鄒揚榮

（湘潭大學(xué) 法學(xué)院，湖南 湘潭 411100）

一、大數(shù)據(jù)在刑事訴訟經(jīng)驗法則中的作用

（一）時代背景下經(jīng)驗法則的新要求

面對訴訟中的待證事實，如果能夠直接證明要件事實的證據(jù)不存在或者無法收集，就需要運用間接事實來推定要件事實。在這種情況下，需要運用經(jīng)驗法則進行推理。經(jīng)驗法則指的是人類以經(jīng)驗歸納抽象后所獲得的關(guān)于事物屬性以及事物之間常態(tài)聯(lián)系的一般性知識或法則[1]。相對于民事領(lǐng)域，“定罪標準”極高的刑事領(lǐng)域?qū)?jīng)驗法則的要求也更高，一般是在“高度蓋然性”和“排除合理懷疑”之間的超然蓋然性標準[2]。這使得通過一般途徑形成的經(jīng)驗法則只有少數(shù)能夠滿足刑事裁判的要求?，F(xiàn)代科技的發(fā)展加劇了這一問題，隨著互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展時代的到來，社會變遷比任何時代都要迅速和劇烈，一些習(xí)以為常的規(guī)則，會在短時間內(nèi)發(fā)展改變，仍舊采用這些規(guī)則進行事實認定和法律適用，將導(dǎo)致對案件的判斷脫離社會發(fā)展的現(xiàn)實，因此傳統(tǒng)的經(jīng)驗法則形成方式已經(jīng)不能適應(yīng)時代發(fā)展的需要。必須尋找新的信息獲取方法，提高信息獲取的速度和數(shù)量，并快速進行數(shù)據(jù)分析和匯總以形成與社會需求相適應(yīng)、與刑事裁判要求相匹配的經(jīng)驗法則。

（二）大數(shù)據(jù)的概念及內(nèi)涵

大數(shù)據(jù)(Big Data)也稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)可以依托云計算分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)，來對海量數(shù)據(jù)進行分布式挖掘[3]。運用大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理的流程為：大數(shù)據(jù)的采集與治理→數(shù)據(jù)管理→數(shù)據(jù)分析與挖掘→數(shù)據(jù)可視化→大數(shù)據(jù)處理平臺。第一步，收集盡可能完整的數(shù)據(jù)。在海量數(shù)據(jù)下，保持數(shù)據(jù)的精確性不可能也無必要，故應(yīng)當(dāng)盡可能收集全面而完整的數(shù)據(jù)；第二步，開展數(shù)據(jù)管理，進行細致的數(shù)據(jù)篩選。在精確性無法保證的情況下，數(shù)據(jù)的篩選顯得尤為重要，基于歸納得到的關(guān)聯(lián)關(guān)系與基于邏輯推理得出的因果關(guān)系同樣具有價值[4]。第三步，進行數(shù)據(jù)分析和可視化(1)處理。從大數(shù)據(jù)運用目的出發(fā)，尋找數(shù)據(jù)的有用性和數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，得出符合運行規(guī)律的結(jié)論，并預(yù)測未來行為，同時進行數(shù)據(jù)可視化處理，讓分析結(jié)論能為一般人所理解和認可；最后是數(shù)據(jù)的共享，將其放置在處理平臺進行數(shù)據(jù)共享。這一過程與經(jīng)驗法則獲取的要求不謀而合，大數(shù)據(jù)能夠彌補經(jīng)驗法則獲取端的不足，不僅能夠為經(jīng)驗法則提供大量的初始數(shù)據(jù)，還能夠通過云計算、云存儲等技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析和歸納，得出具有普遍適用性的經(jīng)驗法則。

（三）大數(shù)據(jù)在刑事訴訟經(jīng)驗法則中的功能及運用

1.大數(shù)據(jù)在經(jīng)驗法則獲取端的作用

經(jīng)驗法則在刑事訴訟中的作用是規(guī)定案件事實“一般情況下事情是怎么樣的”，而要獲取“一般情況”，就需要對大量的現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行歸納、總結(jié)和分析。大數(shù)據(jù)時代經(jīng)驗法則在獲取端的機遇體現(xiàn)在：（1）基數(shù)擴大。大數(shù)據(jù)最為顯著的特征是覆蓋范圍廣，數(shù)據(jù)來源包括政府?dāng)?shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)和輿情數(shù)據(jù)等[5]，這將為經(jīng)驗法則的形成打下基礎(chǔ)。（2）速度提升。經(jīng)驗法則本質(zhì)上是一種經(jīng)驗的總結(jié)，因此在獲取數(shù)據(jù)后，需要對這些數(shù)據(jù)進行歸納和總結(jié)，以得到能夠真正使用的規(guī)則。大數(shù)據(jù)時代通過云計算、智能化開源實現(xiàn)平臺等技術(shù)取代原有的自發(fā)形成模式，經(jīng)驗法則形成速度將大幅提升。（3）合理性提高，更大程度地實現(xiàn)“證偽”的目的。“科學(xué)要么被證偽，要么是假設(shè)或者猜想?！盵6]刑事訴訟經(jīng)驗法則需要達到排除合理懷疑的程度。因此其形成是不斷排除錯誤判斷的動態(tài)過程。大數(shù)據(jù)本質(zhì)上是一種歸納，在歸納的過程中不斷糾偏以實現(xiàn)規(guī)則的合理性。這一程序?qū)τ趯崿F(xiàn)經(jīng)驗法則的合理性具有重要意義。

2.大數(shù)據(jù)在經(jīng)驗法則運用端的作用

經(jīng)驗法則在刑事審判中的運用數(shù)量雖然處于逐年增加的趨勢，但并未得到普遍認可。筆者以“經(jīng)驗法則”“符合常理”等詞匯為關(guān)鍵詞在中國裁判文書網(wǎng)搜索發(fā)現(xiàn)，“經(jīng)驗法則”在刑事案件一欄中出現(xiàn)次數(shù)為332 次，占比0.77%；“與常理不符”一詞在刑事訴訟文書中出現(xiàn)的次數(shù)為2327 件，占比3.22%；“日常生活經(jīng)驗”一詞在刑事訴訟文書中出現(xiàn)264 次，占比0.39%。均顯著低于刑事案件在所有案件中所占11.38%的比例。筆者認為，原因包括以下幾個方面：(1)經(jīng)驗法則適用的主觀性較高，容易出錯。法官運用經(jīng)驗法則認定事實的活動是一種主觀判斷活動，不可避免地受到法官性格、情緒、道德水準、職業(yè)水平等因素的影響，而歸納方法下的經(jīng)驗法則，本身的蓋然性程度也存在差異，運用到證明標準極高的刑事訴訟裁判中容易出錯。(2)刑事訴訟法未對經(jīng)驗法則的內(nèi)容及適用進行明確規(guī)定，僅在《最高人民法院關(guān)于適用〈中華人民共和國刑事訴訟法〉的解釋》中進行了類似的規(guī)定，這些規(guī)定無法改變經(jīng)驗法則在刑事訴訟中使用頻率低的現(xiàn)狀。(3)刑事訴訟經(jīng)驗法則獲取難度大，刑事犯罪并不經(jīng)常在日常生活中出現(xiàn)，且出于保護被告人權(quán)利的需要，對犯罪處理的公開程度也很低，能夠用于形成經(jīng)驗法則的信息不多，在無法對當(dāng)前數(shù)據(jù)進行專門收集和匯總的情況下，獲取刑事訴訟經(jīng)驗法則的難度較高。大數(shù)據(jù)的運用有助于解決這一問題。

第一，提高經(jīng)驗法則的認可度。在相關(guān)規(guī)定出臺前，民事活動中的經(jīng)驗法則已經(jīng)獲得了社會的廣泛認可，可見經(jīng)驗法則能夠得到適用不在于法律規(guī)定，而在于社會認可。大數(shù)據(jù)最大的特點就是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行廣泛收集和精準分析，在大數(shù)據(jù)的推動下，經(jīng)驗法則的信息來源主要包括社會實踐、司法實踐和公眾意見，以此法獲取的信息更貼近社會生活，進而更為公眾信服，這將提高大數(shù)據(jù)的社會認可度。此外，大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)收集具有量大和范圍廣的特點，此法下進行的歸納能夠大幅提高蓋然性程度，避免法官主觀因素的影響，使其更具有可信度。

第二，擴大經(jīng)驗法則的適用范圍。經(jīng)驗法則的內(nèi)涵具有相對性，在數(shù)據(jù)收集和更新速度較慢的時代，無法在短時間內(nèi)收集大量的信息并進行分類匯總，容易出現(xiàn)經(jīng)驗法則的內(nèi)容不適應(yīng)各地特點的情況，進而導(dǎo)致經(jīng)驗法則的適用范圍受到限制。大數(shù)據(jù)時代的到來將為這一問題的解決提供可行性方案，信息時代數(shù)據(jù)的地域性特征已經(jīng)越來越模糊，以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)分析、歸納而成的經(jīng)驗法則也將擺脫地域的束縛，從而具有普遍適用性。

第三，促進經(jīng)驗法則的共享。建立大數(shù)據(jù)下的經(jīng)驗法則共享系統(tǒng)，不僅能夠進行數(shù)據(jù)的收集和分析，也能將數(shù)據(jù)對外分享。經(jīng)驗法則處于變動的狀態(tài)，在更新之后必須及時對外傳播，才能保證各地所使用的經(jīng)驗法則的正確性。通過經(jīng)驗規(guī)則共享系統(tǒng)，可以免去類似于規(guī)范制定的擬定、討論、通過、頒布程序，通過信息網(wǎng)絡(luò)的傳播實現(xiàn)經(jīng)驗法則的快速推廣。

3.大數(shù)據(jù)在經(jīng)驗法則中的具體運用

在大數(shù)據(jù)時代，在數(shù)據(jù)構(gòu)成的世界，一切社會關(guān)系都可以用數(shù)據(jù)表示，人是相關(guān)數(shù)據(jù)的總和[7]。大數(shù)據(jù)分析是一種方法，其功能表現(xiàn)為通過統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)可視化與發(fā)掘，實現(xiàn)描述性、校驗性和預(yù)見性。簡言之，即監(jiān)測、預(yù)警、分析與預(yù)測功能[8]。具體而言，可以參考深圳市“織網(wǎng)工程”的做法，建立信息統(tǒng)一采集、分析和共享系統(tǒng)。在信息采集端，可以建立具有大范圍覆蓋面的信息收集系統(tǒng)，集中收集現(xiàn)有數(shù)據(jù)源產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。通過系統(tǒng)日志采集法、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集法、數(shù)據(jù)庫采集法等方法，運用scribe、kafka(2)等高吞吐量的日志收集系統(tǒng)，統(tǒng)一收集日常生活和刑事訴訟過程中產(chǎn)生的一般性認識和看法[9]。為經(jīng)驗法則的形成奠定基礎(chǔ)。為節(jié)約成本，也可以利用其他部門已經(jīng)建立的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)。

在信息分析端，建立獨立的經(jīng)驗法則數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。運用云計算(3)等技術(shù)建立專門用于經(jīng)驗法則分析的系統(tǒng)，首先對信息進行預(yù)處理，具體包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換、歸約、標準化等步驟，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為能夠進行系統(tǒng)分析的標準化數(shù)據(jù)；其次，將數(shù)據(jù)存儲到分布式基礎(chǔ)框架中，通過計算形成能夠有效利用的智能信息；再次，運用模型算法進行數(shù)據(jù)挖掘和分析，包括統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型匹配、可視化分析等步驟，通過上述步驟建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性并尋求規(guī)律，從而得出具有較高可信度的規(guī)則，再通過可視化分析，將規(guī)則以直觀、形象的方式展現(xiàn)出來，成為能夠為一般人理解和使用的經(jīng)驗法則。值得一提的是，此種分析方法還能夠進行行為預(yù)測，對于監(jiān)測和預(yù)防犯罪具有重要作用，可以向偵查機關(guān)提供該技術(shù)或者與偵查機關(guān)共同開發(fā)。

圖1 可視化基本特征

在規(guī)則共享端，建立經(jīng)驗法則的共享系統(tǒng)。建立共享系統(tǒng)，關(guān)鍵在于信息系統(tǒng)的共享。為了節(jié)約成本和簡化步驟，信息收集、分析和共享都可以在一個系統(tǒng)內(nèi)進行，形成收集→分析→運用→共享→收集的循環(huán)，同時將系統(tǒng)對外公開，進行意見收集和規(guī)則推廣。通過建立信息收集、處理、共享系統(tǒng)，可以一次性完成經(jīng)驗法則形成和推廣的所有步驟，從而達到提高經(jīng)驗法則適用范圍和受認可度的目的。

二、大數(shù)據(jù)在經(jīng)驗法則中的局限性

（一）大數(shù)據(jù)技術(shù)與經(jīng)驗法則需求的背離可能性

目前大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)與法學(xué)專業(yè)知識尚處于互相獨立的狀態(tài)，這在客觀上導(dǎo)致了二者的沖突。例如，現(xiàn)行通用的正則表達式的語言識別方式要求表述的高度一致性，這導(dǎo)致難以準確將某些行為歸入特定犯罪的行列，尤其當(dāng)這些行為并不具備所對應(yīng)犯罪的典型特征時，往往只能依靠專業(yè)司法人員運用經(jīng)驗和個人理性對行為進行識別和歸納。在結(jié)論獲取和使用階段同樣存在這樣的問題，大數(shù)據(jù)技術(shù)運行邏輯的相對獨立性與司法需求難相匹配，導(dǎo)致通用大數(shù)據(jù)分析很難帶有法律理性，只能得出空洞的數(shù)據(jù)。從歷史進程來看，大多數(shù)時候法律是為公正和秩序而存在，而在某些關(guān)鍵時刻，法律需要成為實現(xiàn)政治目的的工具，完全依靠大數(shù)據(jù)分析得出的經(jīng)驗法則無法做到審時度勢和聯(lián)系實際。大數(shù)據(jù)開發(fā)與經(jīng)驗法則需求的另一個背離可能性在于大數(shù)據(jù)技術(shù)本身帶來的風(fēng)險。現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展本身具有不確定性，面臨諸多技術(shù)瓶頸，包括數(shù)據(jù)安全和隱私保護等問題，信息泄露將導(dǎo)致其中隱私信息的外流，大量事實表明，未能妥善處理隱私保護問題會對用戶造成極大的侵害[10]。盡管相關(guān)機構(gòu)會對隱私信息進行脫敏處理，但經(jīng)過信息比對等方法仍然可以查找出信息對應(yīng)的人員。刑事訴訟經(jīng)驗法則下數(shù)據(jù)的收集多針對違法犯罪行為，一旦相關(guān)隱私泄露，損害后果將更為嚴重。

（二）數(shù)據(jù)全面性和真實性問題

由于“數(shù)據(jù)孤島”和“數(shù)據(jù)煙囪”的存在，數(shù)據(jù)的分布呈現(xiàn)星羅棋布而又雜亂無章的狀態(tài)，2014年和2015年，全國裁判文書網(wǎng)公布案件量不到實際結(jié)案量的50%[11]，近兩年裁判文書公布數(shù)量雖有明顯增加，但總體仍處于比例較低的狀態(tài)。這一現(xiàn)狀導(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析和匯總信息的全面性難以保證，以此為基礎(chǔ)分析得出的經(jīng)驗法則也難以在司法實踐中得到運用。經(jīng)驗法則不同于一般的法律規(guī)范，其在司法審判中并不具有當(dāng)然的適用效力，在其本身缺乏合理性和可接受性的情況下，即便將其強行作為經(jīng)驗法則在審判中進行運用，作出的判斷也經(jīng)不起大眾的檢驗和辯護方的質(zhì)疑，最終損害司法權(quán)威。另外，大數(shù)據(jù)技術(shù)識別真?zhèn)涡畔⒌哪芰τ邢?，如果不能對?shù)據(jù)源進行嚴格把控，將缺乏真正有效的手段保證數(shù)據(jù)的真實性，可能將虛假的、無法反映社會真實狀況的數(shù)據(jù)吸收入庫作為進行經(jīng)驗法則分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)?；A(chǔ)數(shù)據(jù)是進行一切后續(xù)工作的基礎(chǔ)，在信息本身存在虛假可能性的情況下，難以保證通過歸納、總結(jié)已有信息獲取的經(jīng)驗法則具有可靠性和真實性。不具有可靠性的經(jīng)驗法則無法直面民眾的質(zhì)疑，也將難以在刑事訴訟中得到認可和適用。

（三）責(zé)任歸究問題

司法責(zé)任制改革是新一輪司法改革的重點，突出“由審理者裁判，讓裁判者負責(zé)”，以大數(shù)據(jù)為依托的經(jīng)驗法則的引入，可能導(dǎo)致責(zé)任的錯位。法官運用大數(shù)據(jù)分析下的經(jīng)驗法則進行案件審理和判決，如果因為經(jīng)驗法則的問題導(dǎo)致最終判斷出現(xiàn)錯誤，應(yīng)當(dāng)由誰承擔(dān)最終的責(zé)任？數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)本身并無責(zé)任承擔(dān)能力，不可能要求其擔(dān)責(zé)。而如果認為應(yīng)當(dāng)由司法者承擔(dān)責(zé)任，司法者適用獲得認可的經(jīng)驗法則進行案件審理和判斷，本身并無過錯。如果認為法官對于經(jīng)驗法則的運用具有審慎義務(wù)，則這一要求超出了法官的能力范圍，也違背了運用大數(shù)據(jù)獲取經(jīng)驗法則的初衷。而如果完全不追究司法者的責(zé)任，有可能出現(xiàn)法官在司法審判中大量運用經(jīng)驗法則審理案件，導(dǎo)致司法責(zé)任制被架空。因此，除了分析制度設(shè)立上的問題外，還應(yīng)當(dāng)考慮運行過程中可能出現(xiàn)的問題。

（四）數(shù)據(jù)公平問題

1.信息掌握差異

2017年，被稱為“美國大數(shù)據(jù)審判第一案”的威斯康辛訴盧米斯案(State v．Loomis)塵埃落定，盧米斯不服原審判決申請司法復(fù)核的請求被否決。盡管法律規(guī)定控辯雙方擁有相對平等的地位，但“算法對法庭和被告人均不公開”的現(xiàn)實導(dǎo)致辯護方事實上處于劣勢。在運用經(jīng)驗法則進行案件審理時，辯護方既無法了解經(jīng)驗法則的形成過程，也不能對經(jīng)驗法則本身提出質(zhì)疑，這種被動接受的狀態(tài)事實上體現(xiàn)了雙方在數(shù)據(jù)上的不公平，這將導(dǎo)致控辯雙方實質(zhì)意義上的不平等。

2.數(shù)據(jù)歧視

以大數(shù)據(jù)進行信息分析的過程并不總能保持全面和理性，而是存在作出歧視性判斷的風(fēng)險。一些研究顯示“COMPAS”評估軟件存在明顯的性別歧視和種族歧視，特別是黑人被告的再犯風(fēng)險常被誤判為遠高于白人[12]。同理，由于自然犯與法定犯在社會情感上的不同傾向，大數(shù)據(jù)在收集有關(guān)這些犯罪的信息時，就有可能吸收其中的主觀因素成為數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。分析評估軟件具有智能化傾向，能夠在長期的數(shù)據(jù)分析中不斷歸納、總結(jié)，最終作出自己的判斷。這種判斷一旦成為經(jīng)驗法則獲取過程中的程序，有可能作出具有傾向性而非單純的歸納性判斷，促使最終得出的經(jīng)驗法則也具有傾向性，這對于被作出負面判斷的一方顯然是不公平的。

3.個案不公

通過分析數(shù)據(jù)進行的歸納推理存在忽視個案正義的問題，大數(shù)據(jù)分析的重點在于從海量數(shù)據(jù)中將某種特質(zhì)進行抽離，即“從個性中尋找共性”，這樣的分析方式容易忽視個性。而個案的正義往往體現(xiàn)于每個案件的個性，如在“米蘭達案”推動下的沉默權(quán)、“吉迪恩訴溫賴特案”(Gideon v.Wainwright)推動下的普遍獲辯護權(quán)等。大數(shù)據(jù)下經(jīng)驗法則的作用之一在于推動“同案同判”，以實現(xiàn)司法公正和維護司法權(quán)威，但現(xiàn)實是這個世界原本就不存在相同的兩個案件，無論經(jīng)驗法則如何合理，片面看待案件共性而追求相同判決，最終都難免陷入形式主義的窠臼，導(dǎo)致案件的審理結(jié)果脫離正義的軌道。

三、數(shù)據(jù)在經(jīng)驗法則運用中的完善

（一）雙層推進，內(nèi)外兼修

1.推動建立司法專用型大數(shù)據(jù)應(yīng)用

技術(shù)權(quán)力應(yīng)當(dāng)謹慎介入司法領(lǐng)域，充分尊重專業(yè)權(quán)力的固有屬性[13]。普通大數(shù)據(jù)與司法知識不具有天然匹配性，為推動大數(shù)據(jù)技術(shù)與司法實踐融合，在數(shù)據(jù)采集、分析和應(yīng)用領(lǐng)域，應(yīng)當(dāng)進行修正和升級以適應(yīng)法學(xué)領(lǐng)域在專業(yè)性和精準性方面的需求。首先，將法學(xué)相關(guān)詞匯融入數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域，采用自然語義識別技術(shù)（NLP）(4)，除了將法學(xué)專業(yè)詞匯作為數(shù)據(jù)采集關(guān)鍵詞外，日常語言中涉及的與犯罪相關(guān)的詞語也作為數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)清洗、篩選階段應(yīng)當(dāng)關(guān)注的詞匯，以此法推動大數(shù)據(jù)準確識別應(yīng)當(dāng)納入數(shù)據(jù)分析的信息；其次，在數(shù)據(jù)挖掘和分析過程中運用“數(shù)據(jù)畫像”（5）原理，分析每個罪名的行為特征和可能涉及的詞匯和語言，最終形成對每個罪名的“畫像”，以畫像為基礎(chǔ)分析每個罪名下對應(yīng)的經(jīng)驗法則，避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)分析以情節(jié)而非法律關(guān)系為指向的本末倒置；最后，具體運用過程中尊重法學(xué)知識的固有屬性，大數(shù)據(jù)技術(shù)始終是輔助工具而非運用主體，運用大數(shù)據(jù)得出的經(jīng)驗法則不一定比法官根據(jù)當(dāng)?shù)貙嶋H和控辯雙方實時對抗作出的判斷更符合實際，因此，法官不可迷信大數(shù)據(jù)技術(shù)加持的經(jīng)驗法則，應(yīng)當(dāng)秉持專業(yè)準則進行判斷，以維護司法獨立性與權(quán)威性。

相較于其他類型的信息收集，刑事案件下信息收集有可能涉及刑事犯罪和重要的個人隱私，對這些隱私信息進行保護的重要性更為突出。一旦隱私泄露，對于信息提供者而言，其有可能遭受信息所涉主體的報復(fù)；對于信息所涉主體而言，其個人信息和行為記錄將公之于眾，其中可能包括犯罪信息，這將給社會帶來不穩(wěn)定因素。故應(yīng)當(dāng)建立特有的隱私保護機制，除有特殊理由，并經(jīng)特別批準，任何人不得獲取所采集信息中的個人隱私。經(jīng)驗法則下采集的信息不要求信息的絕對完整，在采集信息時可以進行篩選，刪去不重要的隱私信息；對于應(yīng)當(dāng)保留個人信息的，在儲存階段加強保護，包括隱匿個人信息、個人信息模糊化、信息脫敏等；同時建立信息追蹤機制，包括數(shù)字水印、安全令牌管理等，以便在信息泄漏時及時追蹤盜取者[14]。運用多種途徑保護所采集的數(shù)據(jù)。

2.劃定責(zé)任承擔(dān)者

大數(shù)據(jù)技術(shù)支持下的信息采集、分析、共享和最終的結(jié)論使用涉及到不同主體，包括開發(fā)者、所有者和使用者等，這就涉及到使用過程中出現(xiàn)信息泄露或者錯誤等問題時責(zé)任承擔(dān)的問題。在信息保護層面，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的開發(fā)者、所有者和使用者都與技術(shù)使用存在相關(guān)性，因此三者應(yīng)當(dāng)對受害者承擔(dān)連帶責(zé)任。確定內(nèi)部責(zé)任承擔(dān)者時，由于大數(shù)據(jù)技術(shù)具有復(fù)雜性，使用者并不一定知曉其原理和算法，如果其按照開發(fā)者的要求運行系統(tǒng)仍然出現(xiàn)問題，則不應(yīng)當(dāng)成為責(zé)任承擔(dān)者，同理，所有者也不應(yīng)當(dāng)成為責(zé)任的實際承擔(dān)者。故開發(fā)者應(yīng)當(dāng)承擔(dān)推定責(zé)任，只有其能夠證明使用者或者所有者有過錯時，責(zé)任才能轉(zhuǎn)移。在數(shù)據(jù)運用層面，依照大數(shù)據(jù)運行出現(xiàn)錯誤進而導(dǎo)致裁判不公的，法院作為裁判作出者應(yīng)當(dāng)承擔(dān)先行責(zé)任，此后結(jié)合經(jīng)驗法則錯誤原因、法官過錯、社會變遷等因素確定最終責(zé)任。經(jīng)驗法則只是參考，法官固守經(jīng)驗法則作出判決的，應(yīng)當(dāng)認定其存在過錯。同時，為保證制度運行的合理性，應(yīng)當(dāng)確立數(shù)據(jù)運用的溯源制度，追訴數(shù)據(jù)采集、分析、運用行為，為確定責(zé)任承擔(dān)者提供參考。

3.設(shè)立被遺忘權(quán)

收集數(shù)據(jù)的目的在于分析匯總，以得出能夠在案件審理中直接適用的經(jīng)驗法則，即只要得出相關(guān)的經(jīng)驗法則，數(shù)據(jù)收集的基本任務(wù)就已完成。為了保護信息主體的個人信息權(quán)利，應(yīng)當(dāng)為其設(shè)立被遺忘權(quán)。具體而言，在收集信息之時，信息采集機構(gòu)應(yīng)當(dāng)告知信息主體其信息被采集的情況，同時告知其在一段時間后有權(quán)要求采集機構(gòu)刪除相關(guān)信息，信息主體在規(guī)定期限后要求刪除的，應(yīng)當(dāng)予以刪除。同時為信息保存設(shè)定最長保存期限，一定年限后應(yīng)當(dāng)自動刪除所收集的信息。這有助于推動信息的及時更新，保護信息主體的合法權(quán)益，同時一定程度上維護信息安全。

（二）實現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)運用的全面性和合理性

全面收集信息是進行大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，也是獲取具有廣泛適用性的經(jīng)驗法則的前提。當(dāng)代社會，人人都能夠成為信息的創(chuàng)造者和傳遞者。即便政府不主動收集信息，信息也能夠得到快速的傳遞和長久的保存。因此，公權(quán)力機關(guān)除積極收集和保存信息之外，還應(yīng)當(dāng)加大與企業(yè)、個人的合作，以便獲取最新信息。具體而言，可以借鑒浙江省政企合作的“信用社會”模式和深圳市“織網(wǎng)工程”。首先成立高規(guī)格組織架構(gòu)，國家牽頭進行工程建設(shè)，整合各方資源，實現(xiàn)部門之間、上下級之間信息的互通，制定符合條件信息的強制公開制度，確保數(shù)據(jù)來源充分，走出只是“大量數(shù)據(jù)”而非“大數(shù)據(jù)”的困局；其次，參照大數(shù)據(jù)偵查模式，推動司法機關(guān)與大數(shù)據(jù)公司的數(shù)據(jù)共享，政府提供平臺，與企業(yè)共同運營，并通過設(shè)立獎勵等方式提高群眾參與積極性，以“技術(shù)支撐＋群眾參與”的方式建設(shè)大數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)中心以政務(wù)服務(wù)為主體，另設(shè)經(jīng)驗法則數(shù)據(jù)采集的子項目，以節(jié)約項目成本和提高收集速度；處理階段，在借助已有大數(shù)據(jù)技術(shù)的同時，運用獨立的算法進行數(shù)據(jù)分析處理，保證經(jīng)驗法則的公正性，最終形成的處理結(jié)果也將由項目自行掌握，獨立于已建立的大數(shù)據(jù)中心。在數(shù)據(jù)的共享階段，借助大數(shù)據(jù)中心進行數(shù)據(jù)的共享，群眾可以通過大數(shù)據(jù)中心隨時了解經(jīng)驗法則下數(shù)據(jù)的處理和運行情況并提出意見。這個過程需要具備法律知識和大數(shù)據(jù)技術(shù)的人員參與其中，因此在不久的將來，面向未來的大數(shù)據(jù)法律研究復(fù)合型人才培養(yǎng)將變得極為重要[15]。

（三）建立公平機制

公權(quán)力機關(guān)在大數(shù)據(jù)運用上的優(yōu)勢將加劇控辯雙方實質(zhì)意義上的不平等，為保持控辯雙方相對平等的地位，應(yīng)當(dāng)設(shè)立一系列平衡雙方的制度和原則以推動二者平衡。

1.設(shè)立算法開示制度。大數(shù)據(jù)時代的經(jīng)驗法則是數(shù)據(jù)采集和分析的結(jié)果，不同于法律條文，在司法實踐中不具有不容置疑的效力，辯護方若能找出其中的合理漏洞，便可以此為由要求排除經(jīng)驗法則的適用，這是實現(xiàn)程序正義的要求。因此了解大數(shù)據(jù)下算法的內(nèi)容并對其科學(xué)性和有效性進行質(zhì)疑，應(yīng)當(dāng)成為辯護方的基本權(quán)利，這也是解決控辯雙方信息獲取不平等問題的重要手段。具體而言，要對大數(shù)據(jù)分析中的核心算法進行開示，幫助控辯雙方及時、公平地了解進行經(jīng)驗法則運行的算法，以便任何一方能夠及時識別法官判決所用經(jīng)驗法則存在的不公之處。

2.確立非歧視原則。大數(shù)據(jù)的“智能化”傾向可能導(dǎo)致歧視的產(chǎn)生，應(yīng)當(dāng)確立大數(shù)據(jù)分析中的非歧視原則，進行單純的歸納分析而不加入情感因素，不考慮被分析對象是否存在民族、信仰、地區(qū)、職業(yè)、健康等方面的差異。不因其是弱勢群體而對其從寬評價，也不因其具有行為惡劣、累犯等情節(jié)而對其刻意從重評價，保證對所有類型的犯罪同等看待。

3.確立個案獨立原則。為保證提高案件辦理效率的同時堅持個案正義，應(yīng)當(dāng)確立個案獨立原則。在運用經(jīng)驗法則之前分析案件的特殊性，在運用經(jīng)驗法則之前檢驗其是否與案件相匹配，如果存在相悖之處則拒絕運用；在運用經(jīng)驗法則時，應(yīng)當(dāng)判斷經(jīng)驗法則的運用是否有利于案件認定達到事實清楚、證據(jù)確實充分的程度，如果不能起到這樣的積極作用，則應(yīng)當(dāng)停止運用，做到“用好智能手段，而不是依賴智能手段”[16]。案件的審理和判決不是簡單的規(guī)則適用，而是對案件真實和法律正義的不斷探索，特別是在認罪認罰從寬制度的語境下，應(yīng)當(dāng)允許同類案件的不同判決。在這個過程中，經(jīng)驗法則只能作為參考，法官應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮主觀能動性，充分聽取控辯雙方的意見，按照內(nèi)心確信作出最佳判決。

經(jīng)驗法則在提高訴訟效率和約束法官行為上的雙重作用，與司法責(zé)任制和提高訴訟效率的司法審判要求不謀而合。而大數(shù)據(jù)時代的到來為經(jīng)驗法則的發(fā)展帶來新的機遇，在“案多人少”的矛盾日益劇烈的今天，有必要以大數(shù)據(jù)推動經(jīng)驗法則的發(fā)展。同時，“不可為了時代而放棄永恒”[17]，大數(shù)據(jù)與經(jīng)驗法則并非當(dāng)然匹配，其存在的問題也可能導(dǎo)致經(jīng)驗法則的發(fā)展走向反面，在這個過程中，應(yīng)當(dāng)保持刑事訴訟下經(jīng)驗法則的底線和要求，適當(dāng)放慢步伐，在磨合中發(fā)展，不可畢其功于一役。

注釋：

(1)可視化是指利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模，對數(shù)據(jù)加以可視化理解。

(2)二者都屬于日志收集系統(tǒng)，Scribe 是facebook 開源的日志收集系統(tǒng)，能夠從各種日志源上收集日志，存儲到一個中央存儲系統(tǒng)上，以便于進行集中統(tǒng)計分析處理。它為日志的“分布式收集，統(tǒng)一處理”提供了一個可擴展的、高容錯的方案。Kafka 實際上是一個消息發(fā)布訂閱系統(tǒng)。生產(chǎn)者向某個主題發(fā)布消息，而消費者訂閱某個主題的消息，進而一旦有新的關(guān)于某個主題的消息，中間商會傳遞給訂閱它的所有消費者。

(3)云計算指的是進行任務(wù)分發(fā)和結(jié)果合并的技術(shù)，即將數(shù)以萬計的數(shù)據(jù)分發(fā)至世界各地的計算機，在極短的時間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的運算并將結(jié)果反饋給數(shù)據(jù)中心，進行完成數(shù)據(jù)的高速運算。

(4)一種人機交互方式，把人類語言轉(zhuǎn)化為能夠為計算機識別和分析的語言，是人工智能中最為困難的問題之一。

(5)指的是通過大數(shù)據(jù)收集到的用戶信息，抽象出一個用戶的信息全貌，為進一步精準、快速地分析用戶行為習(xí)慣、消費習(xí)慣等重要信息，提供足夠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。