侦查大数据画像的法律规制研究

Research on Legal Regulation of Big Data Profiling in Criminal Investigation

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归属院系:

刑事侦查学院

作者:

刘雪飞

导师:

胡尔贵

导师单位:

刑事侦查学院

学位:

硕士

语种:

中文

关键词:

大数据画像;侦查;大数据;标签化;法律规制

摘要:

近年来大数据赋能侦查工作已初显成效。在此过程中大数据画像在侦查中运用越来越普遍。但是,在实务导向和效果导向下,侦查大数据画像运行过程中也隐含了一些法律风险。为此,必须从制度层面思考大数据侦查运行的合法性和正当性问题,以进一步规范侦查中的大数据画像活动。本文尝试围绕大数据画像在侦查中的规范化运行进行制度性设计。本文除引言和结语外,正文由四个部分构成:第一部分为侦查大数据画像概述。首先通过对其内涵梳理,试图界定侦查大数据画像的概念。同时串联分析大数据画像在侦查工作中的功能价值,挖掘侦查大数据画像运行的本质特征,为后文深入规制侦查大数据画像奠定了基础认识和方法论铺垫。第二部分为侦查大数据画像的运行构造。秉持侦查异动思维,围绕相关关系、信息交换、马赛克理论等原理对其理论逻辑进行探讨,展现出多领域学科在理论上的同源和交汇。说明侦查大数据画像“数据收集—数据预处理—模型构建—画像应用”的运行步骤,期冀加深对该新兴事物的认识。第三部分为侦查大数据画像的法律风险。一是从权力与法律之关系看待大数据侦查问题,在作为强制性措施的合法性论证上未形成闭环,相应的大数据画像也缺少法律赋权,其法律属性尚存争议;二是预测型侦查的兴起所导致的对刑事诉讼立案程序的冲击;三是侦查权行使主体呈扩张态,与职权法定原则形成了现实冲突;四是对于侦查大数据画像的证据法定位不明,司法实践中存在采信难题;五是处理和应用数据的各环节中,基于算法自身特性存在的可能造成对当事人采集过度、隐私泄露、偏见与歧视等权利侵害风险;六是有关画像运行的监督制约机制的缺欠,程序控制体系供给乏力。综合来说,法律风险隐藏在授权依据、正当程序、证据制度、实施主体、算法规则和监督机制全生命周期里。第四部分为侦查大数据画像的法律规制进路。为应对和防范上述风险,一是建立分段授权框架,明确侦查大数据画像实施的法律依据。二是限定侦查大数据画像的启动门槛,防止不必要的画像侵犯相关人合法权利。三是合理划定协助义务边界,明确侦查大数据画像的实施主体,厘清侦查机关和第三方主体的角色分工。四是明确大数据画像的证据法地位,搭建合理的证据制度。五是构建刑事案件数据使用规则,根据数据敏感度、侦查阶段差异以及侵害行为的程度,确保技术应用符合比例原则。六是完善监督、归责与救济机制,形成以检察监督、公安归责、当事人赋权的三位监督体系,为侦查大数据画像的合法化运行提供正当化基础。

参考文献:

一、中文类1.王燃:《大数据侦查》,北京:清华大学出版社,2017年版。2.[英] 维克托·迈尔·舍恩伯格:《大数据时代》,周涛译,浙江:浙江人民出版社,2013年版。3.[美] 布伦特·E·特维著:《犯罪心理画像——行为证据分析入门》,李玫瑾等译,北京:中国人民公安大学出版社,2005年版。4.[美] 迪·金·罗斯姆:《地理学的犯罪心理画像》,李玫瑾等译,北京:中国人民公安大学出版社,2007年版。5.敖日其冷编:《大数据与犯罪侦查》,北京:商务印书馆,2022年版。6.邓立军:《技术侦查措施立法问题研究》,北京:中国政法大学出版社,2021年版。7.[美] 安德鲁·格思里·弗格森著;《犯罪学前沿译丛——大数据警务的崛起》,谢全发等译:北京:知识产权出版社,2024年版。8.刘品新:《电子证据法》,北京:中国人民大学出版社,2021年版。9.李双其,林伟著:《侦查中电子数据取证》,北京:知识产权出版社,2018年版。10.杨宗辉,刘为军:《侦查方法论》,北京:中国检察出版社,2012年版。11.刘浩阳等:《公安机关办理刑事案件电子数据取证规则释义与实务指南》,北京:中国人民公安大学出版社,2020年版。12.刘品新:“电子证据的关联性”,《法学研究》,2016年第6期。13.赵辉,华柏林,何鸿魏:“科技情报用户画像标签生成与推荐”,《情报学报》,2020年11期。14.倪春乐,王泊勋:“大数据驱动的侦查思维创新与实践逻辑”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2023年第2期。15.张全涛:“大数据侦查运行机理研究”,《中国人民警察大学学报》,2023年第8期。16.齐磊磊:“由大数据引起的对因果与相关的讨论”,《自然辩证法研究》,2017年第5期。17.黄健:“刑事司法证明中大数据相关关系的局限作用论”,《清华法学》,2023年第2期。18.顾婷,孙永新,汪明亮:“犯罪人格略论”,《铁道警官高等专科学报》,2005年第4期。19.马忠红:“论刑事侦查中的异动思维”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2014年第1期。20.苏青:“隐私权法律保护的限制规则及网络服务提供者的协助执法义务”,《网络法律评论》,2016年第2期。21.王仲羊:“刑事诉讼中的个人信息保护——以科技定位侦查为视角”,《理论月刊》,2020年第12期。22.胡铭、龚中航:“大数据侦查的基本定位与法律规制”,《浙江社会科学》,2019年第12期。23.刘品新:“论大数据证据”,《环球法律评论》,2019年第1期。24.杜鸣晓:“大数据作为诉讼证据的可行性分析——以互联网租车行业为例”,《南华大学学报(社会科学版)》,2017年第1期。25.徐惠,李晓东:“大数据证据之证据属性证成研究”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2020年第1期。26.陈俊豪,易轩宇:“循证警务:治安风险防控视域下警务改革的借鉴与创新”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2021年第4期。27.陈瑞华:“证据的概念与法定种类”,《法律适用》,2012年第1期。28.邓皓元:“论大数据证据的周延二分——基于实物—言词证据的二分体系”,《证据科学》,2024年第4期。29.樊崇义、李思远:“论电子证据时代的到来”,《苏州大学学报(哲学社会科学版)》,2016年第2期。30.李涛:“网络服务提供者侦查协助义务的冲突与解决”,《政法学刊》,2022年第4期。31.程雷:“大数据背景下的秘密监控与公民个人信息保护”,《法学论坛》,2021年第3期。32.陈红君,王郑琦:“网络服务提供者协助犯罪侦查的规范化”,《福建警察学院学报》,2024年第1期。33.裴炜:“信息革命下犯罪的多主体协同治理——以节点治理理论为框架”,《暨南学报(哲学社会科学版)》,2019年第6期。34.晋楠:“让算法远离偏见”,《中国科学报》,2018年8月21日,第3版。35.裴炜:“数据侦查的程序法规制——基于侦查行为相关性的考察”,《法律科学(西北政法大学学报)》,2019年第6期。36.何军:“自动化侦查决策:实践态势、风险及进路”,《情报杂志》,2023年第9期。37.陈洪兵:“刑法领域的新挑战:人工智能的算法偏见”,《广西大学学报(哲学社会科学版)》,2019年第5期。38.詹建红:“大数据侦查的行为规制主义路径:理念检视与规则优化”,《当代法学》,2024年第6期。39.赵精武:“用户标签的法律性质与治理逻辑”,《现代法学》,2022年第6期。40.艾明,欧凯文:“预测性侦查的权力扩张与程序规制”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2024年第4期。41.施鹏鹏:“‘普遍嫌疑’”及其规制以德国法为借鉴,《中外法学》,2024年第1期。42.刘智慧,张泉灵:“大数据技术研究综述”,《浙江大学学报(工学版)》,2014年第6期。43.元轶:“大数据证据二元实物证据属性及客观校验标准”,《山西大学学报(哲学社会科学版)》,2021年第5期。44.赖继:“犯罪心理画像:原理再解读、标签卡与大数据前景”,《四川警察学院学报》,2015年第3期。45.陈刚:“解释与规制:程序法定主义下的大数据侦查”,《法学杂志》,2020年第12期。46.何军:“数据侦查启动时点问题研究”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2023年第1期。47.韩德明:“从回溯调查到犯罪治理:侦查权范式的演化趋向”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2015年第5期。48.张全涛:“大数据时代侦查机关获取公民数据信息的权力边界与实践规制研究”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2023年第3期。49.倪春乐:“大数据侦查的样态和机理——基于大数据认识论的思考”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2019年第5期。50.蒋勇:“大数据侦查中的算法权力构造及其规制路径”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2024年第3期。51.谢波,李晨炜:“生成式人工智能对犯罪和侦查的双重形塑及其演变逻辑”,《中国人民公安大学学报(自然科学版)》,2023年第4期。52.冯伊蜓:“算法预测性警务的风险辨析及应对”,《长治学院学报》,2024年第1期。二、英文类53.Annika Richterich,The Big Data Agenda:Data Ethics and Critical Data Studies,University of Westminster Press,2018.54.TRAVIS D.E,Commerce Usability:Tools and Technique to Perfect the On-Line Experience,CRC Press,2002.55.Woodrow Hartzog,Privacy's Blueprint:The Battle to Control the Design of New Technologies, Harvard University Press,2018.56.SHAWN MARIE BOYNE,”Data Protection in the United States”,The American Journal of Co-mparative Law, Vol.66,2018.57.Paul M. Schwartz & Daniel J. Solove, “The PII Problem: Privacy and a New Concept of Personally Identifiable Information”, New York University Law Review, Vol. 86, Issue 6, 2011. 58.Sarah Brayne,”Big Data Surveillance: The Case of Policing”,American Sociological Review, Vol.82, No.5, 2017.59.Matthias M. Hudobnik,”Data protection and the law enforcement directive: a procrustean bed across Europe,” ERA Forum, Vol. 21, Issue 3, 2020.

学科:

侦查学

提交日期

2025-07-01

引用参考

刘雪飞. 侦查大数据画像的法律规制研究[D]. 西南政法大学,2025.

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  • dc.title
  • 侦查大数据画像的法律规制研究
  • dc.title
  • Research on Legal Regulation of Big Data Profiling in Criminal Investigation
  • dc.contributor.schoolno
  • 20220301Z31097
  • dc.contributor.author
  • 刘雪飞
  • dc.contributor.affiliation
  • 刑事侦查学院
  • dc.contributor.degree
  • 硕士
  • dc.contributor.childdegree
  • 法学硕士学位
  • dc.contributor.degreeConferringInstitution
  • 西南政法大学
  • dc.identifier.year
  • 2025
  • dc.contributor.direction
  • 侦查
  • dc.contributor.advisor
  • 胡尔贵
  • dc.contributor.advisorAffiliation
  • 刑事侦查学院
  • dc.language.iso
  • 中文
  • dc.subject
  • 大数据画像,侦查,大数据,标签化,法律规制
  • dc.subject
  • Keywords: big data profiling; investigation; big data; labeling; legal regulation
  • dc.description.abstract
  • 近年来大数据赋能侦查工作已初显成效。在此过程中大数据画像在侦查中运用越来越普遍。但是,在实务导向和效果导向下,侦查大数据画像运行过程中也隐含了一些法律风险。为此,必须从制度层面思考大数据侦查运行的合法性和正当性问题,以进一步规范侦查中的大数据画像活动。本文尝试围绕大数据画像在侦查中的规范化运行进行制度性设计。本文除引言和结语外,正文由四个部分构成:第一部分为侦查大数据画像概述。首先通过对其内涵梳理,试图界定侦查大数据画像的概念。同时串联分析大数据画像在侦查工作中的功能价值,挖掘侦查大数据画像运行的本质特征,为后文深入规制侦查大数据画像奠定了基础认识和方法论铺垫。第二部分为侦查大数据画像的运行构造。秉持侦查异动思维,围绕相关关系、信息交换、马赛克理论等原理对其理论逻辑进行探讨,展现出多领域学科在理论上的同源和交汇。说明侦查大数据画像“数据收集—数据预处理—模型构建—画像应用”的运行步骤,期冀加深对该新兴事物的认识。第三部分为侦查大数据画像的法律风险。一是从权力与法律之关系看待大数据侦查问题,在作为强制性措施的合法性论证上未形成闭环,相应的大数据画像也缺少法律赋权,其法律属性尚存争议;二是预测型侦查的兴起所导致的对刑事诉讼立案程序的冲击;三是侦查权行使主体呈扩张态,与职权法定原则形成了现实冲突;四是对于侦查大数据画像的证据法定位不明,司法实践中存在采信难题;五是处理和应用数据的各环节中,基于算法自身特性存在的可能造成对当事人采集过度、隐私泄露、偏见与歧视等权利侵害风险;六是有关画像运行的监督制约机制的缺欠,程序控制体系供给乏力。综合来说,法律风险隐藏在授权依据、正当程序、证据制度、实施主体、算法规则和监督机制全生命周期里。第四部分为侦查大数据画像的法律规制进路。为应对和防范上述风险,一是建立分段授权框架,明确侦查大数据画像实施的法律依据。二是限定侦查大数据画像的启动门槛,防止不必要的画像侵犯相关人合法权利。三是合理划定协助义务边界,明确侦查大数据画像的实施主体,厘清侦查机关和第三方主体的角色分工。四是明确大数据画像的证据法地位,搭建合理的证据制度。五是构建刑事案件数据使用规则,根据数据敏感度、侦查阶段差异以及侵害行为的程度,确保技术应用符合比例原则。六是完善监督、归责与救济机制,形成以检察监督、公安归责、当事人赋权的三位监督体系,为侦查大数据画像的合法化运行提供正当化基础。
  • dc.description.abstract
  • In recent years, big data-enabled investigations have begun to show results. In this process, the use of big data imaging in investigation has become more and more common. However, under the practical orientation and effect orientation, some legal risks are implied in the operation of investigative big data imaging. For this reason, it is necessary to think about the legality and legitimacy of the operation of big data investigation from the institutional level, in order to further standardize the big data imaging activities in investigation. This paper tries to make an institutional design around the standardized operation of big data portrait in investigation. In addition to the introduction and conclusion, the body of this paper consists of four parts:The first part is an overview of investigative big data portrait. First of all, it tries to define the concept of investigative big data imaging by combing its connotation. At the same time tandem analysis of the functional value of big data portrait in the investigation work, digging the essential characteristics of the operation of the investigative big data portrait, for the latter in-depth regulation of the investigative big data portrait lays the foundation of understanding and methodological padding.The second part is the operational structure of the investigative big data portrait. Adhering to the thinking of investigative anomaly, the theoretical logic is explored around the principles of correlation, information exchange, mosaic theory, etc., showing the theoretical homology and convergence of disciplines in multiple fields. Explaining the operation steps of “data collection - data pre-processing - model construction - image application” of investigative big data image, with the hope of deepening the understanding of the emerging things.The third part is the legal risk of investigative big data portrait. First, the relationship between power and law is viewed from the perspective of big data investigation, the legality argumentation as a mandatory measure has not formed a closed loop, and the corresponding big data image also lacks legal empowerment, and its legal attributes are still controversial; second, the impact on the criminal procedure due to the rise of predictive investigation; third, the subject of the exercise of investigative power is in the form of an expanded state, which creates a real conflict with the principle of statutory authority; fourth, the legal position of evidence law on the investigation of big data image is not yet understood. Fourthly, the positioning of the evidence law for the investigation of big data images is unclear, and there are problems of admissibility in judicial practice; fifthly, in the various links of processing and application of data, there are risks of infringement of the rights of the person concerned such as over-collection, privacy leakage, prejudice and discrimination based on the characteristics of the algorithm; sixthly, there is a lack of supervisory and control mechanisms for the operation of the images, and the supply of the procedural control system is weak. Comprehensively speaking, legal risks are hidden in the authorization basis, due process, evidence system, implementation subject, algorithmic rules and supervision mechanism of the whole life cycle.The fourth part is the legal regulation progression of investigative big data imaging. In order to cope with and prevent the above risks, the first is to establish a segmented authorization framework and clarify the legal basis for the implementation of investigative big data imaging. The second is to limit the threshold for the initiation of investigative big data portraits to prevent unnecessary portraits from infringing on the legal rights of the people concerned. Third, the boundaries of the obligation to assist shall be reasonably delineated, the implementation subject of the investigative big data portrait shall be clearly defined, and the division of roles between the investigative authorities and the third-party subject shall be clarified. Fourth, to clarify the status of evidence law for big data portraits and build a reasonable evidence system. Fifth, construct rules for the use of data in criminal cases, and ensure that the application of technology complies with the principle of proportionality according to the sensitivity of the data, the differences in the stages of investigation, and the extent of the infringement. Sixth, improving the supervision, attribution and relief mechanisms, forming a three-position supervision system based on procuratorial supervision, public security attribution and empowerment of the parties concerned, so as to provide a justifiable basis for the legalized operation of investigative big data portraits.
  • dc.date.issued
  • 2025-05-30
  • dc.date.oralDefense
  • 2025-05-24
  • dc.relation.citedreferences
  • 一、中文类1.王燃:《大数据侦查》,北京:清华大学出版社,2017年版。2.[英] 维克托·迈尔·舍恩伯格:《大数据时代》,周涛译,浙江:浙江人民出版社,2013年版。3.[美] 布伦特·E·特维著:《犯罪心理画像——行为证据分析入门》,李玫瑾等译,北京:中国人民公安大学出版社,2005年版。4.[美] 迪·金·罗斯姆:《地理学的犯罪心理画像》,李玫瑾等译,北京:中国人民公安大学出版社,2007年版。5.敖日其冷编:《大数据与犯罪侦查》,北京:商务印书馆,2022年版。6.邓立军:《技术侦查措施立法问题研究》,北京:中国政法大学出版社,2021年版。7.[美] 安德鲁·格思里·弗格森著;《犯罪学前沿译丛——大数据警务的崛起》,谢全发等译:北京:知识产权出版社,2024年版。8.刘品新:《电子证据法》,北京:中国人民大学出版社,2021年版。9.李双其,林伟著:《侦查中电子数据取证》,北京:知识产权出版社,2018年版。10.杨宗辉,刘为军:《侦查方法论》,北京:中国检察出版社,2012年版。11.刘浩阳等:《公安机关办理刑事案件电子数据取证规则释义与实务指南》,北京:中国人民公安大学出版社,2020年版。12.刘品新:“电子证据的关联性”,《法学研究》,2016年第6期。13.赵辉,华柏林,何鸿魏:“科技情报用户画像标签生成与推荐”,《情报学报》,2020年11期。14.倪春乐,王泊勋:“大数据驱动的侦查思维创新与实践逻辑”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2023年第2期。15.张全涛:“大数据侦查运行机理研究”,《中国人民警察大学学报》,2023年第8期。16.齐磊磊:“由大数据引起的对因果与相关的讨论”,《自然辩证法研究》,2017年第5期。17.黄健:“刑事司法证明中大数据相关关系的局限作用论”,《清华法学》,2023年第2期。18.顾婷,孙永新,汪明亮:“犯罪人格略论”,《铁道警官高等专科学报》,2005年第4期。19.马忠红:“论刑事侦查中的异动思维”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2014年第1期。20.苏青:“隐私权法律保护的限制规则及网络服务提供者的协助执法义务”,《网络法律评论》,2016年第2期。21.王仲羊:“刑事诉讼中的个人信息保护——以科技定位侦查为视角”,《理论月刊》,2020年第12期。22.胡铭、龚中航:“大数据侦查的基本定位与法律规制”,《浙江社会科学》,2019年第12期。23.刘品新:“论大数据证据”,《环球法律评论》,2019年第1期。24.杜鸣晓:“大数据作为诉讼证据的可行性分析——以互联网租车行业为例”,《南华大学学报(社会科学版)》,2017年第1期。25.徐惠,李晓东:“大数据证据之证据属性证成研究”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2020年第1期。26.陈俊豪,易轩宇:“循证警务:治安风险防控视域下警务改革的借鉴与创新”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2021年第4期。27.陈瑞华:“证据的概念与法定种类”,《法律适用》,2012年第1期。28.邓皓元:“论大数据证据的周延二分——基于实物—言词证据的二分体系”,《证据科学》,2024年第4期。29.樊崇义、李思远:“论电子证据时代的到来”,《苏州大学学报(哲学社会科学版)》,2016年第2期。30.李涛:“网络服务提供者侦查协助义务的冲突与解决”,《政法学刊》,2022年第4期。31.程雷:“大数据背景下的秘密监控与公民个人信息保护”,《法学论坛》,2021年第3期。32.陈红君,王郑琦:“网络服务提供者协助犯罪侦查的规范化”,《福建警察学院学报》,2024年第1期。33.裴炜:“信息革命下犯罪的多主体协同治理——以节点治理理论为框架”,《暨南学报(哲学社会科学版)》,2019年第6期。34.晋楠:“让算法远离偏见”,《中国科学报》,2018年8月21日,第3版。35.裴炜:“数据侦查的程序法规制——基于侦查行为相关性的考察”,《法律科学(西北政法大学学报)》,2019年第6期。36.何军:“自动化侦查决策:实践态势、风险及进路”,《情报杂志》,2023年第9期。37.陈洪兵:“刑法领域的新挑战:人工智能的算法偏见”,《广西大学学报(哲学社会科学版)》,2019年第5期。38.詹建红:“大数据侦查的行为规制主义路径:理念检视与规则优化”,《当代法学》,2024年第6期。39.赵精武:“用户标签的法律性质与治理逻辑”,《现代法学》,2022年第6期。40.艾明,欧凯文:“预测性侦查的权力扩张与程序规制”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2024年第4期。41.施鹏鹏:“‘普遍嫌疑’”及其规制以德国法为借鉴,《中外法学》,2024年第1期。42.刘智慧,张泉灵:“大数据技术研究综述”,《浙江大学学报(工学版)》,2014年第6期。43.元轶:“大数据证据二元实物证据属性及客观校验标准”,《山西大学学报(哲学社会科学版)》,2021年第5期。44.赖继:“犯罪心理画像:原理再解读、标签卡与大数据前景”,《四川警察学院学报》,2015年第3期。45.陈刚:“解释与规制:程序法定主义下的大数据侦查”,《法学杂志》,2020年第12期。46.何军:“数据侦查启动时点问题研究”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2023年第1期。47.韩德明:“从回溯调查到犯罪治理:侦查权范式的演化趋向”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2015年第5期。48.张全涛:“大数据时代侦查机关获取公民数据信息的权力边界与实践规制研究”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2023年第3期。49.倪春乐:“大数据侦查的样态和机理——基于大数据认识论的思考”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2019年第5期。50.蒋勇:“大数据侦查中的算法权力构造及其规制路径”,《中国人民公安大学学报(社会科学版)》,2024年第3期。51.谢波,李晨炜:“生成式人工智能对犯罪和侦查的双重形塑及其演变逻辑”,《中国人民公安大学学报(自然科学版)》,2023年第4期。52.冯伊蜓:“算法预测性警务的风险辨析及应对”,《长治学院学报》,2024年第1期。二、英文类53.Annika Richterich,The Big Data Agenda:Data Ethics and Critical Data Studies,University of Westminster Press,2018.54.TRAVIS D.E,Commerce Usability:Tools and Technique to Perfect the On-Line Experience,CRC Press,2002.55.Woodrow Hartzog,Privacy's Blueprint:The Battle to Control the Design of New Technologies, Harvard University Press,2018.56.SHAWN MARIE BOYNE,”Data Protection in the United States”,The American Journal of Co-mparative Law, Vol.66,2018.57.Paul M. Schwartz & Daniel J. Solove, “The PII Problem: Privacy and a New Concept of Personally Identifiable Information”, New York University Law Review, Vol. 86, Issue 6, 2011. 58.Sarah Brayne,”Big Data Surveillance: The Case of Policing”,American Sociological Review, Vol.82, No.5, 2017.59.Matthias M. Hudobnik,”Data protection and the law enforcement directive: a procrustean bed across Europe,” ERA Forum, Vol. 21, Issue 3, 2020.
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