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摘要

一、问题的提出

 受益于互联网的迅猛发展以及数据的指数级增长，大数据技术正日趋成熟并对社会的各个领域产生深远影响。在刑事司法体系中，行使侦查职能的公安机关最先受益于技术力量的运用，在公权力的主导推动下，随着大数据与人工智能技术的不断升级换代，大数据技术运用在公安机关基本已实现全覆盖。

 学界主流观点认为在刑事侦查中运用大数据技术是能够替代传统侦查模式的一种全新方法，并将之归纳为所谓的“大数据侦查模式”。伴随人工智能再次掀起的探讨智能科技与法律关系的热潮中，值得警惕的是，在法学领域、实践领域与科技领域对前沿技术在司法场景中的应用形成了明显的认识冲突，这是一种技术与权力、权利及义务融合下形成的隔阂。

 那么，基于此种认识和话语上的隔阂，大数据侦查与传统的现行侦查模式究竟是何种关系：影响、改变还是替代？大数据侦查究竟应该是何种基本定位？现有刑事诉讼制度能否对其进行有效规制？

 本文尝试围绕上述问题展开理论思考，从刑事司法体系的角度审视大数据侦查及其基本定位，在此基础上探讨大数据侦查的规制路径。

二、大数据侦查与我国传统侦查模式之关系

 在我国，大数据侦查被视为是区别于既有传统侦查的一种全新的侦查模式。然而，大数据侦查究竟是否是对传统侦查模式的颠覆性的替代，大数据侦查与传统侦查模式究竟是什么关系，对于这些问题的理性认识是我们准确定位大数据侦查的基础。

（一）理念上：大数据侦查尚未能颠覆传统侦查模式

 传统侦查理念强调的是“因果关系”，与之不同，大数据侦查的核心理念则是“相关关系”。从本体论上看，相关关系与因果关系都是代表着二个及以上变量之间的关系，相关关系意味着一个变量发生变化时，可能引发其他变量也发生变化，但这种状态不表示变量之间存在着必然联系，而因果关系则意味着变量之间存在着原因和结果上的逻辑关系，表示变量之间存在必然联系。

 在大数据领域，相关关系主要用来解决由于事物复杂性或者随机性所带来的暂时无法用因果关系解释的难题，这是由应用场景所决定的。其他领域对相关关系的广泛应用并不意味着在法律领域相关关系就能颠覆因果关系的运用并进行替代，而只能是作为一种更为宽泛的变量之间的关系与因果关系同时存在，甚至在某些特定场景，相关关系只能作为因果关系之补充。

 在刑事领域，侦查活动主要针对已然犯罪事实进行调查，旨在寻找犯罪嫌疑人及相关证据材料，而犯罪嫌疑人与犯罪事实之间必须存在因果层面上的逻辑关系。刑事司法程序的公正价值也要求每一个案件都需要有确实、充分的证据来证明犯罪嫌疑人与犯罪事实之间存在逻辑明确的因果关系。而法律规定的疑罪从无原则要求对假设存在因果关系的案件如没有确实、充分的证据来证明，则该因果关系应视为不成立。

 显然从逻辑层面看，这种因果关系无法用相关关系来解释或者替代，而从理念层面来看，以相关关系为核心的大数据侦查理念也无法对以因果关系为核心的传统侦查理念进行替代，因为刑事侦查的根本目的始终是追求可以充分证明的、明确的因果关系。

（二）功能上：大数据侦查尚未能替代传统侦查模式

 侦查工作是侦查人员和犯罪事实之间进行信息交换和实践认知的过程。这个过程是对犯罪主体实施犯罪行为达成犯罪目的，从而形成犯罪事实过程的回溯。实际上，侦查活动获得的动态信息始终引导着侦查人员的实践认知，从认识论上来看，传统侦查的运行模式是“信息引导认知”，而大数据侦查是“数据引导认知”。

 以信息论为参照，“信息引导认知”与“数据引导认知”是两种不同的模式，二者之间是从属关系，即“数据引导认知”模式从属于“信息引导模式”。

 在信息和知识领域，“数据-信息-知识-智慧层次结构”（Data-Information-Knowledge-Wisdom，下文简称DIKW）又称为“信息层次结构”或“知识金字塔”，这是一个被广泛运用的理论模型。该模型将数据、信息、知识、智慧区分为不同的层次，认为数据是离散的、客观的事实或观察，未经组织和处理，不能传达任何特定的含义；信息是为了某个特定的目的经过组织或结构化的数据；知识是信息、理解、能力、经验、技能和价值观的混合体；智慧则处于体系的顶端，但是学界对其定义仍存在争议。

 根据DIKW模型，传统侦查与大数据侦查处于不同层次，以信息为核心的传统侦查模式要较以数据为核心的大数据侦查更加贴近案件事实。以DIKW模型为参照，可以构建侦查当中的“数据-信息-证据层次结构”。  

 “数据-信息-证据层次结构”表明传统侦查与大数据侦查处于不同的位阶，现有的大数据侦查在功能上是无法替代传统侦查的，主要有以下原因：

 首先，根据DIKW模型和“数据-信息-证据层次结构”，数据经过处理、结构化后成为信息，信息经过认定后成为证据。在实践中，传统侦查通过现场勘验检查、询问、讯问、技术侦查等各种措施获取涉案物品、相关人员的生物信息、犯罪嫌疑人口供等案件信息，经过侦查人员的经验判断，通常采取的侦查措施指向性都非常明确，收集的信息基本都为有效信息，在刑事诉讼中能够直接作为证据证明案件事实。

 而大数据技术依靠的主要是计算机的计算能力以及技术人员建立的算法模型，基于相关关系进行数据的广泛收集，但是这些数据并非都是有效的信息，其中很大部分都是无效数据，有些甚至是虚假数据，必须运用数据的清洗、管理、查询、比对以及挖掘技术进行处理，将数据筛选、处理成有效信息。

 其次，在空间层面，以数据为基础、计算机技术为承载的大数据侦查只能在虚拟空间进行，而现有传统侦查的范围涵盖物理空间和虚拟空间。相比传统侦查，大数据侦查获取的数据虽然数量巨大，但局限性也非常明显，因为并非所有的犯罪都会在虚拟空间留下数据，从实践上看，只有少数几种现实行为完全发生在虚拟空间的犯罪才能发挥出大数据侦查的应有功效。在大多数刑事案件中，大数据侦查只是传统侦查在虚拟空间侦查能力上的强化和补充，如通过大数据的分析能力为办案人员提供侦查线索等。

 再次，以“数据引导侦查”为主要特征的大数据侦查是以“信息引导侦查”为主要特征的传统侦查的一种基础形态。一方面，从数据和信息的关系层面来看，数据始终是信息的基础，大数据侦查能够帮助提供充足的数据进行信息筛选；另一方面，由于犯罪事实带来的真实信息具有固定性和有限性，这些信息相比于数据在内容上不会超过案件事实本身的范围，所以不管多么庞大的数据，案件侦查的最终目标仍是剔除无效数据，而只收集符合案件事实情况的数据并处理成有效信息。

 因此，就回溯案件事实真相来说，具有更高位阶属性的传统侦查比大数据侦查更具有可靠性，且从技术形态来说，大数据侦查也只能够为传统侦查提供支持，却不能进行替代。

 最后，在证据层面，信息要比数据具有更强的证明力。在刑事诉讼中，就数据和信息本体而言，数据证明案件事实的证明力要小于信息。如前文所述，在刑事侦查中基于多种方式收集到的数据数量庞大，但不是都记录着事实真相并能够将这些数据与犯罪嫌疑人的行为进行关联。

 根据疑罪从无原则要求，如果无法判断作为证据的数据真实有效，是不能作为认定犯罪嫌疑人有罪的依据的。只有将所有数据提炼出有效数据并处理成信息，才能提升证明力并作为有效证据使用。

 另外，尽管《刑事诉讼法》将电子数据列为证据的一种，但实际上电子数据应当被理解成是一种能够证明案件事实的信息，并非字面意义上的数据，刑事程序对证据的实质性要求意味着证据在侦查的运行过程中，大数据侦查只能作为一种侦查手段凭借技术优势为传统侦查提供和分析更多的数据，却不能替代传统侦查进行证据收集，根本原因是大数据侦查尚不能智能化到能将虚拟数据与现实空间的物理介质或行为进行映射。

三、作为一种强制性侦查措施的大数据侦查

 通过上述分析，我们可以作出一个初步判断：大数据侦查在性质上尚不能构成一种全新的侦查模式。回归对于侦查的传统理解，侦查行为可以区分为任意性侦查和强制性侦查，而大数据侦查应属于一种强制性侦查措施。

（一）强制性侦查措施的界定标准

 根据《刑事诉讼法》对侦查的定义，我国的侦查可以分为收集证据、查明案情的工作和有关强制性措施两大类。其中，强制性措施是指侦查机关为收集证据、查明案情和查获犯罪人而采取的限制、剥夺人身自由或者对人身、财物进行强制的措施。因此，在我国刑事司法语境下，强制性措施直接关涉公民的人身权和财产权，仅限于在侦查阶段行使，也可以称为强制性侦查措施。

 一般认为，侦查活动可以分为强制性侦查措施和任意性侦查措施。对于界定二者的标准国内外学界仍存在不同观点，主要有“侦查相对人是否同意说”、“是否侵犯公民重要利益说”以及“侦查相对人是否同意和是否侵犯公民重要利益兼顾说”三种立场。

 我国《刑事诉讼法》通过对侦查措施的列举在形式上区分了强制措施和强制性侦查措施，但未对任意性侦查措施作出明确规定，比如规定了拘传、取保候审、监视居住、拘留、逮捕五种强制措施以及搜查、扣押、冻结、技术侦查等强制性侦查措施，但未涉及大数据侦查。

 在立法上，强制措施和强制性侦查措施在适用对象以及涉及相对人权利上有所区别。从法律层面看，不管是强制措施还是强制性侦查措施的适用都不以侦查相对人的同意为前提条件。

 从经验层面来看，参加访谈的侦查人员指出，如果以侦查相对人是否同意为标准界定强制性侦查措施，那么侦查活动将难以开展，因为大部分侦查相对人对侦查有着天然的抵触心理，要求其主动配合侦查工作违背正常人的心理活动规律。

 因此，对于强制性侦查措施的界定以“是否侵犯公民基本权利”为标准较为适宜。

（二）大数据侦查对公民基本权利的限制及影响

 大数据侦查作为新兴事物，域外不同法系国家对大数据侦查的态度和规制各有不同。普通法系以美国为代表，对大数据侦查的规制主要依赖既有的联邦宪法第四修正案确立的关于搜查的原则以及保障公民个人隐私权的判例法。大陆法系则往往是以公民基本权利的保护为标准对大数据侦查新设详细的法律规则对其进行限制，只是各国对保护公民基本权利类型的选择有所不同。

 欧盟规制大数据侦查主要以公民隐私权保障为中心，法律依据主要是《欧洲人权公约》和《欧盟基本权利宪章》规定的原则性条款以及《欧盟通用数据保护条例》规定的具体规则。

 与欧盟不同，德国对大数据侦查的限制主要基于公民的信息自决权（信息自主决定的权利），围绕着该权利，德国《刑事诉讼法》对大数据侦查（如针对数据挖掘，在适用案件类型、适用条件、批准实施、数据流转四个方面）的相关措施设立了详细的实施规则。

 在我国，法律领域尤其是私法领域对大数据的性质分歧颇大，并未达成一致意见，但从司法机关颁布的司法解释以及大数据技术在侦查实践中的运用来看，我国的大数据侦查通常会涉及隐私权、个人信息权、财产权三种类型的公民基本权利。

四、大数据侦查法律规制的双重路径

 在梳理大数据侦查可能侵犯公民的哪些基本权利的基础上，需要认真思考如何有效规制大数据侦查。

 以“是否侵犯公民基本权利”为标准，大数据侦查的基本定位应属于强制性侦查措施，应纳入现有法律规制的体系；同时，基于“数据-信息-证据层次结构”，应按照合法性原则和比例原则来审慎设计新的规制措施。

（一）纳入现有强制性侦查措施的规制体系

 不能将大数据侦查与传统侦查相割裂，在法律做出重要修改之前，可将大数据侦查纳入现有的强制性侦查措施的规制体系。大数据侦查与我国《刑事诉讼法》规定的搜查、勘验检查、技术侦查和调取证据四种强制性侦查措施既有所联系又有着差别。从法律规范和实践操作来看，前述几种侦查措施的制度与大数据侦查措施并不相同，但却又明显存在着交叉。

 首先，我国的大数据侦查与搜查有所区别但也存在部分重叠，主要在于大数据侦查中的数据收集与搜查在实施对象上的重叠。搜查主要针对与犯罪有关的人员或其他相关对象，包括身体、物品、住处和其他有关的地方，大数据收集则针对案件相关对象的个人数据，这些个人数据都具备一定的数据载体，包括互联网、局域网、计算机、移动存储介质等。

 除互联网以外的数据载体通常以固定范围的物理介质为主，所以符合搜查的对象条件，可以视为前述搜查相关规定中与犯罪有关的其他有关地方。因此，侦查当中除了在互联网空间以外的大数据收集可以视为搜查，纳入搜查的相关程序。

 其次，我国的勘验检查可以分为线下和线上两种形式，即以互联网为分界线，在物理空间和虚拟空间都可以进行。大数据侦查与勘验检查具有一定交叉，这主要体现在互联网大数据的收集上。勘验检查的线上模式实际上是一种通过网络技术进行数据收集的过程，这与大数据侦查中的互联网数据收集具有共性。互联网空间作为犯罪的相关场所符合《刑事诉讼法》对勘验检查设立的对象条件，所以针对互联网空间的大数据收集应纳入勘验检查线上模式的程序规定。

 再次，关于调取，《刑事诉讼法》中并没有将其明确为强制性侦查措施，但通过分析法律条文可以认为调取符合强制性侦查措施的条件。根据法律的规定，调取的对象可以是物证、书证、视听资料和电子数据，从证据来源上看调取只能由第三方提供，包括个人和单位。

 由此可见，对大数据侦查来说，数据调取实际上只是一个数据收集的过程。这些数据由于在民事法律上拥有固定权属，侦查机关无法通过搜查、勘验检查获得，只能通过调取措施实现。所以，针对具有固定权属的第三方大数据，收集时应适用调取的相关程序规定。

 最后，也是最相关的，技术侦查是和大数据侦查交叉程度最高的强制性侦查措施。以实施对象为标准，技术侦查措施可分为三类：一是以犯罪嫌疑人的通讯工具为对象的技术侦查措施；二是以人为对象的技术侦查措施；三是以物为对象的技术侦查措施。从特征上看，我国现有的技术侦查手段呈现出对象特定性、秘密性、技术性、内容涉及高度隐私性的特点。

 侦查实践中，大数据技术已经与多种技术侦查措施结合使用，这是由于随着社会不断向信息化发展，人们的大量活动都在互联网中展开，技术侦查措施的实施也为满足办案的需要更加倾向于以通讯工具为对象的电话侦听以及社交软件监控在物理空间。

 大数据侦查并无法像技术侦查一样对人或物进行跟踪，但在虚拟空间中，大数据侦查与技术侦查具有显著共性，这种共性主要体现在数据收集上。

 以时间为轴线，可以将数据分为过去、现在和未来三类，大数据侦查的数据收集包括全部三种类型的数据，而技术侦查主要针对现在和未来的数据进行收集。

 因此，在对现在和未来的数据收集上，大数据侦查和技术侦查相重叠。针对这部分的大数据收集应当适用技术侦查措施的相关规定，重点在于：一方面应当严格限定适用的案件范围；另一方面要经过严格的审批并具有固定的适用期限。

（二）按照合法性原则和比例原则完善大数据侦查的法律规制

 我国《刑事诉讼法》尚未正式引入大数据侦查的概念和数据的相关理论。随着大数据侦查运用的日益广泛，随着大数据侦查涉及公民的基本权利越来越多，有必要认真思考大数据侦查入法的问题，以便体系化地对大数据侦查进行法律规制。

 根据合法性原则和比例原则，以公民基本权利保护为核心，基于“数据-信息-证据层次结构”在数据、信息和证据三个层次进行相应规制。

 1. 规范初查中的数据采集和大数据运用

 对大数据侦查的规制除了部分可以纳入现有强制性侦查措施规制体系以外，更重要的还应完善立案前置初查程序中的大数据侦查。为达到刑事立案的条件，初查显然是有必要的，侦查机关在初查时可以采取不限制被调查对象人身权和财产权的各类措施。考虑到大数据侦查可能会侵犯公民的多项基本权利（尤其是隐私权），原有关于初查的规定显然无法满足规制大数据侦查的需要。

 初查的目的仅仅是核查案件事实或线索是否明确，而并非真正开展侦查，如果仅以此为目的就进行大规模的数据收集、查询、比对甚至数据挖掘活动，会侵犯大量与案件不相关公民的基本权利，这不符合比例原则中的必要性要求。因此，应当对初查制度进行完善，规定禁止在初查中针对不确定对象进行大数据侦查。

 2. 构建数据转化为信息的具体适用规则

 侦查当中的大数据必须经过处理才能转化成信息，实践中大数据查询、比对和挖掘是将数据处理成信息的三种主要方式。针对这三种大数据技术，需要构建相应的具体适用规则。

 首先，根据比例原则的目的正当要求，一方面大数据侦查只能用于案件侦查，而不能用于其他目的。另一方面实施大数据侦查应当具有必要性，即只有在穷尽其他侦查措施且不会或较小侵害公民基本权利的情形下，经过严格的审批程序后才能适用。另外，根据不同大数据技术侵害公民基本权利的程度不同，应当对大数据查询、比对、挖掘区别设置不同的审批层级。

 其次，在案件范围上，由于数据查询、比对和挖掘技术侵犯公民基本权利的程度不同需要进行分别规定。

 第一，对于数据查询，案件范围可以覆盖《刑法》规定的所有案件类型，但需要明确启动数据查询的实质条件，即进行数据查询需要有明确的犯罪嫌疑人或发生的犯罪事实。第二，针对数据比对和挖掘，应对适用案件的范围进行明确划分。按照比例原则的必要性要求，大数据比对和挖掘应当只能限于侦查严重犯罪时才能使用，包括危害国家安全犯罪、恐怖活动犯罪、黑社会性质的组织犯罪、重大毒品犯罪以及可能判处七年以上有期徒刑的刑事案件。

 再次，对于数据处理技术，应当严格限制使用，并将使用权限进行统一管理。在侦查实践中，侦查机关使用大数据通常以发放数字证书的方式操作。这样的后果是会产生大量的无效使用大数据的行为并且很难对其进行保密监管。

 因此，有必要在制度设计时将大数据使用权限集中统一管理，根据侦查人员的申请和要求由更专业的技术人员进行审核并提供大数据服务，避免侦查人员直接对数据库进行操作，而特殊情形下（如异地办案等）可以根据需要配置专业的设备（类似于警务通等）进行远程申请，这在实践中已应用较为成熟，能够在维护公民合法权益的同时保障侦查机关的办案效率。

 最后，我国检察机关在刑事诉讼中依法享有法律监督的权力，但我国现有的侦查权基本处于封闭运行状态，根据有效监督原则，应当对刑事侦查当中的强制性措施导入检察机关的外部监督以实现监督的有效性。

 在具体规则设计上，一是赋予当事人及辩护人对大数据侦查的知情权，包括赋予信息主体的更正权；二是应当完善《刑事诉讼法》第117条的规定，赋予当事人及辩护人对滥用大数据侦查的救济权。

 3. 完善对大数据侦查收集的证据的审查判断规则

 根据大数据的技术特性，大数据侦查收集的证据形式主要有两种：电子数据和书证（大数据分析报告）。其中，电子数据是运用大数据技术将数据处理后可以证明案件事实的信息；而以大数据分析报告为形式的书证具有特殊性，即大数据分析报告是运用数据查询、比对和挖掘技术对收集到的大数据进行处理得出的关于案件事实的结论。

 由于大数据侦查的核心理念是“相关关系”，所以大数据分析报告可能与案件事实相关，但并非一定具有直接因果关系，对案件事实的证明力不足。因此，在证据的审查判断规则上具有显著差异性。

 大数据分析报告具有自身的特点，需与传统证据的审查判断规则相区别。在具体规则设计上，根据比例原则应当限制对大数据分析报告的单独适用，即如果不能证明大数据分析报告与案件事实具有直接因果关系或没有其他案件事实相关证据链与其相佐证，那么即便有侦查机关或者办案人员出具的情况说明，大数据分析报告也不能作为证据适用。

 同时，还要配之以必要侦查人员出庭作证制度、大数据鉴定制度和大数据专家辅助人制度，以保障大数据侦查所获得证据的科学性和实现被告方的对质权。

五、结语

 大数据侦查是一种创新，但尚未颠覆传统的侦查模式。不能否认，大数据技术经过不断迭代确实让侦查机关办案如虎添翼且有应用的必要性，但这也带来了公民基本权利被侵害的巨大风险。

 充分运用现有法律关于强制性侦查措施的规制途径，是规范大数据侦查最现实可行的办法，而从长远来看，大数据侦查的法律规则尚需要体系性的深入考量和精密设计。

 就如学术界曾经对技术侦查的广泛关注和深入研讨，对于大数据侦查的研究也急需来一场充分的学术论辩，毕竟，大数据侦查的实践已经远远走在了理论和立法的前面。