大数据技术在司法领域的广泛应用使得不少运用大数据的证据材料进入法庭,而这些材料与已有的证据种类是否有区别,在实践运用中又会产生哪些问题,又该如何应对,这都是具有研究价值的。鉴于此,本文对大数据证据在刑事诉讼中的运用这一主题展开研究。除引言外,本文共分为六个部分。第一部分主要探讨大数据证据的概念、特征及其价值。首先基于大数据的概念和大数据证据的既有研究成果,提出大数据证据的概念,将其定义为对海量数据技术分析后所获得的分析结果。其次,将其特点总结为衍生性、间接性和技术性。最后提出大数据证据具有降低证明难度、提高诉讼效率的价值。第二部分梳理了当前我国关于大数据证据的规范现状和司法现状。在规范方面,目前尚未制定关于大数据证据的相关规范,所以大数据证据的收集、鉴定规范主要体现于电子数据和鉴定意见的有关规定。在司法实践方面,从大数据证据的证据种类、作用以及控辩双方的大数据证据运用情况三方面进行考察,分析一些现象产生的原因。第三部分结合现状,提出大数据证据在刑事诉讼运用中存在的问题:首先是大数据证据的证据种类难以确定,理论上对此有不同学说,这也导致证据规则适用的混乱。其次是大数据证据的相关性与关联性之间的差异,问题在于如何将超出一般经验逻辑判断的相关关系转化为因果关系。再次,算法歧视可能导致结论的不公正;算法黑箱的存在以及知识产权的保护使得算法难以公开透明,导致对算法的监督和审查困难。最后是控辩不平等的问题。控辩双方在大数据证据收集分析方面的能力失衡,有违控辩平等原则。第四部分比较研究美国的大数据证据运用和规制情况。在运用方面,美国的大数据证据属于科学证据范畴,科学证据的采信规则经历从“弗赖伊规则”向“多伯特规则”的转变,将采信决定权放在法官手中;大数据风险评估系统在刑事司法领域的出现与应用得益于司法观念的转变与循证学的发展。在规制方面,美国以算法追责模式对企业提出严格要求以规制算法歧视;在卢米斯案后对以COMPAS为代表的风险评估系统提出了更多规制措施;美国通过证据开示制度平衡控辩双方的不平等。第五部分结合比较研究的经验,对第三部分提出的问题作出回应。首先,将大数据证据定性为鉴定意见,因为在形式上与审查方式上两者更为相似。其次,一方面可以从大数据的数理相关性中发掘因果关系,另一方面有些大数据证据与案件直接具有关联性,不需要转化。再次,通过事前预防和事后审查对算法歧视进行规制。最后,通过控方承担更多的责任与义务和保障辩方的权利来克服控辩不平等的问题。第六部分构建大数据证据的审查规则。因为大数据证据的基础是电子数据,因此在审查时既要对原始电子数据进行审查,也要对分析报告进行审查。审查内容跟传统证据一样,从关联性、真实性、合法性三方面进行审查。