伴隨“網絡強國戰略”“互聯網＋”行動計劃、國家大數據戰略等一系列重大決策的部署，以及《大數據綱要》的頒布，大數據技術上升為我國“借道超車”的戰略利刃，大數據驅動的社會治理應用創新是實現國家治理能力現代化的重要表現。 在司法實踐領域，如何把握“網絡強國戰略”“互聯網＋”、國家大數據戰略在司法實務工作中的意義，如何實現大數據與司法處遇的有效銜接，如何以大數據技術助力司法創新，成為亟待深入探討的重要問題。當前，大數據的應用創新“百舸爭流千帆競”，“大數據+司法處遇”“大數據＋社會治理”等應用創新百花齊放；但大數據的應用也存在很多問題，學者對大數據應用危機的擔憂及爭鳴也不絕于耳。 有學者指出，大數據過于注重尋找相關性而放棄人的理性思考，放棄理性反思。［1］大數據作為信息技術的產物，需要警惕信息技術濫用所導致的“數字利維坦”。［2］面對大數據浪潮的潮起潮落，如何在司法實踐領域科學把握司法大數據的應用，營造大數據服務司法實務的良性數據生態，成為探討司法大數據應用的重要標準。
一、司法大數據解讀
（一）司法大數據應用方興未艾
大數據的數據理論最早由IBM提出，并將之概括為4V理論（也稱4V特征），即：Volume（大量）、Variety（多樣）、Veracity（真實）或Value（價值）、Velocity（高速）。 具體而言，Volume（大量）意味著數據體量巨大。 大數據的起始計量單位起點非常高，至少是P、E、Z，分別對應1 000個T，100萬個T和10億個T；Variety（多樣）說明數據種類繁多；Veracity（真實）則反映了數據的價值密度低，商業價值高；Velocity（高速）即指數據處理迅速，實現從各類數據中快速獲取價值高的數據。［3］有別于傳統數據的樣本容量小、形式單一，計算簡單，大數據的4V特征一方面體現了其對海量數據的分析能力，另一方面展示了大數據的技術分析優勢，與當前高速發展的信息技術相輔相成。 也有學者指出大數據的優勢不僅僅在于數據價值，更體現在能力巨大。 “大數據的能力是當今社會獨一無二的力量：以一種從未有過的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。”［4］因此，大數據的價值不僅體現在數據理論的4V價值，更表現為其獨一無二的巨大能力。
司法大數據作為大數據在司法領域的一個子集，是指全面反映司法機關以及工作人員依照法定職權和法定程序依法處理案件過程中所體現的案件相關人、事、物的數量特征、時空分布特征以及變化過程的海量、多源的異構數據。［5］司法大數據具有長時序、多維度、多源異構的特征，亦延續了大數據的邏輯，在類型、思維方式、運行上具備大數據的4V特征和經濟學意義。但是，司法大數據又具備其特性，它是以司法領域為核心的數據集，是各項司法工作數據的總和。 通過對大數據進行整理、加工及整合，司法大數據可以呈現司法領域中為我們所未知的具有規律性的各種情況抑或提供新的知識參考。
司法大數據的巨大能力有很多表現。在美國，“大數據已經擴大到刑事司法系統。在洛杉磯，警察根據大數據使用‘預測警務’系統來預測犯罪和分配人員。 在佛羅里達州羅德岱堡，機器算法被用于設定債券金額。在全國各州，以數據為導向，對累犯犯罪風險的估計被用來設置監禁。”［6］在英國，伯明翰地區搭建社區安全在線系統網站，組建數據分析團隊，利用專業人才對大量數據的精準分析，讓決策者實現對不同犯罪預防機構策略的分配，提高社區安全。［7］在我國，最高檢開放行賄犯罪檔案查詢系統，借助信息網絡技術和制度建設開展職務犯罪社會預防，進行檢察機關參與和促進社會誠信建設的重要探索。 中國裁判文書網自2013年網上公開上線起，裁判文書網的數據做出了很多有益探索，例如通過裁判文書上的數據將歷年立案數、結案數進行數據的可視化分析，［8］為法院審判工作提供精準的數據分析，把握當前的司法狀況。世界范圍內的司法大數據應用廣泛，實踐多樣，成效斐然。 與之相比，我國的司法大數據理論研究起步較晚，實踐層面應用亦有所欠缺，在一定程度上限制了我國司法大數據的應用。因此，在全面認識上述實踐的基礎上，后文將進一步對我國司法大數據應用狀況進行梳理。
（二）焦點：司法大數據與犯罪防控
長久以來，我國犯罪防控一直延續著綜合治理的基本思維，強調打防結合，標本兼治，這也是我國犯罪防控的基本模式。［9］盡管這一模式將打擊和預防犯罪作為犯罪防控的雙重目標，但事實上，犯罪防控實踐“重打擊、輕預防”，更多表現為積極的犯罪防控姿態。 近些年來，隨著技術水平的提高，交叉研究的流行，犯罪防控實踐方式有了新的突破，對跨學科方法有了一定的重視，但是囿于傳統思維方式，描述性統計、文獻分析、理論思辨等仍是主導方法。 因此，研究多為定性，缺乏實證數據的量化分析。 從當前我國嚴峻的犯罪態勢來看，這種基于傳統思維方式所作的一定程度的突破，并未對犯罪防控的實踐產生明顯的積極作用，尚未真正意義上實現我國犯罪防控水平的進一步提高。
相較于我國犯罪防控的綜合治理模式，西方犯罪治理模式經歷更多的嬗變與選擇。 自18世紀后期以來，在不同時期，西方國家曾先后推行威懾模式、矯正模式、環境控制模式等。 雖然模式各具特色，但是西方國家對罪犯防控采取的則是消極防衛的傾向。 以環境犯罪學為例，環境犯罪學不同于傳統的犯罪學理論，它沒有試圖解釋深層的犯罪原因和人們為什么會成為犯罪者，而是重點關注犯罪發生的環境。［10］在國外，對犯罪環境的關注多通過大數據分析來完成。將海量的司法數據整合加工，通過預測犯罪趨勢，推測犯罪模式，分析再犯可能性等方式確定犯罪熱點地區，并通過加強巡邏、增設監控等手段實現對犯罪高發環境的防控。 這些海量的司法數據為犯罪防控有計劃、有目標地開展提供了準確的數據參考與合理的防控指導。
我國長年累月的司法實踐工作同樣積累了海量的司法數據。 無論是法院已經判決的刑事案件數據還是檢察機關提起公訴案件的數據，抑或是圍繞犯罪嫌疑人、被害人展開的時空分布數據，這些司法數據不僅基數巨大，而且種類繁多，內涵豐富。 通過現有技術對以上數據進行精準分析，展開犯罪規律的探尋，實現對犯罪趨勢預測、對犯罪模式推測的美好愿景亦是可能實現的。 基于此，這些司法大數據豐富的內涵以及廣泛的范圍應當為我國犯罪防控實踐所重視，深入開展研究并合理漸進地進行應用，以此作為犯罪防控適應大數據浪潮的重要方式。
二、司法大數據的應用現狀
大數據時代，憑借強大的數據處理能力實現對海量數據的分析處理，不僅使知識數量級別達到PB級，而且也幫助人們提升獲取知識的能力。 這種背景下應運而生的司法大數據兼具大數據特性與獨特的司法特質，為社會治安防控提供了不同層次的指導。 但是，囿于復雜的現實狀況，對于司法大數據的應用仍需保持謹慎的態度。 下文將結合司法大數據在我國的應用狀況，從四個方面展開分析。
（一）新航向：司法大數據與云計算
大數據自誕生伊始便與互聯網、信息化等技術發展緊密相連，司法大數據的應用實踐亦是如此。 伴隨著科技的迅猛發展，云計算得以興起和發展，司法大數據借助云計算，實現了海量數據的分析、建模、系統開發等，以此探尋數據背后隱藏的模式與其中微妙的關系。在檢察領域，最高檢推行“智慧檢務”，將司法大數據應用到檢察工作中。
一方面，借助計算機的海量存貯性能構建司法辦案知識庫，根據司法數據的種類、數據量以及時空特征擬定算法，進而通過云計算設置類案推送、風險評估等功能。 檢察機關工作人員可以通過局域網查看類案，獲取風險評估結果。從檢察工作的效率來看，檢察機關工作人員編制閱卷筆錄等繁瑣的書寫工作能夠得到一定程度的解放，緩解“案多人少”的突出矛盾。 同時，利用司法大數據研發司法辦案智能輔助系統，輔助開展定罪、量刑等工作。 這項輔助工作主要是對類似案件進行綜合分析，根據分析結果對偏離度過大的案件啟動評查機制，分析具體原因。 該系統的應用意在解決標準不一、司法任意性等問題。另一方面，依托全國檢察機關統一業務應用系統，把海量的檢察辦案信息數據進行匯聚，利用大數據技術構建立體的司法辦案評價體系，進而加強對執法辦案的監督，促進司法公正。［11］
在審判領域，近年來以大數據、云計算為依托的智慧法院建設亦不斷推進，導訴機器人、機器人法官等產品相繼問世，令人耳目一新。 2017年兩會期間，一款名為“小雨”的導訴機器人亮相北京市第三中級人民法院，為智慧法院“代言”。 傳統模式下的立案、審判、閱卷等在逐漸走向網上立案、網上審判、網上閱卷成為現實，以期更好地為當事人提供便利，提高司法透明度，促進司法公正。［12］2017年2月，上海在中央政法委的要求下，籌備研發了一套“推進以審判為中心的訴訟制度改革軟件”（后被定名為“上海刑事案件智能輔助辦案系統”，即“206工程”），該系統定位為“智能輔助辦案系統”，以輔助法官、檢察官、偵查人員工作為主要目的，不能理解為“機器辦案”，更不能理解為“機器定案量刑”。［13］從以上司法機關的實踐看來， 司法大數據的應用始終秉持著我國互聯網強國戰略的思想，與迅猛發展的云計算聯系緊密。 這種通過互聯網將計算能力組織起來的做法，為司法大數據的數據挖掘、數據分析提供了便利，助力我國的實務工作頗多。 這種模式下，司法工作的效率得到提高，司法資源能夠得到更充分地利用，有利于打擊犯罪，做好犯罪的治理工作。 但是，該模式下的司法大數據應用顯得較為單一，司法大數據的巨大能力并沒有得到發揮。 大數據挖掘分析方法下的犯罪預防機制仍未得到有效發展，傳統思維下的犯罪治理“重打擊、輕預防”仍然是犯罪防控的主流。
（二）新嘗試：司法大數據與犯罪地圖
2006年斯德哥爾摩犯罪學獎由美國犯罪學家大衛·威斯伯德摘得桂冠， 他所研究的犯罪地理學、地點警務、犯罪地圖等領域也隨之在世界范圍內引發研究熱潮與應用探索。 該學者的研究領域與大數據的應用方向不謀而合，具有代表性的犯罪地圖更是大數據可視化分析的應用典范。
地圖一詞，我們并不陌生；對于犯罪地圖，從字面含義中我們也不難窺探其與犯罪之間的關聯。 要真正理解犯罪地圖的作用，我們首先需要明白犯罪制圖的概念。 現代意義上的犯罪制圖是指借助地理信息技術軟件，導入犯罪大數據，將數據與時空進行一一對應，根據實踐與研究所需，針對性地篩選變量，實現特定犯罪情況可視化的一種方法。 犯罪地圖，則是犯罪制圖的產物。犯罪地圖依托海量犯罪數據與強大的技術分析、技術挖掘、可視化展示等優勢，在世界范圍內有了較為廣泛的在線應用與普及公開。 在美國，各州警局都會根據該地區犯罪情況定期在機構網站、資訊平臺發布犯罪地圖供市民查閱。 例如紐約警局推出NYC Crime Map網站，公眾可以在網站上輸入時間與犯罪類別直接獲取特定時間段中某類犯罪的數量、分布、集群狀況等，以此安排個人的出行；在韓國，“國民生活安全地圖”的推出將交通事故、學校暴力、性暴力等各
種事故和犯罪信息通過在線地圖進行公開，以期達到預防安全事故的目的。［14］
面對國外犯罪地圖應用與大數據良性配合的豐富實踐，我國在犯罪地圖領域也進行了有益嘗試。2014年杭州市上城區人民檢察院與高校合作，根據2009年到2012年上城區全部刑事犯罪信息，以盜竊犯罪和暴力犯罪為研究樣本，在借助地理信息系統的基礎上，實現了上述司法大數據的可視化分析，完成了對上城區犯罪熱點地圖的繪制。上城區人民檢察院制作此套地圖意在通過犯罪地圖分析高犯罪密度區塊，提供警力部署的指導，提高犯罪防控的綜合治理水平。［15］此外，在上海、四川自貢等地區，也不乏地方檢察機關主動公開的部分城區反扒、盜竊等類型的犯罪地圖。［16］從這些公布的犯罪地圖來看，我們不難發現當前我國司法機關正在有意識地利用司法大數據進行新的嘗試。雖然犯罪地圖的應用為我國司法大數據的應用開辟了新的天地，司法實踐中也在漸進地嘗試利用犯罪地圖對犯罪進行預測與評估，但是該應用尚處于起步階段，具體的犯罪防控成效并未彰顯，對于全國范圍內犯罪防控的作用尚待時間去給出答案。 不過從國外的實踐與成效來看，利用司法大數據繪制犯罪地圖進而展開犯罪防控的方法具有樂觀的前景。 數據顯示，美國洛杉磯制作犯罪地圖并進行測試的結果顯示，犯罪預報準確率達到71%。 因此，利用司法大數據繪制犯罪地圖，指導犯罪防控實踐，促進犯罪治理的精細化發展，不失為我國司法大數據應用的有益嘗試。
（三）新探索：司法大數據的深度應用
數據庫專家杰克·奧爾森曾指出，“數據能滿足其既定的用途，它才有質量。”［17］大數據的應用同樣如此。 作為大數據的分支，司法大數據滿足大數據分析條件，實現大數據分析是其應有之意。
如火如荼的大數據背景下，近年來關于司法大數據的學術研究繁多。 鑒于司法大數據對于公民而言是難以獲取的，對于學者研究來說也概莫能外。 因此，在很長的一段時間內，司法大數據的學術研究多是以學者與地方司法機關的合作作為研究路徑。 值得稱道的是，2014年1月1日，《最高人民法院關于人民法院在互聯網公布裁判文書的規定》正式實施。 該司法解釋明確，最高法在互聯網設立中國裁判文書網，統一公布各級人民法院的生效裁判文書。 中國裁判文書網的公開上線具有劃時代意義，為司法大數據在理論研究中的應用提供了重要的大數據來源與大數據分析條件。
中國裁判文書網自2014年網上公開上線起，截至目前公開裁判文書近2 900萬份，訪問量突破78億人次，覆蓋210多個國家和地區，［18］受到了不少數據研究人員、司法工作者的關注。在國內，有學者利用裁判文書網的司法大數據進行大數據分析，做出了有益的探索。 清華大學何海波、于曉虹教授所主持的“清華大學司法改革與大數據研究課題”中，他們以中國裁判文書網自上線以來所公布的所有裁判文書為基礎來源，通過與技術公司展開合作，對裁判文書網所提供的裁判文書進行技術手段的提取，構建了全新的系統進行整理與分類。 通過人工調試與技術改進，依靠現有技術水平最大限度地保證數據的可靠性。［19］在數據與技術就緒的情況下，他們通過大數據分析獲取信息，做出了關于裁判文書網的大數據分析報告。 作為對裁判文書網數據的全景式掃描，該報告數據翔實，大數據分析深入，研究涉及面廣，報告中的諸多數據圖表對于司法實踐具有指導價值。
下文將對報告中的某一圖表展開解讀， 以不同類型的案件量與公開結案比對比表為例
（見表1）。
不同類型的案件量與結案比對比表是對裁判文書網自上線以來所收錄的所有文書的大數據分析。 從表中，我們看到，大數據分析顯示刑事案件公開結案比為18.61%，而實際統計計算顯示，“2014年刑事審結案件占全國審結案件約8.29%， 往年的數據也大致是在這一水平上下浮動。 ”二者之間10%以上的差距反映了在裁判文書網中，刑事案件相較于民事案件調解結案量極少，因此公開結案比得以攀升。 這對學者以裁判文書網中的刑事案件數據作為大數據分析對象、展開犯罪防控研究是很好的研究信號，說明裁判文書網中刑事案件數據剔除較少，數據穩定全面，利于大數據分析的展開。
當前學術研究對司法大數據的分析是對司法大數據應用的全新探索。 一方面，這是對大數據自身價值的一種回應。 大數據分析能全面深刻地挖掘數據內涵，展開理性推測。 另一方面，這種探索對于犯罪防控研究具有指導作用。 通過大數據分析，能夠較為有效地對刑事數據的可靠性進行判斷，進而展開更為深入的刑事大數據分析，實現犯罪防控的精細化分析，助力犯罪防控實踐。
（四）新征程：司法大數據與數據開放
近幾年來，以美國、英國為代表的發達國家先后掀起數據開放運動，并提出了公民“數據權”的概念，數據開放儼然成為國家施政的重要前進方向。 數據開放意味著數據的公開，也意味著數據能夠為普通民眾重復利用并進行分析。
“有比較才有鑒別，比較研究的方法是人們認識客觀事物的一種科學方法。 ”［21］對比國內的數據開放情況， 司法大數據的應用在該領域也開啟了新的征程。 2011年最高檢開放行賄犯罪檔案查詢系統，借助信息網絡技術和制度建設開展職務犯罪的社會預防，展開檢察機關參與和促進社會誠信建設的重要探索。［22］最高檢開放的行賄犯罪檔案查詢系統是基于檢察機關所掌握的賄賂犯罪大數據建立的大數據查詢系統，是“互聯網”與“司法大數據”共同作用的產物。 據查詢系統網站報道，行賄犯罪檔案查詢工作已經在防控賄賂犯罪、維護市場經濟秩序、促進社會誠信建設、服務社會管理等方面發揮了積極作用。從有效防控犯罪的角度看來，該查詢系統有助于對特定犯罪起到防控作用，一定程度上
促進社會的穩定。 但是，該系統的數據開放并不是真正意義上的開放，社會單位和個人必須借助檢察機關獲取查詢結果，才能對了解到的信息進行分析判斷。 鑒于司法大數據應用在數據開放方面的局部性與開放的不徹底性，司法大數據的開放仍處于新征程的起點。
三、司法大數據的應用挑戰
（一）大數據思維的待認可
大數據浪潮下，“大數據”“大數據分析”“大數據應用”不斷改變著社會的思維模式、發展模式。 司法大數據，作為具有特定屬性的大數據，其具備的大數據思維--“用數據來管理”“用數據來決策”“用數據來創新”［23］亦沖擊著傳統的司法工作模式。
我國傳統的司法工作模式有其鮮明特征，即“權責一致、相互配合、相互制約、高效運行”。［24］傳統模式下，“人”主導著司法數據的運用，司法數據本身的價值等待司法工作人員的挖掘，因而在立法上也是從“人”著手進行規制。 伴隨司法改革的層層深入，傳統司法工作模式不斷進行創新，司法大數據在法院、檢察院日常工作中的應用也不再少見。 無論是上文所述的智慧法院、智慧檢察院建設，抑或上海刑事案件智能輔助系統（簡稱“206工程”）的構建，司法數據開始走出傳統運用模式，以大數據應用的姿態彰顯其獨特價值。 當前司法工作模式創新之處可圈可點，但不可否認，這種創新之于司法大數據應用而言過于無力。 例如，“206工程”的相關研發人員認為，創造性思維是電腦永遠無法模擬的，該工程能夠通過技術手段輔助法官辦案，卻不能替代法官本身。［25］可以看到，雖然司法大數據令司法機關在司法工作中產生更多期待，并在公正司法、嚴格執法的要求下作出大數據應用的有益嘗試，但大數據思維并沒有得到實質認可，司法領域“大數據應用”的思維導向不是“用數據來判斷”“用數據來審理”，更多的是“用數據去簡化”“用數據去輔助”。
（二）大數據應用的待深化
司法實踐中，司法活動極為精細和規范。 不同類型案件的訴訟程序、證據規則、審理標準、執行內容截然不同，民事案件、行政案件、刑事案件所承載的數據信息在司法屬性的基礎上，包含其特有的數據屬性。 也就是說，司法大數據本身是具有類別區分性的。 相應的，司法大數據在司法工作中的應用理應作出專業化區分，進而有針對性地展開應用實踐。 這既契合現實司法實踐的需要，又能貫徹司法工作公平公正的精神。
從我國既有的司法大數據應用來看，其應用實踐主要為整體性應用和輔助型應用。 前者表現為智慧法院、智慧檢察院等機構建設，是司法機關對國家大數據戰略的響應；后者表現為司法機關對高效便民原則的落實。 毋庸置疑，這些應用實踐都對司法實務工作產生積極意義。但是，相較于司法大數據本身所具有的價值，這些實踐產生的效益并不顯著，同時暴露出司法大數據應用欠缺明顯的深入性與根本性。 造成這一結果的理由有二：其一，司法大數據的價值被低估。 當前司法機關對司法大數據的定位是輔助性工具，而非核心審判工作的工具；其二，大數據思維在司法領域并未得到根本性認可。 因此，在該思維環境下衍生的各種司法大數據應用不可避免地陷入表層應用的窘境。
（三）大數據驅動模式的待規制
大數據時代下，我國大數據戰略的部署主要以國家政策的形式推動。 司法領域各項涉及司法大數據應用的有益探索，更多表現為對國家大數據戰略部署的積極回應。 當前中國語境下司法大數據應用領域存在明顯的法律空白。 當下司法大數據應用仍然維持著傳統的司法工作模式，由“人”主導，對“人”進行規制。但不可否認，司法大數據應用本身的合法性、合理性，已然不是規制“人”就能夠實現的。
對此，我們必須明確：任何創新都不能缺乏法律規制、不能突破法律框架。雖然，司法大數據作為創新實踐符合社會發展的客觀規律，但其關系到公共安全、公共財產、公民人身安全等各類案件的公正公平，其存在法律空白顯然是不適宜的。 一方面，依賴于政策驅動的司法大數據應用模式欠缺法律規制，易造成自身運用的不合理；另一方面，規范化的應用模式空缺，亦構成對司法大數據應用價值的減損。
四、司法大數據的應用優化
（一）思維轉型：從因果關系到相關關系
大數據浪潮下，大數據應用得到有效覆蓋。 在經濟領域，人們可以利用大數據分析價格走勢，作出供求反應；在文化產業領域，人們可以利用大數據分析文化偏好，推出人們喜聞樂見的文化產品以迎合大眾的口味。 可以說，預測是大數據應用的基石。 反觀司法大數據在我國犯罪治理中的應用，預測犯罪趨勢、推測犯罪模式的功能尚待研發，司法大數據更多是作為提升實務工作效率、節省司法資源的工具。
“大數據預測引領人類無限接近控制未來的終極夢想”，［26］發揮司法大數據的巨大能力需要有效發揮大數據的預測能力。 預測是對事物發生概率的推測，反映的是一事物與另一事物之間的相關關系。 有別于大數據思維對相關關系的找尋，傳統的犯罪學思維更強調探討犯罪的因果聯系，并通過原因與結果的對應進行犯罪治理。 但是，實踐中犯罪原因的找尋并非易事，犯罪預防更多通過經驗主義的判斷，而這顯然不是成熟的預防手段。 如前文所述，大數據思維尚待認可，同時傳統犯罪學思維又加深了此種限制，司法大數據應用陷入牛刀小用的局面。 對此，轉變思維方式，從對因果關系的探討轉向對相關關系的找尋顯得更為重要。 只有犯罪治理將相關關系作為重要的研究思維，重視司法大數據與犯罪之間的相關關系，注重犯罪趨勢的預測、犯罪模式的模擬，司法大數據的應用才能真正走入大數據應用的核心。
（二）數據巧實力運用：大中見小
司法大數據如同礦藏般蘊藏豐富價值，有待我們不斷挖掘和探索。 但是由于我國復雜的現實狀況，“大數據并非在任何情況下都是完全、完整的數據”，且“大數據并不代表數據類型的豐富”，［27］司法大數據的完整性、完全性并未得到充分的保證，數據挖掘的基石即大數據本身并不穩定。 對此，有學者指出，大數據并不能完全取代傳統的小數據研究。
事實上，就數據研究而言，大數據研究與小數據研究并不存在高下之分，一味地進行大數據崇拜并不可取，容易造成數據利維坦。 任何數據都非常寶貴，它們的價值很可能隨時間流轉不斷提高，歷久彌新。 正如世界萬維網之父蒂姆·博納斯所述：“數據是寶貴的，它的生命力，比收集它的軟件系統還要持久”。 因此，針對大數據研究所存在的不足，采取小數據研究進行補充顯得尤為重要。傳統的小數據研究一般通過實驗研究與抽樣調查方式進行。因為小數據研究的封閉性，其實驗研究的方式與抽樣調查的樣本往往會進行審慎的挑選，調查樣本往往具有代表性以達到數據結構的合理性。 這顯示了小數據的獨特價值，即嚴謹的結構性與代表性。
作為大數據一部分的小數據，雖然不能如大數據一般在大視野下展開大數據分析，但是鑒于大數據自身的不足短期內并不能得到改正，未來的數據應用中，大數據仍需要依靠小數據構建良好的數據生態，實現應用研究的提升與突破。 因此，大數據與小數據應當相輔相成，共同促進，為數據巧實力的施展創造條件。
（三）從數據孤島到數據共享
大數據應用的基礎是具備完整、全面的數據庫。 當前我國的司法大數據能夠做到對各類司法數據全方位的囊括，實現數據的全面性。 但是，由于各地司法機關用于司法數據采集、分析的系統沒有統一規劃，“各系統之間數據互補程度低，功能局限性較大，”［28］數據的完整性并不能得到保證。 加之不同司法機關之間的司法數據多用于內部使用而非數據共享，客觀上造成各機關之間存在數據交流壁壘，形成了數據孤島。 此外，這種數據孤島又自成數據體系，檢察院有檢察院的司法大數據，法院有法院的司法大數據，進而導致不同數據的信息重疊。數據孤島導致司法大數據應用存在諸多問題，諸如數據“失聲”--相關部門無法及時獲取數據，遑論民眾；再如數據“失真”--各成體系的大數據集合沒有統一標準，運用到司法實務中，影響到司法機關之間工作的流轉。 對此，應當搭建司法大數據共享平臺，積極構建為司法機關所共享的“政法云”。
針對“政法云”平臺，2017年1月司法部印發了《關于進一步加強司法行政信息化建設的意見》（以下簡稱“意見”），《意見》專門對司法行政信息化綜合管理平臺建設做出了指示，以期“建成涵蓋司法行政各項業務的‘一站式’司法行政信息化綜合管理平臺，形成綜合集成、業務協同、信息共享的司法行政信息化工作格局，實現信息化與司法行政的深度融合”。［29］“政法云”建設能夠有效破除司法機關之間的數據壁壘，促進數據之間的深度融合，實現數據共享。 值得注意的是，在促進數據融合、實現數據共享的同時，上級機關一是要做好把關工作，構建統一合適的數據分析系統，使數據庫建設能夠標準化、統一化。 二是全面統籌不同機關的司法大數據，注意不同機關之間數據的銜接，避免數據的信息重復。
綜上，司法大數據在我國的應用實踐展示出其矛盾的兩面。 一方面，我們看到司法大數據能夠應用于司法實踐并為之提供全新的治理技術，如云計算、犯罪地圖、大數據分析等。 這些數據化浪潮下的新鮮事物不斷刺激著傳統的司法工作模式的“神經”。 另一方面，我們無法回避司法大數據應用帶來的諸多挑戰，大數據思維待認可、大數據應用待深化、大數據驅動模式待規制等等。 雖然司法大數據在應用中仍存在許多不足，但是瑕不掩瑜。 司法大數據應用順應了大數據浪潮的趨勢，也符合我國“數據強國”的理念。 這既是對我國司法實踐的有益探索，推動司法治理模式的轉型升級，又為司法改革的深入推進開辟全新道路。本文原載《靜月學刊》2018（3）