崔峰 王建民

关键词：检察办案 数据 科学量化

数据启源于数学的概念，是对各种统计结果的汇总利用，是通过对统计结果的分析研究，发现某一规律的途径方法。近年来，由于科技的飞速发展，电脑的普及和互联网的发展与广泛应用，更把数据科学推进到一个新的高峰，成为我们学习工作的有机组成部分。党的十八大以后，检察工作进一步的信息化、规范化，世界互联网大会在中国的多次召开，“互联网+检察”成为新时代现代化、信息化和规范化的显著特征。2013年12月25日，全国检察机关统一业务应用系统上线运行，标志着检察办案实现了数字化、信息化、流程化和标准化。随后全国检察信息公开网开通运行，微信公众平台上线，新媒体建设呈现出井喷式发展。每天全国检察机关通过执法办案生成的数以亿计的强大数据，全要汇总到技术服务后台运行和计算，给提供技术运行维护的服务器带来巨大挑战和机遇。执法行为不断规范化、效果运用逐步标准化和信息快速透明化，为我们带来了更大的发展空间和前进速度。如何规范数以亿计的执法办案数据，识别千差万别的海量信息就显得非常必要和重要。检察办案数据科学量化，是全面体现检察办案活动，检验工作成果的有效载体和方法。

一、检察办案数据

（一）检察办案数据

数据就是进行各种统计、计算、科学研究和技术设计所依据的数值。检察办案数据当然也是在检察工作中各种统计、计算、科学研究和技术设计所依据的数值。它包含了侦查监督、公诉、民行等各项检察工作运行的数据，具有政治性、国家性、专业性和保密性特征。

（二）检察办案数据收集的要素

对象是检察机关各项业务运行所产生的反映法律监督工作状态的数据资料;范围涵盖了各项检察业务，纵向包括了从最高人民检察院到各基层人民检察院四级检察机关等，横向包括了检察机关开展的各项检察业务;主体是所有参与检察执法活动、从事法律监督的人员。其中包括从各级院的检察长到一般普通干警，只要开展法律监督活动、办理检察业务就会产生数据，就有义务和责任收集数据。

二、数据量化

（一）数据量化

数据量化是把事物的变化和变化程度以数字的形式体现出来。量化大的前提是归类，需要把同种类的事物进行分类汇总，然后以计数方式体现出来。具体到法律监督工作中，则可以根据数据产生的部门、顺序、条线、性质等不同标准，对检察活动进行分类、汇总，即检察数据量化。数据量化的方法就是要科学归类，要制定分类标准。在检察工作中，横向可根据数据产生的部门分为各省、市、县办理案件的数据等;纵向则是某一领域的数据综合，细分为全国侦查监督、审查起诉等各条线的综合数据;还可对某类案件的发生、办理过程进行专项调研，比如精神病强制医疗、未成年犯罪案件等专项调研数据。

（二）数据量化的必要性

首先通过对数据分类和量化可以探究事物发展的规律，预测发展的未来，做到趋利避害。对分类方法标准和统计阶段的不同都会产生不同的数据。事物总在变化中，而数据仅是对这一动态变化过程的静态截图。无数截图连续播放，就组成了变幻莫测的客观世界，产生了电影视频的动态效应。我们通过对静态数据截图的深入研究，就能发现和掌握数据发展变化的规律，进而探究预判数据的变化规律。因此，我们通过开展对一定时期和区域检察工作的数据量化分析，可以发现掌握这一地区违法犯罪的规律，提出预防治理的对策，更好地提高检察执法活动针对性，促进社会长治久安。

其次通過数据量化，可以强化数据量化研究，检验数据量化效果，提高数据量化理论发展。任何理论都要与实践相结合，在实践中检验完善才能发展壮大。通过来源于实践，又反作用于实践的不断修正、完善，得到进一步发展壮大。就像根据同类型案件数据模型的搭建，提出该类案件证据审查重点和衡量数值。这一理论拿来再去模拟审查案件，比照先前审查结果和客观实际，才能检验这一理论的正确性，同时发现其缺陷，进行修改和完善，推动了检察办案数据量化理论的发展。

三、数据量化步骤

分为数据的采集、汇总、分析利用和结果验证等环节。

（一）检察办案数据的采集。

1.数据采集，又称为数据收集，是将各种零散的检察执法办案、人员等信息录入统一业务应用系统，由单个信息逐步汇集，形成海量化检察数据的过程，它是检察办案数据形成的基础和开端。

2.数据采集的特性：它具有精准性、细微性、完整性。因此，我们一定要把数据录入准确，特征描述到位，信息填写完整。必须严格按照《检察机关统一业务应用系统案卡填录标准》要求，仔细对照，认真检查，详细填录，避免形成错误数据和偏差。

3.采集方法：包括检察活动中对数据的发现和提取，对案卡填录、数据输入等环节。目前我们在工作中主要是广泛收集、集中量化、责任到人、自动产生。比如在统一业务应用系统中，案卡填录准确、文书制作到位，节点步骤运行顺畅，外挂的统计子系统就会自动生成每天的办案统计数据。所以每个办案人员都要本着谁工作、谁产生、谁收集数据的原则，准确填录案卡、依规制作文书、准确控制节点，才能使广泛收集的数据成为集中量化的基础。

4.数据采集的设施建设：根据最高人民检察院信息化建设的目标和发展规划，各级检察机关都要建成硬件设施符合要求的统一业务应用系统建设环境和运行状态，购置必要的计算机和服务器，搭建适合运行的环境;软件建设则要及时对系统运行进行定期维护和及时更新、升级，并且根据数据安全防护等级要求，及时对系统参与性环境进行净化和安全保护，定期查杀病毒，防止遭到攻击等。

5.数据采集的配套制度建设：目前，我们适用的主要是全国检察机关统一业务应用系统使用管理办法、案件管理实施细则、检察机关执法行为基本规范、电子卷宗使用管理办法、人民检察院案件流程监控工作规定、案件信息公开工作规定等制度措施。随着时代发展和检察办案数据的不断更新，还会逐步完善和建立新的运行机制和措施，为检察办案数据采集运行机制增补新鲜血液。

（二）数据汇总

1.数据汇总就是把零散的数据，进行汇集整理和综合。

2.数据汇总，具有一定的严谨性、客观性、严密性、逻辑性特征。严谨性就是要严格按照数据产生的不同途径、出处、规律和标准来进行;客观性就是要实事求是、客观实际地汇集、分类和整理;严密性就是数据汇总的过程要环环相扣，逐步汇总整理;逻辑性就是要自然汇总产生，符合数据客观逻辑性的数据。

3.数据汇总的方法。早期的数据汇总主要是采取报表统计分类——人工汇总核对——逐级上报的方式来进行。既繁琐复杂，又耗费大量的人力物力。往往一个数据的汇总，历经逐级反复核对，最高人民检察院领导看到的也几乎是半年前的数字运行状态了。这是数据汇总的第一阶段，也是早期原始初级的数据汇总方法。

计算机的普及，数据汇总逐步实现了计算机自动汇总的Excel自动软件。这是第二阶段，但还需逐级汇总上报，等分析结果出来也是两三个月以后了。

上世纪九十年代末，出现了新的办公自动化软件。办案数据统计主要是靠人工输入、单机汇总核对、电子软盘数据交换方法进行。在第三阶段虽然使用了统计软件系统，但还是要逐级汇总上报，进展比较慢。

新世纪信息化的迅猛发展，检察系统采用了AJ2013自动统计报表系统。这是检察办案数据汇总的第四阶段，系统虽然更多地代替了人工汇总，但却无法实现对海量数据的实时显现。数据的产生结果一般都在每月25日后截止集中汇总，下月上报，结果总在一个月以后。

2017年1月启用了统一业务应用系统统计子系统，实行每天凌晨系统自动汇总更新数据。当次日上班开机时，全体人员桌面上呈现的就是前一天数据，只是负责统计的人员每天必须同时对系统自动纠错过滤的案卡错误填录信息进行审核比对，及时与案件承办人进行沟通解决，确保统计数据准确。

（三）数据量化的分析利用

数据量化分析利用是数据价值的体现，是指导检察工作科学发展的依据。通过数据分析可以发现检察执法办案的客观规律，掌握社会管理法律监督方面的缺陷，也是前期数据收集、整理汇总的终极目标。

从统计学上讲，数据分析方法可以采取归纳法和分析解读法等方法。比如将某一时期、类型案件的发展、发生数据归纳整理汇总，可以发现该类型案件在这一时期的发生、发展规律，提出治理措施和建议;同时对这一类型案件的发生、发展数据剖析、解读，可以找到该类型案件出现问题的原因，铲除问题产生的温床。

（四）数据量化的结果验证

马克思主义哲学讲，要从实践中来，到实践中去。数据分析结果正确与否，也要得到司法实践的检验才能证实。我们通过分析执法办案数据认为：这一时期，“两抢一盗”案件比例有所上升，原因是临近年关、居民家中安全重视不够，老年人、妇女存取款，多随身携带等造成的，就建议公安机关要加大巡防管控和打击力度，提醒公民加强家中财物安全等。随后该类案件有所减少和遏制，人民的生命和财产也到了保障。这就说明我们前期数据分析找到了问题出现的原因，数据利用建议得到了实践验证。

四、检察办案数据的科学量化

（一）开展检察办案数据的纵向、横向和深度三维立体分析

一是对检察办案数据纵向分析，是对一定时期案件运行和法律监督状况，按照系统、业务种类进行分析，寻找其规律的过程。比如对各级检察机关开展执法规范年专项活动的结果分析，可以得到专项活动在各级的贯彻落实情况，掌握专项活动在各级的运行状况和问题，分析成因，找到方法，提出建议。

二是对检察办案数据横向分析，是对一定区域各类案件和法律监督行为的分析，寻找这些案件的发案特点、监督重点、难点和问题，提出监督解决方法。同样开展执法规范年专项活动进行横向分析，可以看出各地开展活动的情况，和同类问题在不同机关分布的区域性特征。比如，在东、中和西部省份各开展的怎么样？在北和南部省份各怎么样？或者在一个省份、一个地市的某县区开展得如何？易出现哪类问题等。

三是开展检察执法数据的定性和定量深度分析。定性和定量分析，主要源于分析化学上测定某种物质的测量方法。定性分析是测定物质含有哪些成分，而定量分析是测定物质所含各种成分数量多少。虽然都是化学上测定物质的方法，但定性分析是定量分析的基础，而定量分析则是定性分析的延伸和精细化。

同理，在我们开展检察执法数据的深度分析中，通过对某年前三季度审查逮捕案件的定性分析看出，受理案件的类型主要有盗窃、抢夺、抢劫、故意伤害、交通肇事、掩饰隐瞒犯罪所得、危险驾驶、故意杀人、猥亵等案件。然后再进一步定量分析，可以看出各类型案件占受理总数的百分比。在这些案件中，盗窃、危险驾驶占主要地位，应作为治理防控和依法打击的重点;再深入分析，可以看出盗窃、掩饰隐瞒犯罪所得的人员构成、共同犯罪比例，掌握这些犯罪的易发、多发危险人群、主要犯罪地点、时间和手段等，做好预防救济和补救措施。

（二）检察办案数据科学量化的制度建设

2013年底最高人民检察院颁布了《2014-2018年基层人民检察院建设规划》，2015年山西省人民检察院为了贯彻落实规划，落实最高人民检察院《山西省基层检察院抽样评估情况的整改反馈意见》，建立上下联动一体化的功效。在此基础上，运城市检察机关开展了争创 “八化”建设示范院活动，基层院运行实行月通报、季分析、半年回头看和全年总考评工作机制，实现了执法规范化标准化、队伍专业化职业化、管理科学化信息化和保障现代化实用化目标，落实了“执法建设规范年”具体措施，推进了执法的正规化、精准化，解决了工作业绩考什么、怎么考、如何用的问题，规范了执法行为，促进了公正司法。

（三）检察办案数据科学量化的成果转化前景广阔

首先“大数据”、“互联网+检察运用”这些新概念的提出，开创了检察执法办案数据科学量化新时代。2014年11月世界互联网大会在浙江省乌镇召开，大数据、“互联网+”概念逐步在中国社会思维中展开，成为助推社会发展信息化的新引擎。

其次，案件数据模型搭建，把人们从繁重的体力劳动中解放出来，有效缓解了案多人少的矛盾。2016年9月在贵州建立的全省检察大数据应用中心，运用“实体识别”“数据建模”等大数据技术，为办案提供案件信息智能采集、“要素—证据”智能关联和风险预警、证据材料甄别，绘制“犯罪构成知识”图谱，建立各罪名案件数据模型，以及类案推送、量刑建议计算等智能化服务。

再次，“智慧检务”新思维拓展，把检察执法数据科学量化推进到创新发展高度。2017年9月底，最高人民检察院曹建明检察长指出，在当前世界多极化、经济全球化、文化多样化、社会信息化深入发展的时代，检察机关必须牢牢把握新一轮科技革命的历史性机遇，顺势而为，全面推进智慧检务的重大战略，努力为检察工作赢得主动、赢得未来。近年来，检察办案数据的科学量化先后走过了“数字检务”——“网络检务”——“信息检务”，步入“智慧检务”阶段。检察机关通过办案数据的科学量化，提升了办案的质量;通过探索“人工智能+司法办案”，实现了全业务智慧办案;通过办案数据的量化分解和定性定量分析，提升了内部监督精准度，促进了檢察人员依法履职。

检察办案数据科学量化是全面推进“智慧检务”的基础，内涵丰富，意义深远，也是实现 “智慧检务”的纽带。只有紧紧抓住以司法改革为核心的体制创新和以大数据运用为核心的科技创新，深入做好检察办案数据科学量化，建设好检察工作“数据大脑”，积极推进“智慧检务”，着力提升司法公信力，才能在全民科学发展、创新发展的大潮中不落伍、不掉队，才能为推进依法治国做出积极的贡献。