基于电子数据分析的毒品违法犯罪大数据法律监督探索

　　摘要：毒品领域的大数据法律监督大多聚焦于使用公开数据及共享数据，在复制推广方面存在着地区差异和单位壁垒。基于电子数据分析的毒品违法犯罪大数据法律监督在全国还比较少见，电子数据的海量信息、低获取门槛、高标准规范特点对于大数据法律监督的复制推广具有重要意义。本文详细介绍了毒品领域电子数据分析的比较优势及审查现状，利用大数据法律监督模型对电子数据分析实践路径进行探索，旨在为检察机关审查办理毒品违法犯罪案件提供借鉴。

　　关键字：毒品违法犯罪；大数据法律监督；电子数据

　　党的二十大召开之后，全国检察机关深入推进数字检察工作，以大数据法律监督为抓手，坚持“个案办理-类案监督-系统治理”基本逻辑，推动法律监督工作现代化，取得了一系列可推广复制的成果。

　　目前，大数据法律监督处于蓬勃发展期，全国好的创意和应用层出不穷，监督领域及实践路径是一片待挖掘的蓝海。在打击毒品违法犯罪领域，比较典型的大数据监督思路是利用公开数据及共享数据对嫌疑人编制数据画像，从而实现对涉毒犯罪的打击。本文提供另外一个实践思路，即对涉毒嫌疑人的电子数据进行提取，利用大数据思维将电子数据归类分析，形成违法犯罪数据库。一方面通过对原有电子数据进行累积碰撞深挖违法犯罪线索，另一方面对新的电子数据与已积累数据库碰撞实现个案全面审查。

　　一、毒品案件办理中电子数据分析的审查现状及比较优势

　　1、电子数据的比较优势

　　在毒品违法犯罪大数据法律监督中，相比于公开数据及共享数据，电子数据具有以下的比较优势。

　　一是电子数据获取门槛更低、可靠性更强。数据是大数据法律监督的基础，获取数据的难度决定着大数据法律监督模式的应用难度和可复制推广性。公开数据存在数据归集成本，共享数据则因不同地区不同单位的共享规范不同存在着地区差异和单位壁垒。同时因数据标准规范不统一，同一类型数据可能因为公开或共享单位不同从而产生不同的数据类型，因此可应用性和推广性受限。电子数据属于法定移送的数据，天然地掌握在检察机关手中，不需考虑数据共享需要的地区差异和单位壁垒。电子数据的提取有着全国统一的法律规范，数据类型大体相同，因此电子数据的获取门槛更低、治理可靠性更高。

　　二是电子数据的信息内涵更丰富。当前毒品违法犯罪多使用线上交易的模式，违法犯罪事实更多地隐藏在嫌疑人的电子数据中，对电子数据深入挖掘分析，可以得到的有效信息量远远大于公开及共享数据。另外，《刑事诉讼法》规定，电子数据可以直接作为证据使用。因此，相比于其他数据，电子数据具有更强的案件关联性，信息获取后可以直接用于审判阶段，应用价值更高。

　　三是天然契合检察官办案思维。在毒品案件的办理中，电子数据是检察官办案必须审查的资料，检察官早已习惯通过电子数据对案件进行证据组合审查和连属式审查。因此，对电子数据进行分析天然契合检察官办案思维，数据应用的起跑线相较于公开及共享数据更高。

　　2、电子数据在毒品犯罪案件办理中的审查现状

　　侦查机关在毒品案件办理时，往往限于对已发现的涉毒犯罪事实侦查，而忽略电子数据中存在的涉毒违法犯罪线索的梳理。基于检察机关对案件全面审查要求，检察官对电子数据普遍进行人工审查，存在以下不足：

　　一是审查效率低下。电子数据信息量巨大，无关信息繁多，难以精准寻找审查重点，特别在审查逮捕案件七日的法律规定时限内，检察官无法及时发现涉毒犯罪线索、精准提出侦查方向，影响办案监督质效。二是无法数据累积，难以形成类案关联。大数据时代，可能独立的数据似乎没有价值，但是和其他数据相互关联确能够体现出价值。检察机关在审查电子数据时，可以通过人力和时间的投入，挖掘出和案件相关的电子数据，但是并不能将获得的关联数据进行整体数据分析。从而导致电子数据涉毒信息受限于个案办理，无法进行类案关联性对比，进一步深挖涉毒犯罪线索。三是忽视涉毒违法线索，限制深度参与社会治理能力。只有对吸毒等违法行为的同步打击，才能消除毒品犯罪土壤，遏制毒品犯罪蔓延趋势。电子数据人工审查中往往因时间精力受限，导致大量涉毒违法信息即吸毒等违法线索陷入沉睡状态，仅就犯罪惩治犯罪，忽视了社会治理。

　　因此，基于电子数据分析的大数据法律监督对于检察机关办理毒品案件有着现实应用需求。

　　二、基于电子数据分析的毒品违法犯罪大数据法律监督模型

　　本文基于四川省成都市武侯区人民检察院设计的毒品违法犯罪大数据法律监督模型，对利用电子数据分析实现大数据法律监督的实践路径进行探索。

　　1、模型监督对象及目标定位

　　毒品违法犯罪大数据监督模型的设计为对涉毒嫌疑人电子数据进行大数据分析，针对侦查机关毒品案件办理过程中未发现的涉毒违法犯罪线索开展法律监督，从而实现对涉毒犯罪、违法行为法律监督全覆盖。

　　模型的目标定位是以实践中检察官的审查视角出发，以信息在案件中所体现的不同价值为划分标准，对电子数据中关键信息分流处理，最终形成个案全面审查、类案关联监督、深度社会治理的效果。

　　一是模型对电子数据中涉毒信息自动识别，把涉毒聊天信息与转账记录、地点信息、通话信息比对关联，信息重合时予以警示，提示检察官进行判别，辅助检察官进行个案全面审查。

　　二是通过对涉嫌违法犯罪信息、与涉毒人员密切联系信息进行标记，实现对重合信息进行数据分析并建立类案关联，辅助检察官对类案犯罪线索进行分析，精准实施法律监督。

　　三是针对标记为涉嫌违法犯罪信息、密切联系信息，通过与社区戒毒人员信息比对识别，梳理吸毒、复吸违法线索，以检察建议督促社区戒毒监管部门依法履职，实现对涉毒违法行为的社会治理。

　　四是针对与多名在案贩毒人员存在经济往来人员，梳理多次标记交集信息人员情况，推送公安机关情报信息，深挖涉毒犯罪链条，实现涉毒犯罪根源治理。

　　2、模型分析步骤

　　模型分析的总体思路为：紧扣个案审查、类案监督、社会治理的目标定位，基于侦查机关移送的涉案嫌疑人电子数据，通过自然语言推理技术自动识别并提取电子数据中的要素，跟关键词进行碰撞、对比分析。检察官对分析结果进行审核确认后进行不同标记、自动更新，同时辅以大数据思维处理方式，对原有电子数据不断累积形成信息库并深挖未发现监督线索，对新电子数据进行碰撞分析实现个案全面审查。检察官可以根据模型结果对相关单位提出精准度高的、公信力大的、时效性强的立案侦查监督审查意见或社会治理检察建议，强化检察院对涉毒犯罪的法律监督职能。

　　具体数据分析步骤如图1所示：

　　图1 毒品违法犯罪大数据法律监督模型总流程

　　第一步：新电子数据要素提取

　　提取新移送的电子数据中聊天记录（包括短信和通讯软件）、通话记录、转账记录（微信、支付宝、银行转账等）、GPS信息等等，并按照唯一标识为每条记录分配ID号。

　　第二步：数据碰撞与更新

　　信息库由原有电子数据形成的ID号、聊天记录（包括短信和通讯软件）、通话记录、转账记录（微信、支付宝、银行转账等）、GPS信息等等、违法犯罪标签、情报线索标签等信息组成。

　　把第一步数据要素提取结果与检察官提前录入的涉毒黑话等关键词碰撞，由检察官对碰撞结果进行审查并标记违法、犯罪、密切联系、交集等信息标签，与信息库进行碰撞比对，为第三步分类处理打好基础，并更新至信息库中。

　　第三步：人员分类及处理

　　碰撞比对结果最终会形成三类人员，进行四种处理。

　　（1）涉嫌违法人员

　　经过碰撞比对并经检察官核查后认为某条记录中的人员为涉嫌违法行为人员，即吸毒人员。那么就与公安机关提供的社区戒毒人员信息进行比对，存在重合，则脱管报警，推送街道社区戒毒监管机构进行核查，并根据情况发出社会治理检察建议。不存在重合，则新增报警，推送公安机关进行毒品尿检核实，以明确是否存在新增吸毒人员。

　　（2）涉嫌犯罪人员

　　经过碰撞比对并经检察官核查后认为该条记录中的人员为涉嫌犯罪人员。若存在在案犯罪嫌疑人遗漏犯罪事实情况，要求公安机关依法补充侦查，打击漏罪。存在毒品上家或者同案犯情况，要求公安机关立案侦查，打击漏犯。从而实现对漏罪、漏犯的全面打击。

　　（3）交集人员

　　经过碰撞比对并经检察官核查后认为该条记录属于交集人员。对于与多名在案犯罪嫌疑人存在经济往来的交集人员，可能为在案涉毒犯罪人员共同上家，系毒品分销人员，针对该情况推送公安机关，公安机关可以通过特情贴靠进行侦查核实。交集信息在个案中价值不大，但很多信息在个案为关联，多案为线索，十案、百案中则可能为证据，这就是量变到质变。而且随着数据库的不断更新，交集人员层级不断上提，可以不断深挖毒品来源，甚至核查到制造毒品这一根源。

　　第四步：信息库更新

　　针对处理结果及时跟踪反馈，可以确保信息库不断更新，使得每一名涉毒人员信息在信息库中全面记载。

　　3、模型应用案例

　　对2022年以来的所有毒品犯罪案件中的手机电子数据进行梳理，借助表格建立信息库，信息库包括涉毒人员的姓名、联系方式、通讯软件昵称、通话/短信记录、转账记录、关键字、违法犯罪标签、情报线索标签等。

　　2023年2月，公安机关将李某某涉嫌贩卖毒品案移送检察机关审查起诉，同步以光盘的形式移送李某某两部智能手机的电子数据。承办检察官对李某某贩卖毒品犯罪事实审查，事实清楚、证据确实充分，随即将该案电子数据导入毒品违法犯罪大数据监督模型。系统提示违法犯罪线索。

　　针对涉毒犯罪线索，系统提示：李某某在2022年6月和7月均向同一个微信昵称为“_雨中的心@”转账500元和600元，聊天记录中存在“红的”、“肉”等关键字。同时提示“_雨中的心@”在信息库中存在两条记录被标有违法犯罪标签。承办检察官认为“_雨中的心@”有贩卖毒品的重大嫌疑，随即向公安机关移送关于“_雨中的心@”的线索，并建议公安机关立案侦查。公安机关通过运营商和通讯公司的技术支持获得“_雨中的心@”的身份信息，将其抓获并立案侦查，最后查实与之相关的部分案件事实，并将以上过程中掌握的信息充实到信息库中。

　　针对涉毒违法线索，系统提示：存在涉毒违法犯罪标签、密切联系标签若干，经与戒毒人员信息进行比对，发现其中4人信息重合，经尿检发现存在脱管现象。经过进一步调查，发现社区戒毒监管机构管理涉毒人员方面存在较大漏洞，检察机关向监管部门制发检察建议，促进相关制度和措施的完善。标记涉毒违法标签中有2人未在社区戒毒人员信息库中，推送公安机关涉毒违法线索，要求公安机关依法检测，经毒品尿检1人为吸毒人员。公安机关进行行政处罚后纳入社区戒毒监管，并反馈更新信息库。

　　4、模型应用效果

　　模型可以实现对涉毒犯罪、违法行为法律监督全覆盖。一是可以通过标记涉嫌违法犯罪、密切联系标签，引导公安机关明确重点人员与侦查方向，实现侦查监督。二是通过信息库与社区戒毒人员信息比对分析，高亮戒毒人员复吸率高的区域，以检察建议提升社区戒毒监管力度，遏制因复吸而衍生的涉毒违法犯罪活动，进而提升社会治理水平。三是可以通过信息库数据积累，分析区域涉毒人员的整体情况，为领导决策提供数据支持，实现决策辅助。四是通过借助信息库，层层深挖毒品来源，打击上游毒品犯罪，实现毒品犯罪全链条的打击。

　　三、基于电子数据分析的毒品违法犯罪大数据法律监督应用前景

　　目前，毒品领域大数据法律监督实践更多聚焦于通过外部数据的碰撞来履行法律监督职能，实现社会治理效果，对于自身掌握的电子数据审查分析比较少见。电子数据虽然有着数据治理困难等缺点，但因其具有数据获取门槛低、数据量丰富、法律规范性强等优点，在打击毒品违法犯罪领域的大数据法律监督中有着广阔的发展空间。

　　一是可以全面打击毒品犯罪、深挖犯罪链条。司法实践中贩卖毒品的牟利情况需要查实才能对其定罪量刑。而犯罪分子许多都是惯犯且熟知毒品犯罪相关法律规定，大都采用线上交付代替传统的现金交付，交付完成之后还可以删除交付记录。犯罪分子若因代购牟利被抓获后，一般难以从其供述中获知牟利情况，但线上交付痕迹即便被删除后，只要数据没有被覆盖，还可以通过电子数据恢复工具对其交易记录进行恢复，从而查实是否牟利、牟利多少。因此，基于电子数据分析进行大数据法律监督可以比较准确全面地打击毒品犯罪行为。

　　另外，电子数据中若存在与多名在案犯罪嫌疑人有经济往来的交集人员，可能为在案涉毒犯罪人员共同上家。交集人员层级不断上提，可以不断深挖毒品来源，甚至核查到制造毒品这一根源。

　　二是易复制且推广价值大。大数据法律监督的复制推广难点在于数据来源的地区差异、单位壁垒以及数据格式的不同。电子数据属于法定移送数据，是检察机关内部数据且格式全国大体相同，基于电子数据分析的大数据法律监督更容易复制推广。同时，涉毒犯罪流动性强，跨区域特点突出，一定区域内的数据信息库整合可以打破地域界限，挖掘出更多违法犯罪线索，对于社会整体的毒品治理效果提升明显。

　　三是应用扩展性强。电子数据内涵丰富，基于电子数据分析的毒品违法犯罪大数据法律监督不仅可以查出毒品领域违法犯罪线索，还可以关联毒品犯罪的上下游犯罪行为如洗钱犯罪。因大部分刑事案件都需对电子数据进行审查，检察官面临毒品领域同样的审查难题，而电子数据在经过治理后不仅可以适用于毒品类案件办理，只需要进行业务规则迭代升级，同样可以对其他业务领域的案件办理起到明显提升作用。

　　正是基于电子数据分析的毒品违法犯罪大数据法律监督具有上述三个特性，其在检察机关审查办理毒品违法犯罪案件实践中大有可为也大有作为。

　　责任编辑：广汉