2024·智慧法院篇 | 创新经验之“政法大数据共享机制的实现困境与对策”

　　为深化政法智能化建设，加强“智慧治理”“智慧法院”“智慧检务”“智慧警务”“智慧司法”等信息平台建设，深入实施大数据战略，实现科技创新成果同政法工作深度融合。法制日报社已连续举办了七届“政法智能化建设技术装备及成果展”。

　　作为装备展配套活动，法制日报社于2024年3月继续举办了2024政法智能化建设创新经验征集宣传活动，活动征集了“智慧治理”“智慧法院”“智慧检务”“智慧警务”“智慧司法”创新经验。

　　在2024年7月10日至11日举办的成果展上，对入选的创新经验进行了集中展示，并已编辑整理成册——《2024政法智能化建设创新经验汇编》。

　　该汇编分为智慧治理篇、智慧法院篇、智慧检务篇、智慧警务篇、智慧司法篇五个篇章，为政法信息化、智能化建设提供及时、准确、 实用的资讯信息与经验观点。

　　应广大读者要求，我们特开辟专栏，将部分创新经验进行展示，敬请关注！

　　以下推出的是《智慧法院篇 | 创新经验之“政法大数据共享机制的实现困境与对策”》

　　政法大数据共享机制的实现困境与对策

　　张春阳 孙新鸽

　　河南省平顶山市湛河区人民法院

　　政法大数据共享是政法领域数字化智能化的前提，目前，我国在政法领域全面加强智慧法院、智慧检务、智慧公安、智慧司法等建设，促进信息技术和政法工作的深度融合，水平已居世界前列。但实践中存在数据烟囱、信息孤岛、数据体积大但质量不高、单一数据无法支撑场景需求、数据共享覆盖面不足等问题。如何有效的打破数据壁垒，明确政法大数据共享机制的适配性、正确性、场景性、系统性、保密性和正当性要求,是助推司法从传统走向现代，助力政法现代化、智能化的必然趋势。

　　一、政法大数据共享机制的基本要求

　　基于政法大数据的特殊性原理，政法大数据共享应满足以下基本要求：

　　（一）适配性

　　与其他领域强调样本的“大与全”相比，政法大数据共享应强调样本的适配性。需要考虑数据采集的数量与质量的代表性，数据收集方法和程序的科学性，以及选用的统计分析方法的适当性等；还要警惕算法的偏见与隐蔽、算法设计者的能力与认知、算法分析与决策过程的可知性低、欠缺公开与透明等可能增加司法不公的风险。

　　（二）正确性

　　政法大数据共享应强调样本数据的实质正确性。数据的准确取决于采集人水平、技术成熟度、操作熟练度等多种因素，当前仍面临着一系列障碍，诸如图谱构建过度依赖人工干预、情节提取的自然语义识别技术准确度不足、类案识别的准确率偏低、模型训练的样本瑕疵、算法的非可视化、偏离度预警的颗粒度悖论，等等。

　　（三）场景性

　　政法大数据具有易变性，情境一经调整，原有数据将失去挖掘价值。政法业务具有其复杂性，涉及到公检法司的整个业务链条，往往很难将整个业务场景拆解出来，建议优先选取更易聚焦的场景来着手，根据场景内涉及的人、地、事、物、组织等要素数据来实现场景解决策略的标准化、智能化，进而一步步完善政法业务全景图。

　　（四）系统性

　　执法、司法中各程序环环相扣，其产生的数据也能相互连接，政法大数据共享可形成统一的数据标准。通过数据集成将异构数据源接入，适配业务档案、感知、企业不同的数据类型，逐步形成数据资源池，实现数据资产清单化、动态化、常态化的管理，使数据流向清晰可见，有序高效流动。

　　（五）保密性

　　政法大数据的敏感性和隐私性更强，在常态化、复杂化的数据流转中，数据信息在数据使用各环节中隐性留存、难以清除，而且追踪难、控制难，为国家、企事业单位、公民个人重要数据的安全防护带来巨大挑战，这就要求强化政法大数据安全治理和保密工作。

　　（六）正当性

　　正当程序作为一项重要的法治原则，包含排除偏见、充分参与、程序对等、程序合理、问责有效五项基本要素：

　　1.排除偏见

　　针对数据和算法设置事前规制机制，确保司法数据和算法的透明性。

　　2.充分参与

　　法律共同体应当能够充分参与到设计和开发智能办案系统所依赖的算法模型、伦理规范中来。

　　3.程序对等

　　保障利害关系人对政法大数据的质疑机会。

　　4.程序合理

　　比如在获取分析数据时，可以运用传感技术、网络爬虫、人脸识别、数据挖掘技术，有侵犯公民个人信息的风险，在收集分析数据应当注重程序合理。

　　5.问责有效

　　系统设计者、开发者和部署者、使用者的行为需受到监督。

　　二、政法大数据共享机制的实现困境

　　从政法工作实践来看，政法大数据共享主要存在以下困境：

　　（一）部门主义倾向导致的信息孤岛，“数据烟囱”林立

　　部分政法机关缺乏大数据思维，常以信息涉密为由，拒绝共享自己所掌握的数据。即使在政法机关愿意共享数据的情况下，数据共享也常因各自数据中心的数据标准不一而难以有效进行。

　　（二）数据特征产生的共享障碍

　　政法大数据具有规模海量、数据流转快速、数据类型多样、数据价值巨大等特征，对其分析处理的难度较大。

　　（三）数据安全隐患带来的共享疑虑

　　政法机关和进行技术研发的商业组织在数据共享过程中都有能力控制并利用个人信息，这会带来个人信息滥用的风险。

　　（四）技术、算法导致的共享壁垒

　　不同部门、地区的数据类型、标准、口径、和维度不同，导致数据从技术上难以兼容，在不同系统之间不能互通, 难以有效地共享整合。

　　（五）管理应用以技术驱动为主与业务结合不够紧密

　　以法院系统大数据建设为例：全国27家高院的牵头部门为技术部门，仅有5家高院牵头部门为业务部门，缺少明确业务需求牵引的问题较为普遍，系统功能、管理机制和业务结合不够紧密。

　　三、政法大数据共享机制的应对之策

　　（一）政法大数据共享机制的规则设计

　　加强政法智能化建设顶层设计，统一数据共享标准，强化跨部门协作协同，构建数据汇集共享和开放开发新机制。打破“数据孤岛”，发挥数据要素作用，激活数据资源“活水”，实现数据融通共用，为政法领域的数字化变革提供有力的支撑。法院、检察院等政法部门不属于政务部门，其在履行职责中制作或获取的数据不受《政务信息资源共享管理暂行办法》政务数据共享规则调整。在政法领域，虽然最高人民法院、公安部等通过联合发文的形式，在道路交通信息、信用信息、执行信息等方面建立了数据共享规则，但这些规则与方式存在共享主体少、内容碎片化、智能程度低等局限，难以满足政法工作对数据共享的需求。为此，应建立统一性的政法大数据共享规则。

　　（二）政法大数据共享机制的平台建设

　　在实践中，浙江省检察机关链接了浙江省大数据局公共数据平台与浙江省政法云数据中心；天津政法系统跨部门网上办案平台实现了市检察院与市高级法院、市监狱管理局减刑假释办案系统之间的数据共享等。但从总体上看，这些地方实践的共享范围与程度仍然有限。各政法部门应通过共享平台与其他部门共享数据，共享平台应具备以下能力：1.数据全面汇聚，包括案件、文书、音频、视频等结构化、半结构化、非结构化的数据。2.数据预处理，即政法大数据共享平台对原始数据进行数据集成、数据清理、数据转换、冗余消除等。3.数据分析处理，包括对已知数据的描述性分析、预测未来趋势的预测性分析，以及制定决策与提高分析效率的规则性分析。4.数据共享管理，政法大数据共享平台对数据的采集、存储、处理、归档和销毁进行全流程节点监控，提供数据异常预警，防止出现恶意删除、篡改、泄露数据的情况。5.数据更新与异议。在发生外部环境变化包括政治经济社会等原因而使政府数据变化的，政法大数据需要更新数据。

　　（三）政法大数据共享机制的实施保障

　　1.建立长效工作机制、组建统一领导组织

　　建立健全政法大数据共享长效机制，明确相关部门信息数据开放和共享责任，锁定核心数据要素，畅通大数据调用渠道。建立强有力的组织领导机构，明确政法委的统筹协调地位，可由辖区内政法委牵头，相关司法、行政执法部门及相关单位参加的协调工作专班，就推进本辖区政法大数据共享进行部署落实。

　　2.建立数据共享安全保障机制

　　要确保数据的隐私性与不可篡改性，2022年《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对公共数据提出了“数据可用不可见”的要求，从而使参与方达到隐私保护和个人信息保护的目的。区块链技术将数据通过块链式结构来验证与存储，利用共识算法来生成和更新，依靠加密算法保证传输和访问的安全，利用智能合约来编程和操作，以此保障数据不被篡改。

　　3.建立数据共享安全容错机制

　　在政法大数据共享的过程中，数据真实准确等出现问题，如果不是由于故意或者重大过失，不应当对提供数据的政府部门以及工作人员问责，需要细化制度设计保证参与政法大数据共享的积极性不被打击。

　　责任编辑：晓莉