基于“场景一致”的司法大数据生态体系构造研究

摘要：“数据优位”语境下的智慧司法是司法数据化的过程，是以司法大数据生态构造为基础。司法大数据生态中存在司法要素限缩、司法场景消解、司法决策削弱等限制，应明晰司法大数据生态构造的底层逻辑，结合数据场景因素与流域司法实践的考量，黄河流域司法大数据生态构造应沿循“场景一致”逻辑，强化司法权力与数据控制能力、提升协同实效、增强数据功能。通过完善制度设计和统筹衔接，加强数据协同、融合和一体化效能，构建符合黄河重大国家战略的司法大数据生态体系。

关键词：黄河流域；司法大数据；场景一致；生态体系

作者简介：王婷婷，山东政法学院民商法学院讲师，法学博士（邮政编码 250014）

中图分类号：D926.14      文献标识码：A      文章编号：1672-6359（2023）02-0047-07

基金项目：2022年济南市哲学社会科学一般项目“黄河流域生态保护和高质量发展战略下济南智慧司法创新支持研究”（JNSK22C97）；山东省高等学校青创团队计划“智慧司法服务社会高质量发展创新团队”“大数据+社区矫正智慧司法建设研究”（2022RW072）；山东政法学院2022年校级教学研究与改革项目“数据与价值互构：新法学视域下数据法学教学改革路径研究”（2022ZJGB002）阶段性成果

黄河重大国家战略作为我国北方第一个依托大江大河的国家战略，跨行政区域的司法一直备受关注。通过司法助推流域协同发展，整合司法大数据资源，已成为落实黄河重大国家战略的应有之义。司法是提供法制保障的重要途径，而作为底层架构的司法大数据生态体系无疑将会承担重要使命并发挥基础设施的关键作用。立足黄河流域生态保护和高质量发展的司法需求，构建和完善司法大数据生态体系，就成为黄河流域各省区协同发力共谋发展的实践任务。

一、司法大数据生态化向度及其场景限制

无论从黄河流域生态保护和高质量发展的布局上，还是从流域司法智能化转型升级上，司法大数据资源都意义重大。但是作为一种新型基础设施，司法大数据生态化构造呈现出传统信息技术及一般场景之下所不同的新方式和新情境。这些新变革在给司法系统带来动力的同时，也与司法场景的运行产生不同程度的冲突。[1]能否切实把握当前司法大数据生态化向度并厘清其具体场景限制，将直接决定司法大数据生态体系的建构。

（一）大数据赋能司法生态的四重向度

自2007年最高人民法院发布《关于全面加强人民法院信息化工作的决定》后，我国司法体系进入“大数据、大格局、大服务”[2]的信息化改革进程。当前，我国对司法数据的主要应用形式是司法大数据系统，并通过大数据孪生、孵化出多种外部司法服务体系，反映出大数据技术在司法领域应用的深度和广度。由于司法大数据是一个处于不断发展中的新生事物，涉及场域众多，因此本文仅探讨面向法院的司法大数据，探索蕴藏其中的数据应用和发展规律。

1.审判执行的数智化

一是通过大数据技术实现审判执行流程的自动化。智能数据技术在司法场域的应用能够减少大量的人工重复性工作，以人机协同的方式有效提高审判执行的工作效率，并推动审判执行的规范化。为了提高审判质效，大数据技术现已形成覆盖全国的被执行人财产自动化查控系统，能够实时进行网上立案、直播庭审、远程开庭等程序，并完成人脸识别、证据上传、视频抗辩、电子笔录、全程留痕等一系列虚实交融的庭审活动。[3]如四川省高级人民法院开发的道路交通事故纠纷要素式审判信息系统，能够实现案件的要素式整理，包括数据自动识别、裁判规则的统一等。[4]

二是通过大数据技术实现审判执行决策的精准化。当前全国大部分法院已上线大数据技术类案智能推送系统，能够根据不同的司法要素进行类案智能推送。比如针对黄河流域中的环境污染治理、生态系统保护、资源开发利用等司法要素进行筛选和推送，有助于实现举证的统一性、同案同判的准确性、裁判执行的规范性。据统计，类案推送系统在精准度方面，能做到全案由文书数据整体搜索推送准确率达到63.7%，民事、刑事Top10类型的准确率达到85.5%，有效提升同案同判的准确度，增强司法公信力。

2.诉讼服务的数智化

一是面向司法机关的诉讼服务专业化升级。利用数据技术赋能司法机关的诉讼服务，是推进诉讼服务专业化的重要力量。例如最高人民法院推动上线了“中国移动微法院小程序”，为跨区域立案和一体化移动诉讼服务奠定了基础，打破了司法地域限制，达到畅通黄河流域立体化诉讼服务渠道的目的。自2016年以来，全国大部分法院已经能够基于司法大数据开展司法统计、审判态势预测等工作。部分法院通过司法大数据升级了诉讼当事人情况分析、案件检索等数据服务能力，部分法院利用司法大数据实现了量刑推荐、偏离预警等诉讼辅助功能，部分法院通过大数据关联融合案件信息，智能生成调解方案、送达方案，推动解决诉讼中的痛点、堵点、难点。

二是面向诉讼当事人的诉讼服务个性化升级。为了精准定位诉讼服务，满足诉讼当事人的差异化需求，降低诉讼风险并减少不必要的诉讼，自2018年起，最高法、最高检、司法部会同科技部分批次拟投入超过9亿元财政资金用以推动司法智能技术的开发，探索以当事人为核心的差异化智能诉讼服务模式。

3.司法公开的数智化

一是借助数据技术拓展内部审判过程的可视化程度。除了线上线下协同进行审判执行内容公开、裁判文书公开、法律依据公开等工作之外，最高人民法院于2020年6月发布了《黄河流域生态环境司法保护典型案例》，有效满足了人民群众对黄河流域司法保护情况的知情权。

二是借助数据技术增加外部司法信息检索的精准程度。2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中明确要求，“智慧法庭”建设要促进人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与检索中的应用，[5]实现法院审判能力智能化。在此规划的推进下，数据建模将司法规则转为自动运行的程序代码，通过对司法过程进行数据节点控制，能够减少司法的任意性。同时，经由数据驱动的司法决策内涵數理逻辑和计算理性，在一定程度上起到预测司法裁判结果的作用，进而能够维持“同案同判”的司法质效。另外，数据计算的稳定性也有效解决了“法官造法”以及“经验裁判”的问题，能够尽可能地接近司法的实质公正。

4.平台建设的数智化

一是基于数据赋能完善各级司法平台建设。自2013年最高人民法院发布《人民法院信息化建设五年发展规划（2013-2017）》以来，司法大数据平台建设至今已从简单的数据汇集、计算向大数据专题分析、个性化推送、深度关联、精准检索等方向升级。例如四川全省法院、公安、检察和司法的网络互联互通、数据共享融合，实现了刑事案件在网上的一体化办理。[6]

二是基于人民法院大数据平台收集的海量司法数据，不断衍生出更为实体化、规模化的数据应用。根据最高人民法院发布的《人民法院信息化五年发展规划（2021-2025）》要求，未来将根据现有平台继续探索构建司法数据中台、智慧法院大脑和司法链综合平台，全面拓展数据服务。平台化建设集成了多项数据应用环节，对智慧司法的发展起到了实质性推动作用。例如，河南全省法院实现畅通河南法院诉讼服务网、在线服务平台、律师服务平台等全流程诉讼在线化渠道，为建设“5G”庭审提供了重要支持。

客观来说，在数据赋能支持下，大数据技术驱动司法进入了数据化、智能化、现代化的新阶段。其发展在于以数据资源的利用为基础，探索构建多种司法大数据应用产品，实现司法的智慧化演进。可以说，无论是审判执行、诉讼服务、司法公开，还是司法平台建设等方面，司法的“智慧”转向皆以体系化的司法大数据应用为核心。

（二）司法大数据生态构造的场景限制

党的十八大以来，国家统筹规划黄河流域生态保护和高质量发展重大战略的实施，通过大数据技术驱动司法进入数据化、智能化、现代化的新阶段。其发展逻辑在于以数据资源的利用为基础，构建系统的司法大数据生态体系，以实现司法的智慧化演进。黄河流域尽管因其自身特性和司法数据现状而具有司法大数据生态构造的特殊性，但是从存在的问题及逻辑理路来看，仍体现出一般性的特征，面临一些限制：

1.数据建模限缩司法要素

一是司法裁判进行数据建模所需的“全样本”数据受限。司法本身是一项复杂的定纷止争活动，“全样本”数据的采集极难穷尽。特别是适用于黄河流域整体范围时，不同区域的数据样本差异较大，且极易受到收集者的主观判断所左右，从而影响到数据来源的真实性。

二是司法要素的数据转化受限。司法大数据的形成与司法要素的数据转化密不可分，如何将司法要素转化为算法识别的数据，如何保证法律语言与技术语言之间的衔接，是亟待考虑的问题。一般来说，显性的司法要素例如“过错”“人格权”“财产权”等较为容易转化，但是隐性的、模糊的司法要素例如“参照”“视为”等则不易处理，如果附加上不同的地域、时间等情境，将会显著降低数据快速获取转换的能力。

2.算法依赖导致司法消解

一是算法依赖导致司法主体地位的消解。智慧社会离不开大数据的驱动和互联互通，但是大数据与人工智能技术在其他场景的优势恰恰可能成为颠覆传统司法格局的潜在力量。[7]这种力量通过数据汇集、流动和处理，借助算法和数据优势将支配力深植于司法全过程。

二是算法依赖导致司法效果的消解。立足黄河流域全局，上中下游区域发展的不均衡导致大数据技术应用的不平衡，这会造成数据信息的数量和质量无法统一，样本的不完善会导致算法结果的偏颇，无法反映出特殊地域的司法效果。

三是算法依赖导致司法价值的消解。算法具有数据前置的技术特性，换句话说，算法是在评判过去以预测未来。随着新的行为模式、社会现象以及司法问题不断涌现，司法活动除了进行规范裁判之外，还需进行法益衡量以弥补“法律滞后”的现实。面对新问题、新情境，过度依赖算法可能会导致价值偏见和算法失灵，甚至将会弱化司法的公共政策执行和价值指引功能。[8]算法的本质是技术而非法律范畴，算法依赖将导致司法裁判失去融合事实与价值判断的过程。

3.计算理性削弱司法决策

随着大数据技术的发展，司法场景的智慧建设越来越倾向于智能技术以及算法分析，同时也指向了以“计算理性”为内在逻辑的时代特征。但是依赖数理计算作为推动司法改革的支配性因素，可能会增加司法结果的不确定性从而导致司法决策的削弱。

司法关切的核心是法律行为，而非汇集的数据，数据所呈现出的司法信息远远少于现实中的司法实务，从而不利于作出正确精准的司法决策。司法正义的实现仰赖于实质裁判而非数理计算，智能技术只是依据数理逻辑进行概率计算，这种计算结果基于数据的相关性而非法律的因果性，特别是对于复杂案件来说，极有可能会因社会经济现状、地区人文差异而最终影响到司法决策的公平性和准确性。

二、基于“場景一致”的黄河流域司法大数据生态逻辑选择及其展开

司法大数据生态构造的底层逻辑是对实践活动的结构化审视，科学合理的底层逻辑能够确保场景运行以及制度供给的合法性和一致性，是司法大数据生态构造的重要支撑。因此，落实黄河重大国家战略的一项重要工作就是明确流域司法大数据生态的逻辑选择，构建符合其司法需求的大数据生态体系。

（一）司法大数据生态构造的“场景一致”逻辑

从当下实践来看，无论是纵向的国家、地方以及部门发展规划，还是横向的京津冀、长三角和粤港澳大湾区等区域协同，大量的司法数据活动均围绕场景问题展开。

司法数据效用与场景密不可分，高水平的区域协同有助于集中区域优势实现政策目的。具体来说，首先，在顶层设计和政策指引之下，搭建纵向的“层级式”场景。该场景侧重由国家政策引领，突出国家司法机关职能现代化的作用。其中最典型的是最高人民法院针对信息化建设程度制定的发展规划。其次，以国家区域协同发展战略为主导，打造平行的“示范式”场景。该场景以京津冀协同模式为代表，主要使用示范对照的方法，以实际司法需求推动司法大数据生态体系的完善。再次，基于特殊的区域发展任务，各主体依靠辐射优势形成“一致式”场景。该类场景能够针对区域内共性的重点、难点问题进行协商共建，尤以黄河重大国家战略的展开最具代表性。

（二）基于“场景一致”的黄河流域司法大数据生态构造展开

从司法大数据服务流域协同发展的目的出发，影响黄河流域发展的症结在于资源分配严重不均，这也是黄河流域司法大数据生态的典型特征。该症结的形成，既有流域发展问题之共性，也有黄河流域自身之特性。[9]在差異性的资源分配下，如何规划数据的互联互通，促进场景间协作融合，进而构造一种满足司法需求的司法大数据生态体系，是落实黄河重大国家战略的重要任务。

与京津冀地区相比，黄河流域的司法体制机制建设进程较为迟缓，基本政策、制度以及法律法规的衔接较为薄弱。作为协同司法的成果，2016年京津冀三地高院签署了《京津冀环境资源审判协作框架协议》，2021年进一步签署了《京津冀行政执法监督工作协同发展合作协议》，有效实现区域各地制度衔接的协调。与长三角地区相比，黄河流域的司法大数据基础较为单薄。典型的上海“206”系统、江苏省高院的虚假诉讼智能预警系统、上海市第一中级人民法院的案件繁简分流分类处置平台等，为实现司法大数据辅助审判以及深度学习提供了成功范例。与粤港澳大湾区相比，黄河流域的司法主体参与程度和数据技术明显处于劣势。典型的是粤港澳三地联合设立司法协助网络互通平台，有效实现全流程在线转递、在线办理和在线追踪，强调的是一种高水平、智能化的区域协同。

不同于京津冀、长三角、粤港澳大湾区的自然历史因素，黄河流域自身资源分配不均、中心城市较少、辐射牵引力较弱。如何打造一种高水平、高力度的区域司法协同，是推进黄河重大国家战略必须要解答的课题。大数据技术为其提供了时代机遇，基于“场景一致”的逻辑理路不但可以实现从一般性区域协同走向场景协同的转变，更是在体系化的司法大数据基础上实现黄河流域司法场景的一致性，从而加强流域司法现代化程度及其保障功能。具体展开可构建为：以控制理念为导向，进一步提升协同实效，完善制度设计和统筹衔接，构建司法大数据一体化协同体系。

三、构建面向“场景一致”的司法大数据生态体系

基于黄河流域的战略任务、共性问题和数据场景因素的考量，选取“场景一致”的司法大数据生态构造逻辑更加符合黄河重大国家战略的目标。该逻辑理路是一种展开面向，仍需落实具体的措施，才能构建切实有效的司法大数据生态体系，满足黄河流域生态保护和高质量发展的司法需求。

（一）以控制为导向，强化司法权力与数据控制能力

1.坚持司法控制为导向，推动司法数据在法律框架内运行

数据辅助司法的过程需要以司法控制为指引原则，科学、合理、系统地整合数据资源，为司法活动提供高质量、高价值、高标准的数据成果。《中国法院信息化发展报告No.6（2022）》显示，未来人民法院信息化建设将把现代科技从工具性运用推向更深层次的规则治理和制度构建。此时针对数据的司法控制，有助于实现司法大数据的科学共享、依法共享和高效共享。[10]

2.在以司法控制为导向的同时，强化司法权力与数据控制能力

人机协同之下，司法数据辅助功能异化主要表现在定位的混同，超越了其原本的功能边界。因而，在司法数据系统应用中应强调司法裁判者的优先性、自主性和能动性，强化司法权力，严格限定司法大数据应用的辅助地位。如在各类司法数据系统设计上，应将司法预判、信息提取、类案识别等数据辅助功能严格限定，控制司法数据应用的合理限度。与此同时，实现司法数据服务产品的全过程监督和技术问责，推进司法数据决策的回溯性与可解释性，通过算法公开、有序监督、健全问责规范司法数据应用秩序，增强人们对司法数据决策的信任。

（二）提升协同实效，优化司法数据辅助的适配效能

1.统筹规划方面，由“地方主义”转向“国家主导”

基于当前司法信息化建设目标，应当及时转变规划路径，促使司法改革回归到系统工程的建设进程当中。另外，立足于当下司法大数据发展现状，司法数据资源应当在“国家主导”之下完成原始积累，充分发挥国家的引导功能和顶层设计，逐步推动司法大数据应用步入正轨。

2.应用建设方面，积极推动多主体协同参与

司法数据应用协同格局需要社会各方的共同参与才能形成司法数据应用协同的效果。具体体现在以下三个方面：一是引导创新领先的科技企业投身于司法大数据的技术研发和创新改革的进程中，依靠其先进的技术创新能力保障司法大数据发展的可持续性。二是积极与法律专业院校合作，打造“大数据＋司法”复合型人才长效供应机制，为司法大数据生态体系建设提供智力支持。三是充分吸纳法律共同体，汇集各类法律职业人员参与到司法数据协同生态格局当中，调动多主体协同参与的积极性。

3.系统融合方面，实现数据的全场景覆盖

从司法数据体系内部来看，各个司法数据子系统可以依据统一的数据标准、完备的司法大数据库、一体化的司法大数据平台等基础设施，实现子系统间的互联互通，强化司法数据的可利用能力。例如，目前最高人民法院通过《人民法院在线诉讼规则》对法院的系统建设、应用和管理进行规制和约束。[11]未来国家层面应继续细化司法数据系统的管理机制，健全完善司法信息化标准体系。从司法数据体系外部来看，应继续利用已有的司法数据应用成果，在各实务部门之间达成系统配合。比如法院、检察院、公安机关应当推进司法数据应用和资源共享，通过多样化的司法数据服务推动外部系统融合，实现应用场景多维延伸、应用深度纵深发展的目标。

（三）增强数据功能，构建司法大数据一体化协同体系

1.构建系统化数据采集机制，完善司法大数据基础设施建设

一是制定统一的司法大数据标准。统一的司法大数据标准能够保证数据在采集过程中的标准化、规范化、有序化。数据采集往往会遇到数据主体、技术标准多样，数据生产水平参差不齐，区域间差异大的局面，致使数据供给存在偏差。因此，在保障数据供给的前提下，应在司法过程的不同环节、不同地域之间建立统一的司法大数据标准，形成集约化、规范化的数据接口，从数据采集阶段确保数据来源的稳定性和准确度。

二是建设全面的司法大数据库。在制定统一的司法大数据标准的基础之上，建设具备海量数据存储、数据整理、數据交换以及数据服务等功能的专业司法大数据库。司法大数据库的建构不仅能够优化司法大数据基础设施建设，而且为后续司法数据的流转、应用奠定了坚实的基础。不仅如此，基于统一完善的数据库，借助数据分析、数据计量、数据算法等方法，能够形成流域内具备普遍共识与认知先进的司法数据图谱，提升大数据技术的深度学习效能。另外，完善的大数据库有助于设计科学的司法决策分析机制，通过数据形成评价指标和方法，生成多维度的数据衍生服务。

三是优化建成的司法大数据平台。就目前现实状况来看，在省域范围内依托已经建设的司法大数据平台，整合省内司法大数据资源，形成省内统一的司法大数据平台是可以实现的。当前各司法机关均已建设内部办公平台，在此基础上，可以要求各级地方法院在本省高级法院统筹之下，利用现有的司法大数据平台进行对接，即可实现平台业务的整合以及数据的互联互通，确保司法大数据采集规范、完整。

四是构建专业的司法大数据管理中心。依托专业全面的司法大数据库和各省统一的司法大数据平台，构建全要素司法大数据管理中心。具体通过与各省级司法大数据平台对接，实时调取各省司法大数据，分模块、分主题对司法大数据进行统一调度以及动态呈现，为进一步实现“数字化场景，精准化模拟，智慧化决策”提供数据管理与系统支撑。司法机关可以探索借力国家战略，创建跨区域司法大数据管理中心并反哺于社会治理和高质量发展。

2.限定司法数据技术边界，培育技术应用的自我约束机制

一是限定司法数据技术边界，坚持“工具主义”效能。首先，应当限定司法数据技术的应用边界，警惕因数据技术过度使用而造成的功效外溢风险。在大数据技术适用之时，要坚持其“工具主义”的伦理价值和功能定位，在坚守司法被动性、事后性、互动性等固有属性的同时，合理利用数据技术辅助司法实践。其次，明确司法与技术各自的优势与劣势，在规律统计、数据分析、概率计算领域突出“大数据＋司法”的优势，在司法推理、自由裁量、利益平衡等领域坚持司法适用，以满足各自不同的功能定位。

二是培育数据技术应用的自我约束机制。随着数据技术的“技术中心主义”日渐凸显，在大数据技术适用时，不但应要求其遵守合法性、正当性的原则，而且应基于数据技术的深度学习能力对其保持合理期待。一方面可以通过系统内设置技术风险预警、隔离和熔断机制，以保证对大数据技术风险作出妥善应对。另一方面，理性对待技术创新中的难题与瓶颈，通过智能算法深度学习，进行大数据技术适用的自我纠正，进而提升司法大数据的公众信任。

3.完善司法数据效果治理，优化司法大数据运行生态

一是建立明确的数据分级分类管理制度。司法大数据治理要注重数据源头的治理，这直接关系到数据利用的正当性和合法性。因此，应当根据数据的种类进行分级分类管理，主要区分普通信息与敏感信息，相应地赋予不同级别的查询权限。具体来说，应当坚持数据“共享和保密”双重原则，一方面，以“公开清单”的方式把控数据信息的开放和共享，明确司法公开的范围；另一方面，涉及国家机密、商业秘密、公民隐私等司法数据应禁止公开。数据的分级分类管理有助于消除区域间的“数据鸿沟”和“数据孤岛”，使得不同区域间的数据流转范围、数据处理限度、数据安全防护等方面的差异得以修正，有利于司法实质正义的实现。

二是完善司法大数据保护法律体系并加强法律法规衔接。数据流转是数据安全风险的高发环节，为促进数据流转的正当性和合法性，首先，在涉及司法大数据安全处理方面必须在宪法与法律设定的框架内进行，避免侵犯到公民、企业的基本权利。[12]其次，进一步细化完善数据立法，设计制定如《司法数据处理条例》《司法数据公开条例》等法律法规，作为宪法及一般性法律的补充。另外，积极探索各《条例》与现有的《民法典》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的衔接，提高数据流转过程中的安全系数。

三是严格司法大数据安全保护配套机制。智慧时代，各类大数据主体基于自身参与司法实务的需要，可能会对平台中的司法数据进行信息扒取和结构化分析。由此，应当在司法大数据保护法律体系之外完善安全保护的配套机制，推行数据行为备案机制、明确数据利用准则、设置常态化的“授权—许可”程序等，通过“软性”的数据安全保护机制补充法律的强制性规定，进一步规范单位、个人进行司法大数据使用的合法边界。

四、结语

黄河流域作为我国重要的生态区和经济区，是实现区域协调、生态保护和脱贫攻坚的重要区域。然而长期以来，受制于行政区域分割、资源分配不均等自然因素，流域司法的理念、方式和技术等体制机制壁垒降低了司法的服务和保障功能。司法大数据生态构造正是针对此问题，基于“场景一致”的逻辑，推进大数据时代的新型司法基础设施建设，进而实现黄河流域高水平、高力度、智能化的司法协同。司法大数据生态体系的构建不仅符合黄河流域生态保护和高质量发展战略的司法需求，而且有效贯彻了区域协同发展的理念，打破流域内部的制度性障碍，为区域治理法治化和治理能力现代化贡献可参考的“黄河经验”。

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（责任编辑 何爱云）