归属院系：

法学院

作者：

潘一

导师：

冯晶

导师单位：

法学院

学位：

硕士

语种：

中文

关键词：

大数据证据;可采性;证据的采纳与排除

摘要：

大数据技术的迭代升级对证据法的演进影响深远，当前司法实践中，基于用户行为分析、市场趋势预测等算法模型生成的大数据证据已广泛应用于金融纠纷、知识产权侵权等案件中，但立法层面缺乏专门性审查规则，司法实践中存在证据资格认定混乱、质证程序虚置等问题，严重制约了大数据证据的规范化适用，且现有研究多集中于大数据证据的技术特征分析，尚未形成体系化的可采性审查规则框架，本研究首次针对大数据证据的可采性展开了系统性探讨。本研究基于对大数据证据的证据类型与特征属性的深入分析，以证据的采纳与排除规则为研究主线，提出了大数据证据可采性的特定标准体系，以期构建出行之有效的大数据证据的可采性规则。除引言和结语外，本文一共分为四章：第一章：通过实证分析与规范梳理，揭示出了大数据证据在民事审判实践中适用的核心困境。首先，界定大数据证据的概念与特征，明确大数据证据系“通过算法对海量数据进行深度处理后形成的证明性信息”，其核心特征为基础数据海量性、衍生性、技术性。其次，通过分析在北大法宝中查找到的民事裁判文书发现：法院对于大数据证据的可采性审查缺乏统一标准，导致了司法实践中大数据证据“全有或全无”的适用状况，但现行《民事证据规定》对电子数据的审查规则难以应对大数据证据的技术复杂性，亟需构建专门化的可采性标准。第二章：讨论大数据证据的采纳标准，即大数据证据的准入标准。从英美法系的证据可采性理论基础出发，将证据的可采性规则分为采纳和排除两个方面探讨。明确了相关性作为大数据证据采纳的必要条件，分析大数据证据的相关性不同于传统证据类型的相关性，提出双重相关性审查标准：一方面解构大数据证据的“数据相关－法律相关”复合结构，揭示其弱相关性本质；另一方面分析从数据相关到法律相关的范式转换。第三章：讨论大数据证据的排除标准，即大数据证据在何种情况之下应当被法院排除在审理范围外。沿着第二章中的可采性理论基础，将大数据证据的排除规则分为基于可靠性的排除以及基于其技术特征的特殊法律政策排除规则。大数据证据的可靠性就包括了基础数据可靠性以及分析方法可靠性两部分，而基于特殊法律政策的排除包括了非法证据排除以及基于其他价值因素的排除两个方面。第四章：讨论大数据证据的可采性规则构建，在对大数据证据进行规则构建时也从证据的采纳与排除两方面进行。在大数据证据的采纳层面，首要任务在于明确其法律地位，继而确立相关性审查的双重要件：一是数据关联性的验证，二是证据相关性的判定。就排除规则而言，需构建双重审查机制：其一，针对数据收集的程序合法及算法透明性，建立非法证据排除规则；其二，围绕数据完整性与算法可解释性，制定可靠性审查标准。这一框架旨在确保大数据证据在司法实践中的可靠性。

参考文献：

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学科：

诉讼法学

提交日期：

2025-05-25

引用参考：

潘一. 大数据证据的可采性问题研究[D]. 西南政法大学,2025.

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