孙 强

(山东师范大学 马克思主义学院，山东 济南 250014)

大数据思维与法治思维都是当下社会治理的重要思维模式，两者也代表了思维范式发展的重要成果，正日益受到社会科学研究的关注。但当下对于两者之比较及相互间关联影响的研究较少，更多是对两种思维本身的探讨。本文则从两类思维的比较出发，探寻大数据思维对法治思维所带来之影响，从而试图实现对两种思维的科学认知及理性应用。

一、对大数据思维与法治思维本体的理解

(一)对大数据思维的认识

结合当前对大数据的研究，主要认为大数据表现出“五V”特性，即Volume，意为数量巨大；Velocity，代表较快的增长速度；Variety，表示数据类型多样；Value，意指海量数据具有无限的价值开发与利用可能性；Veracity，表示数据的真实性，基于信息采集工具具有客观性、精确性，才能使数据质量和真实程度具有较好的信噪比。当然这只是一种理论预设，现实中数据收集也会面临诸多问题，所以反对者也从负效应角度加入了另外几个“V”，如Vacuous，表示数据的空洞性；Vague，代表数据的模糊等。大数据首先是以技术形态出现，但在其大量运用于社会生活以后，却会潜移默化地对公众、社会组织、政府的行为产生影响，进而成就一种科学领域的变革。图灵奖获得者吉姆· 格雷(Jim Gray)提出数据挖掘是科学范式的第四次革命，前三项范式革命是经验范式(以实验观察描述自然现象)、理论范式(用模型、归纳等方法进行理论研究)、计算范式(模拟复杂现象的计算模拟方法)。[1]大数据范式从思维层面看，也体现为一种思维上的重大改变。所谓思维“是所有与信息加工、理解、记忆和交流相关联的心理活动”。[2](P329)思维也体现出对客观事物共同的、本质的特征及内部关系的反映。[3](P175)思维涉及的是对事物是什么的认识，运用大数据分析外在事物，首先会形成一种基于数据所建构起的外部认识，依托数据形成对事物存在形式的直观感受，在此基础上从数据层面展开思考并形成思维上的独特视角，使人们对事物的认知从直观、感性层面进入数据分析阶段，才能成立大数据思维，它是运用大数据在解决具体问题过程中所形成的一种特有思维类型。

对大数据思维包含的类型，维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书第一部分就介绍了大数据所引发的思维变革，主要体现在三个方面：一是追求全体数据而不是随机、抽样数据，在全数据模式下，样本等于总体，这可被称作全样思维。二是不执迷于数据的精确性，而是接受数据的混杂性，从而实现对庞大数据的利用，这被称作容错思维。三是放弃因果关系的探讨而去追求相关性，找到相关物从而使准确预测成为可能，这被称作相关思维。[4](PP27～94)当然大数据思维还有很多特性体现，基于对庞大数据的精准分析能发现许多传统思维所无法发现的内容，比如两种公共政策之间经过大数据分析，可能只有百分之零点几的细小差异，但正是这种细小差异的挖掘，在应用时就可使成千上万人受益。[5](P27)这可视为一种精准比较思维，这显然是传统思维所无法比拟的。当然这些表现其实都可被舍恩伯格所提出的三大思维样态涵盖，所以本文所界定的大数据思维类型主要以《大数据时代》一书所列三种思维表现为分析基础。

对如何认识大数据思维，学者们看法不同。有的持肯定态度，如舍恩伯格在《大数据时代》一书中对大数据思维所引发强大社会功效的分析。也有学者对大数据思维进行了否定，认为舍恩伯格所说的大数据思维甚至没达到现代理性思维水平，是一种浅薄的实用主义利益观；预测也不过是工业社会商业逻辑的体现，只关注形式而不知晓原因；大数据思维不是什么新的思维，只是工业社会线性思维的一种延伸。[6]笔者认为大数据思维强调运用数据搜集、分析来发现问题、预测未来，把社会因素、个人活动等转化为数据输入机器、进行量化分析，其前提在于数据的量大、多样，所以就可涵盖社会状况的更多细节。随着其在社会生活各领域的大量应用，才使其逐渐成为一种治理社会的思维方式。如果从这种思维运作过程看，确实存在实用主义、线性思维等特性，但基于占有数据的庞大及分析数据能力的超越性，使大数据思维可以创造传统思维所不能及的效果，对社会现实也带来了巨大改变，所以大数据思维内核虽并不具备太多创新性，但基于对数据的颠覆式应用，开启了一场重要的转型，仅从这些视角就不能否认大数据思维的进步性。

(二)对法治思维的认识

法治思维是“主体以法治基本内涵为约束和指引，正确运用法律方法想问题、作决策、办事情的思维方式”。[7](P3)法治的实现不仅体现于具备完备的法律体系，更重要的在于将法治确立为一种普遍适用的行为模式与手段。化解各种社会矛盾，要注重法律方法、手段的运用，把法治思维作为创新社会管理的基本思维模式，对推动社会治理能力现代化具有重要的意义和价值。有学者甚至提出，法治实质上就是一种思维模式。[8]

法治思维特性体现在以下几点：一是法治思维是一种理性思维。法律本身就是一种理性的规则，法律确立起理性的规则秩序，要求人们在作出相应决策时注重从正当性、系统性视角，按法治要求作出行为。[9]这种理性遵循逻辑理性、实践理性、规则理性、自然理性的要求。[10]二是以权利、义务分析为中心。从权利、义务角度分析、解决问题，依托权利、义务之线索进行不断追问，为人们行为的正当性、合法性划定边界。当然法治思维注重区分权利、义务的目的更在于突出对公民权利的保护，体现权利本位，而弘扬权利保障的另一面则是对权力行使进行有效制约，所以权利义务分析基础之上必然衍生出对权利的保障与权力的制约。三是强调主体确立规则意识。在应然意义上，法治思维主体应是全体公民，但核心的应是领导干部。习近平总书记明确要求领导干部要“不断提高运用法治思维和法治方式深化改革、推动发展、化解矛盾、维护稳定的能力”。[11](P287)法治思维要求主体树立规则意识，形成对法律规范内在价值的有效认同，在积极服从规则基础上理性地行使权力(利)、义务，从而维护现行制度、秩序，使法治思维成为一种规范性的思维方式。四是体现鲜明的价值判断性。法治思维需要应对的是形态各异的法律问题，解决这些法律问题的最终目的是保障人权，在这个过程中必然存在大量价值判断问题。优先保障何种权益、价值不是固定不变的，在不同案件中表现不同，这种价值判断要以人们的价值经验做基础。但人们之间难以获取广泛一致的价值经验，各种价值间也有复杂的高低位阶之分，这就需要主体发挥主观能动性，根据具体个案进行分析，由此使价值判断成为法治思维运用过程中必然要大量面对的问题。正是基于这些特性决定法治思维成为民主政治、依法治国的必然要求。法治思维在实践中呈现出具体的思维表现，包括规则思维、权利保障思维、权力制约思维、责任思维、程序思维、公平正义思维等。[7](PP11～245)

二、大数据思维与法治思维的差异

一是两者反映了不同的认识论，体现了经验主义与理性主义的差别。大数据思维体现了一种经验主义立场，传统小数据模式下，基于获取数据的有限性，研究者就要依托模型、运用理性推导作出判断，但面对日益复杂的社会现实，难以用精准的模型和理性方法解决所有问题。此种情况下大数据思维登场，通过尽可能多地收集样本，构建足够大的样本库去覆盖所有可能的情况，当数据收集达到一定广度和深度后，量变就会发生质变，让每种情况都能找到一个或多个相同(近)的样本，从而运用既有经验解决新问题。由此基于大数据思维就会产生一种新的经验主义方法，大数据思维也成为经验主义的新形式。很多学者认为大数据分析不依赖先验立场，不具有人类偏见，通过数据采集分析就可得出客观化结论。但数据与世界在很多情况下存在不可通约性，数据分析、算法设计过程中也难以摆脱人的价值偏好，只依赖数据挖掘这种经验主义方法势必无法获取全部知识。

法治思维反映了一种理性主义立场，表现出规则理性、价值理性之特性。法治思维是基于规则对人的约束及违规后的惩治所衍生出的一种理性遵守，只有人人都遵守规则社会才能良性运转。借由对法律规则这种外在手段的服从、应用达到对于规则所内涵理性的认同，从而运用这种规则理性在复杂法律纷争中作出价值上的判断与取舍，最终达到人权保障目的，也使价值理性成为法治思维的鲜明特性。正是基于两大思维反映了两种不同的认识论，决定两者是分属不同类别的思维形态，这种差异之比较也体现出两者思维层次之不同，由此引出了第二项差异。

二是思维层级不同。尽管当下社会对大数据思维极为追捧，认为其引领了一种全新思维之潮流，但这并非一种科学态度。在《为什么》这部著作中，作者朱迪亚·珀尔提出人类思维强于机器思维是因为人类在自身的认知能力建构中搭建起了因果关系之梯，包括关联、干预、反事实三层。[12](P6～15)法治思维就是典型的人类思维，大数据思维就是机器思维的代表，在此可以借用珀尔的理论来看大数据思维与法治思维的对比。第一层“关联”是指通过观察寻找规律，大数据思维正好位于这一层级，根据对数据的搜集做出相关性分析及预测，关联模式下的运作是由一系列观察结果驱动的，缺乏对现实的灵活性与适应性。第二层“干预”则意味着不仅是被动观察，还要做到主动改变现状，这一点法治思维可轻松做到而大数据思维却难以实现。比如某地金融诈骗犯罪近两年呈现高发态势，需采取措施去改变现状，这就要求要掌握一种脱离数据的新知识，即干预。为何无法仅靠历史数据来解决这一问题？因为靠掌握的已有数据可能会预测下一轮犯罪在何种状态下易出现，但此类犯罪的增多可能出于不同的原因，在掌握数据基础上就要处理数据中的各种关系，要借助因果推断分析具体数据找到犯罪多发原因，从而采取应对措施。当然仅这样做还不够，比如采取转账延迟的方法，允许转账人在一定时限内可以撤回资金，从而降低了金融诈骗的犯罪成功率，这就是因果关系之梯的最高级——“反事实”层级。要解决这一问题就要回到过去改变历史，设问如果未采取相应措施会怎样。数据无法告诉人们在虚假、反事实状况下会怎样，而人却可重复寻求背后解释的推断，使人类思维与机器思维相区分，把虚构世界与真实世界相比较，找出问题的原因，从而采取改进措施。第三层对应的是无法被观察的世界，与前两层的可被观察性相对应，为了弥合这种差距，就需建构基础性的解释因果过程的模型，或被称为理论。在法治思维领域将反事实作为论据的做法历史悠久，典型的就是“若非因果关系”理论，据此判断行为是否是导致结果的原因，这是大数据思维所无法实现的。“由于缺乏用设想替代现实，并将其与当代现实进行比对的能力，机器也就无法通过迷你图灵测试，不能回答使人类得以区别于动物产生智慧的那个最基本的问题——‘为什么’”。[12](P323)法治思维的运转正是通过对因果关系之梯的遵循，在处理法律问题的过程中，通过关联、干预对问题进行处理，然后通过反事实层面的反思总结相关法律理论，形成对法律问题的理论分析，从这一视角看，法治思维在思维层级上远高于大数据思维。

三是两者目的不同。大数据思维表面看是运用数据挖掘、分析来解决问题，但“大数据的核心就是预测”。[4](P16)从各种数据分析中找到差异、规律等，预测事情发生的可能性，这决定了大数据思维的目的更多在于解决预测问题。其运用的过程并不在于使人认同某种规则，只是提供了一种用数据分析方法认识世界的路径。而且这种思维的运用更多地依赖机器自主学习，人只是对机器输入要求，思维的展开更多是在主体以外进行，主体只是借助数据分析结果做出决断。可见，大数据思维的运用只是为人的行为决策提供了一种外在辅助手段。法治思维目的既在于运用法治的思维模式处理纠纷，更为了在主体内心确立一种规则意识与思维习惯，民众尤其是党员、干部要运用这种思维思考、处理问题，最终内化为主体对理性规则的自觉遵守、运用。

大数据思维在所归属的认识论立场、思维层级、效用目的等层面与法治思维存在较大差距，大数据思维只是一种工具性思维，法治思维则是一种更为高级的思维类型。学者徐英瑾曾对大数据技术做了一个形象的比喻，指出如果人工智能技术是汽车制造业，互联网技术是筑路业，大数据技术之目标在于不用买车或租车，而是利用既有路网去完成旅行，即“回避高级认知架构与思维路径设计的方式，直接利用‘信息高速公路’上涌现的数据，由此完成原本的AI程序所试图完成的某些任务”。[13](P141)如模式识别等，因而使大数据技术可行性被提出质疑。这决定了大数据思维不会针对所要解决的任务建立专门的贝叶斯网络或完成路径建模工作，而是在忽略各种事件成因之间的层级结构前提下，卸掉建立理论假设的重担，从海量数据中直接搜寻事态间的相关性关系。这种做法运用于法治领域便会形成如下状况：先推定所有公民都是有罪的，而不去分析哪些人可能是犯罪嫌疑人，然后对所有公民各种行为产生的数据进行全面处理，坐等真正罪犯出现。这种与法治思维的要求明显相悖。所以法国哲学家让·鲍德里亚指出，“将思维同大量计算或是将照片与大量图像混为一谈，这是一种幻觉，一种巨大的幻觉”。[14](P76)因而对待大数据思维应有一种理性认识，不应因其在当下被大量应用而过分抬高其层次、功效。

三、大数据思维对法治思维的具体影响

在大数据思维广泛运用于社会各领域的背景下，法治领域也不可避免地受到大数据思维冲击，体现了科技对法治的一种影响，两种思维不可避免发生碰撞、交融，大数据思维对法治思维带来了双重效应。

(一)大数据思维对法治思维的积极影响

从积极层面看，大数据思维的三种类型对法治思维的应用提供了许多助力。大数据思维的三种样态虽然各有侧重，但核心思想是共同的，都在于增加数据分析的总量基础上发现更多在小数据时代所无法发现的问题。全样思维侧重数据收集的整体性，进而实现对事物的全面、动态、及时的数据呈现。相关思维侧重捕捉事物之间的相关联系，将传统思维不易发觉的事物关联通过数据分析得以呈现，扩大了人们对事物的理解、认识。容错思维则是用大的模糊概率、放宽容错标准、接受事物的不确定性，以牺牲精确性来减少遗漏，使分析结果更接近于事实。将大数据思维的三种类型运用于法治领域，对法治思维的运用会起到积极作用，体现在如下几方面：

一是运用大数据思维进行整体、全面的数据搜集与分析，会为法治思维的适用提供更多信息来源。尤其是运用大数据捕捉蕴含于图像、音视频等素材中的信息，这些素材在传统法治视角下难以被有效挖掘，而大数据技术对此较为擅长，由此提升了法律分析的覆盖面，一些可能被忽略的细小问题就会及时得到发现，对于可能引发违法犯罪的蛛丝马迹就可做到及时排查。挖掘数据的整体性及潜在价值，可以帮助人们更全面接近案件事实，这对于打击违法犯罪、正确认定案件事实、保障权利更为有利，也自然有助于法治思维的落实。

二是大数据思维有助于提升法律与社会生活的关联。法律与社会生活的诸多要素存在密切关联，法律上的很多判断需要建立在对社会的深刻洞察、对人性的体悟基础之上。如果在执法、司法中只关注事实、法律，而不对涉及的道德、政策、社会效果等因素进行考量，就会有违司法公正。运用大数据思维可敏锐捕捉与案件相关的边际事实，有助于对法治思维的理解与适用。

三是大数据思维可助力对公权力的监督。大数据思维有助于推动各领域数据开放共享，基于强大的数据采集、分析能力实现有效法律监督，提升公权力机关透明度，使权力在阳光下运行。

四是大数据思维可推动法治思维在社会的普及。国家可运用大数据手段推动法治理念的宣传、普及，实现对民众法治宣传与教育的更好覆盖，提升社会对法治思维的接受与运用。这些都是大数据思维对法治思维的积极影响，应该对此充分肯定并积极利用。

(二)大数据思维对法治思维的消极影响

在具体实践中，基于两种思维存在的差异性及对大数据思维的不当利用，大数据思维对法治思维也会带来负面影响，可体现为如下几方面。

1.相关思维对法律因果关系适用带来冲击

大数据认识论在于实证主义，核心是定量而非定性数据，由此形成了数据实证主义。大数据“不是从人类有缺陷的智力(我们所有人都众所周知的局限性)中召唤智慧，而是从存储在云中的纯数据中召唤智慧”。[15](P193)大数据思维试图通过挖掘数据之间的相关性找到解决问题的方法，而相关性的弱点在于把问题过度简化了。相关性思维使大数据分析过程只是关注了一些表面问题，无法通过数字揭示诸如动机、体验、价值观等主观性问题，这些是需要通过观察、交流、分析才能获得的。这就使大数据分析把社会现象背后的情景、内涵、意蕴等剥离了，缺失对分析对象内在机理的把握，使人在认识活动中的能动性弱化。由此，大数据无需知道为什么，只需知道是什么、怎么做就可以，没必要一定要找到相关关系背后的原因。舍恩伯格指出，“因果关系还是有用的，但是它将不再被看成是意义来源的基础”。[4](P89)而探析因果性被视为社会科学研究的“圣杯”，[16]大数据相关思维的过度强调将对法治思维的应用带来障碍。

因果关系适用是法治思维得以实现的重要路径，通过探讨因果关系，对发现案件事实、正确适用法律都具有关键作用。如果在法治领域过度强调对数据的相关分析而忽略因果关系，会带来的问题在于：相关关系对法治思维的落实是不充分的，忽视因果关系纬度的挖掘，就会让人的思维跟随机器指引而机械遵从，会将法治思维降格为一种工具性思维。相关关系更多侧重于定量描述，因果关系更多侧重于定性描述。法治思维对法律问题的解决重要的是法律上的定性，确认因果关系是为了确立具体的权利、义务及责任划分。如果只关注大数据在发现相关关系方面的重大作用，而故意抹杀法律理论在阐明因果关系中的意义与价值，就会出现方向偏离。法律因果关系的分析来源于对客观事实的准确把握，并经由归纳、演绎，实现对法律责任的归因，同时确立逻辑认定的基本标准；大数据的相关思维关注数据与事实的互动关联，致力于追求事实挖掘的全面性，两者结合才能有效推动法治思维的发展。

2.全样思维在法治领域实现难度更大

全样思维定义的是N=all，即无需取样已经拥有了具备所有背景的人群数据，但能否拥有所有数据是值得怀疑的。数据的数量不够、质量不高会影响数据分析结果，这在法治领域表现得更突出。当下存在的问题包括：一是数据不全。中国的法律大数据的研究，起步于裁判文书统一集中上网，但大量裁判文书没有在裁判文书网上公布，左卫民教授称这些数据只能被视为“大量数据”，公布文书数量与实际结案数量相差较大，公布案件类型并不全面，内容也存在删减。[17]二是有些数据难以获取。大数据通常缺少三种对社会研究有用的信息，最难解决的是缺乏使理论构念具有可操作性所需要的数据。[5](P32)理论构念是为探究某一研究对象的规律性等特性，研究者会设计出某种理论抽象物，构成社会科学研究中的抽象概念，如法治理念、法治道路等。这些理论构念如何在现实中运作，如何让这些抽象概念具有可操作性，那就需用可观测的数据捕获这些构念，这在现实中存在困难较大。如法治理念在实践中的应用，如何用数据呈现人们对这一概念的理解，如何划定相应行为范围进行数据收集，这些问题都没有明确答案。抽象概念与数据之间的匹配程度被称作“构念效度”，这是社会科学家长期努力亟待解决的问题，大数据思维运用于法治的过程中这一难题仍难以解决。还有些数据难以获取是因其被掌握于政府和公司手中，比如身份信息、搜索记录等，这些数据对法治研究很重要，但因其敏感性，出于商业利益、法律限制甚至伦理束缚了数据的获取。因而数据获取难题有时与技术层面无关，而更多来自现实制约。所以从全样思维对法治思维的影响而言，存在难题较多，数据本就难获取，已获取的数据在数量、质量方面存在问题较多，这些因素决定全样思维难以落实于法治领域。在这种状况下开展的法律大数据分析只能是以偏概全，难以让法治思维得到有效助力，如果因数据问题而得出错误分析，反而不利于法治思维的运用。

3.容错思维与法治思维关注个案及数据准确性的特性相冲突

容错思维运用于法治领域也将面临一些难题，容错思维强调整体数据价值，而单体价值、个体数据对错无足轻重，数据只有达到足够数量才能呈现整体价值。但法治思维关注单体，如判例的存在，其关注个案所体现的法律价值，尤其是最高法的指导案例更以典型性、新类型化、社会广泛关注等为前提，一经发布会对司法实践产生重要指导，单个指导案例提取出的内容有时会远高于海量文书总结的规则。法治思维也强调样本数据的正确性，因为法律领域涉及公民人身、财产权利的保护，错误的数据会给公民权利带来损害。有些错误是因法律经常修改变动导致的，法律适用在不同时期就会存在较大差异，依照旧法适用提取出的数据显然是存在错误的。还有些错误来自人为，除了明显的冤假错案外，从已公开的案件数据看，往往是依据法律机关的政策考量，经过“精细加工”后的数据，数据加工者主体的自身价值偏好也潜藏其中。数据准确性不高，来源有杂质。[18]这些因素决定了法治思维在运用法律大数据进行分析时并非仅关注案件数据的大而全却不考虑个体数据，法治思维关注个案及数据精确性，每一个案涉及的都是法律所规范的法益，都必须认真对待。习近平总书记明确指出，“努力让人民群众在每一项法律制度、每一个执法决定、每一宗司法案件中都感受到公平正义”。[11](P284)追求个案的公平正义从另一侧面看也是在追求个案中数据的精确性，而容错思维恰恰与法治思维关注个案及数据准确性的特性存在冲突。

4.大数据思维的精准预测难以适用于法治思维

尽管很多学者提出，大数据思维的核心在于实现对未来的精准预测与控制，但收集的数据再全也无法完全预测未来。因为社会生活是不断变化的，不是一个封闭的系统，这种精准预测只能在基于有限或必然的情况下才能成立。决定论必须建立于物体运动规律必然性基础之上，所以在社会研究中用过去预测未来只能得到概率性的结论。具体到法治实践而言，其涉及面广、实践性强，不可能把与法治相关的内容都数据化。建立在此基础上的大数据预测是机械的、缺乏理性的，就如在司法裁判中输入过往裁判的数据就能预测当下及未来发生案件之结果。世上没有两个完全相同的案件，大数据思维只是依托旧有数据、知识去预测新的问题，在新的问题上所做的判断难以形成适应社会需求的决定，还应发挥人的能动作用，因而大数据思维的精准预测难以适用于法治思维之中。

四、大数据思维对法治思维的深层威胁

大数据思维在当下的盛行不仅在技术层面对法治思维带来冲击与不兼容，更对法治思维的深层运行带来了威胁，主要体现于三方面。

(一)大数据思维的兴盛带来权力扩张危及私权

大数据思维在社会生活中的大量应用，实现了对社会生活的有效预测，也让人在数据分析下变为透明人。比如掌握大量公民数据的机构(公权力机关、科技巨头公司)，可以对人进行有针对性的引导、控制，这种趋势如果得不到有效监督、制约，会带来国家权力、数据与算法权力的膨胀，从而会对私权造成侵犯。美国的斯诺登事件被曝光后，高喊人权、法治的美国政府部门在国家安全需要的掩盖下大肆收集公民数据，公民基本权利被随意侵害。斯诺登披露的文件显示早在2013年美国国安局就在英国政府的帮助下利用海底电缆侵入谷歌、雅虎的全球数据中心进行数据复制，直到今天美英政府都未公开否认过对该问题的指控。[19](P13)法国的《反恐怖主义法》引入了“意图犯罪行为”概念，只要发现某人有发起恐怖袭击的意图就可将其带上法庭。[20](P92)在犯罪前寻找犯罪嫌疑人，所有公民都是可疑的，这也是对无罪推定的违背。“‘保护公民权免受数据饥渴的国家侵害’正系统地陷入失效的境地。”[21](P61)在大数据思维推动下，由0和1决定的数字结果热衷于把偶然性转化为数字化的准确，数据如能把所有犯罪都在发生前进行准确预测，那社会岂不早已实现无犯罪化？这种做法在现实中只会带来无止境的数据收集，使民众陷入全面被监控的境地。对科技巨头公司而言，利用其掌握的庞大用户数据进行不当牟利已成为当今社会治理的一大顽疾，数据权力、算法权力成为科技公司手中盘剥用户、榨取利益的重要工具。如果缺乏有效监督制约，大数据思维的横行会给一个社会的法治思维运用带来阻碍，使公权膨胀，使数据与算法权力成为新的社会控制权力，加大私权所面临的威胁与侵害。而且这种威胁是十分隐蔽的，是在人们不易察觉到的状况下实施的，其危害后果也不易被及时发现，长此以往社会的法治思维会受到更大腐蚀。

(二)大数据思维弱化了人的主体性

法治思维突出人的主体性，强调主体对法律规则的自觉运用与认同。从法治思维在不同领域和问题中的运用来看，由低到高包含了不同的四个层次，每一层都离不开主体的作用。第一，人们要运用法律基本概念、原理对社会生活中的法律问题形成初步判断、理解，得出行为、现象是否合法的认识，这是法治思维展开的最基础层面，每一个普通的社会成员都会涉及。第二，在此基础上用具体的法律规范、原则对问题展开逻辑推理，得出结论与解决办法，这就涉及个案的解决，法律职业者在这一过程中发挥了主要作用。第三，在前述法律认知、判断基础上，主体要结合其他社会因素综合衡量，对某类问题作出符合法治要求的决策，在这一层面领导干部要肩负关键作用。第四，在前三层思维运作基础上要上升到制度建设层面，通过法治建设、改革对宏观问题形成长远方案，这对于立法者、高级领导干部而言要承担领导、规划作用。从法治思维的运作看，离不开主体尤其是领导干部作用的发挥，突出人的主体性，不仅要求主体树立一种规则意识，更要以保障人的权利、限制权力为核心，始终将人作为法律运行的核心。

大数据思维通过对人的活动轨迹、生活喜好的解读从而实现对人行为的预测与控制，人成为技术分析的对象，也变为一种数字化存在，这对人的主体地位带来冲击。大数据技术可以掌控人的工作、生活的方方面面，人的个体特征、人际交往、日常活动等都可以数据方式反映出来，利用这些数据还可以挖掘人的心理、情绪、性格特征等。让·鲍德里亚在谈到人工智能这类高度智能化技术时指出，它们“不只是改变世界，其终极目的可能是一个自主的、完全实现的世界的终极目的。我们有可能最终从这样一个世界退出”。[22](P42)大数据的日常应用所形成的对人的主体性的弱化，是基于其被资本控制的商业逻辑导致的，表面看这与法治领域存在明显界分，似乎不会对法治思维的应用带来影响。但人的思维、认知的整体弱化必然使法治思维的实现受冲击，尤其在法治思维运作的最基础层面体现更明显。大数据、算法牵引民众思想的发展，使民众法治思维的形成与运用受阻。人工智能之父马文·明斯基指出，“定量的判断只能通过阻止我们对事物实际情形进行大量思考来帮助我们作出决策”。[23](P363)大数据思维也在引导民众形成对法律问题的认识，使人们在日常生活、工作中极大依赖数据分析，弱化了民众运用法治思维对问题所形成的独立思考与判断，由此在法治思维形成中人的主体性被弱化。

(三)大数据规则意识凌驾于法治思维规则意识之上

大数据思维的盛行正潜移默化造就一种新规则，在此基础上所形成的大数据规则意识对法治思维的规则意识会带来冲击。伴随大数据思维在社会各领域的推广，数据量化思维成为解决问题的重要方法论，以至于确立起一种“大数据规则”对社会的统治，即以搜集、分析客观形成的数据为手段，以化解问题、预测未来为目的，这种规则在日常工作、生活中有了大量成功运用，逐渐确立起一个庞大的领域，以其成就彰显了大数据规则的普遍适用性。在大数据规则下可以把人的活动、物质存在等转化为客观化的数据，由此确立起的大数据规则意识可以抛开伦理、法律等外在约束，强调以数据来解构、支配一切。人们在大数据构筑的世界里认知新事物，寻找乐趣，形成认知并生产大数据思维下的话语。大数据规则渗透于整个社会机体之内，形成一种权力技术，决定个体行为，并使个体屈从于某种特定目的与支配，使主体对象化。在这种状况下个人的隐私、自由等权利已被放置于次要位置，人类由来已久的价值观在大数据思维面前变得无关紧要，人变为大数据规则横行之下的一种透明化存在。大数据规则意识与法治思维中的规则意识相比，虽都用“规则”二字，但前者采用的是数据规则并排斥法律规则对它的限制，同时前者也不讲求逻辑推理论证、因果分析，这是一种形式化的区分。而大数据规则意识核心要义在于其可以打破既有思维上的诸多限制，运用大数据、云计算技术进行数据挖掘，基于掌握数据量的巨大，在计算分析工具辅助下会发现很多传统思维所难以发现的问题，并能做出准确预测。这种成功使大数据思维被广泛应用于许多领域，服务于营利目的，试图以“科学化”面目成就一种独立的思维运行范式。法治思维的规则意识强调主体对法律规范的遵守及内在认同，以保障公民权利为核心，两者在现实应用中不可避免会发生冲突。现实中出现对大数据思维的应用在很多情况下都优位于对法治思维的适用，为了营利运用大数据规则肆意侵害个人权利，置法治思维于不顾，这也体现出对大数据思维在当下没有形成有效约束。

五、如何协调两种思维之关系

基于大数据思维与法治思维在现实中的冲突，当下需要正确认识两者关系，科学规范大数据思维，使其更好地服务于法治思维的运作。

(一)发挥大数据思维对法治思维的辅助作用

黑格尔在批判毕达哥拉斯所提出的“数是事物本质”的思想时指出，“单纯数的思想尚不足以充分表示事物的概念或特定的本质”。[24](P231)数所提供的事物的联系是外在的，人们愈加依赖数描述事物这种“傅会”的方法，只会造成特定数目与特定思想间的联系武断任性，是思想薄弱的表征。尽管人们可以认为在数字后面蕴含很深的意义，可以引起人们的很多思想，“但是在哲学里，问题不在于我们可以思维什么，而在于我们现实地思维什么。思想的真正要素不是在武断地选择的符号里，而是只须从思想本身去寻求”。[24](P232)黑格尔在此批判了数字分析本身的局限性，指出人们还是要立足于问题本身去思考，并从中揭示出科学的思想。大数据思维与法治思维结合的过程，其实也正是试图用数据去解读法理，实现数据对法律问题解决的穿透力，这种思路可能要面临巨大障碍。我们以法治思维运用中两项重要过程——事实认定与法律适用为例，来分析大数据思维所面对的难题。对事实的认定既要依赖人类先天、内在的知性能力，也要依赖实践中调查收集、分析判断等杂多的感性、理性能力，才能形成关于事实认定的“知识”，这种知识的确立是基于外在观察分析加内在主观感受相结合的产物。大数据的深度学习能力除非达到人类对于外在世界的认知能力，否则难以形成精准的事实判断。法律适用也非完全按照规则字面意思进行套用，对法律的理解有时涉及法律解释问题，还要考虑所适用规则是否与广大群众利益、社会普遍道德直觉等产生尖锐矛盾，要考虑很多法之外的因素，如社会政策、伦理、习俗等，要考虑规则适用的目的性、道德性、利益均衡性等问题。大数据分析虽可捕捉一些与案件相关的法外事实，但很多法外因素存在许多变化，难以有效变为确定的算法语言，不是单一的数据分析所能解决的。所以法治思维是人的理性以及非理性能力综合运用的结果，大数据思维难以具备这种复杂性，从当前法律大数据的现实应用中也可发现这种障碍。有学者指出，“当前法律大数据应用较多采取基于大数据分析的知识发现范式。具体而言，就是借助数据挖掘技术从大量判决书、案件卷宗等非结构化、半结构化数据中发现法律规律并加以应用的过程”。[25]这种决策过程更多是一种概率论意义上的数学统计分析，只知其然而并不知其所以然。这些障碍正在于法治思维是要分析规范与事实之间复杂的相互作用，对规范、理论的应用也具有一定的灵活性、创造性，以现在的大数据技术及大数据思维所能及的程度而言显然无法具备这种能力。大数据思维更适宜于从数据分析层面提供更多信息来源，为人的法律分析提供数字化支持，辅助法治思维的运用，而法治思维的核心过程仍要由人发挥主观能动性来完成。

(二)用法治思维规范大数据思维

恩格斯指出，“一个民族要想站在科学的最高峰，就一刻也不能没有理论思维”。[26](P437)在法治社会，法治思维应该在所有思维方法中居于主导地位，“法治思维对其他思维方式具有导向功能、规范作用和整合能力”。[7](P3)法治思维对大数据思维也应发挥这几项作用。第一，导向作用。法治思维的推行正是要在社会中确立保障私权、约束公权、维护社会公平正义的目标导向，对大数据思维的运用也要遵循法治思维的目标导向。在运用大数据思维做出分析、决策时，以正当程序为手段，以推动社会公正、和谐、民主为价值方向，框定大数据思维发展之方向。第二，规范作用。没有法治思维的约束、规范，大数据思维在运用时很容易被资本操控，导致大数据成为获取不当利益的工具。而且伴随大数据思维的强势扩张，人对数据、算法的分析、推荐过于依赖，主体呈现出从工艺技能到精神个性的空心化。所以当下正需运用法治思维规范大数据思维的运用，这种规范核心应是用法治思维约束资本对技术的滥用，对侵害人权的技术使用进行制裁，使大数据法治化运用成为其发展方向。第三，整合作用。由于法治思维核心是规则思维，制定良好规则并让社会普遍遵守是社会良好运转的前提。以法治思维为统领，才能把大数据思维、道德思维、经济思维等有效连接起来，使不同思维能按照法治思维设定的轨道运转。整合也是一种更大范围的融合，使不同思维汇总于法治思维的约束之下。法治思维的整合作用对大数据思维在当下的强势扩张显得更为必要，将大数据思维整合于法治思维规范之下，发挥大数据思维对数据的分析、预测能力，在法治思维划定框架内，以大数据思维辅助、服务于法治思维的发展。

结 语

大数据思维在当下的兴盛，使其成为思维创新潮流的代表，但基于大数据思维与法治思维相比较的视野，可以发现大数据思维存在很多“先天缺陷”。大数据思维并不是神奇的魔术，只是计算科学在日常生活中的实践应用。当下大数据思维虽会对法治思维有积极的辅助作用，但更多带来的是消极阻碍与深层威胁，这与大数据思维本身无关，其只是对大数据应用结果在思维层面的总结与升华，问题来自于主体对大数据思维及技术的不当利用。所以应从法治思维视角约束大数据思维的不当发展，发挥大数据思维优势辅助法治思维在社会中的应用，让大数据思维更有效服务于人民美好生活的实现，才是当下急需解决的问题。