大数据背景下主动侦查模式研究

Research on Active Investigation Mode under the Background of Big Data

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传播影响力

归属院系：

刑事侦查学院

作者：

石波

导师：

张凌燕

导师单位：

刑事侦查学院

学位：

博士

语种：

中文

关键词：

大数据;主动侦查模式;正当程序;数字技术;逻辑模型

摘要：

传统具有被动性质的侦查模式，在面对日益严峻的涉网犯罪形势时显现出侦办难度大、工作效率低的特征，加上互联网、区块链、新兴数字信息技术等行业蓬勃发展，海量数据及以算法为代表的新兴数字信息技术的有效利用率不断提高，促使侦查领域实务部门及相关学者因势利导开始探索新型侦查模式。在探索大数据背景下新型侦查模式理论及其逻辑模型的过程中，需要以现有的评估风险、预测犯罪、辩证事实、正当程序、数字人权、证据规则等法学理论为基础，分析现代新兴数字信息技术的进步对于侦查模式的影响，进而研究如何发挥侦查模式的主动性质，为侦查领域实务部门提供理论支撑。相对于传统具有被动性质的、以既有犯罪事实为驱动的侦查模式，本文研究的主动侦查模式主要解决因失范违法犯罪所构成的威胁及预测犯罪相关问题，注重以多维数据为切入点，通过主动发现、预测违法犯罪线索，评估违法犯罪可能性，提升侦查实践能力。在司法实践中，一般情况下，更多地强调对具有主动性质侦查手段的法律规制，尤其是以秘密侦查中涉及法律规制的关注居多。因此，本文以大数据为背景、以新兴数字信息技术为方法、从预测犯罪和研判数据背后事实行为社会危害性的视角，比较国内外关于具有主动性质侦查模式的理论成果与实践做法，对大数据背景下具有主动性质的侦查活动及其模式的界定、基础理论、逻辑模型中现实问题、实施路径等方面进行研究。全文共分为五章：第一章对大数据背景下的主动侦查模式相关概念进行厘清。大数据与侦查模式的结合，无论是技术层面的新兴数字信息技术，还是理论层面的侦查模式，都是构建本文论及的大数据背景下主动侦查模式理论的基础支撑点。本章主要包括大数据及其对侦查模式的影响、大数据背景主动侦查模式的基本范畴、大数据背景下主动侦查模式的证成三个方面的内容。首先，从大数据的概念、大数据对法律体系的影响、大数据背景下侦查模式的创新与转变三个层面，分析大数据技术对侦查模式的影响。其次，从法律与时代背景两个角度，强调主动侦查模式研究的特有背景，使得传统侦查模式唯有创新与转变才能迎合时代潮流与犯罪新态势，同时介绍大数据背景主动侦查模式的基本概念、构成要素和基本特征。最后，从主动侦查模式对传统侦查模式的迭代升级、主动侦查模式应用的可能性、主动侦查模式中权力与权力的再平衡三个方面，进行了阐释主动侦查模式存在的必要性、应用的可能性、公权力与私权利平衡的合理性。第二章对大数据背景下主动侦查模式的相关理论基础进行分析。从辩证事实理论、正当程序理论和风险社会理论三个方面，对主动侦查模式的法学基础理论进行研究。首先，确定以客观事实的认定理念作为大数据背景下主动侦查模式的重要理论基础，同时分析传统侦查模式下赖以决策的客观事实在大数据时代如何转换、转型、如何破解认知障碍、如何认定法律效力等存在的障碍。其次，明确以辩证事实理论为主动侦查模式基础与前提，围绕客观事实与数据事实之间的辩证关系，为主动侦查模式对数据事实的捕捉与研判提供第一层次的理论基础。再次，以正当程序理论作为第二层次理论，强调对主动侦查模式的规范与约束，以及在国家与社会的权力结构发生演变的情况下，正当程序原则体现了对公权力的规范，探索正当程序原则及其运用的构建逻辑，使其研究领域成为主动侦查方法的理论基础。最后，主要从风险社会理论相关论述、风险社会理论与主动侦查模式安全风险的耦合性、风险社会理论视阈下现代社会风险景象等三方面进行论述，在贝克风险社会理论的基础上，为大数据背景下主动侦查模式理论研究提供更加有力的理论和实践支撑，从而面对当下复杂的大数据时代。第三章分析大数据背景下主动侦查模式面临的现实问题。本章从正当程序的虚置、数字人权的减损、证据规则的缺失三方面进行分析。第一，在相关数字信息技术在侦查实践活动中，由于侦查主体原本对其依赖转变为数字信息技术主导的局面，使得数字信息技术这一功能性的转变，非常容易导致大数据背景下主动侦查模式虚置正当程序的问题。若过于依赖新兴数字信息技术和人工智能技术，客观上不可避免地容易对正当程序价值造成虚置的危害。因此，对于正当程序的虚置主要导致侦查模式的公正性受到侵蚀和客体对抗的能力受到削弱两方面的危害。第二，在大数据背景下主动侦查模式及其理论模型的应用过程中，构建模型的数字信息技术会发生由原来辅助侦办到主导研判的角色转变。那么，风险防范理念下的侦查模式转型，应当以数字人权保障为指导，势必不同于传统侦查模式具备的人权面向。所以，应用不当则会动摇侦查模式主体地位、弱化侦查模式客体权益、阻碍侦查模式行为公正。第三，在选择大数据背景下主动侦查模式证据规则为研究对象时，在现有证据规则、证据体系的基础上，显然会出现证据规则空白、证明梯度缺失、权力特点模糊等现实问题，因此如何主动侦查模式中证据制度体系化方案，如何构建良好证据规则体系，如何发挥其评估社会危险性、预测犯罪可能性等成为研究重点。第四章构建大数据背景下主动侦查模式的逻辑模型。本章注重技术主义路线与策略，不同于传统侦查强行干预方式，以某一具体案件为例，技术逻辑与侦查逻辑并重，通过科技手段、法制手段规制特定场景下的数据流通，将以隐私算法为代表的新兴数字信息技术嵌入侦查逻辑与思维当中，为各领域数据服务于侦查工作提供有价值的、可借鉴的标准样式。首先，明确构建模型的原因是数据与信息技术的迅猛发展，数据与信息技术人智属性日渐凸显，对现有侦查模式逻辑提出挑战。而对于模型构建的重要意义则表现为更新了对主动侦查模式的认知、对原有侦查模型的改变。其次，重新构建模型的对象与工具。构建对象包括犯罪特征及行为要素、相关理论与行为、特定数据资源等，构建工具包括隐私计算、区块链等新兴数字信息技术。最后，从构建原理、逻辑主线、技术路径三个方面进行具体构建。同时，对模型构建的结果进行了分析，包括理论模型分析、行为模型分析、资源模型分析，进而对模型构建的有效性与科学性进行检验，并给予中肯评价：有领先与创新，也存在问题和不足。第五章结合我国的实际情况，提出大数据背景下解决主动侦查模式问题的具体路径。大数据背景下主动侦查模式在正当程序、数字人权、证据规则等方面都面临着实际困难，且法律规范、数字信息技术具有明显的中立客观的特征，因此，可以从三方面确定实施路径。第一，针对正当程序被虚置的问题提出了正当程序再造的方案。一方面规制主动侦查模式中数字技术程序，包括构建应急程序、构建归责程序，以及适用有限公开原则；另一方面完善数字技术的实质审查制度，包括明确实质审查数字技术的必要性、实质审查数字技术的标准与内容、实质审查数字技术的程序问题。第二，针对数字人权被减损的问题提出数字人权保障的方案。首先构建正当性矫正程序以明确侦查主体地位；其次构建公正性矫正程序保障模式客体权益；最后构建辅助性矫正程序实现模式行为公正。第三，针对证据规则缺失的问题提出证据规则的进路。首先以主动侦查模式权能为基础，构建主动侦查模式证据规则理论，包括主动侦查模式证据能力的要素规则、主动侦查模式证明标准分化规则；其次以审判为中心构建主动侦查模式证据规则的框架，包括主动侦查模式内部证据规则的差异与协调、主动侦查模式外部证据规则的通识与基础。

参考文献：

一、中文参考文献（一）著作类1．《马克思恩格斯全集》第1卷，北京：人民出版社，2009年，第503页。2．《马克思恩格斯全集》第30卷，北京：人民出版社，1995年，第237页。3．《刑事诉讼法》第110、113条。4．《刑事诉讼法》第110条。5．陈光中：《刑事诉讼法学》，北京：中国政法大学出版社，1990年版。6．陈永生：《侦查程序原理论》，北京：中国人民公安大学出版社，2003年版。7．董杰：《信息化侦查概论》，北京：中国人民公安大学出版社，2016年，第2版。8．杜琪：《刑法与行政法关联问题研究》，北京：中国政法大学出版社，2015年版。9．樊崇义：《刑事诉讼法实施问题与对策研究》，北京：中国人民公安大学出版社，2001年版。10．樊崇义：《证据学》，北京：中国人民公安大学出版社，3003年版。11．何家弘、刘品新：《证据法学》，北京：法律出版社，2013年版。12．金江军、郭英楼：《智慧城市：大数据、互联网时代的城市治理》，北京：电子工业出版社，2016年版。13．李光斗：《互联网下半场》，北京：中国人民大学出版社，2017年版。14．林尚立：《当代中国政治形态研究》，天津：天津人民出版社，2017年版。15．刘艳红、周佑勇：《行政刑法的一般理论》，北京：北京大学出版社，2020年版。16．罗豪才等：《行政法平衡理论讲演录》北京：北京大学出版社，2011年版。17．马长山：《数字法治概论》，北京：法律出版社，2022年版。18．马忠红：《情报主导侦查》，北京：中国人民公安大学出版社，2006年版。19．马忠红：《侦查学基础理论》，北京：中国人民公安大学出版社，2006年版。20．齐振海、袁贵仁：《哲学中的主体和客体问题》，北京：中国人民大学出版社，1992年版。21．强世功：《法制与治理：国家转型中的法律》，北京：中国政法大学出版社，2003年版。22．宋英辉：《刑事诉讼原理》，北京：法律出版社，2003年版。23．孙长永：《侦查程序与人权保障——中国侦查程序的改革和完善》，北京：中国法制出版社，2009年版。24．孙长永：《侦查程序与人权——比较法考察》，北京：中国方正出版社，2000年版。25．王敏远：《刑事诉讼法学》（上），北京：知识产权出版社，2013年版。26．王然：《大数据侦查》，北京：清华大学出版社，2017年版。27．徐恪等：《算法统治世界——智能经济的隐形秩序》，北京：清华大学出版社，2017年版。28．尹立栋：《职务犯罪规范化侦查》，北京：中国检察出版社，2015年版。29．张文显：《法理学》，北京：高等教育出版社，1999年版。30．郑少华：《生态主义法哲学》，北京：法律出版社，2002年版。31．钟宏彬：《法益理论的宪法基础》，台湾：元照出版有限公司，2012年版。32．周辉：《变革与选择：私权利视角下的网络治理》，北京：北京大学出版社，2016年版。33．邹明理：《侦查与鉴定热点问题研究》，北京：中国检察出版社，2004年版。34．［澳］史蒂夫·萨马蒂诺：《碎片化时代：重新定义互联网+商业新常态》，念昕译，北京：中国人民大学出版社，2015年版。35．［德］克劳斯·施瓦布：《第四次工业革命：转型的力量》，李菁译，北京：中信出版社，2016年版。36．［德］马克思•韦伯：《学术与政治》，冯克利译，生活•读书•新知三联书店1998年版。37．［德］毛雷尔：《行政法学总论》，高家伟译，北京：法律出版社，2000年版。38．［法］让·弗朗索瓦·利奥塔尔：《后现代状态：关于知识的报告》，车槿山译，南京：南京大学出版社，2011年版。39．［法］伯纳德·利奥托德、马克·哈蒙德：《大数据与商业模式变革：从信息到知识，再到利润》，郑晓舟等译，北京：电子工业出版社，2015年。40．［韩］金文朝等：《数字技术与新社会秩序的形成》，柳京子等译，北京：社会科学文献出版社，2018年版。41．［美］艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西：《爆发：大数据时代预见未来的新思维》，马慧译，北京：中国人民大学出版社，2012年版。42．［美］伯克·约翰逊、【美】拉里·克里斯滕森：《教育研究定量、定性和混合方法》，马健生译，重庆：重庆大学出版社，2014年版。43．［美］弗兰克·帕斯奎尔：《黑箱社会——控制金钱和信息的数据法则》，赵亚男译，北京：电子工业出版社，2015年版。44．［美］霍姆斯: 《法律之道》，姚远译，厦门：厦门大学出版社，2015年版。45．［美］劳拉·昆兰蒂罗：《赛博犯罪——如何防范计算机犯罪》，王涌译，南昌：江西教育出版社，1999年版。46．［美］劳伦斯·莱斯格：《代码2.0:网络空间中的法律》，李旭等译，北京：清华大学出版社，2009年版。47．［美］卢克·多梅尔：《算法时代：新经济的新引擎》，胡小锐等译，北京：中信出版社，2016年版。48．［美］罗伯特.克拉克：《情报分析：以目标为中心的方法》，马忠元译，北京：金城出版社，2013年版。49．［美］曼纽尔·卡斯特：《认同的力量》，曹荣湘译，北京：社会科学文献出版社，2006年版。50．［美］曼纽尔·卡斯特：《网络社会的崛起》，夏铸九、王志弘等译，北京：社会科学文献出版社，2006年版。51．［美］弥尔顿·L．穆勒：《网络与国家———互联网治理的全球政治学》，周程等译，上海：上海交通大学出版社，2015年版。52．［美］尼克·比尔顿：《翻转世界——互联网思维与新技术如何改变未来》，王惟芬等译，杭州：浙江人民出版社，2014年版。53．［美］皮埃罗·斯加鲁菲：《智能的本质——人工智能与机器人领域的64个大问题》，任莉等译，北京：人民邮电出版社，2017年版。54．［美］瑞恩·卡洛、迈克尔·弗鲁姆金、［加］伊恩·克尔：《人工智能与法律的对话》，陈吉栋等译，上海：上海人民出版社，2018年版。55．［日］田口守一：《刑事诉讼的目的》，张凌，于秀峰译，北京：中国政法大学出版社，2011年版。56．［日］田口守一：《刑事诉讼法》，刘迪等译，北京：法律出版社，2000年版。57．［英］戴雪：《英国宪法研究导论》，何永红译，商务印书馆2020年版。58．［英］卡鲁姆·蔡斯：《人工智能革命：超级智能时代的人类命运》，张尧然译，北京：机械工业出版社，2017年版。59．［英］迈克尔·曼:《社会权力的来源》(第一卷)，刘北成、李少军译，上海人民出版社2007年版。60．［英］维克托·迈尔·舍恩伯格、肯尼思·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，杭州：浙江人民出版社，2013年版。（二）论文类1．白建军：“犯罪圈与刑法修正的结构控制”，《中国法学》，2017年第5期。2．蔡星月：“算法决策权的异化及其矫正”，《政法论坛》，2021年第5期。3．蔡一博：“智能辅助：AI下民商事办案系统的建构——以裁判思维与要件标注为切入点”，《东方法学》，2018年第3期。4．曹建峰：“人工智能：机器歧视及应对之策”，《信息安全与通信保密》，2016年第12期。5．陈华：“大数据时代公安机关侦查模式的转型”，《广西警察学院学报》，2018年第31期。6．陈景辉：“人工智能的法律挑战：应该从哪里开始？”，《比较法研究》，2018年第5期。7．陈鹏：“人机关系的哲学反思”，《哲学分析》，2017年第5期。8．陈如超：“专家参与刑事诉讼的多元功能及其体系化”，《法学研究》。2020年第2期。9．陈卫东、程雷：“论秘密侦查及其对刑事司法制度的挑战”，孙长永主编：《现代侦查取证程序》，北京：中国检察出版社，2005年版。10．陈姿含：“人工智能算法中的法律主体性危机”，《法律科学》（西北政法大学学报），2019年第4期。11．程雷：“大数据侦查的法律控制”，《中国人民公安大学学报》(自然科学版)，2014年第4期。12．程雷：“大数据侦查的法律控制”，《中国社会科学》，2018年第11期。13．程雷：“秘密侦查在西方国家的兴起”，《国家检察官学院学报》，2009年第17期。14．仇筠茜、陈昌凤：“基于人工智能与算法新闻透明度的“黑箱”打开方式选择”，《郑州大学学报》（哲学社会科学版），2018年第5期。15．崔靖梓：“算法歧视挑战下平等权保护的危机与应对”，《法律科学》，2019年第3期。16．翟志勇：“数据主权时代的治理新秩序”，《读书》，2021年第6期。17．杜传忠、郭美晨：“第四次工业革命与要素生产率提升”，《广东社会科学》，2017年第5期。18．段蓓玲：“大数据背景下主动侦查刍议”，《广西政法管理干部学院学报》，2018年第6期。19．段伟文：“人工智能时代的价值审度与伦理调适”，《中国人民大学学报》，2017年第6期。20．樊崇义：“刑事证据规则体系的完善”，《国家检察官学院学报》，2014年第1期。21．冯俊伟：“行政执法证据进入刑事诉讼的类型分析——基于比较法的视角”，《比较法学研究》，2014年第2期。22．高景峰：“司法工作人员相关职务犯罪侦查模式建构与完善”，《中国刑事法杂志》，2021年第5期。23．高明等：“数据世系管理技术研究综述”，《计算机学报》，2010年第3期。24．韩德明：“回应抑或主动：侦查程序启动的模式选择”，《山东警察学院学报》，2006年第2期。25．韩德明：“侦查比例原则论”，《山东警察学院学报》，2007年第2期。26．韩关峰、陈刚：“隐私计算在大数据侦查中的应用研究”，《中国人民公安大学学报》（社会科学版），2023年第4期。27．何军：“大数据时代侦查权扩张及规则路径”，《中国刑警学院学报》，2023年第1期。28．何军：“大数据与侦查模式变革研究”，《中国人民公安大学学报》（社会科学版），2015年第1期。29．胡凌：“数字社会权力的来源：评分、算法与规范的再生产”，《交大法学》，2019年第1期。30．胡铭：“大数据视野下犯罪预测的机遇、风险与规制——以英美德“预测警务”为例”，《西南民族大学学报》（人文社会科学版），2021年第12期。31．黄浪等：“安全理论模型构建的方法论研究”，《中国安全科学学报》，2016年第26期。32．黄少华：“论网络空间的社会特性”，《兰州大学学报》（社会科学版），2003年第3期。33．黄少华：“人工智能与智能社会学”，《甘肃社会科学》，2019年第5期。34．黄小飞：“刑事不法与行政不法的差异：量差说的辩护与拓展”，《北方法学》，2022年第6期。35．季美君：“专家证据的价值与我国司法鉴定制度的修改”，《法学研究》，2013年第2期。36．贾章范：“论算法解释权不是一项法律权利——兼评《个人信息保护法（草案）》第二十五条”，《电子知识产权》，2020年第12期。37．姜野、李拥军：“破解算法黑箱：算法解释权的功能证成与适用路径——以社会信用体系建设为场景”，《福建师范大学学报》（哲学社会科学版），2019年第4期。38．解正山：“算法决策规制——以算法“解释权”为中心”，《现代法学》，2020年第1期。39．李成：“人工智能歧视的法律治理”，《中国法学》，2021年第2期。40．李风华等：“隐私计算研究范畴及发展趋势”，《通信学报》，2016年第37期。41．李蕤：“大数据背景下侵财犯罪的发展演变与侦查策略探析——以北京市为样本”，《中国人民公安大学学报》（社会科学版），2014年第4期。42．李小猛：“大数据赋能侦查监督的进路与反思”，《华东政法大学学报》，2023年第5期。43．李小猛：“司法大数据和法律人工智能的唯公权力化倾向及应对——以私权保障为中心”，《苏州大学学报（法学版）》，2020年第4期。44．林洹民：“个人对抗商业自动决策算法的私权设计”，《清华法学》，2020年第4期。45．林燕霞、谢湘生：“基于社会认同理论的微博群体用户画像”，《情报理论与实践》，2018年第3期。46．刘福森、宋文新：“价值观的革命：可持续发展观的价值取向”，《吉林大学社会科学学报》，1999年第2期。47．刘金国：“权力腐败的法律制约”，《中国法学》，2000年第1期。48．刘铭：“大数据反恐应用中的法律问题分析”，《河北法学》，2015年第2期。49．刘品新：“论大数据证据”，《环球法律评论》，2019年第1期。50．刘艳红：“公共空间运用大规模监控的法理逻辑及限度——基于个人信息有序共享之视角”，《法学论坛》，2020年第2期。51．栾兴良：“大数据侦查观的反思与重构”，《中国刑警学院学报》，2021年第6期。52．罗豪才、甘雯：“行政法的‘平衡’及‘平衡论’范畴”，《中国法学》，1996年第4期。53．罗维鹏：“人工智能裁判的问题归纳与前瞻”，《国家检察官学院学报》，2018年第5期。54．罗文华：“大数据证据之实践与思考”，《中国刑事警察》，2019年第5期。55．吕豪杰：“主动侦查与被动侦查概念的界限研究”，《北京警察学院学报》，2019年第6期。56．马方等：“论我国情报主导的全景式侦查控制模式构建”，《中国人民公安大学学报》（社会科学版），2012年第3期。57．马长山：“数字时代的法律变革”，《浙江社会科学》，2019年第12期。58．马长山：“智慧社会背景下的“第四代人权”及其保障”，《中国法学》，2019年第5期。59．马长山：“智慧社会建设中的“众创”式制度变革——基于“网约车”合法化进程的法理学分析”，《中国社会科学》，2019年第4期。60．马长山：“智能互联网时代的法律变革”，《法学研究》，2018年第4期。61．欧阳秋梅、吴超：“大数据与传统安全统计数据的比较及其应用展望”，《中国安全科学学报》，2016年第26期。62．裴炜：“个人信息大数据与刑事正当程序的冲突及其调和”，《法学研究》，2018年第2期。63．彭知辉：“数据：大数据环境下情报学的研究对象”，《情报学报》，2017年第2期。64．彭中礼：“司法人工智能中的价值判断”，《四川大学学报》（哲学社会科学版），2021年第1期。65．钱迎春：“简论“从人到案”的侦查模式”，《广州市公安管理干部学院学报》，2005年第1期。66．钱育之：“知情权：犯罪嫌疑人的基本权利”，《求索》，2007年第8期。67．裘树祥：“论情报主导侦查的实施原理”，《山东警察学院学报》，2009年第1期。68．上海市公安局经侦总队：“论“从人到案”侦查模式”，《上海公安高等专科学校学报》，2002年第6期。69．宋旭光：“论司法裁判的人工智能化及其限度”，《比较法研究》，2020年第5期。70．苏宇：“算法规制的谱系”，《中国法学》，2020年第3期。71．陈姿含：“人工智能算法中的法律主体性危机”，《法律科学》，2019年第4期。72．苏宇：“算法规制的谱系”，《中国法学》，2020年第3期。73．唐林垚：“‘脱离算法自动化决策权’的虚幻承诺”, 《东方法学》，2020年第6期。74．唐林垚：“公共卫生领域算法治理的实现途径及法律保障”，《法学评论》，2021年第3期。75．万毅：“转折与定位：侦查模式与中国侦查程序改革”，《现代法学》，2003年版第2期。76．汪洋：“论信息化背景下推进主动侦查”，《产业与科技论坛》，2019年第18卷第14期。77．王方玉：“新兴权利司法证成的三阶要件”，《法制与社会发展》，2021年第1期。78．王禄生：“大数据与人工智能司法应用的话语冲突及其理论解读”，《法学论坛》，2018年第5期。79．王天恩：“信息文明论”，《南国学术》，2015年第3期。80．王天恩：“重新理解“发展”的信息文明“钥匙””，《中国社会科学》，2018年第6期。81．成素梅：“信息文明的内涵及其时代价值”，《学术月刊》，2018年第5期。82．王天思：“信息文明时代人的信息存在方式及其哲学意蕴”，《哲学分析》，2017年第4期；83．王夏洁、刘红丽：“基于社会网络理论的知识链分析”，《情报杂志》，2007年第26期。84．吴汉东：“人工智能时代的制度安排与法律规制”，《法律科学》，2017年第5期。85．吴鸿雅：“新法密率的科学抽象与逻辑证明研究”，《自然辩证法研究》，2004年第10期。86．吴树芳等：“基于兴趣转移的微博用户动态画像生成”，《情报科学》，2018年第8期。87．习近平：“扎实深入贯彻落实总体国家安全观与时俱进开创国家安全工作新局面”，《人民日报》，2015年5月20日，第1版。88．肖峰：“信息文明的本体论建构”，《哲学分析》，2017年第4期；89．谢登科：“非法电子数据排除的理论基点与制度建构：以数字权利的程序性救济为视角”，《上海政法学院学报》，2023年第3期。90．谢澍：“论刑事证明标准之实质递进性——“以审判为中心”语境下的分析”，《法商研究》，2017年第3期。91．徐凤：“人工智能算法黑箱的法律规制——以智能投顾为例展开”，《东方法学》，2019年第6期。92．杨婷：“论大数据时代我国刑事侦查模式的转型”，《法商研究》，2018年第2期。93．衣俊霖：“数字孪生时代的法律与问责——通过技术标准透视算法黑箱”，《东方法学》，2021年第4期。94．尤明辉等：“基于行为感知的用户画像技术”，《浙江大学学报》（工学版），2021年第4期。95．余东明：“我国首次应用人工智能辅助技术开庭审案上海研发“206系统”争当世界领跑者”，《法治日报》，2019年1月24日第1版；96．余盛峰:“全球信息化秩序下的法律革命”，《环球法律评论》，2013年第5期。97．张栋：“中国刑事证据制度体系的优化”，《中国社会科学》，2015年第7期。98．张吉豫：“智能时代算法专利适格性的理论证成”，《当代法学》，2021年第3期。99．张建伟：“审判中心主义的实质与表象”，《人民法院报》，2014年6月20日，第五版。100．张凌寒：“商业自动化决策的算法解释权研究”，《法律科学》，2018年第3期。101．张凌寒：“算法自动化决策与行政正当程序制度的冲突与调和”，《东方法学》，2020年第6期。102．张淑玲：“破解黑箱：智媒时代的算法权力规制与透明实现机制”，《中国出版》，2018年第7期。103．张涛等：“基于网络浏览行为的小众领域用户画像建模”，《系统工程理论与实践》，2020年第3期。104．张欣：“算法影响评估制度的构建机理与中国方案”,《法商研究》，2021年第2期。105．张玉洁：“智能量刑算法的司法适用：逻辑、难题与程序法回应”，《东方法学》，2021年第3期。106．赵泽睿：“算法论证程序的意义——对法律规制算法的另一种思考”，《中国政法大学学报》，2023年第1期。107．郑曦：“人工智能技术在司法裁判中的运用及规制”，《中外法学》，2020年第3期。108．郑玉双：“破解技术中立难题———法律与科技之关系的法理学再思”，《华东政法大学学报》，2018年第1期。109．钟明曦：“论刑事诉讼大数据证据的效力”，《铁道警察学院学报》，2018年第6版。110．周建达：“刍议被动侦查原则”，《铁道警察学院学报》，2014年第6期。111．周尚君：“数字社会对权力机制的重新构造”，《华东政法大学学报》，2021年第5期。112．自正法、刘小庆：“大数据侦查的本质属性及其溢出效应：基于福柯“规训”理论的分析”，《西南民族大学学报》(人文社会科学版)，2022年第6期。113．纵博：“论科学证据的实质审查”，《法商研究》，2024年第1期。114．纵博：“隐私权视角下的大规模监控措施类型化及其规范”，《中国刑事法杂志》，2020年第6期。115．左亦鲁：“算法与言论——美国的理论与实践”，《环球法律评论》，2018年第5期。二、外文参考文献1．“Criminal Law—Sentencing Guidelines—Wisconsin Supreme Court Ｒequires Warning before Use of Algorithmic Ｒisk Assessments in Sentencing—State v. Loomis，881 N. W. 2d 749 ( Wis. 2016) ”，Harvard Law Ｒeview，Vol. 130，No. 5 ( Mar. ，2017) ，p. 1531.2．ALBERT L B. Bursts: The Hidden Pattern Behind Everything We Do[EB/OL].https://s3.amazonaws.com/arena-attachments/185817/c15d02b73d28c602c94055e0a6d61bc4.pdf, 2018-12-15.3．Clark D. The Investigation of Crime (3rd edition)[M]. Oxford: Oxford University Press, 2004.5-6.4．Elizabeth E．Joh．Policing by Numbers: Big Data and The Fourth Amendment［J］．Washington Law Ｒeview，2014，Vol．89，35－68．5．enterprise[J/OL].(2013-9-9)[2018-5-1].http://www-01.ibm.com/software/data/bigdata/6．Fair- field，Joshua A. T. ，Luna，Erik，“Digital Innocence”，Cornell Law Ｒeview，Vol. 99，No. 5 ( Jul. ，2014) ，p. 981.7．Field B S, Pelser C. Invading the Private——State Accountability and New Investigative Methods in Europe[M]. Conway: Athenaeum Press, 1998.9.8．Fisher D, Deline R, Czerwinski M, et al. Interactions with big data analytics[J]. Interactions, 2012 (3):50-59.9．Frank Pasquale,The Black BOX Society:The Secret Algorithms that Control Money and Information,Harvard University Press,2015.10．Gandomi A, Haider M. Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics[J]. International Journal of Information Management, 2015(2):137- 144.11．IBM. What is big data? - Bringing big data to the12．Joseph S.Nye，Jr.，Bound to Lead:The Changing Nature of American Power，New York:Basic Books，Inc.，Publishers，1990.13．Katal A, Wazid M, Goudar R H. Big data: Issues, challenges, tools and Good14．Lyman M D. Criminal Investigation: the art and the science (7th edition)[M]. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2014.20.15．Perry Anderson,“A Culture in Contraflow-Ⅰ”,180 New Left Review 41,61（1990）.16．practices[C/OL].(2013-9-26)[2018-5-1].https://ieeexplore.ieee.org/document/6612229.17．Sami S, Sael N. Extract Five Categories CPIVW from the 9V’s Characteristics of the Big Data[J]. International Journal of Advanced Computer Science & Applications, 2016,7 (3):254-258.18．Sheets M W. CyberPredators: Police Internet Investigations Under Florida Statute 847.0135[J]. U. Miami L. Rev, 2000(54):405-449.

学科：

侦查学

提交日期：

2025-07-01

引用参考：

石波. 大数据背景下主动侦查模式研究[D]. 西南政法大学,2025.

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知识共享许可协议-署名

dc.title
大数据背景下主动侦查模式研究

dc.title
Research on Active Investigation Mode under the Background of Big Data

dc.contributor.schoolno
B20200301Z3116

dc.contributor.author
石波

dc.contributor.affiliation
刑事侦查学院

dc.contributor.degree
博士

dc.contributor.childdegree
法学博士学位

dc.contributor.degreeConferringInstitution
西南政法大学

dc.identifier.year
2025

dc.contributor.direction
物证技术

dc.contributor.advisor
张凌燕

dc.contributor.advisorAffiliation
刑事侦查学院

dc.language.iso
中文

dc.subject
大数据,主动侦查模式,正当程序,数字技术,逻辑模型

dc.subject
Big data; Active investigation mode; Due process; Digital technology; Logical model; legal system

dc.description.abstract
传统具有被动性质的侦查模式，在面对日益严峻的涉网犯罪形势时显现出侦办难度大、工作效率低的特征，加上互联网、区块链、新兴数字信息技术等行业蓬勃发展，海量数据及以算法为代表的新兴数字信息技术的有效利用率不断提高，促使侦查领域实务部门及相关学者因势利导开始探索新型侦查模式。在探索大数据背景下新型侦查模式理论及其逻辑模型的过程中，需要以现有的评估风险、预测犯罪、辩证事实、正当程序、数字人权、证据规则等法学理论为基础，分析现代新兴数字信息技术的进步对于侦查模式的影响，进而研究如何发挥侦查模式的主动性质，为侦查领域实务部门提供理论支撑。相对于传统具有被动性质的、以既有犯罪事实为驱动的侦查模式，本文研究的主动侦查模式主要解决因失范违法犯罪所构成的威胁及预测犯罪相关问题，注重以多维数据为切入点，通过主动发现、预测违法犯罪线索，评估违法犯罪可能性，提升侦查实践能力。在司法实践中，一般情况下，更多地强调对具有主动性质侦查手段的法律规制，尤其是以秘密侦查中涉及法律规制的关注居多。因此，本文以大数据为背景、以新兴数字信息技术为方法、从预测犯罪和研判数据背后事实行为社会危害性的视角，比较国内外关于具有主动性质侦查模式的理论成果与实践做法，对大数据背景下具有主动性质的侦查活动及其模式的界定、基础理论、逻辑模型中现实问题、实施路径等方面进行研究。全文共分为五章：第一章对大数据背景下的主动侦查模式相关概念进行厘清。大数据与侦查模式的结合，无论是技术层面的新兴数字信息技术，还是理论层面的侦查模式，都是构建本文论及的大数据背景下主动侦查模式理论的基础支撑点。本章主要包括大数据及其对侦查模式的影响、大数据背景主动侦查模式的基本范畴、大数据背景下主动侦查模式的证成三个方面的内容。首先，从大数据的概念、大数据对法律体系的影响、大数据背景下侦查模式的创新与转变三个层面，分析大数据技术对侦查模式的影响。其次，从法律与时代背景两个角度，强调主动侦查模式研究的特有背景，使得传统侦查模式唯有创新与转变才能迎合时代潮流与犯罪新态势，同时介绍大数据背景主动侦查模式的基本概念、构成要素和基本特征。最后，从主动侦查模式对传统侦查模式的迭代升级、主动侦查模式应用的可能性、主动侦查模式中权力与权力的再平衡三个方面，进行了阐释主动侦查模式存在的必要性、应用的可能性、公权力与私权利平衡的合理性。第二章对大数据背景下主动侦查模式的相关理论基础进行分析。从辩证事实理论、正当程序理论和风险社会理论三个方面，对主动侦查模式的法学基础理论进行研究。首先，确定以客观事实的认定理念作为大数据背景下主动侦查模式的重要理论基础，同时分析传统侦查模式下赖以决策的客观事实在大数据时代如何转换、转型、如何破解认知障碍、如何认定法律效力等存在的障碍。其次，明确以辩证事实理论为主动侦查模式基础与前提，围绕客观事实与数据事实之间的辩证关系，为主动侦查模式对数据事实的捕捉与研判提供第一层次的理论基础。再次，以正当程序理论作为第二层次理论，强调对主动侦查模式的规范与约束，以及在国家与社会的权力结构发生演变的情况下，正当程序原则体现了对公权力的规范，探索正当程序原则及其运用的构建逻辑，使其研究领域成为主动侦查方法的理论基础。最后，主要从风险社会理论相关论述、风险社会理论与主动侦查模式安全风险的耦合性、风险社会理论视阈下现代社会风险景象等三方面进行论述，在贝克风险社会理论的基础上，为大数据背景下主动侦查模式理论研究提供更加有力的理论和实践支撑，从而面对当下复杂的大数据时代。第三章分析大数据背景下主动侦查模式面临的现实问题。本章从正当程序的虚置、数字人权的减损、证据规则的缺失三方面进行分析。第一，在相关数字信息技术在侦查实践活动中，由于侦查主体原本对其依赖转变为数字信息技术主导的局面，使得数字信息技术这一功能性的转变，非常容易导致大数据背景下主动侦查模式虚置正当程序的问题。若过于依赖新兴数字信息技术和人工智能技术，客观上不可避免地容易对正当程序价值造成虚置的危害。因此，对于正当程序的虚置主要导致侦查模式的公正性受到侵蚀和客体对抗的能力受到削弱两方面的危害。第二，在大数据背景下主动侦查模式及其理论模型的应用过程中，构建模型的数字信息技术会发生由原来辅助侦办到主导研判的角色转变。那么，风险防范理念下的侦查模式转型，应当以数字人权保障为指导，势必不同于传统侦查模式具备的人权面向。所以，应用不当则会动摇侦查模式主体地位、弱化侦查模式客体权益、阻碍侦查模式行为公正。第三，在选择大数据背景下主动侦查模式证据规则为研究对象时，在现有证据规则、证据体系的基础上，显然会出现证据规则空白、证明梯度缺失、权力特点模糊等现实问题，因此如何主动侦查模式中证据制度体系化方案，如何构建良好证据规则体系，如何发挥其评估社会危险性、预测犯罪可能性等成为研究重点。第四章构建大数据背景下主动侦查模式的逻辑模型。本章注重技术主义路线与策略，不同于传统侦查强行干预方式，以某一具体案件为例，技术逻辑与侦查逻辑并重，通过科技手段、法制手段规制特定场景下的数据流通，将以隐私算法为代表的新兴数字信息技术嵌入侦查逻辑与思维当中，为各领域数据服务于侦查工作提供有价值的、可借鉴的标准样式。首先，明确构建模型的原因是数据与信息技术的迅猛发展，数据与信息技术人智属性日渐凸显，对现有侦查模式逻辑提出挑战。而对于模型构建的重要意义则表现为更新了对主动侦查模式的认知、对原有侦查模型的改变。其次，重新构建模型的对象与工具。构建对象包括犯罪特征及行为要素、相关理论与行为、特定数据资源等，构建工具包括隐私计算、区块链等新兴数字信息技术。最后，从构建原理、逻辑主线、技术路径三个方面进行具体构建。同时，对模型构建的结果进行了分析，包括理论模型分析、行为模型分析、资源模型分析，进而对模型构建的有效性与科学性进行检验，并给予中肯评价：有领先与创新，也存在问题和不足。第五章结合我国的实际情况，提出大数据背景下解决主动侦查模式问题的具体路径。大数据背景下主动侦查模式在正当程序、数字人权、证据规则等方面都面临着实际困难，且法律规范、数字信息技术具有明显的中立客观的特征，因此，可以从三方面确定实施路径。第一，针对正当程序被虚置的问题提出了正当程序再造的方案。一方面规制主动侦查模式中数字技术程序，包括构建应急程序、构建归责程序，以及适用有限公开原则；另一方面完善数字技术的实质审查制度，包括明确实质审查数字技术的必要性、实质审查数字技术的标准与内容、实质审查数字技术的程序问题。第二，针对数字人权被减损的问题提出数字人权保障的方案。首先构建正当性矫正程序以明确侦查主体地位；其次构建公正性矫正程序保障模式客体权益；最后构建辅助性矫正程序实现模式行为公正。第三，针对证据规则缺失的问题提出证据规则的进路。首先以主动侦查模式权能为基础，构建主动侦查模式证据规则理论，包括主动侦查模式证据能力的要素规则、主动侦查模式证明标准分化规则；其次以审判为中心构建主动侦查模式证据规则的框架，包括主动侦查模式内部证据规则的差异与协调、主动侦查模式外部证据规则的通识与基础。

dc.description.abstract
The traditional passive investigation mode shows the characteristics of great difficulty and low efficiency when facing the increasingly severe situation of network related crimes. In addition, the Internet, blockchain, emerging digital information technology and other industries are booming, and the effective utilization rate of massive data and emerging digital information technology represented by algorithms is constantly improving, prompting the practical departments in the investigation field and relevant scholars to take advantage of the situation and start exploring new investigation modes.In the process of exploring the theory and logical model of new investigation models under the background of big data, it is necessary to use existing legal theories such as risk assessment, crime prediction, dialectical facts, due process, digital human rights, and evidence rules as the basis to analyze the impact of modern emerging digital information technology on investigation models, and then study how to leverage the proactive nature of investigation models to provide theoretical support for practical departments in the investigation field. Compared to the traditional passive investigation model driven by existing criminal facts, the active investigation model studied in this article mainly solves the threat posed by misconduct in illegal activities and the related problems of predicting crimes. It focuses on using multidimensional data as the entry point, actively discovering and predicting clues of illegal activities, evaluating the possibility of illegal activities, and improving the practical ability of investigation. In judicial practice, in general, more emphasis is placed on the legal regulation of investigative methods with proactive nature, especially in secret investigations involving legal regulation. Therefore, this article takes big data as the background, emerging digital information technology as the method, and from the perspective of predicting crimes and analyzing the social harm of factual behaviors behind data, compares the theoretical achievements and practical practices of active investigation models at home and abroad, and studies the definition, basic theory, logical model reality problems, implementation paths, and other aspects of active investigation activities and models in the context of big data. The entire text is divided into five chapters:Chapter 1 clarifies the relevant concepts of active investigation mode in the context of big data. The combination of big data and investigation models, whether it is the emerging digital information technology at the technical level or the theoretical investigation model, is the fundamental support for constructing the theory of active investigation models under the background of big data discussed in this article. This chapter mainly includes three aspects: big data and its impact on investigation models, the basic categories of active investigation models in the context of big data, and the evidence of active investigation models in the context of big data. Firstly, analyze the impact of big data technology on investigation models from three aspects: the concept of big data, the impact of big data on the legal system, and the innovation and transformation of investigation models in the context of big data. Secondly, from the perspectives of law and historical background, it emphasizes the unique background of active investigation mode research, so that traditional investigation modes can only adapt to the trend of the times and new criminal trends through innovation and transformation. At the same time, it introduces the basic concepts, constituent elements, and basic characteristics of active investigation mode in the context of big data. Finally, the necessity and feasibility of the active investigation mode, as well as the rationality of balancing public and private rights, were explained from three aspects: the iterative upgrading of the traditional investigation mode by the active investigation mode, the possibility of its application, and the rebalancing of power and power in the active investigation mode.Chapter 2 analyzes the relevant theoretical basis of the active investigation mode in the context of big data. Research the legal foundation theory of active investigation mode from two aspects: dialectical fact theory and due process theory. Firstly, it is important to establish the concept of identifying objective facts as the theoretical basis for the active investigation model in the context of big data. At the same time, it is necessary to analyze how the objective facts that rely on decision-making in the traditional investigation model are transformed and transformed in the era of big data, how to overcome cognitive barriers, and how to identify legal effectiveness. Secondly, it is necessary to clarify the dialectical fact theory as the foundation and prerequisite for the active investigation model, focusing on the dialectical relationship between objective facts and data facts, and providing the first level of theoretical basis for the active investigation model to capture and analyze data facts. Finally, using the theory of due process as the second level of theory, it emphasizes the norms and constraints of the active investigation mode, and in the context of the evolution of the power structure of the state and society, the principle of due process reflects the norms of public power. Exploring the construction logic of the principle of due process and its application makes its research field the theoretical foundation of the active investigation method.Chapter 3 analyzes the practical problems faced by the proactive investigation model in the context of big data. This chapter analyzes from three aspects: the absence of due process, the reduction of digital human rights, and the absence of evidence rules. Firstly, in the practical investigation activities of relevant digital information technology, due to the shift of the investigation subject's reliance on it to a situation dominated by digital information technology, the functional transformation of digital information technology is very likely to lead to the problem of the active investigation mode falsely establishing due process in the context of big data. If too much reliance is placed on emerging digital information technology and artificial intelligence technology, objectively it is inevitable to cause virtual harm to the value of due process. Therefore, the virtual establishment of due process mainly leads to the erosion of the fairness of the investigation mode and the weakening of the ability of object confrontation. Secondly, in the application process of the active investigation mode and its theoretical model in the context of big data, the digital information technology used to build the model will undergo a transformation from assisting in investigation to leading research and judgment. So, the transformation of investigation models under the concept of risk prevention should be guided by the protection of digital human rights, which is inevitably different from the human rights aspect that traditional investigation models do not have. Therefore, improper application will shake the subject status of the investigation mode, weaken the rights and interests of the investigation mode object, and hinder the fairness of the investigation mode behavior. Thirdly, when choosing the evidence rules of the active investigation mode under the background of big data as the research object, based on the existing evidence rules and systems, it can be found that there are obvious practical problems such as blank evidence rules, lack of proof gradients, and unclear rights characteristics. Therefore, how to systematize the evidence system in the active investigation mode, how to build a good evidence rule system, and how to use it to evaluate social danger and predict the possibility of crime have become the focus of research.Chapter 4: Constructing a logical model of active investigation mode in the context of big data. This chapter focuses on the technical approach and strategy, which is different from the traditional method of forced intervention in investigation. Taking a specific case as an example, the technical logic and investigation logic are equally emphasized. Through technological and legal means, the flow of data in specific scenarios is regulated. The emerging digital information technology represented by privacy algorithms is embedded in the investigation logic and thinking, providing valuable and reference standard styles for data in various fields to serve investigation work. Firstly, it is clear that the reason for constructing the model is due to the rapid development of data and information technology, which increasingly highlights the human intelligence attributes of data and information technology, posing a challenge to the logic of existing investigation models. The significance of model construction lies in updating the understanding of active investigation mode and changing the original investigation model. Secondly, construct the objects and tools of the model. The construction objects include criminal characteristics and behavioral elements, relevant theories and behaviors, specific data resources, etc. The construction tools include emerging digital information technologies such as privacy computing and blockchain. Finally, specific construction will be carried out from three aspects: construction principles, logical mainline, and technical path. At the same time, an analysis was conducted on the results of model construction, including theoretical model analysis, behavioral model analysis, and resource model analysis. The effectiveness and scientificity of model construction were then tested, and a fair evaluation was given: leading and innovative, but also having problems and shortcomings.Chapter 5 proposes specific paths to solve the problem of active investigation mode in the context of big data, taking into account the actual situation in China. The active investigation model in the context of big data faces practical difficulties in due process, digital human rights, evidence rules, and other aspects. However, legal norms and digital information technology have obvious neutral and objective characteristics. Therefore, the implementation path should be determined from three aspects. Firstly, a plan for due process reengineering has been proposed to address the issue of the virtual existence of due process. On the one hand, regulating the digital technology procedures in the active investigation mode, including constructing emergency procedures, establishing accountability procedures, and applying the principle of limited disclosure; On the other hand, improving the substantive examination system of digital technology, including clarifying the necessity of substantive examination of digital technology, the standards and content of substantive examination of digital technology, and the procedural issues of substantive examination of digital technology. Secondly, propose a plan to protect digital human rights in response to the issue of the reduction of digital human rights. Firstly, establish a legitimacy correction procedure to clarify the status of the investigative subject; Secondly, establish a fair correction procedure to safeguard the rights and interests of the object of the model; Finally, construct an auxiliary correction program to achieve pattern behavior fairness. Thirdly, to address the issue of lack of evidence rules, a path for evidence rules should be proposed. Firstly, based on the power of the active investigation mode, a theory of evidence rules for the active investigation mode should be constructed, including the essential rules for the evidence ability of the active investigation mode and the differentiation rules for the proof standards of the active investigation mode; Secondly, the framework of evidence rules for the active investigation mode is constructed with the trial as the center, including the differences and coordination of internal evidence rules in the active investigation mode, and the general knowledge and foundation of external evidence rules in the active investigation mode.

dc.date.issued
2025-05-30

dc.date.oralDefense
2025-05-23

dc.relation.citedreferences
一、中文参考文献（一）著作类1．《马克思恩格斯全集》第1卷，北京：人民出版社，2009年，第503页。2．《马克思恩格斯全集》第30卷，北京：人民出版社，1995年，第237页。3．《刑事诉讼法》第110、113条。4．《刑事诉讼法》第110条。5．陈光中：《刑事诉讼法学》，北京：中国政法大学出版社，1990年版。6．陈永生：《侦查程序原理论》，北京：中国人民公安大学出版社，2003年版。7．董杰：《信息化侦查概论》，北京：中国人民公安大学出版社，2016年，第2版。8．杜琪：《刑法与行政法关联问题研究》，北京：中国政法大学出版社，2015年版。9．樊崇义：《刑事诉讼法实施问题与对策研究》，北京：中国人民公安大学出版社，2001年版。10．樊崇义：《证据学》，北京：中国人民公安大学出版社，3003年版。11．何家弘、刘品新：《证据法学》，北京：法律出版社，2013年版。12．金江军、郭英楼：《智慧城市：大数据、互联网时代的城市治理》，北京：电子工业出版社，2016年版。13．李光斗：《互联网下半场》，北京：中国人民大学出版社，2017年版。14．林尚立：《当代中国政治形态研究》，天津：天津人民出版社，2017年版。15．刘艳红、周佑勇：《行政刑法的一般理论》，北京：北京大学出版社，2020年版。16．罗豪才等：《行政法平衡理论讲演录》北京：北京大学出版社，2011年版。17．马长山：《数字法治概论》，北京：法律出版社，2022年版。18．马忠红：《情报主导侦查》，北京：中国人民公安大学出版社，2006年版。19．马忠红：《侦查学基础理论》，北京：中国人民公安大学出版社，2006年版。20．齐振海、袁贵仁：《哲学中的主体和客体问题》，北京：中国人民大学出版社，1992年版。21．强世功：《法制与治理：国家转型中的法律》，北京：中国政法大学出版社，2003年版。22．宋英辉：《刑事诉讼原理》，北京：法律出版社，2003年版。23．孙长永：《侦查程序与人权保障——中国侦查程序的改革和完善》，北京：中国法制出版社，2009年版。24．孙长永：《侦查程序与人权——比较法考察》，北京：中国方正出版社，2000年版。25．王敏远：《刑事诉讼法学》（上），北京：知识产权出版社，2013年版。26．王然：《大数据侦查》，北京：清华大学出版社，2017年版。27．徐恪等：《算法统治世界——智能经济的隐形秩序》，北京：清华大学出版社，2017年版。28．尹立栋：《职务犯罪规范化侦查》，北京：中国检察出版社，2015年版。29．张文显：《法理学》，北京：高等教育出版社，1999年版。30．郑少华：《生态主义法哲学》，北京：法律出版社，2002年版。31．钟宏彬：《法益理论的宪法基础》，台湾：元照出版有限公司，2012年版。32．周辉：《变革与选择：私权利视角下的网络治理》，北京：北京大学出版社，2016年版。33．邹明理：《侦查与鉴定热点问题研究》，北京：中国检察出版社，2004年版。34．［澳］史蒂夫·萨马蒂诺：《碎片化时代：重新定义互联网+商业新常态》，念昕译，北京：中国人民大学出版社，2015年版。35．［德］克劳斯·施瓦布：《第四次工业革命：转型的力量》，李菁译，北京：中信出版社，2016年版。36．［德］马克思•韦伯：《学术与政治》，冯克利译，生活•读书•新知三联书店1998年版。37．［德］毛雷尔：《行政法学总论》，高家伟译，北京：法律出版社，2000年版。38．［法］让·弗朗索瓦·利奥塔尔：《后现代状态：关于知识的报告》，车槿山译，南京：南京大学出版社，2011年版。39．［法］伯纳德·利奥托德、马克·哈蒙德：《大数据与商业模式变革：从信息到知识，再到利润》，郑晓舟等译，北京：电子工业出版社，2015年。40．［韩］金文朝等：《数字技术与新社会秩序的形成》，柳京子等译，北京：社会科学文献出版社，2018年版。41．［美］艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西：《爆发：大数据时代预见未来的新思维》，马慧译，北京：中国人民大学出版社，2012年版。42．［美］伯克·约翰逊、【美】拉里·克里斯滕森：《教育研究定量、定性和混合方法》，马健生译，重庆：重庆大学出版社，2014年版。43．［美］弗兰克·帕斯奎尔：《黑箱社会——控制金钱和信息的数据法则》，赵亚男译，北京：电子工业出版社，2015年版。44．［美］霍姆斯: 《法律之道》，姚远译，厦门：厦门大学出版社，2015年版。45．［美］劳拉·昆兰蒂罗：《赛博犯罪——如何防范计算机犯罪》，王涌译，南昌：江西教育出版社，1999年版。46．［美］劳伦斯·莱斯格：《代码2.0:网络空间中的法律》，李旭等译，北京：清华大学出版社，2009年版。47．［美］卢克·多梅尔：《算法时代：新经济的新引擎》，胡小锐等译，北京：中信出版社，2016年版。48．［美］罗伯特.克拉克：《情报分析：以目标为中心的方法》，马忠元译，北京：金城出版社，2013年版。49．［美］曼纽尔·卡斯特：《认同的力量》，曹荣湘译，北京：社会科学文献出版社，2006年版。50．［美］曼纽尔·卡斯特：《网络社会的崛起》，夏铸九、王志弘等译，北京：社会科学文献出版社，2006年版。51．［美］弥尔顿·L．穆勒：《网络与国家———互联网治理的全球政治学》，周程等译，上海：上海交通大学出版社，2015年版。52．［美］尼克·比尔顿：《翻转世界——互联网思维与新技术如何改变未来》，王惟芬等译，杭州：浙江人民出版社，2014年版。53．［美］皮埃罗·斯加鲁菲：《智能的本质——人工智能与机器人领域的64个大问题》，任莉等译，北京：人民邮电出版社，2017年版。54．［美］瑞恩·卡洛、迈克尔·弗鲁姆金、［加］伊恩·克尔：《人工智能与法律的对话》，陈吉栋等译，上海：上海人民出版社，2018年版。55．［日］田口守一：《刑事诉讼的目的》，张凌，于秀峰译，北京：中国政法大学出版社，2011年版。56．［日］田口守一：《刑事诉讼法》，刘迪等译，北京：法律出版社，2000年版。57．［英］戴雪：《英国宪法研究导论》，何永红译，商务印书馆2020年版。58．［英］卡鲁姆·蔡斯：《人工智能革命：超级智能时代的人类命运》，张尧然译，北京：机械工业出版社，2017年版。59．［英］迈克尔·曼:《社会权力的来源》(第一卷)，刘北成、李少军译，上海人民出版社2007年版。60．［英］维克托·迈尔·舍恩伯格、肯尼思·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，杭州：浙江人民出版社，2013年版。（二）论文类1．白建军：“犯罪圈与刑法修正的结构控制”，《中国法学》，2017年第5期。2．蔡星月：“算法决策权的异化及其矫正”，《政法论坛》，2021年第5期。3．蔡一博：“智能辅助：AI下民商事办案系统的建构——以裁判思维与要件标注为切入点”，《东方法学》，2018年第3期。4．曹建峰：“人工智能：机器歧视及应对之策”，《信息安全与通信保密》，2016年第12期。5．陈华：“大数据时代公安机关侦查模式的转型”，《广西警察学院学报》，2018年第31期。6．陈景辉：“人工智能的法律挑战：应该从哪里开始？”，《比较法研究》，2018年第5期。7．陈鹏：“人机关系的哲学反思”，《哲学分析》，2017年第5期。8．陈如超：“专家参与刑事诉讼的多元功能及其体系化”，《法学研究》。2020年第2期。9．陈卫东、程雷：“论秘密侦查及其对刑事司法制度的挑战”，孙长永主编：《现代侦查取证程序》，北京：中国检察出版社，2005年版。10．陈姿含：“人工智能算法中的法律主体性危机”，《法律科学》（西北政法大学学报），2019年第4期。11．程雷：“大数据侦查的法律控制”，《中国人民公安大学学报》(自然科学版)，2014年第4期。12．程雷：“大数据侦查的法律控制”，《中国社会科学》，2018年第11期。13．程雷：“秘密侦查在西方国家的兴起”，《国家检察官学院学报》，2009年第17期。14．仇筠茜、陈昌凤：“基于人工智能与算法新闻透明度的“黑箱”打开方式选择”，《郑州大学学报》（哲学社会科学版），2018年第5期。15．崔靖梓：“算法歧视挑战下平等权保护的危机与应对”，《法律科学》，2019年第3期。16．翟志勇：“数据主权时代的治理新秩序”，《读书》，2021年第6期。17．杜传忠、郭美晨：“第四次工业革命与要素生产率提升”，《广东社会科学》，2017年第5期。18．段蓓玲：“大数据背景下主动侦查刍议”，《广西政法管理干部学院学报》，2018年第6期。19．段伟文：“人工智能时代的价值审度与伦理调适”，《中国人民大学学报》，2017年第6期。20．樊崇义：“刑事证据规则体系的完善”，《国家检察官学院学报》，2014年第1期。21．冯俊伟：“行政执法证据进入刑事诉讼的类型分析——基于比较法的视角”，《比较法学研究》，2014年第2期。22．高景峰：“司法工作人员相关职务犯罪侦查模式建构与完善”，《中国刑事法杂志》，2021年第5期。23．高明等：“数据世系管理技术研究综述”，《计算机学报》，2010年第3期。24．韩德明：“回应抑或主动：侦查程序启动的模式选择”，《山东警察学院学报》，2006年第2期。25．韩德明：“侦查比例原则论”，《山东警察学院学报》，2007年第2期。26．韩关峰、陈刚：“隐私计算在大数据侦查中的应用研究”，《中国人民公安大学学报》（社会科学版），2023年第4期。27．何军：“大数据时代侦查权扩张及规则路径”，《中国刑警学院学报》，2023年第1期。28．何军：“大数据与侦查模式变革研究”，《中国人民公安大学学报》（社会科学版），2015年第1期。29．胡凌：“数字社会权力的来源：评分、算法与规范的再生产”，《交大法学》，2019年第1期。30．胡铭：“大数据视野下犯罪预测的机遇、风险与规制——以英美德“预测警务”为例”，《西南民族大学学报》（人文社会科学版），2021年第12期。31．黄浪等：“安全理论模型构建的方法论研究”，《中国安全科学学报》，2016年第26期。32．黄少华：“论网络空间的社会特性”，《兰州大学学报》（社会科学版），2003年第3期。33．黄少华：“人工智能与智能社会学”，《甘肃社会科学》，2019年第5期。34．黄小飞：“刑事不法与行政不法的差异：量差说的辩护与拓展”，《北方法学》，2022年第6期。35．季美君：“专家证据的价值与我国司法鉴定制度的修改”，《法学研究》，2013年第2期。36．贾章范：“论算法解释权不是一项法律权利——兼评《个人信息保护法（草案）》第二十五条”，《电子知识产权》，2020年第12期。37．姜野、李拥军：“破解算法黑箱：算法解释权的功能证成与适用路径——以社会信用体系建设为场景”，《福建师范大学学报》（哲学社会科学版），2019年第4期。38．解正山：“算法决策规制——以算法“解释权”为中心”，《现代法学》，2020年第1期。39．李成：“人工智能歧视的法律治理”，《中国法学》，2021年第2期。40．李风华等：“隐私计算研究范畴及发展趋势”，《通信学报》，2016年第37期。41．李蕤：“大数据背景下侵财犯罪的发展演变与侦查策略探析——以北京市为样本”，《中国人民公安大学学报》（社会科学版），2014年第4期。42．李小猛：“大数据赋能侦查监督的进路与反思”，《华东政法大学学报》，2023年第5期。43．李小猛：“司法大数据和法律人工智能的唯公权力化倾向及应对——以私权保障为中心”，《苏州大学学报（法学版）》，2020年第4期。44．林洹民：“个人对抗商业自动决策算法的私权设计”，《清华法学》，2020年第4期。45．林燕霞、谢湘生：“基于社会认同理论的微博群体用户画像”，《情报理论与实践》，2018年第3期。46．刘福森、宋文新：“价值观的革命：可持续发展观的价值取向”，《吉林大学社会科学学报》，1999年第2期。47．刘金国：“权力腐败的法律制约”，《中国法学》，2000年第1期。48．刘铭：“大数据反恐应用中的法律问题分析”，《河北法学》，2015年第2期。49．刘品新：“论大数据证据”，《环球法律评论》，2019年第1期。50．刘艳红：“公共空间运用大规模监控的法理逻辑及限度——基于个人信息有序共享之视角”，《法学论坛》，2020年第2期。51．栾兴良：“大数据侦查观的反思与重构”，《中国刑警学院学报》，2021年第6期。52．罗豪才、甘雯：“行政法的‘平衡’及‘平衡论’范畴”，《中国法学》，1996年第4期。53．罗维鹏：“人工智能裁判的问题归纳与前瞻”，《国家检察官学院学报》，2018年第5期。54．罗文华：“大数据证据之实践与思考”，《中国刑事警察》，2019年第5期。55．吕豪杰：“主动侦查与被动侦查概念的界限研究”，《北京警察学院学报》，2019年第6期。56．马方等：“论我国情报主导的全景式侦查控制模式构建”，《中国人民公安大学学报》（社会科学版），2012年第3期。57．马长山：“数字时代的法律变革”，《浙江社会科学》，2019年第12期。58．马长山：“智慧社会背景下的“第四代人权”及其保障”，《中国法学》，2019年第5期。59．马长山：“智慧社会建设中的“众创”式制度变革——基于“网约车”合法化进程的法理学分析”，《中国社会科学》，2019年第4期。60．马长山：“智能互联网时代的法律变革”，《法学研究》，2018年第4期。61．欧阳秋梅、吴超：“大数据与传统安全统计数据的比较及其应用展望”，《中国安全科学学报》，2016年第26期。62．裴炜：“个人信息大数据与刑事正当程序的冲突及其调和”，《法学研究》，2018年第2期。63．彭知辉：“数据：大数据环境下情报学的研究对象”，《情报学报》，2017年第2期。64．彭中礼：“司法人工智能中的价值判断”，《四川大学学报》（哲学社会科学版），2021年第1期。65．钱迎春：“简论“从人到案”的侦查模式”，《广州市公安管理干部学院学报》，2005年第1期。66．钱育之：“知情权：犯罪嫌疑人的基本权利”，《求索》，2007年第8期。67．裘树祥：“论情报主导侦查的实施原理”，《山东警察学院学报》，2009年第1期。68．上海市公安局经侦总队：“论“从人到案”侦查模式”，《上海公安高等专科学校学报》，2002年第6期。69．宋旭光：“论司法裁判的人工智能化及其限度”，《比较法研究》，2020年第5期。70．苏宇：“算法规制的谱系”，《中国法学》，2020年第3期。71．陈姿含：“人工智能算法中的法律主体性危机”，《法律科学》，2019年第4期。72．苏宇：“算法规制的谱系”，《中国法学》，2020年第3期。73．唐林垚：“‘脱离算法自动化决策权’的虚幻承诺”, 《东方法学》，2020年第6期。74．唐林垚：“公共卫生领域算法治理的实现途径及法律保障”，《法学评论》，2021年第3期。75．万毅：“转折与定位：侦查模式与中国侦查程序改革”，《现代法学》，2003年版第2期。76．汪洋：“论信息化背景下推进主动侦查”，《产业与科技论坛》，2019年第18卷第14期。77．王方玉：“新兴权利司法证成的三阶要件”，《法制与社会发展》，2021年第1期。78．王禄生：“大数据与人工智能司法应用的话语冲突及其理论解读”，《法学论坛》，2018年第5期。79．王天恩：“信息文明论”，《南国学术》，2015年第3期。80．王天恩：“重新理解“发展”的信息文明“钥匙””，《中国社会科学》，2018年第6期。81．成素梅：“信息文明的内涵及其时代价值”，《学术月刊》，2018年第5期。82．王天思：“信息文明时代人的信息存在方式及其哲学意蕴”，《哲学分析》，2017年第4期；83．王夏洁、刘红丽：“基于社会网络理论的知识链分析”，《情报杂志》，2007年第26期。84．吴汉东：“人工智能时代的制度安排与法律规制”，《法律科学》，2017年第5期。85．吴鸿雅：“新法密率的科学抽象与逻辑证明研究”，《自然辩证法研究》，2004年第10期。86．吴树芳等：“基于兴趣转移的微博用户动态画像生成”，《情报科学》，2018年第8期。87．习近平：“扎实深入贯彻落实总体国家安全观与时俱进开创国家安全工作新局面”，《人民日报》，2015年5月20日，第1版。88．肖峰：“信息文明的本体论建构”，《哲学分析》，2017年第4期；89．谢登科：“非法电子数据排除的理论基点与制度建构：以数字权利的程序性救济为视角”，《上海政法学院学报》，2023年第3期。90．谢澍：“论刑事证明标准之实质递进性——“以审判为中心”语境下的分析”，《法商研究》，2017年第3期。91．徐凤：“人工智能算法黑箱的法律规制——以智能投顾为例展开”，《东方法学》，2019年第6期。92．杨婷：“论大数据时代我国刑事侦查模式的转型”，《法商研究》，2018年第2期。93．衣俊霖：“数字孪生时代的法律与问责——通过技术标准透视算法黑箱”，《东方法学》，2021年第4期。94．尤明辉等：“基于行为感知的用户画像技术”，《浙江大学学报》（工学版），2021年第4期。95．余东明：“我国首次应用人工智能辅助技术开庭审案上海研发“206系统”争当世界领跑者”，《法治日报》，2019年1月24日第1版；96．余盛峰:“全球信息化秩序下的法律革命”，《环球法律评论》，2013年第5期。97．张栋：“中国刑事证据制度体系的优化”，《中国社会科学》，2015年第7期。98．张吉豫：“智能时代算法专利适格性的理论证成”，《当代法学》，2021年第3期。99．张建伟：“审判中心主义的实质与表象”，《人民法院报》，2014年6月20日，第五版。100．张凌寒：“商业自动化决策的算法解释权研究”，《法律科学》，2018年第3期。101．张凌寒：“算法自动化决策与行政正当程序制度的冲突与调和”，《东方法学》，2020年第6期。102．张淑玲：“破解黑箱：智媒时代的算法权力规制与透明实现机制”，《中国出版》，2018年第7期。103．张涛等：“基于网络浏览行为的小众领域用户画像建模”，《系统工程理论与实践》，2020年第3期。104．张欣：“算法影响评估制度的构建机理与中国方案”,《法商研究》，2021年第2期。105．张玉洁：“智能量刑算法的司法适用：逻辑、难题与程序法回应”，《东方法学》，2021年第3期。106．赵泽睿：“算法论证程序的意义——对法律规制算法的另一种思考”，《中国政法大学学报》，2023年第1期。107．郑曦：“人工智能技术在司法裁判中的运用及规制”，《中外法学》，2020年第3期。108．郑玉双：“破解技术中立难题———法律与科技之关系的法理学再思”，《华东政法大学学报》，2018年第1期。109．钟明曦：“论刑事诉讼大数据证据的效力”，《铁道警察学院学报》，2018年第6版。110．周建达：“刍议被动侦查原则”，《铁道警察学院学报》，2014年第6期。111．周尚君：“数字社会对权力机制的重新构造”，《华东政法大学学报》，2021年第5期。112．自正法、刘小庆：“大数据侦查的本质属性及其溢出效应：基于福柯“规训”理论的分析”，《西南民族大学学报》(人文社会科学版)，2022年第6期。113．纵博：“论科学证据的实质审查”，《法商研究》，2024年第1期。114．纵博：“隐私权视角下的大规模监控措施类型化及其规范”，《中国刑事法杂志》，2020年第6期。115．左亦鲁：“算法与言论——美国的理论与实践”，《环球法律评论》，2018年第5期。二、外文参考文献1．“Criminal Law—Sentencing Guidelines—Wisconsin Supreme Court Ｒequires Warning before Use of Algorithmic Ｒisk Assessments in Sentencing—State v. Loomis，881 N. W. 2d 749 ( Wis. 2016) ”，Harvard Law Ｒeview，Vol. 130，No. 5 ( Mar. ，2017) ，p. 1531.2．ALBERT L B. Bursts: The Hidden Pattern Behind Everything We Do[EB/OL].https://s3.amazonaws.com/arena-attachments/185817/c15d02b73d28c602c94055e0a6d61bc4.pdf, 2018-12-15.3．Clark D. The Investigation of Crime (3rd edition)[M]. Oxford: Oxford University Press, 2004.5-6.4．Elizabeth E．Joh．Policing by Numbers: Big Data and The Fourth Amendment［J］．Washington Law Ｒeview，2014，Vol．89，35－68．5．enterprise[J/OL].(2013-9-9)[2018-5-1].http://www-01.ibm.com/software/data/bigdata/6．Fair- field，Joshua A. T. ，Luna，Erik，“Digital Innocence”，Cornell Law Ｒeview，Vol. 99，No. 5 ( Jul. ，2014) ，p. 981.7．Field B S, Pelser C. Invading the Private——State Accountability and New Investigative Methods in Europe[M]. Conway: Athenaeum Press, 1998.9.8．Fisher D, Deline R, Czerwinski M, et al. Interactions with big data analytics[J]. Interactions, 2012 (3):50-59.9．Frank Pasquale,The Black BOX Society:The Secret Algorithms that Control Money and Information,Harvard University Press,2015.10．Gandomi A, Haider M. Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics[J]. International Journal of Information Management, 2015(2):137- 144.11．IBM. What is big data? - Bringing big data to the12．Joseph S.Nye，Jr.，Bound to Lead:The Changing Nature of American Power，New York:Basic Books，Inc.，Publishers，1990.13．Katal A, Wazid M, Goudar R H. Big data: Issues, challenges, tools and Good14．Lyman M D. Criminal Investigation: the art and the science (7th edition)[M]. Upper Saddle River: Prentice Hall, 2014.20.15．Perry Anderson,“A Culture in Contraflow-Ⅰ”,180 New Left Review 41,61（1990）.16．practices[C/OL].(2013-9-26)[2018-5-1].https://ieeexplore.ieee.org/document/6612229.17．Sami S, Sael N. Extract Five Categories CPIVW from the 9V’s Characteristics of the Big Data[J]. International Journal of Advanced Computer Science & Applications, 2016,7 (3):254-258.18．Sheets M W. CyberPredators: Police Internet Investigations Under Florida Statute 847.0135[J]. U. Miami L. Rev, 2000(54):405-449.

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大数据背景下主动侦查模式研究

Research on Active Investigation Mode under the Background of Big Data