内容简介
本书紧扣“大数据”这一时代主题，着眼于侦查领域大数据运用在法律研究方面的空白，构建起包括思维、模式、方法等全方位的大数据侦查体系，同时对大数据侦查可能产生的法律问题进行探讨，为侦查实务中大数据的运用提供方法、法律理论及程序上的指导。
目录
第一章导论1
第一节背景介绍1
第二节文献综述2
一、 有关大数据的研究综述及评价2
二、 有关大数据侦查概念的研究综述及评价7
三、 有关大数据技术在侦查领域运用的研究综述及评价9
四、 有关大数据侦查与传统侦查相比较的研究综述及评价12
五、 有关大数据侦查所存在问题及回应的研究综述及评价14
第三节创新及意义17
一、 创新之处17
二、 研究意义18第二章大数据及大数据侦查介说20
第一节大数据的介说20
一、 大数据的沿革与发展20
二、 大数据的概念与特征25
第二节大数据侦查的介说29
一、 大数据侦查概念的提出30
二、 大数据侦查的特征35
三、 大数据侦查与技术侦查、侦查技术37
四、 大数据侦查与信息化侦查、情报导侦40
五、 大数据在侦查中的运用形式44
第三节大数据侦查的价值47
一、 推动事后侦查向事前侦查转型47
二、 推动被动侦查向主动侦查转型49
大数据侦查目录三、 推动单线侦查向协作侦查转型50
四、 推动粗放式侦查向集约式侦查转型50
第四节本章结论52第三章大数据侦查的思维54
第一节大数据侦查思维的体现54
一、 相关性思维54
二、 整体性思维56
三、 预测性思维59
第二节大数据侦查思维的误区62
一、 数据越多越好62
二、 数据源可以不精确63
三、 大数据一定是客观准确的65
四、 相关性可以替代因果性72
五、 预测性违背无罪推定原则74
第三节大数据侦查思维对司法证明的影响75
一、 对传统司法证明相关性的影响76
二、 对传统司法证明标准的影响79
第四节本章结论82第四章大数据侦查的模式84
第一节个案分析模式和整体分析模式85
一、 个案分析模式与整体分析模式的区分标准85
二、 个案分析模式与整体分析模式的比较85
三、 个案分析模式与整体分析模式的区分意义86
第二节回溯型侦查模式和预测型侦查模式88
一、 回溯型侦查模式和预测型侦查模式的区分标准88
二、 回溯型侦查模式和预测型侦查模式的比较90
三、 回溯型侦查模式和预测型侦查模式的区分意义92
第三节原生数据模式和衍生数据模式95
一、 原生数据模式和衍生数据模式的区分标准95
二、 原生数据模式和衍生数据模式的比较96
三、 原生数据模式和衍生数据模式的区分意义97
第四节“人—数—人”模式和“案—数—案”模式99
一、 “人—数—人”模式和“案—数—案”模式的区分标准99
二、 “人—数—人”模式和“案—数—案”模式的比较99
三、 “人—数—人”模式和“案—数—案”模式的区分意义101
第五节“案—数—人”模式和“人—数—案”模式102
一、 “案—数—人”模式和“人—数—案”模式的内涵102
二、 “案—数—人”模式的运用104
三、 “人—数—案”模式的运用106
第六节本章结论107第五章大数据侦查的方法109
第一节数据搜索109
一、 数据库搜索109
二、 互联网搜索112
三、 电子数据搜索114
第二节数据碰撞116
一、 数据碰撞的原理116
二、 数据碰撞的示例118
第三节数据挖掘123
一、 手机数据挖掘124
二、 话单数据挖掘132
第四节数据画像136
一、 数据画像的原理136
二、 数据画像的示例139
第五节犯罪网络关系分析140
一、 犯罪网络关系分析的缘起140
二、 犯罪网络关系分析的原理及示例142
第六节犯罪热点分析145
一、 犯罪热点分析的原理145
二、 犯罪热点分析的示例146
第七节大数据公司调取数据149
第八节本章结论152第六章大数据侦查的制度构建154
第一节大数据侦查的权利保障制度154
一、 大数据侦查对个人信息权的冲击154
二、 大数据侦查中个人信息权的保障制度165
第二节大数据侦查的程序保障制度170
一、 大数据侦查的“黑箱效应”170
二、 大数据侦查的正当程序规制173
第三节大数据侦查的相关配套机制175
一、 大数据侦查的数据共享机制176
二、 大数据侦查的技术应用平台180
三、 大数据侦查的第三方行业规范183
第四节本章结论191
结论193
参考文献195
后记203
前言/序言
爱丽丝： “请你告诉我该往哪个方向走。”
柴郡猫： “这取决于你要到哪里去。”
爱丽丝： “我并不在乎要到哪里去。”
柴郡猫： “那你走哪条路都没关系。”
爱丽丝解释道： “我只想去任何一个地方。”
柴郡猫： “你一定能够实现这个愿望，只要你走的够远就可以了。”那还是2014年，我开始研读英国学者舍恩伯格的经典之作《大数据时代： 生活、工作与思维的大变革》，被其中的恢宏描述震撼到了。之后又看了中国学者涂子沛的《大数据》等相关著作，进一步被大数据战略、数据革命、数据帝国、数据治国、数据开放、大趋势、大挑战以及大变革等词汇所打动。随后，我开始郑重思考自己所在团队——中国人民大学电子证据研究小组(我们自称“人大团队”)，在法学研究方面该不该向大数据法律和司法方向转型。这时，我看到了当时网上风靡的帖子，它以《爱丽丝梦游仙境》的场景为例，讲述了大数据技术中数据挖掘的魅力——任何业务问题都可以转换为数据挖掘问题。我理解，这是大数据时代的寓言。
“人大团队”并不是一个严谨的学术机构，它是由人大法学院、信息学院、信息资源管理学院的师生基于共同的兴趣走到一起形成的。它也有研究平台和实务平台，前者包括人大法学院的证据学研究所、网络犯罪与安全研究中心、知识工程与数据工程教育部重点实验室等；后者包括中国人民大学物证技术鉴定中心、人大法学院证据学实验室等。后来，我们又陆续聘请了公检法纪以及公证、鉴定机构、科研院所等部门朋友参加。逐渐壮大了队伍，形成了覆盖电子证据全行业的规模。有了共同的研究旨趣，“人大团队”做了很多针对电子证据的法律与技术交叉、理论与实务跨界的工作，在电子证据的法治建设、理论创新、实务推动方面做得颇有声色。“人大团队”并没有名义上的负责人，我的恩师何家弘教授算是“精神领袖”。早在2000年9月，他访问日内瓦国际电信联盟等机构归来，敏锐地决策要认真研究电子证据问题。何家弘主编： 《电子证据法研究》，前言部分1～2页，北京，法律出版社，2002。这是“人大团队”面向IT时代的一次布局。事实证明，此次布局是非常有远见的，且相当成功的。
大数据侦查序那么，“人大团队”在DT时代该做出什么样的贡献呢？变与不变，就是首先面对的问题。一方面，“大数据泛滥”。许多人“言必大数据”，但真真假假、虚虚实实，浮夸的成分不少。大数据能否支撑一个时代，能否改变社会方方面面，当时尚不明确。即便大数据技术就是时代性的，我国是否需要配套的司法治理、法治建设，也令人疑惑。“人大团队”一旦转型，能否一如既往地形成独特优势，也需要琢磨。另一方面，“法律人不能缺席大数据”。大数据是一座巨大的金矿，法治的阳光不能照耀到是不可能的。2013年美国奥巴马总统(“大数据总统”)将之定义为“未来的新石油”，将“大数据战略”上升为国家意志，声称未来对数据的占有和控制甚至将成为国家核心资产。就国内而言，2011年温州动车事故也开始让人们领略到了社交大数据的威力。当年7月23日20时30分05秒， D301次列车与D3115次列车在温州发生动车组列车追尾事故。在专案组成立之前，新浪公司就发布了3286883条关于这起事件的微博；之后，基于700多万条微博制作了视频，从事故现场、寻人、遇难名单、献血现场等多角度展示这次突发事件的真相。至此，我冥冥中受《爱丽丝梦游仙境》柴郡猫说法的启示，决定拓展团队研究范围。
事实证明，这一决策是正确的。大数据发展的潮流是不可抗拒的，大数据法律和司法的改变也是亟需的。中国计算机学会大数据专家委员会在“2013年中国大数据发展白皮书与2014年大数据发展趋势预测”报告中论断，2014年将是大数据从“概念”走向“价值”的元年。2015年后，我国的大数据发展急剧加速： 7月，《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》发布，提出运用大数据加强对市场主体的服务和监管；8月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，推动各行业大数据发展，强调数据资源共享开放；10月，党的十八届五中全会明确提出 “国家大数据战略”；今年3月，“十三五”规划纲要出台，再次强调国家大数据战略。司法系统也开始加入大数据的时代潮流。仅就公开的新闻报道来看，今年下半年中央政法委孟建柱书记、最高人民检察院曹建明检察长、李如林副检察长等纷纷率团调研贵州大数据交易中心，为“大数据+司法”进行布局。尤其是2016年10月21日，上午高检院召开了大数据应用研究会，下午中政委请马云给全国政法队伍讲授大数据等科技创新在社会治理中的运用。大数据法律共同体已经全面行动。
“人大团队”较早地转向大数据法律研究，也就是打开了另外一扇窗。2015年5月13日，我第一次受邀给全国军队保卫部门讲授《大数据侦查与大数据证据》，获得了良好的赞誉，尽管当时的认识还不够深入。此后，我陆续以《大数据时代网络安全问题与挑战》《大数据推
