大数据时代法学研究的新趋势

丁春燕

(武汉大学 法学院 ，湖北 武汉 430072)

大数据时代法学研究的新趋势

丁春燕

(武汉大学 法学院 ，湖北 武汉 430072)

大数据时代数据的海量性、快速变化性、格式多样性和结构易变性的特征和数据的经济价值以及数据可以通过多种途径创造价值的作用对法学研究已经产生了不小的影响。这些影响表现为：出现法律空白或频繁出现新的法律纠纷；新的研究方法渗透至法学研究领域；开辟新的法学研究领域：数据权问题凸显；促进有关数据的学科与法学的融合。在大数据技术的影响下，法学研究的新趋势为法学研究的模式应重视团队合作研究，法学研究的对象应重视法与科技的关系，法学研究的领域应重视法学的跨学科研究和交叉学科研究。

大数据时代；数据权；法学研究；网络；云计算

当人们在逐渐接受网络时代的信息爆炸，不断适应自媒体时代带来的言论自由问题时，大数据时代悄然而至。这种有关数据的技术新革命不仅给世界经济和社会发展带来了空前的机遇和挑战，也给法学研究者提供了新的研究课题和新的研究方法。只有了解大数据，更新思维模式，才能在科技日益影响法学研究的洪流中跟上时代的步伐，开拓法学研究的新趋势。

一、从大数据到大数据时代

(一)大数据的概念

“大数据”(big data)这个词最早是在杂志《Nature》2008年9月第4期“Big Data: Science in the Petabyte Era”[1]一文中提出，该文由问题“怎样处理不断产生的海量数据？”为切入点，以维基百科的成功证明对公开且免费的数据或信息进行编辑或处理已经是一项成功的事业为案例，以存储数据技术的发展为基础，首次提出了“大数据”这个概念。同期的《大数据：从数据中挖掘价值》[2]一文论证了数据需要正确地分类与整理，大数据可视化具有巨大的经济潜力与现实意义。大数据不仅是科技进步的里程碑，其也会促进新学科的产生，这些新学科需要人们用新的透镜来观察。此后，“大数据”这个词在世界范围内得到广泛传播与使用。

2011年5月麦肯锡咨询公司发布了《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》[3]分析报告，该报告认为“大数据是指数据存储量超过具有收集、存储、管理和分析数据功能的传统数据库软件的数据集合。”[3]其包含了两个方面的含义：第一，“把大数据故意定义为主观且开放型的概念，即不具体定义多大规模的数据集合才能为成为大数据” 。[3]因为随着技术的不断进步和发展，大数据的数据量会不断增长，在定义中规定具体的数据存储量不仅没有必要更没有实际意义。第二，“关于大数据的定义会随着部门的不同而不同，其主要取决于在特定的行业中普遍的数据集合的规模” 。[3]这基于每个行业都有其固有的性质和特点，数据集合的规模也会存在千丝万缕的差别。从麦肯锡咨询公司的观点来看，大数据就是庞大的数据规模。

国内有学者认为“大数据是指为了更经济更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代信息系统架构和技术。它被用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。”[4]3不难看出，其所称之大数据已经不仅仅限于大规模的数据集合，还特指一种获取数据的新技术。

(二)大数据的特征

2011年9月30日，赖恩·霍普金斯和鲍里斯·埃韦尔松在《用大数据拓展数字视野》报告中，阐述了大数据的4个特性将影响大数据的技术发展时指出数据具有海量性、快速变化性、格式多样性和结构易变性。[5]3

1. 海量性

大数据之所以得此名，最直接的原因就在于数据的海量性。如果把大数据时代之前的数据量比作涓涓溪流的话，大数据时代的数据量就是广阔的汪洋大海。以计算机的CPU 和数据存储技术水平而言，G或T(1000G)已经不再是衡量这些数据的单位，而要以PB(1015T)及以上的单位来表明数据量。2014年3月7日，阿里巴巴公司大数据负责人在杭州举办的数据峰会“2014西湖品学大数据峰会”上披露了阿里巴巴目前的数据储存情况。“据阿里大数据负责人介绍，目前在阿里数据平台事业部的服务器上，攒下了超过100PB已处理过的数据，等于104857600个GB，相当于4万个西雅图中央图书馆，580亿本藏书。仅淘宝和天猫两个子公司每日新增的数据量，就足以让一个人连续不断看上28年的电影。而如果将你代入成服务器，你处理的数据量则相当于每秒钟看上837集的《来自星星的你》。”[6]由此，大数据的海量性可窥见一斑。

2. 快速变化性

由公司、企业、国家机关和个人等的生产、生活所产生的数据包括生活数据、商业数据或公益数据等。每一个产生数据主体的信息变化都会立刻导致大数据的变化，这种大数据的快速变化性可以形容为瞬息万变。例如百度或360搜索引擎，每秒钟的搜索热点都不相同，每天的搜索风云榜都处在不断变化之中，体现了数据内容的快速变化性。

3. 格式多样性

在大数据时代，数据已经从图、文、声、像的简单陈列转变为以多种形式组合的复杂集合体。既有以描述性文字为基础的医疗档案，也有以视频技术为主的医疗教育短片；既有以0和1为所有表现形式的二进制数据，也有以可视化技术为基础表现的三维图像；既有MAPGI数据格式，又有ArcGIS数据格式。虽然此处无法穷举所有的数据格式，但现有的数据格式已经呈现出多样性的特点。

4. 结构易变性

数据结构分为逻辑结构、存储结构(物理结构)和数据的运算。数据的逻辑结构是指对数据之间关系的描述，这里的数据结构专指数据的逻辑结构。因世间万物纷繁复杂，关系盘根错节，描述这些现象、关系或逻辑的数据结构也会随之改变，这种结构易变性在大数据时代表现得尤其明显。例如大城市繁忙路口的车辆流量统计数据，每月、每天、每个小时，甚至是每秒钟的数据都不一样，描述这些数据的逻辑结构也随时发生变化。因此，以数据为细胞的大数据的结构也呈现出易变性的特点。

(三)大数据时代

2012年3月29日，美国奥巴马政府公布了《大数据研发计划》[7]，斥资2亿美元在国防、能源、卫生和地质勘探等五个部门研发大数据技术，亦在通过提高从多而复杂的电子数据集合中提取知识和观点的能力来解决美国国内面临的最紧迫的一些挑战。此研发计划一经公布，引起了世界范围内对大数据技术的讨论与追捧，标志着大数据技术的全球推广。同年7月，联合国发布了政务白皮书：《大数据促发展：挑战与机遇》，首次提出了“大数据时代”[8]4这个称谓，标志着大数据时代的开启。大数据时代的数据具有两个显著的作用：

1. 数据具有经济价值

众所周知，数据产生于各行各业，同时也已经服务于各行各业。在大数据时代，数据受到前所未有的高度重视与热情讨论，不仅因其数量上具有的绝对优势，更重要的是数据已经具备经济功能。经过分析或有序排列的数据可以产生商机，数据本身也可以作为无形资产予以出售。数据就像专利权、知识产权一样，不仅本身具有巨大的商业价值可以转让，而且利用数据创造的经济价值更是无法估量。“例如，如果美国的医疗服务业可以创造性地、有效率地利用大数据来提高其工作效率和服务质量，我们估计其从大数据中创造的潜在价值每年将超过3000亿美元，其中，三分二的潜在价值是通过减少8%的国内医疗费用来实现。在私营部门，以零售商为例，我们估计这些企业可以充分利用大数据将其营业利润提高至少60%。在欧盟的发达经济体，我们估计政府部门可以通过利用大数据来提高其工作效率，仅这一项就可以节省超过1000亿欧元(1490亿美元)。”[9] 2

2. 数据可以通过多种途径创造价值

数据这种原材料可以经过多种组合或各式加工形成有利于社会和经济的价值。首先，利用实验获得的数据可以发现相关需求，暴露可变因素并提高业绩。例如爱奇艺影视、乐视网等，通过向客户端实验性地推送各种影视节目，可以发现观影人群的喜好。进而根据特定人群的特定偏好，购买受青睐的影片类型来提高网站点击率及观影率。第二，可以根据已有的数据，满足客户对人群进行细分的需求。例如零售业的淘宝、一号店或京东商城等，面对人数众多的单体消费者，可以依靠已有的消费数据透露的信息提高销售额。比如根据消费者以往的销售数据将其进行分群，然后针对每个群组的特点实施有针对性的广告策略。这样既能在减少广告费用的同时又可以大大提高零售额。第三，数据可以通过自动化算法替代或支持人为决策。例如当当网或亚马逊网站，可以根据每种图书的库存量和销售量，由智能软件根据相关数据自动跟出版商订购图书。这样不仅可以节省人力资源的消耗，还大大提高了工作效率。第四，数据可以创造新商业模式和产品服务。网络时代创造了百度、谷歌等搜索引擎行业并使其发展繁荣，大数据时代可以创造以数据分析、数据共享、数据存储等新行业的发展与繁兴，以数据为基础的新商业模式及产品服务将逐渐占据市场的一席之地。

二、大数据对法学研究的影响

随着数据存储技术的发展和大数据时代的来临，大数据不仅对经济市场中的各行各业呈现出不同程度的冲击与影响，而且也在潜移默化地影响着法学研究。

(一)出现法律空白或频繁出现新的法律纠纷

信息是经过加工后的数据，信息的直观性、逻辑性及价值性使信息保护这个话题在大数据时代逐渐受到青睐，不论是个人的信息保护还是企业的信息保护，在我国的立法范围内还属于空白领域，只有少数的几部办法或规范对其进行规定。如公安部、国家保密局、国家密码管理局、国务院信息化工作办公室于2007年公布了《信息安全等级保护管理办法(公通字[2007]43号)》，对信息等级划分与保护、信息等级保护的实施与管理、涉及国家秘密信息系统的分级保护管理、信息安全等级保护的密码管理、法律责任等方面进行了规定。浙江省人民政府第77次常务会议审议通过了《浙江省信息安全等级保护管理办法》，该《办法》自2007年1月1日起施行。我国虽然在信息安全及保护方面有了政策法规①我国对信息保护的政策法规有：《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例(1994年国务院147号令)》、《计算机信息系统安全保护等级划分准则(GB 17859-1999)》、《国家信息化领导小组关于加强信息安全保障工作的意见 (中办发[2003]27号)》、《关于信息安全等级保护工作的实施意见 (公通字[2004]66号)》、《关于开展全国重要信息系统安全等级保护定级工作的通知 (公信安[2007]861号)》、《关于开展信息安全等级保护安全建设整改工作的指导意见 (公信安[2009]1429号)》和《关于推动信息安全等级保护测评体系建设和开展等级测评工作的通知 (公信安[2010]303号)》。、行业规范②我国对信息保护的地方及行业规范有：《关于加强国家电子政务工程建设项目信息安全风险评估工作的通知 (发改高技[2008]2071号)》、《水利网络与信息安全体系建设基本技术要求 (2010年3月)》、《证券期货业信息系统安全等级保护基本要求(试行) (JR/T 0060-2010)》、《山西省计算机信息系统安全保护条例(2009年1月)》、《广东省计算机信息系统安全保护条例(2008年4月)》、《宁夏回族自治区计算机信息系统安全保护条例(2009年10月)》和《徐州市计算机信息系统安全保护条例(2009年1月)》。和技术标准，但是这些规范、标准及其零散且不属于全国性的立法保护，这使得对信息的保护力度大打折扣。在大数据时代对数据进行深入挖掘的情况下，如何对信息进行立法保护和司法保护还基本属于法律空白。

大数据时代最重要的议题就是数据的分析与使用，这难免触及到个人隐私权问题。我国《侵权责任法》第二条规定：“侵害民事权益，应当依照本法承担侵权责任。本法所称民事权益，包括生命权、健康权、姓名权、名誉权、荣誉权、肖像权、隐私权、婚姻自主权、监护权、所有权、用益物权、担保物权、著作权、专利权、商标专用权、发现权、股权、继承权等人身、财产权益。”虽然隐私权作为侵权的对象已经得到法律的保护，但法律却没有对隐私权的内涵作出明确的规定。有学者认为“隐私权是公民享有的私生活安宁与私人信息依法受到保护, 不被他人非法侵扰、知悉、搜集、利用和公开等的一种人格权。”[10]12也有学者认为“隐私权就是指个人对其私生活安宁、私生活秘密等享有的权利。隐私首先是指个人没有公开的信息、资料等,是公民不愿公开或让他人知道的个人的秘密。”[11]161“隐私权是指自然人享有的私生活安宁与私人信息秘密依法受到保护，不被他人非法侵扰、知悉、搜集、利用和公开的一种人格权，而且权利主体对他人在何种程度上可以介入自己的私生活，对自己是否向他人公开隐私以及公开的范围和程度等具有决定权。”[12]487通过分析以上的表述可知，隐私权是一种与私生活、私人信息、没有公开的信息等有关的一种权利。但是经过网络时代的冲洗与大数据时代的辐射，更多涉及隐私权的法律问题亟待解决。第一，如何定义个人信息或私人信息的内容范围？随着网上购物的普及、网络银行的市场渗透、电子简历找工作的繁兴等等，与个人有关的数据呈几何式的增长，但个人信息的内容边界设在哪里，却值得深入的探讨。个人的性别、年龄、出生年月日等传统信息属于个人信息不是争议的焦点，但个人网上购物的习惯、网络社交工具的选择、网址浏览记录、网络游戏的选择及在线时间等是否属于个人信息而予以法律保护，则需要进一步的论证与加以立法的规范。第二，如何界定公开的信息与非公开的信息？自2008年微博元年的开启，微博、微信等半开放式的社交软件风靡全中国。终端用户经常在这类社交媒体中发布自己的照片、感想、评论等，这种行为是否属于公开信息则值得法律人士进行界定。首先，微信范围究竟是属于熟人圈子还是陌生人的圈子，又或者是半熟人半陌生人圈子，这完全取决于终端用户对好友的设置方式。如果用户将好友设置为只有通过验证的人才能浏览其帖子，那么此种状态下的个人信息是属于公开还是未公开的范畴？如果是公开的信息，是否需要探讨在多大的范围内公开了信息？如果属于未公开信息，是否需要探讨已经被几百人浏览且有转发的情况下的信息为什么不属于公开信息？虽然法律明确规定对隐私权加以保护，但随着大数据对私人数据的不断挖掘与重整以及将私人数据源源不断地用于商业目的，此类有关隐私权的纠纷将越来越频繁。

(二)新的研究方法渗透至法学研究领域

在过去的年代，法学研究工作者常常利用抽样统计方法为法学研究服务。“统计中的抽样调查是指按照随机原则，从调查总体中抽取一部分单位进行观察，并用这一部分单位的数值去推断总体数量特征的一种统计方法。统计中的抽样调查有四个特点：一是其只调查总体中的一部分单位；二是用一部分单位的数据去推断总体的指标数值；三是抽选部分单位时一定要遵循随机原则；四是抽样调查中会产生抽样误差，抽样误差无法避免，但可以进行控制。”[13]这种方法的核心在于利用部分数据的特征推测整体数据的特征，并将误差控制在可接受的范围之内。抽样统计方法时常应用于法学研究，是经济法学派及其他法学流派常用的传统型分析工具之一。

然而，在大数据时代最大的科技创新之一便是云计算。“云计算是网格计算、并行计算、分布式计算、虚拟化、负载均衡等传统计算机和网络技术发展融合的产物。它是一种全新的计算方式和资源使用方式，普通用户可以十分方便的接入强大的IT资源并按需部署自己的服务，同时多种全新的业务模式能够得以实现，另外IT资源和服务能够从底层基础设施中抽象出来，这极大增强了资源的共享性和灵活性。”[14]100云计算这种科技可以提供强大的资源库和快捷、方便的计算模式，可以使统计方法发生彻底地革命。即从过去依靠抽样的统计方法进化到以全部数据为基础进行统计及分析的方法，从依靠部分数据推测整体数据特征的方法发展到通过对整体数据的分析与计算推演出整体数据的特征。这种统计方法的变革必然波及法学研究领域，为法学的研究方法带来新的源泉。法学工作者可以利用云计算的数据资源及虚拟技术定制符合法学研究的特定模式，通过对全部的法律数据进行统计与分析，得出比利用抽样统计方法更精确的结论。假以时日，这种新技术或新的研究方法会逐渐全面入侵法学研究领域，为法律工作者提供定制服务。

(三)开辟新的法学研究领域

在自媒体时代，当法学研究者疾呼要关注隐私权、个人信息保护等法律问题的时候，在大数据时代摆在法学研究者面前的核心词汇则为“数据”。一直没有引起法学界关注的数据政策问题一下子跃然纸上，与数据收集、数据共享、数据使用有关的法律问题成为法学研究的新领域。

即使在中国的法律体系已经基本健全的情况下，与数据收集有关的法律规则仍属于凤毛麟角。例如，数据收集的主体资格、数据收集的对象、数据收集的范围、数据收集的方法、数据收集协议的效力和数据收集纠纷的解决机制等法律问题需要法学研究者进行研究与探索。关于数据收集的主体资格问题，是否任何单位或个人都具有数据收集的主体资格？是否需要对数据收集的主体进行等级划分以区分商业、公益或行政团体？是否需要审批或是否需要备案？以收集数据为主要经营业务的公司需要具备什么样的条件才能成立？关于数据收集的对象问题，是否可以向任何产生数据的对象收集数据？如果答案为否，是否需要对可以被收集数据的对象做出限制？如何限制？以什么标准进行限制？是否需要征求数据收集对象的同意或具备其他协议才能进行数据收集？关于数据收集的范围问题，是否任何数据都可以被收集？如果答案为否，什么范围内的数据可以被公开收集？什么范围内的数据可以经过协商后收集？什么范围内的数据在任何情况下都禁止收集？划分数据收集范围的标准是什么？实施上述限制标准的具体措施是什么？关于数据收集的方法问题，是否需要向被收集主体明确告知？是否可以由数据收集对象选择数据收集方法？数据收集方法是否应经第三方验证其安全性？关于数据收集协议的效力问题，如果数据收集主体和数据收集对象之间存在数据收集协议，如果收集的数据来源于违法活动，例如关于应召女郎的数据、关于酒后驾车的数据，这种协议的效力如何界定？是否存在着类似于集体合同一样的数据收集集体协议？如果存在，这种协议的效力如何？关于数据收集纠纷的解决机制问题，如果发生有关数据收集的争议或诉讼，有哪些可以有效解决纠纷的方法供当事人进行选择？上述问题是因大数据时代而产生的特有问题，将是法学研究的新领域。

数据共享是数据收集的下一阶段，因为个体的能力无论是在硬件方面还是在软件方面都是有限的，只有通过不同个体间的数据共享才能达到最大的经济效益或社会效益。数据共享分为狭义的数据共享和广义的数据共享，狭义的数据共享指在特定个体间分享数据，广义的数据共享指个体的数据向全人类开放。在狭义的数据共享过程中，什么范围内的数据需要征得被收集数据对象的同意才能与其他个体进行共享？换句话说，在多大范围内可以自由分享数据？在广义的数据共享过程中，什么样的数据可以自由公开？什么样的数据需要被收集数据对象同意才能公开？如果在数据共享的过程中，向共享的用户收取费用，是否需要将一部分金额支付给被收集数据的对象？

数据的分析与使用是收集数据的关键点，也是大数据时代的核心价值。是否需要对数据的使用目的、使用方法、使用空间等作出限制？如果需要限制，限制的目的是什么？限制的标准是什么？限制的方法是什么？违反限制规则的法律后果是什么？例如，关于数据的使用目的问题，假如在收集数据时告知被收集数据的对象收集的数据将用于公意目的，是否可以在后续阶段将数据的使用目的进行变更？如果需要变更，需要履行哪些手续？

当数据如同知识、商誉、专利一样具有经济价值和社会价值时，数据的保护就变得迫在眉睫。大数据技术带给法律领域一系列问题的源头其实是数据危机，这种外部环境的危机恰恰开辟了法学研究的新领域：数据权。法学研究工作者需要在这个新领域中研究数据权的概念、数据权的性质和特征、数据权的主体、数据权的客体、数据权的内容、数据权的分类、国家数据权、法人(组织)数据权、公民数据权、人类数据权、数据权立法、数据权司法、数据权执法、数据权的救济、数据权交易制度等问题。

(四)促进有关数据的学科与法学的融合

在传统学科分类中，数据的收集与分析应属于统计学。“统计学是搜集、展示、分析及解释数据的科学。统计学不是方法的集合, 而是处理数据的科学。”[15]然而法律的实证研究离不开数据的收集与分析，这就必然使法学与统计学进行融合，统计学的进步与发展会在一定程度上影响法学的发展，统计学与法学的跨学科研究是大数据时代的必然要求。例如，2013年8月22日经国务院正式批准设立的中国(上海)自由贸易区将“加快转变政府职能，积极推进服务业扩大开放和外商投资管理体制改革，大力发展总部经济和新型贸易业态，加快探索资本项目可兑换和金融服务业全面开放，探索建立货物状态分类监管模式，努力形成促进投资和创新的政策支持体系，着力培育国际化和法治化的营商环境，力争建设成为具有国际水准的投资贸易便利、货币兑换自由、监管高效便捷、法制环境规范的自由贸易试验区，为我国扩大开放和深化改革探索新思路和新途径，更好地为全国服务。”[16]此后，广东、天津、福建自贸区设立，“自贸区”的概念伴随着铺天盖地的新闻飞入了寻常百姓家。因此，法学研究工作者不能只依靠法学理论来研究法律、规则等的改革方案，或来预测已有的法律规则对社会、经济的规制效果，而是应该及时、全面收集相关数据，利用数据分析的结果来指导和完善我国的立法和司法。只有数据学科和法学的充分融合才能更好地保证法学研究结果的可靠性与可行性。

“计算社会科学(computational social science)基于特定社会需求，在特定的社会理论指导下，收集、整理和分析数据足迹，以便进行社会解释、监控、预测与规划的过程和活动。”[17]721-723其利用计算和信息学来探索复杂的社会结构、行为机制和经济系统。“计算社会科学的核心要素为：复合研究、信息学、计算机模型、模拟、信息可视化、网络空间、社会技术系统和语义计算。”[18]这些方法同样也可以适用于法学研究领域。因为法律这种社会活动也需要像计算社会科学那样专业地利用数据分析、预测或规划社会活动，分析法律事实、法律活动或法律现象。法学研究者可以利用信息可视化的理论或方法将杂乱无章的各种数据用表格、图形或立体视图等方法将其进行有序地排列或分类，以此来降低数据的复杂性和冗余，使其更易认知和理解，从而为法学研究服务。例如在研究民法领域中的损害赔偿救济体系问题时，利用计算社会科学的理论将相关损害数据、理赔数据、赔偿数据等进行整合与分析，确定如何将侵权损失合理地转移与分散，如何高效地将个人的侵权责任与保险公司的理赔责任连结在一起，以达到降低社会风险和个人风险的目的。再如，在研究刑法修正案(八)第二十四条“生产、销售不符合食品安全标准的食品，足以造成严重食物中毒事故或者其他严重食源性疾病的，处三年以下有期徒刑或者拘役，并处罚金；对人体健康造成严重危害或者有其他严重情节的，处三年以上七年以下有期徒刑，并处罚金；后果特别严重的，处七年以上有期徒刑或者无期徒刑，并处罚金或者没收财产”[19]时，需要将众多受害者的身体状况的相关数据进行汇总、制图、列表等，以分析是否属于足以造成严重食物中毒事故或者其他严重食源性疾病的情形，是否属于对人体健康造成严重危害或者有其他严重情节的情形，或属于后果特别严重的情形，从而对犯罪嫌疑人给予正确地定罪、量刑。再根据该罪的定罪和量刑的相关数据进行评估，研究该法条的制定是否达到了应有的法律效果或社会效果。因此，计算社会科学和法学的完美融合将有利于法学研究往科学、进步的方向发展，也将成为法学研究的一种趋势。

三、大数据时代法学研究的新方向

(一)法学研究模式：重视团队合作研究

“‘研究模式’指在某一学科建设中所遵循的学术原则、理论体系的立足点、研究的视野和言说方式、基础理论的主攻方向、所运用的研究方法、研究者应具备的学识和素质等一整套范式和要求。”[20]本文所指的法学研究模式即在法学理论体系之内，为研究法律现象或法律问题等所运用的研究方法。

无论是博士研究生的培养方式，还是高校研究人员的工作模式，一般都是以个人单打独斗的形式为主导。普遍的现象是单独的个体收集学术资料、分析法律问题、撰写研究报告和发表学术论文等。即便在高校内部存在某某研究中心，即使该研究中心的研究人员人数蔚为客观，但是实际的情况是这些研究中心一般以松散的模式进行管理，学者仅挂靠在研究中心名下，只是定期参加该中心举办的活动或会议而已。虽然该中心的研究人员的研究方向一致，但在具体的学术研究过程中，仍然是每个个体在单独进行研究，真正意义上的团队合作类型的研究少之又少。这种法学研究模式的弊端在大数据时代将越来越严重阻碍法学发展的步伐。因为数据庞大而杂乱是大数据时代的一个显著特征，如果还是靠个体收集庞大的资料、分析海量的数据，将会使得法学研究的步伐缓慢而沉重。况且，个人的精力和学识都是有限的，在科技和由科技引发的新法律纠纷快速变化和发展的时代，如果还靠个体进行学术研究将很难跟上法学发展的步伐。

团队研究模式在大数据时代是一种发展趋势，更是提高研究效率的一种方法。建立高效、高素质的团队首先需要合理配置团队成员，进而通过各种研究项目培养团队成员间的默契、信任以及适合于该团队的工作方法。团队由具有不同学科背景、不同知识体系架构的成员组成，将不同的概念、方法、数据或思维等在团队成员间不断地相互沟通与交流，以解决棘手的法律问题。以具有普遍共性的法学研究团队为例，至少需在团队内招募统计学研究人员、法律实践工作者、法学理论研究工作者。团队成员的规模不一定大，但是每个成员都有自己独到的定位，每个成员的工作范围虽有交叉但又不重复。在高质量的团队中，既有懂得如何获得相关研究数据和分析数据的成员，又有具备系统理论知识(经济学、法学、社会学或历史学等)的成员，也有了解法条中的法和生活中的法的差异的司法实践工作成员。在大数据时代，法学研究工作者不仅要发现法律问题，还需要具备能及时解决这些问题的能力。最行之有效且便捷的方法便是与其他个体携手进行合作，将1+1>2的团队合作模式服务于法学研究，以集体的智慧破解大数据时代呈现的棘手的法律纠纷与法律问题。

(二)法学研究对象：重视法与科技的关系

1980年5月，北京市法学会法学理论专业组就法学研究对象问题召开了研讨会，“在这次讨论中，尽管仍有少数学者坚持法学研究对象应包含国家和法，但更多学者，包括在过去的讨论中坚持法学应以国家和法为研究对象的学者，转向了法学以法为研究对象。”[21]87此次会议以后，中国法学研究者将法作为法学的主要研究对象。学者主要从法的本体论、法的运行论、法的价值论、法的社会论等方面展开研究。在法的社会论视域里，近年来研究的焦点主要集中在法与经济、法与政治和法与文化等方面，只有少数的法学研究者关注法与科技的关系。虽然早在1990年4月20日就在北京大学成立了科技法研究中心，此后也有数十位学者在1990年至1993年期间集中发表了20余篇关于科技法的文章，但之后并没有形成研究法与科技的潮流。进入二十一世纪之后，中国的法学家注意到通信技术、网络技术等的发展对法的发展具有越来越大的影响时重燃对法与科技关系的兴趣。

在法与科技的关系中，有学者认为“技术的进步通过社会关系的中介和联系，能不断推动法律的发展变化。具体表现为：第一，对法律调整范围和法律体系的影响。第二，对法律内容和原理的影响。第三，对立法方法和立法体制的影响。第四，对法律技术和调整机制的影响。第五，对法律的评价标准的影响。”[22]412-414“法对科学技术的作用：第一，法能组织、管理和鼓励科技活动。第二，法对科技与人的冲突关系起协调作用。第三，法可以调节科技成果应用中产生的利益关系。”[22]412-414也有学者认为科学技术对法律的影响表现为：“(一)科学技术对法律意识的影响。科学技术的理性推动着人类法律意识的发展；科学技术的发展，特别是计算机技术、现代交通、通信技术和现代传媒手段使信息交换速度加快，时空阻隔减少，人们对异国的法律规则、法律案件、法律观念的了解迅速、及时，从而促使了关于法的某些固有看法和观念发生改变，使人们的法律意识发生变化；科学技术的发展促进了法律意识的丰富和深化。(二)科学技术对法律规范的影响：科学技术为法律规范提供客观依据；科学技术拓展了法律规范的内容；技术规范被赋予法律效力而形成新的法律规范形式；科学技术的发展影响法律规范的调整范围，导致新的法律部门的出现，从而发展了法律体系。(三)科学技术对法律运行的影响：科学技术对立法的影响；科学技术对执法的影响；科学技术对司法的影响；科学技术对守法的影响。”[23]575-580而法律对科学技术的作用为：“第一，法律为科学技术发展营造良好的社会环境；第二，法律引导、组织和管理科技活动；第三，法律促进科技成果的合理利用；第四，法律推动国际科技合作；第五，法律防范与消解科技的负面效应。”[23]580-583总之，法与科技有着剪不断的联系。

虽然不同的学者对法与科技的关系有不同的理解，但是不可否认的是法与科技的关系随着大数据时代的到来变得越来越紧密，彼此的依赖程度比以往时刻具有更大的粘性。大数据技术需要法律的保驾护航以使其快速、健康地发展，而法律需要大数据技术为其进步与发展提供技术支持。法学研究工作者应该将更多的目光定位在法与科技的相互作用与相互影响方面，充实法学的研究内容。

(三)法学研究领域：重视法学的跨学科研究和交叉学科研究

“跨学科是指两门或两门以上不同学科之间的相互联系，从思想的简单交流到较大领域内教育与研究的概念、方法、程序、认识论、术语、数据以及组织之间的相互联系。”[24]25跨学科研究在法学领域已经不是一个新鲜的词汇，自上世纪90年开始，就陆续有学者尝试及倡导跨学科研究，在实践当中，也确实有一批法学研究工作者在从事着跨学科研究。通常，“跨学科研究是指团队或者个体的一种研究模式，整合来自两门或两门以上的学科或专门知识体系中的信息、数据、技术、工具、观点、概念和/或理论，以提高基本知识或者解决某一学科或单一研究领域内所不能解决的问题。”[25]26然而，长期以来法学院的必修课基本为宪法及其他部门法，当然也包括马克思政治经济学和英语等，这种单一的以法学课程为主导的课程设计使得大多数从法学院毕业的科研工作人员只能以法学理论来研究法律问题，大多数研究人员只能在法学一级学科视域下进行跨二级学科的研究。当大数据以无可抵挡之势席卷整个社会、经济的时候，法学研究领域也悄然发生了变化。学科的分界线变得越来越模糊，现实的需要促使法学研究需要将重心与注意力集中到学科交叉的领域。

以数据的收集、共享和使用为例，与数据有关的民事法律关系、民事权利、民事责任等属于民法研究的范畴，数据应当具有的权利属于知识产权法研究的范畴，以数据服务为主的公司的成立与相关规则的设置属于商法研究的范畴，以数据作为犯罪工具或数据本身属于犯罪时则属于刑法研究的范畴。如果法学研究工作者只从某个部门法的角度去研究新出现的数据法律问题，法律纠纷将不能合理地得到解决，而跨学科研究则是一种有效地解决复杂问题的方法。跨学科研究的意义就在于走出理论的象牙塔，将多学科的知识进行整合以解决在现实社会中出现的复杂且多变的法律纠纷。跨学科研究的类型一般分为学科导向型跨学科研究和问题驱动型跨学科研究。“学科导向型跨学科研究主要是指学科之间的相互关联性，以及不同学科边缘所潜在的知识问题为对象，汲取现有学科思想，丰富和发展现有学科，致力于提出新的学科思想，确立新的学科知识体系。”[26]101“问题导向型跨学科研究主要是指向现实中的复杂问题，往往从现实问题为起点诉求于学术知识作为解决问题的途径，致力于现实问题的解决。”[26]101本文所倡导的为问题导向型跨学科研究，对大数据时代特有的法律问题或法律纠纷进行解读，将不同学科的知识进行整合以解决大数据时代特有的法律现象。

“大数据时代来了”并非是一句简单的感慨，它告诉人们大数据这种技术正迅速影响着教育、医疗、金融和服务等各行各业，其影响范围之大，覆盖面之广不亚于网络对社会和经济的冲击。法学研究工作者应密切关注这种新科技带来的各种新法律纠纷或法律问题，及时、迅速地找到解决方案，以使社会和经济朝着健康、进步的方向发展。

[1]Big Data: Science in the Petabyte Era[J].nature, 4 September 2008.

[2] Felice Frankel ,Rosalind Reid.Big data: Distilling meaning from data[J].Nature, 455(30), 4 September 2008.

[3] Mackinsey&Company: Big Data: the next frontier for innovation, competition, and productivity, May 2011.

[4] 财政部国库司.大数据时代：推开财政数据挖掘之门[M].北京：经济科学出版社，2013.

[5] Brian Hopkings and Boris Evelson, with Sharyn Leaver, Connie Moore, Alex Cullen, Mike Gilpin, and Makenzie Cahill: Expand Your Digital Horizon With Big Data, Forrester Research, Inc., September 30, 2011.

[6] 阿里巴巴.截止2014年3月阿里巴巴数据量已超过100PB[EB/OL].http://www.199it.com/archives/200418.html，2015-11-02.

[7] BIG DATA RESEARCH AND DEVELOPMENT INITIATIVE[J].OBAMA Administration, March 29, 2012.

[8] UN Global Pulse: Big Data for Development: Challenges & Opportunities, May 20124.

[9] Mackinsey&Company: Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, May 2011, 2.

[10] 张新宝.隐私权的法律保护[M].北京：群众出版社,2004.

[11] 彭万林.民法学[M].北京：中国政法大学出版社,1994.

[12] 王利明.人格权法新论[M].长春：吉林人民出版社,1994.

[13]胡亚敏.统计抽样调查方法在审计中的运用[J].财会通讯,2009,(9):103.

[14] 余侃.云计算时代的数据中心建设与发展[J].信息通信,2011,(6):100.

[15] 中国人民大学统计学系.统计学与数据挖掘[J].统计与信息论坛，2002,(1):5.

[16] 国务院关于印发中国(上海)自由贸易试验区总体方案的通知[Z].国发〔2013〕38号.

[17] Lazer D, et al: Computational Social Science[J].Science, 2009.

[18] Paul M. Torrens: Geography and computational social science[J].GeoJournal, 2010:134.

[19] 中华人民共和国刑法修正案(八)[Z].第二十四条.

[20] 卢政,霍俊国.试论当前文艺学研究模式存在的问题及对策[J].晋阳学刊，2003,(5):100.

[21] 陈甦.当代中国法学研究[M].北京：中国社会科学出版社,2009.

[22] 张文显.法理学(第三版)[M].北京：法律出版社，2007.

[23] 李龙.法理学[M].武汉：武汉大学出版社,2011.

[24] OECD: Interdisciplinarity: Problems of Teaching and Research in Universities[M]. Paris: OECD Publications, 1972.

[25] National Research Council. Facilitating Interdisciplinary Research[M]. Washington, DC:The National Academies Press, 2004.

[26] 周朝成.当代大学中的跨学科研究[M].北京：中国社会科学出版社，2009.

责任编辑：韩 静

On the New Trends of Legal Research in the Era of Big Data

Ding chun-yan

(School of Law, Wuhan University, Wuhan 430072, China)

The characteristics of great volume, velocity of change, variety of formats, variability of data structures and economic values of data in the era of big data in company with the function of values creating by various means have exerted a significant effect on legal research. These effects are mainly as follows: legal blanks emerge or new types of legal disputes occur more and more frequently; new research methodology penetrates into legal research field; new legal research fields are explored: the prominence of data right; 4) the melting between data science and legal science is promoted. Affected by the big data technology, legal research tends to focus more on team work research. The subject of legal research shall pay more attention to the relationship between law and technology. The filed of legal research shall be extended to interdisciplinary research and overlapping disciplines research.

era of big data; data right; legal research; network; cloud computing

2015-09-01

丁春燕(1983-)，女，北京密云人，武汉大学法学院与澳大利亚麦考瑞大学商务与经济学院联合培养博士研究生，法学讲师， 从事法理学、网络法研究。

D90

A

1009-3745(2015)06-0005-09