國家治理視角下大數據偵查犯罪治理功能：問題、內涵及邊界

林冬梅

（北京警察學院，北京 102202）

一、源起：問題的提出

大數據這一概念從提出到今天，短短十幾年的時間幾乎覆蓋社會生活的各個領域。從金融到醫療保健再到執法，許多組織都采用了大數據分析作為提高效率、預測和減少偏差的手段［1］。犯罪偵查領域應用大數據技術雖然相對滯后，但是大數據偵查思維正在逐漸深入人心。有學者總結，大數據推動偵查思維從因果性轉向相關性，從抽樣性轉向整體性，從回溯性轉向預測性，從分散獨立性轉向共享協作性［2］。面對大數據偵查這把“雙刃劍”，一方面，偵查實踐部門熱情擁抱大數據技術，因為大數據偵查在解決警力資源短缺、提高犯罪偵查工作效率和偵查精準度等方面作用尤為明顯；另一方面，理論研究者對大數據算法、大數據安全、大數據偵查行為導致的偵查權力擴張及濫用等問題提出諸多質疑和擔心，大聲疾呼要嚴格控制大數據偵查的應用。無論推崇還是質疑，大數據技術融入犯罪偵查工作的趨勢不可阻擋，并且這種融合也會越來越深入。

理論研究者出于對大數據技術帶來偵查權力擴張的擔心，探討集中于各種針對偵查權規制的程序與方法。程雷教授認為，可以采取偵查規范和數據規范的雙重路徑對大數據偵查進行法律控制［3］。卞建林教授與錢程博士認為，在偵查措施體系規范回歸刑事程序合法性原則、偵查比例性原則、偵查不公開原則的前提下，調適大數據偵查的應用范圍與適用限度；要建立刑事程序規范體系和數據應用規范體系為軸的雙軌式法律規范體系對大數據偵查予以法律規制［4］。學者裴煒在分析大數據偵查引發的傳統偵查規則在宏觀和微觀層面的使用困境后，提出調整現有偵查程序的三方面制度設想，即建構起被指控人獲得合理推論的權利，設置相對獨立的預審制度，對偵查行為的具體相關性規則進行修正［5］。也有學者從強化私權利保護特別是隱私權保護的視角，提出具體措施以及制度上的設計思路，以對抗逐漸擴張的公權力。如王仲羊提出，對公民個人信息保護進行制度設計時，應兼采個人信息權與隱私權兩項權利的優勢，分別從權利客體、權利內容、權利保護方式等方面進行具體設計［6］。張晶提出，大數據偵查視域下要實現信息隱私權保護，應當明確大數據偵查的法律定位，建立遞進式審查標準，實現規制程序的訴訟化改造，確立私主體參與偵查的分級授權和過程性監督，建立實質性信息隱私權保護衡量標準［7］。

學者們對權力規制以及權利保護的討論仍在進行中。但是，在探尋強化私權與限制公權平衡點的過程中，學者們似乎忽略了與“權利-權力”形式具有直接關系的偵查功能。偵查功能以往并未能引起太多理論關注，中國知網上與偵查功能相關的研究論文僅20 篇，其中題目中包含“偵查功能”“偵查權功能”字樣的論文13 篇，其余論文僅在論述中或多或少提及偵查功能。這一方面與偵查學理論研究本身較為欠缺有關，另一方面也似乎說明偵查功能是一個不證自明的命題［8］。刑事訴訟領域的“偵查”概念已經將偵查功能基本框定在揭露犯罪、防控犯罪與保障人權上［9］，這一功能定位也基本得到了理論界與實務界的普遍認可。然而，大數據時代改變了傳統偵查理念和偵查模式，偵查功能也有突破刑事訴訟領域的趨勢，尤其在預測警務、預測偵查概念相繼出現以后，偵查功能已經開始向犯罪預防領域延伸。

二、局限：囿于刑事訴訟范疇的傳統偵查功能

作為刑事訴訟法中明確了的“偵查”概念，是法律規定的刑事訴訟程序之一環，它承擔的功能自然也脫離不了刑事訴訟功能范疇。通常而言，對傳統偵查功能的論述和分析主要從刑事訴訟法學視角以及偵查學視角展開，兩個視角下展示的偵查功能側重點略有不同。

從控制權力運行的刑事訴訟法角度看，偵查的程序性功能是偵查功能的核心內容。如卞建林教授從偵查在現代刑事訴訟中所承擔的功能分析，認為偵查程序具有收集證據、查獲犯罪嫌疑人，連接起訴、為公訴做準備，規制偵查權力、保障公民權利三重目的［10］。劉靜坤教授立足于偵查服務于整個刑事司法系統運作的視角指出，偵查功能關系到偵查階段的裁量問題，偵查的結果決定了制裁系統（刑事制裁或者行政制裁）的選擇、刑事訴訟后續環節啟動與否以及刑事司法系統的運作效果［11］。

偵查學視角下的偵查功能一般概括為“揭露犯罪功能、人權保障功能、防范控制犯罪功能”。①傳統偵查學教材中對于偵查功能的論述多以偵查任務等表述形式出現，偵查學相關論文中在探討偵查功能時，其具體內容與偵查學教材中的偵查任務具體內容本質上并無不同。本文對于偵查功能的探討旨在強調大數據時代偵查理念的變革，因此并未對偵查功能與任務進行嚴格區分。這一概括整體上未能突破刑事訴訟功能范疇，但在具體功能論述中，偵查學學者認為偵查除了具有刑事訴訟的功能，還有自己獨立的價值和功能。楊立云教授認為，不同于偵查的訴訟保障功能具有人為屬性，發現事件真相是偵查天然具有的功能，即便剝離其法律屬性，偵查仍然具有發現事件真相的能力［12］。盡管偵查學視角下的偵查功能有其自身獨立價值，但是這一獨立價值仍然圍繞揭露和控制犯罪功能展開，仍屬于刑事訴訟功能范疇。

三、突破：國家治理視角下大數據偵查“預防-控制”犯罪治理功能

偵查程序的法定性特點，使得傳統偵查功能的界定囿于刑事訴訟范疇，但是隨著警務工作理念從對犯罪的被動應對向主動預防轉變，偵查功能也隨之發生了變化。有學者關注到這種偵查功能上的變化，認為在傳統調查型偵查手段技術化以后，情報主導警務①現代警務理論自社區警務提出以來，先后出現了問題導向警務以及情報主導警務等理論。根據萊特克里菲（Ratcliffe）的觀點，情報主導警務是一種商業模式和管理哲學；其中，數據分析和犯罪情報對客觀的決策機制至關重要，這一決策機制通過對慣犯和重大犯罪分子實施戰略管理和有效的執法策略，減少、遏制和預防犯罪及各類問題的發生。參見：RATCLIFFE J H.Intelligence-led Policing［M］.Cullompton：Willian Publishing，2008： 89.下的偵查權能的根本定位是犯罪預防和對危險對象及相關因素的監控，偵查不再僅僅是一項司法程序內犯罪追訴性的權力，在風險防范和治理意義上，偵查權已然內在著犯罪治理功能之性質［13］。還有研究者認為，偵查主要功能體現為偵查防控，犯罪風險預測及治理是偵查防控的核心功能［14］。這一犯罪治理視角下的偵查功能在大數據技術迅速發展的今天，開始突破偵查程序功能（犯罪事后控制功能）界限，向犯罪的事前治理領域尋求突破。

（一）國家治理視角下大數據偵查向預防性犯罪治理功能延伸

中國特色社會主義法治理論提出在法治軌道上推進國家治理體系和治理能力現代化的要求，這是國家對社會發展和民眾根本需求的回應，是國家治理實踐的探索和經驗總結，也是犯罪治理領域指引偵查承擔起犯罪治理功能的理論指南。黨的二十大報告提出，要提高公共安全治理水平，強調“堅持安全第一、預防為主，建立大安全大應急框架，完善公共安全體系，推動公共安全治理模式向事前預防轉型”，這意味著國家治理模式隨著風險社會的到來逐漸向預防型理念轉變。犯罪治理是公共安全治理的一種特殊形式，因其具有嚴重的社會危害性，通常被獨立出來，并制定專門的規范、進行專門的研究。因此，對于公共安全的預防轉型理念同時也適用于犯罪治理領域。大數據偵查既是風險社會信息技術應用于犯罪偵查領域的必然要求，也是預防性犯罪治理理念的具體體現。

在現實層面，非傳統安全風險升高促使大數據偵查功能向預防性犯罪治理模式轉變。數字化時代信息技術的廣泛運用一方面促進了數字經濟與實體經濟深度融合，推動經濟社會向高質量方向發展；另一方面也使得非傳統安全風險成為社會安全與發展的重要威脅，表現為涉及信息網絡安全、數據安全、人工智能安全、金融安全等眾多領域的新型違法犯罪形勢日益嚴峻。

傳統犯罪治理主要體現為控制和懲罰犯罪，國家通過控制和懲罰犯罪達到特殊預防和一般預防的效果。作為調查和發現犯罪真相的偵查，因其具有輔助刑罰的功能，同樣以控制和懲罰犯罪實現犯罪治理的功能。但是這種以事后懲罰、事后預防為表現形式的犯罪治理模式在面對非傳統安全風險的挑戰中，其被動性和滯后性可能給國家和社會帶來無法彌補的損失。比如金融類網絡新型犯罪一旦發生，通常會給個人、社會以及國家造成巨大經濟損失。從公開的新聞案例可以看到，僅單起地下錢莊類犯罪涉案金額少則千萬元人民幣，多則上億元人民幣。再比如，數據安全領域犯罪可能導致涉及國家安全、社會安全以及個人安全的數據泄露，進而造成不可彌補的損失。這就倒逼傳統被動的刑事（犯罪）治理格局開始向主動預防轉型，從而適應數字經濟時代的要求［15］。

風險社會的預防性犯罪治理理念并未脫離國家治理以人為本、依法治理、公共治理的“善治”要求［16］。因此在預防性犯罪實踐中，大數據偵查也要堅持以人為本，滿足人民對安全的迫切訴求，把人民作為犯罪治理的出發點和落腳點；必須遵循法治原則，用法治思維和法治方式實現犯罪治理的效果和目的；同時將能動主義刑事司法理念融入執法辦案環節，充分發揮能動主義刑事司法的治理優勢。當然，大數據偵查的預防性犯罪治理并非僅僅依靠公安或者偵查一個部門，它要求多元主體共同治理犯罪，進而達到公共治理與政府治理的統一。上述大數據偵查以人為本、依法治理、公共治理的“善治”理念所體現的預防性犯罪治理功能在下文具體大數據偵查案例中均有明確體現。

（二）國家治理視角下大數據偵查“預防-控制”犯罪治理格局形成

大數據偵查的“預防-控制”犯罪治理格局是隨著大數據分析技術滲透警務實踐工作而逐漸形成的。這一過程中傳統界限清晰、刑事訴訟屬性明確、權力行使主體單一的偵查權力隨著社會信息化的發展延伸至更為廣闊而細微的社會層面［17］，進而呈現出大數據偵查權力彌散性、邊界模糊性特點。這是犯罪形勢發展的必然要求，是偵查權力與大數據技術環境相互作用的結果，同時也是大數據偵查的犯罪治理理念在實踐中的具體體現。有學者總結，目前大數據技術在不同程度上以五種主要方式應用于警務工作實踐：一是風險評估數據化。警務工作越來越依靠風險評估進行警力資源部署等各項工作，大數據技術以更為科學、精確的數據形式補充和量化以往的依靠人的經驗進行的主觀風險評估。二是警務數據的預測功能凸顯。警務相關數據越來越多地被用于預測犯罪目的，而不是用于進行對犯罪的被動反應或解釋的目的。三是自動警報系統的廣泛應用。通過設定閾值及關聯信息系統，大數據技術使得系統性監視大規模人群成為可能。四是應用于警務工作的數據范圍擴大。目前除了直接與警務工作相關的數據，一些不直接與警方相關聯的個人信息也被應用于警務工作。五是非警方收集的獨立數據系統被并入警方數據系統。以往非隸屬于警方的獨立數據系統被合并到關系系統中，包括最初在其他非刑事司法機構收集的數據［18］。

盡管大數據偵查分散于警務工作的各個方面，但其在實踐中的應用方式仍可以大致歸結為兩類，一類是大數據偵查的預測（事前預防）犯罪功能，一類是大數據偵查的事后控制犯罪功能。因此，國家治理視角下的大數據偵查功能在傳統控制犯罪功能基礎上，前攝至犯罪預防性治理領域，突出其事前預防犯罪的功能。這就使得大數據偵查從傳統關注犯罪事后控制功能擴展為加強事前預防功能的“預防-控制”犯罪偵查治理模式。因此，大數據偵查的預防性犯罪治理模式更強調犯罪的事前預防，控制和懲罰犯罪則成為最后的治理手段，二者相互銜接共同實現犯罪綜合治理的目的。

1.“預防-控制”犯罪治理功能之“預防”實踐樣態

順應預防性犯罪治理要求，大數據偵查將大數據技術應用于偵查工作，使得偵查功能向犯罪預防領域延伸。大數據偵查這種事前預防的功能一方面體現為公民權利對犯罪風險防控的訴求，另一方面體現為政府權力應對犯罪風險而賦予偵查一定的預防犯罪功能。因此在“權利-權力”實踐需求的雙重呼吁下，大數據偵查體現為偵查理念從被動向主動轉變、并以犯罪威脅（或稱犯罪危險）為驅動的偵查模式；而這種主動偵查模式提高犯罪偵查效率的同時，對未然犯罪的預防作用也更為凸顯，進而提升犯罪治理的效率和效果［19］。

大數據偵查預防犯罪功能在實踐中主要體現為兩個方面：對“事”的預測分析和對“人”的預測分析。對“事”的預測分析即對犯罪事件的預測分析，典型例證為犯罪熱點分析，是根據已有犯罪相關數據對某地區某一段時間內高概率發生某種犯罪的預測。對“人”的預測分析典型例證為對高危人員預警分析，此種分析仍然是以犯罪相關數據為基礎，通過各類數據整合分析，篩選出某些高危人員，高危人員分析包括高危犯罪人員分析和高危受害人員分析。大數據偵查對犯罪的預測真正實現了“防患于未然”的犯罪事前預防理念，以技術方法實現了預防與控制犯罪之間的緊密銜接。

犯罪熱點分析通常與高危受害人員分析相結合，它是犯罪環境預防理論在實踐中的具體應用。犯罪熱點分析通過數據分析出高犯罪發生地，識別出易受害人員名單，然后針對潛在受害人采取措施預防犯罪發生。例如，美國路易斯安那州新奧爾良市實行的Palantir 項目。該項目將警務數據與公共安全數據進行整合，分析高發犯罪形勢。項目使用的數據包括報警服務電話數據、電子警察報告數據、緩刑和假釋記錄數據、治安官辦公室逮捕及預約數據、犯罪團伙數據、警區信息采集卡數據、彈道數據以及現有的案件管理數據等。另外，數據分析人員還將公共安全數據諸如學校位置、醫院位置、公園位置、警務區劃、酒類商店甚至街燈位置等社區及基礎設施數據加入數據分析系統，使用犯罪地圖分析軟件，對犯罪熱點地區（hot spot）進行分析；使用社會關系分析方法（social network analysis）識別出高危被害人員。Palantir 項目分析員曾經在一次具體分析中作出預測，他們可以從3 900 名高危亞群體中識別出35%至50%的有可能遭受槍擊的受害人，并且通過競爭對手、報復以及其他關系的分析，解釋他們識別出這些高危被害人員的依據。同時，分析人員使用該系統從新奧爾良市378 750 人口中識別出2 916 名謀殺犯罪高危受害人。針對識別出的高危受害人，新奧爾良市警察局聯合其他部門采取措施，防止高危受害人成為真正的受害人。

在傳統偵查模式下，高危人員分析特別是高危犯罪人員分析多以人工方式進行，體現為刑事情報信息。大數據背景下，高危人員分析因為警務數據資源的多元化加入，分析的精確性更高，分析結果及后續落地措施的及時跟進，使得犯罪預防工作更為有效、及時。例如，芝加哥警察局曾使用一款名為“高危名單”（heat list）的軟件預測潛在的高危暴力犯罪受害人、受害實體以及潛在高危犯罪人?！案呶Ｃ麊巍避浖詫嵶C數據為依據，在預測高危犯罪人時使用數據包括個人犯罪記錄，如該人在犯罪中使用暴力的記錄、他的犯罪活動在多大程度上呈現上升趨勢、因將來的犯罪行為而可能受到刑罰處罰的強度等級等?！案呶Ｃ麊巍避浖陬A測高危受害人中，使用數據包括以往犯罪記錄、受害人特點等。統計顯示，2016 年母親節期間，僅兩天內芝加哥有51 人遭到槍擊，其中80%遭到槍擊人員在軟件所預測的“高危名單”中；同年陣亡將士紀念日當天，64 人遭到槍擊，其中78%遭到槍擊人員在“高危名單”中。

2.“預防-控制”犯罪治理功能之“控制”實踐樣態

大數據偵查的犯罪控制功能強調對犯罪的事后控制功能。在這一點上，大數據偵查與傳統犯罪控制功能沒有本質不同，但是在控制犯罪的手段上大數據偵查的優越性更為明顯。大數據偵查通過技術本身的優勢，針對已經發生、明確而具體的犯罪開展發掘真相、推動訴訟進行的功能。這一功能主要體現為大數據偵查技術對傳統犯罪控制功能的強化，即通過大數據技術應用于具體犯罪偵查工作，提高偵查效率和效果。

例如，在北京市公安局某分局偵破的一起盜竊電動自行車案件中，基層部門在受理案件后，通過數據分析比對發現近期有多起類似案件發生，認為有開展網絡偵查①大數據偵查目前主要為學術研究概念，實踐中主要體現為網絡偵查，并且實踐部門通常設立網絡偵查機構專門開展大數據偵查的具體工作。的必要，因此呈報分局警務支援大隊②不同基層公安部門網絡偵查的部門名稱不盡相同。本案中該分局負責網絡偵查（大數據偵查）的部門為警務支援大隊。開展網絡偵查。通過評估分析，警務支援大隊認為該案符合網絡偵查審批要求，有必要、有條件開展網絡偵查措施，經過向上逐級層報批準后，開展網絡偵查。警務支援大隊通過如時空分析等大數據偵查技術最終確定一名犯罪嫌疑人，再通過關聯分析發現犯罪嫌疑人曾以相同手段多次作案。在將網絡偵查線索反饋給基層辦案部門后，辦案部門將嫌疑人抓獲，在其住處起獲電動車電瓶100 余個，為群眾挽回經濟損失。

再比如在一起經濟犯罪案件中，偵查人員調取了犯罪涉案主體的全部資金數據，由于涉案主體賬戶和資金數據眾多，人工不可能完成如此大量數據的全面分析。通過設定賬戶特征、資金交易行為特征等建立數據模型，利用數據挖掘技術完成資金數據分析，發現與資金數據相關的人物關系、犯罪行為模式等，進而為偵查提供線索和證據。此類案件中，大數據技術對于提高偵查效率和效果的作用是傳統偵查方法的幾何級倍數。因此，大數據偵查在控制犯罪功能上更為突出的特點是利用大數據技術本身在發現犯罪線索、收集固定犯罪證據方面的優勢，發揮犯罪控制功能。

3.“預防-控制”犯罪治理功能之數據治理理念

大數據偵查的“預防-控制”犯罪治理功能以數據作為支撐，在“預防-控制”犯罪全過程中貫穿讓數據“說話”的理念。根據“數據-信息-知識-智慧”（Data-Information-Knowledge-Wisdom，簡稱DIKW）金字塔層次理論，數據是可觀察的代表事物性質的符號［20］，處于金字塔結構最底層，是做出決策（智慧層面）的基礎和依據。前大數據時代，數據的收集較為有限，且多以人工、簡單統計方式進行，基于此做出的犯罪治理對策具有一定的局限性；而伴隨大數據時代的到來，以數據驅動為先導的犯罪治理加入了大數據分析這一技術元素，使得犯罪治理決策更具有針對性和成效性。以數據為基礎的大數據偵查模式穿透了數據本身的意義和價值，一方面數據的洞察力在更為深入的層面發揮作用，指導政策制定和具體實踐工作，從而體現出大數據偵查在國家治理層面的意義；另一方面大數據所具有的大量性、高速性、多樣性、價值性特征，使得數據的洞察力較以往更為關注公眾的需求，進而反映在犯罪對策制定中決策者能夠以人為本，讓公眾對犯罪治理模式的認知更具體、更深入，從而增強了政府公信力，形成政府與公眾共同參與的良性國家治理模式。

在前述新奧爾良市警察局的Palantir 潛在受害人分析項目的實施過程中，得出高危受害人員名單后，不同于芝加哥警察局僅僅對數據預測結果采取單方面應對措施（通過警方發出正式告知書的形式威懾潛在犯罪人）的做法，新奧爾良市警察局通過“主導—協同—參與”的方式關注各方的犯罪防控責任［21］。針對大數據分析結論所反映出的犯罪相關問題，新奧爾良市警察局會同多個部門聯合采取防范措施，減少甚至避免Palantir 數據分析識別出的高危被害人成為真正受害人。例如，消防部門在數據分析識別出的學校等地增加檢查頻率，市政工程部門將相應地區毀損的街燈修好，衛生部門也采取行動對特定學校等地開展暴力犯罪預防工作，警察部門繪制出團伙犯罪高發區域并加強巡邏，酒業管理部門加強對違反酒業管理法規的執法力度，街區守望相助計劃加強街頭犯罪預防工作。一些威懾關注政策（focused-deterrence policies）開始出現在電視訪談節目中，加強犯罪防范宣傳；非執法類的社會服務項目也參與進來，這些項目涉及的參與人員包括糾紛調解人員、暴力犯罪干預人員、社區應急人員以及其他化解社會矛盾減少報復性槍擊事件人員等。政府部門同時開展了應對家庭暴力、導師服務、父親課堂等社會服務項目，對識別出的高危人員實施行為干預，關注高危人員的心理和生理健康等。數據顯示，Palantir 項目實施四年間，新奧爾良市謀殺案件下降21.9%，并且該市涉及團伙犯謀殺罪的比例下降55%［22］。因此，大數據偵查預測出哪些人是高危受害人的分析結論，這一結論僅僅是數據分析的結果，根據數據分析的結果進行綜合犯罪預防對策的制定和實施，是大數據偵查數據穿透功能在犯罪治理層面的具體體現。

大數據偵查在“小案”偵破中更具優勢，其數據穿透功能充分體現了大數據偵查以人為本的犯罪治理功能定位。在網絡飛速發展的今天，盜竊、詐騙等侵犯群眾切身利益的犯罪類型仍然占發案總數的絕大多數比例。據《中國統計年鑒2022》數據統計，2021 年，全國公安機關盜竊案件立案1 602 450 起，占全部立案總數的31.87%；詐騙案件立案1 954 276 起，占比38.87%；兩類案件總計占立案總數的70.74%。而實踐中盜竊、詐騙兩類案件多以“小案”的形式出現，比如前文中提到的盜竊電動車案。即便在目前高發的電信詐騙案件中，許多受害人的受騙金額也不高。以往在警力不足的情況下，許多“小案”無法投入大量警力資源予以偵查。但是在大數據技術應用于“小案”偵破后，“小案”偵破效率得到大幅提高，這也證明了大數據偵查對犯罪事后控制的效果較傳統偵查具有明顯優勢。大數據技術應用于關系群眾切身利益的“小案”偵查中，顯著提升了群眾安全感，犯罪治理成效得到群眾認可。同時，群眾對警察的滿意度提高，警察公信力得以維護，這是大數據偵查在國家治理領域里產生的“小案偵查”蝴蝶效應，也是大數據偵查回應群眾訴求的必然要求。

四、邊界：在法治軌道上推進大數據偵查的犯罪治理功能運行

盡管大數據偵查的犯罪治理功能符合“權利-權力”的雙重實踐需求，但是公眾對大數據技術應用于偵查工作所導致的“權利-權力”失衡仍不免擔心，對于大數據技術在犯罪偵查領域的廣泛應用導致公眾處于全方位監控之下、隱私權受到侵犯的擔憂尤其強烈。因此，大數據偵查在利用技術優勢充分發揮犯罪治理功能的同時，須審慎應對它給程序正義帶來的挑戰。這就需要在法治軌道上推進大數據偵查參與犯罪治理，回應公眾在風險社會及數字經濟時代對安全感的訴求，并保證大數據偵查權力的合法運行。

根據筆者從實踐中了解的情況，公安部明確要求對網絡偵查和技術偵查審批手續要從嚴從緊，制定了嚴格的內部審批工作流程。以北京為例，通常網絡偵查由發起部門（若單一部門則該部門為發起部門，若聯合偵查則各部門協商由一個部門作為發起部門）向警務支援大隊提出業務需求申請，根據內部審批工作要求填寫《采取網絡偵查報告書》，填報內容要真實、準確。然后由警務支援大隊根據公安部的內部文件標準進行網絡偵查必要性審核，同時對具體網絡偵查內容進行真實性和可靠性審核。審核通過后，報請上級單位（通常為分局）進行最終審核批準。警務支援大隊開展工作中會隨時進行評估，發現不應繼續開展網絡偵查情形時，提出終止網絡偵查建議；發現提供的信息有誤，需要停止此次網絡偵查，并建議發起部門根據核實的信息進行重新申報審批。在網絡偵查和技術偵查的監督方面，除分局法制部門內部監督外，上級法制部門會定期進行監督檢查，保證下級部門規范開展網絡偵查；公安部通過定期監督檢查和不定期監督檢查兩種方式保證各級相關部門規范開展網絡偵查。從北京的統計數據看，在外部程序控制不足的情況下，內部程序控制和監督為規范開展大數據偵查工作提供了有效保證。①此結論來自于筆者對實踐部門網絡偵查人員的走訪調查。

然而，沒有外部監督的內部程序控制仍然存在“自說自話”的可能。特別是公安機關在警務數據甚至非警務數據的收集、獲取、利用、分析方面具有明顯的資源優勢和技術優勢，內部監督雖然可以在一定程度上降低這種公權力相對于私權利的優勢差異，但是無法體現正當程序原則的公開、公正、公平精神，也無法回應公眾對于權力監督的期待。目前理論研究者關于大數據偵查法律規制的討論仍然圍繞“權利-權力”二元路徑展開：一是對權利主體的保護，表現為對數據特別是個人信息數據的保護規范方面；二是對權力主體的行為規制，集中于對大數據偵查的程序規范方面。大數據偵查的犯罪治理功能以數據為前提，與之直接相關的是具體數據偵查行為所產生的效果和效能，因此，權利保護與權力規制“雙管齊下”仍是實現在法治軌道上推進大數據偵查犯罪治理功能的有效進路。具體而言，大數據偵查在遵循傳統偵查權運行邊界，即恪守程序合法、比例原則、偵查不公開等法律原則［4］的同時，需要輔以外部監督制度，保證大數據偵查的犯罪治理功能得以實現。

（一）合理界定強制性大數據偵查行為與任意性大數據偵查行為標準，解決程序合法原則與大數據偵查啟動時間點前移之沖突

大數據偵查的犯罪預防性治理功能導致偵查啟動時間點前移是日益嚴峻的犯罪形勢對偵查實踐提出的要求。我國刑事訴訟法明確規定立案程序，立案前的調查措施不應為強制性偵查措施。因此對于強制性大數據偵查與任意性大數據偵查需要明確界分。本文認為，借鑒“合理隱私期待”理論，在明確界定隱私權的基礎上，以“合理隱私期待”作為區分強制性大數據偵查行為和任意性大數據偵查行為的標準具有可操作性、包容性以及靈活性。我國《個人信息保護法》規定了“敏感”信息，即“生物識別、 宗教信仰、 特定身份、醫療健康、 金融賬戶、 行蹤軌跡等信息，以及不滿十四周歲未成年人的個人信息”。根據這一規定，應當進一步明確隱私信息的種類和范圍，以一般人合理隱私期待標準為參考，對大數據偵查行為的強制性和任意性予以裁量，既符合程序法定的要求，同時符合大眾對個人權利保護的期待。

（二）比例原則仍然是判斷大數據偵查適用是否恰當的有效原則

比例原則是公法適用中的黃金原則，通常包括必要性原則、適當性原則以及狹義比例原則（或稱為均衡性原則）。也有學者將目的正當性原則作為比例原則的第四項子原則［23］。比例原則具有價值判斷導向，大數據偵查作為大數據技術與偵查相結合的產物，由于其具體偵查行為嵌入了數據技術因素，因此在判斷大數據偵查是否符合比例原則的過程中，除了考慮傳統偵查措施在適用中的適當性、必要性以及均衡性以外，還需要考慮數據收集、使用的相關規則以及數據算法的運用規則。我國已經制定了電子數據領域相關法律法規，例如2016 年最高人民法院、最高人民檢察院、公安部頒布《關于辦理刑事案件收集提取和審查判斷電子數據若干問題的規定》，規范了電子數據的收集提取和審查判斷；2019 年公安部《公安機關辦理刑事案件電子數據取證規則》進一步細化了電子數據提取過程的程序。以上規范使電子數據的收集、調取、審查判斷具有了一定的合法形式，但是由于對電子數據的調取措施在具體執行層面可能因沒有獲得公民同意而侵犯公民個人信息權利，進而違背比例原則。因此，比例原則與“隱私合理期待”標準相結合是判斷大數據偵查行為的合法性、必要性、適當性的有效途徑。

（三）強化檢察監督以應對偵查不公開原則實施過程中大數據偵查不符合規范之行為

檢察機關對大數據偵查的事后審查可以有效監督已經實施的大數據偵查行為，可以對大數據偵查的具體實施過程產生前攝效應，使得大數據偵查的啟動、實施能夠圍繞審判為中心原則運行，督促大數據偵查部門嚴格按照程序和標準開展工作。特別是在現有法律法規對個人信息權利保護力度不足的情況下，檢察機關重點對偵查機關借由偵查保密原則而實施諸如電子數據收集等程序進行審查，從而保證弱勢的個人權利得到較為充分的保護。另外，在目前網絡服務商作為“監控中介”［24］收集并分析個人數據信息的情況下，原本偵查機關獨有的偵查權力某種程度上向社會領域分散并延伸。我國相關法律明確規定，法定偵查機關有權依法向有關單位和個人收集、調取電子數據，且有關單位和個人應當如實提供。①例如，最高人民法院、最高人民檢察院、公安部2016 年頒布實施的《關于辦理刑事案件收集提取和審查判斷電子數據若干問題的規定》中，第三條明確規定：人民法院、人民檢察院和公安機關有權依法向有關單位和個人收集、調取電子數據。有關單位和個人應當如實提供?！吨腥A人民共和國網絡安全法》第21 條第三款規定，網絡運營者應當按照網絡安全等級保護制度的要求，采取監測、記錄網絡運行狀態、網絡安全事件的技術措施，并按照規定留存相關的網絡日志不少于六個月。這就無形中形成了偵查機關與不具有偵查權力的獨立第三方“合作”收集個人數據信息，進而可能侵犯公民個人信息權利，對此檢察機關應予以重點監督。

（四）適當信息公開制度設計以緩解公眾對權力運行的擔憂

公眾對于權力運行的最大擔憂在于權力的“暗箱操作”，公眾無法獲知權力運行的各類信息。筆者認為，可以在訴訟過程中通過庭審前律師閱卷、庭前審查、證據開示等方式將大數據偵查相關信息向當事人予以公開；在案件進入執行程序后，可以借鑒國外技術偵查事后公開的程序，在不侵犯個人隱私權利、不暴露具體大數據偵查技術操作方法的前提下，對具體案件所采取的大數據偵查措施予以一定形式的公報公開，讓公眾知悉大數據偵查在具體案件中使用的范圍和程度，保證大數據偵查的合法性、正當性和必要性。