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大数据侦查是什么？
　　大数据侦查的思维特征以及相关误区？
　　大数据侦查的技术方法？
　　大数据侦查的模式有哪些？
　　大数据侦查可能对个人信息权、正当法律程序产生哪些影响？
　　大数据侦查的相关配套制度构建有哪些？
　　……

　　本书紧扣「大数据」这一时代主题，着眼于侦查领域大数据运用在法律研究方面的空白，构建起包括思维、模式、方法等全方位的大数据侦查体系，同时对大数据侦查可能产生的法律问题进行探讨，为侦查实务中大数据的运用提供方法、法律理论及程序上的指导。

历史的幽影与文明的兴衰：一部跨越时空的文明观察史 引言：被遗忘的宏大叙事 人类历史如同一条奔腾不息的长河，其间夹杂着无数的浪花与漩涡。我们习惯于关注那些被历史清晰记录、被教科书反复提及的重大事件——王朝的更迭、帝国的崛起与覆灭、关键技术的突破。然而，在那些光芒万丈的史实背后，潜藏着更深沉、更细微的脉络，它们构成了文明的底色，塑造了我们今日所见的种种样貌。本书《历史的幽影与文明的兴衰》，并非一部传统意义上的通史，它摒弃了以线性时间为轴线的叙事窠臼，转而采用一种“文化考古学”的视角，深入挖掘那些被主流历史叙事有意或无意地忽略、遮蔽，却对人类社会结构、思维模式乃至日常伦理产生深远影响的“非物质遗存”。 第一部：失语的基石——被边缘化的社会结构与集体记忆 本篇致力于探讨那些构成古代及中古社会基础，却在现代视角下逐渐“失语”的社会结构。我们聚焦于前印刷时代社会中，口头文化如何作为核心的信息载体，其固有的局限性与强大的社会粘合力如何共同作用于知识的传递与权力关系的构建。 第一章：宗族伦理的地理学 我们将考察在不同地理环境下（如大河流域的定居文明与游牧边缘地带）宗族或氏族组织如何超越单纯的血缘关系，演变为实际的土地管理、司法仲裁乃至军事动员体系。重点分析“面子”与“羞耻”作为非正式法律体系的运作机制，以及这种基于人际信用的结构在面对外部冲击（如瘟疫、饥荒）时的韧性与脆弱性。例如，对比古希腊城邦中公民身份的排他性与早期罗马氏族（Gens）的内向性扩张，揭示不同文明如何通过血缘的符号性延伸来界定“我们”与“他们”。 第二章：手艺人的隐秘知识体系 技术革新往往被归功于天才的灵光一闪，但本书认为，中世纪至近代早期的大多数复杂工艺（如玻璃吹制、冶金、建筑结构计算）的知识传承，主要依赖于高度封闭的“行会”或“师徒”系统。这些知识往往以晦涩的隐语、仪式性的规矩和非文字化的技艺示范（Tacit Knowledge）形式存在。我们将分析这些知识体系如何通过严格的等级制度来防止核心技术的泄露，以及当工业革命的标准化、量化思维冲击这些依赖经验和个人传承的领域时，所引发的社会阶层和技能结构的大规模崩塌。 第三部：符号的迷宫——意识形态的深层构建 文明的兴衰，不仅是经济和军事力量的较量，更是关于“意义”的争夺。本部分深入探讨那些无形却具有强大约束力的符号体系，它们如何潜移默化地定义了什么是“美德”、“秩序”和“合理性”。 第三章：色彩的政治学与空间的神圣化 颜色在不同文化中携带的意义差异巨大，但其政治用途却具有惊人的共性。本书梳理了特定颜料（如紫罗兰色、深红、青金石蓝）在古代宫廷与宗教仪式中如何被垄断，成为权力与神性的视觉标记。更进一步，我们将分析城市规划与建筑布局如何服务于意识形态的巩固。例如，巴比伦神庙的层叠上升结构、中世纪大教堂的垂直引导、紫禁城的严格中轴对称，这些并非单纯的工程学选择，而是对宇宙秩序和世俗权力等级的物理投射。 第四章：历法与时间的主权之争 时间观念是人类最基本的认知框架之一。我们对比了农耕社会依赖的阴阳合历（强调季节循环与生育周期）与宗教驱动的历法（如基督教纪元或伊斯兰历）在社会组织中的作用。特别关注“异端”历法或时间计算体系如何被视为对现有统治秩序的挑战。当一个社会能够定义“今天是什么日子”和“未来何时到来”时，它便掌握了对集体心理预期的绝对控制权。 第三部：循环与断裂——文明形态的转型与回响 历史并非一条单向的进步之路，而是在“循环”与“断裂”之间不断震荡的过程。本篇旨在探讨那些看似终结的文明形态，是如何以一种“回响”的形式，渗透到后续的社会结构中，影响着新的文明形态的形成。 第五章：古典学识的“影子帝国” 罗马帝国在西欧的崩溃广为人知，但其行政、法律和军事思想却从未真正消失。本书将考察中世纪早期，学者们如何通过对残存拉丁文文献的碎片化解读，重建了一个“影子帝国”——即对一个失落的黄金时代的集体怀旧。这种怀旧并非简单的复古，而是为当代君主提供合法性叙事、为教会构建普世教义的参照系。我们考察了查理曼帝国乃至拜占庭在继承罗马遗产时，如何选择性地“翻译”和“重构”这些古典文本，以服务于其现实政治需求。 第六章：环境的沉默证词 主流历史研究往往聚焦于人类的宏大行动，却忽略了环境的长期压力。本章侧重于分析气候波动（如中世纪暖期与小冰期）如何以间接、缓慢但决定性的方式，重塑了人类的迁徙模式、农业技术和贸易路线。我们将审视那些在地理记录中被低估的“微型灾难”（如地方性水土流失、特定区域的物种灭绝），如何最终汇集成导致文明结构性危机的“慢镜头”事件。这不仅关乎农业收成，更关乎一个社会对“不确定性”的心理承受极限。 结语：在缝隙中探寻真实 《历史的幽影与文明的兴衰》试图引导读者超越官方文件和英雄史诗的表象，深入到历史的“缝隙”之中——那些被遗忘的日常、被沉默的伦理、被扭曲的符号。只有理解了这些幽影般的底层逻辑，我们才能更全面地把握，一座座巍峨的文明大厦，究竟是以何种看不见的物质和精神结构为基座而耸立的。历史的宏大叙事固然重要，但真正定义“我们是谁”的，往往是那些被时间冲刷后留存在记忆深处、意识边缘的无声回响。 --- 本书旨在提供一种批判性的历史读法，适用于对人类社会学、文化人类学、古代史及环境史有深度兴趣的读者群。

作者简介

王燃

　　女，生于江苏省淮安市，天津大学法学院讲师，天津大学智慧法治研究院研究员。师从证据法学大师何家弘先生，毕业于中国人民大学，获法学博士学位。研究领域：证据学与侦查学、智慧法治、数据开放、数据治理等。曾主持并参与中国法学会、天津市档案局、国家社会科学基金、教育部、最高人民检察院等多项与大数据相关课题，发表论文十余篇。《大数据时代侦查模式的变革及其法律问题研究》一文获第十一届中国法学青年论坛主题征文一等奖。数次受邀为政法领域大数据班授课，在大数据及互联网主题学术会议上发言颇受关注与认可，现致力于「大数据＋法律」的交叉研究，推进中国智慧法治进程的发展。

序／刘品新
自　序
台湾版自序

第一章　导　论／1
　第一节　背景介绍／1
　第二节　文献综述／2
　　一、有关大数据的研究综述及评价／4
　　二、有关大数据侦查概念的研究综述及评价／9
　　三、有关大数据技术在侦查领域运用的研究综述及评价／11
　　四、有关大数据侦查与传统侦查相比较的研究综述及评价／15
　　五、有关大数据侦查所存在问题及回应的研究综述及评价／17
　第三节　创新及意义／21
　　一、创新之处／21
　　二、研究意义／23

第二章　大数据及大数据侦查介说
　第一节　大数据的介说／25
　　一、大数据的沿革与发展／25
　　二、大数据的概念与特征／32
　第二节　大数据侦查的介说／37
　　一、大数据侦查概念的提出／38
　　二、大数据侦查的特征／44
　　三、大数据侦查与技术侦查、侦查技术／46
　　四、大数据侦查与信息化侦查、情报导侦／49
　　五、大数据在侦查中的运用形式／54
　第三节　大数据侦查的价值／58
　　一、推动事后侦查向事前侦查转型／58
　　二、推动被动侦查向主动侦查转型／60
　　三、推动单线侦查向协作侦查转型／61
　　四、推动粗放式侦查向集约式侦查转型／62
　第四节　本章结论／64

第三章　大数据侦查的思维
　第一节　大数据侦查思维的体现／65
　　一、相关性思维／65
　　二、整体性思维／67
　　三、预测性思维／71
　第二节　大数据侦查思维的误区／74
　　一、数据越多越好／75
　　二、数据源可以不精确／76
　　三、大数据一定是客观准确的／78
　　四、相关性可以替代因果性／86
　　五、预测性违背无罪推定原则／89
　第三节　大数据侦查思维对司法证明的影响／91
　　一、对传统司法证明相关性的影响／91
　　二、对传统司法证明标准的影响／95
　第四节　本章结论／99

第四章　大数据侦查的模式
　第一节　个案分析模式和整体分析模式／102
　　一、个案分析模式与整体分析模式的区分标准／102
　　二、个案分析模式与整体分析模式的比较／103
　　三、个案分析模式与整体分析模式的区分意义／104
　第二节　回溯型侦查模式和预测型侦查模式／105
　　一、回溯型侦查模式和预测型侦查模式的区分标准／105
　　二、回溯型侦查模式和预测型侦查模式的比较／108
　　三、回溯型侦查模式和预测型侦查模式的区分意义／111
　第三节　原生数据模式和衍生数据模式／114
　　一、原生数据模式和衍生数据模式的区分标准／114
　　二、原生数据模式和衍生数据模式的比较／115
　　三、原生数据模式和衍生数据模式的区分意义／117
　第四节　「人－数－人」模式和「案－数－案」模式／119
　　一、「人－数－人」模式和「案－数－案」模式的区分标准／119
　　二、「人－数－人」模式和「案－数－案」模式的比较／120
　　三、「人－数－人」模式和「案－数－案」模式的区分意义／122
　第五节　「案－数－人」模式和「人－数－案」模式／123
　　一、「案－数－人」模式和「人－数－案」模式的内涵／123
　　二、「案－数－人」模式的运用／126
　　三、「人－数－案」模式的运用／128
　第六节　本章结论／129

第五章　大数据侦查的方法
　第一节　数据搜索／131
　　一、数据库搜索／132
　　二、互联网搜索／134
　　三、电子数据搜索／137
　第二节　数据碰撞／138
　　一、数据碰撞的原理／138
　　二、数据碰撞的示例／141
　第三节　数据挖掘／146
　　一、手机数据挖掘／147
　　二、话单数据挖掘／159
　第四节　数据画像／164
　　一、数据画像的原理／164
　　二、数据画像的示例／167
　第五节　犯罪网络关系分析／168
　　一、犯罪网络关系分析的缘起／168
　　二、犯罪网络关系分析的原理及示例／170
　第六节　犯罪热点分析／174
　　一、犯罪热点分析的原理／174
　　二、犯罪热点分析的示例／175
　第七节　大数据公司调取数据／177
　第八节　本章结论／181

第六章　大数据侦查的制度构建
　第一节　大数据侦查的权利保障制度／183
　　一、大数据侦查对个人信息权的冲击／184
　　二、大数据侦查中个人信息权的保障制度／197
　第二节　大数据侦查的程序保障制度／203
　　一、大数据侦查的「黑箱效应」／203
　　二、大数据侦查的正当程序规制／207
　第三节　大数据侦查的相关配套机制／209
　　一、大数据侦查的数据共享机制／210
　　二、大数据侦查的技术应用平台／215
　　三、大数据侦查的第三方行业规范／219
　第四节　本章结论／229

结　论／231
参考文献／235
后　记／247

序

　　爱丽丝：「请你告诉我该往哪个方向走。」
　　柴郡猫：「这取决于你要到哪里去。」
　　爱丽丝：「我并不在乎要到哪里去。」
　　柴郡猫：「那你走哪条路都没关系。」
　　爱丽丝解释道：「我只想去任何一个地方。」
　　柴郡猫：「你一定能够实现这个愿望，只要你走的够远就可以了。」

　　那还是2014年，我开始研读英国学者舍恩伯格的经典之作《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》，被其中的恢宏描述震撼到了。之后又看了中国学者涂子沛的《大数据》等相关着作，进一步被大数据战略、数据革命、数据帝国、数据治国、数据开放、大趋势、大挑战以及大变革等辞汇所打动。随后，我开始郑重思考自己所在团队¾¾中国人民大学电子证据研究小组（我们自称  「人大团队」），在法学研究方面该不该向大数据法律和司法方向转型。这时，我看到了当时网上风靡的帖子，它以《爱丽丝梦游仙境》的场景为例，讲述了大数据技术中数据挖掘的魅力¾¾任何业务问题都可以转换为数据挖掘问题。我理解，这是大数据时代的寓言。

　　「人大团队」并不是一个严谨的学术机构，它是由人大法学院、信息学院、信息资源管理学院的师生基于共同的兴趣走到一起形成的。它也有研究平台和实务平台，前者包括人大法学院的证据学研究所、网络犯罪与安全研究中心、知识工程与数据工程教育部重点实验室等；后者包括中国人民大学物证技术鑑定中心、人大法学院证据学实验室等。后来，我们又陆续聘请了公检法纪以及公证、鑑定机构、科研院所等部门朋友参加。逐渐壮大了队伍，形成了覆盖电子证据全行业的规模。有了共同的研究旨趣，「人大团队」做了很多针对电子证据的法律与技术交叉、理论与实务跨界的工作，在电子证据的法治建设、理论创新、实务推动方面做得颇有声色。「人大团队」并没有名义上的负责人，我的恩师何家弘教授算是「精神领袖」。早在2000年9月，他访问日内瓦国际电信联盟等机构归来，敏锐地决策要认真研究电子证据问题。 这是「人大团队」面向IT时代的一次布局。事实证明，此次布局是非常有远见的，且相当成功的。

　　那么，「人大团队」在DT时代该做出什么样的贡献呢？变与不变，就是首先面对的问题。一方面，「大数据氾滥」。许多人「言必大数据」，但真真假假、虚虚实实，浮夸的成分不少。大数据能否支撑一个时代，能否改变社会方方面面，当时尚不明确。即便大数据技术就是时代性的，中国大陆是否需要配套的司法治理、法治建设，也令人疑惑。「人大团队」一旦转型，能否一如既往地形成独特优势，也需要琢磨。另一方面，「法律人不能缺席大数据」。大数据是一座巨大的金矿，法治的阳光不能照耀到是不可能的。2013年美国奥巴马总统（「大数据总统」）将之定义为「未来的新石油」，将「大数据战略」上升为国家意志，声称未来对数据的占有和控制甚至将成为国家核心资产。就中国大陆而言，2011年温州动车事故也开始让人们领略到了社交大数据的威力。当年7月23日20时30分05秒，D301次列车与D3115次列车在温州发生动车组列车追尾事故。在专案组成立之前，新浪公司就发布了3286883条关于这起事件的微博；之后，基于700多万条微博制作了视频，从事故现场、寻人、遇难名单、献血现场等多角度展示这次突发事件的真相。至此，我冥冥中受《爱丽丝梦游仙境》柴郡猫说法的启示，决定拓展团队研究范围。

　　事实证明，这一决策是正确的。大数据发展的潮流是不可抗拒的，大数据法律和司法的改变也是亟需的。    中国计算机学会大数据专家委员会在「2013年中国大数据发展白皮书与2014年大数据发展趋势预测」报告中论断，2014年将是大数据从「概念」走向「价值」的元年。2015年后，中国大陆的大数据发展急剧加速：7月，《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》发布，提出运用大数据加强对市场主体的服务和监管；8月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，推动各行业大数据发展，强调数据资源共享开放；10月，党的十八届五中全会明确提出「国家大数据战略」；2016年3月，「十三五」规划纲要颁布，再次强调国家大数据战略。司法系统也开始加入大数据的时代潮流。仅就公开的新闻报导来看，今年下半年中央政法委孟建柱书记、最高人民检察院曹建明检察长、李如林副检察长等纷纷率团调研贵州大数据交易中心，为「大数据+司法」进行布局。尤其是2016年10月21日，上午高检院召开了大数据应用研究会，下午中政委请马云给全国政法队伍讲授大数据等科技创新在社会治理中的运用。大数据法律共同体已经全面行动。

　　「人大团队」较早地转向大数据法律研究，也就是打开了另外一扇窗。2015年5月13日，我第一次受邀给全国军队保卫部门讲授《大数据侦查与大数据证据》，获得了良好的赞誉，尽管当时的认识还不够深入。此后，我陆续以《大数据时代网络安全问题与挑战》、《大数据推动检察办案变革》、《大数据在检察办案中的运用》、《大数据在纪律审查中的运用》等为题开讲，得到了越来越多的认同，在此过程中也与一线办案同志交流了宝贵经验。实务中，我们积极改造所熟悉的手机取证业务，拓展基于大数据取证的司法鑑定工作，并在个案中获得成功。我们还敏锐地发现，几乎所有的大数据公司都透过手机APP，收集广大用户位置等信息，而这一现象将会极大地改变现有的侦查制度、证据制度和权利保障制度。2015年12月，每年一度的网络犯罪高峰论坛召开，我代表团队就「大数据的证据价值、侦查模式与权利保障」发言，以丰富的实践案例和直观的技术图示吸引了场内外广大专家学者的热议。

　　今天看来，「万物皆数据」，「数据司法是未来科技司法的主方向」，「司法人员将越来越离不开大数据引领」等言论，越来越成为新的共识。这些规律我们较早地感受到了，也做了一些有益的探索与推动。「人大团队」在许多场合都唿吁，中国大陆的网络安全、反贪侦查、纪律审查、食安执法、网信执法、文化执法等工作都应加强大数据的运用，深化同大数据公司的合作，同时有效规制大数据的安全与共享问题，并能够给出具体的方案。

　　大数据法律与司法问题归根到底是下一代年轻人的舞台。在这一进程中，「人大团队」很多年轻人开始持续发力。谢君泽老师在挖掘电子文档痕迹方面有着独到的认识，他基于对批量产生的文档痕迹进行分析，成功地协助查办了国家审计署审计华润公司煤矿併购的洩密案件、天津港8‧12爆炸案之安评部门渎职犯罪案件等。我去微软中国公司交流时，方得知这可以叫做「大痕迹数据」。  君泽虽不是我名下的学生，但却是辅助我时间最长、最得力的助手和骨干，现已名声在外，前途无量。徐菲、张杨杨、郭树正同学很早就配合我对电子定位技术进行研究，探索收集APP背后的IP位址、MAC位址等大数据的方法，并已日臻成熟；周迪、吕宏庆同学擅长互联网数据挖掘，对网络舆情分析、数据画像及数据碰撞等率先探索；陈泽鸿、张洪铭同学积极试用人大信息学院开发的「时事探针」平台，试探性地绘制了中国大陆的反腐败指数图、网络犯罪指数图；张艺贞、黄砻同学较早借鑑国外「OPEN DATA」机制，对中国大陆公开数据库如何归整利用进行实验；胡聪同学运筹帷幄，组织团队对BAT公司调研，推动网信部门和检察部门建立大数据公司有效协查调证机制；王耀同学撰写《职务犯罪侦查的大数据模式初探》一文，展示了反贪工作中借助大数据的现实与前景……这样的优秀学生很多，他们以自己的方式在感受大数据时代的脉搏。

　　此外，「人大团队」特别注意与「外面」的大数据专家合作。「外脑」的指导对于我们开展研究起到了关键性的作用。例如，人大信息学院院长文继荣教授曾经长期任职于微软公司，我们多次登门拜访求教大数据知识，文教授不吝解惑，并无偿向我们提供了「时事探针」应用平台，还根据我们的需要特意对中国裁判文书网的海量裁判文书进行大数据分析；人大公共决策实验室王克平主任多次为我们提供最先进的大数据可视化展示实验室，不厌其烦地展示大数据在公共决策、司法办案中的运用；人大信息资源管理学院的钱毅等教授也伸出援手，协助我们成功申报国家社科基金项目「大数据时代电子文件的证据规则与管理法制建设研究」，促成了一个跨越法学与电子文件管理学的大数据研究机会。中国科学院高能物理研究所的许榕生教授、香港大学K. P. Chow教授也不吝赐教，分享了他们在大数据分析及预测方面的宝贵经验。还要特别感谢来自我挂职的检察系统，以及检察行业的朋友。他们让我们看到了大数据与检察工作、大数据平台建设、大数据预防、大数据初查、大数据侦查、大数据管理、大数据挖掘、大数据碰撞、大数据画像等鲜活例子，也讲授了他们在实务中积累的宝贵经验。大数据转型研究之路上，这样的同道者，我们有很多很多，铭记于心。

　　王燃博士也是「人大团队」一员，是最值得称赞的大数据法律制度探索者。我依稀记得她初到人大法学院证据学教研室的场景。那一年级共有五位法学硕士，她看起来话不多，抽签师从我的恩师何家弘教授（跟我同辈呢）。不过，我也给她上课，带着她做项目。硕士两年、博士三年下来，她给我的印象¾¾不是最聪明的学生，但却蛮有智慧，更是执行力超强。马云说过，大数据时代电脑一定比人类聪明，但人类永远比电脑有智慧。王燃是不是  「人大团队」中的有智者呢？天知道，反正她选择了大数据法律和司法作为研究方向。

　　忘了是什么时候，她征询我关于博士研究方向的建议。我可能随口说了大数据法律问题研究很有前景。其实我的内心想法是，团队必须研究大数据法律问题，但这个主导者可能未必是她。结果她认真了，很快拿出了文献综述和写作提纲。而这个题目对于她而言，显然是有相当难度的。她既没有技术背景，也对实务不甚了解，还不了解海外发展情况。谁知道她会怎么切入研究？她会不会做出成果？

　　她的智慧就是「认定了就做」。她挤出时间到北京市检察院挂职，尽快了解实务；她访学台湾，了解境外情况；她更瞅准时机向各位老师求教，博採众长；她还虚心向法律硕士的师弟师妹们学习手机取证、大数据分析等经验，弥补了自己技术盲的短板。我记得博士论文开题时，她拿出了一份「不太好」的写作提纲。导师组建议重新梳理另起炉灶，而我直接提议她集中研究当时已经热兴的大数据侦查，写透大数据侦查的思维、模式、措施、制度等基础问题。没想到，半年后她真的如样交出了论文稿。当然，她也付出了身心交瘁的代价，她经常跟熟悉的同学开玩笑说最后悔读博士了，弄得一脸痘。其实，她博士论文答辩通过时满是喜悦，在场的每个人都能够感受到她的心情。几个月后，她便将博士论文修改完善出版，这也是执行力强的明证。

　　当前中国大陆政法系统正积极向大数据技术靠近、向大数据战略转型。这时收到她《大数据侦查》专着文稿，我也非常欣慰。「人大团队」终于有成员拿出了大数据法律的第一本专着，这应该也是中国大陆的第一本大数据侦查论着。我想，这就像我2004年出版《中国电子证据立法研究》专着一样，走出第一步就意味着良好的学术开端。我相信，她还会推出诸如《大数据证据》、《大数据权利法律保护》之类的「几部曲」。据我了解，她的论文《大数据时代侦查模式的变革及其法律问题研究》荣获了第十一届中国法学青年论坛主题征文一等奖，她以「大数据侦查与大数据证据」开启了天津大学的「北洋法学学术沙龙」第一讲，她还受邀给全国检察机关第一次大数据专班主讲「大数据证据」。崭露头角的她，会在这条道路上走好走远！

　　以我的学术眼光，王燃博士的《大数据侦查》一书具有相当的创新性：一是概念的全面创新。她构建起大数据侦查较为完整的框架，包括概念、思维、模式、方法及相关制度构建等。二是重要观点具有前瞻性。本书很多观点是在博士论文中表达的，当时提出的很多观点现在看来具有相当的前瞻性，并已逐渐被证实。例如，书中揭示了大数据热潮下的一些思维误区；强调大数据相关思维和预测思维在侦查中的广泛运用前景，尤其是预测性，必将推动事后侦查向事前侦查、预测侦查转型；提出大数据侦查的模式，强调从数据空间去寻找突破点；提出大数据搜索、大数据碰撞、大数据画像、大数据挖掘、犯罪热点分析、犯罪网络分析、大数据公司取证这几种大数据侦查的具体方法，已经越来越为实务部门所开发运用；强调大数据侦查在发展技术、应用的同时，要注意其所带来的法律问题以及对传统法律原理、规则的冲击，应当对大数据侦查进行一定的程序规制。诚然，这本书也难免有幼稚和错误之处，这有赖于读者们的慧眼识别。

　　马云还说过，「整个大数据时代最重要的事情，是要做到『事前诸葛亮』，就是要有预防机制。」《大数据侦查》一书在某种程度上也是「事前诸葛亮」。王燃博士是不是在两年前就预测到了「大数据＋司法」在今天的热络呢？是不是也昭示着「大数据×司法」在未来的突起呢？

　　大数据时代是充满无限生机的时代，也是一切都有可能的时代。王燃博士出版《大数据侦查》为人们提供了一个「柴郡猫」智慧的小样本。同时，本书的出版也为  「人大团队」的大数据之行留下了一个印记。我相信，这本书开卷有益。我期望，「人大团队」在DT时代做出新的华丽转身。
 
自序

　　本书的设想最早形成于2014年11月。尽管当时中国大陆官方尚未提出大数据战略，但大数据技术已经在电子商务、互联网、金融等先驱领域开始运用，国际上也有很多国家相继开启了「大数据革命」。欧盟委员会早在2010年就提出了「欧盟开放数据战略」；联合国推出了「全球脉动」（Global Pulse）计画，建立世界范围内的预警机制。美国、日本、英国、法国、韩国、新加坡、印度等国都将大数据纳入了国家发展计画。 彼时，笔者开始意识到大数据巨大的发展潜力和前景，并考虑在侦查领域、司法领域推广大数据战略的可能性。结合中国大陆当时的信息化侦查水平、网络侦查制度、电子取证等技术的运用，又了解了其他国家大数据在司法领域的运用情况，如在美国刑事侦查中「大数据预测警务」技术（predictive policing），美国民事诉讼电子证据开示中的「大数据智能检索」技术（predictive coding）等。笔者认为，大数据在中国大陆的侦查领域将有广阔的运用前景。

　　近几年大数据的热兴也印证了笔者的想法。各侦查部门纷纷搭建大数据应用平台，发展大数据侦查技法，提出「智能公安」、「科技强检」等口号。但目前实践中各侦查部门的大数据运用尚处于摸索阶段，并没有形成统一制度，相关技术方法的运用尚不成熟，相关权利、程序缺乏法律保障。针对侦查实务中大数据运用的蓬勃之景，笔者以前瞻性的视角提出「大数据侦查」这一全新概念，对大数据侦查的内涵、特征、思维方式、技术方法进行了归纳和总结。另外，在发展大数据侦查的过程中，大数据本身的技术、思维特征也会不可避免地对一些传统侦查程序造成影响，对公民的相关权利造成侵害。基于这些问题，笔者提出大数据侦查的程序规制和权利保障制度，以及数据共享、技术构建、行业规范等相关的配套制度的建设。除第一章导论外，本书共分为五个章节。

　　首先，关于「大数据」及「大数据侦查」的内涵。大数据包括海量数据集、数据处理技术及数据分析结果这三层涵义。大数据不仅仅是海量数据的集合，也是集数据处理、数据分析于一体的技术体系，同时也强调反映事物背后规律的数据分析结果。正确理解大数据的内涵还需要注意，大数据的基础在于数据化；大数据的量大是相对的，对于分析对象来说，达到「样本＝总体」的程度即可；大数据的核心价值在于数据背后的规律而非数据本身，而数据规律主要依靠数据挖掘等大数据技术来实现。相比于小数据时代的思维方式，大数据具有全数据、混杂性以及相关性的特征：全数据意指人们完全可以採集某个研究对象的所有数据，不需要再透过抽样调查的方式进行统计；混杂性意指不需要每个数据都精确无误，数据的量大可以抵消部分数据的不准确；相关性则是指大数据颠覆了人类长久以来的因果关系思维，大数据能够快速告诉我们事物之间的相关关系是什么，却无法解释背后的原因。

　　在此基础上，笔者对大数据侦查的内涵和外延进行界定。从狭义上来说，大数据侦查强调採用大数据技术的侦查行为。大数据侦查是指法定侦查机关针对已发生或尚未发生的犯罪行为，为了查明犯罪事实、抓捕犯罪嫌疑人、预测犯罪等，所採取的一切以大数据技术为核心的相关侦查行为。具体而言，大数据侦查的主体是法定侦查机关，侦查的对象是已经发生或尚未发生的犯罪行为，侦查的目的是查明犯罪事实及预防犯罪活动的发生，侦查的内容是涉及大数据技术的一切侦查行为。从广义上来说，大数据侦查不仅仅指技术层面的侦查措施，而是包括大数据侦查思维、侦查模式、侦查机制等完整体系。相比于传统侦查而言，大数据侦查具有以下特征：侦查空间的数据化，大数据侦查在平行的数据空间中展开，找到与物理空间人、物相对应的数据形式；侦查技术的智能化，大数据本身就集人工智能、电脑等多个学科于一体，数据收集、数据清洗到数据分析的每一个环节都离不开机器的支持，因此大数据侦查技术必然也具有智能化的色彩；侦查思维的相关性，传统的侦查是一个由果溯因的重构犯罪过程，建立在相关性基础上的大数据侦查改变了这一传统逻辑，直接透过数据运算去发现各要素之间的关系，从而发掘侦查线索。大数据侦查作为一个全新的概念，也需要釐清其与技术侦查、侦查技术、信息化侦查、情报导侦等概念之间的关系。大数据侦查与技术侦查是交叉关系，大数据侦查中对某些数据的收集需要遵守技术侦查的规制；大数据侦查从属于侦查技术的范畴；大数据侦查与传统的信息化侦查、情报导侦之间是传承与发展的关系，大数据侦查建立在信息化侦查、情报导侦的多年发展基础之上，同时又大大推动了二者的发展。在目前的侦查实务中，大数据主要作为线索运用，但不排除大数据在将来会成为一种新的证据形式。总而言之，大数据侦查有利于推动事后侦查向事前侦查转型，被动侦查向主动侦查转型，单线侦查向协作式侦查转型，粗放式侦查向集约式侦查转型，它必将引领未来侦查发展的新方向。

　　其次，关于大数据侦查的思维特征。笔者结合大数据本身的特征和其在侦查中的实务运用，提出了相关性、整体性和预测性三大特征。相关性思维能够告诉人们事物之间的关联性但不能解释为什么。利用相关性，侦查人员可以找到犯罪现象的关联物，透过关联物来观察犯罪行为本身；还可以透过大数据的相关性分析发现更多隐藏的线索。整体性思维强调大数据时代取证思维的整体性和事实认定的整体性，在整体数据中寻找与案件有关的数据，在整体事实中选取与案件有关的事实。预测性思维则强调对未来时空犯罪活动的预测，包括对人、案及整体犯罪趋势的预测，从而有利于侦查人员合理部署侦查资源，防患于未然。当前，在「大数据热」的氛围中，也容易产生一些思维误区，如认为数据越多越好、数据可以不精确、大数据分析结果一定是正确的、大数据的相关性可以替代因果性、大数据的预测性违背无罪推定原则等。然而，大数据并非是万能的，数据採集中会有偏差，数据结果也会受到人为主观操作影响，大数据还会产生歧视和偏见，数据分析模型也会失灵。另外，大数据侦查的相关性思维特征还会对传统司法证明原理带来冲击。如何去协调传统侦查思维与大数据侦查思维的碰撞、如何在现有法律框架内去发挥大数据侦查的思维价值，是不得不面对的问题。

　　在前述基础上，本书归纳了大数据侦查的几种典型模式。在实务中已有的大数据侦查案例基础上，笔者从对象、时间等不同角度将大数据侦查提炼为不同模式。按照侦查对象的不同，大数据侦查可以分为个案分析模式和整体分析模式，前者主要针对具体个案的侦破，后者则面向于整体历史案件的多维度分析。按照时间序列的不同，大数据侦查可以分为回溯型模式和预测型模式，回溯型模式是针对过去已经发生的犯罪行为，而预测型模式则是针对未来未知时空的犯罪，强调对犯罪活动的预测。按照数据形态的不同，大数据侦查可以分为原生数据模式和衍生数据模式，在原生数据模式中，大数据只是作为一种技术、媒介，发挥的是「找数据」功能，不会改变数据的原始状态；而在衍生数据模式中，大数据则对原始数据进行了二次挖掘，发挥的是「分析数据」功能，获取的是新的数据形态。从「数据化」的特征出发，可以将大数据侦查分为「人－数－人」和「案－数－案」模式，前者是指在数据空间找到对应的数据化嫌疑人，后者是指在数据空间找到对应的数据化案件信息，两种模式都遵循着从具体到抽象的过程，大数据在两种模式中都扮演着连接现实空间和数据空间的中介。在传统「由案到人」和「由人到案」的基础上，大数据侦查可以分为「案－数－人」和「人－数－案」两种模式，前者是以案件为中心去找嫌疑人，后者是以嫌疑人为中心去寻找案件事实，它们的共同点就在于透过大数据连接起案件与嫌疑人之间的关系。

　　再次，本书介绍了实务中常用的几种大数据侦查方法，包括数据搜索、数据碰撞、数据挖掘、数据画像、犯罪网络分析、犯罪热点分析以及大数据公司取证等。数据搜索是较为简单的方法，其原理就是在海量数据库中检索出相关数据，具体包括数据库搜索、互联网搜索和电子数据搜索几种方式。侦查人员要注意发挥大数据智能化检索技术、一键式检索技术。数据碰撞意指透过多个数据集之间的自动比对来发现相关数据，数据碰撞往往能产生意想不到的效果。常见的数据碰撞类型有话单数据碰撞、银行数据碰撞等。数据挖掘是大数据较核心的技术，包括关联性分析、分类分析、时序分析等多种功能。数据挖掘的价值在于以智能化方法发现数据背后的深层次规律，发掘现象之间的联系，如嫌疑人的兴趣爱好、行为偏好等。数据画像是传统犯罪心理画像在大数据时代的新发展，透过借助基础数据库及数据挖掘技术，大数据可以对嫌疑人进行全方位、多维度的数据刻划。犯罪网络关系分析主要应用于恐怖活动犯罪、毒品犯罪等有组织的犯罪，意在透过大数据技术来发现犯罪组织成员之间的关系及其分工合作情况。犯罪热点是分析犯罪活动在时空位置上的分布规律，大部分的犯罪往往集中在少部分地区；犯罪热点分析还往往与犯罪预测联系在一起，透过对历史犯罪热点数据的分析来预测未来犯罪活动的趋势和走向。在大数据侦查中，不能忽视大数据公司的作用，大数据公司所拥有的海量用户数据是侦查中的重要数据来源，侦查机关要积极寻求与大数据公司的数据共享及技术合作。

　　最后，本书论述了大数据侦查的相关制度构建，既包括大数据本身的法律程序构建，也包括与之相关的配套制度建设。从权利角度看，大数据侦查难免会侵犯公民的个人信息权。目前，刑事侦查中的个人信息保护尚属于法律真空地带。侦查机关的数据收集、数据共享不可避免地会形成「大数据监控社会」，带来民众的心理恐慌；侦查中对个人数据的二次分析、深度挖掘更是对个人信息权的严重侵犯。因此，本书从审查批准、个人参与、比例原则等方面去寻求大数据侦查与个人信息保护之间的价值平衡。从程序角度来看，大数据侦查过程是不透明的，当事人不知道自己的哪些数据被收集、被分析，也不知道自己被採取侦查措施的数据依据。可见，大数据侦查对传统的正当程序带来一定影响，剥夺了当事人的知情权、辩护权等权利。因此，本书从通知解释、赋予异议权、数据纪录等几个角度去规制大数据侦查的正当程序。另外，笔者还从数据共享、技术应用以及行业规范的角度提出了大数据侦查相关配套制度。在数据共享方面，要打破不同地域、级别、部门之间的数据孤岛现象，达到侦查机关内部的数据共享以及侦查机关与社会数据库共享；在技术方面，要建立大数据侦查的技术体系和应用平台；在行业规范方面，大数据公司要加强对个人数据的分级、分类管理，规范公权力机关调取数据的行为，对大数据公司的数据管理和第三方的数据调取进行衔接性规制。

　　本书系2016年国家社科基金年度项目「大数据时代电子文件的证据规则与管理法制建设研究」（项目批准号：16BFX033）阶段性研究成果。

台湾版自序

　　我的导师何家弘先生在中国人民大学法学院2017届毕业典礼上曾说过「人生之路，既要追求，也要随缘。有些时候，随缘就好。」《大数据侦查》一书从孕育到与台湾读者见面，既为时代发展使然，也是冥冥之中的某种缘分，去年秋天，与元照出版公司主编的偶然见面竟确定了本书出版事宜。

　　想起本书创作过程，历历在目。

　　2014年，我还是一名博士生，某次正苦于项目申报选题。当时正好跟随人民大学刘品新老师做电子商务法律研究，便征求他的建议。品新老师建议以「大数据」为主题，以我的「侦查学与证据学」专业切入，做交叉研究。他说该主题不仅可以作为项目申报，也可以作为博士论文选题深入做下去。彼时，大数据在中国大陆还尚未兴起，市场上仅有零星几本畅销书。然而，品新老师对大数据美好蓝图的描绘仍令我颇为憧憬，他预测未来十年将属于大数据时代。

　　万事开头难，更何况这样一个技术与法律相交叉的选题。花了约小半年时间，我将国内外有关大数据的书找来认真研读，特别是维克托‧迈尔‧舍恩伯格的《大数据时代》带给我很多启发和灵感：「不是随机样本而是所有数据」，「不是精确性，而是混杂性」，「不是因果关系，而是相关关系」，「一切皆可量化」等理念，迄今仍是开展大数据研究的理论起点。釐清大数据原理后，又有一个棘手的问题：如何将大数据与侦查实务相结合？我初步判断，大数据实务运用定超前于理论发展，一线办案部门是最好的素材来源。就这样，开展实务调研并配合专业文献，难题确实一步步迎刃而解。我还注意到，美国大数据侦查方面的研究已有一定成果，警务预测、大数据监控、个人数据保护等理论为实务注入了新的活力。博士论文的写作过程颇为艰辛，然而每几天突破一个理论点亦令人颇为兴奋、充实。2015年8月31日，国家颁布《促进大数据发展行动纲要》，强调全面推进国家大数据发展和应用，加快建设数据强国；2016年十八届五中全会又将大数据上升为国家战略。时代的发展印证了品新老师独到的选题眼光，也令我的研究更添了几分信心。

　　《大数据侦查研究》博士论文答辩顺利通过，然而我对该主题研究却并未停步。在博士论文基础上撰写的《大数据时代侦查模式的变革及其法律问题研究》一文获2016年第十一届中国法学青年论坛「互联网治理与发展」主题征文一等奖；并在此后两年间就政府数据开放共享、大数据司法、大数据证据等主题进一步展开展研究。从2016年开始，国内法律大数据研究蔚然兴起，实务应用更是遍地开花。我们利用暑期时间走访调研了江苏、浙江、福建、深圳等多地实务办案部门，深入阿里巴巴、腾讯等大数据企业，将大数据侦查实务最新应用成果吸收至本书中，如大数据画像、大数据预防腐败、犯罪热点分析等。眼下，大数据实务应用已从侦查领域蔓延至司法领域，检察院、法院及律师界纷纷探索大数据在辅助定罪量刑、证据分析、类案推送、同案同判、业绩考核等业务中应用。特别是随着2017年7月国家印发《新一代人工智能发展规划》，人工智能技术开始渗入法律界。与此同时，理论研究也纷纷跟进，数据流转、数据开放、数据治理、个人信息保护、网络安全等都成为时下研究热点。「网络法学」更成为炙手可热的新兴学科，各大高校、法学院也开启新时代法学研究与教育转型之路，探索「法律＋技术」的交叉学科设置与人才培养战略，形成产学研一体化的发展模式，如中国人民大学与最高人民检察院合作成立「智慧检务创新研究院」，东南大学与最高人民法院合作成立「司法大数据研究基地」，北京大学成立「法律人工智能研究中心」等等。

　　2014年，我曾到台湾辅仁大学访学交流，并就两岸冤假错案防范救济做过汇报。彼时与台湾学子交流得知，台湾习惯称大数据为「巨量资料」。眼下，台湾大数据的法律研究发展已蔚为风气，运用大数据智慧决策以及大数据在犯罪防治、判决预测、教育改革、品质管理等领域研究颇为成熟。特别是大数据在健康医疗领域的研究更为突出，出现《大数据之医疗运用特辑》等系列着作，从资讯安全、法律、伦理与公民参与等不同角度进行探讨。台湾在个人数据保护方面建树亦值得学习，1995年即有《电脑处理个人资料保护法》，2010年通过《个人资料保护法》，对公民个人资料（个人信息）进行全方位保护，在被遗忘权、个人资料匿名化等方面研究则更为深入。

　　从2014年至今，不到五年的时间里，大数据、人工智能的发展给法律界乃至整个社会生活都带来翻天覆地的变化。一面，阿尔法狗（AlphaGo）接连战胜人类棋手，机器人「索非亚」被授予沙特公民身分，让我们看到了技术的无限可能；另一面，联合国武器公约会议上所展示的神似《黑镜Ⅲ》中的「机器杀人蜂」则又令人担忧不已。很难想像下一个五年、十年，技术又会给人类带来怎样的惊喜与挑战！法律人的明天又会怎样？或许，最好的答案正如计算机科学家艾伦‧凯（Alan Kay）所言「预测未来的最好方法是创造未来。」企望本书能给亲爱的台湾读者带来一些思考。如果读者有指正意见，请E-Mail到skate2011@163.com给我，十分感谢。

评分☆☆☆☆☆

读完这本关于数据分析的书，感觉就像是经历了一场思维的体操。作者的叙述方式非常口语化，就像一位经验丰富的侦探在跟你娓娓道来，而不是在进行一场枯燥的学术讲座。书里头穿插了不少实际案例，从市场营销到犯罪侦查，涵盖的领域相当广泛，让人觉得数据分析这玩意儿，其实跟咱们生活息息相关。最让我印象深刻的是作者对于数据伦理的探讨，强调在追求效率的同时，不能忽略掉对个人隐私的保护。这部分内容真的很有深度，引发了我对科技发展与社会责任之间关系的思考。不过，这本书对于一些统计学基础知识的讲解略显简单，对于已经有一定基础的读者来说，可能觉得有点不够深入。但总体来说，它是一本非常适合入门的数据分析书籍，能够帮助读者建立起对数据思维的基本认知，并且激发对这个领域的兴趣。我身边不少朋友也都在看这本书，大家常常会互相讨论书中的案例，感觉就像是一个小型的数据分析读书会，挺有意思的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的架构相当清晰，从数据收集、清洗、分析到可视化呈现，每个环节都讲解得相当细致。作者特别强调了数据清洗的重要性，认为“garbage in, garbage out”，如果数据本身质量不好，再精妙的分析方法也无济于事。这一点我深有体会，之前在工作中也经常遇到数据质量问题，导致分析结果偏差很大。书中介绍的几种数据可视化工具，例如Tableau和Power BI，我也都尝试了一下，发现它们确实能够帮助我们更直观地理解数据，发现隐藏在数据背后的规律。不过，这本书的案例大多集中在欧美国家，对于台湾本地的实际情况，并没有太多的针对性分析。如果能加入一些台湾本土的案例，例如台湾的电商数据、金融数据或者交通数据，相信会更贴近台湾读者的需求。另外，书中对于一些高级的数据分析技术，例如机器学习和深度学习，只是简单地提了一下，并没有深入讲解，这对于想要进一步提升数据分析能力的读者来说，可能有点遗憾。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是跟一位经验丰富的老师面对面交流一样。作者的讲解方式非常生动有趣，善于用生活中的例子来解释抽象的数据分析概念。书中对于数据分析的价值进行了深入的探讨，认为数据分析不仅仅是一种技术，更是一种思维方式。这种思维方式能够帮助我们更好地理解世界，做出更明智的决策。我特别欣赏作者对于批判性思维的强调，认为在进行数据分析时，不能盲目相信数据，而是要对数据进行深入的分析和质疑。这本书的缺点在于，对于一些数学公式的推导过程，讲解得不够详细，对于数学基础比较薄弱的读者来说，可能会感到有些吃力。另外，书中对于数据分析的未来发展趋势，并没有进行太多的预测，这对于想要了解数据分析行业发展前景的读者来说，可能有点遗憾。总而言之，这本书是一本值得一读的数据分析入门书籍，能够帮助读者建立起对数据分析的基本认知，并且培养批判性思维能力。

评分☆☆☆☆☆

老实说，这本书的排版设计真的很有质感，纸张的触感也很好，让人忍不住想要捧在手里细细品读。作者的文笔流畅自然，即使是对于数据分析不太了解的人，也能轻松理解书中的内容。书中对于数据分析的流程进行了详细的梳理，从明确问题、收集数据、分析数据到得出结论，每个步骤都讲解得非常清楚。我特别喜欢作者在每个章节结尾设置的“思考题”，这些题目能够帮助读者巩固所学知识，并且培养独立思考的能力。不过，这本书的篇幅相对较长，内容也比较多，对于时间比较紧张的读者来说，可能需要花费较长的时间才能读完。而且，书中对于一些专业术语的解释不够清晰，对于初学者来说，可能会感到有些困惑。另外，书中对于数据分析工具的选择，并没有给出明确的建议，读者需要自己去摸索，这对于初学者来说，可能会增加学习的难度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的重点在于强调数据分析在商业决策中的应用，作者通过大量的案例，展示了数据分析如何帮助企业提高效率、降低成本、增加收入。书中对于市场细分、客户关系管理、风险管理等商业领域的分析，都讲解得相当深入。我特别喜欢作者对于A/B测试的讲解，认为A/B测试是一种非常有效的优化手段，能够帮助企业不断改进产品和服务。不过，这本书对于数据分析的理论基础，讲解得不够系统，对于想要深入学习数据分析理论的读者来说，可能需要补充其他的书籍。而且，书中对于一些新兴的数据分析技术，例如自然语言处理和计算机视觉，只是简单地提了一下，并没有深入讲解，这对于想要了解最新数据分析技术的读者来说，可能有点遗憾。另外，书中对于台湾本地的商业环境，并没有进行太多的分析，这对于想要将数据分析应用于台湾本土企业的读者来说，可能需要进行一些调整。