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 大数据时代司法判决的可预测性研究
            徐梦醒 点击量:1479
湖北大学政法与公共管理学院
【摘要】
大数据在获取、存储、管理和分析等方面远超传统数据能力范围,能够在变革思维的基础上影响社会生活的各个领域。大数据的核心预测价值对于司法判决可预测性问题能够提供新的启示。这个过程需要认清大数据如何协调法治依赖的安定性以及法律内在的可反驳性;大数据是提升了稳定的规制之治,还是限制了法官的自由裁量空间。裁判者的个体差异和认知能力对于可预期结果会产生怎样的干扰作用,都是大数据需要解决的问题。判决预测的可能空间,需要结合目前司法改革的具体方向,有效利用大数据功能,推进司法判决走向更加公正的道路。
【关键字】
大数据;预测;司法判决;可预测性;法官
    

  近年来,随着中国法治建设发展和大数据议题的同时推进,将大数据纳入到法律实践和法学研究当中已是大势所趋。 2014年,“中国法律大数据联盟”由多家机构共同发起成立,旨在探究法律大数据驱动下的立法研究、法学研究、法律应用和法律服务的升级和转型。〔1〕这也体现出大数据在法治发展当中的重要作用,包括北京、上海、天津、重庆等多个省份都出台了大数据战略规划,对其相关议题给予了高度关注,推进法律大数据研究也势在必行。大数据从根本上扭转了人们的思维模式,将信息化和数字化理念导入各个领域的问题意识当中,而作为集中了法律思维实践应用的法律方法,必然会顺应时代而纳入大数据思维,从而拓展对法律思维专业性、可废止性与规范性的探索。而司法判决在呈现法律人尤其是法官在法律推理过程时,大数据会发挥怎样的作用是值得思考的。而以预测为核心功能的大数据能否革新司法判决可预测性问题的理解,从而探明法律论证在可废止性与可预期性的辩证关系,并提升司法判决的有效性、可接受性与公信力,构成了非常有价值的议题。此外,从目前国内外相关研究来看,对判决可预测性问题的关注较少。

  〔2〕大数据的时代背景理应引发对该论题更多的讨论。

  一、大数据:以预测为核心价值

  (一)大数据理念及其属性

  大数据能够实现多重目的,例如将大量非相关数据结合起来;处理和挖掘零散与被隐藏起来的数据流,从而探寻出新的关联性认知。作为融合了数学、统计学、计算机科学、社会学、心理学等学科的交叉性学科,大数据将技术理性、思维理念和人类需求统一起来,对整个社会系统的各个环节与要素都具备颠覆性变革意义。总的来说,大数据在获取、存储、管理和分析等方面远超传统数据能力范围,具有海量数据规模、快速数据流转和多样数据类型的特点。有了大数据的帮忙,我们不会再将世界看作是一连串我们认为或是自然或是社会现象的事件,我们会意识到世界本质上是由信息构成的。〔3〕信息处理的过程,将突破了海量界限的超大量元素导入认知系统当中,从而形成多领域和大范围的洞见和收益,例如操作优化、行动情报的获取、新兴市场的挖掘、精准的预测、失误情形的探索、更多详尽的记录、决策的改进与科学的发现等。〔4〕当然,还有无尽的可能价值等待我们去发掘。这里我们主要关注的是大数据的预测分析方法。通过尝试确定一种未来事项的具体结果,该方法将信息的意义解读拓展至传递信息间相关意义可能性与方式,从而构成一种新的认知,即对于尚未存在“可能事实或者智识”的获取与分析。信息量和信息相关性共同构成了分析模型的基础,从而从既有信息推出预测性断言。这个过程建立在分析模块的一致性,以及支撑模块的相关性资源导出新信息的计算所称。其中理应包含着对于可能潜在条件变化之后不断更新模块预期的能力。

  大数据时代反映了信息爆炸时代,我们拥有的数据走向了“更多”、“更乱”和具备“相关性”的阶段。〔5〕“更多”,体现为信息量的全面覆盖,使我们能够更加深入到事物的精密细节当中。之前我们无法发现、解释和分析的现象,现在能够进入到我们的视野并带来更多更新的关联性启示。“更乱”体现为一种无序性或者混杂性。因为大数据期待的是一种概率性结果,而且相比较而言,大数据往往是凌乱和质量参差不齐的,全面覆盖性要求对错误样本和偏差性个体信息保持宽容。那么在信息时代,“我们不再需要那么担心某个数据点对整套分析的不利影响。我们要做的就是接受这些纷繁的数据并从中受益,而不是以高昂的代价消除所有的不确定性。”〔6〕接受混杂性有助于更全面地发掘可能的大方向,而不是纠结于毫无目的和针对性的,对细枝末节的了解。“相关性”是从对“因果关系”的强调走向一种关联关系的认知。确认一种具有实践效果的决策,我们需要深度挖掘这种效果形成的原因。

  大数据分析往往可以帮助我们发现,对于决策尤其是在追求论证的规范性融贯的司法审判当中,严格的因果分析未必直接阐明现实的关联性。〔7〕例如,依据麦考密克曾经举出的“颜色--时速”例子来看,假定前提“A的车是白色的,而B的车是黑色的”成为断言“A应当遵守80公里限速,而B应当遵守60公里限速”。对于通常的听众来说,很难直接确立前提和结论之间的关联性,但如果特定的具有地域性、专业性或者相对权威的调研资料证明这种论证合理性的时候,其听众关联性就显而易见了。事实上,依据全面的大数据调查分析发现,在发生车祸的车辆当中,白色数量最少,而黑色汽车数量最多。白色被认为相对安全的汽车颜色。

  (二)大数据可预测价值及其影响力

  大数据会从根本上改变我们的思维方式。思维的变革势必带来社会发展各个领域在信息丰富性、见解准确性和对话有效性层面上的变革。智识的拓展将因为预期假设力度的强化而推进、共识的确立将由于信息积累的充实而高效、决策的执行将仰赖认知能力的升级而深入。“将世界看作信息,看作可以理解的数据的海洋,为我们提供了一个从未有过的审视现实的视角,它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观。”〔8〕当然,大数据的应用领域目前主要存在于IT界和投资领域。在电子商务领域,大数据的影响力直接导致商业思维的变化。在数字化时代数据支持交易的作用被掩盖,数据只是被交易的对象,而在大数据时代事情再次发生变化,数据的价值从它最基本的用途转变为未来的潜在用途,这一转变意义重大。它影响了企业评估其拥有的数据及访问者的方式,促使甚至是迫使公司改变他们的商业模式,同时也改变了组织看待和使用数据的方式。

  基于着眼未来的特性,对大数据的讨论通常都包含这样的共识,即大数据的核心价值就是“预测”功能。这种判断不会否认其可视化和数据挖掘,并结合信息价值对决策提供依据和辅助功能,也不反对传统数据分析同样可以完成这些任务。“通过数据挖掘获得大数据的深层含义,世界许多在单纯依靠人类判断力的领域都会被计算机系统所改变甚至取代。大数据分析不仅使亚马逊知道我们喜欢的图书,让淘宝网推荐我们可能需要的产品,甚至在识别犯罪、证据搜索上发挥巨大的作用。”〔9〕大数据可以在精度、深度尤其是广度上大大突破和颠覆传统数据功能的发挥。其分析视域已经从过去的“既有”信息分析,转向对于未来可能趋势的分析。大数据预测的应用领域已经拓展到体育赛事、股票市场、物价走向、用户行为、人体健康、疾病疫情、灾害灾难、环境变迁、交通行为、能源消耗等方面的预测。

  就法律领域来说,在理查德·萨斯坎德看来:“大数据对法律意义影响深远。例如,通过汇集搜索数据,我们或许能够找出某些社群具体被哪些法律问题所困扰;通过分析法官和监管部门的裁决数据库,我们或许能够用全新的方式来预测案件结果;通过收集海量商业合同和电邮通讯,我们或许能了解到某一行业所面临的最大的法律风险。大数据的颠覆性在于,重要的法律见解、关联性,甚至算法可能会在法律实务和法律风险管理中获得核心地位,而这些要素并不会来自于主流律师的工作 (除非他们选择与大数据分析师合作)。”〔10〕显然,思维范式的改变作为一种大趋势,同样会对具备保守性和行为可期待的稳定性的法律行业,带来深远和全面的影响。对未来前景的预期,涉及到法律行业方方面面的问题,例如大数据会给法庭审判和法律事务的处理带来哪些益处;大数据如何解决案多人少的法官职业压力,以及判决执行难等实际困难;如何应对审判当中出现的敏感性数据;而以预测为核心功能的大数据对司法判决可预测性问题的影响,则是其中至为关键的议题。

  (三)对大数据可预测功能的质疑

  “可预测性”的评价需要明确,任何一种共识都包含着可能的质疑声。有观点认为“人类行为是无法预测的。”所谓预测,并非是排除掉所有可能性为零的选项,而要求我们能够找到一个或者若干具有高度可能性的选项。这些选项被证成为“真”或者具备“可接受性”是确认预测行为正当性或者正确性的重要依据。否则所谓预测就只能称为普通的“语言游戏”或者纯粹猜测,尽管这种猜测确实建立在一定的 (法律)智识储备基础上。某种程度上对司法判决的预测就是对博弈性“语言游戏”胜负结果的预测。而这就类似于对体育赛事结果的预测。其中包含诸多的变动性因素。对于人际互动结果的预测,通常只能建立在模块、趋势、群体和规律等层面展开。就像需求的提升带来对商品价格增长的预测那样,我们无法确认特定类型的商品是否会顺应这种规律,而不会构成某种例外,即使是在大数据时代也是如此。就我国司法实践来看,目前大数据对于司法改革的关键意义已经受到重视。实务审判工作已经密切关注到科学调查研究,以及科学测定法官、司法辅助人员工作量;以大数据为依据,科学推动审判权监督管理方式,以及科学推动审判辅助及案件执行事务改革等方面的意义。〔11〕此外,由于存在包括呼格吉勒图、赵作海、佘祥林和聂树斌等冤假错案,大数据对于诸多理性审判预设的信息整合,可能受到非理性或者失误环节的干预。但法治发展的过程,无法做到像永不出错的电子计算机那样,总是能够得到恒定的预期结果。对冤假错案的反思,能够激发大数据对于完善司法程序的规范性与进程记录的精确性、提升证据尤其是电子证据存储和认定的准确性、提取证据期待的互联网关联性从而实现即时监督等方面的功能,反而可能减少冤假错案的发生。如果从最为宽容的角度来说,如果法官每次的判决都不是通过掷骰子来决定最终结果的话,对大数据推进司法判决可预测性的可能性空间都应该抱有信心。

  二、大数据时代司法判决可预测性的意义

  (一)可预测性概念

  可预测性概念主要出现在统计物理学、数学、人机互动和语句分析等领域。后两个领域可以说主要是大数据研究的所在。和可接受性的概念类似的一点,在于其“可”字隐含的可行性评价。也就是说,和“预测”这一范畴相比。前者突破了经验的范畴,从预测行为和效果本身走向决定了特定对象是否具备可以被预测的属性,因而体现为一种价值评估。显然,作为言语行为的预测行为本身,和对事物“可预测性”的评价并不能通用。就本文来说,如果将法庭审判过程当做一个对话系统,通常意味着系统可执行性层面上的进展,是按照预先确立和定义的方式执行,并且执行的时间能够预知;如果将司法判决作为数据化文本或者言说,其中包含的内容不会超出人们的预料范围。那么这里的“可预测”与“可接受”最大的不同,就在于前者并不完全拒绝预测范围以外的信息,后者则将范畴界限以外的信息视为“不可接受”。之所以这样讲,是因为实践当中经常出现“喜出望外”的情形。也就是说,当预测结果体现为消极、悲观或者其他贬义的信息解读时,在预测目的引导下的预测行为,通常不会拒绝超出或者优于预测效益的结果。总的来说,本文所涉及的司法判决的可预测性,就是法官所做判决之具体结果(包含民事和行政诉讼程序的诉讼结果以及刑事诉讼程序的定罪量刑结果)的可预测性。

  (二)司法判决可预测性问题的意义

  对任何一个问题的回答,都需要建立在该问题所依赖的智识背景,以及提出该问题所涉及的具体情境来展开。司法判决的可预测性属于典型的法律问题,那么法律问题是否具备唯一的正确答案,甚至是否有正确的答案,一直以来为多数法学家所追问。判决可被预测的属性,是否等同于判决的走向必定是单一?这个问题的反思我们可以结合德沃金的观点来看。德沃金曾经对法律怀疑论提出了挑战,在他看来,“即使最棘手、最有争议的法律问题也有正确的答案。在一篇很有名的论文中,他问道,对某个疑难案件的正确结果长期争论不休是否表明这类案件的法律问题就没有正确答案呢?他回答,非也。”〔12〕当然有无答案和答案是否单一也并非同一问题。判决涉及的决策本身是裁判主体本身的态度和对法庭论辩评价结果的整合,而大数据对于验证经验性命题的作用固然不可否认。当转向评价性命题时,这种确定性就只能走向一种包含多重答案的“概率性”结论当中。而即使是这种不确定范围的客观智识拓展,外在怀疑论仍然确信判决结果作为“评价性命题不具备可验证的可能性,因而就客观真理性的角度只是‘没有认知意义的语言’”〔13〕当司法判决可预测性问题尚且无法获得定论,或者无法获取单一答案的情况下,大数据能够给这个问题带来哪些启发,以及如何使这个问题的解决有一个新的方向和新的思路,从而使提出该问题的初衷和意图得以满足,也就在一定程度上实现了本文的目的。

  (三)判决可预测性的价值所在

  推进司法判决可预测性具有以下积极意义:第一,法官可以节约一定的证据整合与资源收集方面的时间,从而能够在推进司法判决论证方面投入更多精力。依据大数据时代的特性再加上我们国家法官工作业务量的增加。法律人要面对很多文本资料,而数据分析对于流程的简化可以帮助法律人集中审查关键的证据材料。那些需要处理的数据化事实信息可以依靠大数据信息来进行重构,从而最大幅度的减轻法官的负担,为他们提供更多的时间进行裁判文书的主体化论证;第二、对于法律人尤其是律师来说,在是否接收特定案件方面,提供胜诉概率与证据收集难易程度等方面的信息,从而帮助他们做出无论是对法律人还是当事人来说都是最高效和最公正的决策;第三、有助于推进取证的科学性以及信息技术纳入司法论证的进度;第四、有助于法律人依据前置性预测有效地针对对方可能的诉讼策略,从而确认己方的诉讼论证规划与应对;第五、在拓展数据源方面,有助于推进模拟法庭和类似过往判例结果的信息化;第六、也是最重要的一点,司法判决可预测性与法治的稳定性相对应。这种安定性并非是客体先在的绝对属性,或者说是作为法律治理状态本有的属性,而毋宁说,“法的安定性是认识的主体在对法的认识过程中赋予法的,是主体与客体之间的关系性范畴。”从另一方面来说,这种作为价值衡量问题的法律安定性依赖于主体对事物的评价,而不是事物或者对象本有(固有)的属性。大数据的功能和意义,是依赖于主体意图、策略和目的而形成的,用更加绝对的方式表述,那就是离开了主体的大数据就是一堆散乱无序的符号。而司法判决同样依赖于法律主体的论辩意图,因此可以说司法判决结果的可预测性不但确认法治安定性,更加确认了这种安定性内在的价值期待。法律的可预测性或者可预期性,因为提供给人们稳定的行为期待而得以认同。从另一种含义来说,具体法律决定的可预期性构成了法律可预测性的主要依据。拉兹就区分出可预测与不可预测的判决,〔14〕并认为后者说明一般性规范与法治精神背道而驰。尽管法律本身不得朝令夕改的稳定性要求,与司法判决的可预测性问题并不相同。但从某种程度上,司法判决预测结果的稳定性对应了法治期待的稳定性。

  三、裁判思维:大数据重构裁判论证的思维模式

  (一)司法判决预测需要的大数据类型

  司法判决生成的过程,关涉到论者语境的所有要素。当其中关联的信息能够以全面覆盖性的规模得以储存时,就能发掘出未能在先前预料到的关联性。数据价值的创新性和可预测性形成了一种对抗力量,同时也提升了论辩走向判断在更大智识共识前提下的准确性。在传统数据时代,法律人可能无法预料到:计算机信息规划的功能,可以计算出同一个法官在同类型案件中对于同一类证据的每一次认定中做出了怎样的判断,可以探明所有法官在特定情绪状态下、特定时间段、特定舆论背景下乃至特定家庭关系类型当中,对某类案件通常会做出的选择。而这些要素,往往可能会被强调推论过程主导作用的学者视为无稽之谈。但举出上述案例,正是为了说明这样一个问题:大数据能够甄别、分析和对比所有具有强相关关系和弱相关关系的要素。“建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。这种预测发生的概率非常高,以致于我们经常忽略了它的创新性。当然,它的应用会越来越多。”〔15〕将这些要素进行多层面、多角度和多领域的整合性分析。从而得出我们以往无法预期的甚至无法想象的判断。

  就本文来说,除却司法审判当中的论辩规范性判断,我们需要在实践中明确法官与合议庭资质、上诉率与改判率、同类型案例的判决趋势、法庭论辩组成结构、证据收集倾向与案件类型、证据认定规范与裁量自由度等等、基于规范的社会效果和目的以及该目的涉及的价值权衡。此外,结合上述问题:法官可能导向何种裁判焦点;该焦点当中包含的价值衡量如何与法官自身的价值观联系起来;如何将法官权衡社会价值和个人价值冲突的决策予以比较 (可能仍然依赖法官个人的秉性)也能够在案件审理信息处理当中,通过强大的数据分析和可视化功能,得到一系列的可靠资料。这些信息的意义,对于参照新的类似案件的处理和认定,具有强大的类推价值。当法官能够看到既存的所有类似案件都做出同一种选择时,除非他能够展开有说服力的论证,并说明其“标新立异”的立场有着深厚和可信的理性与社会基础,才有可能推翻大数据先期认定的裁判决策。

  (二)整体预测与个体差异

  显然从实体层面上来说,司法判决的预测近乎等同于对法官决策的预测。论辩的说服力从语用效果层面来说,往往期待某种实际言说效果的构成。例如,厨师在烹饪中对徒弟说:“盐”,实际上并非纯粹是为了将盐这一种物体表述出来,而是期望达到一种基于人际关系互动的实际效果,那就是基于“请把盐递给我”这一语义层面的祈使语句形成徒弟将盐交给厨师的实际行动。言说互动的语用效果,在法律对话当中也彰显无遗。“认为法律话语的对话性质仅仅是其外在语义预设和选择的一个特征,而同时没有表明法律语言整体是寓于机构化历史中和各种语言、多种观众以及频繁变化的交际和实践效果之间的复杂的相互关系中,这种观点是自相矛盾的。”〔16〕法庭对话论辩的实际效果,终究是为了说服法官做出有利于己方的,反映到司法判决当中的具体决策。这种结果构成了一种实际的语用效果,那就是判决的执行,构成了基于国家强制力保障的法律关系认定、权利义务分配或者惩罚措施的实施等等。而我们所强调的司法判决的预测对象,通常就是可能形成特定法律或者社会效果的决策。

  基于上述分析可知,我们不能仅仅着重于从大数据统计和储存的法官个人裁判技艺、性格特征和裁判当天的经历、情绪乃至健康状况,来对判决结果进行预测,要重视裁判作为言说互动或者论辩商谈结果的意义。之所以这样说,不但是考虑到上述判决诉诸法庭论辩说服力的博弈,还因为个体化数据信息,尽管针对的是单个案件的审判结果,但法官的决策本身也是一种话语,这种话语面对着包括当事人在内的法庭内听众,和法庭以外作为公众的普遍听众。法律论证从修辞向度来讲,其力图实现的是“说服”,而非“证明”。因此特定听众对某种论证前提的可普遍化认同,以及主体自身智识储备与社会共享理念的弥合度,成为判断特定结论针对其说服对象的主要标准。“言说者和听众之间的联系超出了他们共享的论证模式的内涵。如果言说者也将自身置于听众的地位,这种公共的联系就得以强化,尤其是对于共享的价值观念和信条来说。”〔17〕显然,自我指涉的合理性论证,如果不能突破第一人称,走向第二甚至第三人称的理解与认同,就无法实现效果层面上的可接受性。从这个层面来说,如果仍然需要强调法官作为决策者的选择本身,那么就需要考察他对裁判在面对听众的可接受性的“态度”。这种态度,是一种理性思辨的态度,而不是随意生成的。那么从这个层面来说,判决预测的个体差异考量,主要就是对法官态度的考量,即针对法庭论辩评价中如何认定胜负结果、任何认定关键证据的效力和如何解读判决最终的可能效果的“态度”。

  四、反思:可预测性与可废止性的博弈

  大数据为司法判决结果的预期,提供了有效和充足的资源性准备。那么从绝对主义的角度来看,我们需要反思这样的问题:法律论证结构的数据化,有没有可能导致绝对的可预测的法律论辩结果?如果这种决定论观点占据主导位置,有没有可能颠覆整个尚未形成完善体系的法律论证理论?这个理论的跨学科关联谱系是不是会无限制地扩大,从而导致该理论体系本身界限越发模糊?这是值得期待和支持的趋势,还是应当尽可能地避免?显然,夸大大数据在审判过程中的作用,固然会引发上述隐忧。但如何从法律内在的可辩驳性出发展开分析,就可以在一定程度上化解上述问题。与此同时,伽利略认为所有可计算的都要计算,所有可测量的都要测量,对那些不可测量的,要想办法让其变得可测量;并且道格拉斯·哈伯德也认为那些看上去完全不可跟踪测绘的无形内容其实都可以测量。〔18〕信息时代的强大跟踪技术,能够使人们的每个动作都记录在案,包括访问网站、点击链接、观看视频、发表意见、接受牙科手术或者赢得某场比赛(作为职业运动员时)等情形,都可能被信息传递装置所获取并储存下来。个体被记录的同时,也可以获取越来越多的免费公共数据,通过互联网等渠道接收和使用所有来源中浩如烟海的信息,甚至包括个人的情绪变动和行为策略等等。数字编码可以容纳人类行为的基本信息。即使如此,信息革命时代下,从深度和广度上完全和彻底地捕捉一切人类经验显然无法绝对实现,尝试将一切事物数据化的努力也要结合司法实践的程序要求而展开:一方面是因为数据主要以记录事实为主,而裁判过程更涉及价值判断和衡量;另一方面是基于日常数据更新及时非常全面和深刻,但对于法律行为效力的评价以及违法犯罪行为的跟踪,仍然受到诸多现实条件的制约。

  司法判决的可预测性源于法哲学的一个经典命题,那就是如何处理法治的安定性与法律内在的可辩驳性之间的关系。法治要求法律本身的确定性、可预测性和合理性,而法律的可辩驳性则隐含着对理性反思和分歧的认同。法治研究领域的诸多专家学者对于这种紧张关系及其如何缓和,存在诸多争议。其中的核心观点是这种缓和与统一是可能的,只要法治理念包容证成规范性,或者提出理由和依据的规则体系。该规则体系能够作为法治道路中的程序性概念,从而确保确定性和可预测前提的满足。提出理由的反思性批判也理应作为法治的实质性概念。大数据的时代背景,是否会颠覆人们对该问题的理解,是否使该问题的价值发生变化,是否推进了对该问题的解答,这些都是值得深思的话题。单从实践理性的视角,从大数据角度来分析司法判决的可预测性,在某种程度上是结合时代背景对该问题的重新解读。

  结合上述分析,我们需要分析大数据能否突破类比推理的局限,使全面的既有信息为新的结论提供一种可靠的预测依据。不同案件之间的差异,以及可类比案件之间,存在比较视域的差别。这些差别决定了对案件本身进行裁决和论证的时候必须要考量,各方当事人以及不同法律主体的价值判断以及法律人的司法论证技能。

  一方面,因为当可供比较对象的所有相关信息都可以获取时,这种类比方法是否意味着一种预期结果归纳的模式。例如拥有了历史上每一天的太阳都从东边升起的前提,是否可以推出明天的太阳一定会从东方升起。回应这个问题需要明确,休谟提出的经典“归纳命题”能否突破依据既有经验推出新的决策的思维范式。当下这个充满了变动性信息、科技发展迅疾的时代时时刻刻地在对主体前瞻性、灵活性和适应性能力进行考验,不连续性问题和创新性问题已经逐步被人们所认识和重视。归纳思维能够形成一种基于完善数据链条,从而避免鸵鸟和企鹅在“所有的鸟都会飞”这种归纳性结论中的例外情形。因为大数据“是指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据的方法。”〔19〕强调信息全面覆盖,从而摒弃了样本分析模式。在考夫曼看来,“不同于演绎是一种纯分析,因此它不导致新知识,归纳具有创新性。它引出新的认识,但却不是强制产生的。从特殊到一般的推理,只是在完全归纳中可能是强制的,也即在一切例子可被观察到时,这只存在于数学上而不是在实践中。”〔20〕结合数据归纳思维的推论过程,能够有效帮助法律人在论证过程中形成新的认知,从而导向一种能够形成更佳效果的诉讼决策。

  另一方面,数据依赖于主体的认知意图得以发挥功能。当法官在审判当中整理双方争议焦点,并尝试从数据源当中发现可能适用的信息时,他必须明确两造对立的各方当事人对于数据挖掘、选择和截取的过程,必然受到诉讼意图和目的的影响和制约。除了律师在数据分析当中必然采用的诉讼策略以外,其中还可能存在颠倒黑白、避重就轻和搬弄是非等诉讼诡计。这些环节对于法律论证的有效性评价的影响尚且不谈,但是对于依赖大数据预测判决可能性的人们来说,都会带来不小的难度。而且这里还都忽略了法官性格等外在因素(这些因素本身又构成数据库当中可据以评价的前提)。法官的审判“可能受种种因素的影响,气质、情感、经验、个人背景以及意识形态,以及何为本案争议解决应采纳的 ‘最佳’立法政策以及如何 ‘客观’理解这一政策的影响。”〔21〕此外,需要明确数字化、信息化或者数据化的法律论证语料存储,应当如何处理这种可以度量与计算对象,以及与裁判主体意识中直觉的、灵感的和情绪的因素的关系,这些因素本身的信息化意义何在。或者说,如何权衡这些因素和论证理性化导致的信息化结果之间的关系。从这个层面来说,直接认定大数据时代能够保障司法判决可预测的结论,还过于仓促。如果我们终究需要一个简明而又易于接受的具体结果,那就是大数据显然对于司法审判当中的事实认定结论大有助益,而法律适用和规范性论证的过程,由于关涉到复杂的价值考量和自由裁量空间,需要慎之又慎地面对大数据涉入判决证立的过程。

  结语:

  大数据推进司法公正理念的变革科学技术和社会理念的发展,使这个时代在诸多方面都越发地难以预测。但大数据为我们提供了一种路径,那就是通过回顾过去的思路,转向一种推向未来的思路;一种可能发展方向的预期。这种预期是对当下结论的确认、推进乃至颠覆。但人们可以依据数据源包含的信息,为自我判断和预测中存在的问题和不足,提供一种参照和借鉴作用。一方面,法律人应当认识到大数据只能在一定程度上,而不能绝对地辨识出即将形成的司法裁决的具体结果。其提供的最终还是一种可能性或者概率范围内的可浮动判定;另一方面,法律论证主体应当将结论可预测的被动性悲观理念,转向一种基于数据适用的主动性乐观理念。从实体性结果的绝对可预期性的期待,走向审判程序的论辩规范性的期待;从可预测的倾向性具体结论期待,走向一种可预测的整体性价值期待。那就是无论判决结果支持了哪方意见,其可预测的公正与合法性价值理应成为大数据时代下法治发展的重要方向。毕竟,“判决的可预测性是梳理司法公信力的社会基础。”

  〔22〕这种属性有助于法律权威的维护,进一步规范司法裁判活动;是保障判决得到普遍认可的现实需要;也是推进降低司法风险与节约司法资源的现实需要。总而言之,大数据并不是为了改变可预测与可反驳司法判决的权重,而是为了使预测的准确性提升,论证的说服力增强,以及判决公正价值最大化地实现。

【注释】
〔1〕法制日报:“中国法律大数据联盟成立”, http :// news.xinhuanet.com/ legal/ 2014-11/ 19/ c _ 1113304974.htm , 2014年11月19日访问。
〔2〕王国龙:《判决的可预测性与司法公信力》,载 《求是学刊》 2014年第1期。〔3〕[英]维克托·迈尔 - 舍恩伯格,肯尼斯·库克耶, 《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》,盛杨燕,周涛译,浙江人民出版社 2013年版。
〔4〕Thomas Erl , Wajid Khattak and Paul Buhler.Big Data Fundamentals , Concepts , Drivers & Techniques , Pren -tice Hall.2016
〔5〕田晓玲:《大数据时代带来更理性、更可靠的决策》,载 《文汇报》 2013 年3月11日,第 00A 版。
〔6〕[英]维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼斯·库克耶, 《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》,盛杨燕,周涛译,浙江人民出版社2013年版。
〔7〕王彬:《司法裁决中的实质权衡及其标准》,载 《法商研究》 2013年第6期
〔8〕[英]维克托·迈尔 - 舍恩伯格,肯尼斯·库克耶, 《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》,盛杨燕,周涛译,浙江人民出版社 2013年版
〔9〕徐梦醒:《法律论证的规范性融贯研究》,载 《法学论坛》 2014 年第 6 期。
〔10〕高波:《大数据:电子数据证据的挑战与机遇》,载 《重庆大学学报》(社会科学版) 2014年第3期。
(11))[英]理查德·萨斯坎德:《法律人的明天会怎样?---法律职业的未来》,何广越译,北京大学出版社2015年版
〔11〕 人民法院报第二版:“大数据思维下司法改革之钥”, http :// news.xinhuanet.com/ legal/ 2016-05/ 17/ c _128988360.htm , 2016年5月17日访问。
〔12〕Ronald Dworkin ,“ Is There Really No Right Answer in Hard Cases ?” in Dworkin , A Matter of Principle
( 1985 ) .转引自:[美]波斯纳:《法理学问题》,苏力译,中国政法大学出版社2002年版
〔13〕林立:《法学方法论与德沃金》,中国政法大学出版社 2002 年版,第 171 页。
(14)See Joseph Raz ,“ The Rule of Law and Its Virtue ”, in Joseph Raz , The Authority of Law , Oxford : ClarendonPress , 1944
〔15〕[英]维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼斯·库克耶, 《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》,盛杨燕,周涛译,浙江人民出版社2013 年版,第 75 页。
〔16〕[美]彼得·古德里奇:《法律话语》,赵洪芳、毛凤凡译,法律出版社2007年版
〔17〕Michael Billig.Arguing and Thinking : A rhetorical approach to social psychology.Cambridge: Cambridge Uni-versity Press.1996
〔18〕[美]埃里克·西格尔:《大数据预测》,周昕译,中信出版社 2014 年版
〔19〕[英]维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼斯·库克耶, 《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》,盛杨燕,周涛译,浙江人民出版社2013年版
〔20〕[德]阿图尔·考夫曼,温弗里德·哈斯默尔主编:《当代法哲学和法律理论导论》,郑永流译,法律出版社2002 年版
〔21〕[美]理查德·波斯纳:《法官如何思考》,苏力译,北京大学出版社2009年版
〔22〕王国龙:《判决的可预测性与司法公信力》,载 《求是学刊》 2014 年第 1 期。
        
        
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