深挖公开裁判文书富矿,为法律行业创造更大价值(2)
目前,共有41125个 非法拘禁案件
而要素式检索,可以进一步锁定样本:
目前,共有23810个“索债型非法拘禁案件”
华宇元典法律研究院选取了2014 年 1 月至 2017 年 3 月索债型非法拘禁案件作为样本,进行了一系列的研究,得到了很多有价值的数据,例如裁判文书呈现的认定索债目的的证据类型和行文表述、借据等书证系非自愿出具情况的占比以及非法拘禁过程中具有殴打侮辱等情节的占比等,这些方面的大数据呈现可以使立法机关、司法机关与学界能够全面了解索债型非法拘禁的司法适用及分歧。
全量数据加上要素式检索数据处理方式,为我们理解认知司法活动,带来更高的视角。以华宇元典法律研究院最新研究成果为例,对于刑事诉讼中的非法证据问题,制度文本允许对某些情形予以补正或解释。
在未经广泛的数据分析前,众多观察者都倾向于推测:此类可补正的证据经过补正或合理解释说明后一般不会被排除。然而,在元典智库历遍2013年至今的申请非法证据排除的5000余件案件后,数据显示了相反的现实情况。
以非法证言的补正为例,最高法司法解释第77条明确规定,询问笔录反映出在同一时段、同一询问人员询问不同证人的,属于可以补正或者解释的非法证据,实证研究发现有18件此类情形的案件,其中的13件被决定排除,排除率超70%,这与此前局部小样本下的研究的观察有互补、有印证,也有差异。
局部、小量样本的分析就像一幅幅小的拼图,客观地从不同侧面解释了我国非法证据排除的状况,呈现出相关的司法规律。但是,碎片式的局部结论,并不能描摹全部的司法图景。全量数据下的分析研究才能描绘更广泛,更普适的司法现状,高屋建瓴地组成我国证据排除的司法图景。
而这样的检索方式,给我们挖掘公开文书价值,带来了更大的想象空间:
1、揭示、预测某类纠纷的增长、爆发
裁判文书挖掘的一个维度是和社会经济发展之间的关联性。诉讼纠纷从某种程度上来说也是社会经济发展的晴雨表,从纠纷的类型、区域分布、数量分布等维度可以从一定程度上揭示社会经济的发展态势。
比如2011年左右融资性贸易纠纷的爆发本身就与融资性贸易这种新型交易方式的演进息息相关,又比如2008年劳动纠纷在短期内的集中爆发,和《劳动合同法》的施行有一定的关联,并且和2008年经济形势的放缓也有重要的关联度。
经过对公开文书的挖掘,如果发现某类案件的文书数量在一个特定时期呈现上升趋势,法院则可以针对该类案件加强审判力量的部署,避免法院对该类案件应对不及时从而造成的案件积压。
再如可以针对某类案件文书中关于某些案情的分析发现:该案情的案件此前数量一直比较平稳,但在某一时刻,这类案情的案件频发,则是否是社会上诞生了某类新型交易模式,或者相关联的交易纠纷有可能引起连锁效应,这些都可以对法院乃至政府的社会治理带来预防和预测作用。
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