Judicial Application and Theoretical Review of Big Data Proof
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摘要: 在刑事司法活动中,业已出现了有异于传统证明的大数据证明方式。通过对我国当下司法实践中适用案件的观察性分析,可归纳出大数据在刑事司法领域中的证明作用主要表现为:证明涉案主体的同一性、信息载体的关联性、海量信息的涉案数额、犯罪行为、犯罪构成中的特征信息五个方面。与传统司法证明相比,大数据证明最鲜明的特点体现为智能化、模型化及特殊相关性,要认识其内在原理与运行机制,可采取一种“海量信息+数据处理+结论”的要素思维。文章基于司法适用和内在机理对大数据证明进行理论上的检视,认为首先应当确立能够作为定案依据的大数据证明结论证据本位的法律属性规范,其次厘清其作为机器意见的事实认定原理,最后尝试以算法应用场景的稳定性为标准建立类案通用型和个案专门型二元分化的审查进路范式。Abstract: In criminal justice activities, big data has emerged as a way of proof that is different from the traditional proof. Through the observational analysis of the applicable cases in China's current judicial practice, it can be summarized that the proof role of big data in the field of criminal justice is mainly manifested in five aspects: proving the identity of the subject involved in the case, the relevance of the information carrier, the amount of the massive information involved in the case, the criminal behavior, and the characteristic information in the criminal composition. Compared with traditional judicial proof, the most distinctive features of big data proof are intelligence, modeling and special relevance. To understand its inner principle and operation mechanism, we can adopt a kind of elemental thinking of “massive information + data processing + conclusion”. Based on the judicial application and the inner mechanism of the theoretical review of big data proof, we should firstly establish the legal attribute specification of the evidence-based conclusion of big data proof that can be used as the basis of the case, secondly clarify its factual determination principle as the opinion of the machine, and finally try to establish the paradigm of the binary differentiation of the general and case-specific review process based on the stability of the algorithm application scenarios.
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Key words:
- big data proof /
- judicial application /
- fact finding /
- judicial review.
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表 1 大数据分析结果的类型划分
证明对象 类型特征 具体证明作用 举例 客观事实型 通过数据搜索、数据碰撞、数据挖掘等大数据技术发现和证明客观待证事实。 证明涉案主体的同一性;
证明海量信息的涉案数额;
证明犯罪行为如互联网金融犯罪中,分析涉案公司及其关联公司股权结构和资金流向,发现集资诈骗犯罪事实;再如在洗钱犯罪中,通过互联网数据挖掘发现被删除的资金流转信息。 相关关系型 通过对不同云平台和数据网中的数据进行综合集成和分析研判,发现和确认时空的关联性和主体的同一性。 证明“人—物—案”的
关联性;证明犯罪行为如大数据查询通话记录证明、行程监控、交通信息、
住宿信息等确认信息终端及信息终端的使用人特征要件型 通过基础数据筛选并借助数据库和大数据分析技术,作出犯罪构成要件涉及的
行为或组织特征。证明犯罪构成中的特征信息 如毒品犯罪、恐怖活动犯罪等有组织的犯罪罪名,用以发现和分析犯罪组织内的人员关系、组织架构、分赃分工等特征信息。 -
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