同时，考虑到我国律师队伍资源分布严重不均的情况，对律师资源紧缺的县区和乡镇基层，可以探索在一定区域内统一调配律师资源，激活资源分配与服务提供的集成效应，但必须同时提供相应的保障机制、鼓励措施等配套措施。

两者之间的关联性早已为私权理论所揭示：主观权利首先表现为实体的法律请求权，实体请求权的存立并不依赖于诉讼法的确认，诉权只是实体请求权的结果。[83]Henke，见前注[6]，第25页。

[61]尽管核心要义未变，在被移转至行政法领域后，公权学说的适用场域却发生偏移。但强调主观权利对于客观法的依赖性和隶属性，又必然会引出如下问题：它使个人公权的存立不可避免地会受制于立法者的意愿，这一点也是公权理论最常被攻击的原因。现实国家绝无可能将个体的自由和权利予以统合，也无法将所有的不法和压制予以消弭。在宪法领域，德国自魏玛时代起就历经深层变革。[102]但在整体法秩序转为立法秩序后，主观权利同样转化为法律所保障的权能，即实体法上的请求权。

[47]因此，行政在享有裁量空间时，须谨守裁量界限、符合裁量目的，保证其裁量决定不致罹患违法瑕疵。[64]Bauer，见前注[24]，第212页。而现实的研究从实然层面讨论，多数人认为大数据证据的定位应该放入我国现行的法定证据形式。

而类似于传闻的危险潜藏在人类主张中，黑箱危险（人类或机器的错误导致机器被错误的设计）也潜藏在机器传达的信息中。这一差异在涉众型犯罪案件中尤为明显。又如，在证明涉众型犯罪行为人主观故意时，传统的证明方法主要是通过口供或者通过客观行为推断主观明知，易遇到嫌疑人以不知情为由进行辩解的挑战，而利用数据挖掘方法则能发现行为人存在着规避打击的习惯做法，从而以犯罪习惯证明其主观故意。这种未来之策是有道理的。

（一）创建以大真实性为主的大数据来源真实性规则 人们对大数据真实性的质疑大体上包括数据本身与分析结果两个方面。这一现象不是特例，随着司法实践的发展，各种类似的报告还会花样翻新。

一种观念认为，既然基于机器学习的大数据证据被作为证据提交法庭，那就应当要求设计者公开技术方案。（三）探索超越人类经验判断的大数据证据关联性规则 关联性是证据发挥证明作用的自然属性。其中，该鉴定意见书表明，鉴定人的主要工作是远程登录相关网站提取某某公司会员系统的数据。我国在以前治理网络犯罪，面对网络犯罪呈现的事-机-人特殊规律，经常遭遇无法依靠电子证据证明实际作案人的难题。

这一法律条文规制的范围已超越司法鉴定工作，而更多的是专家辅助办案活动。二审法院经审理后认为，由于涉案人数众多，且存在不少会员进行匿名登记的情况，本案无法逐一核实会员身份是正常的。在陈某某等盗窃罪一案中，控方举出本案的侦破经过，证实通过大数据分析等技侦手段，确定被告人陈某某手机运行轨迹与案发地在时间上、空间上相吻合。反过来，如果设计者能够保证机器算法的透明度，那么该工具就更容易被法庭接受，而且这些计算的透明度也会同时提高刑事司法系统的透明度。

不过，在我国司法实践中，已经出现以大数据证据辅助或质疑证人证言的例子。这些海量的数据交由司法人员一条一条地筛选使用根本不现实，但可以借助数据统计、数据碰撞、数据挖掘与机器学习等方法形成分析报告，用作办案支撑。

大数据证据如何适用证据规则？回答这个问题，要厘清传统证据规则用于规范大数据证据的审查判断方面已经和可能遇到的挑战，应当全面审视大数据证据+证据规则的问题与出路，特别是聚焦大数据证据在真实性与关联性的审查判断方面出现的特殊难题，并进行特色证据规则的创新。近年来，世界范围内司法领域确实发生了巨变，突出表现为基于机器算法、机器人和高级人工智能等新兴科技的各种大数据材料涌向法庭。

然而，鉴定意见本意是由鉴定机构的鉴定人对专业问题做出的专业判断。这说明，大数据证据相应地可以作为准当事人陈述或定罪量刑的参考。据报道，我国金融领域中涉众型犯罪案件的涉案金额已超过百亿元、千亿元，涉案人员达到十万人、百万人，数额之大、人数之众令人瞠目。数据不可能是完全对或者完全错的。大数据材料具有容量大、种类多、价值密度低等特点，尤以容量大为基础特征。办案人员一是调取部分传销参与人员的银行交易明细，同数据库中150万条排单打款记录及90万条收款记录进行比对，确认能够相互印证。

但是，基于大数据分析得出的相关性，是否可以纳入证据法的相关性概念范畴？这是一个值得深究的问题。前述各种做法均体现了现阶段的实务探索或理论思考。

（2）作为破案经过材料。这里试举笔者调研的许某某诉淘宝（中国）软件有限公司、杭州阿里科技有限公司网络服务合同纠纷一案进行说明。

英国学者维克托评价说，认识论意义上大数据分析运用的相关性理论是超脱于人类经验判断的‘数据经验……我国有学者将这种现象称为产生了一种不同于人类经验的新经验。由于部分机器算法是机器学习的产物，人类的专家并不能有效解释或说明。

（3）作为单列出来的报告。其次，这符合降低司法证明难度的导向。剖析其中的规律，能够为大数据证据的合理定位提供一份答案。一种观念认为，大数据相关性与证据相关性在概念上相差不大，核心差异在于面向的问题域，以及是否有人的参与因素。

当然，关于该问题现阶段还存在着广泛争议，我国有必要通过立法明确专家辅助人意见的证据地位。只要案件中持异议的当事人（或公众）可以自由不受限地接触、测试该软件，只要该软件客观上是扎实开发并经过标准检测的，那么获得软件源代码本身就不那么紧要了。

（四）其他证据 司法实践中，还存在着将大数据证据作如下处理的情形：（1）作为物证、书证。三是对每一个犯罪嫌疑人发展的下线进行抽样取证，连取三级，每一级选择两名会员调取证据，对会员数量和层级进行验证，以完成微观核实的工作。

大数据证据无疑是一种专业性或科学性很强的证据，其结论部分的意见表达是普通人无从凭借常识就能理解的。为了使得这样的庭上对抗富有效率，法庭还应给出庭发表意见的双方专家提供必要的条件。

在组织传销案件、非法吸收公众存款案件、集资诈骗案件中，确实出现了很多这样的新型鉴定意见书。笔者调研发现，在一线司法机关办理的涉众型犯罪案件中证据材料就达到数千卷，背后是司法人员庞大的人力与时间付出。我国的司法舞台也上演着同样的故事。在涉案网站已经无法访问的情况下，无从对涉案数据集的真实性进行核实。

此时需要审查数据在从传销网站迁移到商城网站的过程中是否经过篡改。笔者调研e租宝案件发现，该案在侦查阶段收集的海量数据包括：（1）e租宝及芝麻金融数据。

当数据的规模以数量级增加时，这些混乱也就算不上问题了。化解挑战须从整体数据与具体数据两个方面去构建规则。

而这就是大数据带给证据关联性规则的关键性挑战。在越来越专业、复杂的案件中，用于证明案件事实的证据也必然越来越专业、庞杂。