浅论大数据侦查中的隐私权保护

谭翊博

关键词：大数据；刑事侦查程序；隐私权保护

大数据侦查在学理界没有统一的概念。一般来讲，其指的是法定侦查机关针对已经发生或尚未发生的犯罪行为，为了查明犯罪事实、预测犯罪等，所采取的一切以大数据技术为核心的相关侦查行为[1]。

大数据侦查利用了互联网等大数据技术。其核心概念是相较于传统侦查的概念提出的。传统的侦查是以立案作为前置程序，启动时间必须在立案之后的公权力行为。而大数据侦查的时间并不以立案程序作为必要条件，而是主张一旦获得犯罪线索即可实施前瞻性、预测性侦查，尽可能早的介入犯罪。可以说，大数据侦查相较于传统的侦查而言，其本质即为“预测性”。

由此，“预测性”侦查的理念即在于关注相关性而非因果性。其侧重于基于海量数据的收集和比对，通过算法探究数据之间的相关关系，预测犯罪的发展或搜寻可能的犯罪线索，其是一个“平面展开”的过程。而传统侦查关注因果性，主张逐一推导犯罪线索，其思路是一个环环相扣的“垂直深入”过程。而大数据侦查在搜集数据、比对数据的过程中，侵犯隐私权的风险势必会大大增高。

在大数据时代的语境中，隐私权保护问题可以与个人信息保护问题相等同。

在早期，隐私权一般是是私法领域关注的权力类型，经常在侵权的语境下进行讨论，是一种防御性的权利[2]。随着科学技术的演进，单纯的消极防御已经不能很好的保护公民隐私。于是“个人信息控制权”理论应运而生。

在2021年《中华人民共和国个人信息保护法》出台之前，多个部门法对相关问题均有所表述，规范体系性较差。混乱的立法体系导致在实践的过程中经常出现适用不明确的现象，尤其是存在同个人信息保护法的协调问题。在个人信息保护法出台之后，亟须进行一系列的立法解释来协调之前零散的规定，也需要通过解释来指引新法具体的适用。

同时，现行刑事诉讼法律体系并不注重对于个人信息的保护，这是因为其主要构建于前信息化时代，其主要适用场域是现实的物理空间。从立法目的的角度而言，人身权和财产权是其最主要的关注点。虽然有些条文关注到了个人信息的保密问题，但也仅仅是主张获取的个人信息在利用时应当保密，而非指侦查行为本身需要收到规制。

从技术层面而言，公民互联网技术水平远远低于信息采集者。其往往不能对个人信息进行很好的保护。在大数据侦查中，由于“预测性”侦查的需要，相关数据的收集和调取均由计算机统一完成，公民个人很难察觉。比如：侦查机关获得一则犯罪线索，为了获取所需的通信信息，其可能通过函件或调取令的方式向通信运营商所建立的大数据库调取相关所需数据。但是通信运营商在数据收取阶段并没有得到公民的充分授权，或授权程序过于隐秘导致公民无从知晓，从而无从控制信息的调取与否。这就需要在法律程序层面设置信息采集的知情权，来平衡公民在信息控制上的技术弱势。

不可否认，目前的司法执法实践中，部分执法人员的工作重点侧重于打击犯罪，从而忽视了权益保障。比如，在利用大数据侦查时采用“拉网式”检索，这就导致侦查涉案主体过于宽泛，一些无关第三方的数据也牵涉其中。值得注意的是，在大数据侦查的过程中并不能完全排除“人”的因素，一方面，程序的设计和利用主体是人，算法的价值取向难免带有主观偏见。另一方面，由于大数据侦查的“预测性”特征，其输出的结果更侧重于相关性，对于相关性结果的认定仍需要侦查人员主观把握。这就需要在执法过程中树立程序意识，做好队伍建设，打造一支德才兼备的高素质法治队伍。

我国侦查程序在涉及公民相关自由、财产权利等事项时，一般采取由领导或上级部门审批的方式。大数据侦查可以通过完善审查批准制度来保证所获取的个人信息合法有效。

一方面，在个案侦查中，侦查机关会处于取证的目的向大数据公司等第三方信息收集者调取相关信息。然而，实务中侦查机关向第三方调取个人证据的程序尚比较混乱，不同第三方对于需要调取的数据程序不一致。

另一方面，脱离个案侦查的情况，侦查机关在数据库建设中也需要对大量的公民个人信息进行获取和存储，也需要坚持审查批准原则。但是，有学者认为，这里不宜由侦查部门自己来决定是否收集，最好是由中立的第三方组织来进行审查。比如德国的“个人信息保护委员会”。

坚持个人参与原则，又被称为“知情同意原则”。指的是公民个人对数据收集的过程应有参与，具体体现在对数据的收集和处理应有知情和同意的权利，并且有权知晓用途和事后勒令删除。据此原则，收集者应当向被收集者说明数据的使用情况；数据主体有权利向数据处理者查询自己数据的处理情况；当发现数据有错误时候，数据主体可以提出修改、删除等要求[3]。在大数据侦查的过程中如何贯彻个人参与原则，同样可以分两种情形讨论。

一方面，在个案中，由于侦查的保密性，个人参与原则在一定程度上会被限制。但权利人仍可以通过传统的侦查程序中的保障机制来行使参与的权利。如通过行使阅卷权、辩护权参与到司法程序中。另一方面，在一般的个人信息数据库建设中，在不影响侦查工作的情况下，应当开通一定的查询渠道，确保公民能够查询到自己的有关个人信息，对于错误、过时的数据，公民应该及时通知相关机关修改、删除。

首先，比例原则要求在数据获取阶段充分考虑隐私权，为此要确保所采取的分析方法与研究目标相适应。不应为了获取更多的信息而采用过于侵入性的分析手段，而是根据需要精心选择方法，以从数据中提取有价值的信息。在采集个人数据、用户行为等信息时，应明确告知数据收集的目的，并尽量减少收集的数据量，避免收集与目标无关的敏感信息。同时，要确保数据的存储和传输过程中采取适当的加密和安全措施，以保护个人隐私。

其次，比例原则还要求在应用大数据分析结果时进行伦理评估，应权衡社会风险，确保数据的应用不会对个体或社会造成不当的影响。

相关性原则强调在数据选择过程中要考虑数据之间的关联性。并非所有的数据都对所追求的目标具有同等的重要性。选择与目标相关的数据可以提高分析的有效性和准确性，避免在分析过程中陷入信息过载。在大数据侦查的语境下，即要求数据在收集之前就必须要求正当的、明确的目的，在数据使用过程中也必须紧紧围绕侦查目的来进行。例如，通过数据库获取的犯罪嫌疑人家属信息，以及通过数据挖掘技术获取的犯罪嫌疑人数据画像、人际网络、行为偏好等个人数据，只能用于调查目的，不得用于其他目的。

我国没有西方司法审查的土壤，所以仍适合以审批保护方式为主，无论是个案侦查还是建立数据库进行监控，都要秉持个人参与原则、比例原则、相关性原则。相信在不久的明天，大数据能够在制度的束缚下，发挥其正向的侦查价值。

参考文献：

[1]王燃.大数据时代侦查模式的变革及其法律问题研究[J].法制與社会发展，2018，24（05）.

[2]周汉华.中华人民共和国个人信息保护法（专家建议稿）及立法研究报告，48.北京，法律出版社，2006.

[3]王燃.大数据时代个人信息保护视野下的电子取证——以网络平台为视角[J].山东警察学院学报，2015，27（05）.

（作者单位：山东大学法学院）