大数据背景下的犯罪趋势及侦查对策研究

李 艺

（西南政法大学 刑事侦查学院，重庆401120）

信息时代产生的海量数据给人们的生活带来了巨大的影响。在这“触物留痕”的时代，我们的一举一动都成为信息。这一方面推动人类社会朝着更加快速、高效的方向发展，另一方面也对我们的社会安全带来了一定的威胁——犯罪活动结合信息化技术不断更新换代。但魔高一尺，道高一丈，大数据技术为侦查工作带来了新的契机。习近平总书记提出加快国家大数据战略建设以来，公安机关在“侦查大数据”和“数字侦查”建设方面积累了丰富的经验并取得了丰硕的成果。在学术界，关于大数据侦查的理论研究也如火如荼，一批优秀的学术成果相继问世。现有研究主要从侦查模式和方法的转变角度进行，还不够全面和深入。大数据侦查在理论和实践领域还有很多问题需要深入研究。比如，大数据背景下的犯罪发展趋势究竟与传统犯罪有何不同之处，它又给侦查工作带来了哪些困难？为什么要开展大数据侦查？大数据侦查在实践领域已经做出了哪些探索，目前遇到了哪些困难，又该如何解决？结合这些问题，本文将进行初步探索，期盼能推动大数据侦查在实践领域的运用。

一、大数据背景下的犯罪趋势

（一）犯罪非接触性增强

犯罪的非接触性是指在犯罪进行的过程中，犯罪嫌疑人与受害人没有发生直接的接触，而是通过某种媒介达到犯罪的目的。犯罪非接触性的增强增加了犯罪的类型，一种是直接利用信息技术犯罪，如黑客攻击、电脑病毒传播、数据盗取。这类犯罪的全过程都发生在虚拟空间，与传统犯罪在性质、方法和手段等各方面都大不相同。另一种是将信息技术作为一种工具，以达到现实空间中的犯罪目的，如电信诈骗、网络传销等。这类犯罪是传统犯罪与网络信息技术结合的新产物，将传统犯罪转移到虚拟空间。犯罪方式发生变化，但犯罪性质在本质上与传统犯罪无异。如传统的诈骗罪依靠犯罪嫌疑人的巧言令色欺骗被害人，现在依靠伪造网站、伪造App进行诈骗，本质上都是利用了被害人的某种侥幸心理。

（二）犯罪方式更加灵活复杂

随着犯罪非接触性的进一步增强，犯罪方式的更新速度更快，并逐渐向灵活复杂的方向发展。现阶段来看，犯罪方式正处于以互联网领域内电信网络诈骗为代表的非接触性犯罪向物联网领域内的借助人、物外置互联装置实施犯罪为代表的新型非接触性犯罪转型的时期［1］。随着技术的不断升级，犯罪方式也在不断更新，目前已经出现了无人驾驶汽车出车祸导致的案例。早在2017年，我国就出现了第一起利用人工智能技术盗取公民信息的犯罪案件。犯罪方式的逐步增多，且逐渐向智能化、科技化方向发展，是大数据背景下犯罪变化的又一趋势。

（三）犯罪成本大幅度降低

大数据时代的犯罪数量增速进一步加快，尤其是网络犯罪案件的增长率一直居高不下。近年来，检察机关办理网络犯罪案件数量逐年大幅上升，年平均增幅在34%以上。2018年至2019年，检察机关共批准逮捕网络犯罪嫌疑人89167人，提起公诉105658人，较前两年分别上升78.8%和95.1%。造成这种情况的主要原因是网络犯罪的受众目标基数大、成本低廉且犯罪模式易复制，且可能创造的收益极大，由此导致很多人铤而走险，网络犯罪总量只增不减成为必然趋势。

（四）犯罪隐蔽性增加

首先，互联网是一个无形的，没有明确的物理界限的空间领域。这就导致在网络信息技术的支持下跨国、跨境和跨区域犯罪愈加严重。面对此类案件，仅仅依靠公安机关的力量难以全面搜集犯罪证据。其次，由于网络本身的特性，很多案件中犯罪过程和犯罪嫌疑人的信息极少暴露，使网络成为“完美的犯罪庇护所”。比如，侦破传统传销案件可以通过确定传销地点，一举捣毁传销窝点，抓获犯罪嫌疑人。而新型传销案件则以网络为媒介，隐蔽性大大增强，导致依赖犯罪现场的传统侦查模式难以发挥作用。

二、犯罪新趋势下传统侦查面临的挑战

上文所述，大数据背景下的犯罪新趋势给传统的侦查工作带来了挑战，主要表现在侦查思维、侦查方法和侦查模式三个方面。

（一）传统的侦查思维受到冲击

传统犯罪大多在物理空间进行，传统的侦查思维以洛卡德交换原理中犯罪现场“物与物的交换”作为出发点。但随着犯罪手段不断变化，犯罪形式逐渐信息化、数据化，侦查思维的改变就成为侦查工作改革的重中之重。没有顺应时代发展的侦查思维，无论多么先进的侦查技术、多么有效的侦查措施也无法充分发挥其作用。必须从思维入手，拓展侦查视角，转变侦查思路，更好地开展侦查工作。

人类在解决问题时重视因果关系，通过样本数据来剖析事物的内在关系。但事实上，因果关系在适用中也具有一定的局限性，以“蝴蝶效应”为代表的相关关系也至关重要。相关关系的产生需要大量数据来支撑。在小数据时代，由于无法收集大量信息，相关关系、相关思维很难得到运用。在大数据时代，大数据的使用拓宽了人们的思维方式，相关性思维成为大数据思维的重要部分。传统侦查工作中常用的思维方式，主要包括因果思维、演绎思维、类比思维等，但很多新型犯罪的隐蔽性、再生力增强，使得原有的侦查思维方式“力不从心”。因此，在打击犯罪的过程中绝不能依赖经验所形成的思维定式，必须保持灵活多变的思维方式，同时结合大数据相关技术，深入挖掘隐藏的线索、证据，给侦查工作提供全新的方向。

（二）传统的侦查方法受到冲击

传统的侦查方法主要通过现场勘查和办案人员走访进行调查取证，再通过刑事案件的基本原理和办案民警的经验分析判断案情，侦查过程通常会耗费大量时间和人力。随着犯罪行为与大数据、高科技产业的不断结合，犯罪分子的作案手法越来越智能化，有必要将原有的“人力型”侦查方法转变为“智慧型”侦查方法。

近些年来，公安机关在侦查方法上不断突破创新。如，在视频监控技术不断发展和“天网工程”的支持下，视频侦查作为一种完全不同于传统侦查模式的侦查方法被广泛运用到案件侦破中，给侦查工作带来极大的帮助。近几年，视频侦查技术继续发展，并逐渐与人工智能技术结合，获得了更多的线索、证据，同时也提高了侦查效率，缩短了侦查时间，推动了侦查实践的发展。同时，侦查方法创新过程中也不能摒弃传统的侦查方法，大数据时代的侦查方法与传统的侦查方法应当互相依托、相辅相成，发挥各自优势，更好地打击犯罪。

（三）传统侦查模式受到冲击

传统的侦查模式主要包括“由案到人”“由人到案”两种。

“由案到人”侦查模式一般是通过确定犯罪现场、收集线索、寻找证据，最终确定犯罪嫌疑人。而当犯罪结合了大数据之后，大量犯罪行为从现实空间转移到虚拟空间，这种依赖犯罪现场的侦查模式很难再发挥其优势作用。“由人到案”的侦查模式则是通过众多的情报信息综合分析出犯罪嫌疑人，再通过犯罪嫌疑人的可疑之处，查明案件事实，最终破获案件。由于网络本身具有瞬时性特点，犯罪分子能够快速轻易消除犯罪证据，导致这种犯罪侦查模式在面对新型网络犯罪时也往往“无能为力”。

大数据应用到侦查领域后，推动了传统的侦查模式变革。大数据侦查最大的特点是通过数据来建立人与案、案与人之间的联系。大数据侦查以数据为载体，在办案过程中将物理空间与数据空间联系在一起。2020年6月，李某来到辽宁省抚顺市南丰县公安机关报案，称其丈夫在网上贷款150余万元投资失败，并且有轻生的念头。民警将报案人的相关信息在大数据库中进行比对，发现报案人丈夫郝某对妻子隐瞒了真相，实际上是在网络赌博中输掉了150余万元。经过民警的教育，郝某主动交代在“必赢”赌博平台参与赌博的事实。接下来，专案组成员秉持大数据侦查意识，查获了“必赢”赌博平台大量的客服微信号、微信收款码、支付宝收款码、银行账号、开户信息、交易时间、转账金额、交易IP、MAC等数据，及时对嫌疑人活动轨迹开展侦查。历经一个月的深入研判、缜密侦查，查获在福建省某县有一“银商平台”工作室。7月13日，多省市同时开展集中收网，成功打掉一个犯罪团伙，抓获犯罪嫌疑人10名，网上追逃1人，现场缴获作案工具（手机、电脑等设备）76部，作案银行卡201张，目前已查扣直接涉案资金2000余万元［2］。在这个案例中，侦查人员通过使用“大数据”，巧妙地在现实空间与虚拟空间之间开展侦查活动，最终实现了侦查目标。面对新型犯罪频发的态势，公安机关必须转变侦查模式，将大数据侦查模式与传统模式结合，制定更加全面精准的侦查策略。

三、犯罪新趋势下大数据侦查之运用

（一）方法创新

1.数据挖掘法

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程［3］。大数据挖掘技术是大数据的核心技术，利用大数据处理海量信息的优势，提取出传统侦查中难以分析出的隐含信息。目前数据挖掘在侦查工作中主要有以下几种方法：（1）关联规则分析。通过分析不同数据项之间的关系，找出一些隐含的联系，是相关关系的典型表现。比如，通过对海量信息的分析，可以发现不同类型的犯罪嫌疑人的特点，甚至看起来没有任何因果关系的规律。（2）分类分析。按照数据特征分类并建立相应的数据模型。比如，监控视频往往只能分析出一段时间内犯罪嫌疑人的活动范围，但如果通过数据挖掘技术将其手机定位系统、第三方网站的定位、拍摄的照片定位、移动支付定位等所有的地理位置进行分类分析就可以精确分析出犯罪嫌疑人的活动路线，这对于还原犯罪经过、抓捕在逃犯罪嫌疑人都能起到至关重要的作用。（3）异常分析。找出数据中明显不同于原本模式的数据。比如，在调取犯罪嫌疑人一段时间的通信频率后，在案发事件时间前后突然出现的通信时长、时间不同于犯罪嫌疑人以往通信习惯的异常通信数据，就可能是犯罪嫌疑人与案件的参与者或知情者进行的通话，这种异常数据通常会成为案件侦办新的突破口。

2.数据碰撞法

数据碰撞是指不同数据集之间，以一种或多种数据项为条件，产生数据交集的过程［4］。在大数据侦查中，数据碰撞主要分为以下几个步骤：首先，明确要查找的对象。比如，犯罪嫌疑人身份信息，嫌疑人、嫌疑车辆的行动路线，犯罪团伙组成方式等等。其次，根据所查找的对象整理并筛选已拥有的数据集。在这个过程中需要先将与查找对象有关的一定时间、地点的数据集筛选出来。比如，可以通过案件现场犯罪嫌疑人留下的各种物品的购买地推测犯罪嫌疑人的行动路线。再次，进行数据碰撞，匹配出相关数据。比如，根据上一步可以将现场的物品在一定范围内出现的售卖地点进行整合、对比，这些物品的集中购买点就很有可能是犯罪嫌疑人的购买地点［5］。最后，就数据进行进一步的分析研判，确立下一步侦查方向。比如，可以在购买地点确定之后围绕超市监控录像等线索展开进一步侦查。

3.犯罪网络分析

在大数据侦查中，数据挖掘技术的应用十分广泛，犯罪网络分析就是其中之一。犯罪网络分析源于社会网络分析，是指将复杂的社会关系网络化，通过图示分析关系的构成和属性。早期的犯罪网络分析通过人工计算进行，由于犯罪组织内部的人员数量大、关系错综复杂，人工计算很难保证对犯罪网络的全面分析，而大数据技术可以提供自动的分析和研判，对犯罪网络成员之间的联系方式、频率、参与具体犯罪的次数等因素进行考察，计算每一成员的中心度、中心势、中间度等指标，发现犯罪网络中的“明星”人物以及每一成员在犯罪组织中的地位、作用［6］。“9·11”事件之后，国际社会意识到犯罪网络分析法对于防范和打击恐怖主义和其他有组织犯罪的重要意义，充分发挥其优势作用，为调查犯罪团伙、打击恐怖主义等有组织犯罪提供依据并全面防控。

（二）角色定位

1.作为预判

大数据侦查的一个突出优势是能够进行预判，通过对过去出现的犯罪信息进行总结、挖掘，就能对未来犯罪进行预测、防控。具体运用有以下两个方面：第一，犯罪地图。犯罪地图也被称为犯罪热点分析，现在已经被各国警方广泛运用，根据某一地区历史犯罪数据绘制具有犯罪类型、人群等的地图，当前可以在区域犯罪数据或离散点统计的基础上，运用大数据算法来探测犯罪热点［7］。第二，大数据画像。大数据画像来源于犯罪心理画像，两者都是通过相关信息对犯罪嫌疑人的体貌特征、身份年龄、心理活动进行分析。不同的是，大数据画像能利用的数据信息比犯罪心理画像充足得多。大数据画像能够更加准确地描绘出犯罪嫌疑人的整体形象和作案心理，进而对他的行为和行动路线进行预判。通过分析多个犯罪嫌疑人的行为特征，还能预判出此类犯罪嫌疑人共有的特征。

2.作为情报

对于情报工作来说，最重要的莫过于信息的来源，大数据的海量数据会为情报工作提供更加丰富的信息来源。不仅是在数据的搜集方面，在信息的分析方面大数据技术也拥有得天独厚的优势。大数据环境下的情报分析流程通过情报需求定义、情报计划制订、信息检索与数据采集、多源信息融合与清洗、信息分析与内容挖掘、信息展现与情报提炼、报告撰写与情报传递等一系列过程，形成数据报告，还可以将不同的情报发送给不同需要的部门［8］。大数据时代的情报工作已经不同于传统的情报工作，有必要转换思维，在确保情报严谨性的前提下，综合利用多种数据源，发展新型信息资源领域的分析。

3.作为证据

不可否认，当前使用大数据证明案件已经成为一种客观需要。首先，目前社会中的大量信息都已经转化为数据，而数据的海量性会导致证据的海量性。利用大数据技术可以将海量的证据进行分析、挖掘和整理，不仅会减少司法机关办案人员的工作负担，也会使案件的审理更加高效。比如，在涉众型犯罪案件中，由于涉案人员数量多、数据纷繁复杂等问题难以通过传统证据证明的案件事实，通过大数据材料很可能找到便捷的解题之策：通过海量数据浓缩为一份具体的证据报告或多份文书证据，使用起来更具可操作性。其次，在审理案件的过程中不可避免地会接触到大数据的相关信息。在中国裁判文书网搜索“大数据”一词共有8823条相关案件（截至2020年11月5日）。其中，从2016年开始有关大数据案件的数量出现激增，并且呈现持续增长态势（见图1）。这不仅体现出近几年大数据技术在各行各业的进一步应用，也说明大数据信息正在与人们的社会生活发生更加密切的联系。

图1 2010-2019年大数据相关案件统计

在这种情况下，如果一个案件本身就带有大数据信息，那么在审理案件的过程中就无法避免使用、核实大数据相关信息，也就无法避免在判决时将这些数据信息作为证据。综上，本文认为大数据作为证据运用是未来必然的发展趋势，但庭审过程中呈现、验证的具体规则还需要实践与理论的进一步探索。

四、犯罪新趋势下大数据侦查运用之困境

目前公安机关使用大数据侦查的过程中，法制的不健全不完善、技术落后等现实问题，给大数据侦查的发展造成一定阻碍。

（一）大数据侦查信息难兼容

随着“互联网+”战略的支持与推动，数据的采集运用已遍地开花，各类手机软件、智能设备都会进行信息采集，这些零散的数据最后会以何种形式被利用一直是人们关心的重点。美国的棱镜门事件给了人们一个警醒，也为公安部门敲响了警钟，目前公安部门在大数据信息采集中存在重复利用、指向不明、信息壁垒等问题。以公安机关内部信息交流为例，刑事侦查、经济侦查、网络安全监察等各自为政，根据自身业务需求，或依托警务平台，或外包给其他警务合作公司来建设自己的大数据平台，造成了警务数据平台内信息不互通、不兼容、数据集中和共享困难等问题。另一方面，公安部门大数据技术发展落后于大型互联网企业，警务平台收集着最为详细和严密的个人数据信息，却发现很多实时信息需要从他处“借用”。在法律程序中，数据共享的合法性不足也让警务人员吃了多次的闭门羹。应当进一步加强公安大数据平台建设的统筹规划，使警务人员能够通过合法有效的途径在工作中便捷地运用大数据技术，让大数据在犯罪侦查中发挥优势，成为侦查工作中的利器。

（二）大数据侦查技术难普及

现行侦查工作中大数据主要运用于检索监控、信息比对、人员确认等方面。由于公安大数据平台信息技术和算法有待改进，导致现实中的装备难以形成有效的战斗力。比如，杭州“城市大脑”智慧警务平台初期没有智能算法，上万个摄像头，37000平方米的道路面积，将近3000路的视频，警务人员就算竭尽全力也无法完成高效的监测。没有智能算法，大数据就只能靠人工来进行比较确认，这与公安大数据平台建设的初衷是不符的。目前的警务信息采集终端，可以在一体机里收纳相关调查人员的社会信息、身份识别、指纹、DNA数据等，便捷高效，但也需要使用者与时俱进，让侦查实践中大数据平台的发展与警务人员专业技术理念发展并轨。在某些地区，即使在通信网络和交通都相对发达的今天，地理障碍和信息阻碍依然制约着侦查工作的展开。对于信息采集不能及时反馈到大数据终端的那些地区来说，他们对大数据的认识更像纸上谈兵，不具备硬件要求，没有相应的环境，怎能培育人才，没有人才，怎能落实实践，没有实践，怎能检验出效果，没有效果，又该如何促进侦查工作的进步。因此，要积极完善相关地区警务设备和大数据平台建设，尽量缩小地方警务设备硬件差距，优化警务大数据平台技术发展，满足各地区侦查实践的需要。

（三）大数据侦查人才不充足

总体上来看，近几年国内大数据产业迅速发展，创造出的工作岗位数量极大，但大数据产业相关的人才却并不充足。《2018全球大数据发展分析报告》指出，中国大陆针对“互联网+”和“大数据+”的融合创新，积累了丰富的数据资源，相关人才占据全球半数之多，从世界范围来看中国大陆大数据相关人才数量虽遥遥领先于各国，但仍存在较大人才缺口［9］。猎聘2019年大数据人才就业趋势报告显示：中国大数据人才缺口高达150万［10］。大数据侦查人才不仅需要具有大数据相关技术能力，更需要具备与此相适应的侦查的基本方法思路。目前由于技术人才的缺乏，侦查人员也缺乏相关经验，因此在面对大数据信息时无法做到有的放矢，导致相关的大数据资源无法得到合理运用，往往外包给其他警务合作公司进行处理，而这又会引发公民隐私权保护等一系列问题。综上，培养大数据侦查专业人才是发展大数据侦查过程中亟待解决的又一重要问题。

（四）大数据侦查法制不完善

大数据侦查作为新兴的侦查方式，更需要法律的规范和限制。但事实上，目前有关大数据侦查的法律规范远远不够全面和完善，在没有统一标准的情况下，目前大数据侦查实践往往与现行法律产生冲突。首先是大数据侦查的过程中是否侵犯公民隐私权。大数据侦查过程中必须收集海量的数据，而相关信息的收集如果不加以规范，就会对公民的个人信息安全造成威胁。当前，随着人们隐私保护意识的加强，越来越多的民众有意识地抵触信息普查、数据收集。如果不出台相应的法律法规，必然会加大社会公众对隐私保护、信息安全的恐慌情绪，给今后的侦查工作造成困难。其次，大数据证据的效力目前没有得到法律的认可。原因有两点：一是大数据侦查证据不同于传统证据，它的产生是根据多种信息的碰撞通过大数据算法得出的，很难用简单的因果逻辑进行解释，这就使其证据效力难以得到证明。二是很多大数据证据目前无法纳入现有的证据类型中，因此，其法律效力并没有被认可，关于大数据证据的采集程序、鉴定等目前仍处于空白。

五、犯罪新趋势下大数据侦查运用困境之对策

（一）推进大数据资源共享化发展

在目前的大数据侦查工作中，由于大数据资源的封闭与限制，在侦查工作中无法真正发挥大数据的优势，这也使得大数据侦查的普及成为空谈。为了解决这一问题，目前应该从三个方面入手。首先是各级公安机关内部大数据资源的互联互通。这些方面主要包括犯罪嫌疑人的前科记录、相关案件的笔录以及视频音频证据等。近几年，公安部门在重要案件的交流上已经有了很大进步。在轰动全国的“白银连环杀人案”中，由于当时此案已经成为公安部督办案件，所有信息都由公安部进行储存并给予当地公安机关技术支持与破案指导。警方发现嫌疑人高某某堂叔与犯罪嫌疑人的DNA极为相似之后，顺藤摸瓜确定了犯罪嫌疑人。即使当时是犯罪嫌疑人的其他血亲，不论出现在全国哪一个角落，公安机关都能依靠数据资源的开放与共享，最终将案件破获。其次是公安部门与其他部门大数据资源共享。在侦查工作中，公安机关需要其他机关的配合和支持，这就需要实现全国范围内大数据的资源共享，建立全国统一的系统和平台。在保证资源不被外泄的基础上，让大数据在侦查工作中发挥最大的作用。第三，实现公安机关对社会数据资源的合理利用。在侦查工作中少不了对社会数据资源的具体利用，建立统一的规范，既保证公民的隐私权不被侵犯，又能对侦查工作起到积极的推动作用。

（二）鼓励大数据人才体系化培养与技术全方位应用

要将大数据真正广泛应用到侦查实践中，相关的专业人才培养必不可少。因此，一方面全国各大高校需要建立相关的专业，培养大数据专业人才。近几年，阿里巴巴集团与全国很多高校合作开办“阿里巴巴大数据学院”并支持建立大数据相关专业，同时，与教育部联合推出云计算—大数据—云安全高等教育改革示范教材，还联合教育机构与合作伙伴推出针对云计算和大数据人才的在线培训与认证平台。这些教育领域的创新为大数据人才的培养提供了强有力的支持。同时，侦查专业也应当实现教育上的改革与创新，开设刑事科学技术、网络安全等大数据相关课程，培养技术领域的侦查人才［11］。另一方面，高校专业人才培养的速度和数量都是有限的，基层公安部门应该针对民警开展大数据相关的培训，培养民警的大数据思维，推进侦查信息化、数据化进程，尽快实现大数据侦查的普及与应用。

实现大数据技术的全方位应用，不仅要依托专业人才培养，基础设施的建设也很重要。除了主要配备适合大数据算法的计算机之外，还应配备大数据挖掘、清理、储存等相关软件。有条件的侦查部门还可以建立大数据实验室，建立自己的大数据平台。同时，各高校的大数据、人工智能专业可以与侦查部门定点开展交流与合作，高校可以为侦查部门提供相应的技术支持，共同解决实践领域的技术、程序、法律相关问题，实现学术与实践的共同进步。

（三）推动大数据侦查法制化建设

1.明确大数据侦查措施的法律性质

当前，大数据侦查措施的法律性质还未明确。从《刑事诉讼法》中对各种侦查措施的规定来看，大数据侦查很难被规定到现有的侦查措施中。目前有观点认为，可将其纳入技术侦查措施中。但技术侦查措施在《刑事诉讼法》中的规定原本就较为模糊，大数据侦查纳入其中也无法解决隐私保护、数据真实性等问题。目前公安机关已经认识到大数据侦查在公民隐私保护方面的不足之处，对大数据侦查的人员以及范围进行了规定，并建立了相关的规章制度，即大数据侦查的使用必须经过省级以上公安部门批准。这些规范虽然在一定程度上减少了大数据侦查对公民隐私权的威胁，但不能从根本上解决这一问题。因此，必须明确大数据侦查的法律地位。是将大数据侦查纳入现有法律框架内，或是建立全新的法律框架，需要实践和理论的进一步探索。

2.赋予大数据证据法律地位

传统证据通过因果关系与案件事实进行联系，具有可解释性。而大数据证据通过数据碰撞而得出，超过了人类认知的范畴，和传统证据在表现形式上也存在很大差异，其法律效力还没有得到确切的认定。实践中的做法是从方便法庭举证的角度出发，根据不同的情况将大数据证据归纳到不同的证据类型中。笔者认为，应将大数据证据建立为一种新的证据形式，对其调取过程、调取人员进行法律规范，在法律的框架内最大限度地发挥其作用。随着信息化的不断发展，大数据侦查活动必然会愈加广泛，大数据证据也会越来越普遍，赋予大数据证据法律地位也是目前大数据侦查法制化的关键。

综上，完善大数据侦查的相关立法工作迫在眉睫，应当推进大数据侦查法制化进程，使大数据侦查的每一个环节都在法律的监督下进行。法律规制下的大数据侦查能向更加良好的方向发展，在侦查实践中发挥更大的作用。

六、结语

在大数据侦查引领下，侦查流程缩短、侦查效率提高，但也仍存在诸多问题。除了信息安全和公民隐私保护等问题，大数据本身的海量性也会给侦查工作带来一定的困难。但不可否认，大数据时代已经来临，决不能逆潮流而行。在侦查领域，要对大数据坚持辩证的观点，既不可盲目崇拜大数据侦查，也不可全盘否定，应当以理性的观点看待大数据在侦查中的作用，坚持多种侦查方式的融合互补。只有这样才能使侦查工作朝着良性的方向发展，最终实现现代化发展的目标。