怎样使用扫描仪如何扫描（怎样使用扫描仪）

另一方面，部分区块链建设脱离审判工作，服务于管理考核。

从技术实现原理上看，隐私计算主要分为密码学和可信硬件两大领域。其次，区块链技术融入司法系统将引发诉讼结构的变迁。

民事案件从立案到执行的全诉讼流程大力推行互联网司法，包括移动微法院。（3）通过跨链技术实现司法实务部门与第三方机构之间数据共享的无缝对接，解决区块链互操作难的问题，降低不同国家、不同区域、不同部门之间的数据传输成本。在互联网司法的基础上融入区块链技术而形成的区块链司法，除了共享既有的非接触式、自动化与预测性的特点之外，又增加安全可信性、分布式数据存储、数据一致性等特性。区块链能够解决信息交换与共享中的信任和安全问题，主要通过共识算法、智能合约、跨链技术等来实现可信协作。这样，在双重背景之下如何保护被追诉人程序权益的旧题又有了新的内涵与意义。

之后，各地纷纷展开调研、试点，尤其以刑事案件领域的探索最为普遍，因为刑事案件从立案侦查、批捕起诉、审判执行到刑罚执行，整个司法程序需要多机构之间交互运转。实践中已经出现的各种依靠招摇撞骗的区块链企业，2020年就逐渐进入监管机构以及警方的视野。第三个局限在于，机器学习所用的部分算法，在变量参数和影响路径的可解释性上，不如那些简单的统计学算法。

有学者认为，计算法学的研究方法中最主要、最具特点的方法还是本文所指的运用计算机科学智能化处理大量法律数据以解决法律问题的方法。大数据技术中的词频统计、主题分析、情感分析等相关技术，可以对庞杂的立法建议作清洗、聚类，而这些立法意见的文本处理能力是可积累和可复用的，根据过往的立法意见所构建的筛选模型，例如征集到的立法反馈有哪些意见类型、主要针对立法的哪部分提出意见、意见提出者的身份等，通过机器学习，可以应用于今后对立法意见的高效筛选之中。网络资源可有效弥补裁判文书这一测量工具的局限性，因为法治事件的真实场景变量复杂，法律文书只能反映其中的一小部分。法治中国的研究要想有说服力地破除上述迷局，既要讲道理，更要摆事实，特别是利用好大数据所呈现的事实。

该语言可调用各类第三方库，statsmodels、scikit-learn等第三方库中已内置有大部分的常用算法，调用接口即可满足现有的研究需要。最后，就立法评估的时间节点而言，大数据技术更能发挥作用的应该是立法后的评估。

（2）数据的清洗和人工的投入量基本成正比。如果认为法律实证研究主要是社会科学意义上的追求现象间相关性的分析，那么越是过程复杂的机器学习算法，越不能透过模型发现变量间的关系。因此，本文有必要在开篇之初先设置一套分类法，对既有的学术研究成果加以归类，从而明确本文在既有研究中的坐标位置。处理信息残缺的方法，至少有以下几种：第一种是根据信息有残缺的文书编号，追溯至该份文书，人工阅读发现原因并修正提取的方法。

建立一个好样本的关键，是尽量选择最符合总体的样本，如果样本具有代表性，那么表明样本与总体有十分相似的特性，进而可以通过样本预测出总体具有哪种规律。此种疑义并非凭空而来，而是在法律的具体适用中凸显。如前所述，大数据技术不再要求人工逐一阅读，便可将文本信息转为数据信息，但是小样本时代，逐一阅读案例，恰恰是发现有价值细节、启发研究灵感的历程。影响评估和成本—收益分析是两种不同的方法。

网络上的其他数据资源也不可被忽视。第三种是借助Excel表格中的工具、pandas等第三方库对数据逐一进行修正，通过人工的个别修正使数据回归正常。

实践中的通常做法为：先人工阅读一部分文书，枚举语言表述的类型→通过正则表达出每种类型→正则遍历文书，筛选出被命中的文书→再次阅读部分未经匹配的文书→优化正则表达式→再次遍历剩余未被命中的文书。这还只是一个隐层的情形，容量越大的深度学习，参数就越复杂，对法学研究而言的可解释性也越弱。

首先，在数据获取上，研究者最好能够掌握一些网络爬虫的技巧。比如胡铭关于庭审实质化的研究就不仅利用了判决文书，且还通过观摩庭审直播并记录的方式收集数据。以神经网络的一般模型为例，有（d+l+1）*q+l个参数需确定，d、l、q分别代表输入、输出、隐层的神经元个数，神经网络的学习过程，就是根据训练数据来调整神经元之间的连接权，即参数值。在中国法学界，法律实证研究的具体方法当下尚停留于有限的几种回归模型，数据收集依赖于研究者的社会资源，样本量止步于百千级。研究者作为个体要想获得供研究之用的文本，除逐一复制或下载外，还有两条路径值得重视：一是采取网络爬虫的方式，从数据源自动爬取，业内有句话叫作可见即可得，其意思是只要有该网站的访问权限，那么便可获得该数据，包括一般性的网页、API资源、文件资源和媒体资源。笔者在研究中访问了全国人大和多个地方人大的网站，发现它们目前都还停留于前大数据时代的意见收集模式。

用大数据的机器学习方法建模，最好采取Python语言编写程序。实证研究中的描述性分析，针对研究对象设计变量，统计平均值、方差等。

其次，当前在研究成果发表时，法学期刊通常并不要求同步公开研究所依据的数据样本，也就是说，同行无法获知所采集的数据库详情、数据清洗的程度等。这部分是由于一些自身原理所造成的，比如机器学习中可能嵌套多层级函数，其目的是提高模型的拟合度。

结合法学研究的特点，这里稍作更细致的划分。第三类称作工程论，这类研究关注到数字技术可以被引入执法、司法等各个场景当中，赋能法治的各环节。

多次循环后，正则表达式将会得到很大的改进，信息提取的准确性也会随之提高。大数据技术运用的各个节点 从实证研究的过程来看，在选择议题、提出假设和设计变量等步骤中，数据的收集和分析是大数据技术最相关的两个环节。大数据技术可以在归纳中国法治实践中发挥大作用。但如果是在田野调查中对多个样本进行观察或访谈，采取结构化的方式收集数据，最终对数据进行跨越个案的量化分析，那么也可以被视为实证研究的测量工具之一。

本文的研究侧重于第四类，亦即集中讨论大数据分析技术作为学术活动的工具，能够给法学研究提供何种新方法。此种对法律制度立法效果的大数据评估，已经在学术界得到一定的认可，例如在一项对精神损害赔偿发生机制的研究中，其研究者就意识到实证研究可以大幅度提高立法预测个体行动的精确性。

在大数据法学研究的成熟阶段，各研究者可能反复使用同一批大数据，并有一系列量化的模型衡量指标。语言表达方式虽然具有多样性，但也并非无穷无尽，常见的文字表达类型是可以由正则表达式囊括的。

本文的见解与其相近，同时认为这套大数据的方法不只适用于计算法学，而是全面覆盖法学的各个二级学科。那么，今日法秩序的理想图景又从何获知？学术研究者、法律适用者面临探寻这一出处的难题。

此类对文本、图片的信息采集和分类工作，如果能够分拆为不需要大量专业训练且答案较明确的任务，那么通过互联网的方式，就可以实现低成本的大数据采集和处理。本文认为，大数据技术的接力作用，主要体现为：（1）降低了数据获取的难度，作为本文第一节中介绍过的那五种测量工具之外单独的一种数据获取途径，以网络爬虫、文本挖掘为代表的大数据技术，在获取数据上具有时间成本和经济成本更为低廉的优势。例如，在一项针对累犯成因机制的研究中，通过给刑满释放的研究对象发放智能手机，大数据采集平台每天向研究对象发送问卷收集数据，并与定位数据、短信数据等数据源相结合，分析再犯罪的成因机制。首先，大数据技术有助于更好地收集来自社会各界的反馈。

其次，进一步拓宽数据获取的思路，还可以把互联网视为形成数据的实验室和协作平台。以上诸点不足有望通过大数据技术得到改观。

我们可从以下几个渠道收集与自己研究有关的语料：一是国家及地方各公立机构的官方网站，比如图书馆、档案馆、财政局等行政事业单位。三是一些人气活跃的社区论坛，比如在司法公信力、媒体和司法之关系等研究议题中，我们关心的案件舆情就在论坛社区中有丰富的表达。

本文主张狭义地将大数据技术定位为是对定量研究产生的变革，这并不妨碍与定性研究的彼此互鉴。司法大数据的引入，有望改变上述局面。