淺談新時代下如何在民法體系中應用大數據技術

謝玲伶

（中共重慶市萬州區委黨校，重慶 404100）

大數據民法體系研究的最新發展途徑是關于民法法律實證研究，大數據技術給民法法律研究帶來了非常明顯的變化，在如今的這項大數據技術研究中存在著很多誤區，如果將大量結構化數據對同于大數據技術；在怎樣運用大數據技術民法體系拓開研究是，也有著科學性方式的不充足的問題。在以后，在大數據技術民法體系中需要探討的不僅只有需要考慮怎樣能夠更好地得到大數據技術，更加需要思考怎樣能夠真實正確的認識和運用大數據技術。本文通過對民法實證的研究，分析大數據技術下的民法體系發展趨勢。

一、民法體系運用大數據技術的方面

（一）數據在民法體系上的實證研究

典型的結構化數據主要來自司法報告和民法法律年度統計，這些數據都會以技術系統自動進行處理，并包含對數據主題值的偏好。許多數據公布，公眾分享的數據不令人滿意。刑事案件中律師的辯護水平、民事案件中律師事務所的水平等數據也難以獲得，數據的統計口徑往往不一致，甚至同一機構的統計口徑也會在不同年份也會發生變化，數據的一致性較差，大量數據具有明顯的結構化或部分結構化特征，雖然對司法訴訟具有一定的參考價值和相當的研究價值，但由于其產生目的的特殊性，并不完整和全面，特別是由于缺乏極限和微觀層面的數據，導致其在理論上沒有充分的特征。

同時，解決大數據民法體系研究數據的標準和倫理問題也同樣重要。委員會重大民法法律研究涉及海量數據、收集以及分析，對大數據采集分析的專業水平提出了更高甚至更嚴格的要求，特別地研究標準。大型數據研究人員的專業水平有限，對研究標準關注度不夠，這很可能導致數據采集的中斷和分析結果的不準確。他們不僅不能客觀量化民法法律現象，甚至可以形成虛假結論，從而導致千里迢迢誤解。大數據技術本身有限且相對容易使用的條件，其他學科可以對研究結論進行重復或實證驗證。

（二）目前大數據民法體系的現狀和應對措施

從研究現狀來看，雖然我國對大數據的民法法律研究已經開始使用軟件爬蟲來獲取數據，但內容分析仍然主要是基于數據的描述性分析很少有研究者能利用統計軟件和統計分析方法對數據。在如何組織和分析大數據方面，大多數法學研究者不能采用統計學等方法和分析方法。以科學、熟練的數學方法對問題進行定量統計分析，更不用說在研究中建立數學模型，從而與統計學等其他學科展開對話，社會學和經濟學中的定量研究方法是否需要一種科學的方法。

二、面向大數據技術時代的民法

在民法法律中結合大數據技術，可以更好地進行司法實踐和研究新型實證，可能會給民法體系帶來革命性變化，大數據技術可以通過對以往的民法法律案件進行整合，通過數據顯示可以減少傳統的民法案件對比所帶來的誤差，相比傳統方式來說，大數據技術的加入加強了對案件主要研究對象的把握。通過大數據技術分析出來的特定數據，內容全面，數據產生迅速，收集面積廣，數據分析準確，案例特點突出。

數據是對大數據民法法律法規進行重大法律研究的基礎。“只有充足足夠的數據來源，我們才能挖掘出數據的價值。”然而，對于大量民法法律數據的來源，政府，特別是法院，過分依賴出官方的主動性，內容和渠道單一、有限，中國法治和中國司法的整體面貌無法充分展現，決策過程中的司法信息無法在法庭文件中充分報道。司法判決向社會公布了決策過程中的關鍵行為，如對判決內部討論的時間、文字和數據，“一方面，司法記錄不是公開的民法法律證明文件”，尚未完全數字化；另一方面，大量的程序過程，比如警方的調查過程、起訴過程，以及審判前后的過程，都沒有公開、正式或非正式的書面記錄，更不用說在此基礎上進行數字化。

基于現在，要增寬民法法律大數據技術的領域。收集、生成的符合公布條件的數據全部納入公布范圍，支持建立平臺互聯、信息共享、業務互聯的體制機制，實施公安、公共采購、司法行政，提高民法法律大數據整合水平，加強相關數據鏈接，分享權利和分歧聯通豐富民法法律大數據的種類和內容。其他類型的司法文書、材料，如筆錄、筆錄、卷宗等，雖然一些司法文書已經由公共機關公布，但也存在著數量少的問題。

關注當前大量數據，包括完整樣本的區域數據，并加以適當利用，在不同客觀條件下，大量數據可能是研究者長期面臨的難題，而不是大數據。時間到了，但是大量數據也是民法法律研究的重要材料，值得重視和充分利用，因此，一方面要避免數據失真，特別是系統失真，了解現有數據的偏差是正確利用現有數據的前提條件，尤其是司法文書網絡發布的司法文書，例如，由于案件比例不同，刑事案件分析的錯誤自然比分析民事案件的錯誤要低，一般刑事案件的分析優于對腐敗犯罪的分析；而大量離婚糾紛通過調解解決，調解文件通常不公布，

三、大數據技術民法體系的未來發展趨勢

首先，探索獲取和分析大型數據的新技術和特殊技術，并在大規模民法法律研究中充分利用這些技術從大數據技術中獲得的數據不同于社會科學研究中常用的隨機數據，有必要對統計結論進行調整。目前，在大型數據挖掘、整理和分析領域的研究方式越來越多。成人統計方法和數據科學方法，以及統計相關但完全不同的機器學習方法，也應用于大型數據分析。怎么確定大數據的有效性和真實性，以及如何分析和評估數據之間的關系，要提高二者之間的相關性和因果關系，需要更多的方法和技術，在當前民法法律領域的大數據研究中，數據提取的關鍵是，它主要還是過于正則的表達式來實現的，這種方法在處理非常正則的文檔表達式時有很強的準確性。

充分利用數據進行深度分析。對簡單統計分析方法的描述使得在大量數據的情況下很難直接應用于任何定量分析，是當不適用于定量分析時。但是，針對社會科學中的小數據，需要引入應用廣泛、比較先進的數據分析方法，比如列分析、高維數據處理、相關分析、回歸分析等；統計分析等。統計分析軟件的徹底驗證是隱藏在公共領域的財富。只有輸入信息才能添加復雜的功能.信息可連續生產、分銷和集成，可用于新產品的生產和使用。信息。因為全面的數據分析很重要，所以我們需要思考，如何提高對中短期大數據的透徹分析水平。什么時候考慮到民法中大數據的數量和內容迅速增加，特別是考慮到大數據源數量多、粒度小、單位分散、結構更加多樣化，克羅姆已經開發了現有的分析工具和方法。統計手段不必滿足處理需要。我們目前需要人工智能。結合民法中的大數據，人工智能提供了一種對海量數據進行智能篩選和分析的文檔算法，以提高海量數據分析的有效性。

隨著信息源的驚人增長，人們對大數據的依賴性逐漸增強，區分大數據和相關技術也很有必要。一方面，人工智能算法等大數據分析方法面臨許多挑戰。一些研究人員甚至認為，黑匣子運行是一個“技術陷阱”，因此我們不得不擔心其潛在的風險。“成為一門簡單的技術”。將人文社會科學的理論性質和價值賦予工作者，進而獲得更有價值的優秀成果，支持研究團隊和跨學科的培訓，申請跨學科的達思法專門知識。以往對民法的實證研究主要集中在研究者的專業知識和人格方面，體現在對獨立數據的收集和分析上隨著時代的到來，分析的范圍正在擴大，知識的限度也在擴大，加強社會科學家之間合作的可能性也使這一點成為必要。應用研究中，研究人員應該能夠理解它是數據的收集和組織，還是數據的分析和應用。多學科知識和經驗，比如，數據挖掘，包括數據信息庫技術、工程、基礎知識工程在神經網絡、數理統計、信息可視化等領域都有廣泛的應用。加強大數據民法法律研究人員隊伍建設，更好地開展大規模民法法律研究，特別是，我們需要加強信息技術、軟件科學、統計等相關領域以及大數據和人工智能領域的專家。它可以促進技術公司之間的合作，更好地解決數據領域大規模民法法律研究所帶來的機遇和挑戰。同時，應對數據的大型研究者必須克服知識積累本身、學術觀念和價值觀以及學習、學習和應用等障礙。

在這種情況下，應該培養具有跨學科可能性的民法法律數據研究領域的大型人才。目前，我國部分高校已推出大型數據課程，將為今后提供資金和技術效益。具備技術條件的高校可制定“人才培養計劃”，系統培養既懂技術又懂民法法律的學生，大數據法的跨學科人才在大規模民法法律研究和數據實踐中仍具有額外的能力。長時間以來，對于小數據的民法法律實證研究一直是研究具有重大學術價值的主要方式。如何確保數據和方法不足的大規模數據和方法研究的科學能力；小數據研究與大數據研究相結合應是一個重要的學習方式。長時間以來，基于小數據的法律實證研究一直是一種普遍的研究方法，具有很高的學術價值。如何在數據不足、方法缺乏理解的情況下，確保大規模數據研究的科學能力？應該將小數據研究與大數據研究結合起來應該很重要。在倫理學上，同一研究對象的大尺度和小尺度數據研究應同時應用于同一研究，以共同驗證研究結果。在大數據研究中，宜采用詳實的小數據研究思路和方法，完善大數據研究，以提高大數據法學研究的科學能力。

四、結語

總而言之，在如今的大數據時代，我們時時刻刻受到大數據的影響，這樣的影響是廣泛及深刻的。這不只為大數據技術民法體系的發展提供了機遇，也同樣是民法法律實證研究的一個重要機遇。