论刑事诉讼中的大数据证据

张吉喜 孔德伦

摘 要：大数据证据是记载对海量电子数据进行分析后所获得的结论的材料。在司法实践中，大数据证据主要包括三种情形：用来证明涉案人员活动轨迹的大数据证据;用来证明有组织犯罪案件中涉案人员组织架构的大数据证据;用来证明涉案金额的大数据证据。大数据证据的证据种类应当根据具体情形做具体分析。大数据证据具有衍生性、科技性、间接性以及它与镶嵌论的契合性等特点。作为一种新型证据，对大数据证据的审查判断在方式和内容上均存在有别于其它证据之处。

关键词：大数据证据;证据种类;审查判断

中图分类号：D915.3

文献标识码：A

文章编号：1000-5099（2020）04-0082-07

On Big Data Evidence in Criminal Prosecution

ZHNG Jixi， KONG Delun

（Research Center of Criminal Procuratorial Affairs， Southwest University of Political Science and Law， Chongqing， China， 401120）

Abstract：

Big data evidence is the material which records the conclusion after analyzing the massive electronic data. In judicial practice， big data evidence is mainly applied in the following three situations： to prove the track of the people involved in the case; to prove the organizational structures of the people involved in organized crimes; and to prove the amount of money involved in the case. The types of big data evidence should be analyzed according to the specific situations. Big data evidence has the characteristics of derivation， science and technology， indirectness and fit with mosaic theory. As a new type of evidence， the examination and judgement of big data evidence is different from that of other evidences in both ways and contents.

Key words：

big data evidence; types of evidence; examination and judgement

現代通信技术、计算机技术、互联网技术以及其它新兴信息技术等的发展，不仅改变了人们的生活方式，基于上述技术而产生的大数据也改变了人们获得信息和认识事实的手段，改变了刑事诉讼中的证据形式。大数据具有海量的数据规模、高速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征[1]。从证据种类上说，大数据属于电子数据。但是，在大数据背景下，作为证据使用的往往不是侦查机关收集、提取的电子数据，而是对杂乱无章的海量数据进行分析后所得出的结论①。

在本文中，我们将记载对海量电子数据进行分析后所获得的结论的材料称为大数据证据[2]。本文先考察大数据证据在实践中的运用状况，然后在此基础上分析大数据证据的种类及其特点，最后探讨大数据证据的审查判断问题。

一、大数据证据的实践样态

当前，在刑事案件中运用大数据的情况十分常见。但是并非与大数据相关的证据都属于这里所说的大数据证据。大数据证据的最主要特征是：其并非电子数据本身，而是对电子数据进行分析之后得出的结论[3]。如在何某贪污案中，“到案经过”载明，侦查机关通过大数据比对，发现居住在广东省广州市某大街的住户李某与因涉嫌贪污而被网上追逃的何某相似程度较高，立即将李某抓获归案。经讯问，李某供述其真实姓名叫何某，并如实供述其贪污的犯罪事实

参见：关岭布依族苗族自治县人民法院（2019）黔0424刑初99号刑事判决书。。又如在张某源诈骗案中，侦查机关的“工作情况说明”载明，侦查机关在案发前发现了多个专门用于诈骗的手机号码，根据这些手机号码的通讯数据获得了一个涉案人员用于日常生活的手机号码，从而锁定犯罪嫌疑人张某源。在这两个案件中，用来认定犯罪嫌疑人身份的都是相关的电子数据，没有在此之上进行分析、形成新的信息，因此，不属于这里所说的大数据证据。

在司法实践中，大数据证据主要包括三种情形：用来证明涉案人员活动轨迹的大数据证据;用来证明有组织犯罪案件中涉案人员组织架构的大数据证据;用来证明涉案金额的大数据证据。大数据证据运用的情形不同，在相关裁判文书中表现出来的证据种类也不尽相同。

1.用来证明涉案人员活动轨迹的大数据证据

行为人在实施犯罪行为过程中往往会留下一定的数据信息，如车辆GPS数据、手机位置数据、银行卡刷卡数据等。对上述数据进行分析，就能绘制出行为人的活动轨迹，能够表明行为人的活动轨迹与案发时间、地点是否吻合。此时，用来展示行为人活动轨迹的证据便是大数据证据。如在雷某等四人盗窃案中，法院认定案件事实的证据包括“公安大数据综合应用服务平台信息单”，侦查机关通过分析公安大数据综合应用服务平台中的相关数据，得出了雷某、雷某甲、雷礼兵、雷某乙四人的住宿及乘车出行等活动轨迹信息。该案一审判决书单独列举了该证据，没有明确该证据的法定证据种类

参见：长沙市芙蓉区人民法院（2017）湘0102刑初265号刑事判决书。。又如在李某波、李某盗窃案中，法院认定案件事实的证据包括云眼车辆大数据应用系统查询结果，侦查机关通过分析云眼车辆大数据应用系统中的相关数据，得出了2018年4月4日22时至4月5日3时吉AY8128×××车辆与吉AA3691×××车辆的行驶路线，两车的行驶路线一致，均系从长春大街与健康胡同出发，行至卫星广场。该案一审判决书将此查询结果列为电子数据

2.用来证明有组织犯罪案件中涉案人员组织架构的大数据证据

部分有组织犯罪的涉案人员众多，组织架构复杂，根据涉案人员的言词证据没有办法准确地描绘出涉案人员的组织架构。而对犯罪活动中产生的数据进行分析，则能够准确地描绘出此类有组织犯罪中涉案人员的组织架构。此时，描述有组织犯罪案件中涉案人员组织架构的证据便是大数据证据。如在黄某猛等人组织、领导传销活动案中，法院认定案件事实的证据包括重庆市某电子数据司法鉴定所做出的“司法鉴定意见书”。在该司法鉴定意见书中，鉴定机构对本案中传销组织会员系统中的电子数据进行了分析，得出的结果是电子数据库中所有传销下线层级共186层、下线学员数量为210 340个、下线层级达到3层和下线学员数量达到30人的学员共有23 067个、学员等级达到1星董事以上的学员共2 322个。另外，还通过对数据的分析得出了每名被告人的账号对应的下线层级、下线学员数等

3.用来证明涉案金额的大数据证据

在部分案件中，侦查机关提取了海量的资金来往电子数据，如果对这些海量的电子数据进行人工计算，不仅难度大，而且可能不準确。在此种情况下，办案机关一般将数据提供给会计师事务所或其它专业机构，委托这些机构对数据进行分析，计算出涉案金额，一般包括总金额以及每名人员的涉案金额。此类有关涉案金额的证据也是大数据证据。如在罗某峰等诈骗案中，侦查机关向阿里云有限公司收集了涉及本案的电子数据。上海某电子数据司法鉴定中心根据侦查机关的委托出具了“司法鉴定意见书”。该鉴定意见统计出了涉案网站的客户数量（包括员工客户的数量和普通客户的数量），在此基础上统计出了普通客户的充值金额和盈亏总额

二、大数据证据的证据种类及特点

通过上文对实践中大数据证据运用状况的考察，可以发现，不同的大数据证据在证据种类上不尽相同，因此，有必要对此作专门讨论。另外，大数据证据作为一种新的证据类型，对其特点做必要分析，有助于加深对其认识。

（一）大数据证据的证据种类

大数据证据属于何种证据种类，在理论上有一定争论。有观点认为，应当将大数据证据单独作为一种新的证据种类[4]。也有观点认为，有的大数据证据属于电子数据或鉴定意见，有的大数据证据不属于法定的证据种类[5]。我们赞同后者的分析思路，认为大数据证据的证据种类应当根据具体情形作具体分析。

首先可以明确的是海量的电子数据经过分析后所得出的信息在性质上已经不再属于电子数据。从形成的时间来看，根据最高人民法院、最高人民检察院、公安部《关于办理刑事案件收集提取和审查判断电子数据若干问题的规定》（以下简称《电子数据规定》），“电子数据是案件发生过程中形成的”，而大数据证据是对“案件发生过程中”的电子数据进行分析后形成的。从证据的特征来看，电子数据是存储于电脑、手机、网络服务器等电子介质中的二进制代码，而大数据证据是以纸质材料为主要载体的，表现为文字、符号、图形等形式。

对于用来证明涉案人员活动轨迹的大数据证据，实践中有的表现为“公安大数据综合应用服务平台信息单”

参见：长沙市芙蓉区人民法院（2017）湘0102刑初265号刑事判决书。，有的将其归为电子数据

参见：长春市南关区人民法院（2018）吉0102刑初445号刑事判决书。。根据上文的分析，此类大数据证据不属于电子数据。上述两个案件中的此类证据在特征上与刑事案件中常见的“情况说明”相似，无法归入当前的法定证据种类。根据《公安机关办理刑事案件电子数据取证规则》（以下简称《电子数据取证规则》）的规定，对电子数据可以通过搜索、仿真、关联、统计、比对等方式进行检查，以进一步发现与案件相关的线索。因此，我们认为，侦查机关可以采取对海量的电子数据进行检查的方式，通过检查笔录展现与案件相关的电子数据的分析结果。在这种情况下，形成的大数据证据便可以归入检查笔录。如果采用该方式，则需要一方面遵循电子数据检查的程序要求，另一方面遵循《电子数据检查笔录》的内容要求，即完整地展现检查过程使用的工具、检查的方法与步骤等，准确地记录检查结果。

对于用来证明有组织犯罪案件中涉案人员组织架构的大数据证据，实践中有的表现为“司法鉴定意见书”

两者在证据种类上都属于鉴定意见。之所以名称不同，源于司法鉴定文书类型的变化。根据司法部2007年11月颁布的《司法鉴定文书规范》第3条的规定，司法鉴定文书包括司法鉴定意见书和司法鉴定检验报告书两种类型。司法鉴定意见书是司法鉴定机构和司法鉴定人对委托人提供的鉴定材料进行检验、鉴别后出具的记录司法鉴定人专业判断意见的文书。而司法鉴定检验报告书是司法鉴定机构和司法鉴定人对委托人提供的鉴定材料进行检验后出具的客观反映司法鉴定人的检验过程和检验结果的文书。两者的核心区别在于：前者记录的是司法鉴定人的专业判断意见，后者记录的是司法鉴定人的检验过程和检验结果。2016年11月司法部发布了《司法部关于印发司法鉴定文书格式的通知》，废止了2007年11月颁布的《司法鉴定文书规范》，于2017年3月1日起执行。该通知没有再规定司法鉴定检验报告书，而是将其统一归为司法鉴定意见书。

对于用来证明涉案金额的大数据证据，在有的案件中表现为“司法鉴定意见书”

前者在证据种类上属于鉴定意见，后者不属于法定的证据种类。出现上述不同做法的原因是大数据证据的出具机构是否具有鉴定资质。有鉴定资质的鉴定机构出具的是“司法鉴定意见书”，没有鉴定资质的会计师事务所出具的是“审计报告”

“审计报告”是会计师事务所注册会计师依据“中国注册会计师独立审计准则”对委托审计事项发表审计意见的书面文件。。

最后需要探讨的是那些不能归入法定证据种类的大数据证据作为证据使用是否有法律上的障碍？以“审计报告”为例，其在司法实践中较为常用，但是在很多案件中对其证据资格都有较大争论，辩方的质证意见集中于其出具机构不具有鉴定资质。虽然不同法院在裁判文书中的论证理由不尽相同，但是一般都肯定审计报告的证据资格。由于无法将“审计报告”归入《刑事诉讼法》规定的证据种类，因此将其单独作为一项证据在裁判文书中予以列举

我们认为，自2012年《刑事诉讼法》生效之后，肯定“审计报告”证据资格的做法是有法律依据的。2012年《刑事诉讼法》修改了1996《刑事诉讼法》关于证据种类的规定。1996年《刑事诉讼法》第42条第2款规定“证据有下列七种”，2012年《刑事诉讼法》第48条第2款将其修改为“证据包括”

2018年《刑事诉讼法》第50条没有对此做出修改。。由此可见，关于证据的种类，1996年《刑事诉讼法》使用的是封闭式表述，即证据只有七种;而2012年《刑事诉讼法》采用的是开放式表述，即证据除了该款规定的八种之外，其它材料只要是“可以用于证明案件事实”，都是证据。2012年《刑事诉讼法》通过这种方式，解决了在证据种类立法上“挂一漏万”的弊端。我们认为，自2012年《刑事诉讼法》生效之后，那些不能归入法定证据种类的大数据证据作为证据使用是没有法律上的障碍的。另外，长期以来在证据种类上难以归类的材料的证据资格问题都得到了统一解决，如交通事故责任认定书、偷逃税款核定证明书、社会调查报告等。

（二）大数据证据的特点

大数据证据具有衍生性、科技性、间接性和与镶嵌论的契合性等特点。

1.大数据证据具有衍生性

在证据法学理论上，根据证据来源或出处的不同，将证据分为原始证据和传来证据。原始证据属于第一手资料，传来证据是第二手或第二手以上资料。大数据证据是“对与案件、犯罪嫌疑人相关的原始数据进行二次挖掘、分析后得出的数据”[6]，具有明显的衍生性，属于传来证据。

2.大数据证据具有科技性

一方面，作为大数据证据来源的原始电子数据是现代通信技术、计算机技术、互联网技术以及其它新兴信息技术等的产物。另一方面，大数据证据是运用搜索、仿真、关联、统计、比对等方式对浩如烟海的电子数据进行分析后的结果。上述两方面决定着大数据证据具有较强的科技性，需要由有专门知识的人制作或由有专门知识的人协助办案人员制作。

3.大数据证据具有间接性

大数据证据往往不能表明案件主要事实，即何人实施了何种行为，属于间接证据。无论是用来证明涉案人员活动轨迹的大数据证据，还是用来证明有组织犯罪案件中涉案人员组织架构的大数据证据和用来证明涉案金额的大数据证据，都需要与案件中的其它证据相结合才能够认定案件主要事实。

4.大数据证据具有与镶嵌论的契合性

镶嵌论（the Mosaic Theory）

对Mosaic Theory的翻译有“镶嵌理论”“马赛克理论”以及“镶嵌论”等译法，我们在本文中采用 “镶嵌论”这一表述方式。最初是一个情报学上的概念，主要用以指导情报搜集活动。该理论认为，分散的信息碎片尽管对于其占有人来说没有价值或价值有限，但将这些碎片组合起来则会产生不可估量的整体价值[7]。换言之，镶嵌论描述了一种“1+1>2”（信息整体价值大于部分价值之和）的信息收集规则（信息1+信息2+信息3+……+信息N>N之和=大数据证据）。本文第一部分考察的三种类型的大数据证据都具有这一特征。

三、大数据证据的审查判断

作为一种新型证据，对大数据证据的审查判断在方式和內容上均存在有别于其它证据之处。

（一）审查的方式——以保障控辩平等为中心

在审查判断大数据证据时，极易出现控辩双方的不平等，具体体现在：第一，存在证据偏在现象，一般情况下，都是控方掌握着大数据证据所依据的原始电子数据;第二，辩方的质证能力较弱。大数据证据具有科技性，其形成过程往往具有较强的专业性，有时甚至存在“算法黑箱”。这导致了辩方难以对大数据证据进行有效的质证。因此，

我们认为，对于大数据证据可以采用下列审查方式以化解上述控辩双方的不平等现象：

第一，如果大数据证据所依据的原始电子数据包含大量与案件无关的数据，则不宜通过让辩方复制的方式让其知悉该原始电子数据;可以根据辩方的要求向其展示大数据证据所依据的原始电子数据，以克服证据的偏在现象。

第二，根据辩方的要求，通知收集、提取原始电子数据的侦查人员和大数据证据的出具人出庭作证。对大数据证据的审查既包括审查大数据证据所依据的原始电子数据的真实性、完整性，又包括审查大数据证据的可靠性。收集、提取原始电子数据的侦查人员出庭作证，有助于辩方对原始电子数据的可靠性、完整性进行质证;大数据证据出具人出庭作证，有助于辩方对大数据证据的可靠性进行质证。

第三，在展示原始电子数据以及举示大数据证据过程中，法院应当充分尊重辩方申请专家辅助人出庭的权利，保障辩方对原始电子数据和大数据证据的理解能力和质证能力。大数据证据具有科技性，如果没有相关领域的专家参与大数据证据的展示和质证，辩方往往难以进行有效的质证。根据《刑事诉讼法》第197条的规定，专家辅助人制度只针对鉴定意见，即控辩双方可以申请法庭通知有专门知识的人出庭，就鉴定人做出的鉴定意见提出意见;该条没有为专家辅助人参与证据展示和非鉴定意见证据的质证提供空间。《电子数据规定》将专家辅助人的适用范围作了扩展，第21条规定，控辩双方在展示电子数据时，可在必要时聘请具有专门知识的人进行操作，并就相关技术问题做出说明;第26条规定，对电子数据涉及的专门性问题的报告，控辩双方也可以申请法庭通知有专门知识的人出庭，就该报告提出意见。《电子数据规定》的上述规定为专家辅助人参与原始电子数据展示和大数据证据质证提供了制度支撑。

（二）审查的内容

与其它所有证据相同，对大数据证据的审查内容也是三个方面：关联性、可靠性和合法性。但是审查的内容需要结合大数据证据自身的特点进行上述三方面的审查。

1.关联性

大数据证据的关联性是原始电子数据与案件的关联性与大数据证据与案件的关联性的统一。前者是对大数据证据关联性的特殊要求;后者则是对所有证据的一般要求。

原始电子数据存储于虚拟空间之中，载体往往是涉案的电脑、手机、网络服务器以及云存储装置等等。在审查原始电子数据与案件的关联性过程中，需要将现实空间中的人物、事件、时间与虚拟空间中的原始电子数据联系起来，确认两个空间中人物的关联性、事件的关联性和时间的关联性。根据《电子数据规定》，可以通过核查相关IP地址、网络活动记录、上网终端归属、相关证人证言以及犯罪嫌疑人、被告人供述和辩解等综合判断原始电子数据与案件的关联性。判断大数据证据与案件的关联性需要运用两个具体标准：一是指向标准，即大数据证据的分析结论指向案件的争论的焦点问题;二是功能标准，即大数据证据的分析结论对于证明对象有证明作用，亦即使争议的问题变得更有可能或者更无可能。

然而，应当引起重视是，“当数据点以数量级方式增长时，我们会观察到许多似是而非的相关关系。”[8]在审查大数据证据时不得不考虑这一特殊情形，在具体案件中，应当慎重审查犯罪嫌疑人、被告人及其辩护人提出的辩解及辩护意见，综合全案证据，对大数据证据的相关性做出认定。

2.可靠性

对大数据证据可靠性的审查判断，也应当从两方面着手：一是原始电子数据的可靠性;二是大数据证据的可靠性。

前者重点审查原始电子数据是否真实、完整。原始电子数据作为大数据证据的基础，只有每项原始电子数据都真实、所有原始电子数据都完整时，对这些电子数据进行分析而得出的大数据证据才是可靠的。可以参考相关规范性文件对电子数据的真实性和完整性的审查标准对大数据证据所依据的原始电子数据进行审查。综合《最高人民法院关于适用〈中华人民共和国刑事诉讼法〉的解释》（以下简称《刑诉法解释》）第93条和《电子数据规定》第22条、第23条的规定，对原始电子数据是否真实，应当着重审查以下内容：是否移送原始存储介质;在没有移送原始存储介质时，有无说明原因并注明原始存储介质的存放地点或者原始电子数据的来源等情况，对原始电子数据的规格、类别、文件格式等注明是否清楚;原始电子数据是否具有数字签名、数字证书等特殊标识;原始电子数据有无增加、删除、修改等情形。对原始电子数据是否完整，应当着重审查以下内容：收集、提取原始电子数据的过程;原始存储介质的扣押、封存状态;原始电子数据的完整性校验值;冻结后的访问操作日志等。如果存在无法保证原始电子数据真实性、完整性的情形，以该原始电子数据为基础的大数证据不得作为定案的根据。

后者重点审查大数据证据的科学性。大数据证据是通过对原始电子数据进行分析而获得的衍生的新信息。对大数据证据科学性的审查即是审查衍生的新信息是否准确、完整地展示出了原始电子数据所蕴含的基础信息。首先，应当审查是否保证了原始电子数据的原始性，是否存在更改原始电子数据原始状态的行为。其次，应当审查是否运用了科学的方法。大数据是海量的、分散的、无形的，必须借助科学的方法才能从中获取准确、完整的大数据证据。在分析方法上，应优先使用以国家标准、行业标准或地方标准发布的方法

参见：司法部司法鉴定管理局2014年发布的《电子数据司法鉴定通用实施规范》。。在没有以国家、行业、地方标准发布的方法时，对大数据证据的审查，可以参考美国联邦最高法院在多伯特（Daubert）案中所提出的四项评价科技证据的标準：其一，该项科技证据所依靠的科学理论与方法能否被重复检验;其二，该项科技证据所依靠的科学理论与方法是否经同行复核或者已经公开出版;其三，有关该理论的已知的或潜在的错误率可否被接受;其四，相关研究方法是否为有关科学团体所接受以及接受的程度如何

参见：Daubert v. Merrell Dow Pharmaceuticals.Inc.，509 U.S. 579 （1993）.。根据司法部司法鉴定管理局2014年发布的《电子数据司法鉴定通用实施规范》，此时，需要通过司法主管部门组织的专家确认。最后，应当审查是否详细记录了分析的每个步骤以及阶段性结论，是否能够确保分析过程和结果准确、可靠，是否能够保证分析结果可被重现。

3.合法性

从《刑事诉讼法》第56条和“两高三部”《关于办理刑事案件严格排除非法证据若干问题的规定》来看，在大数据证据方面尚不存在非法证据排除的问题。就大数据证据的合法性而言，需要重点关注的是瑕疵证据问题。

对大数据证据合法性的审查判断，也应从两方面着手：一是原始电子数据的合法性;二是大数据证据的合法性。对于前者，应当着重审查以下内容：收集、提取原始电子数据的程序是否合法;收集、提取原始电子数据的笔录、清单是否规范;原始电子数据的类别、文件格式等是否注明等。原始电子数据的收集、提取程序如果在上述方面出现瑕疵，且不能补正或者做出合理解释的，以该原始电子数据为基础的大数据证据不得作为定案的根据。

对大数据证据合法性的审查判断，根据大数据证据所属证据种类的不同而有所不同。如果大数据证据属于鉴定意见或审计报告，参照《刑诉法解释》第84条和第85条的规定，应当着重审查以下内容：出具机构是否具有相应资质;出具人员是否应当回避;鉴定意见/审计报告的形式要件是否完备等。如果出具机构不具备相应资质、出具人员违反回避规定或者鉴定意见/审计报告缺少签名、盖章，则该鉴定意见/审计报告不得作为定案的根据。如果大数据证据属于其它形式的证据，则应当从出具人员是否应当回避以及证据的基本形式要件是否具备（如检查笔录的基本形式要件是否具备）等方面进行审查。

四、結语

未来随着信息技术的越来越广泛运用，越来越多的犯罪行为会留下大数据信息，大数据证据在刑事诉讼中的运用也会越来越广泛。目前司法实践中大数据证据主要表现为用来证明涉案人员活动轨迹、用来证明有组织犯罪案件中涉案人员组织架构和用来证明涉案金额等三种类型，未来大数据证据的类型必将会越来越丰富。但是，无论大数据证据的类型如何发展，大数据证据具有的衍生性、科技性、间接性和与镶嵌论的契合性等特点不会改变，上文中所谈到的大数据证据的证据种类分析路径以及大数据证据审查判断事项也都具有一定参考价值。

参考文献：

[1]

刘志坚，丁国民. 大数据视野下环境侵权诉讼证据制度的优化[J]. 北京理工大学学报（社会科学版）， 2018（6）： 138.

[2]刘品新.论大数据证据[J]. 环球法律评论， 2019（1）： 24-25.

[3]李慧. 大数据成为证据的新标准[N]. 人民法院报， 2016-12-07 （7）.

[4]何家弘. 大数据侦查给证据法带来的挑战[J]. 人民检察， 2018（1）： 56.

[5]钟明曦. 论刑事诉讼大数据证据的效力[J]. 铁道警察学院学报， 2016（6）： 85-86.

[6]王燃. 大数据侦查[M]. 北京： 清华大学出版社， 2017：96.

[7]DAVID. E. POZEN. The Mosaic Theory，National Security，and the Freedom of Information Act[J]. The Yale Law Journal， 2005（115）： 628.

[8]维克托·迈尔舍·恩伯格，肯尼思·库克耶. 大数据时代[M]. 盛杨燕， 周涛，译. 杭州：浙江人民出版社， 2013：74.

（责任编辑：蒲应秋）

收稿日期：2020-04-28

基金项目： 2018年度中国法学会部级法学研究课题“刑事程序多元化背景下的证据理论跟进和证据制度完善”（ CLS[2018]D105）。

作者简介：

张吉喜，男，安徽庐江人，博士，西南政法大学刑事检查研究中心教授、博士生导师。研究方向：刑事诉讼法学。

孔德伦，男，贵州威宁人，西南政法大学在读博士研究生。研究方向：刑事诉讼法学。

①对大数据进行分析后所获得的结论在实践中并非都作为定罪量刑的证据使用，很多时候其发挥着预测犯罪活动、预测潜在犯罪人、预测犯罪人身份和预测犯罪被害人等作用。参见Walter L.Perry et al.“Predictive Policing： The Role of Crime Forecasting in Law Enforcement Operations.”（RAND Corporation， 2013 ， p. xiv.），转引自裴炜的“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。）