大数据侦查在司法活动中的应用与制度构建
陈纯柱+黎盛夏
摘要：大数据侦查对传统侦查模式而言是一次革命性的变革。大数据侦查对司法活动中数据的发现、提取、追踪、储存、研判和应用，开辟了侦查模式的新纪元。文章从多个方面系统地研究了大数据侦查在司法活动中的应用问题，即全面研究了大数据侦查在司法活动中的特征与价值，大数据侦查在司法活动中存在的困境，包括公权力与个人信息权的博弈在法律上很难认定、大数据预测在因果推理中带来的困惑、大数据分析结论在证据形式中的法律地位问题、大数据侦查的预测性在司法实践中可能会违背无罪推定原则、传统侦查思维模式的阻挠和缺乏复合型司法侦查人才等问题。同时，对大数据侦查在司法活动中的制度构建问题进行了研究，明确了大数据侦查在司法活动中的制度构建原则问题以及完善大数据侦查在司法活動中的制度构建措施等。
关键词：大数据侦查；特征与价值；应用中的问题；制度构建
中图分类号：D918.2 文献标识码：A文章编号：16738268（2018）01002908
英国著名学者舍恩伯格教授说过：“大数据开启了一次重大的时代转型。大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。”[1]刑事司法活动主要包括立案、侦查、起诉、审判、执行，侦查作为一种法定的行为活动，对查明犯罪事实、抓获犯罪嫌疑人、预防犯罪活动发生，以及对维持社会秩序、保护公民人身与财产不受侵犯起着重要作用。在互联网时代，网络诈骗、电信诈骗等信息类案件正在频频发生，传统侦查模式已经无法满足当前侦查工作的需要。大数据侦查在司法活动中的应用，不论在思维模式还是侦查技术上都对传统侦查产生了深刻的影响，是对传统侦查模式的超越。因此，将大数据侦查应用在司法活动中具有很大的优势，“用数据说话”不仅改变了传统的侦查模式，也改变了侦查人员的思维。一、大数据侦查在司法活动中的价值与特征大数据侦查是指利用先进技术手段，从所获得的数据中发现、提取、分析、应用有用的信息，从而查明待证事实的活动以及预测该类犯罪的发展趋势。在司法活动中，传统侦查的主要手段是调查访问、书写档案的查询，“在信息存储、提取和分析上几乎没有什么科技含量的模式”[2]74。运用大量数据进行犯罪侦查和控制始于1994年纽约市的警察部门启用的一个新的治安信息管理系统[3]。虽然大数据侦查在我国司法活动领域内处于探索运用阶段，但却有巨大的潜力和广泛的应用前景。因此，了解大数据侦查在司法活动中的价值与特征具有重大的意义。
（一）大数据侦查在司法活动中的价值
党的十八大以来，随着公安部“天网工程”的部署，大数据侦查在司法活动中的应用逐渐完善且产生了极大的价值，成为司法活动中的重要模式。与传统的侦查模式相比，大数据侦查在司法活动中的价值主要体现在多个方面。
1.实现了“以数据为中心”的侦查理念，定罪量刑更加科学
在司法活动中，侦查中心主义的诉讼构造反映了侦查机关在刑事诉讼主体中的超强地位，侦查阶段所收集到的证据直接影响对被告人能否定罪量刑的判决结果。在传统侦查活动中，由于口供具有附带价值，如了解犯罪目的、犯罪过程以及深挖余罪，因此，在传统侦查模式中以“口供为主”的理念普遍盛行。但口供也具有不稳定性与不可靠性，如果办案人员在办案过程中为了获取证据而采取刑讯逼供，必然导致冤假错案的发生和虚假数据的出现。同时，在审判活动中，仅仅依靠口供，而不顾收集其他证据，一旦被告人翻供，案件就会处于法院定罪无根据的被动状态。而在大数据时代的背景下，大数据侦查改变了传统侦查理念，实现了从“口供”到“数据”、从“人”到“客观证据”的改变。由于大数据来源广，使公安机关在侦查案件时不再局限于以往传统的侦查思路和侦查方式，而是全方位、多角度地开展侦查工作以获取证据，以客观真实的数据推动审判工作的合法运行，使法院在审判时定罪量刑更加科学。
2.大数据侦查能做到定罪量刑准确，尽量消除冤假错案
在传统侦查模式中，当出现命案时，往往需要许多警员进行现场勘验、问卷调查等，这种方式不仅耗时，而且效率低下。而网络时代，大数据侦查注重的是对数据的挖掘、提取、追踪、储存、研判和利用，通过以图像侦查技术、网络侦查技术、DNA技术为依托的现代侦查技术手段，获取了DNA、图像、网络犯罪信息等类型多样的数据，为后期开展侦查工作奠定了基础。同时，这些技术手段涉及法医、网络侦查、刑事侦查等不同部门，这些部门所获取的数据在整合中能够更加全面地还原案发情况、客观地证明待证事实，进而准确地锁定犯罪嫌疑人。在审判时，法官根据罪刑法定原则以及罪刑相适应原则对被告人进行定罪处罚，不仅做到了定罪量刑准确，也尽量消除了冤假错案的发生。
3.数据获取便捷，大大提高了司法活动中的办案效率
在传统媒介下，侦查机关主要通过线下方式获取犯罪信息，但这种方式所获取的犯罪信息数量有限、质量不高。此外，随着经济的迅猛发展，交通工具在带给我们方便的同时，也给犯罪分子跨区域流窜作案提供了便利，加之犯罪分子遗留的信息少、反侦查意识强，对于传统侦查的方式而言，侦查难度更大，从而限制了侦查手段的使用。在大数据时代，公安机关不仅对刑事案件承担侦查的任务，还要对日常秩序进行科学规范的数据管理，如户口管理、居民身份证管理、机动车管理、监督管理公共信息网络的安全监察工作等。侦查机关可以通过数据管理的途径，方便快捷地获取与案件有关的数据信息。此外，还可以通过各层级之间、部门之间的信息传达与共享，快速获取、利用各类侦查资源，减少案件的破案时间，及时打击犯罪分子，提高工作效率。
（二）大数据侦查在司法活动中的特征
在大数据时代，侦查的思维模式就是尽可能获取更多的数据，并通过数据对特定的事项进行相关的分析，解决和查明事实真相，提高侦查效率。具体来讲，大数据侦查在司法活动中的应用主要体现为三个方面的特征。
1.信息媒介的数据化
在自然界的存在方式中，有光的地方就有阴影。在今天这样的信息时代，有互联网的地方就有数据。“人类社会处在被无所不在各种各样传感器和微处理器构成‘万维触角的数据网络记录之下，手机、网络、监控探头、射频技术等等无所不在地记录着我们的行为乃至我们的思想。”[2]73在数字化信息时代，数据信息来源广泛、形式各异，并且在不同行业、不同社会活动中，每个人进行活动所产生的数据，如医疗记录、行车记录、消费记录、通话记录等，都会被互联网空间的数据记录和储存。因此，在司法活动中，侦查人员开展侦查活动时，就可以根据案件的需要，从海量的数据中有选择性地获取与案件有关的数据信息，不仅能节约司法成本，也能提高工作效率。
2.数据分析的相关性
在司法活动中，大数据侦查的主要内容是挖掘事物之间是否有相关性，通过相关性来追踪和揭示事实真相。由于信息时代数据来源广泛，如不同年龄段、不同职业、犯罪情况和受教育程度等这些数据，单独来看似乎与一些案件毫无关系，但将这些众多的数据进行整理、分析和追踪，通过去粗取精、由表及里的逻辑推理，就可以看到隐藏在表象里面的真实信息。以某个村庄的吸毒情况为例，一个村庄的吸毒率较高，如果对该村庄的吸毒现象进行数据整理和信息分析，就会发现吸毒人数主要集中于未成年人且受教育程度较低的人群。此时我们就可以整合数据，通过对数据的分析和信息追踪，从大量的数据中找到与案件相关的信息，从而有针对性地对该村庄的未成年人进行观察和教育，以减少吸毒率。
3.数据技术的智能化
在网络时代，新技术的快速发展及普遍应用，催生着网络犯罪的发展，犯罪手段也开始呈现出智能化。比如，产生了与电子信息技术和移动互联网技术等相关的新的犯罪方式。此外，在收集和分析海量数据时，仅依靠侦查人员进行人工处理是不可行的，还需要运用专业的大数据技术。大数据技术在司法活动中的应用，以智能化的方式改变了传统侦查手段，主要表现于：一是在获取数据时，可以运用传感技术、网络爬虫；二是在分析数据时，可以运用人脸识别、数据挖掘技术。通过这些新兴技术与大数据方式进行自动探索和信息追踪，必然节省传统侦查工作中所需要的大量人力和物力等，大大提高侦查工作的效率。二、大数据侦查在司法活动应用中面临的困境科技进步的历史证明，技术变革往往都能带动社会实践方式的变革与进步。大数据作为科技进步的重要标志，也推动着司法活动中侦查方式的变革与进步。同时，大数据也是一把双刃剑，在司法活动的应用中也衍生出许多问题。
（一）公权力与个人信息权的博弈在法律上很难认定
人在社会活动中都会留下自己的痕迹。在大数据时代，人、事、物的所有运行与活动痕迹就会以数据信息的方式被追踪与存储。由于“数据的价值更多地源自于其二次利用”[4]，因此，这些被存储的信息一旦与社会媒体或者社会管理系统进行交流，就有可能侵犯公民个人信息，并且带来相关的法律问题。2009年，我国颁布的《侵权责任法》中首次明确了隐私权的独立地位，其中第二条就明确规定了民事权益包括隐私权的法律保护。隐私权最早适用于前信息化时代，“针对公民个人信息保护范围的认定，基本上是沿袭隐私权所遵循的隐私利益主观化认定的立场，只有对符合隐私利益的公民个人信息，才给予民法上的保护”[5]。随着大数据时代的到来，个人信息所承载的功能越来越凸显，隐私权已经不能涵盖个人信息的所有范围，个人信息权的价值也逐渐体现。“个人信息权主要是对个人信息的支配和自主决定”[6]，即使是已经公开的个人信息，权利人仍享有收集、利用等控制权利，隐私权则注重于未经权利人许可不得披露个人隐私，这也是两者的区别之一。那么，在大数据侦查领域，侦查机关在打击、预防犯罪的同时，需要对公民个人信息进行利用，这就涉及到公权力与个人信息权之间的博弈问题。在我国宪法和其他法律法规中，公权力具有优先性，但并不意味着侦查机关无限度地行使权力，公民无限度地让步。在信息时代，公权力通过什么方式来利用大数据获取个人信息，获取个人的什么信息，它的法律程序是什么，它对个人信息的保护应该达到什么程度，受到什么限制，救济措施是什么，至今没有明确的界定。即使一些相关部门颁布了有关法律文件，也是非常模糊的，且效力不高。
（二）大数据预测在因果推理中带来的困惑
大数据的核心在于预测，利用大数据进行侦查，人们能够把看似不相关的数据与信息联系起来，可以对某个时间、某个地区的犯罪趋势进行预测，侦查机关可以根据预测制定相关的侦查计划，采取主动的侦查行动。这种主动型侦查模式是大数据时代的优势。但我们必须看到：一是预测毕竟是一种或然的相关。虽然大数据能呈现变量的关系与相关程度，能够对事物发展趋势进行预测，但只是一种盖然性的判断，不代表事物的必然走向，不能揭示因果关系。二是大数据的相关性信息与因果关系有所区别。大数据的相关性是基于海量数据，通过技术进行分析，挖掘出潜在的数据价值，强调数据间的关联，这种处理方式是无法通过人的經验和理性完成的[7]。而因果关系是通过人的经验和缜密的逻辑进行推理，能够客观地揭示事物前因后果的联系，两者的处理方式不一致。但是，侦查机关在进行数据采集时，完全有可能利用大数据的相关性对某一案件事实的因果关系进行预测，以大数据预测的相关关系代替因果关系，由此会侵犯他人的合法权益。
（三）大数据分析结论之证据形式的法律地位尚未明确
在侦查活动中，“大数据”主要作为一种犯罪线索来使用，其使用结果有两种：一是通过大数据技术获取其他与案件有关的数据，由于大数据技术并没有对原本的数据形态、结构进行改变，因此对所获取的新数据可以参照电子数据形式及适用与电子数据有关的法律规定；二是通过大数据技术对原本数据进行分析而得出数据分析结论，那么，这种数据分析结论是否直接属于证据？针对数据分析结论是否直接作为证据进行运用，法律上并没有作出明确的规定，这对证据法领域会产生一定的影响。尽管在民事诉讼中已经出现将“大数据”作为定案证据的案例参见案件字号：（2013）浦民二（商）初字第2521号。，但民事诉讼的性质不同于刑事诉讼，民事责任的严厉程度也不同于刑事责任，在证据证明标准上要低于刑事诉讼，即高度盖然性。刑事诉讼的证据证明标准需要达到犯罪事实清楚、证据确实充分，这就要求在法律没有明确规定的情形下，需要严格运用数据分析结论。所以，如何将数据分析结论与证据属性有效衔接起来，成为刑事定案的证据，是亟待解决的问题。
（四）大数据侦查的预测性在司法实践中可能会违背无罪推定原则[8]7475
侦查人员通过利用大数据预测功能，能够在犯罪活动开始前将其阻止。“大数据预测的一般路径是通过对过去犯罪规律的描述建立模型并对模型优化，然后将现有数据输入模型进而从其结果中预测未来。”[2]79例如，在2012年至2015年期间，美国警察局通过大数据预测功能成功预测了三分之二犯罪案件。一方面，大数据的预测功能能够预防犯罪的发生，但另一方面，它的预测性却常常有违无罪推定原则。无罪推定原则是刑事诉讼中为了限制公权力、保护公民及其合法权益不受侵害的重要原则。我国《刑事诉讼法》第十二条规定：“未经人民法院依法判决，对任何人都不得确定有罪”，“这就是无罪推定原则的立法体现”[9]。在司法活动中，我们常常利用大数据技术对某个犯罪行为或者犯罪嫌疑人进行预测，然而，侦查人员并没有看到犯罪行为的发生，也没有直接证据能够证明犯罪行为的发生，只是通过大数据的预测结果对某个犯罪嫌疑人作出有罪假设。这种预测如果在犯罪活动发生前将其阻止，犯罪行为确实没有发生，但预测结果的准确性并没有被有效地证实；但在这一过程中，如果一些地方采取了拘留、逮捕、搜查和扣押等强制措施，使公民的合法权利受到伤害，这便与《刑事诉讼法》规定的无罪推定原则相违背。从保护人权的角度看，这种大数据预测犯罪也是与无罪推定原则相违背的。
（五）大数据侦查面临着传统的侦查思维模式的阻挠
尽管公安信息化建设不断完善，但受传统侦查思维的影响，侦查人员仍然按照“从案到人”的侦查模式，通过勘验现场、调查访问、发现犯罪线索找到犯罪嫌疑人，而不重视数据背后的价值。传统的侦查证据的手段落后，侦查过程时间长，在耗费大量人力物力基础上获取的证据信息有时又是无用的，这很容易导致侦查活动中资源的浪费。“大数据是一个时代，也是一种方法和理念。”[10]今天，人类社会进入了互联网时代，科学技术日新月异，侦查工作必须具备以数据为核心的大数据思维。在侦查过程中，侦查人员需要对所获取的数据信息进行整合、分析，剥离出数据信息之间有价值的联系，才能打破传统的侦查僵局，有效掌控侦查的方向，做到稳、准、狠、快地打击犯罪。然而，在实际的司法活动中，一些刑侦人员和决策者仍然缺乏信息时代这种大数据思维，导致信息侦查部门形同虚设，一些好的信息技术设备不能派上用场，错失了利用大数据侦查给司法工作带来的良机，常常让犯罪分子逍遥法外。
（六）大数据侦查缺乏复合型司法侦查人才
新兴科技的发展必然需要专业的人才与之相适应，互联网技术的迅速发展，为我们培养复合型司法侦查人才提出了新的要求。我国公安机关信息化建设刚起步，各地区信息化发展水平存在差异，虽然发达地区的公安机关已经设立了专门的信息侦查部门，负责犯罪情报信息的搜集、分析和追踪。但是在一些欠发达地区，由于财政支持不够、警力不足等多方面的原因，很多地方都还未建立专门的信息侦查部门，信息化水平普遍偏低。一些基层民警由于缺乏系统化、专业化的培训，不能很好地掌握和利用高科技设备来收集、处理证据信息，导致大量的案件不能即时得到处理和侦破，造成当地社会治安环境的不稳定。因此，建立科学完善的大数据司法侦查人才培养制度是当前不容忽视的重要问题。三、大数据侦查在司法活动中的制度构建大数据作为一种新型的技术，对传统的侦查模式、侦查思维都产生了新的影响。由于我国大数据起步晚，大数据技术在侦查活动中的利用及相关规定还不够完善，容易导致一系列问题的出现。因此，完善大数据侦查必须从制度方面进行构建。
（一）明确大数据侦查在司法活动中的制度构建原则
大数据侦查在司法活动中的应用带来侦查模式的创新，但完善大数据侦查必须进行制度构建，确定科学的原则。
1.合理确定公共利益原则
现行的法律没有对公共利益的概念进行明确界定。我们认为，公共利益是指在一定范围内广大公民为了生存和发展所需要的共同利益。“公共利益”的实体界定标准主要有三个：一是受益人的共同利益。从“公共”二字就可以知道其包含了受益人是大多数人。“一般而言，可以从地域和人数两个标准进行判断。”[11]当以“地域”为标准时，某一地区大多数人的利益就足以形成公共利益；以“人数”为标准时，大多数受益人的利益便为公共利益。二是客观具体性。“公共利益”这一概念内容丰富，在不同的时期、不同的发展阶段都展现不同的内容。为了防止“公共利益”的滥用，需要通过一定的法律程序加以明确，以具体的形式存在，应尽量避免国家利益、公共安全等含糊的概念出现[12]。三是和谐发展需要。公共利益的本質特征应当是和谐发展，要求不仅关注现在，而且要着眼未来，以公平正义的理念解决民生问题与经济问题，从而促进整个社会秩序的稳定与经济的发展。
2.确立对公民损害程度的最低比例原则
比例原则在现代公法学中被誉为是“帝王条款”，也是“现代各国刑事诉讼法普遍认可的一项法治原则”[13]。该原则强调：行政主体在作出行为时，要以适合的、必要的、均衡的手段达到行政目的；在侦查领域，对公民权利的侵害程度降低至最小。我国《刑事诉讼法》体现了比例原则，如犯罪嫌疑人、被告人符合第六十五条第二款“可能判处有期徒刑以上刑罚，采取取保候审不致发生社会危险性的”和第三款“患有严重疾病、生活不能自理，怀孕或者正在哺乳自己婴儿的妇女，采取取保候审不致发生社会危险性的”的规定时，可以取保候审。大数据侦查中比例原则的确立体现在两个方面：一是在实现侦查目的的基础上，侦查人员所收集的数据应控制在最小范围内，除非案件特别需要，否则不得获取公民个人的敏感信息；二是对公民采取侦查措施时，侦查人员要根据犯罪行为的社会危害性程度决定侦查措施的种类，犯罪行为和侦查措施之间具有均衡性。在采取侦查措施的过程中，侦查人员也要考虑行使的时间、地点和方式等因素，即实施的程度、力度与犯罪行为之间要有均衡性，从而确保对公民个人权益的损害达到最小程度。
3.确立隐私保护原则
在发展大数据侦查应用的同时，也需要对公民个人隐私进行保护。由于大数据侦查在司法活动中的应用处于初步阶段，在立法监管方面并不完善，容易导致公民个人隐私处于法律保护的范围之外。在大数据侦查的制度构建中，确立隐私保护原则是一个重要的内容，也是发展大数据侦查与保护公民个人隐私之间的平衡点。隐私保护原则的确立主要包括以下方面：一是完善与大数据侦查程序和信息化时代相适应的个人信息保护法律体系。不仅对制度、原则、法律责任加以详细规定，而且还要对擅自披露个人信息、擅自提供个人信息、非法交易个人信息等行为加以明确规定。此外，针对我国当前大数据侦查发展的情况，可以借鉴国际经验以及最新理论成果，科学完善个人信息保护法律体系。二是规范大数据侦查工作流程。这就需要规范侦查人员对数据的发现、提取、追踪等工作流程。在提取和应用电子数据时，严格遵守相关法律法规，尤其是对调取个人信息的行为要严格审批，不能随意扩大收集和使用范围，不改变目的地处理个人信息，不得篡改和毁损，保证数据的完整性。三是建立个人信息监督机制。个人信息的处理主要涉及三个阶段：前期的采集、中期的利用、后期的销毁或封存。侦查机关需要对三个阶段制定统一的监管要求，对侦查人员违法违规行为制定严厉的处罚标准，从而使个人信息在整个环节中得以保护。
（二）完善大数据侦查在司法活动中的制度构建
1.从立法制度上确立大数据分析结论之证据形式的法律地位
从司法活动的实践来看，科技的每一次进步都会推动证据形式的发展。古代语言作为沟通方式催生了言词类证据，活字印刷术的发明催生了书面证据，电话等电磁波媒介催生了视听类证据，计算机技术的发展催生了电子数据证据的发展。大数据作为第三次科技革命的发展成果，其在司法活动中所形成的数据材料必然也应当作为法定的证据形式。一是我们要高度肯定大数据分析结论的客观真实性。数字化时代，不论在日常生活还是在互联网中所产生的数据信息时刻被记录着，由于这些数据存在着大量的事实信息，能够反映该客观事实的发生或者存在，所以大数据的分析结论不是凭空捏造，而是以客观真实的数据为基础，具有客观真实性。二是科学认识大数据分析结论的相关性。大数据侦查的特征之一是数据分析的相关性，即通过算法从海量的数据中挖掘出隐藏其中的数据信息，这些信息与案件有直接或者间接的相关，能够使侦查人员更全面地了解案件的真实情况。三是大数据分析结论的合法性。在开展侦查工作的过程中，侦查人员依据法律规定的程序调查、搜集案件相对人的数据信息是合法的。2016年，最高人民检察院、最高人民法院和公安部联合印发了《关于办理刑事案件收集提取和审查判断电子数据若干问题的规定》，侦查人员必须根据该规定收集、调查和分析电子数据。从以上内容来看，大数据分析结论符合传统法定证据属性的“三性”；从司法活动的实践来看，在立法制度上确立大数据分析结论之证据形式的法律地位非常重要。
2.从诉讼制度上进一步完善大数据侦查在无罪推定原则中的运用
将大数据侦查的时间向前延伸，通过初步侦查以及根据预测结果能够制止犯罪行为的进一步发生。针对我国司法实践的特殊性，我们必须从制度上进一步完善大数据侦查在无罪推定原则中的运用。
第一，从思想上认识无罪推定并非否定有罪假设。首先，正确认识有罪假设存在的必要性。众所周知，侦查活动是认识活动的一种，是认识事物本质以及客观规律的过程，在事实不清、证据不足的情况下，有必要拓宽侦查人员的创造性思维，进行有罪假设，这样就可以对一些案件进行有针对性的侦查。其次，要正确区分无罪推定与有罪假设。无罪推定原则既是现代法治国家刑事司法中最为重要也最受关注的原则，还是各国普遍确认的刑事司法准则。“我国证据法上的推定包含三要素：‘基础事实、‘推定事实、‘联系纽带”[14]，具体详见图1所示。
图1推定的三要素无罪推定原则是对案件中犯罪嫌疑人、被告人诉讼地位的一种法律假定，仅仅是一种法律层面上的概念，而不以任何事实为基础，因此不是证据法上的推定。有罪假设是对案件中犯罪嫌疑人的犯罪性质、犯罪过程等所作的推测性解释，它是一种从已知探求未知的科学工具和认识方法。一个属于认识领域，一个属于法律原则，是两个不同的领域；一个属于内因，一个属于外因，两者互相结合，不相冲突。在大数据侦查的司法活动中，经过侦查、起诉和审判，有的有罪假设被证实，进而成为检察机关的公诉意见和人民法院有罪判决的依据；有的假设通过侦查的事实而被否定。因此，从有罪假设到无罪推定要经过一系列的法律程序和诉讼过程。
第二，从程序设置上完善无罪推定原则。具体而言，就是通过大数据算法对不同的犯罪分子进行风险评估，根据风险程度的大小、案情的危害程度划分不同的等级，分别采取不同的侦查措施[8]75。对于危害程度较小、犯罪概率低的犯罪分子，可以由当地基层组织对其进行监控，将表现情况按期向侦查人员反映。对于危害程度较大、犯罪概率高的犯罪分子，则需要对其特别监控、密切关注，必要时可对其进行盘问、检查。此时还需要依据其他证据相互印证，这样才能防止误侦误判的情况出现。
3.从侦查管理制度上进一步完善大数据的共享机制
“合法有效地收集与利用各类数据是实现‘大数据侦查模式的关键。”[15]大数据侦查在获取、处理、分析、应用上，都产生了与以往侦查方式不同的效果。但大数据侦查涉及很多部门和资料库，如何协调这些部门，怎样完善大数据侦查库，使大数据资料能更好地服务于司法活动，就必须从制度上进一步完善大数据侦查数据的共享机制。
第一，建立和完善拓宽数据渠道的管理机制。在日常生活中，人们的各类活动都能产生大量的数据信息记录，在大数据侦查时代，这些数据信息必须加以严格的规范和管理。一是要努力探索和建立多渠道获取数据信息的机制。大数据侦查需要数据支撑，数据越全面，情报分析就越准确。如果仅仅依靠侦查机关获取是不够的，必须开拓多种数据获取渠道，探索数据获取方式，挖掘和追踪新的数据信息，丰富数据信息库，达到数據信息间的相互印证，才能提高情报质量。二是要建立和完善数据源。大数据侦查需要获取大量数据源，这就需要建立和完善数据信息收集、存储和管理系统库，为大数据侦查提供信息服务，这是大数据侦查的前提和基础。三是对数据信息存储和管理系统库进行分类管理和监测。要根据不同的数据信息类别进行整合与调整，形成主题不同的数据信息库，并分门别类地进行管理与监测，补充与完善。
第二，建立和完善数据检索机制。大数据侦查面临着很多数据信息，而要选择和追踪这些数据信息，以获取准确的数据，就必须提高数据的分析能力，完善数据检索系统，这是建立和完善大数据侦查系统的核心课题。一是要建立和完善正确甄别真假数据信息的机制。数据信息的传播和存储影响着大数据侦查的进程和效果，真假数据信息的甄别非常重要。在司法活动中，我们必须建立一种甄别真假数据信息的工作机制，从制度上建立一种甄别真假数据信息的科学方法，从海量数据中获取案件的准确和可靠信息，甄别出虚假信息，杜绝人为造假信息，从而在侦破案件时提供可靠的数据支撑。二是要建立和完善正确使用大数据的信息管理机制。大数据信息的科学使用直接影响着司法活动中的量刑定案，必须在制度上加以保证。因此，我们必须建立一种大数据信息存储、提取、使用和管理的规范性流程和制度性保障的管理机制，使大数据信息的使用真实可靠。
4.建立科学完善的大数据侦查的人才培养制度
大数据侦查的健康运行需要一大批具有大数据知识、思维的专门人才和复合型人才，为此，必须加强人才培养制度建设。
第一，要建立和完善具有大数据思维的人才培养制度。思维是行动的先导，也是构建理论的基础。在互联网时代，必须在司法工作中培养大数据侦查思维的专门人才和复合型人才，才能适应大数据侦查的工作要求。一是培养有大数据意识的人才。大数据在我国刚兴起，大数据侦查在司法活动中的应用正处在萌芽阶段，一些地区的侦查人员对于什么是大数据、大数据对侦查有何帮助等问题的认识还处于模糊阶段，看法也不同。因此，必须建立能培养大数据意识的人才制度。二是培养大数据的整体性思维。在大数据时代，侦查人员有条件对某个研究对象获取所有数据，以整体性思维对案件进行分析，更好地对事实进行还原，突破传统抽样数据的束缚，以在司法活动中形成大数据的整体性思维。三是树立大数据的相关性思维。在小数据时代，传统的侦查思维模式以因果关系为基础，在对犯罪事实进行认定时必须要求严格的因果逻辑。而在大数据时代，传统的因果思维必然发生改变，它强调事物之间的存在不仅仅是因果关系，还有相关性关系。在司法活动中，侦查人员在运用大数据相关性思维时，能够拓宽自己的思维方式，全方位地对数据信息进行整合、甄别和对比，能追踪更多的数据信息、发现更多的数据线索，从而提高破案的效率。所以，建立和完善具有大数据思维的人才培养制度刻不容缓。
第二，提高公安院校学生的科学知识水平和实践能力水平。在大数据侦查活动中，“侦查+技术”模式不仅要求侦查人员具备侦查思维、侦查技巧，还需要具备相关的信息科学技术。大数据侦查人才是多学科交叉的应用型人才，侦查人员除了树立大数据思维外，还需要具备一定的科学知识和实践能力。因此，提高科学知识水平和实践能力水平是培养大数据侦查人才的紧迫要求，公安院校作为大数据侦查人才培养的主要基地，责无旁贷。一是进行信息科学技术知识的培养。以信息科学技术为核心的新兴科技代表着当今的科技时代潮流，公安院校的学生在学习法学理论的同时，必须加强信息科技知识的学习，努力把自己培养成信息科技的专门人才和复合型人才，为科技时代大数据侦查奠定人才基础；二是加强实践能力的培养。大数据侦查人才除了要具备一定的科学理论知识基础外，还需要具备实践能力和熟练的刑侦技术，这是高科技时代对司法工作人员的迫切要求。但是，公安院校的教学内容仍然以传统教学为主，即重理论，轻实践，导致学生在毕业后很难适应侦查工作[16]。所以，公安院校应该重視科学技术教学和学生实践能力的培养，注重学生社会实践的锻炼，让学生将学校所学到的科技知识与实际司法工作的需要有机结合起来，创新一条既有科技知识又有实践能力的复合型司法人才道路。
总之，与传统侦查相比，大数据技术使侦查工作理念和侦查方式发生了翻天覆地的变化，为司法活动中的侦查以及定罪量刑提供了数据支撑，对传统侦查模式而言，大数据侦查是一次巨大的变革。虽然大数据侦查在司法活动中刚刚起步，不可否认其中还存在一些问题，但是，大数据侦查将给司法活动带来一个全新的时代。
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Research on the Application of Big Data Investigation
in Judicial Activities and Institution Construction
CHEN Chunzhu，LI Shengxia
（School of Cyber Security and Information Law， Chongqing University of Posts and Telecommunications，
Chongqing 400065， China）
Abstract：Big data investigation is a revolutionary transformation compared with the traditional investigation mode. Big data investigation opens a new era for investigation mode with the discovery， extraction， track， storage， study and determination as well as application of the data in judicial activities. This paper systematically studies the application of big data investigation in judicial activities from many perspectives and fully studies the characteristics and value of big data investigation and the dilemmas of it in judicial activities， including the difficulty of identifying public power and personal information right in law， the confusion brought by big data prediction in causal reasoning， the legal status of big data analysis conclusion as evidence， the possibility that the predictable big data investigation may violate the doctrine of presumption of innocence， the obstruction of traditional investigation mode， the lack of sophisticated judicial investigative personnel and other problems. Meanwhile， the institution construction of big data investigation in judicial activities is studied. The principles of institution construction of big data investigation in judicial activities and its improvement measures are clarified.
Keywords：big data investigation； characteristics and value； problems in application； institution construction
（編辑：刘仲秋）
摘要：大数据侦查对传统侦查模式而言是一次革命性的变革。大数据侦查对司法活动中数据的发现、提取、追踪、储存、研判和应用，开辟了侦查模式的新纪元。文章从多个方面系统地研究了大数据侦查在司法活动中的应用问题，即全面研究了大数据侦查在司法活动中的特征与价值，大数据侦查在司法活动中存在的困境，包括公权力与个人信息权的博弈在法律上很难认定、大数据预测在因果推理中带来的困惑、大数据分析结论在证据形式中的法律地位问题、大数据侦查的预测性在司法实践中可能会违背无罪推定原则、传统侦查思维模式的阻挠和缺乏复合型司法侦查人才等问题。同时，对大数据侦查在司法活动中的制度构建问题进行了研究，明确了大数据侦查在司法活动中的制度构建原则问题以及完善大数据侦查在司法活動中的制度构建措施等。
关键词：大数据侦查；特征与价值；应用中的问题；制度构建
中图分类号：D918.2 文献标识码：A文章编号：16738268（2018）01002908
英国著名学者舍恩伯格教授说过：“大数据开启了一次重大的时代转型。大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。”[1]刑事司法活动主要包括立案、侦查、起诉、审判、执行，侦查作为一种法定的行为活动，对查明犯罪事实、抓获犯罪嫌疑人、预防犯罪活动发生，以及对维持社会秩序、保护公民人身与财产不受侵犯起着重要作用。在互联网时代，网络诈骗、电信诈骗等信息类案件正在频频发生，传统侦查模式已经无法满足当前侦查工作的需要。大数据侦查在司法活动中的应用，不论在思维模式还是侦查技术上都对传统侦查产生了深刻的影响，是对传统侦查模式的超越。因此，将大数据侦查应用在司法活动中具有很大的优势，“用数据说话”不仅改变了传统的侦查模式，也改变了侦查人员的思维。一、大数据侦查在司法活动中的价值与特征大数据侦查是指利用先进技术手段，从所获得的数据中发现、提取、分析、应用有用的信息，从而查明待证事实的活动以及预测该类犯罪的发展趋势。在司法活动中，传统侦查的主要手段是调查访问、书写档案的查询，“在信息存储、提取和分析上几乎没有什么科技含量的模式”[2]74。运用大量数据进行犯罪侦查和控制始于1994年纽约市的警察部门启用的一个新的治安信息管理系统[3]。虽然大数据侦查在我国司法活动领域内处于探索运用阶段，但却有巨大的潜力和广泛的应用前景。因此，了解大数据侦查在司法活动中的价值与特征具有重大的意义。
（一）大数据侦查在司法活动中的价值
党的十八大以来，随着公安部“天网工程”的部署，大数据侦查在司法活动中的应用逐渐完善且产生了极大的价值，成为司法活动中的重要模式。与传统的侦查模式相比，大数据侦查在司法活动中的价值主要体现在多个方面。
1.实现了“以数据为中心”的侦查理念，定罪量刑更加科学
在司法活动中，侦查中心主义的诉讼构造反映了侦查机关在刑事诉讼主体中的超强地位，侦查阶段所收集到的证据直接影响对被告人能否定罪量刑的判决结果。在传统侦查活动中，由于口供具有附带价值，如了解犯罪目的、犯罪过程以及深挖余罪，因此，在传统侦查模式中以“口供为主”的理念普遍盛行。但口供也具有不稳定性与不可靠性，如果办案人员在办案过程中为了获取证据而采取刑讯逼供，必然导致冤假错案的发生和虚假数据的出现。同时，在审判活动中，仅仅依靠口供，而不顾收集其他证据，一旦被告人翻供，案件就会处于法院定罪无根据的被动状态。而在大数据时代的背景下，大数据侦查改变了传统侦查理念，实现了从“口供”到“数据”、从“人”到“客观证据”的改变。由于大数据来源广，使公安机关在侦查案件时不再局限于以往传统的侦查思路和侦查方式，而是全方位、多角度地开展侦查工作以获取证据，以客观真实的数据推动审判工作的合法运行，使法院在审判时定罪量刑更加科学。
2.大数据侦查能做到定罪量刑准确，尽量消除冤假错案
在传统侦查模式中，当出现命案时，往往需要许多警员进行现场勘验、问卷调查等，这种方式不仅耗时，而且效率低下。而网络时代，大数据侦查注重的是对数据的挖掘、提取、追踪、储存、研判和利用，通过以图像侦查技术、网络侦查技术、DNA技术为依托的现代侦查技术手段，获取了DNA、图像、网络犯罪信息等类型多样的数据，为后期开展侦查工作奠定了基础。同时，这些技术手段涉及法医、网络侦查、刑事侦查等不同部门，这些部门所获取的数据在整合中能够更加全面地还原案发情况、客观地证明待证事实，进而准确地锁定犯罪嫌疑人。在审判时，法官根据罪刑法定原则以及罪刑相适应原则对被告人进行定罪处罚，不仅做到了定罪量刑准确，也尽量消除了冤假错案的发生。
3.数据获取便捷，大大提高了司法活动中的办案效率
在传统媒介下，侦查机关主要通过线下方式获取犯罪信息，但这种方式所获取的犯罪信息数量有限、质量不高。此外，随着经济的迅猛发展，交通工具在带给我们方便的同时，也给犯罪分子跨区域流窜作案提供了便利，加之犯罪分子遗留的信息少、反侦查意识强，对于传统侦查的方式而言，侦查难度更大，从而限制了侦查手段的使用。在大数据时代，公安机关不仅对刑事案件承担侦查的任务，还要对日常秩序进行科学规范的数据管理，如户口管理、居民身份证管理、机动车管理、监督管理公共信息网络的安全监察工作等。侦查机关可以通过数据管理的途径，方便快捷地获取与案件有关的数据信息。此外，还可以通过各层级之间、部门之间的信息传达与共享，快速获取、利用各类侦查资源，减少案件的破案时间，及时打击犯罪分子，提高工作效率。
（二）大数据侦查在司法活动中的特征
在大数据时代，侦查的思维模式就是尽可能获取更多的数据，并通过数据对特定的事项进行相关的分析，解决和查明事实真相，提高侦查效率。具体来讲，大数据侦查在司法活动中的应用主要体现为三个方面的特征。
1.信息媒介的数据化
在自然界的存在方式中，有光的地方就有阴影。在今天这样的信息时代，有互联网的地方就有数据。“人类社会处在被无所不在各种各样传感器和微处理器构成‘万维触角的数据网络记录之下，手机、网络、监控探头、射频技术等等无所不在地记录着我们的行为乃至我们的思想。”[2]73在数字化信息时代，数据信息来源广泛、形式各异，并且在不同行业、不同社会活动中，每个人进行活动所产生的数据，如医疗记录、行车记录、消费记录、通话记录等，都会被互联网空间的数据记录和储存。因此，在司法活动中，侦查人员开展侦查活动时，就可以根据案件的需要，从海量的数据中有选择性地获取与案件有关的数据信息，不仅能节约司法成本，也能提高工作效率。
2.数据分析的相关性
在司法活动中，大数据侦查的主要内容是挖掘事物之间是否有相关性，通过相关性来追踪和揭示事实真相。由于信息时代数据来源广泛，如不同年龄段、不同职业、犯罪情况和受教育程度等这些数据，单独来看似乎与一些案件毫无关系，但将这些众多的数据进行整理、分析和追踪，通过去粗取精、由表及里的逻辑推理，就可以看到隐藏在表象里面的真实信息。以某个村庄的吸毒情况为例，一个村庄的吸毒率较高，如果对该村庄的吸毒现象进行数据整理和信息分析，就会发现吸毒人数主要集中于未成年人且受教育程度较低的人群。此时我们就可以整合数据，通过对数据的分析和信息追踪，从大量的数据中找到与案件相关的信息，从而有针对性地对该村庄的未成年人进行观察和教育，以减少吸毒率。
3.数据技术的智能化
在网络时代，新技术的快速发展及普遍应用，催生着网络犯罪的发展，犯罪手段也开始呈现出智能化。比如，产生了与电子信息技术和移动互联网技术等相关的新的犯罪方式。此外，在收集和分析海量数据时，仅依靠侦查人员进行人工处理是不可行的，还需要运用专业的大数据技术。大数据技术在司法活动中的应用，以智能化的方式改变了传统侦查手段，主要表现于：一是在获取数据时，可以运用传感技术、网络爬虫；二是在分析数据时，可以运用人脸识别、数据挖掘技术。通过这些新兴技术与大数据方式进行自动探索和信息追踪，必然节省传统侦查工作中所需要的大量人力和物力等，大大提高侦查工作的效率。二、大数据侦查在司法活动应用中面临的困境科技进步的历史证明，技术变革往往都能带动社会实践方式的变革与进步。大数据作为科技进步的重要标志，也推动着司法活动中侦查方式的变革与进步。同时，大数据也是一把双刃剑，在司法活动的应用中也衍生出许多问题。
（一）公权力与个人信息权的博弈在法律上很难认定
人在社会活动中都会留下自己的痕迹。在大数据时代，人、事、物的所有运行与活动痕迹就会以数据信息的方式被追踪与存储。由于“数据的价值更多地源自于其二次利用”[4]，因此，这些被存储的信息一旦与社会媒体或者社会管理系统进行交流，就有可能侵犯公民个人信息，并且带来相关的法律问题。2009年，我国颁布的《侵权责任法》中首次明确了隐私权的独立地位，其中第二条就明确规定了民事权益包括隐私权的法律保护。隐私权最早适用于前信息化时代，“针对公民个人信息保护范围的认定，基本上是沿袭隐私权所遵循的隐私利益主观化认定的立场，只有对符合隐私利益的公民个人信息，才给予民法上的保护”[5]。随着大数据时代的到来，个人信息所承载的功能越来越凸显，隐私权已经不能涵盖个人信息的所有范围，个人信息权的价值也逐渐体现。“个人信息权主要是对个人信息的支配和自主决定”[6]，即使是已经公开的个人信息，权利人仍享有收集、利用等控制权利，隐私权则注重于未经权利人许可不得披露个人隐私，这也是两者的区别之一。那么，在大数据侦查领域，侦查机关在打击、预防犯罪的同时，需要对公民个人信息进行利用，这就涉及到公权力与个人信息权之间的博弈问题。在我国宪法和其他法律法规中，公权力具有优先性，但并不意味着侦查机关无限度地行使权力，公民无限度地让步。在信息时代，公权力通过什么方式来利用大数据获取个人信息，获取个人的什么信息，它的法律程序是什么，它对个人信息的保护应该达到什么程度，受到什么限制，救济措施是什么，至今没有明确的界定。即使一些相关部门颁布了有关法律文件，也是非常模糊的，且效力不高。
（二）大数据预测在因果推理中带来的困惑
大数据的核心在于预测，利用大数据进行侦查，人们能够把看似不相关的数据与信息联系起来，可以对某个时间、某个地区的犯罪趋势进行预测，侦查机关可以根据预测制定相关的侦查计划，采取主动的侦查行动。这种主动型侦查模式是大数据时代的优势。但我们必须看到：一是预测毕竟是一种或然的相关。虽然大数据能呈现变量的关系与相关程度，能够对事物发展趋势进行预测，但只是一种盖然性的判断，不代表事物的必然走向，不能揭示因果关系。二是大数据的相关性信息与因果关系有所区别。大数据的相关性是基于海量数据，通过技术进行分析，挖掘出潜在的数据价值，强调数据间的关联，这种处理方式是无法通过人的經验和理性完成的[7]。而因果关系是通过人的经验和缜密的逻辑进行推理，能够客观地揭示事物前因后果的联系，两者的处理方式不一致。但是，侦查机关在进行数据采集时，完全有可能利用大数据的相关性对某一案件事实的因果关系进行预测，以大数据预测的相关关系代替因果关系，由此会侵犯他人的合法权益。
（三）大数据分析结论之证据形式的法律地位尚未明确
在侦查活动中，“大数据”主要作为一种犯罪线索来使用，其使用结果有两种：一是通过大数据技术获取其他与案件有关的数据，由于大数据技术并没有对原本的数据形态、结构进行改变，因此对所获取的新数据可以参照电子数据形式及适用与电子数据有关的法律规定；二是通过大数据技术对原本数据进行分析而得出数据分析结论，那么，这种数据分析结论是否直接属于证据？针对数据分析结论是否直接作为证据进行运用，法律上并没有作出明确的规定，这对证据法领域会产生一定的影响。尽管在民事诉讼中已经出现将“大数据”作为定案证据的案例参见案件字号：（2013）浦民二（商）初字第2521号。，但民事诉讼的性质不同于刑事诉讼，民事责任的严厉程度也不同于刑事责任，在证据证明标准上要低于刑事诉讼，即高度盖然性。刑事诉讼的证据证明标准需要达到犯罪事实清楚、证据确实充分，这就要求在法律没有明确规定的情形下，需要严格运用数据分析结论。所以，如何将数据分析结论与证据属性有效衔接起来，成为刑事定案的证据，是亟待解决的问题。
（四）大数据侦查的预测性在司法实践中可能会违背无罪推定原则[8]7475
侦查人员通过利用大数据预测功能，能够在犯罪活动开始前将其阻止。“大数据预测的一般路径是通过对过去犯罪规律的描述建立模型并对模型优化，然后将现有数据输入模型进而从其结果中预测未来。”[2]79例如，在2012年至2015年期间，美国警察局通过大数据预测功能成功预测了三分之二犯罪案件。一方面，大数据的预测功能能够预防犯罪的发生，但另一方面，它的预测性却常常有违无罪推定原则。无罪推定原则是刑事诉讼中为了限制公权力、保护公民及其合法权益不受侵害的重要原则。我国《刑事诉讼法》第十二条规定：“未经人民法院依法判决，对任何人都不得确定有罪”，“这就是无罪推定原则的立法体现”[9]。在司法活动中，我们常常利用大数据技术对某个犯罪行为或者犯罪嫌疑人进行预测，然而，侦查人员并没有看到犯罪行为的发生，也没有直接证据能够证明犯罪行为的发生，只是通过大数据的预测结果对某个犯罪嫌疑人作出有罪假设。这种预测如果在犯罪活动发生前将其阻止，犯罪行为确实没有发生，但预测结果的准确性并没有被有效地证实；但在这一过程中，如果一些地方采取了拘留、逮捕、搜查和扣押等强制措施，使公民的合法权利受到伤害，这便与《刑事诉讼法》规定的无罪推定原则相违背。从保护人权的角度看，这种大数据预测犯罪也是与无罪推定原则相违背的。
（五）大数据侦查面临着传统的侦查思维模式的阻挠
尽管公安信息化建设不断完善，但受传统侦查思维的影响，侦查人员仍然按照“从案到人”的侦查模式，通过勘验现场、调查访问、发现犯罪线索找到犯罪嫌疑人，而不重视数据背后的价值。传统的侦查证据的手段落后，侦查过程时间长，在耗费大量人力物力基础上获取的证据信息有时又是无用的，这很容易导致侦查活动中资源的浪费。“大数据是一个时代，也是一种方法和理念。”[10]今天，人类社会进入了互联网时代，科学技术日新月异，侦查工作必须具备以数据为核心的大数据思维。在侦查过程中，侦查人员需要对所获取的数据信息进行整合、分析，剥离出数据信息之间有价值的联系，才能打破传统的侦查僵局，有效掌控侦查的方向，做到稳、准、狠、快地打击犯罪。然而，在实际的司法活动中，一些刑侦人员和决策者仍然缺乏信息时代这种大数据思维，导致信息侦查部门形同虚设，一些好的信息技术设备不能派上用场，错失了利用大数据侦查给司法工作带来的良机，常常让犯罪分子逍遥法外。
（六）大数据侦查缺乏复合型司法侦查人才
新兴科技的发展必然需要专业的人才与之相适应，互联网技术的迅速发展，为我们培养复合型司法侦查人才提出了新的要求。我国公安机关信息化建设刚起步，各地区信息化发展水平存在差异，虽然发达地区的公安机关已经设立了专门的信息侦查部门，负责犯罪情报信息的搜集、分析和追踪。但是在一些欠发达地区，由于财政支持不够、警力不足等多方面的原因，很多地方都还未建立专门的信息侦查部门，信息化水平普遍偏低。一些基层民警由于缺乏系统化、专业化的培训，不能很好地掌握和利用高科技设备来收集、处理证据信息，导致大量的案件不能即时得到处理和侦破，造成当地社会治安环境的不稳定。因此，建立科学完善的大数据司法侦查人才培养制度是当前不容忽视的重要问题。三、大数据侦查在司法活动中的制度构建大数据作为一种新型的技术，对传统的侦查模式、侦查思维都产生了新的影响。由于我国大数据起步晚，大数据技术在侦查活动中的利用及相关规定还不够完善，容易导致一系列问题的出现。因此，完善大数据侦查必须从制度方面进行构建。
（一）明确大数据侦查在司法活动中的制度构建原则
大数据侦查在司法活动中的应用带来侦查模式的创新，但完善大数据侦查必须进行制度构建，确定科学的原则。
1.合理确定公共利益原则
现行的法律没有对公共利益的概念进行明确界定。我们认为，公共利益是指在一定范围内广大公民为了生存和发展所需要的共同利益。“公共利益”的实体界定标准主要有三个：一是受益人的共同利益。从“公共”二字就可以知道其包含了受益人是大多数人。“一般而言，可以从地域和人数两个标准进行判断。”[11]当以“地域”为标准时，某一地区大多数人的利益就足以形成公共利益；以“人数”为标准时，大多数受益人的利益便为公共利益。二是客观具体性。“公共利益”这一概念内容丰富，在不同的时期、不同的发展阶段都展现不同的内容。为了防止“公共利益”的滥用，需要通过一定的法律程序加以明确，以具体的形式存在，应尽量避免国家利益、公共安全等含糊的概念出现[12]。三是和谐发展需要。公共利益的本質特征应当是和谐发展，要求不仅关注现在，而且要着眼未来，以公平正义的理念解决民生问题与经济问题，从而促进整个社会秩序的稳定与经济的发展。
2.确立对公民损害程度的最低比例原则
比例原则在现代公法学中被誉为是“帝王条款”，也是“现代各国刑事诉讼法普遍认可的一项法治原则”[13]。该原则强调：行政主体在作出行为时，要以适合的、必要的、均衡的手段达到行政目的；在侦查领域，对公民权利的侵害程度降低至最小。我国《刑事诉讼法》体现了比例原则，如犯罪嫌疑人、被告人符合第六十五条第二款“可能判处有期徒刑以上刑罚，采取取保候审不致发生社会危险性的”和第三款“患有严重疾病、生活不能自理，怀孕或者正在哺乳自己婴儿的妇女，采取取保候审不致发生社会危险性的”的规定时，可以取保候审。大数据侦查中比例原则的确立体现在两个方面：一是在实现侦查目的的基础上，侦查人员所收集的数据应控制在最小范围内，除非案件特别需要，否则不得获取公民个人的敏感信息；二是对公民采取侦查措施时，侦查人员要根据犯罪行为的社会危害性程度决定侦查措施的种类，犯罪行为和侦查措施之间具有均衡性。在采取侦查措施的过程中，侦查人员也要考虑行使的时间、地点和方式等因素，即实施的程度、力度与犯罪行为之间要有均衡性，从而确保对公民个人权益的损害达到最小程度。
3.确立隐私保护原则
在发展大数据侦查应用的同时，也需要对公民个人隐私进行保护。由于大数据侦查在司法活动中的应用处于初步阶段，在立法监管方面并不完善，容易导致公民个人隐私处于法律保护的范围之外。在大数据侦查的制度构建中，确立隐私保护原则是一个重要的内容，也是发展大数据侦查与保护公民个人隐私之间的平衡点。隐私保护原则的确立主要包括以下方面：一是完善与大数据侦查程序和信息化时代相适应的个人信息保护法律体系。不仅对制度、原则、法律责任加以详细规定，而且还要对擅自披露个人信息、擅自提供个人信息、非法交易个人信息等行为加以明确规定。此外，针对我国当前大数据侦查发展的情况，可以借鉴国际经验以及最新理论成果，科学完善个人信息保护法律体系。二是规范大数据侦查工作流程。这就需要规范侦查人员对数据的发现、提取、追踪等工作流程。在提取和应用电子数据时，严格遵守相关法律法规，尤其是对调取个人信息的行为要严格审批，不能随意扩大收集和使用范围，不改变目的地处理个人信息，不得篡改和毁损，保证数据的完整性。三是建立个人信息监督机制。个人信息的处理主要涉及三个阶段：前期的采集、中期的利用、后期的销毁或封存。侦查机关需要对三个阶段制定统一的监管要求，对侦查人员违法违规行为制定严厉的处罚标准，从而使个人信息在整个环节中得以保护。
（二）完善大数据侦查在司法活动中的制度构建
1.从立法制度上确立大数据分析结论之证据形式的法律地位
从司法活动的实践来看，科技的每一次进步都会推动证据形式的发展。古代语言作为沟通方式催生了言词类证据，活字印刷术的发明催生了书面证据，电话等电磁波媒介催生了视听类证据，计算机技术的发展催生了电子数据证据的发展。大数据作为第三次科技革命的发展成果，其在司法活动中所形成的数据材料必然也应当作为法定的证据形式。一是我们要高度肯定大数据分析结论的客观真实性。数字化时代，不论在日常生活还是在互联网中所产生的数据信息时刻被记录着，由于这些数据存在着大量的事实信息，能够反映该客观事实的发生或者存在，所以大数据的分析结论不是凭空捏造，而是以客观真实的数据为基础，具有客观真实性。二是科学认识大数据分析结论的相关性。大数据侦查的特征之一是数据分析的相关性，即通过算法从海量的数据中挖掘出隐藏其中的数据信息，这些信息与案件有直接或者间接的相关，能够使侦查人员更全面地了解案件的真实情况。三是大数据分析结论的合法性。在开展侦查工作的过程中，侦查人员依据法律规定的程序调查、搜集案件相对人的数据信息是合法的。2016年，最高人民检察院、最高人民法院和公安部联合印发了《关于办理刑事案件收集提取和审查判断电子数据若干问题的规定》，侦查人员必须根据该规定收集、调查和分析电子数据。从以上内容来看，大数据分析结论符合传统法定证据属性的“三性”；从司法活动的实践来看，在立法制度上确立大数据分析结论之证据形式的法律地位非常重要。
2.从诉讼制度上进一步完善大数据侦查在无罪推定原则中的运用
将大数据侦查的时间向前延伸，通过初步侦查以及根据预测结果能够制止犯罪行为的进一步发生。针对我国司法实践的特殊性，我们必须从制度上进一步完善大数据侦查在无罪推定原则中的运用。
第一，从思想上认识无罪推定并非否定有罪假设。首先，正确认识有罪假设存在的必要性。众所周知，侦查活动是认识活动的一种，是认识事物本质以及客观规律的过程，在事实不清、证据不足的情况下，有必要拓宽侦查人员的创造性思维，进行有罪假设，这样就可以对一些案件进行有针对性的侦查。其次，要正确区分无罪推定与有罪假设。无罪推定原则既是现代法治国家刑事司法中最为重要也最受关注的原则，还是各国普遍确认的刑事司法准则。“我国证据法上的推定包含三要素：‘基础事实、‘推定事实、‘联系纽带”[14]，具体详见图1所示。
图1推定的三要素无罪推定原则是对案件中犯罪嫌疑人、被告人诉讼地位的一种法律假定，仅仅是一种法律层面上的概念，而不以任何事实为基础，因此不是证据法上的推定。有罪假设是对案件中犯罪嫌疑人的犯罪性质、犯罪过程等所作的推测性解释，它是一种从已知探求未知的科学工具和认识方法。一个属于认识领域，一个属于法律原则，是两个不同的领域；一个属于内因，一个属于外因，两者互相结合，不相冲突。在大数据侦查的司法活动中，经过侦查、起诉和审判，有的有罪假设被证实，进而成为检察机关的公诉意见和人民法院有罪判决的依据；有的假设通过侦查的事实而被否定。因此，从有罪假设到无罪推定要经过一系列的法律程序和诉讼过程。
第二，从程序设置上完善无罪推定原则。具体而言，就是通过大数据算法对不同的犯罪分子进行风险评估，根据风险程度的大小、案情的危害程度划分不同的等级，分别采取不同的侦查措施[8]75。对于危害程度较小、犯罪概率低的犯罪分子，可以由当地基层组织对其进行监控，将表现情况按期向侦查人员反映。对于危害程度较大、犯罪概率高的犯罪分子，则需要对其特别监控、密切关注，必要时可对其进行盘问、检查。此时还需要依据其他证据相互印证，这样才能防止误侦误判的情况出现。
3.从侦查管理制度上进一步完善大数据的共享机制
“合法有效地收集与利用各类数据是实现‘大数据侦查模式的关键。”[15]大数据侦查在获取、处理、分析、应用上，都产生了与以往侦查方式不同的效果。但大数据侦查涉及很多部门和资料库，如何协调这些部门，怎样完善大数据侦查库，使大数据资料能更好地服务于司法活动，就必须从制度上进一步完善大数据侦查数据的共享机制。
第一，建立和完善拓宽数据渠道的管理机制。在日常生活中，人们的各类活动都能产生大量的数据信息记录，在大数据侦查时代，这些数据信息必须加以严格的规范和管理。一是要努力探索和建立多渠道获取数据信息的机制。大数据侦查需要数据支撑，数据越全面，情报分析就越准确。如果仅仅依靠侦查机关获取是不够的，必须开拓多种数据获取渠道，探索数据获取方式，挖掘和追踪新的数据信息，丰富数据信息库，达到数據信息间的相互印证，才能提高情报质量。二是要建立和完善数据源。大数据侦查需要获取大量数据源，这就需要建立和完善数据信息收集、存储和管理系统库，为大数据侦查提供信息服务，这是大数据侦查的前提和基础。三是对数据信息存储和管理系统库进行分类管理和监测。要根据不同的数据信息类别进行整合与调整，形成主题不同的数据信息库，并分门别类地进行管理与监测，补充与完善。
第二，建立和完善数据检索机制。大数据侦查面临着很多数据信息，而要选择和追踪这些数据信息，以获取准确的数据，就必须提高数据的分析能力，完善数据检索系统，这是建立和完善大数据侦查系统的核心课题。一是要建立和完善正确甄别真假数据信息的机制。数据信息的传播和存储影响着大数据侦查的进程和效果，真假数据信息的甄别非常重要。在司法活动中，我们必须建立一种甄别真假数据信息的工作机制，从制度上建立一种甄别真假数据信息的科学方法，从海量数据中获取案件的准确和可靠信息，甄别出虚假信息，杜绝人为造假信息，从而在侦破案件时提供可靠的数据支撑。二是要建立和完善正确使用大数据的信息管理机制。大数据信息的科学使用直接影响着司法活动中的量刑定案，必须在制度上加以保证。因此，我们必须建立一种大数据信息存储、提取、使用和管理的规范性流程和制度性保障的管理机制，使大数据信息的使用真实可靠。
4.建立科学完善的大数据侦查的人才培养制度
大数据侦查的健康运行需要一大批具有大数据知识、思维的专门人才和复合型人才，为此，必须加强人才培养制度建设。
第一，要建立和完善具有大数据思维的人才培养制度。思维是行动的先导，也是构建理论的基础。在互联网时代，必须在司法工作中培养大数据侦查思维的专门人才和复合型人才，才能适应大数据侦查的工作要求。一是培养有大数据意识的人才。大数据在我国刚兴起，大数据侦查在司法活动中的应用正处在萌芽阶段，一些地区的侦查人员对于什么是大数据、大数据对侦查有何帮助等问题的认识还处于模糊阶段，看法也不同。因此，必须建立能培养大数据意识的人才制度。二是培养大数据的整体性思维。在大数据时代，侦查人员有条件对某个研究对象获取所有数据，以整体性思维对案件进行分析，更好地对事实进行还原，突破传统抽样数据的束缚，以在司法活动中形成大数据的整体性思维。三是树立大数据的相关性思维。在小数据时代，传统的侦查思维模式以因果关系为基础，在对犯罪事实进行认定时必须要求严格的因果逻辑。而在大数据时代，传统的因果思维必然发生改变，它强调事物之间的存在不仅仅是因果关系，还有相关性关系。在司法活动中，侦查人员在运用大数据相关性思维时，能够拓宽自己的思维方式，全方位地对数据信息进行整合、甄别和对比，能追踪更多的数据信息、发现更多的数据线索，从而提高破案的效率。所以，建立和完善具有大数据思维的人才培养制度刻不容缓。
第二，提高公安院校学生的科学知识水平和实践能力水平。在大数据侦查活动中，“侦查+技术”模式不仅要求侦查人员具备侦查思维、侦查技巧，还需要具备相关的信息科学技术。大数据侦查人才是多学科交叉的应用型人才，侦查人员除了树立大数据思维外，还需要具备一定的科学知识和实践能力。因此，提高科学知识水平和实践能力水平是培养大数据侦查人才的紧迫要求，公安院校作为大数据侦查人才培养的主要基地，责无旁贷。一是进行信息科学技术知识的培养。以信息科学技术为核心的新兴科技代表着当今的科技时代潮流，公安院校的学生在学习法学理论的同时，必须加强信息科技知识的学习，努力把自己培养成信息科技的专门人才和复合型人才，为科技时代大数据侦查奠定人才基础；二是加强实践能力的培养。大数据侦查人才除了要具备一定的科学理论知识基础外，还需要具备实践能力和熟练的刑侦技术，这是高科技时代对司法工作人员的迫切要求。但是，公安院校的教学内容仍然以传统教学为主，即重理论，轻实践，导致学生在毕业后很难适应侦查工作[16]。所以，公安院校应该重視科学技术教学和学生实践能力的培养，注重学生社会实践的锻炼，让学生将学校所学到的科技知识与实际司法工作的需要有机结合起来，创新一条既有科技知识又有实践能力的复合型司法人才道路。
总之，与传统侦查相比，大数据技术使侦查工作理念和侦查方式发生了翻天覆地的变化，为司法活动中的侦查以及定罪量刑提供了数据支撑，对传统侦查模式而言，大数据侦查是一次巨大的变革。虽然大数据侦查在司法活动中刚刚起步，不可否认其中还存在一些问题，但是，大数据侦查将给司法活动带来一个全新的时代。
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Research on the Application of Big Data Investigation
in Judicial Activities and Institution Construction
CHEN Chunzhu，LI Shengxia
（School of Cyber Security and Information Law， Chongqing University of Posts and Telecommunications，
Chongqing 400065， China）
Abstract：Big data investigation is a revolutionary transformation compared with the traditional investigation mode. Big data investigation opens a new era for investigation mode with the discovery， extraction， track， storage， study and determination as well as application of the data in judicial activities. This paper systematically studies the application of big data investigation in judicial activities from many perspectives and fully studies the characteristics and value of big data investigation and the dilemmas of it in judicial activities， including the difficulty of identifying public power and personal information right in law， the confusion brought by big data prediction in causal reasoning， the legal status of big data analysis conclusion as evidence， the possibility that the predictable big data investigation may violate the doctrine of presumption of innocence， the obstruction of traditional investigation mode， the lack of sophisticated judicial investigative personnel and other problems. Meanwhile， the institution construction of big data investigation in judicial activities is studied. The principles of institution construction of big data investigation in judicial activities and its improvement measures are clarified.
Keywords：big data investigation； characteristics and value； problems in application； institution construction
（編辑：刘仲秋）
