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用大數據圓十年說法夢

一、 夢回十年——編寫本叢書的初衷

作為主編，首先我想談一下編寫本叢書的初衷，這還要從10年前我的個人經歷說起。我2006年開始在中國人民大學法學院攻讀民商法學博士學位，在完成學業(yè)之余，曾經受多家出版社邀請，編寫過一些實務類法條圖書，主要集中在民法領域。當時，一方面是希望通過編寫圖書獲得一定稿費以支持自己在北京的學業(yè)，另一方面也是希望通過系統(tǒng)地編寫法條類圖書讓自己對中國現行法律有更加全面和深刻的認識。實際上，不管是海峽對岸的我國臺灣地區(qū)，還是我長期訪學過的美國和英國，不少學者都深度參與編寫法條書、經典案例集或者建設法律、案例數據庫。這種學者的參與對司法實務有非常強的促進作用，本身也是學者跟進司法實務的絕佳方式。

我當時參考過市面上絕大多數的實務類法條書，發(fā)現包括自己編寫的法條書在內，形式上無外乎是將法律條文列出，然后列出與某一法律條文相關的條文，如有需要，還根據編者的理解撰寫一定的說明。在編寫過程中，我發(fā)現這種編寫方式有一個致命的缺陷，那就是法條之間的關聯是基于編寫者的主觀認識，這就存在如下三種風險：第一，法條之間的聯系是基于編寫者個人的判斷，或許符合學術觀點和立法規(guī)劃，但在司法實務中可能并非如此。第二，部分法條之間客觀上存在明顯的或者潛在的矛盾，從編寫者的角度只能全部列出，無法也難以確定到底哪些法條才是實務中實際適用的。第三，由于無法作出法律條文之間相關度的判斷，只能盡量全面地列舉法條，即“寧多毋缺”。

2008—2009年，我獲得美國富布賴特基金會資助，到美國康奈爾大學法學院和耶魯大學法學院完成我的博士論文，同時也有機會深度感受英美判例法的運作方式。我驚訝于判例報告的公開性、延續(xù)性和實用性，加上Westlaw和LexisNexis的數字化處理，通過判例法的運作方式，達到與成文法的異曲同工之妙，令我十分羨慕。同時也認識到，對法律條文的研究和闡釋，如果不能與司法判例結合起來，就只可能淪落為法律人的純粹想象而喪失其實用性。而當時國內尚無權威的判例獲取渠道，裁判文書公開的前景也不明朗，對此也只能望洋興嘆。

因此，盡管我編寫的實務類法條書銷量甚好（可能只是專業(yè)領域的原因），但在我2009年到四川大學法學院任教之后，只是應邀完成了自己主攻的《侵權責任法》的相關圖書編寫，就停止了全部同類圖書的編寫和更新工作。究其主要原因，還是對法條書的這種編寫方式以及它對司法實務的實際作用持保留態(tài)度。當時我就在想，如果有一天，各級人民法院能夠公布全部的裁判文書，我們再通過軟件（當時還沒有“大數據”的概念）分析一下實務中每個法律條文的實際適用情況，不但會對學術研究和立法活動有極大的促進作用，也可以避免之前編寫這類圖書的諸多弊端，就可以圓了自己編寫一套真正貼近和促進司法實務的法條書的夢想！

二、 “用大數據說法”之夢

一晃又是五年。2014年初，最高人民法院建立“中國裁判文書網”，開始公布裁判文書。截至2016年12月1日，公布的裁判文書總量已經超過2 300萬份。盡管比起各級人民法院每年超過1 600萬件的審結、執(zhí)結案件總量，這似乎還遠未達到全面公布的程度，但已經為“法律大數據分析”提供了足夠大的數據樣本。

幾乎就在同時，“大數據分析”的春風刮遍神州。談不上跟風，我總算是弄明白了自己想做的事情原來叫作“法律+大數據分析”。所以，從2014年開始醞釀，2015年開始籌備，四川大學法學院法律大數據實驗室（以下簡稱“法律大數據實驗室”）終于于2016年初掛牌成立了。

作為國內高校第一家“法律大數據”專業(yè)研究機構，從醞釀之初，我就確定了機構的宗旨——“用大數據說法”。這個口號的靈感，來自于中央電視臺兩個黃金欄目的宣傳語，即焦點訪談欄目的“用事實說話”和今日說法欄目的“今日說法”。我個人認為，“法律+大數據分析”是未來法學研究的一個重要發(fā)展方向，而這種新的研究方法最簡潔的表達，就是“用大數據說法”

在追求“用大數據說法！”的夢想過程中，我首先面臨的不可回避的問題，就是缺乏現成的可用于法律領域的“大數據分析”技術。我并不認為，法律人需要從最初就自己掌握“大數據分析”技術，我們需要掌握的是符合法律人思維的算法設計。我之前編寫實務類法條圖書和擔任“中國民商法律網”編輯部主任期間設計數據庫的經歷，再加上惡補一些必要的大數據分析的基礎知識，讓我勉強能夠勝任這一工作。很有幸，我找到了志同道合而且是技術流取向的“法合實驗室”（www.LawSum.com），而且欣聞他們獲得了最高人民法院信息中心的權威授權，可以合法地使用和分析“中國裁判文書網”公布的全部裁判文書。萬事俱備，開工！

三、 十年夢終圓

經過與蔣浩老師和陸建華編輯的溝通，我們一拍即合！這套“法律大數據·案由法條關聯叢書”，就是“法律大數據實驗室”與北京大學出版社共同策劃的“法律大數據”系列叢書之一。本叢書首先由數據合作伙伴“法合實驗室”利用大數據分析技術對“中國裁判文書網”公布的超過2 300萬份裁判文書進行分析，提供基礎數據支持；然后由“法律大數據實驗室”組織司法實務和學術研究領域的法律專業(yè)人士進行分析，首度體現了“法律+大數據分析”完美結合的理念。

通過“法律+大數據分析”的方式編寫本套《法律大數據·案由法條關聯叢書》，是“法律大數據實驗室”踐行“用大數據說法！”理念的初步嘗試，也是我構想的“法律大數據報告”（BigLaw DataReport，簡稱“BL-DL”）的首次出版。

除了精確地展示司法實務中不同案由和不同法律條文的實際適用情況，并體現法律專業(yè)人士的經驗判斷之外，本叢書還將持續(xù)跟進“中國裁判文書網”公布案件的進度和司法實務以及理論進展，基于最鮮活、權威的法律大數據，服務法律共同體，推動中國法治化進程！

本叢書的編寫離不開大量的基礎性后臺編輯工作，這些都是我的學生團隊多年來的工作成果積累，他們是：劉雨林、李東岳、孫琦琳、饒王林、欒維維、趙曉芹、張建芳、蔡娜、朱律、舒星旭、王蕾、馮瑤、江霞、方延、舒櫟宇、談亮、李莎莎、祝婉麗、鐘琴、向新梅、劉娟、張益珍、周旭、曾勇、陳了、楊亦楠、時爽、余盛軍、楊彧、張晶、云姣、王軼晗、張雨、徐丹、何丹、詹詩淵、吉星、羅雅文、程麗莉、唐燁、楊淇茜、茍海川、劉麗均、孟琪、馮沛波、王艷玲、余翔宇、鄒勛、徐永煒、聶超、蔡婧雪、崔梅楠、劉潺和劉忠炫。牛津大學法學院的博士生蘇穎和吳至誠從英美判例法角度對本叢書的編寫提供了大量有益的建議和意見。“法合實驗室”的張恒、代楊、孫兆云、王世坤和秦雷為本叢書的編寫提供了數據支持。在此一并致謝！

本書系教育部人文社會科學重點研究基地重大項目：“中國侵權責任法改革研究”（16JJD820015）的中期成果，感謝教育部對本書寫作的支持。

“用大數據說法”這一全新理念還在逐步完善，“法律大數據實驗室”也在逐漸成長。對于本叢書以及“法律大數據實驗室”的后續(xù)作品，歡迎讀者提出寶貴意見和建議！

王 竹

法學博士、教授、博士生導師

四川大學法學院法律大數據實驗室主任

中國人民大學民商事法律科學研究中心侵權法研究所副所長

2016年8月21日 于 牛津大學Worcester學院湖畔

法律大數據實驗室

bldl.scu.edu.cn

聯系方式：biglawdata@163.com

快速入門指南

本叢書基于“法合實驗室”提供的“千萬級”的裁判文書庫和“百萬級”法律規(guī)范性文件庫，由“星云律例”（Galawxy）法律大數據引擎和法律專業(yè)團隊聯袂提供如下快速檢索功能：

1. 通過本書第一編“案由關聯法條索引”快速檢索在該案由下最常見適用的全部法律規(guī)范性文件條文，并按照法條相關度★星級進行排序。

2. 通過本書第二編“核心法律條文主要適用案由及關聯法條索引”快速檢索核心法律每個條文主要適用的案由和該同時適用的法律規(guī)范性文件條文，并按照法條相關度★星級進行排序。

3. 通過本書第三編“本書關聯法條全文”，可查閱本書涉及的全部法律規(guī)范性文件的條文全文。

4. 本書涉及的每個案由和每部法律規(guī)范性文件首頁，以及《法律規(guī)范性文件簡全稱對照索引》均配有“法合二維碼”，手機掃碼可以直接進入“法合案由”和“法合法規(guī)”大數據平臺，檢索與最高人民法院“中國裁判文書網”同步更新的司法實務動態(tài)和法律規(guī)范性文件更新，更多的法律大數據逐步更新上線！

5. 讀者也可以直接訪問：www.LawSum.com，獲取“法合實驗室”的全部法律大數據資源！

更多檢索功能和詳細使用說明，參見本書《叢書編寫說明》和各分冊編寫說明。

叢書編寫說明 

1 叢書內容編排方式

本叢書根據人民法院立案時采用的民事、刑事、行政立案案由編寫各分冊，并根據案由相關度作適當合并。

每分冊分為“案由關聯法條索引”“核心法律條文主要適用案由及關聯法條索引”和“本書關聯法條全文”三編。其中，每分冊第一編“案由關聯法條索引”和第二編“核心法律條文主要適用案由及關聯法條索引”只列出法律規(guī)范性文件名稱簡稱和條文號及其條文主旨，第三編“本書關聯法條全文”列出相關法律條文的正文供可按需查閱。三編既可以進行交叉檢索查閱，又避免了篇幅的重復。

1.1 “案由關聯法條索引”

每分冊第一編“案由關聯法條索引”按照案由順序展開，每個案由一般再分為“主要適用的法條及其相關度”和“常見適用的其他法條”兩部分。

“主要適用的法條及其相關度”部分，參考最高人民法院《關于裁判文書引用法律、法規(guī)等規(guī)范性法律文件的規(guī)定》（法釋［2009］14號）第3—5條的規(guī)定，分析依法可以在裁判文書中作為裁判依據引用的全國性、實體性的法律、法規(guī)和司法解釋等法律規(guī)范性文件及其相關度。在排列順序上，按照法律、法律解釋、行政法規(guī)及行政法規(guī)解釋、司法解釋和部門規(guī)章的順序排列；相同順位法律規(guī)范性文件按照各自權重最高法條的權重排列。

“常見適用的其他法條”（不區(qū)分星級）部分則列出在裁判文書數量較大的案由中，盡管實際引用率相對不高，但法律專業(yè)人士根據經驗認為仍然具有重要性的法律條文。如果“常見適用的其他法條”的顯著度不高，則不予羅列。

對于案件數量極少的案由，由于不具備進行法律大數據分析的前提，則僅列出全部的“常見適用的法條”（不區(qū)分星級），供讀者參考。極少數案由尚無足夠數量判決書可供法律大數據分析，本叢書也在相應位置予以了說明。

1.2 “核心法律條文主要適用案由及關聯法條索引”

每分冊第二編“核心法律條文主要適用案由及關聯法條索引”選擇每分冊案由對應的核心法律、法規(guī)（一般是實體性法律）和重要行政法規(guī)，按照法律條文順序展開，每個條文之下，除了由“法律大數據實驗室”擬定的條文主旨和條文正文之外，分為“主要適用的案由及其相關度”和“同時適用的法條及其相關度”兩個部分。

“主要適用的案由及其相關度”是指本條文在超過2 300萬份裁判文書中，主要適用于哪些案由以及相關度。

“同時適用的法條及其相關度”是指本法條在被判決書作為裁判依據時，同時被引用的其他法律條文及其相關度。

1.3 “本書關聯法條全文”

每分冊第三編“本書關聯法條全文”列出了第一編和第二編涉及的全部法律條文的條文主旨和條文內容，但不重復列出每分冊第二編的核心法律，也不列出在每分冊沒有涉及的法律條文。在每部法律規(guī)范性文件名稱和每個條文的條文主旨之后，根據在每分冊涵蓋案由中的整體被引用情況和法律專業(yè)人士的經驗判斷，根據權重標記為★★★★★到★。

2 法合碼=法合索引碼+法合二維碼

為方便查閱，“法律大數據實驗室”與“法合實驗室”共同設計了“法合碼”，包括“法合索引碼”與“法合二維碼”兩部分。在“法合碼”網站（Key.LawSum.com）輸入“法合索引碼”或者通過手機掃描“法合二維碼”后，均可進入對應的“法合碼”頁面。

2.1 “法合索引碼”

其以不同字母開頭索引不同類別的法律大數據資源，現階段包括“法規(guī)索引碼”和“案由索引碼”兩類。

2.1.1 “法規(guī)索引碼”以字母L開頭，對每部法律規(guī)范性文件進行編碼，例如“L1.1.1《中華人民共和國憲法》”。

2.1.2 “案由索引碼”以案件類型區(qū)分。

民事案由以字母M開頭，按照《民事案件案由規(guī)定》（法［2011］42號）的四級案由序號編號，例如“M9.30.347.1公共場所管理人責任糾紛”。

刑事案由以字母X開頭，按照罪名所在刑法分則主要條文的章、節(jié)、條、款命名；歷次“修正案”增加的“之一”“之二”“之三”等條款以條序號加“��1”“��2”“��3”等表示；同一款有多個罪名的，按照順序命名，例如“X3.4.177��1.2竊取、收買、非法提供信用卡信息罪”。

行政案由以字母Z開頭，按照《最高人民法院關于規(guī)范行政案件案由的通知》（法發(fā)［2004］2號）的規(guī)定，由“行政管理范圍”“行政行為種類”和“是否涉及行政賠償”三段序號進行組合；“行政管理范圍”有二級分類的，標記為1、2、3……；不涉及行政賠償的，標記為0，涉及行政賠償的標記為1，例如“Z13.1.0道路交通行政處罰”和“Z13.0.1道路交通行政賠償”。

2.2 “法合二維碼”

本叢書在全部案由和每部法律規(guī)范性文件標題旁邊均附有由“法合二維碼”及其對應的“法合索引碼”組成的完整“法合碼”。用戶可以根據需要直接掃描“法合二維碼”查看詳細內容和更新信息，并享受“法合碼”的部分免費服務。

3 叢書檢索功能

本叢書經過專業(yè)法律團隊的精心編排，實現多種快速檢索法律規(guī)范性文件條文（現階段僅限于法律、行政法規(guī)和司法解釋）和案由（部分案由需要跨分冊檢索）的核心功能，并通過“法合碼”提供擴展檢索功能和更新服務。

核心檢索功能①: 通過“案由”快速檢索可能適用的全部法條

適用情形：讀者已經確定要適用的案由，希望查找可能適用的全部法條。

第一步：利用第一編“案由關聯法條索引”提供的每個案由的“主要適用的法條及其相關度”和“常見適用的其他法條”，協助讀者根據案由索引，按照從★★★★★到★的順序，通過瀏覽【條文主旨】快速地檢索到可能適用的全部法條條文序號。

第二步：按照條文序號，在本書第三編“本書關聯法條全文”找到條文的全文。讀者可以通過法律規(guī)范性文件簡稱對應的頁邊碼，或者通過本書《法律規(guī)范性文件簡稱全稱對照索引表》找到其所在的頁碼。

核心檢索功能②: 通過“核心法律條文”快速檢索可能適用的案由和其他關聯法條

適用情形：讀者已經確定要適用的“核心法律的條文”，希望確定可能適用的案由和查找其他關聯法條。

第一步：利用第二編“核心法律條文主要適用案由及關聯法條索引”提供的每個核心法律條文的“主要適用的案由及其相關度”，協助讀者根據核心法律條文索引，按照從★★★★★到★的順序，通過瀏覽案由名稱快速地檢索到可能適用的案由。（如果可能適用多個案由，如存在違約和侵權的請求權競合，可以轉而使用“核心檢索功能①”嘗試通過不同案由進行檢索，以比較以哪種案由提起訴訟更為有利。）

第二步：利用第二編“核心法律條文主要適用案由及關聯法條索引”提供的每個核心法律條文的“同時適用的法條及其相關度”，協助讀者根據核心法律法條索引，按照從★★★★★到★的順序，通過瀏覽【條文主旨】快速地檢索到可能同時適用的全部法律條文法條序號。

第三步：按照條文序號，在本書第三編“本書關聯法條全文”找到條文的全文。讀者可以通過法律規(guī)范性文件簡稱對應的頁邊碼，或者通過本書《法律規(guī)范性文件簡稱全稱對照索引表》找到其所在的頁碼。

核心檢索功能③: 通過“案由+核心法律條文”快速檢索可能適用的全部法條

適用情形：讀者已經確定要適用的案由，且有能力識別可能適用的“核心法律條文”，希望快速查找可能適用的全部其他法條。

第一步：利用第一編“案由相關法條索引”提供的每個案由的“主要適用的法條及其相關度”和“常見適用的其他法條”，協助讀者根據案由索引，按照從★★★★★到★的順序，通過瀏覽【條文主旨】快速地檢索到可能適用的“核心法律條文”的條文序號。

第二步：對于每個可能適用的“核心法律的條文”，再利用第二編“核心法律條文主要適用案由及關聯法條索引”提供的每個核心法律條文的“同時適用的法條及其相關度”，協助讀者根據核心法律法條索引，按照從★★★★★到★的順序，通過瀏覽【條文主旨】快速地檢索到全部可能同時適用法律條文的法條序號。（如果可能適用多個案由，如存在違約和侵權的請求權競合，可以轉而使用“核心檢索功能①”嘗試通過不同案由進行檢索或者再利用“核心檢索功能③”第一步嘗試通過不同案由進行檢索，以比較以哪種案由提起訴訟更為有利。）

第三步：按照條文序號，在本書第三編“本書關聯法條全文”找到條文的全文。讀者可以通過法律規(guī)范性文件簡稱對應的頁邊碼，或者通過本書《法律規(guī)范性文件簡稱全稱對照索引表》找到其所在的頁碼。

擴展檢索功能: 通過“法合碼”實現上述功能和更新服務

方法一：手機掃描“法合二維碼”。

每個案由和每部法律規(guī)范性文件標題旁邊均附有“法合二維碼”，或利用本書《法律規(guī)范性文件簡稱全稱對照索引表》按照法律規(guī)范性文件簡稱的拼音順序檢索到每部法律規(guī)范性文件的“法合二維碼”。通過手機掃描“法合二維碼”進入“法合碼”系統(tǒng)后，按照提示即可更加方便地輔助實現上述檢索功能。

方法二：輸入“法合索引碼”。

每個“法合二維碼”下均有對應的“法合索引碼”，訪問“法合碼”網站（Key.LawSum.com），按照提示輸入“法合索引碼”，就可以獲得和手機掃描“法合二維碼”相同的服務。

4 其他

4.1 相關度

本叢書所稱“相關度”，是對超過2300萬分裁判文書案由和裁判依據進行大數據分析，在裁判依據實際引用情況的基礎上，參考法律專業(yè)人士的經驗判斷進行調整后，根據權重標記為★★★★★到★。極少數法條尚無足夠數量判決書可供法律大數據分析，本叢書也在相應位置予以了說明。

4.2 本叢書所稱“法條”，為“法律規(guī)范性文件條文”的簡稱；所稱“法律條文”為“法律及法律解釋文件條文”的簡稱。

4.3 頁邊碼

本叢書第一、二編的頁邊碼，為所對應法律規(guī)范性文件在本書第三編的頁碼。

.4 法律規(guī)范性文件簡稱全稱對照索引表

為了最大限度地方便查閱和節(jié)約篇幅，本叢書每分冊第一編和第二編中涉及的法律規(guī)范性文件名稱采用簡稱，并制作《法律規(guī)范性文件簡全稱對照索引》，對全書中涉及的所有法律條文均標記條文主旨。

該表的設計有利于法律規(guī)范性文件簡全稱的對照，并可用于在本書檢索或掃碼獲取法律規(guī)范性文件內容。

本叢書涉及的每部法律規(guī)范性文件簡稱，均由“法律大數據實驗室”根據裁判文書中法院在說理部分引用時常見的縮略方式，參考法律專業(yè)人士的縮略習慣確定，希望通過進一步的規(guī)范來建立法律規(guī)范性文件簡稱的使用標準。

本叢書涉及的條文主旨均由“法律大數據實驗室”根據法律專業(yè)人士通行的使用習慣，并盡量照顧到每個條文中的每款內容進行編寫，希望通過進一步的規(guī)范來建立條文主旨的編寫標準。

王 竹

2017年2月24日

《侵權責任糾紛與人格權糾紛》分冊編寫說明

《侵權責任糾紛與人格權糾紛》一書是“法律大數據·案由法條關聯叢書”的第一本。就本書的編寫情況，在此作簡要說明。

1. 數據分析單位

本書的法律大數據分析由“法合實驗室”提供數據支持，“法律大數據實驗室”負責數據分析。

2. 數據分析范圍

本書的法律大數據分析全樣本為“中國裁判文書網”自2014年1月1日到2016年12月1日公布的超過2 300萬份裁判文書。

3. 案由涵蓋范圍

3.1 案由涵蓋范圍�！睹袷掳讣�案由規(guī)定》（法［2011］42號）的第一部分“人格權糾紛”（M1.1—M1.1.9，共計10個案由）和第九部分“侵權責任糾紛”（M9.30—M9.30.370，共計65個案由），合計75個案由。

3.2 合并原因。絕大多數“人格權糾紛”均為侵權糾紛。

4. 案由編排順序

考慮到侵害人格權的侵權行為大多為一般侵權行為，并且《民事案件案由規(guī)定》也將“人格權糾紛”列在第一部分，所以在編排上，先列出“人格權糾紛”，再列出“侵權責任糾紛”。

5. 核心法律選取

5.1 選取范圍

本書選取的核心法律包括《侵權責任法》全文（92個條文）、《民法通則》的部分條文和《民事訴訟法》第105—107條。合計120個條文。

《民法通則》的部分條文包括第五章“民事權利”第四節(jié)“人身權”（第98—105條，共計8個條文）和第六章“民事責任”第三節(jié)“侵權的民事責任”（第117—133條，共計17個條文）。

《民事訴訟法》第105—107條是M9.30.366“因申請訴前財產保全損害責任糾紛”、M9.30.367“因申請訴前證據保全損害責任糾紛”、M9.30.368“因申請訴中財產保全損害責任糾紛”、M9.30.369“因申請訴中證據保全損害責任糾紛”和M9.30.370“因申請先予執(zhí)行損害責任糾紛”等5個案由的直接依據。

5.2 選取理由

之所以在列出《侵權責任法》全文的同時，還列出《民法通則》上的有關侵權責任條文，是考慮到根據“法合實驗室”提供的數據顯示，《民法通則》上的侵權責任條文在實務中仍然有較高頻率的適用。而根據“法律大數據實驗室”的分析，這可能和實務中部分法官仍然高度依賴《民法通則》，以及《民法通則》上的部分侵權責任條文在實務中有著不同于《侵權責任法》相應條文適用范圍的原因。

6. 人工干預措施

本書編寫過程中，在各案由和各核心法律法條大數據分析結果上，經過征求法學研究和司法實務人員的意見，對部分數據進行了人工干預。主要干預措施如下：

第一，根據對法律條文本身和所適用的裁判文書內容進行的大數據分析提示，部分法條可能被錯誤引用，經過人工確定后進行了相應的干預。

第二，部分法律的新修改條文和新頒布的司法解釋本身尚未被適用或者僅被少量適用，但根據對裁判文書歷史數據的大數據分析，進行了一定的預測性干預，其效果僅具有提示性。

第三，部分司法解釋盡管在近年來公布的案例中仍然存在少數適用的情形，但已經被廢止，從本書的實用性角度出發(fā)，為避免混淆，予以了刪除。

本書編寫過程受到裁判文書數據數量、質量和分布的客觀限制，可能與實務存在一定的偏差，敬請讀者諒解。也歡迎讀者提出寶貴意見和建議。

王 竹

2016年12日1日