京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据对刑事法律研究和实践的作用
近年来大数据的概念在全球范围内广泛传播,大数据的挖掘和应用在各行各业内被实践。信息技术的发展以及司法信息的公开化,使得大数据与法律行业的结合成为可能。企业家刑事风险防控与辩护也需要与大数据结合。企业家刑事风险的爆发,往往集中于企业发展的高峰时期,不仅影响着企业的可持续发展乃至生死存亡,还影响国民经济的平稳发展和社会稳定。而企业家犯罪原因很多,更需要对多个个案进行归纳、总结,从而找到更加有效的辩护之道和防控方法。

我国法律大数据的现状
大数据是指用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合,大数据带来的不仅是数量上的差异,更是一种思维方式的转变。我国法律大数据的研发和应用正处于尝试阶段,在数据分析阶段存在一定的局限性。传统的法律数据库公司,比如北大法宝,并未对数据进行二次开发和挖掘,也没有专门针对需求从事数据挖掘和分析的企业。目前已经开始有一些新兴的互联网公司开始对现有的法律方面的信息进行采集、挖掘、分析,针对用户需求提供解决方案。
大数据与企业家刑事风险防控
由于无法掌握相关的数据,使得很多研究无法实现。因为搜集实践中的法律相关信息存在一定困难,传统的企业家刑事风险预防研究主要以学理研究为主,实践研究为辅的方式。但是通过对法理的研究是无法掌握某一种刑事犯罪行为在实践中的法律实施情况的,这种差异往往会导致律师对案件的预判和结果产生比较大的误差,并且在辩护策略的制定上无法做出更有实务意义上的选择。
大数据对刑事法律研究的作用
一、大数据在企业家刑事风险预防研究中的作用
(一)大数据使研究结论更趋近于客观现实。依托于大数据的研究讲究通过全数据进行分析,当数据到达一定的量以后便会自动减少个别特殊样本对整体结果的影响程度。很多人担心一些刑事案件的判决结果存在一定的主观不确定因素,而用大数据的研究方法,因为数据样本的数量庞大,就可以减少这种不确定因素对研究结果的影响。
(二)大数据使很多研究内容成为可能。对于企业家刑事风险预防研究来说,北京师范大学中国企业家犯罪预防中心编制的《2014中国企业家犯罪报告》中就有包括犯罪企业家个人相关信息、所涉企业的情况等近四十项指标,这在过去缺乏数据的情况下是很难进行研究的。据笔者了解,现在已经有法律大数据公司自主研发相关系统,可以针对用户的研究需求,通过程序设定,运用机器对大数据进行处理,现代大数据处理技术的发展为未来相关研究提供了很大的便利。
(三)在数据中找到规律预防犯罪。通过对数据的研究分析,专业研究人员可以通过数据找到企业家刑事犯罪的特定规律及风险分布情况。通过对相关规律及风险点的分析,可以有针对性地提出预防的建议,为预防企业家刑事风险提供更可靠的依据和指引。
二、大数据在企业家刑事辩护中的作用
(一)对特定领域进行大数据研究和分析,掌握重要信息及知识。北京师范大学中国企业家刑事风险防控北京中心,在大数据的背景下,制定了关于企业家刑事辩护内部研究集。该研究集依托大数据的支撑,以罪名为划分标准,对罪名项下的一些重要内容进行了研究编写。通过对裁判文书数据的整理、分析而得出的各罪名项下的相关重要指标都是依托大数据的研究方法而制定的。内部研究集中关于辩护策略的内容也是中心成员通过对大量裁判文书进行分析后得出的。
(二)通过对特定类型案件的大数据分析,制定更有针对性的辩护策略。通过对大数据的宏观分析,可以了解某类案件的裁判规则;通过对大数据的微观分析可以预估特定地域,甚至特定法官对于某一类案件在实践中的隐形的裁判规则。不仅如此,通过对裁判文书中检方内容的深入研究分析,可以分析出某类案件检方一般采取的公诉方法和策略;通过对特定证据与裁判结果之间的关联分析,可以对某类证据与判决结果之间的关系进行预测。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06在数据驱动的建模与分析场景中,“数据决定上限,特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后,往往难以直接支撑模 ...
2026-01-06在Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05在数据驱动的业务场景中,“垃圾数据进,垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题, ...
2026-01-05在数字化时代,用户行为数据已成为企业的核心资产之一。从用户打开APP的首次点击,到浏览页面的停留时长,再到最终的购买决策、 ...
2026-01-04在数据分析领域,数据稳定性是衡量数据质量的核心维度之一,直接决定了分析结果的可靠性与决策价值。稳定的数据能反映事物的固有 ...
2026-01-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,数据读取是连接原始数据与后续分析的关键桥梁。如果说数据采集是“获 ...
2026-01-04尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level III 考试大纲将于 2025 年 12 月 31 日实施重大更新,并正式启用,2026年3月考 ...
2025-12-31“字如其人”的传统认知,让不少“手残党”在需要签名的场景中倍感尴尬——商务签约时的签名歪歪扭扭,朋友聚会的签名墙不敢落笔 ...
2025-12-31在多元统计分析的因子分析中,“得分系数”是连接原始观测指标与潜在因子的关键纽带,其核心作用是将多个相关性较高的原始指标, ...
2025-12-31对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,高质量的数据是开展后续分析、挖掘业务价值的基础,而数据采集作为数据链路的 ...
2025-12-31在中介效应分析(或路径分析)中,间接效应是衡量“自变量通过中介变量影响因变量”这一间接路径强度与方向的核心指标。不同于直 ...
2025-12-30