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何帆|司法改革工作与大数据决策
那么，司法改革有哪些问题的研究需要“大数据”支持？现有“大数据”的搜集、处理方式又存在什么问题呢？
举个例子。最近，我们在研究跨行政区划法院的设置问题。四中全会《决定》提出，要推动建立“普通案件在行政区划法院审理，特殊案件在跨行政区划法院审理的诉讼格局”。决定设几个法院、在哪儿设法院、配多少法官，取决于你审多少案、审什么案。所以，我们必须掌握全国各地“特殊案件”的数量。
那么问题来了。传统统计口径里，没有“特殊案件”这一项。根据我们对四中全会精神的理解，“特殊案件”应当具备“跨行政区划”“重大”和“可能受地方干预”等因素。这三个因素中，“重大”比较好判断，根据被诉对象或诉讼标的额就大致可以确定。
可是，“跨行政区划”怎么界定？跨地市级行政辖区，还是跨省级行政辖区？“淘宝”纠纷案件当事人绝大部分都不在一个省级行政辖区，案子有必要都由跨行政区划法院来审吗？好吧，可以考虑加上标的额这个变量。当事人住所地不在一个省级行政辖区，标的额在5000万以上的案子有多少？这个数据，传统统计口径里没有，我们只能从信息中心掌握的海量裁判文书数据中提取。但是要想保证提取的准确性，就得确定科学的算法。
还比如，“可能受地方干预”。什么叫“地方干预”？如何判断受到了地方干预？有人说，这还不简单，当事人不在同一住所地，本地当事人胜诉就算被干预了吧。这肯定不科学！谁说本地当事人一定没有理？当事人在同一住所地就没有地方干预了？更何况，“胜诉”怎么判断？有的案子被“以判压调”了，连裁判文书都没有。有的表面“胜诉”，胜诉方实际上血本无归。那是不是意味着我们还得研究确定一个判断何谓“胜诉”的算法？怎么样，很难吧？但是，这就是“大数据”的魅力，也是数据真正发挥作用的时候。只有靠海量数据，才能消除误差、发现规律。当然，对传统统计口径的修正，也是非常必要的。
第二，人案测算。法官员额制是理论界和实务界普遍关心的话题。在推进法官员额制过程中，我们能听到大量关于数据的结论，但看不到分析的过程。有的地方将法官员额比例控制在政法编制的33%以内，有的地方说20%就够了。有的地方说，法官搭配1个助理、2个书记员，办案绩效可以翻6番，可他们却回答不出一个法官的核心工作量到底是多少。你给法官配备100个助理、1000个书记员，有些工作还是必须法官亲历亲为的，总有个极限值或饱和度吧。这个饱和度到底是多少？这些问题，都需要汇聚“大数据”来研究。
法官未必是最有纪律的群体，但肯定是最讲道理的群体。为什么许多法官喜欢“吐槽”司法改革？决策透明度不够，测算依据不公开，肯定是原因之一。如果把测算依据和过程讲清楚，相信会赢得更多理解和支持。其实，通过汇总人案“大数据”，下列问题都可以通过科学测算解决，例如：政法专项编制调配、法官员额比例分配、审判团队组合模式、审判辅助人员配备、内设行政机构整合、购买社会服务成本等。都拿数据说话，何必还在谈判桌上讨价还价？所有决策过程和计算办法都摆在桌面上，有人“黑”你，自然会有明白人替你说话。
第三，业绩评价。业绩评价在司法改革中很重要，一个人能不能进入员额，进入员额后能不能按期晋升，不合格是不是要退出员额，同等情况下能不能择优晋升，可不可以遴选到上级法院，都需要科学的业绩评价体系。在企业，业绩评价可以通过销售业绩量化。那么，法官的司法业绩如何评价？有人说是办案数量；有人说是工作总量；有人说是办案效果；也有人说，得综合判断。
2014年，在邹碧华法官倡导下，上海高院首开先河，推出了案件权重测算法，用权重系数来测算员额、评价业绩。但在推行过程中，内部也有阻力。有法官抱怨，用卷宗页数、开庭时长、当事人人数来判断案件权重，也不科学。法官为了提升工作绩效，故意延长开庭时间、增加卷宗册数怎么办？案件个数不科学，权重也不科学，那怎么评价最科学？在笔者看来，依托案件全程留痕产生的“大数据”，可以综合各种变量，测算出不同类型案件的权重。有些人故意夸大某一个变量的权重，当然会引来大家“吐槽”。
需要指出的是，业绩评价还有一个关键因素，就是业绩的可视化。可视化的本质是人人可见，而不仅仅是数据化呈现。举个例子，曾有人问笔者的领导，何帆上班时间是不是都在做翻译，没有好好干工作？领导说：“当然不是。”可外人为什么会有这样的误解呢？因为笔者的翻译成果都是可视化的，哪本书是哪年出版的，哪个出版社出版，页数多少，一目了然。可是，笔者的业绩不是可视化的，干多干少，付出多大的工作量，可能只有主管领导知道，外面人看不到。人家觉得翻译这么多书，可能就是上班时间干的。这样一来，这种业绩评价就是个人的、单向的、封闭的，不利于进行横向比较，也无法得出组织、上司、同事、本人都认可的评价结论。所以，管理和业绩的可视化非常重要，也是“大数据”的来源之一。
第四，交互评价。建立律师和法官的互相评价机制，是司法改革的一项重要举措。但这个评价机制，总是建构不起来，或者说，建起来也没有公信力。为什么？首先，单对单的评价不客观。法官会说，案件总有败诉方，每个败诉方都给我差评，能客观吗？其次，评价平台不客观。律师建立的评价平台法官不认同，法院建立的平台律师不认同，第三方平台的公信力又很难树立。最后，方法不科学。“大数据”时代，怎么还能把调查问卷作为主要评价手段？问卷设定的问题、样本多少、发放群体，都影响到结果的准确性。其他国家的咨询公司和调查机构早就用社交媒体数据替代问卷调查了，我们为什么还乐于此道？
第五，推动ADR发展。大家都愿意到法院打官司，一方面是因为诉讼门槛不高、诉讼成本较低，另一方面是因为法律适用不统一，律师和当事人都存在强烈的胜诉预期。依托裁判文书大数据，可以完善各种数据库，使律师对案件裁判结果形成合理预期。辅之以调整诉讼费用等改革举措，律师会将案件结果预判和风险成本估算告知当事人，进而选择成本最低、风险最小的纠纷解决方式。
第六，评价司法改革。改革试点是一个试错的过程。如何判断“错”，必须用审判数据进行评估。对改革成效的评价，需要端正的心态，更需要科学的方法论。撤销审判庭，建立审判团队，短期内因法律适用不统一，发回重审案件增加，该承认就要承认，该纠正就要纠正。法官们忙着准备入额考试，审判绩效短期内不太好看，完全可以理解，为什么不能大大方方承认？总带着预设结论，论证改革就是好，得不到一线法官的认同，也不利于继续改进完善改革成果。
第二，缺乏整合。搞审判、搞调研、搞改革的人由于不懂技术，缺乏向信息部门解释自身需求的能力。技术部门的人不了解改革实际进展，不了解审判规律，不知道实务部门的需求，守着数据暴殄天物，也没有机会提供强有力的数据支持。
第三，数据失真。数据为什么失真？首先，信息化成为法官的工作负担，法官懒得搭理。如果法官办任何案子，都要“干一遍、写一遍、填一遍”，案件管理系统、人事管理系统、业绩评价系统、审判流程公开系统、裁判文书公开系统、执行信息公开系统，每个系统填一次，办案人疲于奔命。他们宁愿考核扣分，也不想逐案上传裁判文书和审判数据。其次，评估体系不科学，越老实越吃亏。人家提供了真实数据，最后考核反而落在后面，搞不好还要“末位淘汰”、退出员额。谁愿意当这样的“冤大头”？这样的话，即使法官提供数据，也是刻意制造的假数据。
第一，信息全覆盖。大数据要准确，就得全面、系统，与审判执行工作全面对接。法官每敲击一次电脑键盘，都是一次数据自动生成的契机。不要让法官成为数据搬运工，而要让他们自由遨游在数据的海洋里，感受不到提供数据的任务。
第二，接口全打开。只要不侵犯当事人隐私，不违反国家保密要求，法院的数据接口完全可以面向社会打开。让更多的研究者参与到司法“大数据”的开放和利用中来。让更多的数据库、更多的操作系统在市场的指挥棒下运作，天不但不会塌下来，还会促进技术的发展。
第三，法官全受益。要想确保数据的真实性和全面性，法官必须接受和配合数据提供、汇总工作。如何让法官心甘情愿、乐意提供数据？首先，整个数据的提供过程要与办案工作合为一体，自动生成，不增加法官额外负担。就像我们使用“微信运动”记录运动量一样，你只管走路就行了，电脑会自动记录你的步法、消耗的热量。数据的同步生成机制，和计步器、导航仪是一个原理，不需要人工调试。其次，不能让法官因为如实提供数据而吃亏。最后，要让法官感受到数据分析带来的好处，进而心甘情愿地提供真实数据。
第四，供需全贯通。有条件的法院，可以考虑在审判、调研部门设置信息专员，及时指导审判部门提供数据、修正偏差，更全面地了解一线部门的数据需求，如实反馈给技术部门。IT公司都配备有用户需求分析师，而法院的信息专员也要扮演好总结用户需求、解释用户需要、准确沟通反馈的角色。
笔者希望，借助司法“大数据”战略，法院能够重新定义司法统计，让司法统计真正服务审判工作、服务司法改革；重新定义工作模式，让审判工作成为一个自动生成数据、及时利用数据的过程；重新定义服务大局，让法院依托“大数据”，利用审理民间借贷、企业破产、社会治安领域案件过程中搜集、汇总的数据，为推进国家治理和社会治理现代化提供更多决策参考，而不仅仅定位为一个“麻烦解决者”。