大数据思维的代表之一就是基于全量样本的整体性思维。算法、算力和数据源是大数据技术的构成要素。算法运行的智能化和目标指向的精准化，是大数据技术得以大规模社会应用的关键因素。
通过大数据技术，在理论上可以达到“总体=样本”的规模。尤其是私有区块链、联盟区块链的应用，可以实现基础数据溯源，保障数据的完整性。
在人的主导下，区块链与大数据技术相融合，使得案件事实的认定从证据材料及证据技术的微观适用，达到定罪—量刑—程序的“三维一体”之宏观、整体确定。
然而，实际情况并非如此。一方面，基于大数据的刑事案件事实认定的全量样本数据难以获得，大数据的证明价值有限。大数据的“大”涵摄体量大、整体性和价值性。
数据体量大，并不意味着数据的价值就高。而单个数据价值高，未达至整体，对于案件事实证明的作用则有限。
实际上，当前刑事司法实践中，事实认定者收集的数据多为原始、静态、非结构数据。这些数据存在收集标准不一、未经有效处理、存储分散、时效性差等问题。
以网络犯罪为例，资金转移工具和洗钱方式不断升级、变化，正在向基于公有区块链的虚拟货币交易平台、暗网等渠道转移，给涉案资金的认定带来巨大困难。事实认定过程中，往往只能采用抽样取证的方式推定涉案资金，而这种认定方式本身就存在着偶然性和不确定性。
另一方面，事实证明面临系统性风险。通过大数据来认定案件事实，需要构建起局部与整体、主观与客观、静态与动态54等相互支撑的证据体系。
在这个过程中，事实认定者需要不断在案件事实和法律规范间往返、在虚拟空间和现实空间进行证据收集，通过数理逻辑填补推理漏洞，在预设框架内和可能结论间找到最理想、最合理的结论，致力于达到“案件事实清楚，证据确实充分”的标准。
但是，大数据分析报告是一种弱相关的间接证据。单个分析结果往往无法使事实的认定达到“足以排除合理怀疑”的程度。即使存在多个大数据分析报告，也会对全案证明带来系统性风险。
例如，大数据的预测分析存在有罪推定之嫌，这与案件事实认定中的无罪推定理念背道而驰；又如，事实认定过程中，如果不能正确处理大数据分析报告相关性与司法证明相关性之间的关系，会导致刑事案件的证明标准降低，即从“证据确实充分”演变成“证据相关且充分”。
大数据时代刑事案件事实认定的多维思考
作为研究者，绝对不能在真空中考虑新技术对案件事实认定的影响，而应重点考虑大数据对接。刑事案件事实认定的现实情况，找出其中的问题和弱点，反思基于大数据的案件事实认定需要如何改进和完善，进而保障法律框架下大数据技术的合理使用，提升刑事司法证明的效率和认定结果的科学可靠性。
基于此，针对前述问题，我们认为应当从主体维度、过程维度、应用维度和逻辑维度予以改进，坚持以人为本，促进可视正义和大数据分析报告的司法应用，以相关促因果，进而保障刑事案件事实认定的科学性和准确性。
（一）主体之维：
人本主义无论何时，认定案件事实均离不开人的主观能动性的发挥。面对当下司法实践中的新样态，应当在充分研判人技关系变革可能引发的法律、伦理及社会问题的基础上，坚持人本主义的事实认定理念，科学运用大数据技术来认定案件事实。
第一，坚持大数据技术的辅助性定位。尽管大数据技术的使用如火如荼，但事实认定的主体终究是人。海量数据本身没有价值，其价值是由人的需求所赋予，其相关关系是人对行为特征进行总结而产生。大数据技术确实拓展了人类认知案件事实的途径，但并未改变“足以排除合理怀疑”基本要求。
通过大数据技术所得的分析报告实则是客观世界案件事实的镜像，并不等于案件事实本身。事实认定不单单是技术处理的结果，还需要事实认定者对大数据分析报告和其他证据材料综合评断。所以，大数据技术的运用不得妨碍人的主观能动性充分发挥，增效、减负、辅助实乃大数据技术应用于刑事案件事实认定的基本定位。
第二，认知主体应切实履行注意义务，提升自身的能力水平。事实认定环节，一方面，事实认定者需要依据数理逻辑及经验对大数据分析报告的可靠性进行审查；另一方面，事实认定者应注意将大数据分析报告和全案的证据材料结合，以连接证据性事实、推断性事实和要件事实。
事实认定者应充分熟悉了解计算模式的选择、数据特征的标注、无关数据的剔除、挖掘结果的审查修正，对大数据分析报告结果的科学可靠性进行审查，切忌盲从和过度依赖大数据分析报告。
此外，在新文科、新工科深入推进的大背景下，懂法律、懂证据、懂技术、懂实操的复合人才之培养还需继续发力，事实认定者的继续学习提高同样需要加强。
第三，人权保障意识的树立与践行。大数据对接案件事实认定过程中，事实认定者要始终树立并践行人权保障意识，遵循法定程序。事实认定者应注意向被追诉人披露数据的来源、类型、算法模型、应用场景，并将作为证据使用的大数据分析报告向当事人披露。
公安司法机关使用大数据技术必须遵循合法、剔除、必要的原则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，对于与案件无关的数据应当及时进行清除。
（二）过程之维：
可视正义刑事诉讼中，可考虑从说明义务履行、大数据技术运行过程可视化、强化区块链技术应用等方面入手，以维护程序正义，促进事实认定者对数据分析过程和结果的理解，确保数据的可靠性。
第一，说明义务之履行。算法提供者应履行算法的可解释性义务。一般而言，算法提供者大多在庭审阶段向事实认定者履行说明义务。但是，刑事案件事实的认定贯穿诉讼活动全程，所以算法提供者在侦查、审查起诉也应履行相应的说明义务。
第二，运行过程可视化。案件事实认定过程中，相关部门宜通过可视化的方式，来促进事实认定者对大数据技术运用过程，以及大数据分析结果的理解。
具体举措包括但不限于，一是数据的可视化。对此，可考虑通过图表、地图、词云等可视化技术将相关数据予以展示，使得事实认定者和诉讼参与人以更加直观、更易理解的方式认知大数据分析报告中的关键数据和信息；二是过程的可视化。
在数据处理过程中，应尽可能地展示海量数据的处理流程，确保大数据技术运行的透明性和公开性；三是结果的可视化。在显示层，可考虑通过可视化技术将大数据技术分析的“发生了什么”“为什么发生”“谁在实施”等基础内容和犯罪的基本规律进行展示；
四是交互式可视化。即使用交互式可视化技术，通过多种人机交互方案让有关人员更加便捷地阅读大数据分析报告。第三，强化私有区块链、联盟区块链的司法应用。
一方面，在保障从数据上链到法庭展示环节的原始性的前提下，着力解决数据的自动化、快速录入问题。
同时，将数据取证过程、环境、地点、时间、取证人员身份等客观因素同步记录、一并上链，保证上链前后数据的可靠性。
另一方面，应切实打通公检法等部门的联盟链各环节，做好对证据材料和海量数据的线上管理，实现线上的证据材料和数据流转，实现数据共享，提高工作效率，确保数据安全。
（三）应用之维：
大数据分析报告的科学运用大数据分析报告具有生成性、派生性等特点。换言之，此种报告是通过专门技术产生了不同于既有数据的“新”的信息，是对基础数据的二次甚至多次加工而形成的报告。
大数据技术之所以能对接案件事实认定，是因为其以海量基础数据为基础、以算法建模为核心、以大数据分析报告为呈现样态并对案件事实发挥证明作用。
当然，大数据分析报告要在事实认定中发挥作用，不仅需要事实认定者发挥经验和常识，还要确保数据源的可靠性、尽可能满足数据处理过程的可解释性、数据分析结果的可验证性等要求、注意大数据分析报告与其他证据之间的印证证明。
第一，确保数据源的可靠性。数据源的可靠性，可界分为大数据整体的可靠性和单一数据源的可靠性。
大数据的整体可靠性通常要求，大数据在总体上满足一定规模的具体数据属实即可，对案件事实的认定就不会产生实质性影响；单一的数据源，应要求数据达到原始性和有价值的标准。
就此，专业人员可通过数据清洗、数据标记等方式将不相关或者伪相关、虚假的数据进行剔除和标记，保证数据源的可靠性。至于数据的转移、传递和流转过程，可以通过构建联盟链的方式来确保数据的可靠性。当然，还可考虑编写与数据收集、上链相关的规范性文件（如指引、指南等），规范数据收集过程，提升数据上链的效率。
第二，促进数据处理过程的可解释性。数据处理过程的可解释性是指对于数据处理过程中所采取的算法、模型或方法，能够清晰、透明地解释其工作原理和决策依据的程度，也就是尽可能透明化。对此，前文已有说明，不再赘述。
第三，强化数据分析结果的验证。大数据分析报告是依托先期同类案件，基于对犯罪分子行为规律、社交网络、人性特点、生理心理需求等分析的基础上，依靠算法和模型进行数据处理后得出的结果。
因此，应在典型案例剖析和类案总体分析、研判的基础上，把握各类特定犯罪行为特征，制作数据特征标签，并依据海量数据的来源对结果予以多重验证。
当然，对于事实认定者则需要采用恰当的方式对先验认识、算法模型进行细致审查。此外，还可进一步考虑通过电子数据功能性鉴定、聘请专家辅助人的方式来验证软件、平台的功能，进而达到验证数据分析结果可靠性之目的。第四，注意大数据分析报告与其他证据之间的印证证明。
大数据分析报告在案件事实认定中以间接方式发挥作用，一般情况下不得单独用于佐证案件事实。但是，大数据分析报告能够对其他证据材料实现补强和辅助，相互作用、相互影响，构成完整、协调的证据体系。
鉴于此，事实认定者不仅要关注大数据分析报告自身的结论，也要关注大数据分析报告和其他证据之间内容指向的一致性，还需关注大数据分析报告与全案证据之间的印证关系。
（四）逻辑之维：
以相关促因果事实上，相关关系具有因果关系的逻辑根基。有相关关系不一定存在因果关系，但无相关关系一定不存在因果关系。因果关系是更高阶层、更高强度的相关关系。
既然二者呈认知递进的关系，则自然存在促进、融合之逻辑联系，所以可以通过相关关系进一步推导因果关系链，从而拓展案件事实认定的方法。此外，大多数情况下，在大数据分析过程中，一旦完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道“是什么”时，自然需要继续深层次探究因果关系，找出背后的“为什么”。
由此可见，通过大数据相关性勾勒出的案件事实框架，是包含了具有因果确定性的事实。而且，基于大数据的相关性分析结果，对于案件事实的认定有双重作用：一是排除无关因素的干扰，也就是利用数据消除不确定性；
二是为案件事实的认定提供指向和参考。刑事司法活动中，因果逻辑认知是案件事实的认定的最终归属。但需注意，刑事案件事实的认定不能局限于因果关系的确认而忽略多态相关关系的推演。
刑事案件事实的认定包括“犯罪轨迹重建”“结构要素整合”“合理性评估论证”等若干步骤。在此框架下，事实认定者可从大数据分析报告的“可能性”出发，构建多个犯罪轨迹，并以概率的大小为评判指标，对结构要素进行整合和对事件框架进行修正，从而构建出最具可能性的事件发生、发展的结果。
在此过程中，事实认定者可以数理相关性为基，探求经验相关，并进一步检验经验相关。换言之，通过相关性度量，可以找到驾驭不确定性的办法，从无序中寻找有序，从混沌中寻找方向。
目前，基于大数据的刑事案件事实认定，虽然面临着认定场域全景化影响庭审和事实认定，认定过程隐秘化易导致算法黑箱、数据独裁和算法霸权，事实认定形式化及数据表达不兼容影响大数据功能的实现，相关性分析结果存在偏差和失灵风险，事实认定面临全量样本难以获得和证明的系统性风险等问题。
但是，数字时代，大数据技术参与司法证明已成为现实，不可回避。
因此，如何在法律框架下防控技术法律适用的风险，发挥大数据技术优势，使其有效服务司法实践，
鉴于此，下面着眼刑事司法活动中的案件事实认定，直面大数据对接刑事案件事实认定的实际问题，从主体维度、过程维度、应用维度和逻辑维度进行了多维思考，倡导基于大数据的刑事案件事实认定应坚持以人为本、促进可视正义、科学使用大数据分析报告，
强调通过相关性来推进因果关系的证明，望基于大数据的刑事案件事实认定，认定过程更加易于理解、认定结果愈加科学可靠。
当然，基于大数据技术的刑事案件事实认定是一个系统性的活动，涉及大数据分析报告的证据地位，案件事实证明原理、证明模式、证明方法、证明标准，科学证据审查认定等多个方面。因而，基于大数据的刑事案件事实认定，如何进一步确保案件事实能被高效、科学、准确地认定，还需继续深入研究。
