希腊第九届德尔斐经济论坛开幕

而实践中的冲突将不利于二者功能和价值的实现。

在最高法院审结的13个商业言论的案件中，9件被推翻[2]，四件维持[3]。对药品而言，其结果有点矛盾：在没有规制（规制真空）的时候，选择自由失去了其大多数价值，因为对做出有意义选择所需要的信息只有在一些自由退后、有利于规制的时候才存在。

R. Dworkin的平等自由理论认为政治决定必须尽可能与任何特定的好生活或赋予生活价值的观点分开[3]。个人的轻率对自己生活的威胁只是针对的自己的生活，这种生活只属于他而非他人。政府对私人退休金制度的鼓励措施是立足于家长主义的限制。第四，管理人必须或者（1）不管当事人是否实质自愿地从事被限制的行为的事实，或（2）故意地限制当事人的实质自愿行为。但后来引发了很大的争议，在1988和1989年，几个收款人对该款项的滥用使该政策受到很大负面影响[7]。

他们必须现在储蓄以为能在将来收到退休金[34](P127)。说他们选择的是最好的饮食，或比其他人为他们选择的饮食方式更好是一种很荒唐的说法。他提倡在讨论法律和政治时要使用一种精确的、在道德上中性的词汇，通过这种语言和概念上的中性把握，使人们在面对法律问题时避免在实然与应然之间缺乏清晰的判断，陷入一种混沌状态，边沁对法律中性化语言的关注体现在把行为的好坏判断标准从善、恶等道德标准的词语替换为明白了当的功利原则上。

（作者系湖南师范大学基建处处长） 进入专题： 哈特 语言哲学 分析法学 理论渊源 。第四，法律规则解释虽然以规则的形式外化出来，但是有可能在操作层面上遇到执行上的障碍。尽管他的初衷是为数学建立逻辑基础，但基本上不成功大数据和法律实践、法学研究之间的关系有以下几个维度：大数据提供了预测人的社会行为的手段，比如购买行为和打击犯罪，从而为立法、执法和法学研究提出新问题。

在打击犯罪的问题上，大数据预测带来的争议可能更多。又例如，微博实名制的目的在于加强对网络犯罪的事后打击和事前威慑，只有通过对真实数据的分析才能得出科学的结论，判断这一政策是否有助于事前威慑，减少谣言数量。

本文拟从大数据的特点谈起，进而引申到上述四个方面，以全面探讨大数据与法律实践、法学研究三者之间的关系。大数据分析可以帮助我们理解某一谣言如何通过像微博那样的无标度网络进行扩散，从而思考这一司法解释是否能够对谣言发布和传播者构成有力的威慑。传统的在线法律服务主要分为法律法规案例数据库模式和律师个人营销推广模式（例如在线解答咨询），它们都没能利用海量数据本身进行价值发掘。如果霍姆斯法官的名言法律的生命在于经验没错，无论数据分析的诱惑力有多大，我仍然相信，通过研习推理和社会经验进行的实践才是法律恒常持久的生命。

由大数据分析引发的其他新生事物已经逐渐扩散到更多领域，例如无人驾驶汽车、高频交易，甚至人工智能，这同样值得立法者、监管者和法学研究者关注。尽管大数据有助于考虑到更多的因素，但问题在于，数据分析本身无法揭示案件背后复杂的社会关系，容易抹平地区差异，也就无法取代法官在个案特别是疑难案件中的自由裁量、利益平衡以及对公平的判断。例如，律师水平的高低不能完全通过胜负数据表现出来，胜负数据也不能成为判断律师事务所优劣的唯一标准。但大数据模式在法律服务中同样存在弊端。

例如，最高人民法院和最高人民检察院2013年发布的《关于办理利用信息网络实施诽谤等刑事案件适用法律若干问题的解释》，对构成网络诽谤罪的转发次数作出了规定。在这个意义上，司法经验和以后果为导向的实用主义思维方式比纯粹依赖数据做出的判决更加可靠。

进入专题： 大数据时代 法学研究 。人们更加担心当自身的一举一动都可以被信息技术追踪的时候，数据安全性就成了棘手的问题。

但大数据如何影响范围更广的法学研究，仍然是一个未知数，这依赖于信息搜集的容易程度和根据研究目的进行的算法设计。如果我们将法学研究粗略按照法教义学和社科法学划分的话，大数据可能对开阔后者的研究视野更有帮助。依靠传统口碑和介绍案源为生的法律服务业正开始沿着这一路径进行开拓。但这一思路无疑是危险的，它会颠覆法律依据人的行为与法律后果之间的因果关系发挥作用，而代之以相关性证明。法律服务的转型 服务业较早受到数据分析的影响，这得益于信息技术的低成本和便捷，在能即时提供服务的同时获取用户的使用信息，从而帮助预测消费者偏好。如果未来发生的一切都可能通过对个体过去的一切行为得到解释（无论这种解释来自于颅相学、大数据或神经科学），那么像犯罪这样的危险的个体行为就完全可以进行事先预防，当然，前提是拥有海量的有用数据。

大数据的出现足以引发我们对法律责任及其前提的反思。依靠免费提供信息和服务的模式需要有其他增值服务进行交叉补贴才能维持长久。

支持者声称，如果存在一个判决书数据库，软件就能够帮助法官将当前的案件和过去审理的案件进行某种程度的比较（例如全国范围内此类案件赔偿或量刑的标准），也可以帮助律师和当事人对判决进行预测，穷尽各种经验性的可能。因此，数据分析也许对成文法国家中的立法者更有帮助，因为它能够帮助其揭示某些法律产生的意想不到的社会后果，更好地进行成本——收益分析。

对第一种模式而言，大数据可以在判决书分析的基础上帮助预测某一类案件的胜负几率，作为一种产品向律师事务所出售，从而将律师事务所和律师变成平台内容的生产者。大数据对法律服务的转型提供推动力。

这都需要互联网行业和法律服务业共同探索。接下来则可以通过在线咨询等方式进行进一步沟通交流，降低信息成本。由此产生的问题是，如果我们能够在某些犯罪发生之前就预测（而非证实）其发生，可能会颠覆作为个体承担法律责任之基础的自由意志假定。随着互联网公司在各个领域的扩展，它们对海量用户整体上的偏好更加了解，从而基于个体的特殊性和所属群体的一般性发送广告。

大数据如何影响范围更广的法学研究，仍然是一个未知数，这依赖于信息搜集的容易程度和根据研究目的进行的算法设计。但更有价值的是通过分析判决书，即可掌握诉讼律师诉讼胜负的基本数据，从而依据这一数据对律师进行推荐和评分。

法律有必要逐步承认用户对个人信息的财产权利，帮助创设允许个人信息自由流通的交易市场，从而让用户更加自主地控制自己的信息，产生更有意义的价值。当个人数据已经不可避免地成为有价值的资产的时候，法律可能需要做出调整：传统的行政和司法保护对打击非法买卖个人信息的重要性不言而喻，但数据的搜集和利用仍然缺乏明确的规范性指引。

后者是随着数据的精确和算法的调整而不断变化的，存在相当的不确定性。法学研究方法的深化 法学研究以法律实践为基础和对象。

这一设想也曾经引起计算机能否定罪量刑的讨论。司法裁判与自动售货机 说到司法裁判的过程，人们经常提及马克斯·韦伯提到的自动售货机比喻，意即只要输入案件证据材料，法院就会自动吐出相应判决。上文已经简要说明了大数据对法律实践的影响，法学研究某种程度上也会受到影响。精确预测尽管不是对消费者行为习惯和隐私的窥探，却极易引起反感，产生受到侵犯的感觉。

大数据可能对司法裁判提供辅助。传统的空间隐私的观念被消解，变成了信息隐私甚至更为中性的个人数据。

这就将第二种模式联系在一起：根据潜在用户的咨询需求，即时创建个人数据库，成为精确匹配律师和当事人的强大平台。大数据对传统法学的研究方法提出了挑战。

如果有威慑，针对的是中心节点还是其他节点。但对法官而言，大数据只能起到参考的作用，而不能代替法官本身作出判断，更无法取代具体的证据认定和法律推理过程。