民事訴訟大數(shù)據(jù)證據(jù)獨立性探究

陳麗娜

（貴州大學，貴州 貴陽 550000）

從網(wǎng)絡安全到數(shù)據(jù)主權，從域外歐盟《通用數(shù)據(jù)保護條例》（General Data Protection Regulation，簡稱“GDPR”）、美國《加州消費者隱私法案》、新加坡《個人數(shù)據(jù)保護法》和日本《個人信息保護法》到我國網(wǎng)絡安全法、數(shù)據(jù)安全法和個人信息保護法等，全球各個領域的學者、立法者、專家都投身到網(wǎng)絡法治研究中。隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術逐漸應用于各個領域，包括司法實踐中。例如，江蘇省法院推出了“智慧審判模式”以減輕事務負擔，提升審判質(zhì)效[1]；貴陽市政法部門研發(fā)了“政法大數(shù)據(jù)辦案系統(tǒng)”，創(chuàng)新運用大數(shù)據(jù)技術破解司法難題[2]。工業(yè)和信息化部提出，網(wǎng)絡犯罪精準治理需要充分運用新一代信息技術工具以構建完善的犯罪預防同治理體系[3]。在大數(shù)據(jù)技術應用于司法實踐的過程中，民事訴訟大數(shù)據(jù)證據(jù)逐漸被人們所熟知。

大數(shù)據(jù)分析方法突破了人類處理事件的局限性，有助于司法工作者更好地整合司法資源，更大限度地實現(xiàn)司法公正。大數(shù)據(jù)開啟了證據(jù)法治建設的時代轉(zhuǎn)型，為實現(xiàn)司法現(xiàn)代化、數(shù)據(jù)化，法學家們開始關注大數(shù)據(jù)材料進入訴訟程序這一事實并思考大數(shù)據(jù)材料是否真正具備證據(jù)資格等問題。大數(shù)據(jù)分析技術跳出了對子數(shù)據(jù)集本身的關注與分析，強調(diào)將算法模型得出的結論或規(guī)律與關聯(lián)事件或行為進行映射。當發(fā)生民事糾紛時，大數(shù)據(jù)為司法證明提供了證明案件事實的可能性。大數(shù)據(jù)證據(jù)對傳統(tǒng)證據(jù)規(guī)則形成明顯挑戰(zhàn)、與傳統(tǒng)證據(jù)規(guī)則產(chǎn)生明顯沖突，進而導致了大數(shù)據(jù)證據(jù)在法庭適用中的困境。若事先未對典型形式的審查方法進行規(guī)定，司法應用中則難免出現(xiàn)混亂。因此，法律工作者理應順應歷史的發(fā)展，結合現(xiàn)有實踐經(jīng)驗，從立法層面對大數(shù)據(jù)證據(jù)進行體系性制度構建，使大數(shù)據(jù)能作為橋梁，為探索、發(fā)掘具有價值的證據(jù)材料做出貢獻。

一、大數(shù)據(jù)證據(jù)本體論研究

新證據(jù)派的學者重視交叉法學領域新興證據(jù)形式的運用，強調(diào)要充分利用信息技術分析手段的優(yōu)勢以解決訴訟資源有限的問題，關注新證據(jù)形式對裁判者認知能力的提升。學術研究首先應當有基本的概念分析工具，對研究范疇的核心概念進行梳理，這有助于從縱深度和廣闊度兩方面對議題進行合理性證成。

（一）研究對象的界定

大數(shù)據(jù)材料轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)證據(jù)，起證明作用的并非客觀收集的子數(shù)據(jù)集，而是各個數(shù)據(jù)通過特定算法模型凝練成規(guī)律性認識，經(jīng)計算后得出客觀分析結論以還原案件事實。大數(shù)據(jù)材料是否具有進入訴訟程序的證據(jù)資格等問題既是法學學者關注的方向，也是各領域與信息技術發(fā)展融合時必須關注的內(nèi)容。

當前，大數(shù)據(jù)證據(jù)在刑事訴訟法、民事訴訟法、行政訴訟法三大訴訟法中均有適用。但三大訴訟法的證據(jù)法規(guī)則并非完全一致，本文不打算對三大訴訟中的大數(shù)據(jù)證據(jù)運用進行全面論述，而是只就民事訴訟程序中的大數(shù)據(jù)證據(jù)的理論與實踐進行研究。大數(shù)據(jù)證據(jù)的運用涉及訴訟法學、證據(jù)法學與數(shù)據(jù)法學的基礎理論，它應當是刑法、民法、行政法三大法學學科共同研究的對象。本文擬從上述三者相結合的角度來研究大數(shù)據(jù)證據(jù)的獨立種類問題，以我國當前大數(shù)據(jù)證據(jù)在司法實踐中適用的難題為切入點，從實踐和理論兩個維度對其進行檢視并分析研究，從證據(jù)種類、證據(jù)效力、適用規(guī)則等方面對大數(shù)據(jù)證據(jù)的屬性定位、適用規(guī)則、審查判斷標準等給出明確的實踐指引，以期促進我國民事訴訟證據(jù)制度的良好運行。

（二）大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)證據(jù)的含義

在介紹民事訴訟大數(shù)據(jù)證據(jù)的含義之前，首先應當明確其核心概念——大數(shù)據(jù)的定義?！按髷?shù)據(jù)”是一個互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)術語，當其運用于不同領域時，其在合成術語中會有不同的解讀。大數(shù)據(jù)研究的先驅(qū)者麥肯錫咨詢公司在《大數(shù)據(jù)：下一個創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的前沿》中指出，大數(shù)據(jù)是在時間、空間中不斷變化的數(shù)據(jù)集合，并非一般的超過某一特定Terabyte（太字節(jié)）值的數(shù)據(jù)集，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具無法對其進行獲取、存儲、分析和管理操作[4]。研究機構Gartner 認為，大數(shù)據(jù)是具有海量性、高增長率和多樣化等特點的信息資產(chǎn)，需要研究新的數(shù)據(jù)處理工具才能發(fā)揮其最大作用[5]。日本學者城田真琴在《大數(shù)據(jù)的沖擊》一書中指出，大數(shù)據(jù)并非一個孤立的“數(shù)據(jù)槽”，在海量數(shù)據(jù)中除了各個子數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的處理者、數(shù)據(jù)適用的計算模型及數(shù)據(jù)使用規(guī)則等都屬于大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵和外延[6]。2015 年，國務院印發(fā)的《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》明確指出，大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)集合，其以子數(shù)據(jù)數(shù)量大、傳輸信息質(zhì)量高、運行速度快為主要特征。大數(shù)據(jù)技術采用的“數(shù)據(jù)—理論模型—特定現(xiàn)象”的認知范式，系大數(shù)據(jù)證據(jù)的特征。綜合學界的不同觀點，本文認為，大數(shù)據(jù)以龐大的數(shù)據(jù)源為基礎，通過建立理論模型和設計特定算法在海量數(shù)據(jù)中進行篩選、分析，輸出有效的信息，以反映特定的現(xiàn)象和規(guī)律。

大數(shù)據(jù)分析技術的價值不在于對子數(shù)據(jù)本身的研究，而在于對經(jīng)過算法模型生成的大數(shù)據(jù)分析報告進行運用，對案件待證事實起證明作用的是大數(shù)據(jù)凝練的規(guī)律性認識。大數(shù)據(jù)材料到大數(shù)據(jù)證據(jù)的轉(zhuǎn)變大致需要經(jīng)過以下技術處理：第一，利用互聯(lián)網(wǎng)技術，例如程序或網(wǎng)頁，遵循特定規(guī)則進行數(shù)據(jù)爬取，獲得所需的文字、視頻等源數(shù)據(jù)；第二，將所得源數(shù)據(jù)進行處理，根據(jù)一定分析算法過濾、篩掉無用、重復數(shù)據(jù)，獲得目標子數(shù)據(jù)集；第三，利用算法模型得出分析報告，將報告結論與關聯(lián)行為或事件進行對應，以得出的結論或傳遞的信息為目標做服務。大數(shù)據(jù)分析報告的價值和精華在于規(guī)律傳遞的信息，而非海量數(shù)據(jù)本身。由此可見，客觀上大數(shù)據(jù)以海量子數(shù)據(jù)構成的數(shù)據(jù)集的形式存在，而子數(shù)據(jù)通過算法模型得出認識性規(guī)律并生成分析報告以分析闡明案件的待證事實。綜上所述，本文認為可將“大數(shù)據(jù)證據(jù)”定義為：將收集程序所獲的子數(shù)據(jù)集進行處理，采用算法模型和分析技術，以所得分析結果或報告的形式反映數(shù)據(jù)背后存在的規(guī)律和價值，并以此證明案件的待證事實。

（三）大數(shù)據(jù)證據(jù)與相關證據(jù)種類

當前，大數(shù)據(jù)證據(jù)本身不能作為現(xiàn)行法律規(guī)范下的合法證據(jù)形式，其屬性及法律定位在學術界和實務界中尚存在爭議。就目前來看，是在既定證據(jù)法體系內(nèi)對大數(shù)據(jù)證據(jù)進行歸屬還是在體系外為其另覓路徑，這是亟需解決的問題。明確其法律定位是進行制度構建的理論前提，作為一種新興的證據(jù)形式，亟待從理論基礎及機制構設角度討論大數(shù)據(jù)證據(jù)的法律定位、明確其屬性并將其進行歸類，將符合大數(shù)據(jù)證據(jù)實質(zhì)要素的各類證明材料納入其邏輯范疇，規(guī)范其在訴訟法語境下的證據(jù)規(guī)則體系。對于大數(shù)據(jù)證據(jù)的法律屬性定位，目前全球范圍內(nèi)并未達成共識，主要存在以下學說。

1.電子數(shù)據(jù)說

電子數(shù)據(jù)證據(jù)和大數(shù)據(jù)證據(jù)均屬于實質(zhì)上的非物質(zhì)形態(tài)化證據(jù)，都以數(shù)字化形式存在。不同之處在于前者是“原生證據(jù)”，后者是“加工證據(jù)”。具體而言，電子數(shù)據(jù)證據(jù)呈靜態(tài)化，是通過子數(shù)據(jù)本身攜帶的信息起證明作用，不存在對數(shù)據(jù)的“加工”；而大數(shù)據(jù)證據(jù)對數(shù)據(jù)本身并不關注，呈動態(tài)化，其重視海量子數(shù)據(jù)結合而反映的整體性規(guī)律和結論并以此起證明作用。大數(shù)據(jù)證據(jù)與電子數(shù)據(jù)證據(jù)并非同一物，從數(shù)量來看，電子數(shù)據(jù)證據(jù)是大數(shù)據(jù)證據(jù)形成的源頭，但是，大數(shù)據(jù)證據(jù)并非海量電子數(shù)據(jù)證據(jù)的簡單相加，而是需要對數(shù)據(jù)進行處理以得出分析規(guī)律和結論，以整體規(guī)律實現(xiàn)證明作用。縱然兩種證據(jù)并非完全等同，但保守派學者仍堅持在現(xiàn)有證據(jù)法體系內(nèi)為大數(shù)據(jù)證據(jù)找到歸屬，以保證法律的穩(wěn)定性，因此便在經(jīng)過對比后，將大數(shù)據(jù)證據(jù)歸類到與其有形式等同性的電子數(shù)據(jù)證據(jù)中來。

2.鑒定意見說

持鑒定意見說的學者提出，雖然目前對以大數(shù)據(jù)分析技術作為鑒定手段得出的報告未被立法認可，但大數(shù)據(jù)證據(jù)本身實現(xiàn)證明作用的方式與鑒定意見有異曲同工之處。二者都非“原生證據(jù)”，大量子數(shù)據(jù)與鑒定材料對應，算法模型與鑒定技術相似，二者均是以得出的分析或鑒定意見作為證據(jù)來證明案件事實。大數(shù)據(jù)證據(jù)和鑒定意見都屬于重視材料反映的信息而忽視材料本身的證據(jù)，但大數(shù)據(jù)證據(jù)是經(jīng)由特定算法模型得出的，分析的技術方式客觀性更強，這對于傳統(tǒng)的主客觀相結合的司法鑒定體系是一個不小的沖擊。短期來看，此種對大數(shù)據(jù)證據(jù)的認定方式將會是我國司法實踐的最大走勢。

3.證人證言說

美國學者洛斯教授認為，機器證言傳遞案件信息的模式同證人證言類似，證據(jù)的獲取源頭是否合法決定證據(jù)的可采性[7]1972-1974。與傳統(tǒng)證據(jù)形式中傳聞證據(jù)的存在相同，大數(shù)據(jù)分析技術“黑箱化”難以避免，即設計失誤和運轉(zhuǎn)事故都有可能導致機器證言出現(xiàn)錯誤。大數(shù)據(jù)證據(jù)以數(shù)據(jù)整體反映的規(guī)律實現(xiàn)證明作用且以報告的形式呈現(xiàn)，其結論均是算法模型運行的結果，從學理角度分析，前述理論對大數(shù)據(jù)證據(jù)同樣適用。截至目前，我國學術界與實務界對“機器證言”的理念還未形成普遍且正確的認識，相關理念的適用是否會出現(xiàn)錯誤還有待觀察[8]73-77。

4.獨立證據(jù)種類說

大數(shù)據(jù)證據(jù)的內(nèi)涵和外延非常復雜，其形成過程包括了數(shù)據(jù)的爬取、模型的構建、算法分析技術的運用等流程，現(xiàn)有證據(jù)體系內(nèi)的任何一種證據(jù)形式都很難完全將其涵蓋。有學者認為，大數(shù)據(jù)證據(jù)不僅在形式上不同于任何傳統(tǒng)的證據(jù)種類，在科學證據(jù)、概率證據(jù)等理論范式的討論之中也無法找到其對應的進路。因此，部分學者提出應將大數(shù)據(jù)證據(jù)置于現(xiàn)行的法定證據(jù)種類之外，單列出來作為新的證據(jù)種類。

筆者認為，上述對于大數(shù)據(jù)證據(jù)性質(zhì)定位的不同學說在具體場域下均有其合理之處，但部分學說在大數(shù)據(jù)證據(jù)特殊性質(zhì)的統(tǒng)攝方面周延性稍顯不足。具體來看，電子數(shù)據(jù)說忽略了大數(shù)據(jù)證據(jù)并非海量電子數(shù)據(jù)的集合體，其結論的形成經(jīng)歷了眾多電子數(shù)據(jù)信息交匯的量變推演過程，即通過算法模型使數(shù)據(jù)產(chǎn)生質(zhì)變的過程[9]。鑒定意見說不能體現(xiàn)大數(shù)據(jù)證據(jù)與鑒定意見兩種證據(jù)形式的本質(zhì)差別。大數(shù)據(jù)證據(jù)的形成是按特定標準對源數(shù)據(jù)進行邏輯歸納的過程[10]143-152，而鑒定意見的形成是鑒定人以涉案材料為基礎提取信息，以專業(yè)知識為手段進行經(jīng)驗總結的過程。大數(shù)據(jù)證據(jù)受算法技術本身影響較大，其證明結論是固定且客觀的；鑒定意見則受鑒定主體屬性影響較大，因為類推演繹的不可控因素而使證明結論的不確定性更強。證人證言說排除了大數(shù)據(jù)證據(jù)作為實物證據(jù)的客觀規(guī)律屬性。大數(shù)據(jù)證據(jù)發(fā)揮證明作用的是其內(nèi)在物理屬性，其通過算法顯化、讀取關聯(lián)維度大數(shù)據(jù)中所包含的信息并生成大數(shù)據(jù)分析報告，以為司法人員所感知[11]，此屬于實物證據(jù)的運用常態(tài)。綜上，本文認為將大數(shù)據(jù)證據(jù)作為一種獨立證據(jù)種類處理更為合理，對此筆者將在后文進一步論證。

（四）大數(shù)據(jù)證據(jù)的效力

證據(jù)的合法性、客觀性、關聯(lián)性（以下簡稱“證據(jù)三性”）是事實材料具備證據(jù)資格的基本判斷標準，具備“證據(jù)三性”就意味著該份材料可以對案件待證事實成立與否起到肯定或者否定作用，才是適格的證據(jù)。大數(shù)據(jù)證據(jù)獲得證據(jù)資格并進一步對案件事實起證明作用亦必須滿足“證據(jù)三性”。此外，由于大數(shù)據(jù)本身的特殊性，在對其“證據(jù)三性”標準進行判斷時需要結合其特殊之處確立判斷標準，要更為謹慎地進行審查。

1.合法性

從海量數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)證據(jù)分析報告的形成，并非單一印證方式可實現(xiàn)。大數(shù)據(jù)證據(jù)作用的實現(xiàn)需要針對個案進行專門的采集，即根據(jù)具體案件爭議事實辨析的需要，針對具體的事項，通過互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集，如利用Python 技術多維挖掘、收集相關聯(lián)的數(shù)據(jù)源，再采用特定的算法分析得出報告。這是一個從數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)、從材料到證據(jù)的復雜轉(zhuǎn)化過程[12]。數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)信息是形成大數(shù)據(jù)證據(jù)的基礎，只有形成分析結論所依據(jù)的數(shù)據(jù)是以合法方式獲取的，大數(shù)據(jù)報告的結論才有可能符合法定要求。當源數(shù)據(jù)的獲取與數(shù)據(jù)結論均符合合法性要求，理論上該份證據(jù)才算符合立法規(guī)定，方可進入法庭作為證據(jù)使用。大數(shù)據(jù)分析結果由機器算法產(chǎn)生，算法的有效性和公正性取決于數(shù)據(jù)源獲取與算法設置本身的合法性。因此，對機器算法進行法律規(guī)制和理論指引是保障大數(shù)據(jù)證據(jù)獲得證據(jù)合法性的有效前提。

2.客觀性

同現(xiàn)有法定證據(jù)形式不同，大數(shù)據(jù)證據(jù)復合性更強、審查判斷更復雜，審查的技術性、科學性、經(jīng)驗性并存。大數(shù)據(jù)證據(jù)突破了裁判者主觀認識的局限性，為發(fā)現(xiàn)潛在的事實提供了更大可能。以海量子數(shù)據(jù)為基礎，通過算法模型和分析技術，大數(shù)據(jù)證據(jù)所得出結論的客觀性相對單一性證據(jù)而言更強。大數(shù)據(jù)證據(jù)的優(yōu)勢在于對規(guī)律的總結和概率的演算方面，但即使是基于數(shù)據(jù)的結論，其誤差也是存在的。不過這種誤差是基礎材料本身的特質(zhì)所導致的，與傳統(tǒng)意義上裁判者依據(jù)自由裁量而導致的誤差并不相同。在浩瀚的互聯(lián)網(wǎng)世界中，智能化應用所依據(jù)的數(shù)據(jù)是海量的。其中，某個數(shù)據(jù)節(jié)點是否穩(wěn)定、數(shù)據(jù)子系統(tǒng)是否有延遲、海量數(shù)據(jù)能否彌補上述錯誤，以及數(shù)據(jù)集傳遞信息概括為真的證明方式是否會對其證明作用產(chǎn)生影響等仍待求證。

3.關聯(lián)性

證據(jù)法理論強調(diào)證明需嚴格遵循邏輯演算規(guī)則，判斷者基于主觀理性對證據(jù)進行運用。大數(shù)據(jù)分析技術以分析報告的形式起證明作用，分析結論是基于算法模型對海量子數(shù)據(jù)的客觀分析，與傳統(tǒng)人工推演方式大不相同，其更講究算法邏輯。算法分析模型是人為設計結合機器自我運行的結果，結論產(chǎn)生的方式涉及諸多技術手段的綜合應用，結論本身亦與待證事實不呈現(xiàn)傳統(tǒng)因果關系，因而難以為一般人所理解。大數(shù)據(jù)證據(jù)更強調(diào)“是什么”的關聯(lián)關系，而不深究“為什么”的因果關系。與傳統(tǒng)司法實踐中的人工認知模式不同，大數(shù)據(jù)分析技術的應用基礎是海量數(shù)據(jù)。從量上講，判斷的做出有更充分的信息予以佐證；從質(zhì)上講，經(jīng)過算法模型得出的分析結論有更具客觀性的報告予以支撐。在對案件待證事實的證明上，大數(shù)據(jù)證據(jù)更加客觀，受裁判者主觀影響更少，受經(jīng)驗法則左右的程度更小。正如《麥考密克論證據(jù)》中對影響證據(jù)關聯(lián)性基本因素中提到的，地圖、圖、表、照片、錄像帶、計算機動畫對理解其他證據(jù)材料都具有實質(zhì)性幫助[13]。重視結果，忽視因果關系推演規(guī)則，大數(shù)據(jù)證據(jù)得出的結論是否經(jīng)得起司法邏輯的推理論證還需進一步探討。

二、大數(shù)據(jù)證據(jù)實踐價值論

在司法實踐中，以非法定證據(jù)形式出現(xiàn)在法庭上并被法官采納的證明材料并不只是大數(shù)據(jù)證據(jù)這一種。為何主張將其獨立出來，作為新的法定證據(jù)式由立法加以明確規(guī)定，需要從應然角度和實然角度對其價值進行深度剖析。從國內(nèi)近幾年的相關成果來看，學術界對大數(shù)據(jù)證據(jù)的價值進行了深入的探討，研究內(nèi)容涉及大數(shù)據(jù)證據(jù)證明力規(guī)則的價值①對于大數(shù)據(jù)證據(jù)證明力規(guī)則價值論的研究，學者馬明亮、王士博認為，應通過探究大數(shù)據(jù)證據(jù)的生成過程和構成要素證明力的真實性和相關性兩個要素，以進一步探討證明力規(guī)則。[14]、大數(shù)據(jù)證據(jù)二元實物證據(jù)屬性的價值②學者元軼認為，大數(shù)據(jù)證據(jù)具有“大數(shù)據(jù)集”和“大數(shù)據(jù)報告”二元構造，嚴格證明視角下，有必要將“大數(shù)據(jù)報告”設為獨立法定證據(jù)方法。將大數(shù)據(jù)證據(jù)認定為實物證據(jù)并按符合論等標準對其進行真實性評判，是刑事司法程序正視大數(shù)據(jù)所帶來之認知變革的第一步。[10]143-152以及大數(shù)據(jù)證據(jù)的程序規(guī)制價值③學者元軼提出，大數(shù)據(jù)證據(jù)的出現(xiàn)將會導致對以口供為代表的言詞證據(jù)需求的驟減，以既定口供為中心的訴訟證據(jù)結構體系可能會得到一種矯正，即整個以口供為軸心的證據(jù)、偵查、強制措施三維體系，包括辯護保障制度都會發(fā)生結構性改變。[15]等內(nèi)容。但從眾多研究成果來看，當前研究的涵蓋面有限，對規(guī)則層面的關注較多，而對技術交叉帶來的應用實踐價值鮮有關注。筆者嘗試從大數(shù)據(jù)證據(jù)實踐價值論的角度出發(fā)，對大數(shù)據(jù)證據(jù)進行剖析，力圖為后文對大數(shù)據(jù)證據(jù)實踐應用困境的分析與制度建構提供價值論解讀。

（一）促進司法公正

當前我國的司法實踐中，大數(shù)據(jù)證據(jù)已經(jīng)被原被告作為證明材料提出并進入法庭，但由于大數(shù)據(jù)證據(jù)的內(nèi)涵和外延較為復雜，當前法定的八大法定證據(jù)種類不能完全涵蓋和體現(xiàn)大數(shù)據(jù)證據(jù)運用的特點和模式，再加上對大數(shù)據(jù)證據(jù)法律定位、使用規(guī)則等內(nèi)容的法律規(guī)范缺失，造成司法認定不一的情形。為滿足司法實踐的需要，實現(xiàn)同案同判，促進司法公正，大數(shù)據(jù)證據(jù)作為獨立種類規(guī)定確有必要。大數(shù)據(jù)時代，裁判者判決的作出逐漸由感性指引轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)指引，過去是唯一的絕對結論，現(xiàn)在也出現(xiàn)了允許多形態(tài)討論的局面[16]。對大數(shù)據(jù)證據(jù)的研究旨在提升司法人員處理海量證據(jù)的能力，使其能更客觀地梳理案件事實，更大程度地實現(xiàn)司法公正。數(shù)據(jù)應用有助于將法官自由心證的指導由情感理性逐漸轉(zhuǎn)向證據(jù)理性，可起到約束法官自由裁量權的作用。將大數(shù)據(jù)作為證據(jù)使用，審判的公正性以公眾看得見的方式呈現(xiàn)，可以提高當事人對判決的接受度。大數(shù)據(jù)技術把抽象現(xiàn)象轉(zhuǎn)變?yōu)榱炕姆治鼋Y果，能夠幫助法官實現(xiàn)高效判案。在形式上，一方面，大數(shù)據(jù)證據(jù)是動態(tài)的新型證據(jù)種類，其司法運用是時代選擇的結果，是當下復雜、專業(yè)案件處理難催生的產(chǎn)物；另一方面，科技的高速發(fā)展使得新興技術被有心人錯誤利用，反過來導致案件變得愈發(fā)疑難復雜。在民事訴訟程序中，大數(shù)據(jù)證據(jù)提供的客觀分析報告和司法鑒定的結合能有效限制裁判者的自由裁量權。這種雙重指引的方式在提升裁判者司法認知能力的同時，還能更好地保障程序正義。

（二）促進法律事實與客觀事實無限接近

如今，各類案件呈現(xiàn)出越來越強的專業(yè)性，為了應對案件事實證明的高要求，證據(jù)的專業(yè)性和技術性是大勢所趨，運用大數(shù)據(jù)分析技術等新興信息技術證明案件事實已經(jīng)成為一種客觀需要。大數(shù)據(jù)證據(jù)在“質(zhì)”和“量”上有其獨特優(yōu)越性，可將數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和特征以可視化形式直觀、清晰地表現(xiàn)出來。大數(shù)據(jù)分析材料通過一系列處理程序最終以可起證明作用的分析報告形式呈現(xiàn)，操作更便捷、訴訟成本更低。一般情況下，囿于各種主客觀因素的限制，法官不可能完全地、徹底地還原案件發(fā)生的全部事實，其裁判依據(jù)的事實是經(jīng)過法定程序最大程度地“還原”的法律事實，而大數(shù)據(jù)證據(jù)有助于人們更加深入地了解和認識民事訴訟的案件事實。大數(shù)據(jù)分析報告所傳遞的信息能夠幫助裁判者減少主觀因素的影響，更加客觀地審查證據(jù)、認定事實，使裁判依據(jù)的法律事實無限接近客觀事實。

（三）提高訴訟效率

英國學者洛克提出，證據(jù)的核心本質(zhì)在于以自己傳遞的信息起證明作用[17]。若大數(shù)據(jù)證據(jù)可以通過自身傳遞的信息明晰案件爭議、厘清案件事實，起到訴訟證明作用，其便滿足了證據(jù)基本效力原理，就該承認其作為全新證據(jù)形式的資格。大數(shù)據(jù)分析方法為瞬間大批量處理非結構化信息提供了可能性，為事實認定者提供了基于數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)經(jīng)驗”。在案件日趨專業(yè)化和復雜化的今天，大數(shù)據(jù)分析技術的瞬間信息處理優(yōu)勢能有效緩解司法實踐中案多人少的困境，大數(shù)據(jù)證據(jù)的廣泛適用將是我國證據(jù)法治建設和發(fā)展的方向。在信息化時代，文件、資料大多以電子形式存儲。糾紛發(fā)生后，若上述材料可以通過大數(shù)據(jù)分析報告的形式呈現(xiàn)，將有助于當事人表達訴求、陳述事實，也有助于裁判者認定事實、采納證據(jù)，并進一步作出公正的裁判。這樣不僅能節(jié)省訴訟資源，還能提高訴訟效率。

三、大數(shù)據(jù)證據(jù)司法運用的實踐與困境

當前，我國司法實踐中遇到大數(shù)據(jù)材料可能作為訴訟證據(jù)的情況時，大多是根據(jù)個案材料的情況將其歸入現(xiàn)有的八大法定證據(jù)種類之中。究其原因，是因為現(xiàn)有立法未對大數(shù)據(jù)材料作證據(jù)予以法定，沒有可循規(guī)則對其應用程序予以規(guī)制，司法運用又不可隨意而為，唯有將其歸入現(xiàn)有種類才可對應相應規(guī)則予以規(guī)范適用。大數(shù)據(jù)證據(jù)在司法實踐的適用過程中的一系列問題，如大數(shù)據(jù)證據(jù)的屬性定位、法官對大數(shù)據(jù)證據(jù)的資格判定標準等，還需要進一步深入地分析研究。

大數(shù)據(jù)證據(jù)通常以“分析報告”“指數(shù)報告”等形式運用于司法實踐中。然而，由于大數(shù)據(jù)材料運用是一個遠未成熟的領域，其基礎理論尚未形成通說。實踐中，大數(shù)據(jù)證據(jù)通常直接以最終報告的形式起證明作用，因此，質(zhì)證多圍繞報告本身而不對報告形成的過程進行審查，由此造成了一定的程序瑕疵（見表1）。

表1 的三個案例中，法官對實質(zhì)上與大數(shù)據(jù)證據(jù)特征相吻合的證明材料予以運用，但裁判文書中法官并未直接以“大數(shù)據(jù)證據(jù)”的名稱對相應材料予以描述。與此同時，文書所記載的法官判斷認定過程亦無法反映法官是采用何種標準來認定材料的證據(jù)資格與證明效力?，F(xiàn)有的司法實踐中，由于證據(jù)規(guī)則體系構建不完善，導致大數(shù)據(jù)證據(jù)的運用出現(xiàn)種種困境，下文將從理論和實踐兩個維度出發(fā)，分析總結適用中出現(xiàn)的主要問題。

表1 大數(shù)據(jù)證據(jù)司法運用的案例

1.證據(jù)定位模糊

從立法層面來看，迄今為止，三大訴訟法缺乏對大數(shù)據(jù)材料作為訴訟證據(jù)使用的明確立法和規(guī)定，對于大數(shù)據(jù)證據(jù)的運用在我國尚處于探索階段，理論界對大數(shù)據(jù)證據(jù)法律屬性的認定也不統(tǒng)一。學者邵俊武認為大數(shù)據(jù)證據(jù)可歸入現(xiàn)有八大法定證據(jù)種類的鑒定意見之中，因為數(shù)據(jù)信息需要根據(jù)爭議事實的認定需要，通過收集、提取數(shù)據(jù)源的海量數(shù)據(jù)，采用特定的算法多維計算分析后將其以分析報告的形式呈現(xiàn)，該原理與鑒定意見發(fā)揮證明作用的機制相同[18]。也有學者提出不同看法，認為電子數(shù)據(jù)的內(nèi)涵與外延較廣泛，可將大數(shù)據(jù)證據(jù)予以涵蓋，因此大數(shù)據(jù)證據(jù)要獲得證據(jù)資格進入法庭，必須按照電子數(shù)據(jù)的法定標準加以運用，以實現(xiàn)其訴訟證明功能[19]。由于法律屬性定位的不統(tǒng)一，在“基調(diào)”未定的情況下，對于大數(shù)據(jù)證據(jù)的審判判斷等規(guī)定亦存在不同的觀點。學者張建偉認為，“證據(jù)三性”標準是以證據(jù)法基本

原理為基礎提出的概念，適用于整個證據(jù)法體系。大數(shù)據(jù)證據(jù)無論法律屬性定位如何，都不可能置身于整個證據(jù)法體系之外，繼續(xù)適用“證據(jù)三性”規(guī)則是當然做法[20]。還有學者主張大數(shù)據(jù)證據(jù)同傳統(tǒng)證據(jù)形式存在的差異之處是需要予以正視的，因此在證據(jù)審查標準的設定上，應在尊重上述特點的基礎上進行重構，并判斷是否符合內(nèi)容完整、數(shù)據(jù)源合法、處理規(guī)則公開三個標準[12]。由于大數(shù)據(jù)證據(jù)的理論研究與立法規(guī)制還未形成完整的規(guī)則體系，在司法實踐中缺乏統(tǒng)一的法律規(guī)定和指導，目前各地法院都是進行個案裁量，而由于基本法律屬性定位的不明確，當前大數(shù)據(jù)證據(jù)的適用情況較為混亂。

2.存在數(shù)據(jù)來源合規(guī)風險

海量的子數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)證據(jù)形成的基礎，但后者并非前者的簡單相加，而是通過特定算法模型分析計算得出的結論、規(guī)律，子數(shù)據(jù)的客觀真實是分析報告準確、客觀的基礎。大數(shù)據(jù)材料并非自然而然地滿足訴訟證據(jù)的標準，互聯(lián)網(wǎng)承載的數(shù)據(jù)源是復雜且混亂的，需要經(jīng)過一定的算法模型進行數(shù)據(jù)篩選才有可能獲得法定證據(jù)資格。因為互聯(lián)網(wǎng)上的海量信息質(zhì)量參差不齊，數(shù)據(jù)不真實、不符合時效性、有意誤導等情形難以避免，數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)臏蚀_性難以確保。一方面，并不能保證海量數(shù)據(jù)均在同一平臺。如果在進行數(shù)據(jù)爬取之前，不能保證各數(shù)據(jù)儲存平臺的安全穩(wěn)定，數(shù)據(jù)源本身的完整性和準確性就容易遭到破壞。另一方面，子數(shù)據(jù)處理過程的多個環(huán)節(jié)涉及技術問題，若不能有效進行規(guī)制，將難以避免出現(xiàn)算法風險。上述問題的存在既對大數(shù)據(jù)證據(jù)的司法運用帶來了阻礙，也不利于法官對證據(jù)的審查。

3.存在算法黑箱化風險

對大數(shù)據(jù)分析結果的質(zhì)疑主要指向結論的可靠性。對互聯(lián)網(wǎng)特定范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進行全面爬取、收集、處理，使數(shù)據(jù)可被理解并以此對案件事實的關聯(lián)性做技術評估是大數(shù)據(jù)分析技術的基本模式。其突破了傳統(tǒng)人力的邏輯推理演繹模式，采用算法模型作為技術支撐得出更客觀的演算結論[21]。換言之，大數(shù)據(jù)分析報告展示的并非數(shù)據(jù)源與待證事實之間的引起與被引起關系，而是以算法模型和分析技術計算后的數(shù)據(jù)集規(guī)律來實現(xiàn)證明作用。如今，算法以不公開為原則，公開為例外[22]。算法保密性使得模型的建立和計算的過程處于封閉狀態(tài)，在外界無法監(jiān)督的情況下，算法技術的可信度大大降低。再加上算法模型是由技術人員所設計的，設計過程及結果本身就很難完全排除設計者的主觀性而做到徹底的中立[23]。

四、大數(shù)據(jù)證據(jù)作為獨立證據(jù)種類的制度設計

民事訴訟大數(shù)據(jù)證據(jù)的運行涉及數(shù)學、統(tǒng)計學及計算機科學等多領域的基礎理論，由于相關理論研究還不夠全面、立法指引尚不夠完善，導致大數(shù)據(jù)證據(jù)在司法實踐中的適用缺少規(guī)制，較為混亂。通過立法將大數(shù)據(jù)證據(jù)確定為獨立證據(jù)種類并不難，但傳統(tǒng)證據(jù)規(guī)則用于審查判斷大數(shù)據(jù)證據(jù)時會出現(xiàn)一些問題，使大數(shù)據(jù)證據(jù)在訴訟活動中的運用面臨一定的風險。部分風險類型上文已有列舉，不再贅述，下文僅針對司法領域的特殊風險展開論述。對司法領域的特殊風險需要結合基礎法學理論，做到合法地以技術規(guī)制技術。

（一）明確證據(jù)的法律屬性

大數(shù)據(jù)證據(jù)作為一種新型證據(jù)在司法適用中面臨系列難題，由于立法指引的缺失，大數(shù)據(jù)證據(jù)的法律屬性難以定位，導致司法適用時無法可依，從采集、篩選、處理到適用等程序的實踐操作混亂，內(nèi)部無規(guī)則可制約，外部無鑒定機構可審核。大數(shù)據(jù)分析技術將經(jīng)篩選的數(shù)據(jù)予以收集，通過結構化分析，采用特定算法模型，借助分析結論對行為及事件進行預測，并進一步關聯(lián)所需信息，最終將大數(shù)據(jù)材料通過法定程序轉(zhuǎn)化為大數(shù)據(jù)證據(jù)，用以證明案件事實。由于大數(shù)據(jù)證據(jù)的內(nèi)涵與外延較復雜，現(xiàn)有八大法定證據(jù)種類無法將其完全囊括，因此從法律屬性定位來看，應通過立法將其確定為新的證據(jù)種類，以更好地構建適用規(guī)則，應對實踐中的困難。

（二）對數(shù)據(jù)來源風險進行規(guī)制

從法學理論出發(fā)，數(shù)據(jù)源的真實性由宏觀層面和微觀層面共同構成。宏觀來看，作為最終起證明作用的數(shù)據(jù)整體必須真實且完整；微觀來看，具體起到基石作用的每個子數(shù)據(jù)必須保證傳遞信息的真實性。對大數(shù)據(jù)證據(jù)來說，數(shù)據(jù)源直接關系到該份證據(jù)是否能進入訴訟程序發(fā)揮證明作用，數(shù)據(jù)的采集直接影響證據(jù)的準確性和完整性。立法在設置民事訴訟大數(shù)據(jù)運用規(guī)則時要認真考慮大數(shù)據(jù)證據(jù)的特點，對基礎數(shù)據(jù)的提取、算法的規(guī)制、結論的形成等過程進行規(guī)范。只有在保證數(shù)據(jù)源合法、數(shù)據(jù)收集全面的基礎上，運用合理的技術和算法模型對大數(shù)據(jù)材料進行分析后，才能將其轉(zhuǎn)化為起證明作用的訴訟證據(jù)。對此，英國學者維克托指出：“‘大數(shù)據(jù)’并非鑿鑿可據(jù)，大數(shù)據(jù)分析技術是概率事件……若想要擴大數(shù)據(jù)的可采集范圍，必須首先提高處理錯誤、重復等無用數(shù)據(jù)的能力?！盵24]大數(shù)據(jù)分析技術的運用要確定海量子數(shù)據(jù)的真實性，源數(shù)據(jù)的真實保證是分析報告得以應用的基礎。但是，核實所有源數(shù)據(jù)真實性的工作量龐大，是堅持逐一核實原則還是采納近年來學者提出的以“大”真實性為主的證據(jù)規(guī)則，值得進一步商榷。根據(jù)“大”真實性原則，在目標數(shù)據(jù)集數(shù)量十分龐大時，只要有合乎邏輯的算法技術的運用和行之有效的司法鑒定標準做基礎，極少量的不真實數(shù)據(jù)并不影響整體大數(shù)據(jù)分析報告的真實性。

（三）對算法運用規(guī)則進行規(guī)制

算法本身的保密性和復雜性極易產(chǎn)生大數(shù)據(jù)分析技術的算法黑箱風險，在保證商業(yè)機密不被泄露的前提下，算法模型的公開是解決大數(shù)據(jù)證據(jù)可靠性困境的關鍵所在。但是，技術的攻防涉及各方利益的權衡，算法本身的公開方式、公開內(nèi)容及公開程度等亟須立法逐一予以明確。首先，大數(shù)據(jù)材料轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)證據(jù)是基于數(shù)據(jù)挖掘、算法邏輯發(fā)生的，大數(shù)據(jù)分析技術是全新的信息技術，短期內(nèi)大數(shù)據(jù)證據(jù)的司法適用裁判者可能難以完全掌握[8]23-77。因此，就算法公開的方式而言，可引進外部審查機構，在個案的審理過程中將算法向指定的專業(yè)人士進行披露。此模式既能實現(xiàn)算法的公開，也能在一定程度上保障其他方面的利益，還能盡量避免裁判者提前接觸案件材料，產(chǎn)生先入為主的觀點。其次，保障當事人的程序參與權能夠提高其對案件處理結果的接受度。由于大數(shù)據(jù)證據(jù)本身生成機制的特殊性，數(shù)據(jù)爬取、模型建立、計算分析等過程很難讓人們直接參與并監(jiān)督證據(jù)的形成，這就容易讓人產(chǎn)生黑箱操作的懷疑，并因此不信任法院對證據(jù)的取舍和最后的裁判結果。因此，就算法公開的內(nèi)容而言，要公開算法本身，眾多算法方案的取舍、最終算法模型的建立等過程也均需呈現(xiàn)，只有這樣才能彌補大數(shù)據(jù)證據(jù)生成過程難以由第三方參與、監(jiān)督的問題。最后，司法人員是法律的專家并非技術型人才，難以獨自對源代碼和算法模型做出判斷。在具體司法實踐中，大數(shù)據(jù)分析報告基于數(shù)據(jù)爬取、模型計算得出，有關技術鑒定的部分法官顯得無所適從。再加上并非所有機器算法均由人類設計，機器本身存在自己生成算法的能力，對此類即時算法，互聯(lián)網(wǎng)專家甚至都無法輕易解讀。“源代碼是冗長的，2009 年以來TrueAllele 軟件已被應用在美國和英國5000 多個案件中，其有170000 行代碼。但是，有學者提出，只要軟件的使用可以保證當事人的知情權及參與權，且該軟件的市場適用符合所有檢驗標準，那么獲得軟件源代碼本身就無關緊要了?！盵7]1972-2053因此，就算法公開的程度而言，筆者認為，可根據(jù)個案案情的復雜程度、侵害法益的重要性程度以及涉及承擔責任類型的不同，判斷是否需要在公開算法的基礎上進一步對源代碼進行檢驗。針對行為違法程度的不同，立法規(guī)定了不同的證明標準。那么，根據(jù)寬嚴相濟的立法政策，通過案情證明標準的難易程度來決定個案算法的公開程度也是合理的。

制度的生命力并不只及于制度創(chuàng)設本身，其生命來源于制度的良好實踐[25]。法學研究應當在堅持自身特有理論架構的基礎上，適當開放接受其他學科的影響。新的科學理論和技術在法庭中的出現(xiàn)極大擴展了事實認定者的認知能力。新興技術的高速發(fā)展給傳統(tǒng)證據(jù)法體系帶來了極大沖擊，以致新型證據(jù)在訴訟程序中出現(xiàn)適用不能的情形。大數(shù)據(jù)證據(jù)以海量電子數(shù)據(jù)凝練的規(guī)律性認識發(fā)揮證明作用，其主要以分析結果或報告的形式呈現(xiàn)。大數(shù)據(jù)作為一種證明材料越來越多地出現(xiàn)在庭審過程中，如何規(guī)范地運用由材料轉(zhuǎn)變而來的證據(jù)是當前立法亟須解決的問題。隨著信息技術的高速發(fā)展，新興技術與法的結合對司法人員處理專業(yè)化問題提出了更高的要求。本文旨在對大數(shù)據(jù)證據(jù)的屬性定位、概念明確以及法治化運用進行理論構建，以促進大數(shù)據(jù)證據(jù)的法律適用，使其在訴訟程序中發(fā)揮出更大的價值。