公告 | “法律大数据分析”课程：计算法学概论

2018年7月12日下午13:50，由四川大学计算机学院、数学学院、法学院联合开办的“法律大数据分析”课程第四次专题研讨课在四川大学江安校区顺利开课。本门“法律大数据分析”课程至此已经完成了全部教学内容的讲授。法学院的王竹教授展示他对计算法学学科建设的思考和他在计算法学方向的实践经历与实践成果。

计算法学的概念是近几年才兴起的，现有文献对于计算法学的研究仍不乏宽泛、模糊的问题。目前对计算法学领域进行了深入研究的著作是张妮老师和蒲亦非教授合著的《计算法学导论》，该书对计算法学的定义是“计算法学是以具有数量变化关系的法律现象作为研究的出发点，采用统计学、现代数学、计算智能等技术方法对相关数据进行研究，旨在通过实证研究评估司法的实际效果、反思法律规范立法的合理性，探究法律规范与经济社会的内在关系”。王竹教授对计算法学定位的理解则是从计算法学的交叉性入手。

根据两位数据应用的专家Drew Conway和Bin YU对数据科学所作的韦恩图显示，他们一致地认为数据科学是计算机科学（或者黑客技术）、数学与统计学和专业知识三者交叉的学科领域。王竹教授据此认为在法学领域，计算法学是计算机科学与技术、数学与统计学和法学知识的结合。考虑到中国法学界长期从事的法学与其他学科结合的跨学科研究，王竹教授将计算机科学与技术、数学与统计学和法学知识三个领域两两交叉的领域定为机器学习、司法信息学和（Legal informatics）计量法学（Jurimetrics）。理解这三个学科是明确计算法学的研究对象和特定研究方法的前提。

王竹教授认为计算法学的研究范围主要是三类：结论性研究、计算性研究和法学性研究。和传统民法靠逻辑推理、价值判断、个案研究等传统研究方法不同，他希望通过计算机科学与技术、数学与统计学和法学知识的结合，得出以往的研究方法不能找到且足够新颖的结论，并据此作出有助于法律发展的可靠建议。具体而言，首先需要通过计算对比模拟发现存在的问题。其次是借助数据计算辅助选择实现双向检索。还可以通过计算长期验证研究结论。值得注意的是，在进行法律数据计算之前，需要保证数据的客观性和真实性，通过清洗、剔除数据达到优化计算结果的目的。

在王竹教授主持的类案检索研究中，遇到了诸多数据内容的难题。例如由于民事请求竞合、错误分类、无可归案由等原因，导致同类案件检索裁判文书的困难。又例如，数量庞大的争议焦点的合并整理在专业能力和人力资源方面给团队带来了不小的挑战。

四天的“法律大数据分析”课程，沿着机器学习、深度学习、人工智能的司法应用、计算法学的顺序，展示了法律与大数据结合的理论基础与应用前景。这同时也体现了本门课程教学内容安排的考量：帮助同学们对机器学习具备最基本的了解，鼓励同学们加强自身的法学素养，为未来从事计算法学等交叉学科的同学指明方向。