大数据时代侦查模式的变革及其法律问题研究
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摘要
在大数据时代,传统侦查模式正在发生着全方位的变革,以数据空间为场景、以数据为载体、以算法为工具、以数据价值为目的的全新大数据侦查模式正在形成。技术层面,大数据技术与侦查业务相结合,促进情报资源丰富化、线索发现主动化、案情研判智能化;思维层面,大数据推动侦查思维从因果性转向相关性,从抽样性转向整体性,从回溯性转向预测性,从分散独立性转向共享协作性。大数据时代的侦查模式变革也带来相应的法律问题,司法公正、正当程序、司法证明规则以及数据治理体系都面临着挑战。对此,应构建大数据侦查的法治体系,通过数据与算法的规制来保障司法公正,通过规则的调整赋予大数据时代的正当程序新内涵,并基于大数据特征创新证明规则,完善大数据侦查背景下的数据治理体系。
In big data era,all-round changes are happening in the traditional pattern of investigation and the novel big data investigation mode will be based on the data space as the scene,the data as the carrier,the algorithm as a tool and the data value as the target. In technical level,a lot of improvement will be brought by the combination of big data technology and investigation,such as with more affluent investigative information,more active in finding crime clues and more intelligent for case analysis. In thinking level,big data is promoting the transition of investigation thinking mode from causal thinking to the correlative thinking,from sampling to the integrity thinking,from retrospective to predictive thinking, from decentralized independence to shared collaboration. At the same time,changes of big data investigation mode also bring new legal issues,such as challenges to the judicial fairness,due process,judicial proof and data governance. In this regard,we should construct the legal system of big data investigation,guarantee the judicial justice through the regulation of data and algorithm,endow the new connotation of due process in the era of big data with the adjustment of rules,innovate the rules of proof based on the characteristics of big data,and perfect the data governance system under the background of big data investigation.
In big data era,all-round changes are happening in the traditional pattern of investigation and the novel big data investigation mode will be based on the data space as the scene,the data as the carrier,the algorithm as a tool and the data value as the target. In technical level,a lot of improvement will be brought by the combination of big data technology and investigation,such as with more affluent investigative information,more active in finding crime clues and more intelligent for case analysis. In thinking level,big data is promoting the transition of investigation thinking mode from causal thinking to the correlative thinking,from sampling to the integrity thinking,from retrospective to predictive thinking, from decentralized independence to shared collaboration. At the same time,changes of big data investigation mode also bring new legal issues,such as challenges to the judicial fairness,due process,judicial proof and data governance. In this regard,we should construct the legal system of big data investigation,guarantee the judicial justice through the regulation of data and algorithm,endow the new connotation of due process in the era of big data with the adjustment of rules,innovate the rules of proof based on the characteristics of big data,and perfect the data governance system under the background of big data investigation.
引文
(1)参见[日]成田真琴:《大数据的冲击》,周自恒译,人民邮电出版社2013年版,第3页。
(2)参见工业和信息化部电信研究院:《大数据标准化白皮书》,2014年5月编写,第1-2页。
(3)参见[英]维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼斯·库克耶:《大数据时代》,盛杨燕、周涛译,浙江人民出版社2013年版,第4页。
(4)参见张兆端:《智慧公安:大数据时代的警务模式》,中国人民公安大学出版社2015年版,第256、276、286页。
(5)参见《中央政法委举行政法干部学习讲座讲解大数据等》,http://bj.people.com.cn/n2/2016/0516/c233086-28337923.html,2018年4月22日访问。
(6)现有研究一则过于保守,多将大数据作为时代背景,在具体内容上,相较于传统信息化侦查,突破并不大;二则过于碎片化和零散化,多集中于从理念、技术等某个角度对侦查领域大数据的运用进行探讨,尚缺少对大数据侦查宏观、全面的叙述。
(7)参见刘品新:《论网络时代侦查模式的转变》,《山东警察学院学报》2006年第1期,第75页。
(8)同注(3),第1页。
(9)See Data for Boston investigation will be crowd sourced,http://edition.cnn.com/2013/04/17/tech/boston-marathon-investigation/,2018年4月22日访问。
(10)本文以“大数据侦查”一词来表示大数据时代的侦查模式。笔者也考虑过“大数据空间侦查”、“数据侦查”等名称,但鉴于大数据在侦查领域的多元化运用,上述名称都不能全面体现大数据时代的侦查模式特征,固用“大数据侦查”一词。
(11)文中的“标识数据”是指带有身份识别功能的数据,如姓名、手机号、身份证号等。
(12)维克托·迈尔-舍恩伯格在其《大数据时代》一书中提出大数据的三种思维模式变革:“不是随机样本,而是全体数据”,“不是精确性,而是混杂性”,“不是因果关系,而是相关关系”。参见注(3)。
(13)参见王天思:《大数据中的因果关系及其哲学内涵》,《中国社会科学》2016年第5期,第29页。
(14)同注(3),第79页。
(15)即通过领取低保人员的身份证号关联出其领取的低保金额、名下的房产、车辆等信息。一般来说,如果领取低保的人员或家庭成员名下有车辆、多处房产等财产,则间接说明其并不符合领取社保补贴的条件,存在造假嫌疑。
(16)参见注(3),第75页。
(17)参见[美]米尔吉安.R.达马斯卡:《比较法视野中的证据制度》,吴宏耀、魏晓娜等译,中国人民公安大学出版社2006年版,第68-69页。
(18)参见封利强:《事实认定的原子模式与整体模式之比较考察》,载李学军主编:《证据学论坛》(第17卷),法律出版社2012年版,第115页。
(19)这里的“事实认定的整体性”,不一定就是案件主要事实,有可能只是案件事实的某个组成部分,但部分事实的认定也遵循整体性思维逻辑。
(20)参见何家弘:《短缺证据与模糊事实》,法律出版社2012年版,扉页。
(21)See Kelly K.Koss,“Leveraging Predictive Policing Algorithms to Restore Fourth Amendment Protections in HighCrime Areas in a Post-Wardlow World”,Chicago-Kent Law Review,Vol.90,No.1(Feb.,2015),p.307.
(22)参见陆娟等:《犯罪热点时空分布研究方法综述》,《地理科学研究进展》2012年第4期,第419页。
(23)参见PredP ol官方网站相关内容,http://www.predpol.com/how-predpol-works/,2018年4月23日访问。
(24)See Bowen Du,Chuanren Liu,Wenjun Zhou,Zhenshan Hou,Hui Xiong,“Catch Me If You Can:Detecting Pickpocket Suspects from Large-Scale Transit Records”,ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery&Data Mining,August 13-17,2016,San Francisco,CA,USA.
(25)参见郭志懋、周傲英:《数据质量和数据清洗研究综述》,《软件学报》2002年第11期,第2076页。
(26)参见韩京宇、徐立臻、董逸生:《数据质量研究综述》,《计算机科学》2008年第2期,第1页。
(27)参见徐继华、冯启娜、陈贞汝:《智慧政府:大数据治国时代的来临》,中信出版社2014年版,第223-224页。
(28)参见[英]Spencer Chainey、[美]Jerry Ratcliffe:《地理信息系统与犯罪制图》,陈鹏等译,中国人民公安大学出版社2014年版,第47页。
(29)See Citron,Danielle Keats,“Technological Due Process”,Washington University Law Review,Vol.85,No.6(2007),p.1274.
(30)See Miller Kevin,“Total Surveillance,Big Data,and Predictive Crime Technology:Privacy's Perfect Storm”,Journal of Technology Law&Policy,Vol.19,No.1(Jun.,2014),p.119.
(31)参见注(30),第123页。
(32)See“Criminal Law-Sentencing Guidelines-Wisconsin Supreme Court Requires Warning before Use of Algorithmic Risk Assessments in Sentencing-State v.Loomis,881 N.W.2d 749(Wis.2016)”,Harvard Law Review,Vol.130,No.5(Mar.,2017),p.1531,1534.
(33)黑箱效应(black box)是指,对于一个系统,只知道输入和输出结果,而并不了解其内部运作机制,整个过程是不透明的。
(34)See Crawford.Kate,Schultz.Jason,“Big Data and Due Process:Toward a Framework to Redress Predictive Privacy Harms”,Boston College Law Review,Vol.55,No.1(Jan.,2014),p.109.
(35)参见[英]丹宁勋爵:《法律的正当程序》,李克强、杨百揆、刘庸安译,法律出版社2015年版,第2页。
(36)比如,美国的Henry Friendly法官提出了十一项正当程序评价标准,包括中立的裁判者、通知义务、提出异议权利、传唤证人、知情权、证据裁判原则、咨询的权利、记录的权利、说理解释的权利、公众参与原则、司法评价原则。See Henry J.Friendly,“Some Kind of Hearing”,University of Pennsylvania Law Review,Vol.123,No.6(Jun.,1975),pp.1279-1295.
(37)参见注(32),第1535页。
(38)参见注(32),第1535页。
(39)参见[美]特伦斯·安德森、戴维·舒姆、威廉·特文宁:《证据分析》,张保生等译,中国人民大学出版社2012年版,第127页。
(40)参见刘品新:《电子证据的关联性》,《法学研究》2016年第6期,第189页。
(41)在大数据侦查中,通过大数据技术所获取的数据结果主要有两种形式:一种是通过大数据方法在海量数据中寻找与案件有关的数据,这种方式所获取的数据仍然保持原始状态;另一种是通过对海量原始数据进行二次分析后所得出的新数据,这时大数据技术改变了数据本身的状态,获取的是对数据本身进行再次分析后得出的衍生数据。
(42)See Brandon L.Garrett,“Big Data and Due Process,”Cornell Law Review Online,Vol.99,No.45(Aug.,2014),p.211.
(43)参见张吉豫:《大数据时代中国司法面临的主要挑战与机遇---兼论大数据时代司法对法学研究及人才培养的需求》,《法制与社会发展》2016年第6期,第56页。
(44)参见李军:《大数据---从海量到精准》,清华大学出版社2014年版,第131页。
(45)参见注(30),第110页。
(46)参见于志刚、李源粒:《大数据时代数据犯罪的类型化与制裁思路》,《政治与法律》2016年第9期,第17页。
(47)参见孙广中、魏燊、谢幸:《大数据时代中的去匿名化技术及应用》,《信息通信技术》2013年第6期,第52页。
(48)例如,“聚合数据”平台能够提供30大类、100多种以上的数据库API服务;“启信宝”则将与企业有关的数据进行汇总,并提供关联企业分析、关联族谱分析等功能。
(49)See Matthew U.Scherer,“Regulating Artificial Intelligence Systems:Risks,Challenges,Competencies,and Strategies”,Harvard Journal of Law&Technology,Vol.29,No.2(Spr.,2016),p.396.
(50)参见王敏远主编:《刑事诉讼法学》(上),知识产权出版社2013年版,第108页。
(51)参见钱育之:《知情权:犯罪嫌疑人的基本权利》,《求索》2007年第8期,第91页。
(52)参见注(32),第1531页。
(53)参见裴炜:《个人信息大数据与刑事正当程序的冲突及其调和》,《法学研究》2018年第2期,第57页;Fairfield,Joshua A.T.,Luna,Erik,“Digital Innocence”,Cornell Law Review,Vol.99,No.5(Jul.,2014),p.981.
(54)参见高明等:《数据世系管理技术研究综述》,《计算机学报》2010年第3期,第374页。
(55)例如,在“上海唯觉广告有限公司与上海盛久网络科技发展有限公司服务合同纠纷案”中,被告上海盛久网络科技发展有限公司将“百度指数”作为证明己方主张的证据。“百度指数”是典型的大数据应用,它在证明事物的网络关注度、发展趋势方面有一定的说服力。本案中,法院认为:“由于被告提供的证据系从‘百度’互联网中直接统计得出,且经过公证机关公证,被告的证据优势明显。”参见(2014)沪二中民五(知)终字第67号民事判决书。在“唐某某诉中国证监会”一案中,法院也是根据大数据分析结果来认定唐某某存在操纵股票价格的行为。参见(2013)京一中行初字第1171号行政判决书。
(56)参见注(13),第28页。
(57)姜奇平:《因果推断与大数据》,《互联网周刊》2014年第18期,第70页。
(58)学界已经出现大数据因果关系分析的研究进展,可用于验证算法的因果关系。See Kun Zhang,Bernhard Sch9lkopf,Peter Spirtes and Clark Glymour,“Learning Causality and Causality-Related Learning:Some Recent Progress”,National Science Review,Vol.5,No.2(2017),pp.26-29.
(59)参见徐昀:《论品格证据在未成年人恢复性司法中的运用》,《河北法学》2009年第2期,第53页。
(60)参见易延友:《证据法学:原则、规则、案例》,法律出版社2017年版,第169页。
(61)参见(2013)京一中行初字第1171号行政判决书。该案虽然是行政案件,但其体现的大数据证明思维对于刑事案件具有参考价值。
(62)这在我国现有的有关个人信息保护的法规、文件中也有所体现,如《互联网电子邮件服务管理办法》(2006年)第2条、第10条的规定;在《信息安全技术公用及商用服务信息系统个人信息保护指南》(2013年)、《互联网企业个人信息保护测评标准》(2014年)、《信息安全技术个人信息安全规范》(2017)中,也都有相关规定。
(63)例如,欧盟《一般数据保护条例》(General Data Protection Regulation)第十条规定,对与刑事定罪和犯罪相关的个人数据处理,仍然要满足该条例第六条所规定的一般合法性基础。
(64)参见陈永生:《侦查程序原理论》,中国人民公安大学出版社2003年版,第149页。
(65)参见刘铭:《大数据反恐应用中的法律问题分析》,《河北法学》2015年第2期,第93页。
(66)《关于办理刑事案件收集提取和审查判断电子数据若干问题的规定》的第13条对调取电子数据的程序作了简要的规定。
(67)参见顾伟:《美国政府机构获取电子数据的法律程序研究》,《信息安全与通讯保密》2016年第12期,第41页。
(68)例如,阿里巴巴、腾讯等网络平台都设有“安全管理部”,安排了专门人员负责协助司法机关、行政机关的数据调取工作。
(69)参见王燃:《大数据时代个人信息保护视野下的电子取证》,《山东警察学院学报》2015年第5期,第135页。
(2)参见工业和信息化部电信研究院:《大数据标准化白皮书》,2014年5月编写,第1-2页。
(3)参见[英]维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼斯·库克耶:《大数据时代》,盛杨燕、周涛译,浙江人民出版社2013年版,第4页。
(4)参见张兆端:《智慧公安:大数据时代的警务模式》,中国人民公安大学出版社2015年版,第256、276、286页。
(5)参见《中央政法委举行政法干部学习讲座讲解大数据等》,http://bj.people.com.cn/n2/2016/0516/c233086-28337923.html,2018年4月22日访问。
(6)现有研究一则过于保守,多将大数据作为时代背景,在具体内容上,相较于传统信息化侦查,突破并不大;二则过于碎片化和零散化,多集中于从理念、技术等某个角度对侦查领域大数据的运用进行探讨,尚缺少对大数据侦查宏观、全面的叙述。
(7)参见刘品新:《论网络时代侦查模式的转变》,《山东警察学院学报》2006年第1期,第75页。
(8)同注(3),第1页。
(9)See Data for Boston investigation will be crowd sourced,http://edition.cnn.com/2013/04/17/tech/boston-marathon-investigation/,2018年4月22日访问。
(10)本文以“大数据侦查”一词来表示大数据时代的侦查模式。笔者也考虑过“大数据空间侦查”、“数据侦查”等名称,但鉴于大数据在侦查领域的多元化运用,上述名称都不能全面体现大数据时代的侦查模式特征,固用“大数据侦查”一词。
(11)文中的“标识数据”是指带有身份识别功能的数据,如姓名、手机号、身份证号等。
(12)维克托·迈尔-舍恩伯格在其《大数据时代》一书中提出大数据的三种思维模式变革:“不是随机样本,而是全体数据”,“不是精确性,而是混杂性”,“不是因果关系,而是相关关系”。参见注(3)。
(13)参见王天思:《大数据中的因果关系及其哲学内涵》,《中国社会科学》2016年第5期,第29页。
(14)同注(3),第79页。
(15)即通过领取低保人员的身份证号关联出其领取的低保金额、名下的房产、车辆等信息。一般来说,如果领取低保的人员或家庭成员名下有车辆、多处房产等财产,则间接说明其并不符合领取社保补贴的条件,存在造假嫌疑。
(16)参见注(3),第75页。
(17)参见[美]米尔吉安.R.达马斯卡:《比较法视野中的证据制度》,吴宏耀、魏晓娜等译,中国人民公安大学出版社2006年版,第68-69页。
(18)参见封利强:《事实认定的原子模式与整体模式之比较考察》,载李学军主编:《证据学论坛》(第17卷),法律出版社2012年版,第115页。
(19)这里的“事实认定的整体性”,不一定就是案件主要事实,有可能只是案件事实的某个组成部分,但部分事实的认定也遵循整体性思维逻辑。
(20)参见何家弘:《短缺证据与模糊事实》,法律出版社2012年版,扉页。
(21)See Kelly K.Koss,“Leveraging Predictive Policing Algorithms to Restore Fourth Amendment Protections in HighCrime Areas in a Post-Wardlow World”,Chicago-Kent Law Review,Vol.90,No.1(Feb.,2015),p.307.
(22)参见陆娟等:《犯罪热点时空分布研究方法综述》,《地理科学研究进展》2012年第4期,第419页。
(23)参见PredP ol官方网站相关内容,http://www.predpol.com/how-predpol-works/,2018年4月23日访问。
(24)See Bowen Du,Chuanren Liu,Wenjun Zhou,Zhenshan Hou,Hui Xiong,“Catch Me If You Can:Detecting Pickpocket Suspects from Large-Scale Transit Records”,ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery&Data Mining,August 13-17,2016,San Francisco,CA,USA.
(25)参见郭志懋、周傲英:《数据质量和数据清洗研究综述》,《软件学报》2002年第11期,第2076页。
(26)参见韩京宇、徐立臻、董逸生:《数据质量研究综述》,《计算机科学》2008年第2期,第1页。
(27)参见徐继华、冯启娜、陈贞汝:《智慧政府:大数据治国时代的来临》,中信出版社2014年版,第223-224页。
(28)参见[英]Spencer Chainey、[美]Jerry Ratcliffe:《地理信息系统与犯罪制图》,陈鹏等译,中国人民公安大学出版社2014年版,第47页。
(29)See Citron,Danielle Keats,“Technological Due Process”,Washington University Law Review,Vol.85,No.6(2007),p.1274.
(30)See Miller Kevin,“Total Surveillance,Big Data,and Predictive Crime Technology:Privacy's Perfect Storm”,Journal of Technology Law&Policy,Vol.19,No.1(Jun.,2014),p.119.
(31)参见注(30),第123页。
(32)See“Criminal Law-Sentencing Guidelines-Wisconsin Supreme Court Requires Warning before Use of Algorithmic Risk Assessments in Sentencing-State v.Loomis,881 N.W.2d 749(Wis.2016)”,Harvard Law Review,Vol.130,No.5(Mar.,2017),p.1531,1534.
(33)黑箱效应(black box)是指,对于一个系统,只知道输入和输出结果,而并不了解其内部运作机制,整个过程是不透明的。
(34)See Crawford.Kate,Schultz.Jason,“Big Data and Due Process:Toward a Framework to Redress Predictive Privacy Harms”,Boston College Law Review,Vol.55,No.1(Jan.,2014),p.109.
(35)参见[英]丹宁勋爵:《法律的正当程序》,李克强、杨百揆、刘庸安译,法律出版社2015年版,第2页。
(36)比如,美国的Henry Friendly法官提出了十一项正当程序评价标准,包括中立的裁判者、通知义务、提出异议权利、传唤证人、知情权、证据裁判原则、咨询的权利、记录的权利、说理解释的权利、公众参与原则、司法评价原则。See Henry J.Friendly,“Some Kind of Hearing”,University of Pennsylvania Law Review,Vol.123,No.6(Jun.,1975),pp.1279-1295.
(37)参见注(32),第1535页。
(38)参见注(32),第1535页。
(39)参见[美]特伦斯·安德森、戴维·舒姆、威廉·特文宁:《证据分析》,张保生等译,中国人民大学出版社2012年版,第127页。
(40)参见刘品新:《电子证据的关联性》,《法学研究》2016年第6期,第189页。
(41)在大数据侦查中,通过大数据技术所获取的数据结果主要有两种形式:一种是通过大数据方法在海量数据中寻找与案件有关的数据,这种方式所获取的数据仍然保持原始状态;另一种是通过对海量原始数据进行二次分析后所得出的新数据,这时大数据技术改变了数据本身的状态,获取的是对数据本身进行再次分析后得出的衍生数据。
(42)See Brandon L.Garrett,“Big Data and Due Process,”Cornell Law Review Online,Vol.99,No.45(Aug.,2014),p.211.
(43)参见张吉豫:《大数据时代中国司法面临的主要挑战与机遇---兼论大数据时代司法对法学研究及人才培养的需求》,《法制与社会发展》2016年第6期,第56页。
(44)参见李军:《大数据---从海量到精准》,清华大学出版社2014年版,第131页。
(45)参见注(30),第110页。
(46)参见于志刚、李源粒:《大数据时代数据犯罪的类型化与制裁思路》,《政治与法律》2016年第9期,第17页。
(47)参见孙广中、魏燊、谢幸:《大数据时代中的去匿名化技术及应用》,《信息通信技术》2013年第6期,第52页。
(48)例如,“聚合数据”平台能够提供30大类、100多种以上的数据库API服务;“启信宝”则将与企业有关的数据进行汇总,并提供关联企业分析、关联族谱分析等功能。
(49)See Matthew U.Scherer,“Regulating Artificial Intelligence Systems:Risks,Challenges,Competencies,and Strategies”,Harvard Journal of Law&Technology,Vol.29,No.2(Spr.,2016),p.396.
(50)参见王敏远主编:《刑事诉讼法学》(上),知识产权出版社2013年版,第108页。
(51)参见钱育之:《知情权:犯罪嫌疑人的基本权利》,《求索》2007年第8期,第91页。
(52)参见注(32),第1531页。
(53)参见裴炜:《个人信息大数据与刑事正当程序的冲突及其调和》,《法学研究》2018年第2期,第57页;Fairfield,Joshua A.T.,Luna,Erik,“Digital Innocence”,Cornell Law Review,Vol.99,No.5(Jul.,2014),p.981.
(54)参见高明等:《数据世系管理技术研究综述》,《计算机学报》2010年第3期,第374页。
(55)例如,在“上海唯觉广告有限公司与上海盛久网络科技发展有限公司服务合同纠纷案”中,被告上海盛久网络科技发展有限公司将“百度指数”作为证明己方主张的证据。“百度指数”是典型的大数据应用,它在证明事物的网络关注度、发展趋势方面有一定的说服力。本案中,法院认为:“由于被告提供的证据系从‘百度’互联网中直接统计得出,且经过公证机关公证,被告的证据优势明显。”参见(2014)沪二中民五(知)终字第67号民事判决书。在“唐某某诉中国证监会”一案中,法院也是根据大数据分析结果来认定唐某某存在操纵股票价格的行为。参见(2013)京一中行初字第1171号行政判决书。
(56)参见注(13),第28页。
(57)姜奇平:《因果推断与大数据》,《互联网周刊》2014年第18期,第70页。
(58)学界已经出现大数据因果关系分析的研究进展,可用于验证算法的因果关系。See Kun Zhang,Bernhard Sch9lkopf,Peter Spirtes and Clark Glymour,“Learning Causality and Causality-Related Learning:Some Recent Progress”,National Science Review,Vol.5,No.2(2017),pp.26-29.
(59)参见徐昀:《论品格证据在未成年人恢复性司法中的运用》,《河北法学》2009年第2期,第53页。
(60)参见易延友:《证据法学:原则、规则、案例》,法律出版社2017年版,第169页。
(61)参见(2013)京一中行初字第1171号行政判决书。该案虽然是行政案件,但其体现的大数据证明思维对于刑事案件具有参考价值。
(62)这在我国现有的有关个人信息保护的法规、文件中也有所体现,如《互联网电子邮件服务管理办法》(2006年)第2条、第10条的规定;在《信息安全技术公用及商用服务信息系统个人信息保护指南》(2013年)、《互联网企业个人信息保护测评标准》(2014年)、《信息安全技术个人信息安全规范》(2017)中,也都有相关规定。
(63)例如,欧盟《一般数据保护条例》(General Data Protection Regulation)第十条规定,对与刑事定罪和犯罪相关的个人数据处理,仍然要满足该条例第六条所规定的一般合法性基础。
(64)参见陈永生:《侦查程序原理论》,中国人民公安大学出版社2003年版,第149页。
(65)参见刘铭:《大数据反恐应用中的法律问题分析》,《河北法学》2015年第2期,第93页。
(66)《关于办理刑事案件收集提取和审查判断电子数据若干问题的规定》的第13条对调取电子数据的程序作了简要的规定。
(67)参见顾伟:《美国政府机构获取电子数据的法律程序研究》,《信息安全与通讯保密》2016年第12期,第41页。
(68)例如,阿里巴巴、腾讯等网络平台都设有“安全管理部”,安排了专门人员负责协助司法机关、行政机关的数据调取工作。
(69)参见王燃:《大数据时代个人信息保护视野下的电子取证》,《山东警察学院学报》2015年第5期,第135页。