נזק, בניגוד לתביעות קטנות ותביעות בסדר דין מהיר, מה שעשוי להאריך את ההליך. בתרשים הבא מוצגים הנתונים על עומס תביעות הספאם (קטנות ובסדר דין מהיר) במערכת המשפט, קרי מספר התיקים שנפתחו ומספר התיקים הפתוחים:

תרשים זה מגלה כי התקופה שבין ספטמבר 2016 לאפריל 2017 הייתה עמוסה במיוחד מבחינת היקף הגשת תביעות ספאם, כשבכל חודש, למעט אוקטובר 2016, נפתחו כ־500 עד 1,000 תביעות חדשות. זאת לעומת ממוצע של 96 תיקי ספאם חדשים מדי חודש החל ממאי 2017. מצב זה גרם לעומס רב של תיקים פתוחים במערכת המשפט, שהגיע לכדי כ־4,000 תיקי ספאם פתוחים באפריל 2017, מרביתם תביעות קטנות. רק אחרי כשנה הצליחה המערכת להפחית את כמות התיקים הפתוחים במידה הקרובה למצב הקיים כיום. בדיקה שערכנו העלתה כי באותה תקופה פעלה חברה שאפשרה להגיש תביעות ספאם קטנות באופן מקוון, פעילות שבית המשפט העליון דן בה ומצא כי היא תקינה.^[22]

התרשימים הבאים מראים כי יחסית לתביעות בסדר דין מהיר ולתביעות ייצוגיות, בתי המשפט הצליחו לשלוט בעומס הרב שנוצר בשל הגשת תביעות קטנות בנושא ספאם. כלומר, תביעות קטנות נסגרות מהר יותר מסוגי הליכים אחרים:

מעניין לציין כי בשלוש השנים האחרונות (2020–2022) לא נרשמו עליות חדות בהגשת תביעות ספאם, כך שממוצע תביעות הספאם החדשות לחודש עמד על 78 בלבד. בהתאם לכך, גם עומס התיקים הפתוחים במערכת המשפט ירד, ועמד על 472 תיקים פתוחים בממוצע בחודש.

חלוקת נטל תביעות הספאם בין בתי המשפט

כדי לקבל תמונת מצב מדויקת של חלוקת תביעות הספאם בין בתי משפט שונים, בחנו את חלקן היחסי של תביעות הספאם הקטנות מסך כל התביעות הקטנות בבתי משפט השלום בישראל (29 בתי משפט שלום בסך הכול) ובחלוקה למחוזות, כפי שמופיע במפה ובטבלה שאחריה:

מהנתונים עולים פערים בשיעור תביעות הספאם המוגשות למחוזות שונים: מצאנו כי לבתי משפט השלום במחוז המרכז (5.4%), מחוז תל אביב (6.7%) ומחוז ירושלים (5.1%) מוגשות יותר תביעות קטנות בנושא ספאם מאשר במחוז הצפון (2.6%), מחוז חיפה (3.1%) ומחוז הדרום (3.4%). למעט מחוז ירושלים, שם חלה ירידה בשיעור תביעות הספאם המוגשות מכלל התביעות, פערים אלו נותרו דומים בשלוש השנים האחרונות (2020–2022). ייתכן שהדבר נובע מכך שלאזרחים באזורי המרכז יש מודעות רבה יותר להליכים או לנושא הספאם, או שכלפי אוכלוסייה זו מבוצעות עבירות רבות יותר.

פערים אלו משקפים פערים ברמת בתי המשפט באזורים השונים בארץ. למשל, 7.3% מהתביעות הקטנות שהוגשו לבית משפט השלום בהרצליה הן בנושא ספאם, 6.6% בתל אביב־יפו, 6.2% בפתח תקווה, 5.7% ברחובות וראשון לציון ו־5.2% בירושלים. לעומת זאת, בבתי משפט השלום בקריות, חדרה, קריית גת, צפת, אשקלון, בית שאן, אילת, קריית שמונה, נצרת וטבריה, כמות תביעות הספאם נעה בין 2% ל־3%, ובמסעדה מדובר ב־0.7% בלבד. בהתאם לנתונים ברמה המחוזית, גם ברמת בתי משפט השלום הפערים בשיעורי תביעות הספאם המוגשות נותרו דומים בשלוש השנים האחרונות (2020–2022).

חלוקת נטל תביעות הספאם בין שופטים ורשמים

ככלל, לאורך התקופה שנבדקה, מספר תיקי הספאם שבהם דנו רשמים (6,702) קרוב למספר התיקים שבהם דנו שופטים (6,330). ^[23] המספרים דומים גם בחלוקה הפנימית לפי סוגי הליכים, כאשר רשמים דנו ב־476 תביעות בסדר דין מהיר וב־6,226 תביעות קטנות, ושופטים דנו ב־380 תביעות בסדר דין מהיר וב־5,950 תביעות קטנות. כלומר, אין פערים בנטל תביעות הספאם בין שופטים ורשמים. לעומת זאת, בבחינת הנטל על רשמים ועל שופטים בתביעות קטנות ובסדר דין מהיר שאינן בנושא ספאם מתגלים פערים: לאורך התקופה הנבדקת, מספר התביעות שבהן דנו רשמים עמד על 370,309, ואילו שופטים דנו רק ב־294,480 תביעות. בחלוקה לסוגי הליכים, רשמים דנו ב־244,669 תביעות בסדר דין מהיר וב־125,640 תביעות קטנות, בעוד שופטים דנו ב־184,686 תביעות בסדר דין מהיר וב־109,794 תביעות קטנות בלבד. עם זאת, חשוב לזכור כי קיימת שונות רבה של יחס הרשמים-שופטים בבתי המשפט והמחוזות השונות.

נוסף על כך, ניסינו לבחון את שיטת הניהול של תביעות ספאם קטנות בבתי המשפט השונים. כלומר, האם יש נטייה לסבב כללי בין השופטים בתיקים מסוג זה, או לניתוב של תיקי הספאם לשופטים מסוימים, וכך הם צוברים מומחיות בנושא. יש בעייתיות בבדיקת מספר השופטים שדנו בהליכי ספאם, שכן בתי משפט מסוימים גדולים יותר מאחרים. כך למשל, בתל אביב־יפו דנו 89 שופטים ורשמים בתביעות ספאם קטנות, ואילו בטבריה דן בהן רשם אחד בלבד. מלבד זאת יש בעייתיות גם בחלוקת נתון זה במספר השופטים והרשמים המכהנים בבית המשפט, כיוון שייתכן כי בבתי משפט מסוימים תחלופת השופטים גבוהה, וזו הסיבה לגיוון הרב בשופטים שדנים בתביעות. לפיכך, השווינו את מספר השופטים שדנו בתביעות ספאם קטנות בכל אחד מבתי משפט השלום למספר השופטים שדנו בכלל התביעות הקטנות בבתי משפט השלום בארץ. התוצאות מוצגות בתרשים הבא:

מצאנו שוני רב בהקצאת השופטים שדנים בתביעות ספאם בין בתי המשפט השונים. כך, בבית המשפט בקריית גת רק 29% מהשופטים שעסקו בתביעות קטנות עסקו בתביעות קטנות בנושא ספאם – מה שעשוי להעיד על שיטת ניהול של "מומחיות" או התמקצעות. לעומת זאת, בתל אביב־יפו 84% מהשופטים שעסקו בתביעות קטנות עסקו בתביעות קטנות בנושא ספאם – מה שעשוי להעיד על שיטת ניהול של "סבב כללי", מבלי לייחס חשיבות מיוחדת לנושא הספאם מבחינת הקצאת תיקים לשופטים.

2. זמני הטיפול וכמות הדיונים בתיקי ספאם^[24]

כפי שצפינו, מהנתונים עולה כי תביעות ספאם בסדר דין מהיר דורשות זמן רב יותר מתביעות ספאם קטנות: הזמן החציוני של תביעת ספאם בתביעות קטנות הוא 154 יום, ואילו בתביעות בסדר דין מהיר – 181 יום. זאת, ככל הנראה, בשל מורכבותם הנמוכה של הליכים משפטיים המתאימים להליך תביעה קטנה והעובדה כי בהליכים מסוג זה לא מעורבים עורכי דין המייצגים את הצדדים.

מעניין לציין כי תביעות ספאם בסדר דין מהיר נסגרות מהר יותר מתביעות בסדר דין מהיר שאינן בנושא ספאם, שאורכן החציוני הוא 262 יום. לעומת זאת, לא נמצא הבדל משמעותי באורך התביעה החציוני של תביעות קטנות בנושא ספאם או שאינן בנושא ספאם – 157 יום.

לא נמצאו הבדלים משמעותיים במשך ניהול תביעות ספאם בין רשמים לשופטים: אורכן החציוני של תביעות ספאם שבהן דן שופט או רשם עומד על 157 יום ו־154 יום, בהתאמה. בחלוקה לסוגי הליכים, לא נמצא כמעט הבדל במשך הזמן החציוני לסגירת תביעות קטנות בין רשמים (155 יום) לשופטים (152 יום). עם זאת, בנוגע לתביעות ספאם בסדר דין מהיר נמצאו הבדלים, כאשר משך הזמן החציוני לסגירתן עמד על 130 יום בקרב רשמים לעומת 265 יום בקרב שופטים.

נמצאה שונות רבה בין בתי משפט שונים במשך הזמן לניהול תביעות ספאם: בשנים 2016–2022 תביעות ספאם קטנות נוהלו באיטיות יחסית בבית משפט השלום בקריות, כאשר משך הזמן החציוני של ניהול תביעה בבית משפט זה עמד על 216 יום (למעלה מ־7 חודשים). מנגד, בבית משפט השלום בטבריה משך הזמן החציוני לטיפול בתביעת ספאם קטנה עמד על 68 יום בלבד. בבית משפט השלום בחדרה הוא עמד על 183 יום, באשדוד – 176, בראשון לציון – 175, בירושלים – 170, בבת ים – 86, בקצרין – 77 ובצפת – 76.

בחלוקה לסוגי הליכים, בחלק מבתי המשפט מצאנו יחס הפוך מבחינת המשך החציוני של טיפול בתביעות ספאם. למשל, בית משפט השלום בחדרה היה השני האיטי ביותר מבין בתי המשפט בתביעות קטנות (חציון של 183 יום), אך השני המהיר ביותר בתביעות בסדר דין מהיר (חציון של 92 יום). בית משפט השלום בעכו היה בין המהירים באורך החציוני של תביעות קטנות (96 יום), אך בין האיטיים בתביעות בסדר דין מהיר (191 יום). עם זאת, ככלל, משך הזמן החציוני של שני סוגי ההליכים שיקף מגמה דומה במרבית בתי המשפט.

בהסתכלות על תיקים שנסגרו בשלוש השנים האחרונות בלבד (2020–2022), במקביל להשפעותיה של מגפת הקורונה, ניכר שינוי במשך הניהול של תביעות קטנות בנושא ספאם במספר בתי משפט שלום – לטובה ולרעה. כך למשל, בתי משפט השלום בקריית גת ובמסעדה הפכו לשיאני משך הזמן לטיפול בתביעה, כאשר המשך החציוני בהם עמד על 252 יום בשנים אלו, לעומת 143 יום ו־104 יום בהתאמה עבור כלל התקופה. מנגד, בקריית שמונה זמן הטיפול בתביעות קטנות בנושא ספאם השתפר ועמד בשנים אלו על 55 יום בלבד, לעומת 126 יום עבור התקופה כולה.

מגמות במספר הדיונים שנערכים בתביעות בנושא ספאם ותוצאות ההליך כתלות בדיונים

נמצא כי ב־6 מתוך 10 תביעות ספאם קטנות שנסגרו לא נערכו דיונים כלל (59.9%, שהם 7,184 תיקים), ב־35.9% (4,313) התקיים דיון אחד, ורק ב־4.2% מהתיקים (506) התקיימו שני דיונים או יותר. מבין התביעות הקטנות שנסגרו ושלא התקיים בהן דיון, 32.7% התקבלו (2,348), 41.8% (3,003) נמחקו, 25% נדחו (1,797) ו־0.5% (36) נסגרו בדרך אחרת (סגירה טכנית, פשרה, עיכוב בוררות, דחייה/מחיקה מצד המגיש, אחר). לעומת זאת, בתביעות קטנות שנסגרו שאינן בנושא ספאם, רק שליש (33.1%) נסגרו ללא דיון, ב־56.4% התקיים דיון אחד, ובכל היתר (10.5%) נערכו שני דיונים או יותר.

גם בתביעות בסדר דין מהיר אחוז התיקים שנסגרו ללא דיונים הוא גבוה, וכולל יותר ממחציתם (55%, שהם 424 תיקים). בשליש מהתיקים (259) נערך דיון אחד. מנגד, אחוז התיקים שבהם נערכו שני דיונים או יותר הוא גבוה יחסית לתביעות קטנות (11.4% שהם 88 תיקים). בניגוד לתביעות קטנות, לא נמצא הבדל משמעותי בהתפלגות הדיונים בין תביעות סדר דין מהיר בנושא ספאם לאלו שאינן בנושא ספאם, שמתוכן 53.7% נסגרו ללא דיון, ב־35.4% נערך דיון אחד, וב־10.9% נערכו שני דיונים או יותר. עם זאת, חשוב להדגיש כאן את מגבלותיו של הניתוח על בסיס נתוני מערכת "נט המשפט". הסיווג של סיום ההליכים עשוי לשקף מנהגים הקשורים לניסוח הסכמי פשרה בין הנתבע לתובע.^[25]

נציין כי בנושא ספאם, דיונים בתביעות קטנות (בהם לא מעורבים עורכי דין) נוטים להתבטל יותר מאשר בתביעות בסדר דין מהיר.^[26] רק ב־38.8% (4,738) מהתביעות הקטנות בנושא ספאם שהוגשו לא התבטלו כלל דיונים, בעוד ב־49.5% (6,053) התבטל דיון אחד. ב־9.4% מהתביעות הקטנות (1,146) התבטלו שני דיונים וב־2.2% (271) התבטלו שלושה דיונים ומעלה. מנגד, בתביעות בסדר דין מהיר אחוז התביעות שבהן לא התבטלו דיונים כלל גבוה מאוד, ועומד על 74.5% (666). ב־19.4% (173) התבטל דיון אחד, ב־5% (46) התבטלו שני דיונים ורק ב־1% התבטלו שלושה דיונים או יותר.

מהנתונים עולה כי ככל שנערכים יותר דיונים, סיכויי ההצלחה בתביעה עולים. מתוך כלל התביעות הקטנות שבהן לא נערך דיון כלל התקבלו רק 32.7% (2,360), לעומת 55% (2,564) מהתביעות שבהן נערך דיון אחד. מתוך התביעות שבהן נערכו שני דיונים התקבלו 57% (245), ואילו מבין התביעות שבהן נערכו שלושה דיונים ומעלה התקבלו 68.7% (55). ממצאים דומים עולים גם בנוגע לתביעות בסדר דין מהיר – ככל שמספר הדיונים עולה, כך יותר תביעות מתקבלות. הסיבה לכך היא, ככל הנראה, שתביעות חסרות הצדקה מסתיימות בשלבים מוקדמים יותר, וכך גם תביעות שהעלות הגבוהה הכרוכה בניהולן אינה מצדיקה את המשך ניהול ההליכים ו"מעודדת" את הנתבע/ים להתפשר בשלב מוקדם של ההליך. עם זאת, סיבה אפשרית נוספת היא שבתיקים עם מספר דיונים קטן יש יותר פשרות והסכמות, כך שהתביעה מסווגת "נדחה" על אף שהייתה מוצדקת.

3. מגמות בסכומי תביעות ספאם

בתרשימים הבאים מוצגים סכומי התביעה החציוניים בתביעות ספאם ושאינן ספאם בחלוקה לשנים:

מניתוח הנתונים עולה כי בתביעות קטנות בנושא ספאם הסכומים שדורשים התובעים^[27] "צנועים" בהשוואה לסכומי תביעות קטנות שאינן בנושא ספאם. מאז 2016, הסכומים שנתבעו בתביעות ספאם קטנות נעו בין ₪5 בלבד^[28] ל־₪34,600, כאשר החציון עמד על ₪2,000 והממוצע על ₪5,963. בהשוואה לכך, הסכומים שנתבעו בתביעות קטנות שאינן בנושא ספאם באותה התקופה נעו בין 0 ל־₪41,137, עם חציון של ₪8,796 וממוצע של ₪12,195.^[29] הסיבה לכך, ככל הנראה, היא שהפיצוי הסטטוטורי נמוך יחסית. הפרת חוק הספאם היא (גם) עוולה אזרחית, ונמען שנשלחו אליו דברי פרסומת בניגוד לחוק רשאי לתבוע מהמפרסם פיצויים ללא הוכחת נזק, בשיעור של עד ₪1,000 לכל הודעה שנשלחה אליו. כמובן, ככל שהיקף המשלוח של דברי פרסומת הוא גדול יותר, כך גדל גם היקף התביעה הפוטנציאלית. בהתאמה לכך, סכום הפיצוי הנדרש בתביעות המוגשות מכוח חוק הספאם הוא לרוב מכפלה של מספר ההודעות המפרות שנשלחו ב־₪1,000. כאשר סכום התביעה עולה על מכפלה זו, הדבר נובע בדרך כלל מהוספת עילות נוספות, כגון פגיעה בפרטיות, אם כי בתי המשפט אינם נוטים לפסוק כפל פיצוי.

בשלוש השנים האחרונות (2020–2022) חלה עלייה בהיקף הסכומים הנתבעים בתביעות ספאם קטנות, כך שהסכום הנתבע נע בין ₪500 ל־₪34,600, עם חציון של ₪5,000 וממוצע של ₪9,361. העלייה הגדולה ביותר חלה בשנת 2022, אז הסכום החציוני עמד על ₪6,060 והממוצע על ₪10,771. בתביעות קטנות שאינן ספאם, הסכום הנתבע בשלוש השנים האחרונות נע בין 0 ל־₪34,600, כאשר החציון עמד על ₪9,902 והממוצע על ₪13,004.

לעומת זאת, בהליכי ספאם מסוג סדר דין מהיר נתבע סכום גבוה בהשוואה לתביעות סדר דין מהיר שאינן בנושא ספאם. סכומיהן של תביעות ספאם בסדר דין מהיר נעו בין ₪1,000 ל־₪75,000, כאשר הסכום החציוני עמד על ₪21,000 והממוצע על ₪25,871. לעומת זאת, הסכום החציוני של תביעות בסדר דין מהיר שאינן בנושא ספאם עמד על ₪10,432 והממוצע על ₪17,301. בדומה לתביעות קטנות, בשלוש השנים האחרונות (2020–2022) חלה עלייה בהיקף הסכומים שנתבעו בתביעות סדר דין מהיר בנושא ספאם, כך שהסכום הנתבע נע בין ₪1,000 ל־₪75,000, עם חציון של ₪23,000 וממוצע של ₪26,448. גם כאן מגמת העלייה הגיעה לשיאה בשנת 2022, אז החציון עמד על ₪26,000 והממוצע על ₪29,821. בתביעות בסדר דין מהיר שאינן בנושא ספאם, הסכום החציוני בשנים אלה עמד על ₪10,950 והממוצע על ₪19,263.

הנתונים לעיל מצביעים על מגמה של עלייה הדרגתית בסכומי התביעה בתביעות קטנות באופן כללי. על אף הצטמצמות הפערים בין הסכומים החציוניים והממוצעים הנתבעים בתביעות קטנות בנושא ספאם, ובין אלו הנתבעים בתביעות קטנות בנושאים כלליים, הסכומים הנתבעים בתביעות קטנות בנושא ספאם עדיין נמוכים יותר. גם בתביעות בסדר דין מהיר ניכרת מגמת עלייה בסכומי הפיצוי הנתבעים באופן כללי, אך הסכומים החציוניים והממוצעים הנתבעים בתביעות בסדר דין מהיר בנושא ספאם גבוהים מאלו הנתבעים בתביעות בסדר דין מהיר שאינן בנושא ספאם.

ניכר גם כי סכום התביעה החציוני בתביעות קטנות (₪5,000) נמוך משמעותית מהסכום החציוני בתביעות בסדר דין מהיר (₪21,000). יש לציין שגובה התקרה בתביעות בסדר דין מהיר עומד על ₪75,000 לעומת ₪36,400 בלבד בתביעות קטנות. לכן, סיבה אפשרית להבדלים בסכום התביעה החציוני בשני סוגי ההליכים היא שתביעות בסדר דין מהיר עשויות להיות מוגשות נגד ספאמרים שהפרו את חוק הספאם פעמים רבות, מה שמגדיל את סכום התביעה הנדרש.

אך על אף הפערים בסכום התביעה החציוני בשני סוגי ההליכים, מעניין לציין כי בדיקת מקדם ההשתנות (coefficient of variation) מעלה כי השונות בתביעות ספאם קטנות (מקדם 1.4) גדולה יותר מאשר בהליכי סדר דין מהיר (מקדם 0.8).

בבחינת תוצאות התביעה מצאנו כי בתביעות ספאם קטנות ממוצע הסכום שנדרש בתביעות שהתקבלו (7,231₪) הוא גבוה יותר מממוצע סכום התביעות הקטנות שנדחו (5,789₪) או שנמחקו (₪4,173). עם זאת, בתביעות ספאם בסדר דין מהיר הממצא דווקא הפוך: ממוצע הסכום שנדרש בתביעות שהתקבלו (23,783₪) נמוך יותר, אם כי לא בהרבה, מממוצע הסכום שנדרש בתביעות שנדחו (27,286₪) או שנמחקו (₪26,161).

הטבלה הבאה מציגה את תביעות הספאם בעלות סכום התביעה הגבוה ביותר, כאשר מטבע הדברים מדובר בתובענות ייצוגיות:

4. תוצאות הליכי ספאם מול הליכים מקבילים

מתוך כלל תביעות הספאם שנסגרו בשנים 2016–2022 (12,797), 43% (5,491) התקבלו, 25.7% (3,292) נדחו, 31% (3,966) נמחקו ו־1.7% (48) נסגרו בדרך אחרת (סגירה טכנית, עיכוב בוררות, פשרה, מחיקת/דחיית התיק בידי המגיש או אחר).

התרשימים הבאים מציגים פילוח תוצאות של תביעות הספאם שנסגרו עד סוף שנת 2022, בחלוקה לסוגי הליכים:

אפשר לראות כי 5,035 מהתביעות הקטנות התקבלו (42%), 3,062 נדחו (25.5%) ו־3,882 נמחקו (32%). היחסים בין תוצאות המשפט בתביעות בסדר דין מהיר דומים לכך, כאשר 456 תיקים התקבלו (58.6%), 230 נדחו (29.6%) ו־84 נמחקו (10.8%). מנתונים אלו עולה כי שיעורי ההצלחה בתביעות ספאם גבוהים יותר בסדר דין מהיר מאשר בתביעה קטנה.^[30]ככל הנראה, הסיבה לכך היא שבניגוד לתביעות קטנות, תביעות בסדר דין מהיר מתנהלות רק באמצעות עורכי דין, מה שמביא לסינון של תביעות שסיכוייהן להתקבל נמוכים מלכתחילה, או שאין הצדקה כלכלית לנהל אותן.

בבחינת ממד הזמן, מעניין לראות כי ישנה עקביות יחסית בקבלת תביעות ספאם. מהנתונים עולה כי בשנת 2017 מספר תביעות הספאם שהתקבלו היה הנמוך ביותר (רק 35% מהתיקים שנסגרו באותה שנה). ייתכן שהדבר קשור לכך שבשנה זו נרשם מספר שיא של תביעות ספאם, בין היתר בעקבות פעילותה של חברה שאפשרה להגיש תביעות קטנות באופן מקוון, מה שיצר עומס תביעות, שייתכן שחלקן היו לא מוצדקות. עם זאת, העלייה ההדרגתית יחסית בשיעור הקבלה של תביעות ספאם – שהגיעה לשיא בשנת 2022, כאשר 58% מהתיקים שנסגרו בשנה זו התקבלו – עשויה להעיד על הבנה גוברת של האזרחים בנוגע לזכויותיהם ועל הפנמת מהות החקיקה בקרב שופטים.

אך למרות מגמת העלייה בקבלת תביעות ספאם, נמצא כי תביעות בנושא ספאם נדחות יותר מתביעות בנושאים שאינם ספאם. אחוז הקבלה של תביעות קטנות בנושא ספאם (41.9%) נמוך יותר מאחוז הקבלה של תביעות קטנות שאינן בנושא ספאם (59.9%), ובהתאם לכך, אחוז הדחייה של תביעות קטנות בנושא ספאם (25.5%) גבוה יותר מאחוז הדחייה של תביעות קטנות שאינן בנושא ספאם (18%), ותביעות ספאם קטנות נמחקות במקרים רבים יותר מתביעות קטנות שאינן ספאם (32.3% לעומת 21.2% בהתאמה).

גם אחוז הקבלה של תביעות בסדר דין מהיר בנושא ספאם (58.7%) נמוך יותר מאחוז הקבלה של תביעות בסדר דין מהיר שאינן בנושא ספאם (76%). בהתאם לכך, 29.6% מהתביעות בסדר דין מהיר בנושא ספאם נדחות, לעומת 9.7% בלבד מתביעות בסדר דין מהיר שאינן בנושא ספאם. עם זאת, אין הבדל ניכר בין שיעור המחיקה של תביעות בסדר דין מהיר בנושא ספאם (10.8%) ובין שיעורו בנושאים אחרים (13.6%).

הסיבות שבגינן תביעות קטנות ותביעות בסדר דין מהיר בנושא ספאם נדחות יותר מתביעות דומות בנושאים אחרים אינן ידועות, אך ייתכן שהדבר נובע מאי־היכרות מספקת של האזרחים עם תוכן חוק הספאם, כגון מה ייחשב הסכמה לצורך החוק, או על אילו סוגים של מסרים פרסומיים חל החוק. מלבד זאת, ישנם תובעים המגישים תביעות ספאם עבור הודעות פרסומת שנשלחו אליהם כדין, לעיתים מכיוון שאינם זוכרים כי נתנו את הסכמתם למשלוח כאמור, בדרך של אישור תנאי שימוש או הסכם אחר. סיבה אפשרית נוספת היא רצון הנתבע/ים לסגור את התביעה בהסכמה, במיוחד אם ביצעו הפרות דומות נוספות, כדי להימנע מתביעות עתידיות שיוגשו תחת הרושם שהתביעה התקבלה.

5. תוצאות הליכי ספאם: שונות בין ערכאות ובין שופטים

נמצאו הבדלים ניכרים באחוזי הקבלה של תביעות קטנות וסדר דין מהיר בנושא ספאם ברמת בתי משפט. למשל, באילת התקבלו רק 33% מהתביעות, בעוד בבת ים התקבלו 61%.

גם ברמה המחוזית נמצאו פערים בשיעור הקבלה של תביעות ספאם, אם כי קטנים יותר. למשל, במחוז הצפון התקבלו בתקופה הנבדקת 47% מתביעות הספאם שהוגשו, בעוד במחוז הדרום התקבלו רק 40% מהן.

בהנחה שבאף עיר אין תושבים שמגישים הרבה תביעות סרק בנושא ספאם, התוצאות מצביעות על צורך בסטנדרטיזציה מקצועית בקרב שופטים בנושא זה, כדי לחזק את הוודאות והאחידות בהליכים אזרחיים.

נמצאו הבדלים גדולים באחוזי הקבלה של תביעות ספאם קטנות גם בין שופטים שונים.

כדי לבדוק האם ישנם שופטים ורשמים שיחסם לתביעות ספאם חיובי והם נוטים לקבל אותן יותר מאחרים, ביצענו ניתוח סטטיסטי של תוצאות ההליכים של תביעות ספאם (קטנות ובסדר דין מהיר) עבור כל השופטים שדנו ביותר מ־30 תביעות כאלה. הממצאים מעידים על פערים ניכרים בשיעורי הקבלה של תביעות ספאם בין שופטים שונים. לפירוט מלא אודות חלק זה יש לפנות למחברים.

לנוכח השונות הגבוהה בהחלטות בין שופטים ובין בתי משפט, בדקנו האם יש קשר בין נטייה של בתי משפט לדחייה או קבלה של תביעות קטנות בנושא ספאם ובין נטייה לסבב כללי או להתמקצעות (כלומר, חלוקת תיקים בנושא ספאם בין רשמים/שופטים רבים או מעטים). זאת, עקב ההנחה שמספר מצומצם של שופטים שדנים בתביעות עלול להטות את הממצאים ברמת בית המשפט. לשם כך בדקנו את המתאם בין אחוזי הקבלה של תביעות ספאם קטנות בבתי המשפט השונים ובין מידת השונות בהקצאת השופטים. הממצאים לא הראו קשר מובהק (r=0.052) בין שני המשתנים.^[31]

6. נתבעים "סדרתיים"

ברשימה הבאה מופיעים נתבעים שלפי הממצאים שאיתרנו חויבו באופן יחסי במידה הרבה ביותר בתביעות ספאם מכל סוגי ההליכים (תביעות קטנות, תביעות בסדר דין מהיר ותביעות ייצוגיות):

למשל, חברת "מנקס אונליין טריידינג" חויבה ב־74% מתוך 670 תביעות הספאם שהוגשו נגדה. נמצא כי החברה שלחה הודעות סמס בתפוצה נרחבת ללקוחות פוטנציאליים בנושא סחר באופציות בינאריות, מבלי שנרשמו לרשימת התפוצה. נכון ל־2017, החברה נחשבה לאחת משולחות הספאם הגדולות בארץ.^[32] בין החברות הנוספות שבלטו לרעה נמצאות לאומי קארד, מכללת פסגות, הוט מובייל ופלאפון.

לצד זאת, ישנן חברות שמוגשות נגדן תביעות רבות, אך הן מחויבות רק לעיתים רחוקות. למשל, רק 1% מ־216 התביעות שהוגשו נגד משרד הפנים ו־2% מ־135 התביעות שהוגשו נגד חברת "גלוגובר" נמצאו מוצדקות. על כן אנו משערים כי לעיתים ישנם פערי ידע בקרב הציבור לגבי זיהוי הודעות פרסומיות שעליהן חל חוק הספאם – מה שמוביל לבזבוז משאבי תביעה ומשאבים שיפוטיים במקרים של תביעות סרק. למשל, רבות מהתביעות נגד משרד הפנים הוגשו בשל מסרונים שנשלחו לתובעים ממשרד הפנים על אודות כניסתו לתוקף של חוק המאגר הביומטרי, שלגביהם קבעו בתי המשפט כי אין מדובר במסר מסחרי שעונה להגדרת "דבר פרסומת".

סיכום ויכולת ניבוי

משתנים בעלי השפעה אפשרית על השונות הגבוהה בתוצאות הליכי הספאם

כדי להסביר מה עשוי להביא לשונות הגבוהה בתוצאות של תביעות בנושא ספאם בין בתי משפט ושופטים שונים, בחנו מספר גורמים שעשויים להשפיע על ההחלטה לקבל או לדחות את התביעה.

כמות תביעות

ייתכן כי ככל שמספר התביעות בנושא ספאם שמוגשות לבית משפט מסוים קטן יותר, כך ההיכרות של הרשמים והשופטים באותו בית משפט עם התחום תהיה נמוכה יותר ותוביל לנטייה לדחות תביעות בנושא. לדוגמה, לבית משפט השלום באילת – שנוטה לדחות תביעות ספאם – הוגשו רק 63 תביעות כאלה, ואילו לבית משפט השלום בבת ים – שנוטה לקבל תביעות ספאם – הוגשו 243. לשם כך בחנו את המתאם בין כמות התביעות שהוגשו לבית משפט מסוים ובין אחוזי הדחייה/קבלה שלהן. לא נמצא מתאם גבוה בין המשתנים (r=0.064).

הסמכת השופט (רשם/שופט)

נמצא שאחוז הקבלה של תביעות ספאם זהה בקרב רשמים ושופטים – 43% בכל התיקים שבהם דנו ושנסגרו.^[33] גם אחוזי קבלת התביעות הקטנות דומים, ועומדים על 41.7% אצל שופטים ו־42.5% אצל רשמים.^[34] לעומת זאת, שופטים נוטים לקבל יותר תביעות בסדר דין מהיר (69%) מרשמים (52.8%).^[35]

הנתונים כללו ייצוג הולם של רשמים ושופטים בשני סוגי ההליכים: מספר התיקים שבהם דנו רשמים (6,521) קרוב למספר התיקים שבהם דנו שופטים (6,219).^[36] גם בחלוקה לפי סוגי הליכים אין פערים גדולים, כאשר רשמים דנו ב־446 תביעות בסדר דין מהיר וב־6,075 תביעות קטנות, ושופטים דנו ב־313 תביעות בסדר דין מהיר וב־5,906 תביעות קטנות.

השפעת ידע או ניסיון שצברו השופטים בתביעות ספאם

ייתכן כי ככל ששופטים/רשמים דנים בתביעות קטנות רבות יותר בנושא ספאם, כך הניסיון שהם צוברים בנושא ובסוגי התביעות משפיע על הנטייה שלהם לדחות או לקבל אותן. כדי לבחון השערה זאת בדקנו את אחוז הקבלה של תיקי ספאם עבור כל 10 תיקים שבהם דן כל שופט (כלומר, אחוז הקבלה ב־10 התיקים הראשונים, אחוז הקבלה ב־10 התיקים הבאים וכן הלאה), בקרב שופטים שדנו ב־50 תיקים לפחות. בתרשים הבא מוצג אחוז הקבלה של תביעות ספאם קטנות אצל שופט ממוצע בכל נקודת ניסיון כזו. כפי שעולה מהתרשים, ברמת המערכת לא נמצא קשר ברור בין הניסיון הנצבר לאחוזי הקבלה.

עם זאת, נמצאו הבדלים בשיעור הקבלה של תביעות בין שופטים בעלי ניסיון דומה, מה שעשוי להעיד על שונות ברמה האישית שמשפיעה על תוצאות התביעה. לדוגמה, בתרשים שלהלן מוצגת השוואה בין השיעור הגבוה של קבלת תביעות קטנות בנושא ספאם אצל השופט א. יחזקאל ובין השיעור הנמוך של קבלת תביעות קטנות בנושא ספאם אצל הרשם א. כרמלי.

סיכום: משמעויות, הערכה ומחקרי המשך

אף שתופעת דואר הזבל האלקטרוני בישראל הופכת נרחבת יותר ברבות השנים, עד כה לא נערכו מחקרים מקיפים לגביה, ובפרט לגבי הליכים משפטיים שהתנהלו מתוקף "חוק הספאם" שנחקק ב־2008. באמצעות ניתוח כל התביעות בנושא ספאם ושאינן בנושא ספאם שהוגשו בישראל בשבע השנים האחרונות (2016–2022), ביקשנו לענות במחקר זה על הצורך בנתונים עובדתיים שיספקו תמונה אמפירית מלאה של התופעה. הממצאים מצביעים על מגמות שונות הנוגעות להיקף ולמשך הניהול של תביעות ספאם בבתי המשפט בארץ, לסכומים הנדרשים בתביעות אלו ולגורמים שונים שעשויים להשפיע על תוצאת ההליך.

כפי שהראינו לאורך פרק הממצאים, קיימים פערים גדולים בסיכויי הקבלה של תביעות ספאם לפי קריטריונים שונים, כמו השופט או הרשם שדן בתיק, או מיקום בית המשפט. מדובר כמובן על קשר ולא על סיבתיות, שכן ייתכנו השערות אחרות שיש לשלול כמסבירות תוצאות אלו, כגון שונות בתקדימים מנחים ברמה המחוזית, או האפשרות שהליכים מוצלחים נגד מפיצי ספאם מובילים לשינוי התנהגות בעתיד.

על מנת להעריך את כוחו המחקרי של מאגר הנתונים האמפירי בפרויקט זה וממצאיו על השונות הגדולה בפסיקה והגורמים האפשריים שלה, ביקשנו לנסות ולנבא את סיכויי הקבלה של תיקי ספאם עתידיים באמצעות הפעלת מודלים מתקדמים לבינה מלאכותית ולמידת מכונה על נתוני העתק שנאספו. לשם כך הפעלנו מודלים חישוביים של למידת מכונה בנוגע לתביעות ספאם קטנות שנדחו או התקבלו, ^[37] תוך התחשבות בכל המשתנים שחילצנו (סכום התביעה, הסמכה, שם השופט, מיקום בית המשפט, שם הנתבע, כמות הדיונים שנערכו, נדחו או בוטלו, משך זמן ניהול התיק).

מודל עץ החלטה (Decision Tree) מסוג J48 (Cross Validation 50 Fold)^[38] המיושם בתוכנת ^[39]Weka הצליח לנבא את התוצאות בדיוק של 75.7% – כלומר, 3 מכל 4 תביעות סווגו נכון. ^[40]

מצאנו כי המשתנה החשוב ביותר לניבוי הוא זהות הגוף הנתבע; בלעדיו פחתה רמת הדיוק של המודל ל־58.1%. מהתוצאות עולה כי למאפייני התיק יש משמעות מסוימת בניבוי התוצאה, אך הם אינם מספקים פתרון חיזוי טוב דיו, שאפשר להסתמך עליו. זו כמובן תוצאה חיובית מבחינה נורמטיבית, שכן דיוק רב יותר לפי משתנים שטחיים ולא מהותיים, כמו אזור, שופט, משך הדיון, סכום התביעה וכדומה, היה מעיד על חשיבות פחותה לתוכן התביעה ולראיות. על אף שבדיקת החיזוי נעשתה עבור תביעות בנושא ספאם בלבד, ניתן להניח כי הממצאים העולים ממנה מייצגים באופן כללי יותר את היותה של מערכת המשפט בישראל מקצועית ועניינית.

***

כמכלול, מאגר המידע וכלי הניתוח הציבוריים שנבחנו במסגרת המחקר הנוכחי, מספקים תמונת מצב ובסיס לקבלת החלטות מבוססת נתונים עבור מקבלי החלטות כגון מחוקקים, מעצבי מדיניות ממשלתית ושופטים. למשל, אם הפערים במספר התביעות המוגשות בנושא ספאם קשורים לפערים במודעות של נמעני ההודעות לחוק הספאם ולזכויותיהם, ייתכן שיש לבחון עריכת קמפיינים לקידום המודעות לחוק הספאם באזורים מסוימים בארץ. נוסף על כך, לנוכח השונות הגבוהה בתוצאותיהן של תביעות ספאם בין בתי משפט שונים ואצל שופטים שונים, ייתכן שיש צורך בחיזוק הסטנדרטיזציה המקצועית לצורך הגברת האחידות בפסיקה.

החדשנות המתודולוגית של מחקר נתונים זה וממצאיו הם בעלי ערך רב גם לזירת המחקר האקדמי: ראשית, מאגר הנתונים על אודות תביעות הספאם בישראל הוא בעל ערך מחקרי רב לבחינת התופעה ומגמות שונות בה, ויכול לשמש גם לצורך מחקרים נוספים בתחום תביעות הספאם. כמו כן, שיטת המחקר ששימשה במחקר זה עשויה להוות בסיס למחקרים אמפיריים בנושאים אחרים. לבסוף, חוק הספאם מייצג היבט של הגנה על זכויות בסיסיות של הפרט, כמו הזכות לפרטיות.^[41] לאור זאת, המחקר והממצאים העולים ממנו עשויים לעודד דיון ערכי בנושאים אלו.

נוסף על הממצאים והתובנות שמחקר זה מספר למעצבי מדיניות וחוקרים, אנו סבורים הוא חשוב ובעל ערך רב גם עבור הציבור הכללי - נמעני ההודעות ועורכי הדין המייצגים אותם מול מערכת המשפט בניהול הליכי האכיפה של חוק הספאם. אנו מקווים כי המחקר יגביר את מודעותם לזכויותיהם החוקיות ולכלים המשפטיים העומדים לרשותם במאבק נגד תופעת דואר הזבל האלקטרוני. בעידן שבו תשומת הלב של הפרט היא משאב נחשק ביותר וצרכנים חשופים תמידית לתוכן שיווקי ופרסומי, אנו סבורים כי יש למחקר הנוכחי חשיבות רבה בהעלאת המודעות לתופעה ולדרכי ההתמודדות איתה.

מאמר זה עסק בתופעת הספאם מנקודת המבט המשפטית, אולם מחקרי המשך יוכלו לבחון את התופעה תחת הקשרים אחרים. לדוגמה, בשנים האחרונות הפך דואר הזבל האלקטרוני מקור פוטנציאלי משמעותי עבור תקיפות סייבר. פעמים רבות מדובר בתקיפות שנגרמות בשל גורם אנושי, ולכן, הגברת המודעות של הציבור לתופעת הספאם עשויה לסייע גם במניעת תקיפות מסוג זה. אנו מקווים כי מחקר זה ומאגר הנתונים שנבנה במסגרתו ישמש בסיס עבור מחוקקים, מעצבי מדיניות ושופטים לקידום הרצוי על פני המצוי בכל הנוגע לתופעת הספאם בישראל, וכי הם יעוררו דיון ערכי בנושא של הגנה על זכויות בסיסיות של הפרט והגנה מפני הטרדה. עוד אנו מקווים כי שיטת המחקר שבה נעשה שימוש תעודד עריכת מחקרים משפטיים נוספים מבוססי נתוני עתק (ביג דאטה) לבחינת מגמות אמפיריות רחבות לאורך זמן. וכמובן, אנו מקווים כי המחקר יגביר את מודעות התושבים לזכויותיהם החוקיות ולכלים המשפטיים העומדים לרשותם במאבק נגד תופעת דואר הזבל האלקטרוני.

מעבר לעיסוק הפרטני בתופעת הספאם, מחקר זה נועד להמחיש כיצד שימוש בנתוני עתק עשוי לסייע להליך קבלת החלטות מבוסס ומעוגן אמפירית. היכולת להשתמש במאגרי מידע גדולים כדי לתמוך בקביעת מדינות מהווה כלי חשוב בעידן הדיגיטלי, ואנו מעודדים מחקרי ביג-דאטה נוספים ברוח זו. במקביל, אנו קוראים למקבלי החלטות לעשות שימוש בכלים לניתוח נתוני עתק לייעול מלאכת עיצוב המדיניות.

Live Data