【摘要】大数据时代已经来临，大数据应用将日益广泛。立法是社会公共意志的形成和表达，立法民主、立法科学内在地要求立法调查置于更加坚实和深入的基础之上，揭示和反映社会最广泛和最深刻的价值需求与利益诉求，因此，大数据技术和方法应用于立法调查是必要和重要的。立法调查现有的方法的局限和缺陷同样表明大数据技术方法应用的迫切性。现有立法调查方法只能使得少量人员感知和判断公众的立法感受与需求，难以摆脱粗放和片面的局限性，而大数据及其应用技术能较好地弥补这一缺陷。大数据不仅能对海量的数据进行整理，更重要的是其能对相关的数据进行分析，此功能有效的减少在立法过程中对于人力资源的浪费，使立法调查方法能更加科学化以及具有高效性。

【关键词】大数据 立法调查 民主立法 科学立法 立法调查效度 立法调查信度

引言

按照党的十八届四中全会《决定》对立法提出的四个方面主要任务之一，就是深入推进科学立法、民主立法，以期通过更高质量的立法，引领和推动建设社会主义法治国家，在四个全面战略布局中实践法治的战略意义。2015年十二届全国人大三次会议通过了关于修改立法法的决定，将科学立法、民主立法贯穿于修改决定的始终。由此，立法的科学性、科学化成为立法的基本准则和时代精神。在这个数据爆炸的时代，大数据技术是其中最为瞩目的新科技之一。在大数据（Big Data）基础上，将海量数据进行处理分析，促使立法调查、立法评估等的科学化和实效化，是实现科学立法、民主立法的必由之路和重要保障。为此，本文将一方面从大数据的优势提出大数据应用的必要性和可能性，归总初现端倪的法律实践特别是立法实践中大数据技术的运用；另一方面，分析现有的立法调查活动及其方法的局限性，思考如何将大数据技术应用在立法调查中，由此指出应用大数据技术方法的范围、方式和步骤程序等。毋庸置疑，这方面的探讨尽管可能不尽成熟，但是却具有很强的前瞻性和针对性，有着重要的现实意义和一定的理论价值。

一、大数据技术及其在法律实践中的应用

“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集（又称资料集、数据集合或者资料集合，是指一种由数据所组成的集合）。如今，大数据是指一般的软件工具难以采集提取转化存储和分析的大容量数据，其更大的意义在于：通过对大容量数据的交换整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来大知识、大科技、大利润和大发展。大数据技术是一种能将海量数据进行一同处理并将其进行整理分析的新型技术。工业和信息化部电信研究院《大数据白皮书（2014年）》将大数据及其功能表述为：大数据是具有体量大、结构多样、时效强等特征的数据；处理大数据需采用新型计算架构和智能算法等新技术；大数据的应用强调将新的理念应用于辅助决策和发现新的知识，更强调在线闭环的业务流程优化。

大数据的特点就在于从巨量的数据中获取有价值的信息。将各个小型数据集合并后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等。由大量的数据解析后产生相对较少的相关性的集合，这样可以对其进行综合的分析与解读。如今为了辅助决策，华中科技大学已建成电子决策剧场。这虽然是一个虚拟现实技术，但是并非一个抽象简要的框架式的对决策情境的展现，而是要最大限度地体现现实中的复杂性、激变性和开放性，那么就要模拟现实，其中必定要处理海量的数据，而大数据为此提供了科技依靠，将海量的三维可视化以及信息进行分析处理，完成一种虚拟中的世界，这能让决策者能够身临其境，获得最直观、最真实的决策信息，方能做出更加科学和富有实效性的决策。

在大数据众多应用中，在法律方面的应用不仅具有其可行性，而且有一定的必然性。在国外，大数据还属于一种新兴的事物。但是他们已经开始尝试大数据在法律上面的应用，比如《信息周刊》早期曾对来自亚特兰大的律师事务所Thomas Horstemeyer。这个律师事务所与传统律师事务所不同，他们并没有将所有案件进行档案纸质收藏，而是将这些信息全部上传到私人云端中。他们在事务所中拥有很多储存空间网络，并在这些数据的基础上进行数据分析、挖掘，同时他们还以此为基础开发了一个纯粹的虚拟环境，并且他们升级了防火墙、增加负载均衡、虚拟化服务器。

不仅如此，大数据在国外也可以成为法庭上的一种新的证据。许多美国案例中表现出，由公共数据集收集分析得到的结果在一定情况下可以被认定为证据。这是国外对大量数据进行分析得出结果的例子。作为一个数据驱动行业，法律行业的大部分数据依然保存在线下，保存在纸张中，但是现在这个行业正在稳步向信息时代迈进，并利用其中大量的新机遇改善自己的工作。当数据全部得以数字化时，那么对于法律行业就可以很容易的联系到其他的公开数据，并以此产生一些新的碰撞。正如数据公司LexisNexis的首席构架师Ian Koenig所说的那样：“这可以让我在海底中捞到属于我的那根针”。律师事务所可以在一些情况下使用特定的算法进行预测，即基于以往的相似案件的法律处理结果，来预测现在新的案件可能会得到怎么的处理。在加利福尼亚州的一个小型的律师事务所就是使用经过LexisNexis改进的算法技术，可以在20分钟内来预测某一案件是否值得受理，而同样的事情，在以前却需要20天。再比如大数据创业公司Recommend开发的大数据软件能通过机器学习算法进行“预测编码”，大大提高法律文档的检索效率。另外一家值得关注的企业—Pure Discovery的语义分析技术也能大幅提高文档检索效率。

在我国，北京盈科律云科技有限公司推出“律云”网站，目前的用户量在百万以上。核心思路是将传统的法律服务变成虚拟可售的电子产品。而它们也正是通过大数据的挖掘产生。北大法宝，作为由北大英华公司和北大法制信息中心联合开发的法律法规检索软件，发展了网络版。其最重要的贡献并非是形成网络版，而是对大量法律事件进行归档，通过检索方法，加快法律资料的检索，这是对法律检索的大数据技术应用的尝试之一。2014年，为了探究法律大数据驱动下的立法研究、法学研究、法律应用和法律服务的升级和转型，由北京大学法学院等多家机构共同发起成立“中国法律大数据联盟”，旨在研究大数据时代法律数据的资源化，公民、法人数据权利的特征与保护，探究法律大数据驱动下的立法研究、法学研究、法律应用和法律服务的升级和转型，法律大数据与法律云的深度结合以及法律大数据对法学研究范式的改变。联盟联合成立中国法律大数据研究中心，编制《中国法律大数据蓝皮书》、组织法律大数据学术研讨会、构建法律大数据与云服务平台，对法律大数据与云技术进行深度分析、挖掘和应用。

但总体上，如今法律相关方面有关大数据的模块及其应用方案还相对较少，还处于原有较为传统的模式之中，其仍需要大量的人力对相关的数据进行处理。而且一些大数据的应用也止步于法律的外层，例如法律相关文档的管理，却仍未有关立法等模块。在立法调查中我们要保证某项法案的准确性应该要保持人数的限制，而人数一多必将会产生大量的数据，而此中有多少是无用的数据必将需要很多人进行处理，而大数据能非常高效的处理这方面的问题。因此大数据运用在立法调查中是一种必然的趋势，我们可以设想大数据在立法上的应用，使得立法能够更加简便、科学和高效。但是在立法方面应用大数据技术，而不是作为立法调整对象和内容的针对大数据的立法案例目前还几乎为零。

可见，在法律实践中，大数据应用的技术和成果已初现端倪，前景广阔，但遗憾的是在立法方面应用的实例目前还非常鲜见。在立法实践活动中的大数据应用尚待拓展。如今将循证思维、技术与方法应用于立法过程中，将法治系统工程的理念切实贯穿于立法的实际展开之中，开发和运用有关立法的大数据模块和方案还相对稀缺。但是无可否认，立法大数据，大数据立法，一方面，是立法实践必需“被步入”大数据时代的无可回避的必然趋势，换言之，立法实践必将步入作为云治理之一的“数据化立法”的新阶段；另一方面，也是立法自身提高深耕和根植于现实社会实践，发现和适应社会运行规律和社会主体诉求的应有回应。大数据及其技术在立法上的应用，在本质上，是先进生产力对国家和社会治理体系和治理能力现代化的时代变革和有力支撑，是对社会交往实践和法律运行机制进行重塑的体现和反映，是立法机制变革和发展的组成部分和必要进路。

二、大数据应用对传统立法调查局限性之克服

为保证立法的有效性、针对性和可操作性，《立法法》不仅确立科学立法、民主立法是立法的基本原则，而且在立法的全过程中高度重视立法公开、立法参与、立法听证；立法调研、立法论证等诸多立法科学化、民主化的方式方法，在立法实践中，立法协商、委托起草、立法基层联系点、网上民意调查等的开展日渐深入和丰富多样。将深入社会进行调查研究，揭示和反映社会关系的实存状态、历史源流、文化内涵、利益流转以及价值意蕴始终作为立法的根基，以此作为立法决策的依据。采取座谈会、论证会、听证会等多种形式听取意见和建议，是长期以来我国立法实践中的有益做法和成功经验。与此同时，立法与社会之间的对接和交融，立法对社会的内在规律性和现实生动性以及发展的倾向性的感知和把握的有效程度、深入程度和精准程度还有待提高，立法调查研究的机制和成效还有待完善。比如立法听证的规定不够具体。立法法规定，制定法律、行政法规时，应当采取座谈会、论证会、听证会等多种形式听取意见，但对立法听证的范围，听证参加人的确定及其权利保障，立法听证的程序，立法听证结果的处理等问题，规定不明确，缺乏可操作性。而且在立法调查的过程中，我们需要收集大量的数据，更加需要对大量数据的科学分析和有效评估，以便于得出能够切实支持草案拟定和审议评判中法律规范设计、检验和评估的立法证据。可见，必须正视既有立法调研的优势和局限，在传承与创新立法调研的基础上，告别此前的经验主义基于感性认识、经验积累和碎片数据、试点提炼等的浅表化思维和方法，优化立法全链条、多层面的信息传输机制和集体决策机制，使之在获取数据、运用数据和基于数据之上得出立法判断、做出立法决策。简言之，就是对立法调研进行“数据化”的改造和完善。

立法调研主要有立法研究、问卷调查、基层走访、召开座谈会、研讨会、咨询专家学者和赴外地考察等方式。在这些立法调研的方式中，我们仍处于较为传统的阶段，依靠旧有的调查研究方法，以纸质的方式对立法资料进行传播调查。而处于21世纪，对于人们非常注重环保与节约，而作为传统的立法调研方式——问卷调查是必将受到影响，而作为对纸张严重依赖的问卷调查必将进行改良的。再者，作为立法调研的另一种调研方式——召开座谈会、研讨会也同样受到影响。

1.回收的数据过于庞大

要进行面向社会的大样本的、深入的立法调研，就必须在科学的选取样本基数与确定样本规模的前提下提高样本的覆盖度与数据的丰富性。由此，根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《第37次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2015年12月，中国网民规模达6.88亿，全年共计新增网民3951万人。互联网普及率为50.3%，较2014年底提升了2.4个百分点。这样在公众的权利意识增强、立法关注提升、立法需求集聚的过程中，立法调研中的问卷回应度总体上将得到提高，这就必将会有大量的数据。这些数据的数量是现今软件所无法处理的。因为大量的数据会使计算机的计算溢出——计算机操作的位数超出了计算机能够处理的范围。

2.关于建议部分无法进行处理

在问卷调查中不仅有选择题，还有一定的开放式的提问作答。问答题模块是难以让人工处理的，因为普通计算机只是可以做小量的选项统计。因此很多都是用了非常技术以及大量人力进行处理。而对于大数据来说其能很好地对其进行处理。其将回收的数据都统一发送到数据池。将大量的数据进行划分，将一些固定模块进行统计处理。将建议部分搜集起来，因为数据非常庞大，因此普通技术无法处理。

3.参与人数无法合理把握

正因为人数的限制，举办相关会议的人避免不了对参加会议者进行筛选。如果人数不够，这将会严重影响结果的合理性以及科学性。如果参加人数非常多，会议的现场将无法容纳如此大量的人。这样对人员的筛选将是一个非常艰难的步骤。这仅仅是在人员的筛选上就会耗费大量的时间和气力。若我们将座谈会转而在互联网中办置，便能很好地解决座谈会或者讨论会在时间以及空间的问题，因为互联网中不需要外在的、实体的物理空间。

4.关于无法真正把握“民意”

如果使用互联网的技术将民意进行收集，则必定会受到舆论的影响。是收集到的民意信息远离真实信息。因为原始的数据存在偏差，会导致最后得出的结论也将是无效的。因此在我们的到最原始的民意后将要进行处理才能得到我们立法所需要的内容。但是对于互联网来说，这么多人可以在互联网上同步旁听甚至可以加入座谈会或者讨论会，他们同样可以提出自己相关的建议，当然，这样会造成数据量的过大，导致座谈会或者讨论会失去了交流的成分，使其单单是了解相关的草案而已。同时，在互联网上也无法避免交互性过差，这都是需要防范的。

可见，以纸质、话语方式收集立法资料、进行立法前期的传播、交流和沟通。这样的信息获取或者是典型样本的解析，或者可能回收的数据过于庞大，关于建议部分无法进行有效的处理和精准的分析。最终，就有可能无法真正把握“民意”、汲取“民智”、定位“民怨”。

立法评估是对法律、法规草案及其生效文本在实施实效上的预测评价或估价，是融合政策科学和法律科学的理论和方法对法律规范设计方案及其定型的检验和审查活动，分为立法前评估以及立法后评估。立法前评估主要指的是评估立法的必要性、合法性、协调性和可操作性进行评估，评估立法要设计的重要制度和规则的约束条件，评估立法预期对经济、社会和环境的影响，达到立法配置资源的公平与效率。立法前评估主要是一种检验其合宪性、合法性的评价以及对其合理性、操作性的预测或评估。进行立法前评估时需要耗费大量的人力对相关的文献进行搜索，将大量的数据祛除、整理和用来分析，而这是非常费时费力的。立法后评估主要是指在评估立法实践，评估法律法规对经济、社会和环境的实际影响，评估执法、司法和守法的具体问题，以此检验是否能够达到立法的预期目标，该规范设计是否具有实效性。立法后的评估是“回头看”。其实这是具有非常大的难度的，因为这是对所立之法在某个区域、某个时段内的实施结果的综合分析和比对分析。

这就需要对数据的收集和应用。数据是什么？是人类在长期生产、消费和生活、交往以及文化创造中形成的实践痕迹的表现与累积。这其中蕴含着人类文明的密码，在茫茫信息的宛如银河系的星际运行之中，人的行为产生信息，信息的留存、汇聚与加工整理生成数据。因此，数据是行为表现的数字化、整体化和海量化存在，而决策针对的毫无疑问是人，具体而言是人的行为所表征的社会关系。决策的信息基础已经在显性事件或说已经有着一定的发生几率频率的量的积累之上，才可能引发对一定的社会问题的界定和反应，并因此引导决策的聚焦。立法决策亦然。而在主观上的高超的预见性或前瞻性，是仰赖于对经济社会发展规律的深刻总结与深入把握才可以的。现在则不同，现在则是需要并且也能够风起于青萍之末，在风险社会情境下，需要有着对于一定的迅捷的反应能力与信息流动能力和积聚消解能力。“运用数据挖掘技术将这些分散的、模糊的小概率事件有序地关联起来，分析得出各种问题、危机和风险可能的发生概率。”因为这是对整个系统进行评估，所以其所需要的数据并非是单单一个小模块，而是包含了政治，经济等诸多方面的因素。因此要收集的数据也相当庞大。若将这些数据交与人工全面详实地处理，将是一份不可能完成的任务。由此，如若是真实深入地开展立法评估，而不是笼统含混的立法评估，则必然需要大数据技术的应用与支持。

立法预测是采用专门的科学方法和手段，以获得有关立法的未来状况和发展趋势的预测资料的过程。立法预测要揭示出法律调整社会关系的客观需要，预见法律的近期和长期的社会效果，以及预见法律调整的形式和方法中可能发生的变化。依据对客观规律的认识，完整、动态地分析研究社会生活的现状趋势以及他的未来趋势，依照社会各方面的利益、各种法律本身的性质、社会各方面对法律的要求，运用一些科学手段，对立法领域内的一般发展趋势进行评估和推断，进而提出有科学根据的立法项目及其进程的预见判断。

立法预测本就有着极高的风险和难度，既有的立法预测没有予以规范和有效地开展，甚至为一些学者所诟病。因为其主观性较强，现有的做法中只能通过书籍资料等文献或者社会实证中对一定的样本与数据的分析。可见同样，影响立法预测的症结之一，是其数据在全社会层面的获取之难以及分析之难。而如今我们处于互联网时代、大数据时代，在重新奠定社会调查与统计分析的数量化基础之上，“大数据的容错机制大大提高了大数据预测的准确性。”同时，“基于海量数据的分析可以使立法起草者获得更加准确的一手数据，从而避免利益相关人基于自身利益而对立法目标进行的扭曲或忽视，成为科学决策的有力补充。”由此，大数据技术的应用能够促使立法预测更加具有现实的可能性和针对性以及预见力。

可见 ，在互联网时代，一方面，虽然现行立法调查方法存在这样或那样的局限或缺陷，但是仍然有着在一定范围上的有效性和积极性，需要进一步的坚持和完善。另一方面，如今大数据新技术的出现，除去可能衍生和形成特有的立法调查方式方法之外，更应当立足现有基础，实现嫁接改造，尤其是使得高度不确定性、复杂性和全视域下的法律规范创设为指向的分析决策（analytical decision）成为可能，弥补原有方法的不足，从而能将立法调查推向更加科学化与高效性的新阶段，生成基于大数据技术的立法决策支持系统，成为立法体制机制变革的有机组成部分之一。同时，这也是在全球化时代，迎头赶上国家治理体系和治理能力的技术变革的必要举措。以美国为代表的发达国家开始探索基于大数据技术的辅助决策系统，对海量数据的综合分析成为美国的国家安全决策机制中不可或缺的组成部分。美国国土安全部从2012年开始运行了第一个跨部门大数据应用试点项目——“海王星”（Neptune）和“地狱犬”（Cerberus）。

三、立法调查中大数据技术方法应用之设想

在立法调研中，我们经常会用到立法研究、问卷调查、基层走访、召开座谈会、研讨会、咨询专家学者和赴外地考察等方式，对立法考察的数据进行搜集，并且分析相关数据得出结论。而大数据的融入能更好为立法调研提供搜集数据以及分析处理数据的功效。在问卷调查中，我们能很好地运用电子技术的优点，将调查问卷在网络上派发。运用大数据以及相关的处理技术能非常有效地从巨量数据中去除无用数据，获取有效数据，进行决策基础数据分析和决策方案模拟过程与绩效分析。立法调研在利用大数据技术的过程中，能让更多的人参与到其中，扩大收集数据的基数，更有可靠性和可信度地获得所接收人的反馈意见。将这些浩大的数据进行分析，我们可以很方便的得到公众对于相关立法草案的想法以及态度。将这些大量数据传送给超级计算机，对其中一些字符进行切片，使这些字符成为关键字，再将这些大量数据对关键字进行搜索以及分类，将其分为相对较少的数据集合，再从中选取出现率较高的词汇将其反馈给政策评估师、立法分析师。还可以对应法律文本的拟定方案中的行为范型，可以在一定的虚拟时空中将相应的公众主张的行为取向进行虚拟演示和比对分析，从而检验拟设行为范型的可能性、阻却性，以此提高法律规范设计的适用性，并有的放矢地配比相应的法律激励约束机制。这样不仅是可行的、而且是经济的，更是能够努力实现全覆盖的。更重要的是这样能增加公民的参与影响度和立法亲近感，甚至作为法治主体的决定性的法治体验能够在这种立法的实质和深度参与的尊严感、成就感中得到增强与累积。这样越来越多的人会参与到其中，所形成的提案将会更加趋近于是人民群众自己内心的想法，保证所立之法更适合百姓，更适合这个社会。从而实现科学立法与民主立法的有机统一，复归立法决策权和支配权于民众本身。

1.利用大数据技术增加检索高效性

首先，利用大数据技术增加检索高效性。立法前评估是在立法前对于相关法律进行预测。这不可避免需要对数据进行电子的存储。电子型的资料能减少书籍文献对于空间的需求，其只要存储在电子设备中便可，还可以长时间地确保书籍以及文献的完整性。除此之外，通过大数据技术，我们能很有效从大量的数据中得到相关的资料，减少评估人员因检索相关文献而消耗的时间，进而增加了其的高效性，将立法过程进一步推向科学化。这样可以将原有的立法素材进行数字化、影像化的转换、存贮，促使后续立法在电子数据的基础上开展，使得立法中的论证、辩论等建立在数据共享、立法公开的具有更大信息对称性之上。

另一方面，立法过程中，将涉及非常多的学科，因此将会有很多的专家学者被集中，因为每个人都是相关领域的专家，他们将会提出各式各样的言论，每个言论都会包含非常大量的信息。在支撑立法决策的智库建设中，有助于实现多学科智力成果之间的深度对接，可以用大数据技术进行处理，将相关的关键语词设置成域，在将这些言论进行划分，提取出最关键的信息进行再讨论。这样能了解专家更为专长的问题领域和集聚多学科专家的共识见解、评析不同立法需求的差异细节，使立法调查更有针对性，使立法中的讨论、协商、审议更加具有指向性和深入性。

2.利用大数据进行信息搜集与管理

在立法评估中，我们需要对各种潜在的或者可能的立法方案进行的必要性、合理性和可行性等问题的评估分析。如在各个行业、各个区划通过一定的立法信息集散系统进行相对独立的立法论坛的运行，便能够全天候和全时段地聚焦于立法需求、立法项目、立法方案和立法成效的关联信息搜集与加工处理，还可以通过相关的引擎网站，通过委托社会第三方搜索海量立法数据并进行中立的立法评估分析。在此过程中，将这些大量的数据进行关键字的检索与划分，分成若干个小的数据集合，将这些数据集再度通过关键字的检索与划分，这样可以获得更有价值的立法资讯，从而辅助立法评估中对于可改或者可立的立法方案的建议。立法工作部门和立法职权机关将信息进行整合和应用，可以得到更加切合民意所需的法律规范设计方案。

3.利用大数据进行信息搜集与管理

以立法后评估而言，我国目前立法后评估中，评估主体会有选择性地强化或弱化某些评估对象的选定，对法律文本的评估中的质性研究缺乏科学合理的指标体系，数据的取得和应用的随意性还未消除，对其中的分析评估结论的精益化的实现不够。而这正是大数据的用武之地。每个人对一定的法律文本的感受与评价的意见不同，必然生成评估的大数据素材，由此，应用大数据技术对此进行聚合、筛选、精算、处理，进行科学的分析与及时的反馈，并引入社会公众对评估结论的再评估，能够有利地鞭策立法后评估的持续进行，从而增强在“后体系时代”立法中的法律修改、废止、补充以及地方立法、特别是民族区域自治地方立法中立法特色、变通立法的切中度。

任何事件的发生是有“前兆”的，看似偶然的背后其实有着必然性，政府需要尽可能地在这些“微”力量爆发前，运用数据挖掘等技术将这些分散、模糊的小概率事件有序地关联起来，挖掘出问题可能发生的大概率，在问题察变机制方面发挥提前预警功能，做出恰当的决策。因此，包括立法在内的政治法律决策，既是可以又是必需开展预测的，尤其是中长期的立法需求预测，以及法律规范的实施成效的模拟分析。首先，对立法预测而言，最重要的是数据的应有的、必要的规模以及数据的真实性。立法预测需要实验区，因为没有实验区将不存在许多数据。因此在立法预测的初期我们需要设立试行区，将有关经济等有关的数据进行收集。而大数据技术将各类数据进行相关性的筛选（通过各个数据的类型进行分类），形成一系列的数据集合，将各个的数据集合进行分别处理。将一个数据集合的数据变成点数据，绘制在离散图表中，通过这个离散的图表，计算机可以获得其相关的离散性的函数。将其余的数据集合进行处理，我们可以获得很多的函数，绘制非常多的函数，而这样事物之间的非线性的多重关联性与复杂传导性将能很好地显示在函数上，有助于多维度地分析和测定一定的法律规范在其设计和实施上如何与其它的法律制度的供给相辅相成，从而增强法律制度的系统性、协调性、整体性与协同性。因此我们可以通过函数将图表上的线段进行延伸，这样就能得到对该立法的预测或测定的最为逼真的结果。通过相同的方法，我们可以得到普通地区（未使用相关法律的地区）的数据，可以得到未应用相关法律的图表。再将这些图表交由立法预测人员，让立法预测人员进行比对分析。立法预测人员利用这些图标进行判断相应的立法条例的利弊，思考和评价是否应该推行相关的法律制度，并交由立法权力机关做出决策。

再者，大数据技术使得立法预测情境化和现实化。大数据技术将各类数据进行相关性的筛选，形成一系列的数据集合，将各个的数据集合进行分别处理。可以将一个数据集合的数据变成点数据，绘制在离散图表中，通过这个离散的图表，计算机可以获得其相关的离散性的函数，进而通过函数将图表上的线段进行延伸，这样就能得到在这种分布及其演进趋势下的未来样态，绘出立法方案投放于社会的样态图表。政策分析师、立法评估师，以及立法工作人员、人大代表、常委会组成人员和立法智库专家等，可以利用这些图标进行判断相应的立法方案的利弊分析、利益衡量以及价值评判，思考是否推行怎样的、是否应该推行相关的法律制度。

可见，数据量以及大数据技术的应用能够在立法调研研究中予以有力支撑，提高立法预测中的准确性。

四、积极审慎地推进“数据化立法”

对大数据技术在法律实践的各个环节和领域的影响，学界已初步有所反应、关注和研讨，就其议题，主要集中在将大数据及其相关的云计算等的技术作为一种资源、一种技术乃至一种思维，分析和考察其对于立法调整对象、范围和内容的冲击、改变和拓展之上。对此有学者指出，大数据技术带来国家治理转型，认为“具有强大变革能力的大数据不仅引发技术革命、经济变革，更引发国家治理的变革。大数据时代政府面临全面转型。由数据开放为起点，政府行动计划开始营造大数据发展战略，但与之相关的安全问题、立法问题、标准问题仍亟待解决。”有学者则在大数据导致的大数据生态、大数据产业和大数据监管中的权力与职责、权利与义务的变化上予以思考。提出针对大数据生态中的立法原则、大数据生态种不同主体的权利义务、大数据产业的信息安全、网络安全等的比较研究和前瞻分析。还有学者针对大数据下的实证法学研究的方法与技术的变化与发展进行分析，提出开展法学的大样本研究。认为“法律实证研究中丰富的全样本选题，是尽可能降低抽样误差的一个较好对策。”要“合理确定抽样框架”、“避免盲目放大样本容量”等。

我们认为，首先需要深入解析大数据（技术，包括云计算在内的对于信息科学与技术的全面升级版的移动智能化数据运算技术等）与立法实践之间的双重关系。换言之，在问题的界定上，应当明确是双向的：第一，大数据的形成、开发、商业利用与治理运用，在四个方面带来的社会运行的机制与方式上的变化：1.大数据作为个人的社会存在的信息化表现形式的权利客体；2.大数据作为社会交往过程及其结构、结构并因此成为一个相对独立的因素，凝结和表现为社会关系的载体，具有商业与治理的使用价值，进而作为一种可流转的权利客体；3.大数据作为影响相对独立的物化存在，在产业形态上具有的与原生业态、产业链条的依存性的同时，形成和塑造了诸多新的产业类别和产业活动方式，这成为立法的新的调整领域，需要立法做出反应，将其予以必要的规则化，在呵护其活力的同时平衡其中的利益，促使其予以稳健的发展；4.大数据作为国民活动的表现形式，对于国家主权及社会治理体系带来的牵引与促进，这就需要在大数据治理上进一步澄清其中的权力结构与权力指向以及权力的原则、理念。以上四个方面，可以说都是作为立法的对象的，是在立法针对社会关系中的信息法律关系的泛在化形态和独立化存在，并进而需要在权利义务、行为方式和责任追究的问题，是作为立法的调整对象或者说客体而存在的。

第二，大数据作为立法的社会生态环境的基本规定性而存在，这样就使得大数据对立法实践的影响具有基础性、全面性和背景性的特点。即立法对于社会关系的调整中，必须认知和识别其中的数据关系及其法律化，这须臾不可忽视。比如教育、医疗、城市管理等领域中的大数据运用导致的流程、结构及其内容上的重大变革或重塑？这样不论是此前立法所产出的法律规范，抑或是未来将要构设的法律规范，都必需在其实体法律关系与程序法律关系的拟制的同时，同步虑及和展现其中的“数据流”载体的法律权利义务的相应的内容与形式。进言之，立法实践本身将必然由此而“大数据化”或简称为“数据化”。大数据对于立法实践活动过程中的主体、行为方式和程序机制与价值实现和效率效益的影响，这是将大数据作为立法实践活动的物质基础和客观手段，对于立法本身的重构或者嵌入所带来的立法行动的变革与发展。或者说是一种基于大数据的立法实践活动的新型状态是怎样的、应该是怎样的，这就对于立法作为全面的法治实践系统中的环节在立法与社会、立法与政党、立法与民众、立法中的行动环节、立法自身的属性——开放性、风险性、周期性（主要针对成文立法的效力的衰变周期）、民主性、实效性诸多方面所予以的影响。

所以，大数据立法的含义，如果不加区分，则会是多重的：大数据作为资产——个体的、商业的、国家的？全球的？产权界分立法，再比如医疗信息和健康数据——的立法，而这些在这里对数据的安全、产权及其流转的立法，都还是对于数据作为社会关系的交互对象的立法，由此带来的是大数据产业立法、大数据产业的民法、商法以及经济法。甚至，大数据治理——以及在此基础上的国家和社会治理即云治理的公法和社会法领域的立法。而相对严格地分析，（大）数据化立法，则是基于大数据的立法活动带来立法的权力结构、议事规则、流程操作（非线性的，必需是开放的并且是具有极强的可变性的）、主体关系、舆情文化等的变革及其所形塑的新型立法法律制度的变革与确立。以上对于大数据技术在立法调研活动中的若干途径与方法的运用的分析尝试，即是在这一方面的探索。上述大数据技术的运用，在主体的视角，则是促使立法职权主体、立法行为主体能够适应和拥有面对大数据的立法处理能力。

而这将成为一个重要的立法实践自身的存在和运行的基准，甚至不仅仅是其物质基础和技术保障。由此，大数据时代的立法实践本身——而并非其内容或对象的意义上，在我们看来，或许适宜被更改称之：数据化立法（数字化立法？信息化立法？立法的信息化？这些是有一定的联系和区别的。）——大数据及其不可分割的云计算，作为云治理的一种承载和实现方式，不只是为其提供信息资源的支撑和物质手段，而且为其在全面的行动过程上予以重新的塑造，这样成为民主化、科学化的立法的具体形态——哪怕是其作为庞然大物的大象的侧面之一。即：并非是阶段的，也不只是来源上的，而且不是仅仅作为静态的，立法的过程，在大数据的视角观察，是作为数据流、数据主体的方式而存在的。立法的过程成为数据的输入、碰撞、交汇以及数据动员、数据竞争和数据表达的过程，这一过程中，数据的优势成为立法中的话语权与影响力的重要依据，由此可见，既不能只是强调主体及其所谓的正式的权力的执掌，也不能过于片面的突出在数据上的主体所拥有的财富量的累积与权重，而应当将其结合起来，看到大数据是为一定的立法行为主体——不论是立法的职权主体还是立法的权利主体还是立法的行动主体比如立法助理还是立法的工作人员，都是一个要运用和发挥数据作用并因此作为其立法能力的主要指标的根据。

那么立法实践如何为大数据技术所重塑？或者说立法实践在实践的主体、介体与过程上，在立法体制机制上如何适应大数据技术？增强基于大数据的立法调查能力？在其举措和对策上，我们认为：

首先，按照立法法、地方立法条例等的规定，进一步增强立法的信息意识、数据意识，全面地、创造性地贯彻实施科学立法原则，深入汲取和有效运用社会运行的数据信息。必需明确，立法决策中心一定是有着一个相应的立法信息中心作为其辅助支撑。因此，一方面，要继续坚持《中华人民共和国立法法》第36条对于全国人民代表大会常务委员会制定法律的过程中征求和听取意见建议的方式与途径所规定的座谈会、论证会、听证会等听取各方面意见的多种形式，切实发挥其应有作用。这就意味着不应放弃而应继续完善传统的立法信息支撑方式，包括继续改善和加强与现有的基层立法联系点的作用。另一方面，围绕代表履职作为实现人大主导作用和切实提升立法能力的基点，来进一步健全图书馆支持立法的机制，鼓励发挥立法特别是地方立法智库的作用，尝试建立健全其立法助理制度。目前，人大代表作为国家权力机关的组成人员，因为兼职等的原因，其立法参与虽然在立法法中得到进一步的明确和保障，但是实践中尚不足以体现其应有的地位和作用，毕竟人大代表在立法中的参与不是一般意义的表达权，而是对于立法的实质和最终的决定权以及对于常委会立法的监督权。所以这种性质的权利需要更为深切和具有全局性、代表性的数据信息支持。这种信息支持的说服力和针对性以及其中的价值、利益的输入尤其显得重要。“发挥代表在立法中的重要作用，增强参与实效，最根本的，还是要将立法法、代表法中关于代表参与立法较为原则性规定予以具体化，增强制度的刚性和可操作性。”如何获得哪怕非中心化的立法信息支持和输入？这是一个这在单项的立法过程中，关系到的是其质量；在其整体上关系到立法中人大的主导地位的实现机制，也是一个大数据作为治理资源和决策支持，与其他决策机制之间的交互优势问题，简言之，即人大的信息拥有数量与质量及其与立法决策之间的对应程度，是否能够相对其他比如作为立法起草者、立法提案者的政府、法院等的优势地位。否则，谈不上其治理能力的提高和在国家治理体系中的重要作用。我们欣喜地注意到，在广东省，正在率先“通过建设大数据平台，能为代表参加人大会议的各项审议决策以及闭会期间的视察、调研，提出建议意见等履职工作提供更为完善的信息服务，满足代表履职的系统性和综合性需求，提升代表履职的积极性、主动性。”

再一方面，更要增强数据分析的自觉性、操作性和有效性。现在的立法法的规定可以在其科学立法原则中通过解释以明晰和强化立法的大数据意识和大数据思维。应当确立立法中的一种态度和立场：基于数据的徇证化的立场，就是要靠数据说话；同时，应当确立一种思维和方式：在数据的收集分析基础上进行法律规范设计的推理和论证。将此前的模糊的、含混的、大而化之的思维取向和决策偏好进行修正。比如某部立法的修正草案，“整个立法过程中共邀请到10余名全国人大代表参加各种会议、调研，听取他们的意见。”而对另一部立法，则认为“关注的人群不多，研究的学者也非常少”，所以，径直将其称为“小众法”，就更是欠妥的。因为一部法律的调整及其效力的普遍性在于其可能性，而并非是实际关涉的法律主体的多寡。

其次，大数据基础上的立法，在一定意义上将改变立法主体结构，促进立法的社会化开展。首要的，是其中的立法权的决断权、选择权主体必须承担大数据的论证义务，这就附设和增加了立法权力主体的义务，促使其进一步实现其本身的职责化，即不再是一种专断型的规范创设权。再者，立法的创设权在实质上的，将在其阶段性上和原创性的方案供给上被多样化，即有了诸如体制外的智库甚至大数据公司对于某一方面的政策分析和立法设计，并有可能与一定的利益诉求组织之间建立相应的合作代言关系。毕竟立法尽管是庙堂之上的，但其本源和归依则还是在乡野之间。而就立法机关的力量而言，也断无可能将自身打造为一个治理体系中的超级计算机房。体制外的独立实体及其工作人员，特别是智库“可以担任数据分析和预测的评估专家”。

全国人大常委会法工委统计显示，立法法修改实施近一年来，各地积极贯彻中央部署落实法律要求，截至2016年1月31日，新赋予地方立法权的271个设区的市、自治州、不设区的地级市中，已有209个被确定可以开始制定地方性法规，占到77.1％的比例，6个市已出台地方性法规。全国27个省、自治区中，已有24个省、自治区作出批准决定。预计到今年上半年，将全部完成批准任务。由此，在地方立法更加成为国家立法体制中的重要组成部分的情形下，立法的数据支撑规模与其类型化的要求将更为突出。2015年9月初，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，将作为一个时代的特征的大数据提升为国家战略层面上重要的举措，远远超越技术层面。在《纲要》中，国务院重点部署三项主要任务。其中，首要任务便是，加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。因此，需要数据信息保真，剔除其中的失真因素，夯实数据开发的坚实基础。当前尤其需要增强我国已有的庞大驳杂的数据信息的可处理性。信息的数据化，就是针对信息增强其可识别性和可检索性，否则依然是驳杂和混沌的，披沙拣金，否则无法在其中进行海量信息的提取。再者，需要增强数据信息的整合应用的统一性。大数据主要来源于部门行政记录数据、企业单位生产经营数据和互联网上生成的数据。应当进一步推动工信部、网信办、发改委、统计局以及其它拥有大量动态统计数据的政府部门协调职责与分工，制定和执行统一的发展规划，推进数据信息梳理应用的标准化与连通性。

再次，应当自觉并且善于运用大数据分析立法舆情，廓清立法的真切的社会需求与价值导向，为立法的健康开展创造积极的社会情势。在一定程度上，以及在其应然的意义上，社会舆情是立法需求的伴生物，不仅需要在立法的项目诉求上有着相应的表达，而且一定是一个唤醒和争取社会支持——包括或者说社会的舆论支持的过程。否则，或者是机关或政府主导的立法，与社会需求、民众诉求之间有着显豁的差距；或者是相对小众的立法项目，甚至由此可能产生某种利益集团需求的刚性化合法化的转化。而由于在不同立法项目的进程安排以及同一个立法项目的是立法博弈的必然产物，基于社会利益格局中的差异性甚至对抗性，在立法中一方面通过在立法程序中的正式的立法主体及其行动方式，一面也必然表现在一定的社会动员上，从而形成相应的社会呼应、社会压力，并因此既影响对此尚缺乏认同和未形成支持的代议人员，又在社会舆情面上形成一定的社会态势，争取相应的优势地位和有利影响。如校车条例在一个月之内的制定出台，就是在迅速回应社会严重关切，彰显政府对社会民生的职责与担当。再比如醉驾入刑，就在很大程度上有着屈从网络舆论走向的意味。“醉驾入罪是网络舆情促推的结果，并非立法理性的必然体现。”就现实而言，“不论是舆情网络化还是网络载舆情，我国的立法实践和立法环境正在发生深刻变化，地方人大在立法过程中必须关注和回应网络民意。”

立法的舆情环境优化，是立法顺利开展的必要条件，因此，立法的过程不仅仅是一个庙堂之中的宏盛辩论过程，而且是一个在社会文化意识层面的引导、辩驳和交锋并进而使之有一定的矢量化进展的过程。在大数据的背景下，社会意识形态中的个性化展现成为必然，所面对的不再是混沌的，也不再是整齐划一的。现在和将来所面对的，是组织化程度提高的，也是个人展示度提高的舆情环境。所以，立法过程必须伴随着对于舆情的治理过程。进言之，如何在原生态的民意氛围中正确识别和明确鉴别？如何疏解与立法目的和价值衡量之间存在明显对立和差异的公众认知？甚至如何使得立法由此受到的压力和阻力进行量化的测度和评价？并因而有针对性地分析立法所带来的思想意识和文化观念及其所支持的行为模式的拟定与相应社会利益关系、社会文化关系的调整的社会舆论认同。哪些声音是噪音？甚至是所谓的别有用心者？哪些是值得尊重的？哪些是要审慎对待的？

最后，要对“（大）数据化立法”保持警惕。大数据不是无主体的大数据。一则，毕竟立法权力及其所生成的法律文本是具有权力的属性，即强制性、规范性和干预性的，这样就不能不与公民的权利和自由之间产生一定的对立。就有可能构成对于公民权利的侵害，或至少是监控，从而将公众置于一个潜在危险的境地。就其根本，大数据的渊源在与公众的生产生活动态的累积和转换。所在建立在大数据之上的立法，实质将是对于公众行动空间的分散性、自主性和能动性的牵制。这是必须要明晰的。二则，在我国城乡二元化的进程中，在工业化与信息化交织但是却难以完全切换到所谓的3.0的版本基准上的城乡一体化，因此，大数据反映和承载的不是无社会特征和阶层归属的抽象的人，因此，在运用大数据之中，同样始终不可将其主体类型、主体属性予以抹杀和忽视。因为数据鸿沟的存在，又必须在运用大数据的同时，兼顾恰如网下的沉默的大多数的权益诉求及其与大数据之上的愿望表达之间的差异甚至对立。截至2015年6月，我国网民中农村网民占比为27.9%，规模达1.86亿，相比2014年底增加了800万。城镇地区与农村地区的互联网普及率分别为64.2%、30.1%，相差34.1个百分点。人口结构方面，10-40岁人群中，农村地区的互联网普及率比城镇地区低15-27个百分点，这部分人群互联网普及的难度相对较低，将来可转化的空间较大。但是在现实的立法参与、立法表达中，农村人口上网情形与城市差异较大，年龄段、文化水平、政策法律意识观念、现实的法律消费后的挫折感，参政意识，由此网上的意愿、诉求的表达差异。大数据与立法之间的衔接和对应还需要若干环节，这些环节是数据分析和提取的步骤。大数据基础上的立法，不是问题的实质所在，归根结底，大数据之中的立法需求以及立法评价的提炼，这是问题的实质和指向。

结语

综上所述，科学技术的每一次飞跃式的发展，都带来社会组织结构和运行机制的重大变革。“大数据时代是一个将海量数据视为核心资产的时代，政府、企业、社会组织以及公民的意见表达、偏好选择、行为习惯等均被高度数据化，数据管理被视为重要的国家发展战略。”网络信息技术的发展中，大数据技术和云计算方法，已经和必将更加深刻地变革社会治理和国家运行的体制机制。法律是社会的最大公约数和最高共识度，立法是良法的供给、善治的前提、民主的结晶，自应科学地产出。立法之中，形成和塑造社会成员最广泛一致性的意志和愿望，将其价值诉求和行为范式的“公意”期待进行提炼和表达的过程与结果。在广泛的社会主体及其纷纭的意志、愿望面前，应用大数据技术，调查、收集、研判和汇总立法需求，是必要和重要的。立法调查现有方法的局限和缺陷同样表明大数据技术方法应用的迫切性。因此，在保障公民信息权利、隐私权利，增强立法公开、消解数字鸿沟的基础上，应当树立大数据基础上的科学立法即“数据化立法”的理念、意识和思维，丰富发展立法调研、立法起草、立法审议等过程中大数据应用的技术、手段与方法，提升和凸显立法调查对于立法决策及其中作为内核的法律规范设计的支撑作用，在整体上优化立法的信息生态环境，健全立法的辅助决策系统。与此同时，促使立法调查中的主导权、决定权、判断权以及针对立法本身的表达权、评价权、选择权、监督权向着人民群众实现真正的归位。为此，更为深刻地认识立法实践全过程中大数据应用的必要性和可能性，思考将大数据技术应用在立法调查中的范围、方式、步骤和限度等。毋庸置疑，尽管可能不尽成熟，但是却具有很强的前瞻性和针对性，有着不可忽视的现实意义，需要在实践中的认真对待和积极尝试。