大數據時代已經來臨，大數據應用將日益廣泛。立法是社會公共意志的形成和表達，立法民主、立法科學內在地要求立法調查置于更加堅實和深入的基礎之上，揭示和反映社會最廣泛和最深刻的價值需求與利益訴求，因此，大數據技術和方法應用于立法調查是必要和重要的。大數據不僅能對海量的數據進行整理，更重要的是其能對相關的數據進行分析，此功能有效地減少在立法過程中對于人力資源的浪費，使立法調查方法能更加科學化以及具有高效性。
(一) 在法律實踐中的端倪與意義大數據技術
在法律實踐中的端倪與意義在眾多大數據應用技術的開發領域中，法治領域的應用不僅具有其可行性，而且有一定的必然性、緊迫性。在美國許多案例中，由公共數據集收集分析得到的結果在一定情況下可以被認定為證據。在法律實踐中，大數據應用的技術和成果已初現端倪，前景廣闊，但遺憾的是在立法方面應用的實例目前還非常少見。在立法實踐活動中的大數據應用尚待拓展。如今將循證思維、技術與方法應用于立法過程中，將法治系統工程的理念切實貫穿于立法的實際展開之中，開發和運用有關立法的大數據模塊和方案還相對稀缺。
但是無可否認，立法大數據，大數據立法，一方面，是立法實踐必需“被步入”大數據時代的無可回避的必然趨勢；另一方面，也是立法自身根植于現實社會實踐，發現和適應社會運行規律和社會主體訴求的應有回應。大數據及其技術在立法上的應用，在本質上，是先進生產力對國家和社會治理體系和治理能力現代化的時代變革和有力支撐，是對社會交往實踐和法律運行機制進行重塑的體現和反映，是立法機制變革和發展的組成部分和必要進路。
（二）大數據應用對傳統立法調查局限性之克服
為保證立法的有效性、針對性和可操作性，《立法法》不僅確立科學立法、民主立法是立法的基本原則，而且在立法的全過程中高度重視立法公開、立法參與、立法聽證、立法調研、立法論證等諸多立法科學化、民主化的方式方法。在立法實踐中，立法協商、委托起草、立法基層聯系點、網上民意調查等的開展日漸深入和豐富多樣。將深入社會進行調查研究，揭示和反映社會關系的實存狀態、歷史源流、文化內涵、利益流轉以及價值意蘊始終作為立法的根基，以此作為立法決策的依據。采取座談會、論證會、聽證會等多種形式聽取意見和建議，是長期以來我國立法實踐中的有益做法和成功經驗。與此同時，立法與社會之間的對接和交融，立法對社會的內在規律性和現實生動性以及發展的傾向性的感知和把握的有效程度、深入程度和精準程度還有待提高，立法調查研究的機制和成效還有待完善。比如立法聽證的制度中對立法聽證的范圍，聽證參加人的確定及其權利保障，立法聽證的程序，立法聽證結果的處理等問題，規定不明確，缺乏更為完善的可操作性。而且在立法調查的過程中，需要收集大量的數據，更加需要對大量數據的科學分析和有效評估，以便于得出能夠切實支持草案擬定和審議評判中法律規范設計、檢驗和評估的立法證據。可見，必須正視既有立法調研的優勢和局限，在傳承與創新立法調研的基礎上，告別此前的經驗主義基于感性認識、經驗積累和碎片數據、試點提煉等淺表化思維和方法，優化立法全鏈條、多層面的信息傳輸機制和集體決策機制，使之在獲取數據、運用數據和基于數據之上得出立法判斷、做出立法決策。簡言之，就是對立法調研進行“數據化”的改造和完善。
首先，現有的立法調研及其缺陷。立法調研主要有立法研究、問卷調查、基層走訪、召開座談會、研討會、咨詢專家學者和赴外地考察等方式。在這些立法調研的方式中，我們仍處于較為傳統的階段，用紙質、話語方式收集立法資料、進行立法前期的傳播、交流和溝通。這樣的信息獲取或者是典型樣本的解析，回收的數據過于龐大，關于建議部分無法進行有效的處理和精準的分析。 再比如， 因為人數的限制，舉辦相關會議的人避免不了對參加會議者進行篩選。如果人數不夠、樣本不足，又將會嚴重影響結果的合理性以及科學性。如果參加人數非常多，會議的現場將無法容納如此大量的人。這樣對人員的篩選將是一個非常艱難的步驟。在人員的篩選上就會耗費大量的時間和氣力。最終，就有可能無法真正把握“民意”、汲取“民智”、定位“民怨”。其次，現行的立法評估及其缺陷。立法前評估需要耗費大量的人力對相關的文獻進行搜索，將大量的數據祛除，這是非常費時費力的。立法后評估主要是對法律文本在一個特定時段的實施狀況進行評估，需要面對的是相應的法律文本適用的社會生活領域。對于大量數據處理僅僅依靠人力是非常難以奏效的。最后，立法預測技術及其缺陷。立法預測要揭示出法律調整社會關系的客觀需要，預見法律的近期和長期的社會效果，以及預見法律調整的形式和方法中可能發生的變化。立法預測本就有著極高的風險和難度，既有的立法預測沒有予以規范和有效地開展。現有的做法只能通過書籍資料等文獻或者社會實證對一定的樣本與數據進行分析，其主觀性較強。影響立法預測的癥結之一，是其數據在全社會層面的獲取之難以及分析之難。而如今我們處于互聯網時代、大數據時代，在重新奠定社會調查與統計分析的數量化基礎上，則可以促使立法預測更加具有現實的可能性和針對性以及預見力。
可見，一方面，雖然現行立法調查方法存在這樣或那樣的局限或缺陷，但是仍然有著在一定范圍上的有效性和積極性，需要進一步的堅持和完善。另一方面，如今大數據新技術的出現，除去可能衍生和形成特有的立法調查方式方法之外，更應當立足現有基礎，實現嫁接改造，尤其是使得高度不確定性、復雜性和全視域下的法律規范創設為指向的分析決策（analytical decision）成為可能，彌補原有方法的不足，從而能將立法調查推向更加科學化與高效性的新階段，生成基于大數據技術的立法決策支持系統，成為立法體制機制變革的有機組成部分之一。
（三）立法調查中大數據技術方法應用之設想
運用大數據以及相關的處理技術能非常有效地從巨量數據中去除無用數據，獲取有效數據，進行決策基礎數據分析和決策方案模擬過程與績效分析。立法調研在利用大數據技術的過程中，能讓更多的人參與到其中，擴大收集數據的基數，更有可靠性和可信度地獲得所接收人的反饋意見。將這些浩大的數據進行分析，我們可以很方便的得到公眾對于相關立法草案的想法以及態度。將這些大數據傳送給超級計算機，對其中一些字符進行切片，使這些字符成為關鍵字，再將這些大數據對關鍵字進行搜索以及分類，將其分為相對較少的數據集合，再從中選取出現率較高的詞匯將其反饋給政策評估師、立法分析師。還可以對應法律文本擬定方案中的行為范型，可以在一定的虛擬時空中將相應的公眾主張的行為取向進行虛擬演示和比對分析，從而檢驗擬設行為范型的可能性、阻卻性，以此提高法律規范設計的適用性，并有的放矢地配比相應的法律激勵約束機制。這樣不僅是可行的、而且是經濟的，更是能夠實現全覆蓋的。更重要的是這樣能增加公民的參與影響度和立法親近感，甚至作為法治主體的決定性的法治體驗能夠在這種立法的實質和深度參與的尊嚴感、成就感中得到增強與累積。這樣越來越多的人會參與到其中，所形成的提案將會更加趨近于人民群眾內心的想法，保證所立之法更適合百姓，更適合社會。從而實現科學立法與民主立法的有機統一，復歸立法決策權和支配權于民眾本身。
首先，利用大數據技術增加檢索高效性。一方面，可以將原有的立法素材進行數字化、影像化的轉換、存貯，促使后續立法在電子數據的基礎上開展，使得立法中的論證、辯論等建立在數據共享、立法公開的具有更大信息對稱性之上。另一方面，在支撐立法決策的智庫建設中，有助于實現多學科智力成果之間的深度對接，可以用大數據技術進行處理，將相關的關鍵語詞設置成域，在將這些言論進行劃分，提取出最關鍵的信息進行再討論。這樣能了解專家更為專長的問題領域和集聚多學科專家的共識見解、評析不同立法需求的差異細節，使立法中的討論、協商、審議更加具有指向性和深入性。
其次，利用大數據進行立法信息管理。在立法評估中，我們需要對各種潛在的或者可能的立法方案進行必要性、合理性和可行性等問題的評估分析。如在各個行業、各個區劃通過一定的立法信息集散系統進行相對獨立的立法論壇運行，便能夠全天候和全時段地聚焦立法需求、立法項目、立法方案和立法成效的關聯信息搜集與加工處理，還可以通過相關的引擎網站，通過委托社會第三方搜索海量立法數據并進行中立的立法評估分析。在此過程中，將這些大量的數據進行關鍵字的檢索與劃分，分成若干個小的數據集合，將這些數據集合再度通過關鍵字的檢索與劃分，這樣可以獲得更有價值的立法資訊，從而輔助立法評估中對于可改或者可立的立法方案的建議。立法工作部門和立法職權機關將信息進行整合和應用，可以得到更加切合民意的法律規范設計方案。
再次，運用大數據增強立法評估的效度。以立法后評估而言，我國目前立法后評估中，評估主體會有選擇性地強化或弱化某些評估對象的選定，對法律文本評估中的質性研究缺乏科學合理的指標體系，數據取得和應用的隨意性還未消除，對其中分析評估結論的精益化的實現不夠。而這正是大數據的用武之地。每個人對一定的法律文本的感受與評價不同，生成評估的大數據素材，由此，應用大數據技術對此進行聚合、篩選、精算、處理，進行科學的分析與及時的反饋，并引入社會公眾對評估結論的再評估，能夠有利地鞭策立法后評估的持續進行，從而增強在“后體系時代”立法中的法律修改、廢止、補充以及地方立法、特別是民族區域自治地方立法中立法特色、變通立法的切中度。
最后，大數據技術使得立法預測情境化和現實化。大數據技術將各類數據進行相關性的篩選，形成一系列的數據集合，將各個數據集合進行分別處理。可以將一個數據集合的數據變成點數據，繪制在離散圖表中，通過這個離散的圖表，計算機可以獲得其相關的離散性函數，進而通過函數將圖表上的線段進行延伸，這樣就能得到在這種分布及其演進趨勢下的未來樣態，繪出立法方案投放于社會的樣態圖表。政策分析師、立法評估師，以及立法工作人員、人大代表、常委會組成人員和立法智庫專家等，可以利用這些圖表進行立法方案的利弊分析、利益衡量以及價值評判，思考是否推行相關的法律制度。可見，數據量以及大數據技術的應用能夠對立法調研給予有力支撐，提高立法預測中的準確性。 原載《人民法治》