大數據和法律實踐、法學研究之間的關系有以下幾個維度：大數據提供了預測人的社會行為的手段，比如購買行為和打擊犯罪，從而為立法、執法和法學研究提出新問題；大數據可能對司法裁判提供輔助；大數據對法律服務的轉型提供推動力；大數據對傳統法學的研究方法提出了挑戰。本文擬從大數據的特點談起，進而引申到上述四個方面，以全面探討大數據與法律實踐、法學研究三者之間的關系。
（一）如何應對新社會問題
大數據的特性首先被應用到商業領域，允許商家得以精確地搜集和分析消費者數據，預測他們的購買行為。隨著互聯網公司在各個領域的擴展，它們對海量用戶整體上的偏好更加了解，從而基于個體的特殊性和所屬群體的一般性發送廣告。精確預測盡管不是對消費者行為習慣和隱私的窺探，卻極易引起反感，產生受到侵犯的感覺。人們更加擔心當自身的一舉一動都可以被信息技術追蹤的時候，數據安全性就成了棘手的問題。傳統的空間隱私的觀念被消解，變成了信息隱私甚至更為中性的個人數據。當個人數據已經不可避免地成為有價值的資產的時候，法律可能需要做出調整：傳統的行政和司法保護對打擊非法買賣個人信息的重要性不言而喻，但數據的搜集和利用仍然缺乏明確的規范性指引。法律有必要逐步承認用戶對個人信息的財產權利，幫助創設允許個人信息自由流通的交易市場，從而讓用戶更加自主地控制自己的信息，產生更有意義的價值。
在打擊犯罪的問題上，大數據預測帶來的爭議可能更多。犯罪預測一直是犯罪學研究的重要問題，大數據延續了19世紀以來的針對個體的“天生犯罪人”思潮，借助對犯罪群體和可能發生犯罪區域的監控，能夠預測更加廣泛人群的行為，這為打擊犯罪和反恐提供了強大工具。由此產生的問題是，如果我們能夠在某些犯罪發生之前就預測（而非證實）其發生，可能會顛覆作為個體承擔法律責任之基礎的自由意志假定。如果未來發生的一切都可能通過對個體過去的一切行為得到解釋（無論這種解釋來自于顱相學、大數據或神經科學），那么像犯罪這樣的“危險的個體”行為就完全可以進行事先預防，當然，前提是擁有海量的有用數據。但這一思路無疑是危險的，它會顛覆法律依據人的行為與法律后果之間的因果關系發揮作用，而代之以相關性證明；后者是隨著數據的精確和算法的調整而不斷變化的，存在相當的不確定性。事實上，這一思路只不過是現代國家加強對社會監控的技術上的延續，并在面臨安全威脅的時候得到強化和推到極致。大數據的出現足以引發我們對法律責任及其前提的反思。
由大數據分析引發的其他新生事物已經逐漸擴散到更多領域，例如無人駕駛汽車、高頻交易，甚至人工智能，這同樣值得立法者、監管者和法學研究者關注。
（二）司法裁判與“自動售貨機”
說到司法裁判的過程，人們經常提及馬克斯·韋伯提到的“自動售貨機”比喻，意即只要輸入案件證據材料，法院就會自動吐出相應判決。這一設想也曾經引起計算機能否定罪量刑的討論。支持者聲稱，如果存在一個判決書數據庫，軟件就能夠幫助法官將當前的案件和過去審理的案件進行某種程度的比較（例如全國范圍內此類案件賠償或量刑的標準），也可以幫助律師和當事人對判決進行預測，窮盡各種經驗性的可能。盡管大數據有助于考慮到更多的因素，但問題在于，數據分析本身無法揭示案件背后復雜的社會關系，容易抹平地區差異，也就無法取代法官在個案特別是疑難案件中的自由裁量、利益平衡以及對公平的判斷。在這個意義上，司法經驗和以后果為導向的實用主義思維方式比純粹依賴數據做出的判決更加可靠。
因此，數據分析也許對成文法國家中的立法者更有幫助，因為它能夠幫助其揭示某些法律產生的意想不到的社會后果，更好地進行成本--收益分析。但對法官而言，大數據只能起到參考的作用，而不能代替法官本身作出判斷，更無法取代具體的證據認定和法律推理過程。
（三）法律服務的轉型
服務業較早受到數據分析的影響，這得益于信息技術的低成本和便捷，在能即時提供服務的同時獲取用戶的使用信息，從而幫助預測消費者偏好。依靠傳統口碑和介紹案源為生的法律服務業正開始沿著這一路徑進行開拓。傳統的在線法律服務主要分為法律法規案例數據庫模式和律師個人營銷推廣模式（例如在線解答咨詢），它們都沒能利用海量數據本身進行價值發掘。對第一種模式而言，大數據可以在判決書分析的基礎上幫助預測某一類案件的勝負幾率，作為一種產品向律師事務所出售，從而將律師事務所和律師變成平臺內容的生產者；但更有價值的是通過分析判決書，即可掌握訴訟律師訴訟勝負的基本數據，從而依據這一數據對律師進行推薦和評分。這就將第二種模式聯系在一起：根據潛在用戶的咨詢需求，即時創建個人數據庫，成為精確匹配律師和當事人的強大平臺。接下來則可以通過在線咨詢等方式進行進一步溝通交流，降低信息成本。
但大數據模式在法律服務中同樣存在弊端。例如，律師水平的高低不能完全通過勝負數據表現出來，勝負數據也不能成為判斷律師事務所優劣的唯一標準；依靠免費提供信息和服務的模式需要有其他增值服務進行交叉補貼才能維持長久。這都需要互聯網行業和法律服務業共同探索。
（四）法學研究方法的深化
法學研究以法律實踐為基礎和對象。上文已經簡要說明了大數據對法律實踐的影響，法學研究某種程度上也會受到影響。如果我們將法學研究粗略按照法教義學和社科法學劃分的話，大數據可能對開闊后者的研究視野更有幫助。社科法學關注法律和其他社會因素的互動，評估法律的社會功能和后果，當互聯網能夠越來越多地反映人們的社會行為的時候，法學研究就能夠進行大數據搜集和處理，評估某一約束在線行為的法律和政策。
例如，最高人民法院和最高人民檢察院2013年發布的《關于辦理利用信息網絡實施誹謗等刑事案件適用法律若干問題的解釋》，對構成網絡誹謗罪的轉發次數作出了規定。大數據分析可以幫助我們理解某一謠言如何通過像微博那樣的無標度網絡進行擴散，從而思考這一司法解釋是否能夠對謠言發布和傳播者構成有力的威懾；如果有威懾，針對的是中心節點還是其他節點。又例如，微博實名制的目的在于加強對網絡犯罪的事后打擊和事前威懾，只有通過對真實數據的分析才能得出科學的結論，判斷這一政策是否有助于事前威懾，減少謠言數量。
但大數據如何影響范圍更廣的法學研究，仍然是一個未知數，這依賴于信息搜集的容易程度和根據研究目的進行的算法設計。如果霍姆斯法官的名言“法律的生命在于經驗”沒錯，無論數據分析的誘惑力有多大，我仍然相信，通過研習推理和社會經驗進行的實踐才是法律恒常持久的生命。