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大数据侦查之程序控制:从行政逻辑迈向司法逻辑
2019年12月30日 09:22 来源:《中国刑事法杂志》(京)2019年第2期 作者:张可 字号
关键词:大数据侦查/行政逻辑/司法逻辑/程序制约数据/数据制约程序

内容摘要:

关键词:大数据侦查/行政逻辑/司法逻辑/程序制约数据/数据制约程序

作者简介:

  内容提要:随着国家大数据战略和数字中国战略总体规划的推进与落实,政策层面的“大数据”开始逐步浸透到我国的刑事侦查领域。大数据侦查是指通过计算机、网络等科技手段采集、储存、共享、验证、比对和分析虚拟空间和实体空间当中的数据资源,发现犯罪线索,收集犯罪信息,缉获犯罪嫌疑人的侦查模式。它包括以风险控制为目标的预警系统、以精确打击为目标的技战法运用和以动态管理为目标的智能管理系统三种实践样态。实践中的大数据侦查存在行政逻辑过剩和司法逻辑不足的问题,蕴含了极大的司法风险,具体体现为法律文本滞后带来的程序规则适用风险、数据采集共享隐含的公民权利保护风险以及技术自身特性导致的刑事错案风险。通过程序制约数据,通过数据制约程序,以规制为核心的司法逻辑应当作为大数据侦查的应然走向。就程序规制数据而言,包括证据维度、侦查措施维度、辩护保障维度的立法与释法创新;就数据规制程序而言,包括内部的执法规范指引机制、外部的程序风险提示机制。

  关 键 词:大数据侦查/行政逻辑/司法逻辑/程序制约数据/数据制约程序

  作者简介:张可,中国政法大学博士后研究员,法学博士。

  一、问题的提出

  当下,大数据已经成为社会各个领域的应用热点,并以其独特的技术优势引领着诸多制度、模式的进步和发展。随着国家大数据战略和数字中国战略总体规划的推进与落实,政策层面的“大数据”开始逐步浸透到我国的犯罪治理和刑事司法领域。理论和实务界的有识之士也开始思索大数据之于刑事程序之意义。其中,最引人关注的、成效也最为明显的应属大数据技术在刑事侦查中的应用。作为犯罪治理体系和刑事司法程序的核心内容,刑事侦查不仅承担着收集犯罪证据,缉获犯罪嫌疑人的行政任务,还践行着维护程序正义,保障人权的司法职责。虽然当前的大数据侦查发展带来了实践中犯罪控制的显著效果,但无论是理论界还是实务界仿佛都陷入了两种误区之中:第一,将过多的注意力集中于通过大数据技术实现侦查的行政职能之上,而忽视了由此可能产生的司法风险。第二,认为大数据技术只能助力于实现侦查的实体性职能,而忽视了大数据技术对于侦查程序控制的现实意义。具体表现即是犯罪防控层面的侦查谋略、侦查体制、侦查机制、类案侦查方法的蓬勃发展和司法控制层面的相关刑事司法理念和司法制度体系的严重滞后。这种大数据侦查改革推进中的行政逻辑过剩和司法逻辑不足不但蕴含了极大的司法风险,而且还在某种程度上成了运用大数据技术治理犯罪的阻力。事实上,跳脱出大数据侦查行政逻辑的桎梏,从司法逻辑的角度去看待和推进大数据侦查的发展反而更能够促进新型技术与现行制度之间的融合,消弭刑事司法对大数据的排异反应,找到大数据侦查发展的内生动力。本文旨在对大数据侦查作出界定的基础之上,梳理出制度变革中行政逻辑泛化产生的司法风险,并从补齐大数据侦查司法逻辑短板出发寻求出路,以期对改革中的理论和实践困惑有所回应。

  二、大数据侦查的界定

  (一)大数据侦查的概念

  根据2015年8月份国务院出台的《促进大数据发展行动纲要》,大数据是以海量的数据规模(volume)、数据的快速动态流转(velocity)、多样的数据类型(variety)和极高的数据价值(value)的“4v”为主要特征的数据集合,①并正逐步发展为对具有上述特征的数据进行采集、储存和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。文件将大数据的应用定义为推进政府社会治理能力现代化的内在需求和必然选择。②与大数据技术相对应的公安警务演进是金盾工程的启动、发展和延伸。1998年,公安部为适应刑侦一线的工作需要,实现科技强警的目标,提出建设“金盾工程”方案,该工程实质上是通过对公安通信网络和计算机信息系统的优化和创新,实现快速反应,协同作战,增强犯罪治理能力,其中涉及了大数据技术所要求的基础设施建设以及数据多层架构和共享。工程一期初步完成了三级通讯网络和大部分的应用数据库、共享平台的建设,彼时侦查阶段的数据运用停留在数据的快速检索之上;工程二期在完善三级网络的同时对延伸终端进行了拓展,目前基本实现了公安工作的多媒体化和内部信息化,基于数据比对的信息化侦查技战法开始出现。在此基础上,随着技术层面的不断成熟和进步,以大数据技术应用为核心的智慧警务模式逐渐成为公安工作创新的重要支点,大数据技术在刑事侦查中的应用开始致力于通过挖掘数据实现预测预判。

  当前的大数据侦查承袭了历史不同阶段的应用模式,并进行了创新式的发展。对于大数据侦查概念的界定既应当充分概括大数据侦查的历史上的先进经验,还应当放眼未来,把握大数据侦查的发展方向。由此,大数据侦查的概念应当界定如下:大数据侦查是指通过计算机、网络等科技手段采集、储存、共享、验证、比对和分析虚拟空间和实体空间当中的数据资源,发现犯罪线索,收集犯罪信息,缉获犯罪嫌疑人的侦查模式。

  (二)大数据侦查的运行样态

  大数据技术的运用方式一般有三种:一是数据的检索;二是数据的比对;三是数据挖掘。依托三项技术,大数据在刑事侦查层面的应用主要包括三个方面:一是风险控制层面的预警系统;二是精确打击层面的技战法综合应用;三是高效动态管理层面的智能管理。

  1.以风险控制为目标的预警系统

  鉴于犯罪时空的不可逆的特性,传统的侦查模式常常是被动的,侦查行为的触发点一般是犯罪行为的实际发生。这种依托密集人力和经验法则的回溯式侦查模式在面对犯罪多元化、虚拟化和组织化的新兴形态时往往显得捉襟见肘,不但个案侦破存在不小的难度,而且也难以完成犯罪综合治理的任务。从打击犯罪到预防犯罪的理念转变引导着现代社会治安综合治理的运作模式,推进着当代警务模式的转型。大数据技术为这种转型提供了契机。以数据为驱动的大数据侦查模式大大提前了侦查行为的介入时间,使得侦查行为可以并行甚至提前于犯罪行为的发生,改变了以往“案件——证据——人”的思维定式,形成了以数据为核心,以监控为方式的“数据——人——案件”和“数据——案件——人”的发散性侦查思维。

  当前比较典型的预警系统是以某类案特征数据分析为基础的预警系统,该系统通过对海量同类型案件的犯罪时间、犯罪地点、犯罪嫌疑人特征等数据进行关联分析和整理归纳,划定犯罪热点和犯罪趋势,为侦查和治安防控提供参照和线索。它主要依托公安机关在自身工作中积累的原始数据和经验模型,③是现行大数据侦查的主要预警模式,属于业务信息主导侦查的一种重要运行样态。但是这类预警系统的局限性正在愈发凸显,一方面,类案特征数据的规模化存在严重不足,大数据技术能够发挥作用的基础是数据的规模化,虽然公安的信息化建设已经打破了公安机关内部区域、部门间的数据壁垒,但是尚有大量的社会数据信息、行业数据信息和非结构化数据无法得到有效的整合、共享和利用;另一方面,此类预警系统的建模依据往往是侦查人员的经验法则,这就使得数据应用模型的可靠性和容错率处于一种不确定的状态。有鉴于此,公安机关正在将更多的精力投放于对传统业务信息化预警系统的革新,致力于构建一种以规模化数据分析为核心的预警系统。这种预警系统不仅寻求公安内部数据信息库的拓展与共享,而且还试图在诸如网络、银行、保险、交通、税务、物流、各类交易和租赁等行业数据信息、社会数据信息乃至闲散的非结构数据之间建立接口,并寻求合作,以适应大数据从因果思维到关联思维,从个体思维到整体思维的跳跃。譬如,通过对银行数据信息的监控实现对可疑资金流的快速反应,并通过相关的通讯数据,迅速划定重点人,实现对经济类犯罪的实时防控。又如通过对市政交通一卡通的行为轨迹监控实现对异常交通轨迹的发现,继而确定盗窃类案件的重点嫌疑人。但是此类预警系统仍然面临着一个瑕疵数据清洗的问题,数据的规模化在一定程度上会降低源数据的真实性、可靠性和质量,特别是面对大量的非结构化数据和外部专业数据信息,公安机关似乎缺少着相应的甄别能力,这势必会影响犯罪预测的精准度。如何对元数据进行清洗和验证,是大数据侦查预警系统的一个重大难题。

  2.以精确打击为目标的技战法运用

  技战法运用的着力点是在发案以后的侦查阶段,任务在于准确的收集证据线索,确定并抓获犯罪嫌疑人。金盾工程二期开展之后,信息化侦查的理念和方式已经被各地公安机关所接受并广泛应用,技战法的运用就是信息化侦查的主要内容。大数据技术的兴起使得技战法的运用更为关键,事实上,技战法正是将侦查机关所掌握的“大数据”转化为侦查破案所需要的“小数据”的主要实现手段,从这个意义上来讲,技战法就是个案侦查中的大数据技术。当前技战法的运用包括初阶、中阶和高阶三个层次,而与大数据技术的运用方式一一对应:初阶是基本数据信息的检索,主要通过从传统线下线索收集到线上数据信息一键式查找的转型实现侦查效率的提高;中阶是数据信息的比对,主要通过同类数据信息库以及不同类数据信息库的交叉碰撞,实现重点犯罪嫌疑人范围的缩小,以流窜作案为例,侦查机关可以参照案发时间段,通过对不同案发区域的旅馆住宿数据信息库进行碰撞,发现可疑犯罪嫌疑人族群,再通过其在相应发案时间段通讯定位数据信息与案发地点的距离,进一步缩小侦查范围;高阶是数据信息的深入挖掘,主要通过数据信息的关联性分析进行数据挖掘,实现案件串并或者犯罪证据和相关人员的发现,例如在通过中阶的技战法运用查清上述流窜作案犯罪嫌疑人的基础之上,通过对其案发时的同住人数据信息、通讯数据信息、同时上网人的数据信息、车载GPS数据信息的关联性查询与分析,寻找同案犯罪嫌疑人、相关证据线索或者进行案件串并。需要了解的是,随着建模机制的日渐成熟,技战法的运用正在由传统的“手操”大数据技术向人工智能转变,上述对大数据技术的运用很可能将由人工与计算机协同操作转化为通盘的计算机智能分析,其中涉及的风险和法律难题值得我们作出前瞻性的思考。

  3.以动态管理为目标的智能管理系统

  与任何的机构运作相同,侦查机关的职能发挥同样需要高效的管理系统,用以简化工作流程,合理配备人力、财力资源,总结相关经验,从而提高工作成效。如果对大数据技术在侦查管理中的运用进行归纳,实际上包括了三套子系统:一是数据信息系统,主要指的是公安机关所构建的大数据共享平台。即对侦查工作所涉及的侦查人员、装备财物、相关卷宗进行数据化处理,形成相应的数据库,并在各个数据库之间设置接口和相应的访问权限,这是智能管理系统的应用基石。二是综合指挥系统,主要指的是以大数据平台为依托的指挥中心,一方面综合考虑热点发案区域、热点发案类型以及案件复杂程度,通过对警力资源分布、装财资源配置的实时观察,进行警力资源和警物资源的分配或者再分配,另一方面通过对执法过程、执法程序的影像和登记的监控及时纠正不规范的执法行为。三是绩效调研系统,主要指的是基于大数据技术的侦查机关绩效考核和综合调研机制,虽然在当前的侦查实践中,大数据技术在绩效考核和综合调研当中的应用尚谈不上形成了一个完备的系统,考核参照的数据类型大幅扩展以及侦查调研中的大数据分析普遍化只是一种趋势或做法,但作为侦查管理工作的重要一环,一套行之有效大数据绩效调研系统是衔接配合大数据侦查工作必不可少的一部分,必将成为智能管理系统构建中的重点开发领域。

作者简介

姓名:张可 工作单位:中国政法大学

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