當人們在逐漸接受網絡時代的信息爆炸，不斷適應自媒體時代帶來的言論自由問題時，大數據時代悄然而至。這種有關數據的技術新革命不僅給世界經濟和社會發展帶來了空前的機遇和挑戰，也給法學研究者提供了新的研究課題和新的研究方法。只有了解大數據，更新思維模式，才能在科技日益影響法學研究的洪流中跟上時代的步伐，開拓法學研究的新趨勢。
一、從大數據到大數據時代
（一）大數據的概念
大數據（bigdata）這個詞最早是在雜志Nature2008年9月第4期，Big Data:Science in the Petabyte Era[1]一文中提出，該文由問題：怎樣處理不斷產生的海量數據？為切入點，以維基百科的成功證明對公開且免費的數據或信息進行編輯或處理已經是一項成功的事業為案例，以存儲數據技術的發展為基礎，首次提出了“大數據這個概念”，同期的“大數據：從數據中挖掘價值”[2]一文論證了數據需要正確地分類與整理，大數據可視化具有巨大的經濟潛力與現實意義。大數據不僅是科技進步的里程碑，其也會促進新學科的產生，這些新學科需要人們用新的透鏡來觀察。此后，“大數據”這個詞在世界范圍內得到廣泛傳播與使用。
2011年5月麥肯錫咨詢公司發布了“大數據：下一個創新、競爭和生產力的前沿”[3]分析報告，該報告認為：大數據是指數據存儲量超過具有收集、存儲、管理和分析數據功能的傳統數據庫軟件的數據集合。[3]其包含了兩個方面的含義：第一，把大數據故意定義為主觀且開放型的概念，即不具體定義多大規模的數據集合才能為成為大數據。[3]因為隨著技術的不斷進步和發展，大數據的數據量會不斷增長，在定義中規定具體的數據存儲量不僅沒有必要更沒有實際意義。第二，關于大數據的定義會隨著部門的不同而不同，其主要取決于在特定的行業中普遍的數據集合的規模。[3]這基于每個行業都有其固有的性質和特點，數據集合的規模也會存在千絲萬縷的差別從麥肯錫咨詢公司的觀點來看，大數據就是龐大的數據規模。
國內有學者認為：“大數據是指為了更經濟更有效地從高頻率、大容量、不同結構和類型的數據中獲取價值而設計的新一代信息系統架構和技術，它被用來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新”[4]不難看出，其所稱之大數據已經不僅僅限于大規模的數據集合，還特指一種獲取數據的新技術。
（二）大數據的特征
2011年9月30日，賴恩·霍普金斯和鮑里斯·埃韋爾松在“用大數據拓展數字視野”報告中，闡述了大數據的4個特性將影響大數據的技術發展時指出數據具有海量性、快速變化性格式多樣性和結構易變性。[5]
1.海量性
大數據之所以得此名，最直接的原因就在于數據的海量性。如果把大數據時代之前的數據量比作涓涓溪流的話，大數據時代的數據量就是廣闊的汪洋大海。以計算機的CPU和數據存儲技術水平而言，G或T（1000G）已經不再是衡量這些數據的單位，而要以PB（1015T）及以上的單位來表明數據量。2014年3月7日，阿里巴巴公司大數據負責人在杭州舉辦的數據峰會《2014西湖品學大數據峰會》上披露了阿里巴巴目前的數據儲存情況，據阿里大數據負責人介紹，目前在阿里數據平臺事業部的服務器上，攢下了超過100PB已處理過的數據，等于104857600個GB，相當于4萬個西雅圖中央圖書館，580億本藏書。僅淘寶和天貓兩個子公司每日新增的數據量，就足以讓一個人連續不斷看上28年的電影；而如果將你代入成服務器，你處理的數據量則相當于每秒鐘看上837集的“來自星星的你”[6]由此，大數據的海量性可窺見一斑。
2.快速變化性
由公司、企業、國家機關和個人等的生產生活所產生的數據包括生活數據、商業數據或公益數據等。每一個產生數據主體的信息變化都會立刻導致大數據的變化，這種大數據的快速變化性可以形容為瞬息萬變。例如百度或360搜索引擎，每秒鐘的搜索熱點都不相同，每天的搜索風云榜都處在不斷變化之中，體現了數據內容的快速變化性。
3.格式多樣性
在大數據時代，數據已經從圖、文、聲、像的簡單陳列轉變為以多種形式組合的復雜集合體，既有以描述性文字為基礎的醫療檔案、也有以視頻技術為主的醫療教育短片、既有以0和1為所有表現形式的二進制數據；也有以可視化技術為基礎表現的三維圖像；既有MAPGI數據格式，又有ArcGIS數據格式。雖然此處無法窮舉所有的數據格式，但現有的數據格式已經呈現出多樣性的特點。
4.結構易變性
數據結構分為邏輯結構、存儲結構、（物理結構）和數據的運算、數據的邏輯結構是指對數據之間關系的描述，這里的數據結構專指數據的邏輯結構。因世間萬物紛繁復雜，關系盤根錯節，描述這些現象，關系或邏輯的數據結構也會隨之改變，這種結構易變性在大數據時代表現得尤其明顯。例如大城市繁忙路口的車輛流量統計數據，每月、每天、每個小時、甚至是每秒鐘的數據都不一樣，描述這些數據的邏輯結構也隨時發生變化。因此，以數據為細胞的大數據的結構也呈現出易變性的特點。
（三）大數據時代
2012年3月29日，美國奧巴馬政府公布了大數據研發計劃。[7]，斥資2億美元在國防、能源、衛生和地質勘探等五個部門研發大數據技術，亦在通過提高從多而復雜的電子數據集合中提取知識和觀點的能力來解決美國國內面臨的最緊迫的一些挑戰。此研發計劃一經公布，引起了世界范圍內對大數據技術的討論與追捧，標志著大數據技術的全球推廣。同年7月，聯合國發布了政務白皮書《大數據促發展：挑戰與機遇》，首次提出了“大數據時代”[8]這個稱謂，標志著大數據時代的開啟。
大數據時代的數據具有兩個顯著的作用：
1.數據具有經濟價值
眾所周知，數據產生于各行各業，同時也已經服務于各行各業。在大數據時代，數據受到前所未有的高度重視與熱情討論，不僅因其數量上具有的絕對優勢，更重要的是數據已經具備經濟功能。經過分析或有序排列的數據可以產生商機，數據本身也可以作為無形資產予以出售。數據就像專利權、知識產權一樣，不僅本身具有巨大的商業價值可以轉讓，而且利用數據創造的經濟價值更是無法估量。例如，如果美國的醫療服務業可以創造性地、有效率地利用大數據來提高其工作效率和服務質量，我們估計其從大數據中創造的潛在價值每年將超過3000億美元，其中，三分二的潛在價值是通過減少8%的國內醫療費用來實現。在私營部門，以零售商為例，我們估計這些企業可以充分利用大數據將其營業利潤提高至少60%，在歐盟的發達經濟體，我們估計政府部門可以通過利用大數據來提高其工作效率，僅這一項就可以節省超過1000億歐元（1490億美元）。[9]
2.數據可以通過多種途徑創造價值
數據這種原材料可以經過多種組合或各式加工形成有利于社會和經濟的價值。首先，利用實驗獲得的數據可以發現相關需求，暴露可變因素并提高業績。例如愛奇藝影視、樂視網等，通過向客戶端實驗性地推送各種影視節目，可以發現觀影人群的喜好；進而根據特定人群的特定偏好，購買受青睞的影片類型來提高網站點擊率及觀影率。第二，可以根據已有的數據，滿足客戶對人群進行細分的需求，例如零售業的淘寶、一號店或京東商城等，面對人數眾多的單體消費者，可以依靠已有的消費數據透露的信息提高銷售額，比如根據消費者以往的銷售數據將其進行分群，然后針對每個群組的特點實施有針對性的廣告策略。這樣既能在減少廣告費用的同時又可以大大提高零售額。第三，數據可以通過自動化算法替代或支持人為決策。例如當當網或亞馬遜網站，可以根據每種圖書的庫存量和銷售量，由智能軟件根據相關數據自動跟出版商訂購圖書。這樣不僅可以節省人力資源的消耗，還大大提高了工作效率。第四，數據可以創造新商業模式和產品服務。網絡時代創造了百度、谷歌等搜索引擎行業并使其發展繁榮，大數據時代可以創造以數據分析、數據共享、數據存儲等新行業的發展與繁興，以數據為基礎的新商業模式及產品服務將逐漸占據市場的一席之地。
二、大數據對法學研究的影響
隨著數據存儲技術的發展和大數據時代的來臨，大數據不僅對經濟市場中的各行各業呈現出不同程度的沖擊與影響，而且也在潛移默化地影響著法學研究：
（一）出現法律空白或頻繁出現新的法律糾紛
信息是經過加工后的數據，信息的直觀性邏輯性及價值性使信息保護這個話題在大數據時代逐漸受到青睞，不論是個人的信息保護還是企業的信息保護，在我國的立法范圍內還屬于空白領域，只有少數的幾部辦法或規范對其進行規定，如公安部、國家保密局、國家密碼管理局、國務院信息化工作辦公室于2007年公布了《信息安全等級保護管理辦法》（公通字[2007]43號），對信息等級劃分與保護、信息等級保護的實施與管理、涉及國家秘密信息系統的分級保護管理、信息安全等級保護的密碼管理、法律責任等方面進行了規定。浙江省人民政府第77次常務會議審議通過了《浙江省信息安全等級保護管理辦法》，該辦法自2007年1月1日起施行。我國雖然在信息安全及保護方面有了政策法規、行業規范和技術標準，但是這些規范、標準及其零散且不屬于全國性的立法保護，這使得對信息的保護力度大打折扣，在大數據時代對數據進行深入挖掘的情況下，如何對信息進行立法保護和司法保護還基本屬于法律空白。
大數據時代最重要的議題就是數據的分析與使用，這難免觸及到個人隱私權問題。我國《侵權責任法》第二條規定：侵害民事權益，應當依照本法承擔侵權責任。本法所稱民事權益，包括生命權、健康權、姓名權、名譽權、榮譽權、肖像權、隱私權、婚姻自主權、監護權、所有權、用益物權、擔保物、著作權、專利權、商標專用權、發現權、股權、繼承權等人身、財產權益。雖然隱私權作為侵權的對象已經得到法律的保護，但法律卻沒有對隱私權的內涵作出明確的規定。有學者認為：隱私權是公民享有的私生活安寧與私人信息依法受到保護，不被他人非法侵擾、知悉、搜集、利用和公開等的一種人格權。[10]12也有學者認為：隱私權就是指個人對其私生活安寧、私生活秘密等享有的權利。隱私首先是指個人沒有公開的信息、資料等，是公民不愿公開或讓他人知道的個人的秘密。[11]隱私權是指自然人享有的私生活安寧與私人信息秘密依法受到保護，不被他人非法侵擾、知悉、搜集、利用和公開的一種人格權，而且權利主體對他人在何種程度上可以介入自己的私生活，對自己是否向他人公開隱私以及公開的范圍和程度等具有決定權。[12]
通過分析以上的表述可知，隱私權是一種與私生活、私人信息、沒有公開的信息等有關的一種權利，但是經過網絡時代的沖洗與大數據時代的輻射，更多涉及隱私權的法律問題亟待解決。第一，如何定義個人信息或私人信息的內容范圍？隨著網上購物的普及、網絡銀行的市場滲透、電子簡歷找工作的繁興等等，與個人有關的數據呈幾何式的增長，但個人信息的內容邊界設在哪里，卻值得深入的探討，個人的性別、年齡、出生年月日等傳統信息屬于個人信息不是爭議的焦點，但個人網上購物的習慣、網絡社交工具的選擇、網址瀏覽記錄、網絡游戲的選擇及在線時間等是否屬于個人信息而予以法律保護，則需要進一步的論證與加以立法的規范。第二，如何界定公開的信息與非公開的信息？自2008年微博元年的開啟，微博、微信等半開放式的社交軟件風靡全中國，終端用戶經常在這類社交媒體中發布自己的照片、感想、評論等，這種行為是否屬于公開信息則值得法律人士進行界定。首先微信范圍究竟是屬于熟人圈子還是陌生人的圈子，又或者是半熟人半陌生人圈子，這完全取決于終端用戶對好友的設置方式。如果用戶將好友設置為只有通過驗證的人才能瀏覽其帖子，那么此種狀態下的個人信息是屬于公開還是未公開的范疇？如果是公開的信息，是否需要探討在多大的范圍內公開了信息？如果屬于未公開信息，是否需要探討已經被幾百人瀏覽且有轉發的情況下的信息為什么不屬于公開信息？雖然法律明確規定對隱私權加以保護，但隨著大數據對私人數據的不斷挖掘與重整以及將私人數據源源不斷地用于商業目的，此類有關隱私權的糾紛將越來越頻繁。
（二）新的研究方法滲透至法學研究領域
在過去的年代，法學研究工作者常常利用抽樣統計方法為法學研究服務。統計中的抽樣調查是指按照隨機原則，從調查總體中抽取一部分單位進行觀察，并用這一部分單位的數值去推斷總體數量特征的一種統計方法。統計中的抽樣調查有四個特點：一是其只調查總體中的一部分單位；二是用一部分單位的數據去推斷總體的指標數值；三是抽選部分單位時一定要遵循隨機原則；四是抽樣調查中會產生抽樣誤差，抽樣誤差無法避免，但可以進行控制。[13]這種方法的核心在于利用部分數據的特征推測整體數據的特征，并將誤差控制在可接受的范圍之內，抽樣統計方法時常應用于法學研究，是經濟法學派及其他法學流派常用的傳統型分析工具之一。
然而，在大數據時代最大的科技創新之一便是云計算，云計算是網格計算、并行計算、分布式計算、虛擬化、負載均衡等傳統計算機和網絡技術發展融合的產物。它是一種全新的計算方式和資源使用方式，普通用戶可以十分方便的接入強大的IT資源并按需部署自己的服務，同時多種全新的業務模式能夠得以實現。另外，IT資源和服務能夠從底層基礎設施中抽象出來，這極大增強了資源的共享性和靈活性。[14]云計算這種科技可以提供強大的資源庫和快捷、方便的計算模式，可以使統計方法發生徹底地革命。即從過去依靠抽樣的統計方法進化到以全部數據為基礎進行統計及分析的方法，從依靠部分數據推測整體數據特征的方法發展到通過對整體數據的分析與計算推演出整體數據的特征。這種統計方法的變革必然波及法學研究領域，為法學的研究方法帶來新的源泉。法學工作者可以利用云計算的數據資源及虛擬技術定制符合法學研究的特定模式，通過對全部的法律數據進行統計與分析，得出比利用抽樣統計方法更精確的結論。假以時日，這種新技術或新的研究方法會逐漸全面入侵法學研究領域，為法律工作者提供定制服務。
（三）開辟新的法學研究領域
在自媒體時代，當法學研究者疾呼要關注隱私權、個人信息保護等法律問題的時候，在大數據時代擺在法學研究者面前的核心詞匯則為“數據”，一直沒有引起法學界關注的數據政策問題一下子躍然紙上，與數據收集、數據共享、數據使用有關的法律問題成為法學研究的新領域。
即使在中國的法律體系已經基本健全的情況下，與數據收集有關的法律規則仍屬于鳳毛麟角。例如，數據收集的主體資格、數據收集的對象數據收集的范圍、數據收集的方法、數據收集協議的效力和數據收集糾紛的解決機制等法律問題需要法學研究者進行研究與探索。關于數據收集的主體資格問題，是否任何單位或個人都具有數據收集的主體資格？是否需要對數據收集的主體進行等級劃分以區分商業、公益或行政團體？是否需要審批或是否需要備案？以收集數據為主要經營業務的公司需要具備什么樣的條件才能成立？關于數據收集的對象問題，是否可以向任何產生數據的對象收集數據？如果答案為否，是否需要對可以被收集數據的對象做出限制？如何限制？以什么標準進行限制？是否需要征求數據收集對象的同意或具備其他協議才能進行數據收集？關于數據收集的范圍問題，是否任何數據都可以被收集？如果答案為否，什么范圍內的數據可以被公開收集？什么范圍內的數據可以經過協商后收集？什么范圍內的數據在任何情況下都禁止收集？劃分數據收集范圍的標準是什么？實施上述限制標準的具體措施是什么？關于數據收集的方法問題，是否需要向被收集主體明確告知？是否可以由數據收集對象選擇數據收集方法？數據收集方法是否應經第三方驗證其安全性？關于數據收集協議的效力問題，如果數據收集主體和數據收集對象之間存在數據收集協議，如果收集的數據來源于違法活動，例如關于應召女郎的數據、關于酒后駕車的數據，這種協議的效力如何界定？是否存在著類似于集體合同一樣的數據收集集體協議？如果存在，這種協議的效力如何？關于數據收集糾紛的解決機制問題，如果發生有關數據收集的爭議或訴訟，有哪些可以有效解決糾紛的方法供當事人進行選擇？上述問題是因大數據時代而產生的特有問題，將是法學研究的新領域。
數據共享是數據收集的下一階段，因為個體的能力無論是在硬件方面還是在軟件方面都是有限的，只有通過不同個體間的數據共享才能達到最大的經濟效益或社會效益。數據共享分為狹義的數據共享和廣義的數據共享，狹義的數據共享指在特定個體間分享數據，廣義的數據共享指個體的數據向全人類開放。在狹義的數據共享過程中，什么范圍內的數據需要征得被收集數據對象的同意才能與其他個體進行共享？換句話說，在多大范圍內可以自由分享數據？在廣義的數據共享過程中，什么樣的數據可以自由公開？什么樣的數據需要被收集數據對象同意才能公開？如果在數據共享的過程中，向共享的用戶收取費用，是否需要將一部分金額支付給被收集數據的對象？數據的分析與使用是收集數據的關鍵點，也是大數據時代的核心價值。是否需要對數據的使用目的、使用方法、使用空間等作出限制？如果需要限制，限制的目的是什么？限制的標準是什么？限制的方法是什么？違反限制規則的法律后果是什么？例如，關于數據的使用目的問題，假如在收集數據時告知被收集數據的對象收集的數據將用于公意目的，是否可以在后續階段將數據的使用目的進行變更？如果需要變更，需要履行哪些手續？
當數據如同知識、商譽、專利一樣具有經濟價值和社會價值時，數據的保護就變得迫在眉睫。大數據技術帶給法律領域一系列問題的源頭其實是數據危機，這種外部環境的危機恰恰開辟了法學研究的新領域：“數據權”法學研究工作者需要在這個新領域中研究數據權的概念、數據權的性質和特征、數據權的主體、數據權的客體、數據權的內容、數據權的分類、國家數據權、法人（組織）數據權、公民數據權、人類數據權、數據權立法、數據權司法、數據權執法、數據權的救濟、數據權交易制度等問題。
（四）促進有關數據的學科與法學的融合
在傳統學科分類中，數據的收集與分析應屬于統計學。統計學是搜集、展示、分析及解釋數據的科學。統計學不是方法的集合，而是處理數據的科學。[15]然而法律的實證研究離不開數據的收集與分析，這就必然使法學與統計學進行融合，統計學的進步與發展會在一定程度上影響法學的發展，統計學與法學的跨學科研究是大數據時代的必然要求。例如，2013年8月22日經國務院正式批準設立的中國（上海）自由貿易區將“加快轉變政府職能，積極推進服務業擴大開放和外商投資管理體制改革，大力發展總部經濟和新型貿易業態，加快探索資本項目可兌換和金融服務業全面開放，探索建立貨物狀態分類監管模式，努力形成促進投資和創新的政策支持體系，著力培育國際化和法治化的營商環境，力爭建設成為具有國際水準的投資貿易便利貨幣兌換自由監管高效便捷法制環境規范的自由貿易試驗區，為我國擴大開放和深化改革探索新思路和新途徑，更好地為全國服務”.[16]此后，廣東、天津、福建自貿區設立，“自貿區”的概念伴隨著鋪天蓋地的新聞飛入了尋常百姓家。因此，法學研究工作者不能只依靠法學理論來研究法律、規則等的改革方案，或來預測已有的法律規則對社會、經濟的規制效果，而是應該及時、全面收集相關數據，利用數據分析的結果來指導和完善我國的立法和司法。只有數據學科和法學的充分融合才能更好地保證法學研究結果的可靠性與可行性。
計算社會科學（computational social science）基于特定社會需求，在特定的社會理論指導下，收集、整理和分析數據足跡，以便進行社會解釋監控、預測與規劃的過程和活動。[17]其利用計算和信息學來探索復雜的社會結構、行為機制和經濟系統。計算社會科學的核心要素為：復合研究、信息學、計算機模型、模擬、信息可視化網絡空間、社會技術系統和語義計算。[18]這些方法同樣也可以適用于法學研究領域。因為法律這種社會活動也需要像計算社會科學那樣專業地利用數據分析、預測或規劃社會活動，分析法律事實、法律活動或法律現象。法學研究者可以利用信息可視化的理論或方法將雜亂無章的各種數據用表格、圖形或立體視圖等方法將其進行有序地排列或分類，以此來降低數據的復雜性和冗余，使其更易認知和理解，從而為法學研究服務。例如在研究民法領域中的損害賠償救濟體系問題時，利用計算社會科學的理論將相關損害數據、理賠數據、賠償數據等進行整合與分析，確定如何將侵權損失合理地轉移與分散，如何高效地將個人的侵權責任與保險公司的理賠責任連結在一起，以達到降低社會風險和個人風險的目的。再如，在研究刑法修正案（八）第二十四條“生產、銷售不符合食品安全標準的食品，足以造成嚴重食物中毒事故或者其他嚴重食源性疾病的，處三年以下有期徒刑或者拘役，并處罰金；對人體健康造成嚴重危害或者有其他嚴重情節的，處三年以上七年以下有期徒刑，并處罰金；后果特別嚴重的，處七年以上有期徒刑或者無期徒刑，并處罰金或者沒收財產”[19]時，需要將眾多受害者的身體狀況的相關數據進行匯總、制圖、列表等，以分析是否屬于足以造成嚴重食物中毒事故或者其他嚴重食源性疾病的情形，是否屬于對人體健康造成嚴重危害或者有其他嚴重情節的情形，或屬于后果特別嚴重的情形，從而對犯罪嫌疑人給予正確地定罪、量刑，再根據該罪的定罪和量刑的相關數據進行評估，研究該法條的制定是否達到了應有的法律效果或社會效果。因此，計算社會科學和法學的完美融合將有利于法學研究往科學進步的方向發展，也將成為法學研究的一種趨勢。
三、大數據時代法學研究的新方向
（一）法學研究模式：重視團隊合作研究
“研究模式”指在某一學科建設中所遵循的學術原則、理論體系的立足點、研究的視野和言說方式、基礎理論的主攻方向、所運用的研究方法、研究者應具備的學識和素質等一整套范式和要求。[20]本文所指的法學研究模式即在法學理論體系之內，為研究法律現象或法律問題等所運用的研究方法。
無論是博士研究生的培養方式，還是高校研究人員的工作模式，一般都是以個人單打獨斗的形式為主導。普遍的現象是單獨的個體收集學術資料、分析法律問題、撰寫研究報告和發表學術論文等。即便在高校內部存在某某研究中心，即使該研究中心的研究人員人數蔚為客觀，但是實際的情況是這些研究中心一般以松散的模式進行管理，學者僅掛靠在研究中心名下，只是定期參加該中心舉辦的活動或會議而已。雖然該中心的研究人員的研究方向一致，但在具體的學術研究過程中，仍然是每個個體在單獨進行研究，真正意義上的團隊合作類型的研究少之又少。這種法學研究模式的弊端在大數據時代將越來越嚴重阻礙法學發展的步伐，因為數據龐大而雜亂是大數據時代的一個顯著特征，如果還是靠個體收集龐大的資料、分析海量的數據，將會使得法學研究的步伐緩慢而沉重。況且，個人的精力和學識都是有限的，在科技和由科技引發的新法律糾紛快速變化和發展的時代，如果還靠個體進行學術研究將很難跟上法學發展的步伐。
團隊研究模式在大數據時代是一種發展趨勢，更是提高研究效率的一種方法。建立高效、高素質的團隊首先需要合理配置團隊成員，進而通過各種研究項目培養團隊成員間的默契、信任以及適合于該團隊的工作方法。團隊由具有不同學科背景、不同知識體系架構的成員組成，將不同的概念、方法、數據或思維等在團隊成員間不斷地相互溝通與交流，以解決棘手的法律問題。以具有普遍共性的法學研究團隊為例，至少需在團隊內招募統計學研究人員、法律實踐工作者、法學理論研究工作者，團隊成員的規模不一定大，但是每個成員都有自己獨到的定位，每個成員的工作范圍雖有交叉但又不重復。在高質量的團隊中，既有懂得如何獲得相關研究數據和分析數據的成員，又有具備系統理論知識（經濟學、法學、社會學或歷史學等）的成員，也有了解法條中的法和生活中的法的差異的司法實踐工作成員。在大數據時代，法學研究工作者不僅要發現法律問題，還需要具備能及時解決這些問題的能力。最行之有效且便捷的方法便是與其他個體攜手進行合作，將1+1>2的團隊合作模式服務于法學研究，以集體的智慧破解大數據時代呈現的棘手的法律糾紛與法律問題。
（二）法學研究對象：重視法與科技的關系
1980年5月，北京市法學會法學理論專業組就法學研究對象問題召開了研討會，在這次討論中，盡管仍有少數學者堅持法學研究對象應包含國家和法，但更多學者，包括在過去的討論中堅持法學應以國家和法為研究對象的學者，轉向了法學以法為研究對象。[21]此次會議以后，中國法學研究者將法作為法學的主要研究對象。學者主要從法的本體論、法的運行論、法的價值論法的社會論等方面展開研究。在法的社會論視域里，近年來研究的焦點主要集中在法與經濟、法與政治和法與文化等方面，只有少數的法學研究者關注法與科技的關系雖然早在1990年4月20日就在北京大學成立了科技法研究中心，此后也有數十位學者在1990年至1993年期間集中發表了20余篇關于科技法的文章，但之后并沒有形成研究法與科技的潮流。進入二十一世紀之后，中國的法學家注意到通信技術、網絡技術等的發展對法的發展具有越來越大的影響時重燃對法與科技關系的興趣。
在法與科技的關系中，有學者認為：技術的進步通過社會關系的中介和聯系，能不斷推動法律的發展變化。具體表現為：第一，對法律調整范圍和法律體系的影響。第二，對法律內容和原理的影響。第三，對立法方法和立法體制的影響。第四，對法律技術和調整機制的影響。第五，對法律的評價標準的影響。[22]法對科學技術的作用：第一，法能組織、管理和鼓勵科技活動。第二，法對科技與人的沖突關系起協調作用。第三，法可以調節科技成果應用中產生的利益關系。[22]也有學者認為科學技術對法律的影響表現為：（一）科學技術對法律意識的影響科學技術的理性推動著人類法律意識的發展；科學技術的發展，特別是計算機技術、現代交通通信技術和現代傳媒手段使信息交換速度加快，時空阻隔減少，人們對異國的法律規則、法律案件、法律觀念的了解迅速、及時，從而促使了關于法的某些固有看法和觀念發生改變，使人們的法律意識發生變化；科學技術的發展促進了法律意識的豐富和深化。（二）科學技術對法律規范的影響：科學技術為法律規范提供客觀依據；科學技術拓展了法律規范的內容；技術規范被賦予法律效力而形成新的法律規范形式；科學技術的發展影響法律規范的調整范圍，導致新的法律部門的出現，從而發展了法律體系。（三）科學技術對法律運行的影響：科學技術對立法的影響；科學技術對執法的影響；科學技術對司法的影響；科學技術對守法的影響。[23]而法律對科學技術的作用為：第一，法律為科學技術發展營造良好的社會環境；第二，法律引導、組織和管理科技活動；第三，法律促進科技成果的合理利用；第四，法律推動國際科技合作；第五，法律防范與消解科技的負面效應。[23]總之，法與科技有著剪不斷的聯系。
雖然不同的學者對法與科技的關系有不同的理解，但是不可否認的是法與科技的關系隨著大數據時代的到來變得越來越緊密，彼此的依賴程度比以往時刻具有更大的粘性。大數據技術需要法律的保駕護航以使其快速、健康地發展，而法律需要大數據技術為其進步與發展提供技術支持。法學研究工作者應該將更多的目光定位在法與科技的相互作用與相互影響方面，充實法學的研究內容。
（三）法學研究領域：重視法學的跨學科研究和交叉學科研究
跨學科是指兩門或兩門以上不同學科之間的相互聯系，從思想的簡單交流到較大領域內教育與研究的概念、方法、程序、認識論、術語、數據以及組織之間的相互聯系。[24]跨學科研究在法學領域已經不是一個新鮮的詞匯，自上世紀90年開始，就陸續有學者嘗試及倡導跨學科研究，在實踐當中，也確實有一批法學研究工作者在從事著跨學科研究。通常，跨學科研究是指團隊或者個體的一種研究模式，整合來自兩門或兩門以上的學科或專門知識體系中的信息數據、技術工具、觀點、概念或理論，以提高基本知識或者解決某一學科或單一研究領域內所不能解決的問題。[25]然而，長期以來法學院的必修課基本為憲法及其他部門法，當然也包括馬克思政治經濟學和英語等，這種單一的以法學課程為主導的課程設計使得大多數從法學院畢業的科研工作人員只能以法學理論來研究法律問題，大多數研究人員只能在法學一級學科視域下進行跨二級學科的研究。當大數據以無可抵擋之勢席卷整個社會經濟的時候，法學研究領域也悄然發生了變化學科的分界線變得越來越模糊，現實的需要促使法學研究需要將重心與注意力集中到學科交叉的領域。
以數據的收集、共享和使用為例，與數據有關的民事法律關系、民事權利、民事責任等屬于民法研究的范疇，數據應當具有的權利屬于知識產權法研究的范疇，以數據服務為主的公司的成立與相關規則的設置屬于商法研究的范疇，以數據作為犯罪工具或數據本身屬于犯罪時則屬于刑法研究的范疇。如果法學研究工作者只從某個部門法的角度去研究新出現的數據法律問題，法律糾紛將不能合理地得到解決，而跨學科研究則是一種有效地解決復雜問題的方法�？鐚W科研究的意義就在于走出理論的象牙塔，將多學科的知識進行整合以解決在現實社會中出現的復雜且多變的法律糾紛�？鐚W科研究的類型一般分為學科導向型跨學科研究和問題驅動型跨學科研究。學科導向型跨學科研究主要是指學科之間的相互關聯性，以及不同學科邊緣所潛在的知識問題為對象，汲取現有學科思想，豐富和發展現有學科，致力于提出新的學科思想，確立新的學科知識體系。[26]問題導向型跨學科研究主要是指向現實中的復雜問題，往往從現實問題為起點訴求于學術知識作為解決問題的途徑，致力于現實問題的解決。[26]本文所倡導的為問題導向型跨學科研究，對大數據時代特有的法律問題或法律糾紛進行解讀，將不同學科的知識進行整合以解決大數據時代特有的法律現象。
大數據時代來了，并非是一句簡單的感慨，它告訴人們大數據這種技術正迅速影響著教育、醫療、金融和服務等各行各業，其影響范圍之大，覆蓋面之廣不亞于網絡對社會和經濟的沖擊。法學研究工作者應密切關注這種新科技帶來的各種新法律糾紛或法律問題，及時、迅速地找到解決方案，以使社會和經濟朝著健康、進步的方向發展。