論刑事訴訟中的大數據證據

張吉喜 孔德倫

摘 要：大數據證據是記載對海量電子數據進行分析后所獲得的結論的材料。在司法實踐中，大數據證據主要包括三種情形：用來證明涉案人員活動軌跡的大數據證據;用來證明有組織犯罪案件中涉案人員組織架構的大數據證據;用來證明涉案金額的大數據證據。大數據證據的證據種類應當根據具體情形做具體分析。大數據證據具有衍生性、科技性、間接性以及它與鑲嵌論的契合性等特點。作為一種新型證據，對大數據證據的審查判斷在方式和內容上均存在有別于其它證據之處。

關鍵詞：大數據證據;證據種類;審查判斷

中圖分類號：D915.3

文獻標識碼：A

文章編號：1000-5099（2020）04-0082-07

On Big Data Evidence in Criminal Prosecution

ZHNG Jixi， KONG Delun

（Research Center of Criminal Procuratorial Affairs， Southwest University of Political Science and Law， Chongqing， China， 401120）

Abstract：

Big data evidence is the material which records the conclusion after analyzing the massive electronic data. In judicial practice， big data evidence is mainly applied in the following three situations： to prove the track of the people involved in the case; to prove the organizational structures of the people involved in organized crimes; and to prove the amount of money involved in the case. The types of big data evidence should be analyzed according to the specific situations. Big data evidence has the characteristics of derivation， science and technology， indirectness and fit with mosaic theory. As a new type of evidence， the examination and judgement of big data evidence is different from that of other evidences in both ways and contents.

Key words：

big data evidence; types of evidence; examination and judgement

現代通信技術、計算機技術、互聯網技術以及其它新興信息技術等的發展，不僅改變了人們的生活方式，基于上述技術而產生的大數據也改變了人們獲得信息和認識事實的手段，改變了刑事訴訟中的證據形式。大數據具有海量的數據規模、高速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征[1]。從證據種類上說，大數據屬于電子數據。但是，在大數據背景下，作為證據使用的往往不是偵查機關收集、提取的電子數據，而是對雜亂無章的海量數據進行分析后所得出的結論①。

在本文中，我們將記載對海量電子數據進行分析后所獲得的結論的材料稱為大數據證據[2]。本文先考察大數據證據在實踐中的運用狀況，然后在此基礎上分析大數據證據的種類及其特點，最后探討大數據證據的審查判斷問題。

一、大數據證據的實踐樣態

當前，在刑事案件中運用大數據的情況十分常見。但是并非與大數據相關的證據都屬于這里所說的大數據證據。大數據證據的最主要特征是：其并非電子數據本身，而是對電子數據進行分析之后得出的結論[3]。如在何某貪污案中，“到案經過”載明，偵查機關通過大數據比對，發現居住在廣東省廣州市某大街的住戶李某與因涉嫌貪污而被網上追逃的何某相似程度較高，立即將李某抓獲歸案。經訊問，李某供述其真實姓名叫何某，并如實供述其貪污的犯罪事實

參見：關嶺布依族苗族自治縣人民法院（2019）黔0424刑初99號刑事判決書。。又如在張某源詐騙案中，偵查機關的“工作情況說明”載明，偵查機關在案發前發現了多個專門用于詐騙的手機號碼，根據這些手機號碼的通訊數據獲得了一個涉案人員用于日常生活的手機號碼，從而鎖定犯罪嫌疑人張某源。在這兩個案件中，用來認定犯罪嫌疑人身份的都是相關的電子數據，沒有在此之上進行分析、形成新的信息，因此，不屬于這里所說的大數據證據。

在司法實踐中，大數據證據主要包括三種情形：用來證明涉案人員活動軌跡的大數據證據;用來證明有組織犯罪案件中涉案人員組織架構的大數據證據;用來證明涉案金額的大數據證據。大數據證據運用的情形不同，在相關裁判文書中表現出來的證據種類也不盡相同。

1.用來證明涉案人員活動軌跡的大數據證據

行為人在實施犯罪行為過程中往往會留下一定的數據信息，如車輛GPS數據、手機位置數據、銀行卡刷卡數據等。對上述數據進行分析，就能繪制出行為人的活動軌跡，能夠表明行為人的活動軌跡與案發時間、地點是否吻合。此時，用來展示行為人活動軌跡的證據便是大數據證據。如在雷某等四人盜竊案中，法院認定案件事實的證據包括“公安大數據綜合應用服務平臺信息單”，偵查機關通過分析公安大數據綜合應用服務平臺中的相關數據，得出了雷某、雷某甲、雷禮兵、雷某乙四人的住宿及乘車出行等活動軌跡信息。該案一審判決書單獨列舉了該證據，沒有明確該證據的法定證據種類

參見：長沙市芙蓉區人民法院（2017）湘0102刑初265號刑事判決書。。又如在李某波、李某盜竊案中，法院認定案件事實的證據包括云眼車輛大數據應用系統查詢結果，偵查機關通過分析云眼車輛大數據應用系統中的相關數據，得出了2018年4月4日22時至4月5日3時吉AY8128×××車輛與吉AA3691×××車輛的行駛路線，兩車的行駛路線一致，均系從長春大街與健康胡同出發，行至衛星廣場。該案一審判決書將此查詢結果列為電子數據

2.用來證明有組織犯罪案件中涉案人員組織架構的大數據證據

部分有組織犯罪的涉案人員眾多，組織架構復雜，根據涉案人員的言詞證據沒有辦法準確地描繪出涉案人員的組織架構。而對犯罪活動中產生的數據進行分析，則能夠準確地描繪出此類有組織犯罪中涉案人員的組織架構。此時，描述有組織犯罪案件中涉案人員組織架構的證據便是大數據證據。如在黃某猛等人組織、領導傳銷活動案中，法院認定案件事實的證據包括重慶市某電子數據司法鑒定所做出的“司法鑒定意見書”。在該司法鑒定意見書中，鑒定機構對本案中傳銷組織會員系統中的電子數據進行了分析，得出的結果是電子數據庫中所有傳銷下線層級共186層、下線學員數量為210 340個、下線層級達到3層和下線學員數量達到30人的學員共有23 067個、學員等級達到1星董事以上的學員共2 322個。另外，還通過對數據的分析得出了每名被告人的賬號對應的下線層級、下線學員數等

3.用來證明涉案金額的大數據證據

在部分案件中，偵查機關提取了海量的資金來往電子數據，如果對這些海量的電子數據進行人工計算，不僅難度大，而且可能不準確。在此種情況下，辦案機關一般將數據提供給會計師事務所或其它專業機構，委托這些機構對數據進行分析，計算出涉案金額，一般包括總金額以及每名人員的涉案金額。此類有關涉案金額的證據也是大數據證據。如在羅某峰等詐騙案中，偵查機關向阿里云有限公司收集了涉及本案的電子數據。上海某電子數據司法鑒定中心根據偵查機關的委托出具了“司法鑒定意見書”。該鑒定意見統計出了涉案網站的客戶數量（包括員工客戶的數量和普通客戶的數量），在此基礎上統計出了普通客戶的充值金額和盈虧總額

二、大數據證據的證據種類及特點

通過上文對實踐中大數據證據運用狀況的考察，可以發現，不同的大數據證據在證據種類上不盡相同，因此，有必要對此作專門討論。另外，大數據證據作為一種新的證據類型，對其特點做必要分析，有助于加深對其認識。

（一）大數據證據的證據種類

大數據證據屬于何種證據種類，在理論上有一定爭論。有觀點認為，應當將大數據證據單獨作為一種新的證據種類[4]。也有觀點認為，有的大數據證據屬于電子數據或鑒定意見，有的大數據證據不屬于法定的證據種類[5]。我們贊同后者的分析思路，認為大數據證據的證據種類應當根據具體情形作具體分析。

首先可以明確的是海量的電子數據經過分析后所得出的信息在性質上已經不再屬于電子數據。從形成的時間來看，根據最高人民法院、最高人民檢察院、公安部《關于辦理刑事案件收集提取和審查判斷電子數據若干問題的規定》（以下簡稱《電子數據規定》），“電子數據是案件發生過程中形成的”，而大數據證據是對“案件發生過程中”的電子數據進行分析后形成的。從證據的特征來看，電子數據是存儲于電腦、手機、網絡服務器等電子介質中的二進制代碼，而大數據證據是以紙質材料為主要載體的，表現為文字、符號、圖形等形式。

對于用來證明涉案人員活動軌跡的大數據證據，實踐中有的表現為“公安大數據綜合應用服務平臺信息單”

參見：長沙市芙蓉區人民法院（2017）湘0102刑初265號刑事判決書。，有的將其歸為電子數據

參見：長春市南關區人民法院（2018）吉0102刑初445號刑事判決書。。根據上文的分析，此類大數據證據不屬于電子數據。上述兩個案件中的此類證據在特征上與刑事案件中常見的“情況說明”相似，無法歸入當前的法定證據種類。根據《公安機關辦理刑事案件電子數據取證規則》（以下簡稱《電子數據取證規則》）的規定，對電子數據可以通過搜索、仿真、關聯、統計、比對等方式進行檢查，以進一步發現與案件相關的線索。因此，我們認為，偵查機關可以采取對海量的電子數據進行檢查的方式，通過檢查筆錄展現與案件相關的電子數據的分析結果。在這種情況下，形成的大數據證據便可以歸入檢查筆錄。如果采用該方式，則需要一方面遵循電子數據檢查的程序要求，另一方面遵循《電子數據檢查筆錄》的內容要求，即完整地展現檢查過程使用的工具、檢查的方法與步驟等，準確地記錄檢查結果。

對于用來證明有組織犯罪案件中涉案人員組織架構的大數據證據，實踐中有的表現為“司法鑒定意見書”

兩者在證據種類上都屬于鑒定意見。之所以名稱不同，源于司法鑒定文書類型的變化。根據司法部2007年11月頒布的《司法鑒定文書規范》第3條的規定，司法鑒定文書包括司法鑒定意見書和司法鑒定檢驗報告書兩種類型。司法鑒定意見書是司法鑒定機構和司法鑒定人對委托人提供的鑒定材料進行檢驗、鑒別后出具的記錄司法鑒定人專業判斷意見的文書。而司法鑒定檢驗報告書是司法鑒定機構和司法鑒定人對委托人提供的鑒定材料進行檢驗后出具的客觀反映司法鑒定人的檢驗過程和檢驗結果的文書。兩者的核心區別在于：前者記錄的是司法鑒定人的專業判斷意見，后者記錄的是司法鑒定人的檢驗過程和檢驗結果。2016年11月司法部發布了《司法部關于印發司法鑒定文書格式的通知》，廢止了2007年11月頒布的《司法鑒定文書規范》，于2017年3月1日起執行。該通知沒有再規定司法鑒定檢驗報告書，而是將其統一歸為司法鑒定意見書。

對于用來證明涉案金額的大數據證據，在有的案件中表現為“司法鑒定意見書”

前者在證據種類上屬于鑒定意見，后者不屬于法定的證據種類。出現上述不同做法的原因是大數據證據的出具機構是否具有鑒定資質。有鑒定資質的鑒定機構出具的是“司法鑒定意見書”，沒有鑒定資質的會計師事務所出具的是“審計報告”

“審計報告”是會計師事務所注冊會計師依據“中國注冊會計師獨立審計準則”對委托審計事項發表審計意見的書面文件。。

最后需要探討的是那些不能歸入法定證據種類的大數據證據作為證據使用是否有法律上的障礙？以“審計報告”為例，其在司法實踐中較為常用，但是在很多案件中對其證據資格都有較大爭論，辯方的質證意見集中于其出具機構不具有鑒定資質。雖然不同法院在裁判文書中的論證理由不盡相同，但是一般都肯定審計報告的證據資格。由于無法將“審計報告”歸入《刑事訴訟法》規定的證據種類，因此將其單獨作為一項證據在裁判文書中予以列舉

我們認為，自2012年《刑事訴訟法》生效之后，肯定“審計報告”證據資格的做法是有法律依據的。2012年《刑事訴訟法》修改了1996《刑事訴訟法》關于證據種類的規定。1996年《刑事訴訟法》第42條第2款規定“證據有下列七種”，2012年《刑事訴訟法》第48條第2款將其修改為“證據包括”

2018年《刑事訴訟法》第50條沒有對此做出修改。。由此可見，關于證據的種類，1996年《刑事訴訟法》使用的是封閉式表述，即證據只有七種;而2012年《刑事訴訟法》采用的是開放式表述，即證據除了該款規定的八種之外，其它材料只要是“可以用于證明案件事實”，都是證據。2012年《刑事訴訟法》通過這種方式，解決了在證據種類立法上“掛一漏萬”的弊端。我們認為，自2012年《刑事訴訟法》生效之后，那些不能歸入法定證據種類的大數據證據作為證據使用是沒有法律上的障礙的。另外，長期以來在證據種類上難以歸類的材料的證據資格問題都得到了統一解決，如交通事故責任認定書、偷逃稅款核定證明書、社會調查報告等。

（二）大數據證據的特點

大數據證據具有衍生性、科技性、間接性和與鑲嵌論的契合性等特點。

1.大數據證據具有衍生性

在證據法學理論上，根據證據來源或出處的不同，將證據分為原始證據和傳來證據。原始證據屬于第一手資料，傳來證據是第二手或第二手以上資料。大數據證據是“對與案件、犯罪嫌疑人相關的原始數據進行二次挖掘、分析后得出的數據”[6]，具有明顯的衍生性，屬于傳來證據。

2.大數據證據具有科技性

一方面，作為大數據證據來源的原始電子數據是現代通信技術、計算機技術、互聯網技術以及其它新興信息技術等的產物。另一方面，大數據證據是運用搜索、仿真、關聯、統計、比對等方式對浩如煙海的電子數據進行分析后的結果。上述兩方面決定著大數據證據具有較強的科技性，需要由有專門知識的人制作或由有專門知識的人協助辦案人員制作。

3.大數據證據具有間接性

大數據證據往往不能表明案件主要事實，即何人實施了何種行為，屬于間接證據。無論是用來證明涉案人員活動軌跡的大數據證據，還是用來證明有組織犯罪案件中涉案人員組織架構的大數據證據和用來證明涉案金額的大數據證據，都需要與案件中的其它證據相結合才能夠認定案件主要事實。

4.大數據證據具有與鑲嵌論的契合性

鑲嵌論（the Mosaic Theory）

對Mosaic Theory的翻譯有“鑲嵌理論”“馬賽克理論”以及“鑲嵌論”等譯法，我們在本文中采用 “鑲嵌論”這一表述方式。最初是一個情報學上的概念，主要用以指導情報搜集活動。該理論認為，分散的信息碎片盡管對于其占有人來說沒有價值或價值有限，但將這些碎片組合起來則會產生不可估量的整體價值[7]。換言之，鑲嵌論描述了一種“1+1>2”（信息整體價值大于部分價值之和）的信息收集規則（信息1+信息2+信息3+……+信息N>N之和=大數據證據）。本文第一部分考察的三種類型的大數據證據都具有這一特征。

三、大數據證據的審查判斷

作為一種新型證據，對大數據證據的審查判斷在方式和內容上均存在有別于其它證據之處。

（一）審查的方式——以保障控辯平等為中心

在審查判斷大數據證據時，極易出現控辯雙方的不平等，具體體現在：第一，存在證據偏在現象，一般情況下，都是控方掌握著大數據證據所依據的原始電子數據;第二，辯方的質證能力較弱。大數據證據具有科技性，其形成過程往往具有較強的專業性，有時甚至存在“算法黑箱”。這導致了辯方難以對大數據證據進行有效的質證。因此，

我們認為，對于大數據證據可以采用下列審查方式以化解上述控辯雙方的不平等現象：

第一，如果大數據證據所依據的原始電子數據包含大量與案件無關的數據，則不宜通過讓辯方復制的方式讓其知悉該原始電子數據;可以根據辯方的要求向其展示大數據證據所依據的原始電子數據，以克服證據的偏在現象。

第二，根據辯方的要求，通知收集、提取原始電子數據的偵查人員和大數據證據的出具人出庭作證。對大數據證據的審查既包括審查大數據證據所依據的原始電子數據的真實性、完整性，又包括審查大數據證據的可靠性。收集、提取原始電子數據的偵查人員出庭作證，有助于辯方對原始電子數據的可靠性、完整性進行質證;大數據證據出具人出庭作證，有助于辯方對大數據證據的可靠性進行質證。

第三，在展示原始電子數據以及舉示大數據證據過程中，法院應當充分尊重辯方申請專家輔助人出庭的權利，保障辯方對原始電子數據和大數據證據的理解能力和質證能力。大數據證據具有科技性，如果沒有相關領域的專家參與大數據證據的展示和質證，辯方往往難以進行有效的質證。根據《刑事訴訟法》第197條的規定，專家輔助人制度只針對鑒定意見，即控辯雙方可以申請法庭通知有專門知識的人出庭，就鑒定人做出的鑒定意見提出意見;該條沒有為專家輔助人參與證據展示和非鑒定意見證據的質證提供空間?！峨娮訑祿幎ā穼＜逸o助人的適用范圍作了擴展，第21條規定，控辯雙方在展示電子數據時，可在必要時聘請具有專門知識的人進行操作，并就相關技術問題做出說明;第26條規定，對電子數據涉及的專門性問題的報告，控辯雙方也可以申請法庭通知有專門知識的人出庭，就該報告提出意見。《電子數據規定》的上述規定為專家輔助人參與原始電子數據展示和大數據證據質證提供了制度支撐。

（二）審查的內容

與其它所有證據相同，對大數據證據的審查內容也是三個方面：關聯性、可靠性和合法性。但是審查的內容需要結合大數據證據自身的特點進行上述三方面的審查。

1.關聯性

大數據證據的關聯性是原始電子數據與案件的關聯性與大數據證據與案件的關聯性的統一。前者是對大數據證據關聯性的特殊要求;后者則是對所有證據的一般要求。

原始電子數據存儲于虛擬空間之中，載體往往是涉案的電腦、手機、網絡服務器以及云存儲裝置等等。在審查原始電子數據與案件的關聯性過程中，需要將現實空間中的人物、事件、時間與虛擬空間中的原始電子數據聯系起來，確認兩個空間中人物的關聯性、事件的關聯性和時間的關聯性。根據《電子數據規定》，可以通過核查相關IP地址、網絡活動記錄、上網終端歸屬、相關證人證言以及犯罪嫌疑人、被告人供述和辯解等綜合判斷原始電子數據與案件的關聯性。判斷大數據證據與案件的關聯性需要運用兩個具體標準：一是指向標準，即大數據證據的分析結論指向案件的爭論的焦點問題;二是功能標準，即大數據證據的分析結論對于證明對象有證明作用，亦即使爭議的問題變得更有可能或者更無可能。

然而，應當引起重視是，“當數據點以數量級方式增長時，我們會觀察到許多似是而非的相關關系。”[8]在審查大數據證據時不得不考慮這一特殊情形，在具體案件中，應當慎重審查犯罪嫌疑人、被告人及其辯護人提出的辯解及辯護意見，綜合全案證據，對大數據證據的相關性做出認定。

2.可靠性

對大數據證據可靠性的審查判斷，也應當從兩方面著手：一是原始電子數據的可靠性;二是大數據證據的可靠性。

前者重點審查原始電子數據是否真實、完整。原始電子數據作為大數據證據的基礎，只有每項原始電子數據都真實、所有原始電子數據都完整時，對這些電子數據進行分析而得出的大數據證據才是可靠的?？梢詤⒖枷嚓P規范性文件對電子數據的真實性和完整性的審查標準對大數據證據所依據的原始電子數據進行審查。綜合《最高人民法院關于適用〈中華人民共和國刑事訴訟法〉的解釋》（以下簡稱《刑訴法解釋》）第93條和《電子數據規定》第22條、第23條的規定，對原始電子數據是否真實，應當著重審查以下內容：是否移送原始存儲介質;在沒有移送原始存儲介質時，有無說明原因并注明原始存儲介質的存放地點或者原始電子數據的來源等情況，對原始電子數據的規格、類別、文件格式等注明是否清楚;原始電子數據是否具有數字簽名、數字證書等特殊標識;原始電子數據有無增加、刪除、修改等情形。對原始電子數據是否完整，應當著重審查以下內容：收集、提取原始電子數據的過程;原始存儲介質的扣押、封存狀態;原始電子數據的完整性校驗值;凍結后的訪問操作日志等。如果存在無法保證原始電子數據真實性、完整性的情形，以該原始電子數據為基礎的大數證據不得作為定案的根據。

后者重點審查大數據證據的科學性。大數據證據是通過對原始電子數據進行分析而獲得的衍生的新信息。對大數據證據科學性的審查即是審查衍生的新信息是否準確、完整地展示出了原始電子數據所蘊含的基礎信息。首先，應當審查是否保證了原始電子數據的原始性，是否存在更改原始電子數據原始狀態的行為。其次，應當審查是否運用了科學的方法。大數據是海量的、分散的、無形的，必須借助科學的方法才能從中獲取準確、完整的大數據證據。在分析方法上，應優先使用以國家標準、行業標準或地方標準發布的方法

參見：司法部司法鑒定管理局2014年發布的《電子數據司法鑒定通用實施規范》。。在沒有以國家、行業、地方標準發布的方法時，對大數據證據的審查，可以參考美國聯邦最高法院在多伯特（Daubert）案中所提出的四項評價科技證據的標準：其一，該項科技證據所依靠的科學理論與方法能否被重復檢驗;其二，該項科技證據所依靠的科學理論與方法是否經同行復核或者已經公開出版;其三，有關該理論的已知的或潛在的錯誤率可否被接受;其四，相關研究方法是否為有關科學團體所接受以及接受的程度如何

參見：Daubert v. Merrell Dow Pharmaceuticals.Inc.，509 U.S. 579 （1993）.。根據司法部司法鑒定管理局2014年發布的《電子數據司法鑒定通用實施規范》，此時，需要通過司法主管部門組織的專家確認。最后，應當審查是否詳細記錄了分析的每個步驟以及階段性結論，是否能夠確保分析過程和結果準確、可靠，是否能夠保證分析結果可被重現。

3.合法性

從《刑事訴訟法》第56條和“兩高三部”《關于辦理刑事案件嚴格排除非法證據若干問題的規定》來看，在大數據證據方面尚不存在非法證據排除的問題。就大數據證據的合法性而言，需要重點關注的是瑕疵證據問題。

對大數據證據合法性的審查判斷，也應從兩方面著手：一是原始電子數據的合法性;二是大數據證據的合法性。對于前者，應當著重審查以下內容：收集、提取原始電子數據的程序是否合法;收集、提取原始電子數據的筆錄、清單是否規范;原始電子數據的類別、文件格式等是否注明等。原始電子數據的收集、提取程序如果在上述方面出現瑕疵，且不能補正或者做出合理解釋的，以該原始電子數據為基礎的大數據證據不得作為定案的根據。

對大數據證據合法性的審查判斷，根據大數據證據所屬證據種類的不同而有所不同。如果大數據證據屬于鑒定意見或審計報告，參照《刑訴法解釋》第84條和第85條的規定，應當著重審查以下內容：出具機構是否具有相應資質;出具人員是否應當回避;鑒定意見/審計報告的形式要件是否完備等。如果出具機構不具備相應資質、出具人員違反回避規定或者鑒定意見/審計報告缺少簽名、蓋章，則該鑒定意見/審計報告不得作為定案的根據。如果大數據證據屬于其它形式的證據，則應當從出具人員是否應當回避以及證據的基本形式要件是否具備（如檢查筆錄的基本形式要件是否具備）等方面進行審查。

四、結語

未來隨著信息技術的越來越廣泛運用，越來越多的犯罪行為會留下大數據信息，大數據證據在刑事訴訟中的運用也會越來越廣泛。目前司法實踐中大數據證據主要表現為用來證明涉案人員活動軌跡、用來證明有組織犯罪案件中涉案人員組織架構和用來證明涉案金額等三種類型，未來大數據證據的類型必將會越來越豐富。但是，無論大數據證據的類型如何發展，大數據證據具有的衍生性、科技性、間接性和與鑲嵌論的契合性等特點不會改變，上文中所談到的大數據證據的證據種類分析路徑以及大數據證據審查判斷事項也都具有一定參考價值。

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（責任編輯：蒲應秋）

收稿日期：2020-04-28

基金項目：?2018年度中國法學會部級法學研究課題“刑事程序多元化背景下的證據理論跟進和證據制度完善”（ CLS[2018]D105）。

作者簡介：

張吉喜，男，安徽廬江人，博士，西南政法大學刑事檢查研究中心教授、博士生導師。研究方向：刑事訴訟法學。

孔德倫，男，貴州威寧人，西南政法大學在讀博士研究生。研究方向：刑事訴訟法學。

①對大數據進行分析后所獲得的結論在實踐中并非都作為定罪量刑的證據使用，很多時候其發揮著預測犯罪活動、預測潛在犯罪人、預測犯罪人身份和預測犯罪被害人等作用。參見Walter L.Perry et al.“Predictive Policing： The Role of Crime Forecasting in Law Enforcement Operations.”（RAND Corporation， 2013 ， p. xiv.），轉引自裴煒的“個人信息大數據與刑事正當程序的沖突及其調和。”（《法學研究》2018年第2期。）