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 大数据时代立法调查的变革与完善
            石东坡 点击量:300
浙江工大文化与法制研究中心
【摘要】
运用大数据以及相关的处理技术能非常有效地从巨量数据中去除无用数据,获取有效数据,进行决策基础数据分析和决策方案模拟过程与绩效分析。
【关键字】
立法;调查;大数据
    
 
      大数据时代已经来临,大数据应用将日益广泛。立法是社会公共意志的形成和表达,立法民主、立法科学内在地要求立法调查置于更加坚实和深入的基础之上,揭示和反映社会最广泛和最深刻的价值需求与利益诉求,因此,大数据技术和方法应用于立法调查是必要和重要的。大数据不仅能对海量的数据进行整理,更重要的是其能对相关的数据进行分析,此功能有效地减少在立法过程中对于人力资源的浪费,使立法调查方法能更加科学化以及具有高效性。
 
(一) 在法律实践中的端倪与意义大数据技术
 
      在法律实践中的端倪与意义在众多大数据应用技术的开发领域中,法治领域的应用不仅具有其可行性,而且有一定的必然性、紧迫性。在美国许多案例中,由公共数据集收集分析得到的结果在一定情况下可以被认定为证据。在法律实践中,大数据应用的技术和成果已初现端倪,前景广阔,但遗憾的是在立法方面应用的实例目前还非常少见。在立法实践活动中的大数据应用尚待拓展。如今将循证思维、技术与方法应用于立法过程中,将法治系统工程的理念切实贯穿于立法的实际展开之中,开发和运用有关立法的大数据模块和方案还相对稀缺。
  
       但是无可否认,立法大数据,大数据立法,一方面,是立法实践必需“被步入”大数据时代的无可回避的必然趋势;另一方面,也是立法自身根植于现实社会实践,发现和适应社会运行规律和社会主体诉求的应有回应。大数据及其技术在立法上的应用,在本质上,是先进生产力对国家和社会治理体系和治理能力现代化的时代变革和有力支撑,是对社会交往实践和法律运行机制进行重塑的体现和反映,是立法机制变革和发展的组成部分和必要进路。
 
(二)大数据应用对传统立法调查局限性之克服
 
       为保证立法的有效性、针对性和可操作性,《立法法》不仅确立科学立法、民主立法是立法的基本原则,而且在立法的全过程中高度重视立法公开、立法参与、立法听证、立法调研、立法论证等诸多立法科学化、民主化的方式方法。在立法实践中,立法协商、委托起草、立法基层联系点、网上民意调查等的开展日渐深入和丰富多样。将深入社会进行调查研究,揭示和反映社会关系的实存状态、历史源流、文化内涵、利益流转以及价值意蕴始终作为立法的根基,以此作为立法决策的依据。采取座谈会、论证会、听证会等多种形式听取意见和建议,是长期以来我国立法实践中的有益做法和成功经验。与此同时,立法与社会之间的对接和交融,立法对社会的内在规律性和现实生动性以及发展的倾向性的感知和把握的有效程度、深入程度和精准程度还有待提高,立法调查研究的机制和成效还有待完善。比如立法听证的制度中对立法听证的范围,听证参加人的确定及其权利保障,立法听证的程序,立法听证结果的处理等问题,规定不明确,缺乏更为完善的可操作性。而且在立法调查的过程中,需要收集大量的数据,更加需要对大量数据的科学分析和有效评估,以便于得出能够切实支持草案拟定和审议评判中法律规范设计、检验和评估的立法证据。可见,必须正视既有立法调研的优势和局限,在传承与创新立法调研的基础上,告别此前的经验主义基于感性认识、经验积累和碎片数据、试点提炼等浅表化思维和方法,优化立法全链条、多层面的信息传输机制和集体决策机制,使之在获取数据、运用数据和基于数据之上得出立法判断、做出立法决策。简言之,就是对立法调研进行“数据化”的改造和完善。
 
      首先,现有的立法调研及其缺陷。立法调研主要有立法研究、问卷调查、基层走访、召开座谈会、研讨会、咨询专家学者和赴外地考察等方式。在这些立法调研的方式中,我们仍处于较为传统的阶段,用纸质、话语方式收集立法资料、进行立法前期的传播、交流和沟通。这样的信息获取或者是典型样本的解析,回收的数据过于庞大,关于建议部分无法进行有效的处理和精准的分析。 再比如, 因为人数的限制,举办相关会议的人避免不了对参加会议者进行筛选。如果人数不够、样本不足,又将会严重影响结果的合理性以及科学性。如果参加人数非常多,会议的现场将无法容纳如此大量的人。这样对人员的筛选将是一个非常艰难的步骤。在人员的筛选上就会耗费大量的时间和气力。最终,就有可能无法真正把握“民意”、汲取“民智”、定位“民怨”。其次,现行的立法评估及其缺陷。立法前评估需要耗费大量的人力对相关的文献进行搜索,将大量的数据祛除,这是非常费时费力的。立法后评估主要是对法律文本在一个特定时段的实施状况进行评估,需要面对的是相应的法律文本适用的社会生活领域。对于大量数据处理仅仅依靠人力是非常难以奏效的。最后,立法预测技术及其缺陷。立法预测要揭示出法律调整社会关系的客观需要,预见法律的近期和长期的社会效果,以及预见法律调整的形式和方法中可能发生的变化。立法预测本就有着极高的风险和难度,既有的立法预测没有予以规范和有效地开展。现有的做法只能通过书籍资料等文献或者社会实证对一定的样本与数据进行分析,其主观性较强。影响立法预测的症结之一,是其数据在全社会层面的获取之难以及分析之难。而如今我们处于互联网时代、大数据时代,在重新奠定社会调查与统计分析的数量化基础上,则可以促使立法预测更加具有现实的可能性和针对性以及预见力。
 
      可见,一方面,虽然现行立法调查方法存在这样或那样的局限或缺陷,但是仍然有着在一定范围上的有效性和积极性,需要进一步的坚持和完善。另一方面,如今大数据新技术的出现,除去可能衍生和形成特有的立法调查方式方法之外,更应当立足现有基础,实现嫁接改造,尤其是使得高度不确定性、复杂性和全视域下的法律规范创设为指向的分析决策(analytical  decision)成为可能,弥补原有方法的不足,从而能将立法调查推向更加科学化与高效性的新阶段,生成基于大数据技术的立法决策支持系统,成为立法体制机制变革的有机组成部分之一。
 
(三)立法调查中大数据技术方法应用之设想
 
      运用大数据以及相关的处理技术能非常有效地从巨量数据中去除无用数据,获取有效数据,进行决策基础数据分析和决策方案模拟过程与绩效分析。立法调研在利用大数据技术的过程中,能让更多的人参与到其中,扩大收集数据的基数,更有可靠性和可信度地获得所接收人的反馈意见。将这些浩大的数据进行分析,我们可以很方便的得到公众对于相关立法草案的想法以及态度。将这些大数据传送给超级计算机,对其中一些字符进行切片,使这些字符成为关键字,再将这些大数据对关键字进行搜索以及分类,将其分为相对较少的数据集合,再从中选取出现率较高的词汇将其反馈给政策评估师、立法分析师。还可以对应法律文本拟定方案中的行为范型,可以在一定的虚拟时空中将相应的公众主张的行为取向进行虚拟演示和比对分析,从而检验拟设行为范型的可能性、阻却性,以此提高法律规范设计的适用性,并有的放矢地配比相应的法律激励约束机制。这样不仅是可行的、而且是经济的,更是能够实现全覆盖的。更重要的是这样能增加公民的参与影响度和立法亲近感,甚至作为法治主体的决定性的法治体验能够在这种立法的实质和深度参与的尊严感、成就感中得到增强与累积。这样越来越多的人会参与到其中,所形成的提案将会更加趋近于人民群众内心的想法,保证所立之法更适合百姓,更适合社会。从而实现科学立法与民主立法的有机统一,复归立法决策权和支配权于民众本身。
 
      首先,利用大数据技术增加检索高效性。一方面,可以将原有的立法素材进行数字化、影像化的转换、存贮,促使后续立法在电子数据的基础上开展,使得立法中的论证、辩论等建立在数据共享、立法公开的具有更大信息对称性之上。另一方面,在支撑立法决策的智库建设中,有助于实现多学科智力成果之间的深度对接,可以用大数据技术进行处理,将相关的关键语词设置成域,在将这些言论进行划分,提取出最关键的信息进行再讨论。这样能了解专家更为专长的问题领域和集聚多学科专家的共识见解、评析不同立法需求的差异细节,使立法中的讨论、协商、审议更加具有指向性和深入性。
 
      其次,利用大数据进行立法信息管理。在立法评估中,我们需要对各种潜在的或者可能的立法方案进行必要性、合理性和可行性等问题的评估分析。如在各个行业、各个区划通过一定的立法信息集散系统进行相对独立的立法论坛运行,便能够全天候和全时段地聚焦立法需求、立法项目、立法方案和立法成效的关联信息搜集与加工处理,还可以通过相关的引擎网站,通过委托社会第三方搜索海量立法数据并进行中立的立法评估分析。在此过程中,将这些大量的数据进行关键字的检索与划分,分成若干个小的数据集合,将这些数据集合再度通过关键字的检索与划分,这样可以获得更有价值的立法资讯,从而辅助立法评估中对于可改或者可立的立法方案的建议。立法工作部门和立法职权机关将信息进行整合和应用,可以得到更加切合民意的法律规范设计方案。
 
      再次,运用大数据增强立法评估的效度。以立法后评估而言,我国目前立法后评估中,评估主体会有选择性地强化或弱化某些评估对象的选定,对法律文本评估中的质性研究缺乏科学合理的指标体系,数据取得和应用的随意性还未消除,对其中分析评估结论的精益化的实现不够。而这正是大数据的用武之地。每个人对一定的法律文本的感受与评价不同,生成评估的大数据素材,由此,应用大数据技术对此进行聚合、筛选、精算、处理,进行科学的分析与及时的反馈,并引入社会公众对评估结论的再评估,能够有利地鞭策立法后评估的持续进行,从而增强在“后体系时代”立法中的法律修改、废止、补充以及地方立法、特别是民族区域自治地方立法中立法特色、变通立法的切中度。
 
      最后,大数据技术使得立法预测情境化和现实化。大数据技术将各类数据进行相关性的筛选,形成一系列的数据集合,将各个数据集合进行分别处理。可以将一个数据集合的数据变成点数据,绘制在离散图表中,通过这个离散的图表,计算机可以获得其相关的离散性函数,进而通过函数将图表上的线段进行延伸,这样就能得到在这种分布及其演进趋势下的未来样态,绘出立法方案投放于社会的样态图表。政策分析师、立法评估师,以及立法工作人员、人大代表、常委会组成人员和立法智库专家等,可以利用这些图表进行立法方案的利弊分析、利益衡量以及价值评判,思考是否推行相关的法律制度。可见,数据量以及大数据技术的应用能够对立法调研给予有力支撑,提高立法预测中的准确性。  原载《人民法治》
        
        
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