深挖公开裁判文书富矿，为法律行业创造更大价值(3)

截至2018年7月有8起区块链纠纷

2、揭示某类案件的地域性和周期性

结合元典智库和量刑系统，深度挖掘公开文书可以看出案件的地域性分布和周期性分布，在国家施政角度，可以加强某地预防某类案件的力度，提前在案件历年高发期之前做好预警，对于法检机关，可以有意识加强某一类案件的办理能力，同样，这一点也适用于法律服务提供者，加强某一类案件的知识和经验储备提供更好的服务。

通过热力图可以看出涉毒类案件地域分布差异

3.为官方掌握法律施行效果提供依据

一部法律法规的施行需要定期做效果评测，以往的评测更多是通过调研的方式完成。

裁判文书上网后，对法律法规的评测就可以借助裁判文书的数据挖掘来做，让司法机关从了解自身个体角度，了解司法情况在司法全景图中的位置，更助于发掘问题提供给学者加以深度分析，输出观点和建议，将数据驱动纳入国家决策之中，使大数据分析成为国家的智库担当。

对裁判文书挖掘的价值不仅仅体现在研究领域，在法官办案的的过程中，基于类案检索功能，办案人员能高效地参考与所办案件特征、案由、地域类同案件的审判情况，提升办案效率。

元典智库支持类案检索

当然，我们也要承认，在解读数据结果时，不能依赖机器，专业人士是不能缺席的，著名的《牛奶可乐经济学》一书中，探讨了许多生活中蕴含着经济学原理的有趣事件或行为，例如，“为什么医生倾向于开过量的抗生素”，“为什么平均分摊账单使人们在餐馆里花钱更多”，这些问题的提出需要一定的数据积累为前提，而对数据结果的解读却非大数据所能胜任，需要运用传统的访谈、调查来解决，在这些环节中人脑的智慧依然不可替代。

除了挖掘因果关系时需要专业人士的投入，在研究逻辑关系复杂的法律问题时，计算机算法当前也遇到挑战。

例如，在非法证据排除研究中，如果希望通过前述的要素式研究挖掘刑事二审案件中非法证据排除规则的适用情况，鉴于计算机算法处理的逻辑是确定的，是由基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤，或者是按照要求设计好的有限的确切的计算序列，并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。

我们通常可以以自然语言来描述一个算法详细信息，但这样做往往过程比较复杂，缺乏简洁性，同时自然语言描述的内容可能使不同的读者产生不同的理解，更何况法律逻辑通常是用法言法语来表示的，人们对其理解的差异性更是频繁发生，因此才会有法律解释学以及司法解释的诞生。

想要直接从计算机算法跨越至解释法律语言，这其中的困难在当前阶段是十分巨大的。计算机程序算法尚需跨越障碍。

所以，我们在笃信科技作为先进工具的神奇力量的同时，也必须坦诚面对当下法律人工智能领域的困难，呼唤法律人士与程序工程师在专业方面的深度融合，从而在海量公开文书中，挖掘出最大价值。