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　　日前，由中國犯罪學學會主辦、成都市中級法院承辦、成都市雙流區法院協辦的中國犯罪學學會第六屆全國會員代表大會暨第二十六屆學術研討會在四川省成都市召開。與會專家學者圍繞“大數據時代下的犯罪防控”主題，對“大數據與犯罪防控基本理論”“大數據與網絡犯罪防控”“大數據與暴恐犯罪防控”“大數據與金融犯罪防控”和“大數據與腐敗犯罪防控”五個分議題進行了深入研討。

? ? 大數據與犯罪防控基本理論

　　大數據肇始于西方，在我國得到快速發展，已經上升到國家戰略層面，與人們生活息息相關。與此同時，大數據也帶來社會治理和犯罪防控的深刻轉型。

　　中國人民大學法學院教授劉品新認為，在大數據時代，社會治理應該由打擊轉向預防，由基于經驗治理轉向數據治理，由政府主動進行的大數據治理走向平臺共治。同時，法治建設應該由經驗思維轉向數據思維，由物理空間的法治建設轉向數據空間的法治建設。

　　大數據時代也必將引起我國犯罪學研究范式的變革，湖南大學犯罪學研究所所長王燕飛認為，這種變革體現在傳統犯罪觀變為犯罪的全球化觀、犯罪的法治觀和犯罪的國家安全觀，大數據時代我國犯罪學學科體系要確立“科學理論”核心地位，我國犯罪學需要從威權犯罪學向大眾犯罪學轉變，犯罪學研究模式應該實現“刑事一體化”與西式研究模式的有機結合，共同和諧發展。

　　浙江省金華市人民警察學校教授傅躍建認為，關于大數據背景下犯罪預防體系的構建，不僅要運用互聯網、云技術、信息技術、系統技術等編制“天網”，還要同時結合傳統群防群治為根基的草根“地網”，統籌推進。

　　在普遍看好大數據推動犯罪學研究創新發展的同時，中南財經政法大學刑事司法學院教授王良順則認為，應該平衡犯罪大數據的利用與公民的通訊自由、隱私權的保護，并通過將犯罪大數據的利用納入到技術偵查措施的范圍內加以規制來實現這種平衡。蘇州大學王健法學院教授李曉明也認為，大數據是一把雙刃劍。大數據能夠給我們的生活、工作以及管理帶來方便，提高辦案效率以及提升辦案質量。但是同時必須清醒地認識到大數據可能引發的危險與侵權。上海政法學院刑事司法學院教授賈洛川也認為，在運用大數據進行監獄防控時，不能過于依賴數據、信息，而忽視與罪犯進行交流和溝通，應該實現“人”“機”結合，升級監獄防控。因此，必須解決好大數據的運用與規制問題。

　　大數據與網絡犯罪防控

　　大數據時代背景下，網絡犯罪頻發，犯罪種類復雜，以網絡詐騙犯罪、網絡平臺犯罪等為代表的犯罪類型較為集中。如何運用大數據進行網絡犯罪防控成為新時期犯罪學研究的一項重要課題。

　　武漢大學法學院教授皮勇通過對150份刑事判決書進行分析認為，由于網絡交易平臺匯聚了大量的個人信息，網絡交易平臺詐騙犯罪已成為目前嚴重的犯罪類型，并呈現出發案領域、地點相對集中，與社會的信息化程度高度相關，犯罪的門檻低、成本低等特點。而有效防控網絡交易平臺詐騙犯罪，應該抓住兩個關鍵點：網絡交易平臺的管理和對個人數據進行保護。具體包括規范對網絡交易平臺的管理、提高網絡交易平臺詐騙犯罪的成本和完善對個人數據的獲取、分析和保護制度等措施。

　　關于網絡運營商的刑事責任，河南警察學院教授王利賓認為，從法經濟學的角度分析，大數據時代賦予網絡運營商特殊責任，對網絡運營商的監管不作為行為應該進行犯罪化處理，但是與此同時，也應恪守一些基本原則，如刑法謙抑、罪刑法定等基本原則。

　　大數據與暴恐犯罪防控

　　由于大數據的開放性，大數據也被一些暴恐犯罪分子運用于犯罪之中，如何應對大數據給暴恐犯罪防控帶來的挑戰，成為當前暴恐犯罪防控中的一個重要議題。

　　浙江大學光華法學院教授葉良芳認為，大數據環境下網絡恐怖主義犯罪呈現出三個新特點：速度快，犯罪突發性強;范圍廣，無國界覆蓋;主體散，“獨狼”激增。同時，利用大數據進行網絡恐怖主義犯罪防控面臨著三方面挑戰：數據開發性很高，能夠輕易被恐怖分子利用;數據價值密度低，防控機構和恐怖分子之間的信息不對稱;數據犯罪傳播廣泛，難以控制它的范圍。當然，大數據也給恐怖主義犯罪防控帶來了機遇：一是現有犯罪人員信息數據化，有助于評估恐怖主義分子再犯風險以及對刑滿釋放的恐怖分子進行后續跟蹤測評等。二是網絡恐怖主義犯罪要素程序化，可以科學提取犯罪要素，厘清網絡恐怖主義犯罪的各個要素，設置警報系統。三是數據監管智能化，用現有犯罪信息庫數據訓練機器，使其獲得智能，監控網絡恐怖主義犯罪數據在互聯網上的流動。

　　對于恐怖主義犯罪的預防，江南社會學院馬濤博士立足于犯罪地圖理論，認為在大數據時代，可以將數據和地圖相結合起來分析、預測、預防恐怖主義犯罪，實現恐怖主義犯罪分布可視化。

　　大數據與金融犯罪防控

　　在大數據時代，傳統的金融犯罪與互聯網耦合，催發出新的樣態?；ヂ摼W金融也憑借著自身方便、快捷的優勢，被人們廣泛接受。但與此同時，由于規范、制度、機制的缺失，導致該領域犯罪形勢較為嚴峻，因此，如何構建相應的風險化解與防范機制迫在眉睫。

　　沈陽工業大學文法學院教授孫文紅從刑事一體化的角度，對于防控互聯網金融領域的潛在風險及犯罪，提出了五種對策：健全法律規制體系、建立行之有效的監管機制、加大刑事司法懲治力度、加強社會輿論宣傳和完善被害人救濟途徑。

　　河南省檢察院未成年人檢察工作辦公室副主任朱艷菊認為，大數據時代下非法集資犯罪防控可以從六個方面來進行：構建科學合理、運轉有效的普惠金融體系;建立形式靈活、注重實效的宣傳教育機制;完善金融領域法律制度建設;健全預防為主、打防結合的防控工作機制;抓好統籌協調、強化預警防范工作;引入“互聯網+”的工作模式，實現金融犯罪防控全國一體化。

　　大數據與腐敗犯罪防控

　　大數據為腐敗犯罪防控帶來了前所未有的發展機遇。

　　北京大學法學院副教授江溯認為，大數據為腐敗犯罪防控提供了數據基礎，這個數據基礎除了司法案例外，更重要的是犯罪學意義上的那些數據，包括身份信息、通訊信息、社交媒體、瀏覽網絡、交通信息、消費信息、履職信息、財產狀況、關系人等這些信息。這為運用實體識別、聚類分析、關聯規則挖掘等相應的技術分析提供了素材，有利于實現對重點領域的重點人員進行防控，起到提前防止腐敗犯罪的作用。

　　成都市中級法院研究室綜合科科長徐貴勇以大數據對貪污罪量刑均衡的驗證作用為視角，選取2014年1月1日至2015年6月30日期間中國裁判文書網公布的貪污犯罪案件作為數據樣本，經研究發現實踐中存在輕罰與重罰的比重不均衡，同一量刑情節在定量上存在較大差異，“數額+量刑情節”與宣告刑不相適應，量刑引發上訴案件偏多，量刑情節認識不一致成為改判主因等五方面問題，其原因在于立法規定欠完善、貪污罪“情節”量刑規定不明、貪污罪量刑缺乏有效控辯對抗機制、重定罪輕量刑傳統觀念不當影響。因此，建議運用大數據對貪污罪量刑提供科學指導。

　　清華大學法學院教授周光權認為，運用大數據指導量刑有其科學性，但需確保采集的數據具有相關性和客觀性。在量刑方法論上，要把影響違法的情節和影響責任的情節區分清楚，而后才能決定量刑。