大数据法律监督的关键要点

　　为了提高大数据分析技术服务法律监督工作水平,将“检察大数据战略”赋能法律监督的作用落到实处,在大数据法律监督的实施过程中需要把握好四个关键要点:

　　数据要多。在大数据概念中,“大”这一概念是区分大数据分析方法与传统数据分析方法的核心。要运用大数据技术赋能法律监督,不仅要求数据覆盖面广,也对数据的绝对数量提出了更高要求,总而言之,就是“多多益善”。为此,要做好数据“开源”,一方面有效汇集检察机关内部数据,分类整理并长期存储、维护;另一方面推进与其他部门、机构的联网与数据共享,在安全保密的基础上做到“互通有无”,持续积累各方数据。

　　要重视技术。大数据是一门以统计学、计算科学和数学交叉而成的具有很强专业性的学科。要用好大数据,首先要学好大数据,而要学好大数据,首先要对大数据的专业性、技术性有清醒的认识。要意识到仅靠大数据思维不足以解决实际问题,必须要学习理解大数据背后的数学、统计学、计算科学知识和原理,大数据典型算法,掌握常见的大数据分析工具乃至一门或数门计算机编程语言。还要意识到大数据素质的培养不是一蹴而就的,必须要经过长期的实训和系统的教育。为此,要特别重视引入和培养大数据领域专业人才,做到适材适所,人尽其用。

　　进一步培养线索研判能力。由于大数据法律监督的严肃性,直接采用数据分析得出的线索指导实践是不恰当的,必须借助经验判断该线索对应异常情况是否由违法行为导致,相应的法律监督点是否合理。由于大数据技术重视相关关系而非因果关系,只能提取统计学规律而非客观世界的真实规律,其规律可能违反常理,甚至是片面、虚假的,由此大大加深了上述线索研判工作的难度。为了保障大数据法律监督的精准性,有效开展线索研判环节的工作,有关人员需要进一步培养线索研判能力,了解检察业务和社会情况,提高逻辑思维能力,掌握线索推演、推导方式方法。