前沿书讯 | 计算法学方法是什么？

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作者简介

邓矜婷

中国人民大学法学院副教授、反腐败与法治研究中心副主任、未来法治研究院数据法学研究中心/数据法学实验室联合主任。美国密歇根大学法学院法律博士（Juris Doctor），美国印第安纳大学伯明顿校区法学院法律科学博士（Doctor of Juridical Science），中国计算机学会计算法学分会执行委员。在证据法、反腐败法治、司法制度、网络法学领域发表中英文论文二十余篇。

什么是计算法学方法？

作者有话说

法学方法发展史显示，各种法学方法都有其对应的法学问题，并在法学问题的要求下出现和发展。我国已经形成了开放包容创新的法学方法体系。我国以往的法学研究方法一般被认为有三种：价值判断、规范研究、实证研究。随着互联网向社会各方面的不断渗透，“互联网+”法学问题不断涌现，信息技术在法学研究中的应用日益加深，一些新的法学方法开始出现，比如领域法学、问题意识的法学、数据法学、法律工程学、新文科范式、网络法学、未来法学等方法。尽管如此，现有的我国法学方法体系不足以解决计算机相关的法学问题。以计算机数据为中心展开的计算法学方法因其天然适合计算机相关的法学问题而被要求出现和发展。计算法学方法是在领域法学和问题意识法学方法的基础上进一步发展。本书顺应时代所需，提出了计算法学方法的概念和基本内容，归纳已有文献，并深入具体讨论了计算法学方法的一般步骤。

本书研究了数据与法学思维融合的实现，提出了计算法学方法的基本步骤，然后按照基本步骤展开，讨论了法学问题数据化及其之后运用信息技术解决的一般方法，为计算法学研究关键步骤的解决提供了指导。本书立足我国实践，提出了具有重要现实意义的具体法律制度改革方案的比较评价问题，讨论了其解决的数据化和标准化路径，为计算法学在该类问题中的运用作铺垫。

第一章一般性地讨论了计算法学方法的独立价值和基本思维。将其概括为这样一种方法，即以研究或解决某一法问题为任务，将其转化为可以通过数据分析处理的方法予以呈现和解决的问题，然后在已有的计算机技术能力基础上培养或发展完成数据化后问题所需要的技术能力，再通过这一能力完成任务，并通过任务完成的好坏检测和完善数据有关技术的能力。

计算法学方法分为两大步。第一步将法学问题数据化，以相关的实际法律数据和对数据的演算规则，即包含数据的算式，来表示法学问题。本书第二、第三章分别以具体法学问题的数据化为例，讨论了法律规范类和法秩序构造类法学问题数据化的一般路径。可以分为：由上而下、层层解构的路径；由下而上、层层抽象的路径；先由上而下后由下而上相结合的路径；以及先由下而上后由上而下相结合的路径。在对法学问题作层层解构的过程中，计算法学方法不排斥任何一个与该问题有关的已有法学研究理论及成果，哪怕这些已有理论之间相互冲突或者概念的定义各自不同。因为法学问题的数据化，不是要追求该问题的精确的概念表达，而是为了寻找和发现与该问题研究和解决有关的尽可能全面、完整的数据以及数据处理分析的可能规则。在计算法学方法中，概念及概念定义的语义变得更不重要，而概念所指向的相关数据集及数据处理分析规则更为重要。概念之间的关系也变成了相关数据集之间的关系。不论概念还是概念之间的关系都可以用一些符号来表示。在对相关数据作层层抽象的过程中，计算法学方法提倡充分运用已有的法学研究方法及成果处理分析数据，比如实证法学方法中的类型化分析、类特征提取，统计学的方法，计算机科学的方法等。所谓层层抽象，就是发现数据之间的关系，对数据分门别类，发现类之间的关系，对不同的类和关系确定合适的定义和描述等，以最终与法学问题的基本要素相连。不论是哪种路径，在法学问题数据化的过程中，计算法学方法都鼓励对各种已有法学研究方法、理论及成果的充分运用和吸收，也提倡根据具体的法学问题和已知相关数据的特点创造性地发现数据与法学问题之间的关系或是提出发现这种关系的新方法。由于会运用多种法学方法及成果，所以数据化法学问题是一个不断往返、重复的过程，以便不断地发现、更新相关的数据及数据之间的算式，使得法学问题获得充分、多样的数据算式表达。

计算法学方法的第二步是结合计算机技术帮助解决和研究数据化后的法学问题。本书第四章以具体法律数据分析处理和计算机系统在法学中的具体应用为例，讨论了第二步的两个重要部分。一是结合计算机技术获取、存储、处理和分析法学问题相关数据的方法。在数据化的启发下，这一步是将法学问题的数据算式表达通过计算机技术具体予以实现。在具体实现的过程中，要根据相关数据及初步确定的演算规则的特点，选择合适的计算机方法和技术，逐步构造出能够达到一定准确率要求的获取、处理和分析数据的方法和程序。可以对数据按照其获取和处理所需的技术难易程度分类，按类选择合适的计算机方法分别获取和处理。在设定准确率的要求时，应当同时考虑法学和计算机科学的要求。从法学角度看，一般应当超过人工获取、处理能达到的水平；而从计算机科学角度看，准确率可能包括多种计算方法，而且有较为丰富的检测标准和检测数据集，应当参照适用、综合考虑。在分析数据以获得法学问题研究和解决的依据或支撑时，应当遵循两个原则。一是所获得的依据或支撑应当符合法律法规明确的规定，或者法学理论界的学术共识。二是分析数据的算法应当尽可能模拟或接近人为分析数据的过程。第二步的另一个重要部分是认识法学问题理论和用以帮助研究解决法学问题的计算机系统相互作用的一般影响，以便确定计算机技术和系统的设计和选择，调整法学问题的理论研究体系和具体实现路径。在结合计算机技术帮助研究和解决法学问题时，计算法学方法强调根据法学问题的数据化，确定计算机技术选择、程序设计和编程实现的原则和具体规则，以及确定更为宏观的多个计算机程序组成的系统设计、安全保障和制度构建等方面的原则和实现规则。同时，计算法学方法也要求根据可能用以帮助研究和解决法学问题的计算机技术和系统的特点，反思该计算机技术和系统支持解决下的法学问题的概念的含义、概念之间的关系、法学问题的结构等，影响对法学问题理论成果的理解和运用；以及调整法学问题具体实现的制度路径的设计。很多情形下，法学问题的解决不能仅依靠计算机系统来实现，而需要结合计算机系统和制度建设来共同完成，所以应当同时考虑计算机和制度建设两套系统各自的特点，不断调整，以便二者能够良好地结合，共同实现法学问题的解决。法学问题与计算机技术之间的相互作用也是计算法学方法中数据思维与法学思维相互融合的重要体现。

本书仅是初步系统性地讨论了计算法学方法。该方法还有很多方面有待进一步的研究和展开。在法学问题数据化的方法方面，本书仅讨论了法律规范类和法秩序构造类里面的几个子问题数据化的方法，归纳总结出四类数据化的一般路径。但事实上，法学问题还有法的基本概念类和基本命题类问题。法律规范类和法秩序类里面也还有其他重要的法学问题。数据化的一般路径也应该更加丰富多样。而且，本书仅概要性地讨论了数据化方法中的一般路径，但在实际数据化的过程中，这一路径应该更加具体、明确，能够帮助将抽象的法学问题逐步转换成包含计算机可处理的数据的算式。所以数据化的方法还应当包括各类现实法律数据适合的发现处理方法，法律数据之间可能存在的演算规则种类及发现方法等。在结合计算机帮助解决研究法学问题方面，本书仅讨论了司法判决书这类法律数据如何从非结构化数据转换为结构化数据的一类方法。事实上，还应该包括其他类法律数据结构化的方法，以及除了正则表达式等之外的结构化司法判决或其他法律数据的方法。同样的，除了模拟人为分析数据的算法外，还有其他逻辑支持的分析数据的算法。法学理论和数据系统之间相互作用的一般影响也可能存在其他的表现。本书希望能推动这一研究方法更好地运用于法学和法学+计算机领域问题的研究和解决，将以往的法学方法与计算机技术能力连接起来，与学界前辈同仁一起努力推进计算机技术和系统在法学问题研究和解决上的运用。

（《人民检察》特约稿件，转载须注明。）

序  言

何家弘

小邓，矜婷，是一位颇有个性的才女。她是中国人民大学法学院的本科生，当过班长，听过我讲的课，但是我当时对她并无印象。2010年，她在美国密歇根大学法学院获得法律博士（JD）学位之后回到人大法学院，申请到证据学教研室任教。根据我的留学经验，在美国的一流大学法学院攻读法律博士学位的难度很大，因为要系统地学习美国法律并通过严苛的考试。虽然这是美国法学院的“本科”学位，但它实际上比硕士研究生学位更难读取。据此，我对她很有信心。2011年，她正式加入了我们的教学科研团队。后来，她又在职到美国的印第安纳大学法学院攻读法学博士（SJD）学位，并于2017年完成学业。

小邓老师很聪慧，也很勤奋，善于捕捉问题，不断开拓视野，因此她的科研效率很高，成果相当丰硕。但是在我那粗疏的印象中，她似乎有些不修边幅，甚至不拘小节。我记得，在她正式任教人大法学院之前，我们以法律语言研究所的名义临时聘任她工作一段时间。其间，她曾代替我给本科生讲授《法律英语》。她第一次上课时，我到教室“压阵”，而她的装束令我颇感意外。年轻女子在众人面前登台时往往都会精心打扮一番，但是她素面简装，而且还穿了一双并非新潮的运动鞋，仿佛是一个仍在读书的法科学生。就外貌而言，她也确实还像一个小女生。不过，她的英语很好，讲述的美国侵权法内容也很清晰，讲课效果颇佳。

后来，我们作为同事，时常在一起参加教学科研活动。我感觉，她的思维很敏捷，语言很犀利，有时甚至还有些尖刻。不过，她的穿着打扮依然不够“精致”。也许，她在生活中就不是一个很“精致”的人。这让我联想到英国牛津大学某些著名教授的形象。那些教授大概只修学问，不修边幅，在参加研讨会时竟然身穿皱褶的西装，而且衬衣的下摆还露在西服的外面。我隐约感觉，这位小邓老师将来也会修成法学大家。其实，她目前已经显露出一些成为大师的潜质，因为在她的科研视野中，不仅有法学的“树木”，而且有法学的“森林”，本书即为佐证。

法学方法论是法学研究的基础理论。关于法学方法的讨论是我国法学研究领域中一个热点问题，对我国法治和法学的发展都具有重大意义。目前，我国已经基本建立了具有中国特色的社会主义法律体系，也形成了开放包容创新的法学方法体系。但是随着社会不断转型、科技不断革新、秩序不断调整，法学方法也需要不断发展。特别是在计算机、互联网、大数据、人工智能等新的科学技术的促动下，不少法律学者已经提出了一些新的法学研究方法或方向，并且提出了诸如新文科范式、计算法学、法律工程学、网络法学、计算法学等新概念。不过，这些新思维似乎还没有与既往的法学方法论进行充分沟通，而且自身的体系也不够完备，尚不足以解决上述新技术引发或催生的法律问题。在此基础上，以计算机数据为中心的计算法学方法便应运而生，顺势而发，成为法学方法论研究领域中一个颇有前途的理论创新。

小邓博士勇于探索，在总结归纳现有研究成果的基础上，对计算法学方法进行了系统的探讨与阐述。她首先明确了计算法学方法的概念和基本内容，进而深入讨论了计算法学方法的独立价值和基本思维方式。其基本步骤包括两步：第一步要先将法学问题形式化为可以通过数据分析予以解决的问题；第二步再结合计算机技术和系统帮助研究解决数据化后的法学问题。然后，她重点讨论了冲突价值平衡、法律原则的具体实现、法律解释和法制改革方面的法学问题的数据化方法，以及结合计算机技术和系统解决数据化后的法学问题的一般方法和路径。

作为在信息时代法学+计算机日益深化过程中才被正式提出的新型法学方法，计算法学方法与其它法学方法有着显著不同。除了开放包容、以数据为中心的特点外，还有以下独特之处。第一，计算法学方法中的数据能够被计算机存储，或是通过计算机产生，能够被计算机分析和处理。它可以在现有的计算机技术运用下不断地积累、叠加、形成多个数据库，而且数据库之间可以相互流通。第二，计算法学方法在法学方法中加入了数据的维度，其最关键的步骤是将法问题作数据化的处理，转换为通过收集、处理、分析数据可以帮助解决的问题。第三，计算法学方法允许大量数据的处理。第四，计算法学方法中对数据的收集、处理方法是以最终能让计算机帮助完成为目标的。计算法学方法不是取代所有的法学方法，而是提供连接法学和计算机科学的重要的方法桥梁，是把计算机技术能实现的诸多功能引入法学研究中必需的方法。它需要在以往法学方法的基础上加上数据的维度来进行。确定所需的数据及数据处理的规则时，需要运用已有的法学方法和理论成果按照能够与记录实际生产生活的法律数据相连的方向和程度对法学问题进行分析和解构。

综上，《计算法学方法初阶》一书以具体的法学研究问题为例来讲述抽象的计算法学方法，既符合计算法学方法本身实用、具体、明确的特点，又方便读者理解和掌握这类新型的法学研究方法。我以为，这本新著对于致力于研习网络时代的法理学、法学方法及相关理论的人员、希望进入未来法学科研领域或从事法律+科技法务行业的人员，都是很有教益的。

编辑：刘梦洁

审核：龚云飞

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