大数据技术在毒品犯罪侦控中的应用与完善

曹盛楠

（西南政法大学，重庆 401120）

大数据时代的到来对毒品犯罪侦控工作产生了巨大影响。由于新兴技术被犯罪分子利用，毒品犯罪行为方式的科技性、隐蔽性日益增强，对毒品犯罪侦控工作造成巨大挑战。为了回应毒品犯罪行为方式的“升级”，公安机关愈加重视科学技术在侦查工作中的应用，2020 年4 月，公安部部长赵克志在全国禁毒工作会议上强调：“要大力推进‘智慧禁毒’建设，加强禁毒科技研发攻关和科研成果应用，不断提升禁毒工作的能力和水平。”［1］大数据技术以大数据为分析对象，通过数据比对、挖掘和预测等技术方式发现案件线索、收集证据或预测犯罪，对毒品犯罪的侦查、防控等工作具有重要意义。本文从当下毒品犯罪侦控的困境出发，在理论和实践两个层面分析大数据技术与毒品犯罪侦控的契合以及大数据技术的具体应用，并围绕技术的适用瓶颈构建完善路径，以期推动大数据技术在毒品犯罪侦控中的应用与发展。

一、困境：大数据时代毒品犯罪侦控的难题

当下，毒品犯罪呈现出较为严峻和复杂的形势，主要表现在两个方面：一是毒品犯罪案件总量仍处于高位态势，仅2020 年前三季度，全国检察机关就一共起诉毒品犯罪6.3 万余人，其中广东、四川等地毒品犯罪仍高发。［2］二是形态演变和具体特征复杂多样，给案件侦控工作造成较大困难。最高人民检察院第二检察厅厅长元明曾在2021 年2 月表示，虽然过去一年的禁毒工作成效显著，但是全国毒情形势依然严峻，“特别是随着交通运输、物流产业和网络信息媒体的飞速发展，毒品犯罪形态演变呈现多样化、复杂化”。［3］在上述形势下，若要实现对毒品犯罪的有效控制，就必须先厘清侦控工作中的难题并加以克服。故在分析大数据技术的应用之前，有必要对大数据时代毒品犯罪侦控的难题予以探讨。

（一）犯罪生态数据化，办案线索发现难

在大数据时代，社会中的一切人、事、物都可以被数据所记录和表示，与社会系统频繁交流的毒品犯罪自然也不例外。毒品犯罪的数据化生态给办案线索的搜集工作带来了巨大的挑战。从信息论的角度来看，侦查活动是侦查机关在与犯罪分子的立体对抗中，不断获取最新犯罪留存信息加以整理，在此基础上继续收集下一个侦查信息的一种活动。［4］由于毒品犯罪一般没有特定的被害人和固定具体的犯罪现场，侦查工作的开展很难从询问被害人和勘查犯罪现场切入，因此，蕴含案件线索的犯罪信息是涉毒犯罪侦查工作顺利推进的关键。学界一般认为，数据是信息的载体，信息是有背景的数据。［5］蕴含毒品犯罪办案线索的信息大都隐藏于海量的数据中，有时还会经过匿名技术处理提高识别难度，这无疑对侦查机关的线索搜集工作造成了较大困难。更为棘手的是，犯罪信息会随着毒品犯罪过程的发展而不断变化，某些包含相关信息的数据可能随时丧失价值，导致办案线索中断，延误侦查时机，并可能使侦查工作偏离正确轨道。例如，犯罪分子在网络上实施涉毒犯罪行为时，经常通过匿名通信技术构建加密网络系统，并使用“暗语”交流，以增强犯罪的隐蔽性，侦查人员很难发现相关线索，即使有时被侦查机关察觉到蛛丝马迹，犯罪分子也能快速转移虚拟场所或更新沟通“暗语”，致使办案人员难以对线索的准确性及时作出判断，甚至误导案件侦办方向。

（二）相关数据碎片化，证据材料收集难

在我国刑事证据制度不断完善以及司法实践强调“印证”证明模式的背景下，毒品犯罪案件的证据要求呈现出一定的特殊性，往往必须“人赃俱获”才能确证犯罪。［6］而且，毒品犯罪的集团化、组织化特征明显，犯罪链条长，只有在毒品犯罪活动的各个环节都收集到指向性较强的证据，构成相对应的证据链条，才可以保障后续刑事诉讼活动的顺利进行。

然而，在毒品犯罪活动网络化的背景下，许多相关证据材料都以数据形式分散于虚拟空间之中，这使本就不易的毒品犯罪证据收集工作变得更加困难。由于互联网通讯、“多户头转账”“多地流转”、物流寄递等手段被犯罪分子广泛利用，毒品、毒资和犯罪嫌疑人身份等证据材料被分散在海量数据中，导致犯罪嫌疑人和毒品毒资的割裂程度大幅加深，证据之间的逻辑关系愈发复杂。从碎片化的数据中收集毒品犯罪证据强调相关性逻辑分析，这种相关性是通过量化数值之间的数理关系而得出的，往往难以被人们所理解，因为人们既无法短时间内整合大量数据并进行分析，其思维惯性也一般只注意到看似与案件有明显因果关系的证据材料。故侦查人员仅凭传统分析方法很难厘清数据之间的逻辑关系，导致毒品犯罪证据的收集面临较大困境。

（三）信息交流无界化，犯罪活动防控难

鉴于毒品犯罪巨大的社会危害性，侦查机关十分注重对尚未既遂的毒品犯罪进行防控，以将其扼杀在萌芽之中。犯罪预测是侦查机关开展毒品防控工作的重要基础和前提。在过去，毒品生产原料的获取渠道比较单一，制毒工艺较为复杂，往往是师徒相传、熟人传播，社会关系简单，吸贩毒人员的“圈子”也较为固定，［7］侦查机关可通过监控特定高危人员和毒品生产原料购买渠道，结合办案经验总结毒品犯罪活动规律，及时对涉毒犯罪活动做出较为精准的预测，从而在小范围内实现对毒品犯罪的有效防控。但是，随着网络技术的发展，吸毒、制毒和贩毒的相关信息能够以数据为媒介，广泛传播于社会各地，不再局限于特定区域、特定渠道和特定“圈子”。制毒原料和工具可以在网络上了解信息并从多种渠道购买，制度工艺也随网络信息广泛传播，加之新型毒品的制作加工相对简单，使制毒活动呈现出“规模小型化、分布零散化和工艺简单化”［8］的特征。吸毒贩毒活动通过网络通讯渠道实时交流相关信息，勾连起了原本无过多联系的犯罪行为，毒品犯罪圈子及其影响力迅速扩张。而且，除了虚拟空间的信息交流，毒品交易双方和共同吸食者在现实世界中往往没有其它任何交集，吸毒贩毒活动的内在关联性被削弱，犯罪规律愈发复杂。一言以蔽之，犯罪信息交流的无界化打破了以往涉毒犯罪的时空限制，扩大了毒品犯罪活动的不确定性和影响范围，对毒品犯罪预测工作造成较大困难，进而提高了侦查机关的防控难度。

二、对策：大数据技术在毒品犯罪侦控中的引入

“犯罪的控制某种程度上是一种侦查技术对犯罪技术保持优势”［9］，大数据技术正是当下公安机关保持技术优势的关键一招。大数据技术以数据空间为场景，集海量数据收集、储存、分析与决策等数据处理过程为一体，强调事物之间的相关关系，并通过算法工具实现大数据的预测价值，［10］为解决大数据时代毒品犯罪侦控的难题提供了合适的方案。易言之，将大数据技术引入毒品犯罪侦控契合现实需求，这种契合既为大数据技术的引入奠定了理论基础，也促使公安机关将其应用到毒品犯罪案件的侦控实践中。

（一）引入前提：大数据技术契合毒品犯罪侦控的需要

1.技术场景适应数据化生态

毒品犯罪的数据化生态对毒品犯罪侦控工作提出了两点要求：第一，留存毒品犯罪信息的主要场景由现实世界转移至数据空间，许多蕴含毒品犯罪线索证据的信息都以数据为载体分布在数据空间的各个角落，侦查机关迫切需要提升在数据空间收集犯罪信息的能力；第二，毒品犯罪的数据化生态并不意味着犯罪活动已完全脱离了现实世界，毒品犯罪侦控工作仍需关注毒品犯罪活动在现实世界留下的犯罪痕迹，并且要架构起连接“现实”与“虚拟”的桥梁，通过现实世界和数据空间的不断转换和信息的相互交流，推动毒品犯罪侦控工作的顺利进行。

应用于数据空间且以数据为载体的大数据技术，既可以弥补过去侦查机关在数据空间信息收集能力的不足，又可以连接现实世界和数据空间，因为现实世界所有的人、事、物在数据空间都会转化为数据，数据空间只存在数据这一种形式。因此，以数据空间为场景、以数据为载体的大数据技术可以较好地适应毒品犯罪的数据化生态。

2.相关性逻辑符合分析要求

在大数据时代，为了达到毒品犯罪案件较高的证据要求，侦查机关必须处理大量的碎片化数据以收集相关证据材料，其所需处理的数据（可以称之为“大数据”）具有规模大、类型多、价值密度低的特点，有关毒品犯罪数据在其中不过是“沧海一粟”。这些特点决定了因果逻辑难以满足侦查机关处理数据的需要，因为“因果关系是局域理论的产物，因果关系的逻辑范式是行为事件‘小数据’量分析的简单性与快速性结果”。［11］换言之，因果逻辑适用于“小数据”的处理，无法支撑起针对“大数据”的分析活动。

大数据技术背后的相关性逻辑符合毒品犯罪分析大数据的要求。这一技术着眼于数据之间的相关关系，设计的初衷便是从大规模多样化的数据中提取有价值信息，即使毒品犯罪相关数据仅仅是散落在海量数据中的几朵小“浪花”，它也可以在合理时间内从看似无关的海量数据中提取富有价值的信息，并在此基础上将信息串联、整合，形成与毒品犯罪案件相关的证据材料，或为证据收集提供有效指引。

3.大数据预测突破时空限制

如前所述，毒品犯罪活动通过信息交流的无界化突破了时空限制，其不确定性和影响范围都因此被进一步扩大，但是，由于侦查机关的犯罪预测主要依靠其在工作中积累的原始数据和办案经验，导致以此结果为基础的毒品犯罪防控仍受限于时空，既无法及时应对愈发复杂的犯罪规律，也难以全面覆盖影响范围更加广泛的涉毒犯罪活动。对此，侦查机关需要提升自身的数据收集能力和分析研判能力，以使毒品犯罪防控摆脱时空桎梏。

大数据的核心价值是预测。一方面，大数据具有“全数据”色彩，不同空间的、各种类型的、实时流动的数据都可以纳入大数据预测的处理范畴，有助于扩大犯罪预测结果的覆盖范围。另一方面，侦查机关可以借助算法整合数据，并建构数学模型进行演算，以此获得强大且高效的分析研判能力。因此，大数据预测可以弥补侦查机关自身据收集能力和分析研判能力的不足，使得以大数据预测结果为基础的毒品犯罪防控工作可以突破时空限制。

（二）实践检视：大数据技术在毒品犯罪侦控中的具体应用

1.通过数据检索、比对来发现和排查案件线索

数据检索和比对是大数据技术中较为基础的技术，该方法在实践中常被侦查机关用于核查犯罪嫌疑人身份以及查找犯罪、犯罪嫌疑人线索等侦查活动，其主要内容和流程为：侦查机关依托自身已有的数据库、办案中收集到的各种电子数据以及可供利用的各种社会行业与互联网数据，在海量数据中进行精准查询、检索，或将目标数据与相关数据库进行了关联对比，筛选获取有用的信息。［12］109-112

在涉及毒品交易的犯罪中，若可以在交易、运输毒品的过程中将犯罪嫌疑人当场抓获，则可以极大减轻后续侦查取证工作的压力，所以侦查机关往往采取数据检索和比对技术搜集犯罪嫌疑人的踪迹线索。在“吴某贩卖毒品案”中，吴某指使胡某从藤县运送毒品冰毒到玉林市，公安机关通过搜索天网监控系统监控视频发现胡某正由藤县前往玉林市后，立即将此视频与玉林市大数据防控系统中的图片数据相比对，分析出了胡某完整的行踪轨迹，公安机关迅速出警，在胡某经过玉林市人民东路附近红绿灯处时将其抓获，后依据胡某的口供，并结合其它线索，公安机关顺利将吴某抓捕归案①参见广西壮族自治区玉林市中级人民法院（2019）桂09 刑初39 号刑事判决书。。

此外，在毒品犯罪侦查工作的推进过程中，先前获取的一些线索可能出现瑕疵或错误，侦查机关有必要借助数据检索、比对技术，及时对已获得的线索进行数据比对和精准排查，以快速验证线索真伪，排查出有价值的线索。比如，在对某一吸毒团伙的调查中，侦查机关发现某酒店的310 房间可能是其活动场所，于是根据该房间留下的信息寻找犯罪嫌疑人，但查验后证实该房间入住信息是虚假信息。之后，侦查机关运用数据比对技术将酒店房间号、虚假身份证号等数据同互联网数据进行广泛比对，发现这些虚假信息曾出现在某聊天室的公共记录中，进而锁定了该聊天室的8 名会员。在经核实无误后，侦查机关对8 名嫌疑人进行了抓捕，案件迅速告破。［13］

2.通过数据挖掘收集有价值的证据材料

数据挖掘是大数据技术中较为高级的技术，其功能的核心在于对海量数据进行二次或多次分析，以发现事物、现象背后所隐藏的深层次信息，常见的分析方法有相关性分析法、分类和聚类分析法以及异常分析法等。［12］123

在当前毒品犯罪侦控中，由于“人钱分离”“人毒分离”现象突出，犯罪分子常辩称除同案犯供述外无客观证据证明其参与涉毒犯罪活动，侦查机关对此一般通过数据挖掘技术对嫌疑人的手机数据、话单数据等数据进行相关性分析，收集可以证实其参与涉毒犯罪活动的交易记录、通讯内容等证据材料。在“张某贩卖毒品案”中，张某以“打卡埋雷”的方式贩卖毒品，具体犯罪方式为，先用短号为758××9 的手机与吸毒人员联系，要求吸毒人员将毒资款打入尾号为7476 的农业银行账户（该账户未在张某名下），待毒资款入账后，再用短信通知吸毒者毒品藏放处，由吸毒者到指定地点取毒品。为了证明张某与毒资款的联系，公安机关对张某名下号码为159××××3913 的手机数据进行了挖掘，发现张某将该手机与尾号为7476 的农业银行账户进行了绑定，可以收到该账户的余额变动信息，并通过网银将账户内的毒资款转至其名下的尾号为5414 的农业银行账户。在审判中，此分析结果成为证明张某犯罪事实的关键证据①参见浙江省衢州市中级人民法院（2015）浙衢刑二终字第60 号刑事裁定书。。

数据挖掘技术还可以通过分析手机通话所产生的基站数据勾画出行为人的行动轨迹。在“吴某、李某运输毒品案中”，被告人吴某、李某共乘同一大客车到达昆明南部客运站下车时，被公安机关抓获，后在李某体内查获出毒品。吴某到案后，其辩护人称吴某没有实施毒品运输行为，本案关键证据汽车票没有原件，无直接证据证实吴某参与运输毒品的事实。该案侦查机关通过分析吴某手机通话记录中基站位置数据，发现吴某的行动轨迹与孟某运输毒品的活动轨迹完全一致，其银行流水数据分析结果也显示其在案发前有多次代付、转存、现存等交易记录，二审据此驳回了吴某的上诉②参见云南省高级人民法院（2020）云刑终1170 号刑事裁定书。。

3.通过算法预测实现毒品犯罪有效防控

算法预测是大数据预测价值的实现方式，其目的在于发掘数据内在规律，把握事物的未来走向，以最大程度规避风险。毒品犯罪活动本身具有一定的规律性，因此，在毒品犯罪侦控中，侦查机关一般以算法预测把握毒品犯罪背后的规律，为毒品犯罪防控提供指引。

犯罪热点分析法和污水监测法是毒品犯罪预测常使用的方法。犯罪热点分析法强调利用算法分析毒品犯罪热点、密度等在时间和空间上的变化趋势和规律，在此基础上预测不同地区和时段犯罪活动发生的概率。该方法在美国毒品防控实践中较为常见，比如美国泽西市犯罪移和扩散干预研究项目以毒品市场运行数据为分析对象，结合GIS 地理信息系统构建了泽西市毒品犯罪热点地图，警方据此对涉毒犯罪展开侦防行动。该项目实施后，泽西市犯罪热点的贩毒活动减少了58%。［14］

污水监测法主要以城市污水中的毒品代谢目标分析物为核心数据来源，结合污水总量、区域空间分布等数据加以分析，得出某类毒品消费总量的变化、不同毒品种类之间的迁移以及特定人群在特定时空的毒品滥用等毒品犯罪信息，［15］有利于侦查机关全方位把握整体毒情，并增强毒品犯罪防控的针对性。在2017 年，广东省中山市联合北京大学对全市所有污水厂和污水泵站以及重点小区、娱乐场所、河涌等进行多轮污水持续采样，公安机关根据样本的大数据分析结果，先后锁定3 个检测异常重点区域并开展重点整治，在半年内共破毒品犯罪案件45 起，全市毒品犯罪防控取得显著成效。［16］

三、完善：毒品犯罪侦控中大数据技术应用的瓶颈与突破

（一）大数据技术在毒品犯罪侦控应用中的主要瓶颈

1.数据不够全面准确

数据的“质”和“量”决定着大数据技术的应用结果，离开了全面且准确的数据，毒品犯罪中大数据技术的应用就会成为无源之水、无本之木。当前，侦查机关对大数据技术在毒品犯罪中的应用处于起步和发展阶段，毒品犯罪相关数据的采集在“质”和“量”上都存在一些问题，导致数据不够全面准确。具体而言：第一，相关数据的质量不高。数据错误、数据重复、数据缺失、数据不一致和数据过时都是常见的数据质量问题，［17］由于毒品犯罪相关数据采集缺乏必要的规范指引、数据入库把关不严以及采集人员重视不够等原因，这些数据质量问题在实践中时有发生。第二，相关数据的数量不足。虽然公安禁毒部门通过金盾工程、天网工程以及自身日常办案工作掌握了不少与毒品犯罪密切相关的数据，但与大数据技术所需数据量仍有较大差距。公安禁毒部门不仅和其它政府部门、社会机构之间存在一定程度的数据壁垒，而且，侦查系统内部的数据资源未得到充分整合，不同地区、不同级别、不同部门之间的数据共享使用存在较多限制。

2.侦查理念更新较慢

理念是主观认知对客观存在的科学反映，具有前瞻性、导向性和设计性。［18］透过理念的这一哲学概念可以认为，作为贯穿于侦查工作全过程的科学观念，侦查理念反映了侦查活动及其蕴含的侦查规律，指引着具体的侦查实践活动。侦查理念也是一个动态的、不断发展的过程，大数据技术在毒品犯罪侦控中的应用推动了毒品犯罪侦查理念的变革，形成了数据主导的侦查理念。该理念要求侦查人员应认识到数据是侦查过程的核心，适应数据化的犯罪生态，接受数据之间的相关性逻辑，并强调侦查工作的开展须以大数据的获取、分析为主导，通过运用大数据技术获取侦破案件的关键信息。为了适应这种变革，侦查人员必须随之进行理念的更新，以科学地指引大数据技术的应用。但是，理念的转变并非一蹴而就。实践中，由于一些地区大数据技术的基础建设尚未完全铺开，缺乏理念更新的“现实催化剂”，加之部分侦查人员对大数据技术的认知程度较低，仍习惯于用传统侦查经验和知识去指导工作，导致毒品犯罪侦查理念的更新较为缓慢。

3.证据规则存在空白

虽然在侦查实践中，运用大数据技术收集毒品犯罪的相关证据已逐渐成为常态，但是，这些证据材料在后续的刑事审判环节却处于“无名也无实”的尴尬境地。有研究发现，在中国裁判文书网2016年的刑事案件中，使用技术侦查措施的案件共有570 件，其中有113 件使用了大数据技术，但是，这些案件在诉讼过程中都没有将大数据技术的应用结果明确转化为诉讼证据，最多作为“抓获经过”、“到案经过”“办案经过”等情况说明材料，辅助法官加强其内心确信。［19］以其中的毒品犯罪案件为例，在“王某、易某运输毒品案”中，公安机关实际上通过大数据技术发现了王某于2015 年7 月31 日驱车赶往云南昆明，准备找上家购买毒品回重庆云阳贩卖，但这一证据材料在二审庭审中仅以“侦办说明”的形式被检察机关举示①参见重庆市高级人民法院（2016）渝刑终164 号刑事裁定书。。在审判中，这种不具备法定证据资格的“情况说明”缺乏审查、认定的规范指导，导致难以有效发挥证明作用。只有通过证据证实犯罪嫌疑人定罪量刑的事实，使其承担与罪行相适应的刑事法律责任和刑罚，才真正实现了刑事诉讼打击犯罪目的的要求。因此，如何由“情况说明”迈向“法定证据”，并构建相应的证据规则，是大数据技术在毒品犯罪侦控应用中亟需解决的问题。

（二）大数据技术在毒品犯罪侦控应用中的完善路径

1.建立禁毒大数据库，严格把关数据质量

为了给大数据技术在毒品犯罪侦控中的应用提供坚实的资源支撑，有必要建立统一的禁毒大数据库，这也是打破数据壁垒的有效途径。大数据库的建立应根据数据来源不同灵活采用多种手段实现数据的互通共享，具体而言：

首先，针对公安系统内部的数据壁垒，可以通过构建“禁毒云”汇聚储存不同地区、不同部门的相关数据，开放查询、使用服务，而且，当查询警务机密数据或使用大量相关数据时，应设置行政审批程序以保障数据安全。

其次，由各地大数据局或网信办牵头，有关部门予以配合，将税务、金融、医疗、水务、车辆管理等政府机构的相关数据定期汇聚至禁毒大数据库，如果遇到案件需要最新相关数据，公安机关可在汇聚日期前依法查询、调用。

最后，对于与毒品犯罪密切相关的快递物流、网络购物、通讯等社会行业和互联网数据，可以通过构建合作共享机制、依法调取和派驻网安警务室①网安警务室是公安机关在互联网服务单位和重点联网单位的派驻机构。公安部颁布的《网安警务室工作规范》第3 条赋予了网安警务室“组织搜集情报信息”和“协助公安机关各警种开展调查取证等工作”的职责。相结合的方式，全面采集相关数据。其中，构建合作共享机制是打破数据壁垒的主要手段，有利于在宏观层面上促进数据资源的互通互联。依法调取主要是应对紧急情况和涉及数据主体个人隐私的情形。网安警务室侧重微观层面上的情报搜集，强调及时迅速捕捉毒品犯罪案件相关数据。

2.提高技术认知水平，警惕盲目数据崇拜

为了使侦查人员尽快树立数据主导的侦查理念，公安禁毒部门有必要大力推动大数据技术的相关基础建设，并着力提高人员对大数据技术的认知水平。但是，受不同地方发展水平和政策的影响，基础建设的推进很难协调一致，依靠实践发展促进理念转变存在较大的不确定和不可控因素。因此，当下较为稳妥的对策是以培训学习加速理念更新，具体而言，公安禁毒部门应定期召开大数据技术培训讲座，宣讲技术原理、应用以及数据主导侦查理念的要求，相关人员也须积极学习了解大数据技术的相关理论知识，同时，可以组织大数据技术基础建设较为薄弱的地区的相关人员，前往大数据技术建设和应用较为成熟的地区进行调研交流，以此提高他们对大数据技术的认知水平，促进侦查理念的革新。

3.明确法定证据种类，构建审查判断规则

通过大数据技术获得的证据已在毒品犯罪案件刑事证明中扮演着极为重要的角色，有必要将这一新证据类型作为法定证据种类。接下来需要研究的问题是将其单独列为新的证据类型，还是归于电子数据、鉴定意见等已有的法定证据种类。

本文认为，运用大数据技术获得的证据以海量数据为分析对象，通过思维上的相关性逻辑和现实中的算法工具得出结果，最终以“情况说明”、“分析报告”等形式呈现于刑事证明活动中，其中，相关性逻辑和算法工具是这类证据的核心特征。电子数据、鉴定意见或书证等证据种类只能描述其对象特征或形式特征，且更关注因果关系和材料本身真实性的判断，无法包容评价相关性逻辑和算法模型。因此，有必要将运用大数据技术获得的证据单列为独立的法定证据种类，其审查判断规则的构建应在传统证据真实性、关联性和合法性的基础上，从分析对象和分析结果两方面同时推进，具体而言：

第一，真实性的审查判断既包括作为分析对象的数据本身，也涵盖分析结果。前者须先在宏观上对数据集的保管链条是否完整、是否受到篡改等进行审查，之后在微观上对海量数据进行抽样检验，确保其在数量上不足以对数据集的准确性造成实质影响；后者的真实性主要由算法工具决定，考虑到侦查的秘密性以及算法公开的可行性较低，可以对算法进行黑箱测试以验证其功能是否可靠。

第二，关联性的审查判断同样需要考虑具体数据与案件的关联性和分析结果与案件的关联性。前者要注意到大数据的相关关系是一种弱关联关系，传统证据的因果关系是一种强关联关系，［20］人们要学会认可大数据技术的弱关联性判断；后者与一般证据相关性的判断无异，完全可以援引传统的关联性判断标准，即分析结果是否指向案件的整点问题以及分析结果对于证明对象有无证明作用或者证明价值。［21］

第三，合法性的审查判断较为特殊，由于我国目前的法律规范并未对大数据技术在侦查行为中的运用设置程序规则，合法性的审查判断缺乏明确的实定法依据②在我国当前法律框架下，虽然《公安机关执法细则（第三版）》第29—02 条直接规定了数据查询、比对、检索的侦查措施和适用情形，但该条规定既没有明确程序规则，其规范性质也仅属于公安机关内部规章。此外，《刑事诉讼法》中的“技术侦查措施”虽有“技术”之名，但《公安机关办理刑事案件程序规定》第264 条将其解释为“记录监控、行踪监控、通信监控、场所监控等措施”，可见，“技术侦查措施”本质上是一种“监控”措施，无法解释侦查措施中的大数据挖掘、预测等技术。，因此，目前司法实践可以先参照比例原则进行合法性判断，待之后立法完善相关程序规则后，再构建相应的审查判断规则。

四、结语

大数据时代，毒品犯罪侦控的困境需要引入大数据技术来破局。通过灵活运用数据检索、比对、数据挖掘和算法预测等技术方式，公安机关可以高效地发现和排查案件线索，收集关键证据材料，并精准预测毒品犯罪的活动规律，从而有效控制毒品犯罪，促进毒品侦控工作顺利进行。不过，引入大数据技术只是一个开始，接下来不仅需要围绕大数据技术构建系统灵活的毒品犯罪打击策略，而且应从数据采集、侦查理念、证据规则以及程序运行机制等方面出发，完善大数据技术在毒品犯罪侦控中的应用，使得基础设施、主观思维、司法程序和机制与大数据技术相适应，实现现代科技与司法制度的协调发展。