作者：张妮,蒲亦非
出版社：四川大学出版社
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计算法学导论试读：
丛书序
四川大学（以下简称川大）是中国近代创办的最早一批高等教育机构中的一个。近十余年来，又经两次“强强合并”，成为学科覆盖面较广、综合实力较强的综合性大学。一百多年来，川大的人文社会科学在学校日益壮大的过程中，从国学研究起步，接受现代科学的洗礼，不同的学术流派融合互动，共同成长，形成了今日既立足于中国传统，又积极面向世界的学术特征。
作为近代教育机构，四川大学的历史要从1896年设立的四川中西学堂算起。但具体到人文社会科学研究，则可以追溯到清同治十三年（1874年）由张之洞等人创办的四川尊经书院。在短短二十几年的办学历史中，书院先后培养出经学家廖平、思想家吴虞等一大批在近代中国学术思想史上影响巨大的学者，也因此使四川成为国内研究经、史、文章等中国传统之学的重镇。此后，在20世纪相当长的一段时间里，以国学为主要研究对象的近代“蜀学”成为川大人文社会科学研究的主流，拥有张森楷、龚道耕、林思进、向楚、向宗鲁、庞俊、蒙文通、刘咸炘、李植、李培甫、伍非百等一大批国内知名的学者。
近代蜀学在研究内容上以传统学术为主，在观念与方法上则立意求新。廖平经学思想曾经作为19世纪晚期变法维新的基本理论依据之一，其知识背景上也不乏西学色彩。20世纪20年代成长起来的一批学者如庞俊、刘咸炘等人，更是亲自参与了中国传统学术向现代学术的转变。其中，蒙文通由经向史，同时又广涉四部之学，在晚年更是力图从唯物史观的角度探索中国社会与思想的演进，最能代表这一学术传统的是包容、开放并具有前瞻性的眼光。
自20世纪20年代开始，现代社会科学的深入研究也逐渐在川大开展。1922年至1924年，吴玉章在此教授经济学课程，鼓励学生通过社会科学的研究，思考“中国将来前途怎样走”的问题。1924年，学校设立了10个系，在人文社会科学6个系中，除了延续着蜀学风格的中文系外，教育、英文、历史、政治、经济5个系均着力于新的社会科学研究。这一科系的设置格局一直持续到30年代初的国立四川大学时期。
川大的另一源头是私立华西协和大学（以下简称华大）。作为教会学校，华大文科自始即以“沟通中西文化与发扬中西学术”为宗旨，而尤擅长于西式学问。其中，边疆研究最放异彩。1922年创办的华西边疆研究学会（West China Border Research Society）及其会刊《华西边疆研究学会杂志》（Journal of the West China Border Research Society）在国际学术界享有盛誉。华大博物馆以“搜集中国西部出土古物、各种美术品，以及西南边疆民族文物，以供学生课余之参考，并做学术研究之材料”为目标，在美籍学者葛维汉（David Crockett Graham）的主持下，成为国内社会科学研究的另一基地。
华大社会科学研究的特点：一是具有较强的国际色彩，二是提倡跨学科的合作，三是注重实地踏勘；而对边疆文化、底层文化和现实问题更为关注，与国立川大校内更注重“大传统”和经典研习的学术风格形成了鲜明对比。双方各有所长，其融合互补也成为20世纪三四十年代两校人文社会科学发展的趋向。从20世纪30年代中期开始，华大一方面延请了庞俊、李植等蜀学传人主持中文系，加强了其国学研究的力量；另一方面致力于学术研究的中国化。一批既有现代社会科学的训练，又熟悉中国古典文化的中国学者如李安宅、郑德坤等成为新的学术领袖。
1935年，任鸿隽就任国立四川大学校长后，积极推动现代科学的发展。1936年5月，川大组建了西南社会科学调查研究处，在文科中首倡实地调研的风气，也代表了川大对西南区域跨学科综合性研究的发端。此后，经济学、社会学、民族学、考古学等领域的学者组织开展了大量的实地考察工作，掌握了西南地区社会文化的第一手资料。在历史学方面，较之传统史学而言更注重问题导向和新材料之扩充的“新史学”也得到了蓬勃发展，并迅速成为国内史学界的重镇。20世纪30年代后期开始，川大校内名师云集。张颐（哲学）、朱光潜（美学）、萧公权（政治学）、赵人亻隽（经济学）、徐中舒（历史学）、蒙文通（历史学）、赵少咸（语言学）、冯汉骥（考古学、人类学）、闻宥（民族学、语言学）、任乃强（民族学）、胡鉴民（民族学）、彭迪先（经济学）、缪钺（历史学）、叶麟（文艺心理学）、杨明照（古典文学）等一批大师级学者均在此设帐，有的更任教终身，为川大文科赢得了巨大声誉。
在不同学术流派的融合中，川大人文社会科学形成了自己的特点：一方面具有传统学术通观明变之长；另一方面又具有鲜明的现代学术意识。1952年，在院系调整中，随着华大文科的并入，更使川大人文社会科学进入了飞速发展的新时期。半个多世纪以来，在继续保持传统优势学科如古典文学、语言学、历史学、考古学、民族学发展的基础上，新的学科如宗教学、理论经济学、敦煌学、比较文学、城市史等也成长起来，涌现出了一大批在国内外学术界受到极高赞誉的学者，为川大文科未来的进一步发展打下了良好的基础。
2006年是川大建校110周年，为了继续发扬深厚的学术传统，推动人文社会科学研究的新繁荣，学校决定设立“四川大学哲学社会科学学术著作出版基金”，资助川大学者尤其是中青年学者原创性学术精品的出版。我们希望通过这套丛书的出版，有助于川大学术大师的不断涌现和学术流派的逐渐形成，为建设具有中国特色、中国风格、中国气派的哲学社会科学作出贡献。
自然为法立法（代序）
我国社会转型时期，法律学者不仅经历着学术转型，也在对法学研究方法进行着不懈探求。众多的法学研究方法中不仅包含了传统的逻辑分析法、语义分析法、价值分析法、历史分析法，也有现代法学比较热衷的实证分析法、经济分析法、社会学分析法。不论法学的发端或走向如何，法学作为一门科学，法学者要进行科学研究并提出科学理论，就必须按照科学方法展开法学研究活动。简单地模仿或照搬往往会让法学者迷失在“方法论”中，而立足法学的特点，发展符合法学研究的独特的研究方法是法律学者的共同目标。
本书提出了一种全新的理念：“自然为法立法”。乍一听，感觉比较拗口，“自然”是指自然规律，前一个“法”指我们的法律制度，后一个法指“规则”。换言之，法学在表面上看似是人类社会的主观选择，但究其本质却是对人类社会客观规律的反映。法律产生、发展和变迁有其自身的成长规律，立法者的任务是发现法律自身具备的规律，并通过严谨和精练的语言将之表述出来。法律制度的产生、变迁并非一蹴而就，而是立足于逻辑、经验的总结，镶嵌在法律制度中的公平、正义观念，看似是人们主观价值的产物，实际也并非凭空产生的，是有一定基础的或然性的产物。法律的实施、变革总是一些个案或一系列的案件作用的结果。自然科学的研究对象为“自然现象”，可在客观可控制的条件下进行观察发现，可验证性是其基本特性，而法学因涉及面广、相关后果多且有相互关联，难以找到恰当的指标对其进行观察，加之法学长期以来成为以逻辑、概念、原则为基础的自洽体系，定量研究的成果较少，故而法学效果的验证成果并不在多数。随着计算机技术的日新月异，建立由计算机模拟的系统，并利用该系统进行大量的模拟实验来研究各种复杂的法学现象成为可能。可以说，绝大多数法学现象其实是可以进行客观度量的，绝大多数法律规律是可以找到相应的自然规律进行客观解释的。定量研究既是社会科学发展的必然趋势，也是促进立法科学性和克服司法随意性的必要手段。从控制论的角度来说，法律的本质是一种信息通信，是人们进行减熵努力的必要手段，法律控制的量度就是确定其权利义务。如何用定量的方法更为直观地监控由立法文本到司法实践的法律信息通信呢？本书在挖掘法学的独特性的基础上，运用了模糊数学、人工智能等研究方法进行了一次法学定量研究的体验和探索。
毛泽东说：“概念这种东西已经不是事物的现象，不是事物的各个片面，不是它们的外部联系，而是抓着了事物的本质，事物的全体，事物的内部联系了。”计算法学是以具有数量变化关系的法律现象作为研究的出发点，采用统计学、现代数学、计算智能等技术方法对相关数据进行研究，旨在通过实证研究评估司法的实际效果，反思法律规范立法的合理性，探究法律规范与经济社会的内在关系。计算法学有着独特的研究方法，除了采用观察、统计、假设、实验等传统实证研究方法外，还重视经验与规范之间的联系，更强调以现代科技，诸如现代数学、人工智能等方法建立模型，进行模型化的思考和分析。法经济学以各种经济假设为前提，用经济学的理论和经验主义方法研究法律制度，法社会学以社会学的方法研究法律现象，计算法学与法经济学、法社会学都有着本质区别。将计算法学作为交叉学科分支，不仅有利于计量方法在法学中更为广泛的应用，发展自身的理论和应用规则，也有利于法学研究理论的多样化，促进立法的科学性和司法的实效性。
从本质上来说法是模糊的，如何找寻到模糊与确定的平衡点？定量分析可以一定程度上减少法官的主观断案因素，如何既保持法官的裁判自由度又限定法官的违法擅断？定量研究以大量的案例为分析基础，如何在重视大量案件反映的裁量规律的同时兼顾个案的价值？立法和司法是一种双向性的体系，如何为立法与司法架起一座更为直观的转换桥梁？计算法学在对法的科学性分析的基础上，拟用模糊优化逻辑改变非此即彼线性法学理念，以多样化法律模式适应生活多元化，让法律制度更为明确地呈现出来，并始终以公平正义为核心价值，保障各方利益的均衡。因此，我们编写本书的目的旨在使现代法学具有“平权衡，正度量，调轻重”（引自《史记》）的作用。
本书在分析计算法学产生的认识论基础、法学基础、数学基础以及现实基础上，重新审视我国立法与司法的现状、问题，分别建立了模糊刑事量刑模型、立法文本实证分析模型、民事裁量模型和法律本体检索模型，以减少司法裁量差异和促进立法科学。计算法学作为一门新兴的学科，其以实证和计量的方法来研究具有数量和数理变化关系的法律现象，颠覆了传统法学的研究范式，不仅对传统法学是一种补充，更是一种研究视觉的转换，计算法学的研究具有十分重要的学科研究和社会实践意义。围绕着立法和司法两个角度，计算法学其实有很多领域值得拓展，目前计算法学的研究内容大体分为：①立法科学性；②司法裁量模型；③法律知识图谱分析；④法律对社会经济的影响；⑤用于验证法学理论和法规的合理性；⑥刑侦证据的确定；⑦实用性法律辅助系统。本书的研究主要集中在前三项内容。首先，为减少量刑差异或司法审判实践中相似情形精神损害赔偿额相差较大的问题，我们建立了模糊量刑模型和人工智能裁量模型。该模型不仅可为司法审判提供赔偿额的参考，且模型的输出可形成较为稳定的赔偿基准，以促进立法的科学性。其次，通过建立精神损害赔偿立法文本库和医疗损害赔偿案例库，实证考察了我国精神损害赔偿制度的立法和司法的问题和现状，反思了我国医疗精神损害赔偿的立法原则、赔偿标准、裁量因素等，并提出完善相关立法的建议。最后，为提高法律文献和案例的检索正确率，结合本体的知识，建立了法律本体检索模型。
本书的论述分为五章，其主要研究内容如下：
第1章对计算法学的产生、概念、认识论基础、法学基础、数学基础以及现实基础等问题进行了初步研究。在这一章中，我们将采用计量方法分析法学中量化问题的这类研究归纳为计算法学，将其作为独立的法学研究分支，讨论了计算法学的概念、研究价值、研究的主要内容。法学定量研究旨在缩小裁量的差异性，增强法律的实效性。我们试图从认识论的角度说明法是确定性与模糊性的综合体以及法的科学性，量化研究是致力于实现法的公平正义与利益均衡的核心价值，现代数学的发展为解决这类非线性问题提供了不少有利的工具，随着我国案例更为公开，案例指导制度的施行为计算法学的产生创造了必要的条件。
第2章从量刑失衡入手，分析了量刑差异产生的原因。以强奸案为例，试图用模糊数学的方法，通过对量刑制度的提取，确定隶属度函数，建立模糊量刑模型。用模糊数学建立的量刑系统无疑是为法官量刑外加了一道栅栏，很多人担心这种量刑建议机制会削弱法官的作用，其实机器实现的还是机械性重复和模拟法官的思维，其在对案情定性、情节认定以及量刑上都不可能替代法官的作用。
第3章主要以立法文本为研究对象，试图从司法角度反思当前我国的精神损害赔偿制度。为进行实证分析，我们建立了两个样本数据库：一是以地方精神损害赔偿的立法为主的立法文本库，二是以医疗损害审判中涉及精神损害赔偿的案例为基础的司法案例库。本书以这两个数据库为基础对我国当前精神损害赔偿制度的问题、现状进行了分析，并对如何完善该制度提出了立法建议。第一，在分析精神损害赔偿制度立法史的基础上，研究精神损害赔偿的现实结构；第二，以医疗审判中涉及精神损害赔偿的案例为例，考察我国当前精神损害赔偿支持率、赔偿额等情况，进而从我国医疗纠纷的特点以及我国经济现状等角度分析了精神损害赔偿额低的原因；第三，在对精神损害赔偿立法原则分析的基础上，通过对司法案例的对照分析，反思了当前精神损害赔偿的原则，认为应区别采用补偿和惩罚原则；第四，分析和评估了我国精神损害赔偿立法中八种精神损害赔偿标准设立的方法，继而结合司法案例，综合评估各设立方式的优劣，认为倍率式赔偿设立方式最优；第五，在从立法角度对精神损害赔偿的裁量因素分析的基础上，结合我国司法实务，提出应采用主客观相结合的方法，并归纳获得司法实务中医疗精神损害赔偿的裁量因素；第六，在对上述精神损害赔偿制度现状、问题分析的基础上，提出了完善我国精神损害赔偿制度的立法建议。
第4章从案例的司法裁量差异性入手，拟建立人工智能裁量模型。首先，在回顾和总结人工智能与法律的发展史的基础上，论述了人工智能与法律结合的必要性、优缺点以及整体发展趋势，进而对法律裁量模型的现状、优劣势、趋势进行了分析。其次，以精神损害赔偿为例，引入人工神经网络，利用其自学习、自适应能力，不断地训练该模型，建立BP人工神经网络裁量模型。为说明该人工智能裁量模型的优越性，本书用对比的方法，分别通过实例误差分析和个案赔偿额差异两个实验，证明了人工智能裁量模型运行的结果更接近于法官的实际判决。最后，分析了模型运行结果的特点、优势、不足以及在司法中的地位等，进一步探讨了裁量模型运行结果对立法的影响。
第5章针对当前法律关键字检索存在的问题，以我国医疗纠纷中精神损害赔偿为例，建立一个规范性文件与案例互为补充的法律本体结构。首先，在总结国内外相关研究成果的基础上，阐述了构建法律本体的难点和问题，并详细分析当前我国建立法律本体面临的挑战，不仅来自于本体技术的完善，更来自于法律自身的模糊性、三段式推理的悖论以及案例的有限作用。其次，以精神损害赔偿为例，建立了法律检索本体模型，并分析了法律本体建立中存在的问题，如模块化划分的原则、规范性法律文件的基本要素、法律文件的相关性以及案例相关性的排列等。
2004年我刚开始读研究生时，媒体大量报道了量刑差异的问题，在与当时正在四川大学电子信息学院攻读博士的蒲亦非进行讨论的过程中，他出于工科的惯性思维，认为法学也是可以定量研究的，那时起我们便开始思索如何用计量的方法减少司法判决差异的问题。三年前我完成博士论文时，便有了写一本用计量方法研究法学问题相关专著的冲动，但那时一方面自己对于何谓计算法学的思考不够成熟，另一方面也担心计算法学的提法将招致传统法学者的激烈反对，而直接导致五年的艰辛博士历程不能获得一个结果，因此，博士论文只是对建立BP神经网络裁量系统进行了初步的论述。毕业之后的三年时间，我一直在试图回答两个问题：以具有数量变化关系的法律现象为研究对象，应用现代技术建模的这类研究，是否是法学的研究分支？这些相关的研究对法学的发展是否具有一定的参考意义？
方法论的突破需要一定的勇气，计量的方法无疑在寻求共同性的同时，弱化或忽略了一些个案的特性，这样势必引起很多采用传统个案分析方法的研究学者的反感和诘难。感谢马俊驹教授学术上的宽容，他指出用计量方法研究法学问题，对于我们法律学者的研究重点不在计算方法，而是结合法学的特点，如何运用此工具为法学服务。马老的提点犹如醍醐灌顶，指引着我的研究方向。非常幸运在计算法学的研究道路上，陈瑞华教授、白建军教授关于法律研究方法的专著给了我研究方法诸多的启发，屈茂辉教授的相关研究给予了我研究思路的提点，与三位老师虽未曾谋面，但老师的引领坚定了我进一步研究的信心！感谢四川大学法学院的杨遂全教授，不仅对本书结构的完善提出了建设性的修改意见，也在不断地指引我的研究方向。感谢西南财经大学的高晋康老师对本研究提出了中肯的意见，并希望我将国内外本研究的现状、问题、趋势进行深入研究，此建议指引着我后续的研究。特别感谢西南财经大学法学院的姜玉梅教授、四川大学法学院的李平教授对本书结构和内容的修改和指点，每一次谈话都让我从中受益匪浅。回校考研至今我已经静静地在校园里走过了十多个春秋，一路走来并不顺畅，感谢这一路提点、帮助、支持过我的老师和朋友，正因为有他们在我一次次迷茫时的指点迷津，才让我从荆棘中找到解决的出路！感谢四川大学社科处给予的出版基金，感谢四川大学出版社老师的尽职尽责，感谢四川大学图书馆给了我一个相对宽松的研究环境，让本书得以与大家见面！
这部书将在2015年6月出版，我腹中的胎儿也将于9月出生，这两样是今年上天给我的最大的礼物！让我既期盼和欣喜，但更多的是诚惶诚恐！可以预料到本书的出版将会引起学界的一些争议，或许我的研究还不够成熟，但希望抛砖引玉，能有更多的人投入计算法学的研究。正如朱苏力先生所说：即便我的努力失败了，我告诉了后面的人这条路有风险，这也是我的贡献了。首先，计算法学的研究涉及多学科的知识，运用社会学方法和各种计量的研究方法本身就有一定的难度，虽然在研究的过程中也对所需的专业知识进行了恶补，并请教他人以增加方法的可靠性，在方法的使用上不可避免地打上了初学者的烙印。其次，计算法学研究中大量地使用了案例，案例库的甄选过程是耗时耗力的，需要投入大量的时间和精力去寻找和甄别相关案例，而当案例选出之后，不免又对案例的普适性进行质疑，因为毕竟研究对象不是全样本。同时，由于精神损害赔偿受地域的影响较大，若简单地以倍率的方法研究各地的案件，势必忽略了一些文化因素，显得不够严谨。最后，尽管研究时做了一些调查和实证研究，但在将其理论化的过程中，才发现对相关理论的理解和研究欠深入。在本书即将出版之际，我怀着忐忑不安的心情，等待着读者对这部著作的客观评价。张妮2015年4月于四川大学文理图书馆第1章计算法学的产生只有跳出法律后反观法律，法学才能获得更强的生命力！——白建军（引自《法律实证研究方法》）1.1问题框定——法学中的量化问题
有不少法学家忌惮提及法学的量化、计量的问题，认为价值判断、法解释学、法价值分析和逻辑分析才是法学的研究方法，斥责计量方法，将法律看成冰冷、机械的工具，甚至只要一提到“量化”“科学性”，就认为已经牺牲了法的价值。然而，数量关系的客观存在使得法学的定量研究成为法学研究中绕不开的话题。
首先，数量关系在立法文本中随处可见，譬如《民法通则》中涉及的数字条款有15条，《物权法》中有17条，《侵权责任法》中有4条。2005年前企业的实缴注册资本最低为10万元以上，2005年后允许实缴30%的注册资本，2014年之后改为认缴注册资本。立法中的数字在不断地变换，毋庸置疑，这种立法变化不是立法部门拍脑袋产生的孤立的门槛预设，而是法律关系与社会关系、经济关系积极互动的结果。过去，我国在立法、修法和废法的过程中，不注意法律对经济、社会和环境的影响评估分析，没有在客观定性定量基础上对法律条款的判断标准，法学作为经验性学科，采用先假定继而试错的方法获得适恰的结论，然而法律规范一旦制定则不易变更，这种试错的成本似乎就显得相对较高。如何更好地窥探三者之间的关系，预测法律制度对经济社会的影响，不仅需要法律学者的定性分析，更需要数量关系的论证和说明。
其次，当我们将目光投向司法实践时，透过绝对数字，我们可以发现不同时间不同地域相似的案例，法官判决的差异巨大，即便针对同一案例，不同法官的判决也相去甚远。例如“沈阳便利店搜身”一案，一审的判决为10万元精神抚慰金，二审仅仅支持了1万元的精神抚慰金；再如“公交司机朱玉琴掐死清华教授女儿”一案，一审精神损害赔偿额为10万元，二审为30万元。如此巨大的赔偿额差异，如何来体现法律的公平性和合理性？法官之间的差异尚且如此大，原被告双方由于缺乏对法律的合理预期，很难就赔偿额达成共识。个案很难发现数字背后的规律，可否通过对大量司法案例的观察，采用量化方法发现这些司法判决背后稳定性的因素，从而促使司法裁量的一致化。
最后，人们更多地意识到法学应当是一门精确的科学，因为它事关国家权力和公民权利的边界，只有精确的法律规范才能为社会及其成员规定精确的自由程度，因此，立法中涉及赔偿方法、量刑的条文规定显得尤为重要。人们试图建立量刑基准或最优赔偿方式，而量刑基准或优化赔偿方式的建立都基于相关案例的定量分析。
如何让法律规范中数量的设立更符合经济社会的发展需求，如何更好地评估法规的运行效果，不仅需要从经济学、社会学等的理论中寻求帮助，也需要将自然科学的一些方法，诸如模糊数学、人工智能的研究方法引入法学中，从法律事件、经验事实中寻找和提炼法学原理、规则和法的共性，促进法学立法和司法的科学性。1.2概念追问——什么是计算法学
定性研究是对法律和法律现象在本质方面特征的认知，而量化研究则是对法律和法律现象在量的变化方面特征的界定，随着立法和司法朝精细化的方向发展，定量的研究也是必然的一种研究趋势。1972年2月，哈佛大学的卡尔·多伊奇和两个同事在《科学》杂志上发表了一项研究报告，列举了从1900年到1965年的六十二项社会科学方面的进展，其意图是研究“社会科学中的创造性成就”的条件，结果发现：早期的成就全是理论性的，用专门术语说，主要是定性的，而后来的成就主要是数学和统计方法的革新或者是由定量分析推导出来的理论；定量的问题或发现（或兼而有之）占全部重大进展的三分之二，占1930年以来重大进展的六分之五；完全非定量的文献，在整个时期中是稀少的，而自1930年以来特别稀少。1.2.1 计算法学抑或计量法学
传统法学主要采用法解释学、规范分析方法、法价值分析、逻辑分析等方法进行法学研究，而计算法学则主要运用定量的研究方法进行法学研究。当前将法学定量分析作为法学研究分支的定义有两个：一是甘培忠教授在2004年发表的“当代市场经济与数量法学”中将其定义为“数量法学”，即主要是运用自然科学、法学和有关学科的理论和方法来研究法学定量分析问题，使之形成相互渗透、交叉的分支学科；二是2009年屈茂辉在“论计量方法在法学研究中的运用”一文中将其定义为“计量法学”，即以一定的法学理论和统计资料为基础，综合运用数学、统计学与计算机技术，以建立数学模型为主要手段，研究具有数量关系的法律现象。“数量法学”的概念由刘瑞复教授于1996年在“当代市场经济与数量法学”中提出，主要强调了数学在法学上的应用，将其视为运用数学方法和计算技术研究社会关系的法律调整规律的科学。“计量法学”的概念主要来自于1949年里·洛文杰（Lee Loevinger）在“计量法学：展望新纪元”一文中对Jurimetric一词的翻译，即Juri是法，metric是计量、度量，借用“计量经济学”翻译，故称为“计量法学”，其更多强调了数学建模的方法。整体上来说“数量法学”和“计量法学”的本意和初衷是一致的，本书更愿意将其称为“计算法学”，原因如下：
第一，从词源上来说，“计量”一词指实现单位统一、量值传递的活动。“数量”是对现实生活中事物量的抽象，“计算”有核算数目，根据已知量算出未知量，运算和考虑两种含义。计量偏重于量纲相同下的比较，而不同法律现象难以相互比较；数量法学强调了对法学中涉及的数字现象的研究，以数学为基本研究工具；而计算有从现有数量推断或预测出未知的意思，故而计算法学更能体现出本研究的使命——实现既有正确的法律，正确地发现新法律。
第二，“数量法学”往往与数学和数字联系在一起，而从法学的特点来说，并非所有的法律现象都能用数学的方式表达，数量法学限定了其研究的内容；“计量法学”虽然容易让人联想到计量经济学，但计量并非法学研究的本意，法学中采用计量的方法拟在发现数字背后的规律，让法律法规更趋近于合理；“计算法学”易与计算机、电脑、计算智能等概念联系在一起，以计算机网络、大型数据库的建立以及强大计算功能为背景，符合计算法学的发展方向。
第三，“计量经济学”产生的基础是经济理论和统计资料，故采用了“计量”一词，随着计算机模拟技术的进步，“计量”一词越发显示出局限性，“计量经济学”也渐被“计算经济学”代替。所谓计算经济学，是指通过建立由计算机模拟的经济系统，并利用该系统进行大量的模拟实验来研究各种复杂的经济现象。同样的，计算法学强调了将现代计算机技术应用于法律现象的模拟研究中，虽不能像计算经济学一样一蹴而就，但用计算机建立立法、司法模型，甚至用计算机进行多主体（Multi-agent）模拟实施效果，应是现代法学发展的一个方向，故而，“计算法学”的称谓更能反映本学科的特点。
计算法学的定义随时间变迁也在发生一些变化。由1949年里·洛文杰定义的“运用自然科学的方法解决法律问题”，到1997年穆勒教授和契司·范·诺维茨基（Kees van Nortwijk）“运用科学的和实证的方法来对法律内涵和形式的研究”，再到穆勒教授2004年强调了“基于理性主义，以数理建模为工具对法学现象的实证研究”可见，计算法学的定义越来越强调采用建模手段和实证研究的方法。屈茂辉教授在2012年进一步将计算法学定义为通过收集大样本数据，对具有数量变化关系的法律现象进行计量研究的独立交叉学科。
数学建模是在深入调查研究，做出简化假设，分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述，建立数学模型，然后用计算得到的结果来解释实际问题，并接受实践的检验。法学中采用建模的方法，则需要深入到具有数量变化关系的法律现象，通过观察法律与社会的复杂关系以“对事实现象做探讨”。
实证研究是指研究者亲自观察收集资料，为提出理论假说或检验理论假说而展开的研究，包括观察法、谈话法、测验法、个案法等方法。法学实证研究中通过对法应用研究对象的观察、实验和调查，并对这些数据进行统计分析，探寻各个影响变量之间复杂的因果联系。
概括来说，计算法学是以具有数量变化关系的法律现象作为研究的出发点，采用统计学、现代数学、计算智能等技术方法对相关数据进行研究，旨在通过实证研究评估司法的实际效果，反思法律规范立法的合理性，探究法律规范与经济社会的内在关系。
计算法学的定义包含了以下几层意思：（1）计算法学的研究对象并非针对所有法律领域，而是具有数量变化关系的法律现象。（2）尽管对于某些法律原则、法理学基本问题也可以通过数量关系加以论证，但通常来说，计算法学是以应用法学为主要研究领域的。（3）建立数据库是进行量化分析的前提，量化分析需要收集相关案例、法律事件，并以合理的方式进行组合。（4）计算法学分析的手段，既有统计学，又有现代数学建模、计算智能等方法；既有经典数学，也有模糊数学；既有前提假定，也有实证论证。（5）计算法学的研究目的在于透过数量关系，试图从更为客观的角度观察和评估司法的实际效果，反思法律规范立法的合理性，探究法律规范与经济社会的内在关系。1.2.2 计算法学在法学中的定位
当我们使用计量方法分析法学问题时，无法回避的问题是拟将计量方法作为一种工具使用，还是将这类问题理论化、系统化成为一个学科分支？若将计量方法仅作为研究工具使用，无须考虑其理论的独立性以及其与本领域其他研究分支的区别联系，但必须清楚该工具的使用条件、局限性。若将计量法学作为一门新的学科分支，则需要考虑其研究的独特性、理论架构以及与其他部门的衔接。
屈茂辉教授力倡将计量方法在法学中的应用作为一个专门的学科分支，并对计算法学的概念、本体、理论基础以及与其他学科的关系进行了初步的论述。我们赞同将计算法学作为专门的学科分支展开相关的研究，这样不仅有利于计量方法在法学中的广泛应用，也有利于完善法学中应用计量方法的规则和理论。
首先，计算法学与法经济学、法社会学同属于实证法学的范畴，但又有着本质区别。实证研究是指从大量的经验事实中通过科学归纳，总结出具有普遍意义的结论或规律，然后通过科学的逻辑演绎方法推导出某些结论或规律，再将这些结论或规律拿回到现实中进行检验的方法论思想。规范法学旨在回答“法学应该是什么”的问题，从价值判决的角度做出“好”“坏”的判断，而实证法学旨在研究“法学是什么”，拟从客观的角度分析法学。在诸多使用实证方法的法学研究中，法经济学、法社会学已成为重要的法学交叉研究分支。作为交叉学科，法经济学有统一的假定前提：所有法律活动，包括一切立法、司法以及整个法律制度事实上是在发挥着分配稀缺资源的作用，所有法律活动都要以资源的有效配置和合理利用，即效率最大化为目的。法经济学也有特定的研究理论基础，实证法经济学在分析评估法律效果上有着优势。法社会学是以实证研究方法为基础形成的另一个重要法学分支。法社会学是将法律置于其社会背景之中，研究法律现象与其他社会现象的相互关系的一门社会学和法学之间的边缘学科。法社会学以法学和社会学的理论为基础，有其独立的理论基础，作为一门应用法学，旨在通过现实社会问题，着重研究各部门法的实行、功能和效果问题。计算法学除了采用观察、统计、假设、实验等传统实证研究方法，重视经验与规范之间的联系外，更强调以现代科技方法，诸如现代数学、人工智能等方式建立模型，进行模型化的思考和分析。
其次，将计算法学独立为法学研究的一个学科分支，可能会引起传统以价值为研究中心的学者的不满，认为量化分析缺乏对个案的正义性考量，担心法律成为冰冷、机械的工具。这种担忧不无道理，量化分析或多或少会减少对个案的重视，但其作为整体趋势的集中反映，对于立法和司法都具有重要意义。价值、规范和事实是统一的，若只强调了某一部分，将法仅仅视为主观的价值或者人定的规范，必然得出不可量化的结论。因此，应从价值、规范和事实统一体的角度去认识法现象，量化是对法律事实的量化，从量化结果反映出来的规律，窥探法律规范的合理性或法律规范是否按照立法者的立法初衷运行才是量化分析的目的。传统法学家将法律视为当然或自主的体系，强调了从概念到概念的文字游戏，在法律的弹性空间里寻找“创造性”的解释，带有较大的主观性。而计算法学则意在减少法律的主观性，增强法律适用的可视性。不少学者已经在法学研究中用到了计量方法，例如，白建军在“死刑适用实证研究”“刑罚轻重的量化分析”“犯罪轻重的量化分析”等论文，和《法律实证研究方法》的著作中均对该方法进行了较为详细的论述。
再次，计算法学与实证法学派或实证主义有着本质区别。实证法学派，如凯尔逊力图剥离掉法律的、道德的、政治的、经济的、心理的等经验成分，而使法学变成一种对实在法的纯形式的、纯逻辑的分析，建立一种不受这些经验成分影响的纯粹法律理论。对此笔者赞同白建军教授关于实证研究方法与实证主义的区别的论述。我们不必非要给这种方法加一个标签，应该注重实效，表现在：将自然科学的分析方法用于法学分析，只是针对法学中可作数量分析的那部分，本着实用为目的，而不需要拒绝所有的形而上的东西，达到完全“去道德性”，也无须以实证主义哲学为基础去建立一个完整的理论体系，我们关注的是理论与经验之间的互动和信息传递。
另外，计算法学与自然法学并不矛盾。自然法学注重法的价值取向，强调法的公平、正义、理性，认为实在法（人定法）应服从自然法，服从公平、正义等根本理念。计算法学的目的在于拟用模糊优化逻辑改变非此即彼线性法学理念，让法律制度更为明确地呈现出来。不少人担心建立模型将降低个案中对公平正义的考量，而长远来看，建立模型的根本目的就在于减少个案量刑的不公，促进立法和司法中的公平正义，因此，从本质上来说，计算法学与自然法学并非矛盾对立体。简言之，计算法学仍以自然法学的价值为实现的最高目标，实时引入技术因素以保障和促进自然法学所倡导的法的价值的实现。
最后，计算法学是法学与其他自然科学学科的交叉学科，法学与自然科学的研究成果相辅相成，共同促进计算法学的发展。以人工智能与法律的交叉学科为例，计算法学并非是人工智能与法律两个领域知识的简单堆砌和渗入，而是人工智能与人工智能、法律与法律、法律与人工智能的深度融合，对人工智能和法律两个学科的发展均有促进和完善作用。人工智能的发展不仅帮助法学解决日益增多的法律实施问题，也提高了法律适用的效率；反过来，法学进一步拓展了人工智能的研究领域和最新成果，也将增强其在社科领域的应用。
法的模糊性是必然的，试图用经典数学对模糊性问题进行准确描述获得的结论往往偏离了人们的正常认识，而夸大法的模糊性、缺乏现代数学对模糊问题处理的正确认识，易得出法不可量化的谬论。
综上所述，将计算法学作为交叉学科分支，不仅有利于计量方法在法学中更为广泛的应用，发展自身的理论和应用规则，也有利于法学研究理论的多样化，促进立法的科学性和司法的实效性。1.2.3 计算法学研究意义
计算法学作为一门新兴的学科，以实证和计量的方法来研究具有数量和数理变化关系的法律现象，颠覆了传统法学的研究范式，试图用相对动态的阈值来表征法律制度的适用性，以模糊优化逻辑改变非此即彼线性法学理念。用计量方法研究法学问题对传统法学是一种补充，更是一种研究视觉的转换，在转换视角的过程中往往能发现新的东西。计算法学的研究具有十分重要的学科研究和社会实践意义。
1.2.3.1 增加法学研究方法的多样性
法律现象同时具有“质”和“量”的属性，定性研究是对法律和法律现象在本质方面特征的认知，定量研究则是对法律和法律现象在量的变化方面特征的界定，定性研究是一种理论认知，具有原则性和抽象性，而定量研究是一种实在认识，具有实践性和操作性。我国还是处于传统分析法学方法的道路上，主要采用诸如法解释学、规范分析、法价值分析、逻辑分析等方法进行法学定性研究，然而定量研究作为探索事物本质的重要属性，未获得正确的认识，为了充分认识法律现象的本质，就应从“质”“量”两个方面全面加以认识。首先，数学已经涉入所有的自然科学和社会科学之中，法学作为社会科学的分支，将数学应用到法律现象的分析之中是法律学科发展的必然要求。其次，法学若只是研究个案或是价值性问题，传统法学在回答休谟“如何从过去的经验推导到将来”的质问时，显得力不从心，无法从过去的案例中归纳出将来的发现规律。最后，法学是经验科学，相关案例激增，需要计算机辅助处理相同或相似的事务，减少法务工作人员的工作，也需要建立高效的查询模式，帮助法务人员尽快找出相关参照案例。因此，计算法学的研究必将促进法学研究方法的多样性。
1.2.3.2 细化法规，有利于法学精细化发展
考夫曼说：“法学方法并非完全非理性，法学的科学性只在于一种合理分析不是处处都合理的法律发现的过程。”量化分析已经深入到立法、执法、司法、守法、法律实施的监督为一体的活动和过程中，将使法律朝着更为精细化和确定化的方向发展。过去，我国在立法、修法和废法的过程中，缺少法律对经济、社会和环境的影响评估分析，在“宜粗不宜细”的立法指导思想下所制定的原则过于抽象笼统、模糊、简略，法律中凡涉及的数字问题，要么给出一个笼统的数量，要么由特定的部门进行确认。民商法中涉及的问题，诸如分期付款时物权转移的比例，时效规则适用的付款比例问题、试用期、处罚规定与违法成本收益比例化等，尤其需要量化分析来细化立法与比例原则。原则性规定通过各种形式的有代价的摸索、试错，表现出来经常过高或过低，陷入与司法实践不匹配的境地，而由特定部门确定数额也由于标准不统一而饱受诟病。当前，我国法学的任务已从立法划定粗框架，到解释法律的科学性和实效性。具体包括：一是如何贯彻实施已经制定的法律，二是如何使得社会管理纳入到法律的框架之内。通过量化分析，能够不断细化和明确立法时的粗线条，使得中国法学逐渐向精细化方向发展。
1.2.3.3 增强法律的实用性，促进立法科学
计算法学通过对案例的量化分析，有利于对立法与司法过程进行统一的评估，从而促进法律向精细化发展。法学是一门实践性很强的学科，量化的方法可促进立法的科学性和可实施性。庞德说：“我们切不可相信，法官们是在凭空捏造法律规章，建立法律制度。”法的生成过程与运作机制要求不断根据法律运作的实际效果调整法律本身。从系统论的角度来看，立法和司法是一种双向性的体系，立法直接影响着司法的效果，反过来司法的好坏又引起立法的修改，在变化的社会环境条件下，通过信息反馈来揭示实施效果与立法目的的差距，并采取纠正措施，使法律体系稳定在预定的目标状态。
判定运行中法律在多大程度上实现了立法目标，必须依靠复杂的测量和检验技术。譬如，环境污染处罚“法定最高标准”低于许多企业一晚上排污可以节省的生产成本，出于个人经济利益的考虑，企业大都愿意接受处罚但不停止污染。可见，缺乏定量的方法对各相关社会条件进行精确的统计学分析、民意调查，其法律的实施效果与立法者的初衷相去甚远。
1.2.3.4 缩小裁量差异性，促进司法公平
美国大法官卡多佐认为：“法官有义务在他的创新权的限度之内、在法律与道德之间、在法律的戒律与那些理性和良知之间保持一种关系。”同案同判（treat like cases alike），即相同或相似的案例能够获得相同或相近的判决，体现了人们对司法公正、平等的渴望。但是因为“法官的裁量权既是确保法制的锁头，同时也是违法擅断、破坏法制的钥匙”。现实生活中同案不同判的问题时有发生，其司法裁量的结果相差较大，刑法中如此，民法中亦如此。譬如对于同样侵犯了病人的知情权，有的精神损害赔偿高达5万元，有的仅2000元；也有案例一审精神损害赔偿25万元，而二审仅1万元。随着网络的普及和信息量的增加，更多的其他因素影响着法官的裁判，尤其是媒体的参与，使得案件更为公开和透明化，人们不自觉地会将不同地方的相似案例进行比较，而公众对案情的细节并不关心，或许也无法从判决书中发现这种细节的差异性，但最后都将这种差异归咎于司法不公和法官没有秉公执法。计算法学对法律中的模糊条款明确化，将条文中的定性词语转化为可以直接适用的操作性内容，通过重新表述这些主观性较强的案例，用定量的方法寻找其共性，从一定程度减少主观因素，防止个人因素的过度放大。
在对大量案例进行实证考察的基础上，归纳法官判决赔偿额的各种裁量因素，借用人工智能的裁量模型对各种裁量因素进行拟合，并建立裁量模型。该裁量模型实质是通过对大量法官的个体理性的考察，发现蕴藏的某种“集体理性”，寻找法官们的某种“平均选择”，在偶然性和不确定性的多次反复后逐渐确定出某种必然的“集中趋势”。建立裁量模型具有两个功能：一是其建立过程实质是法官采用统一的量纲，细化具体案例的决定因素的过程，有利于司法的公正和透明；二是司法裁量模型能为法官断案提供可资借鉴的参考依据，在一定程度上减少司法腐败和因法官个人因素而导致的司法不公。1.2.4 计算法学的主要研究领域
计算法学是用实证和计量的方法来研究具有数量和数理变化关系的法律现象，因此，凡是法学领域的具有数量关系的研究领域，均可作为计算法学的研究对象。尽管计算法学总是与具体的案例、数量关系相对应，但其研究范畴却比较广泛，从民主投票制到司法行为的定量分析，从刑法轻重的度量到刑侦过程中高科技方法的使用，从民事赔偿额的设定到法院办案的自动化，可以说定量研究方法贯穿立法、司法、刑侦、执法、守法的每一环节。
郑永流教授将法学研究方法分为法学方法和法律方法，前者是研究和预设法律的方法，指向的核心是何谓正确的法律；后者是应用法律的方法，不仅着力于实现既有正确的法律，还效命于正确地发现新法律。不论是法学方法还是法律方法都效命于：一是从立法的角度如何建立所谓“正确法律”的标准值，即建立符合社会发展的法律规范；二是从司法的角度如何实现既有的正确法律，评估法律运行效果，并从中总结出该法律的趋势及规律。计算法学将从数量的角度描述法律制定的科学性，并对司法实施效果进行评价。
计算法学涉及刑法、隐私法、知识产权法、侵权法、合同法、失业救济法、诉讼法、家庭法、金融犯罪、非物质损害、交通事故、商业秘密法、国际法等很多领域，若按照法的调整领域进行划分，计算法学可进一步细分为计算刑法学、计算经济法学、计算民法学、计算行政法学、计算程序法学等。屈茂辉教授以民法学为研究起点，2010年将计算法学的研究范畴概括为立法的科学性研究、法律实施效果评价、法律对经济社会发展影响评价，并在2012年将民法学的知识图谱分析添加为并行的研究领域。围绕着立法和司法两个角度，计算法学其实有很多领域值得拓展，下面我们就按照其所研究的内容，大体分为以下几大模块。
1.2.4.1 立法科学性研究
发现正确的法律是法学研究的核心任务之一，若将“正确”的法律认为是标准值，则该标准值与所处的社会环境有关，即法律规范的设定是往来于标准值和科学事实之间，随经济社会等事实因素而变动，立法的目的是把科学事实与标准值分开，并明确将标准值规定为临界判据，使之规范化，从而划定合法与违法的界线。
不少国家都遭受过法多过滥、法多扰民的困扰，遏制立法数量、审慎立法决策、提高立法质量是各国当前面临的重要任务。科学立法和立法民主已缺少不了对各相关社会条件精确的统计学分析、民意调查、所选行为模式的事先科学计量评估和博弈分析，以及必要时的法经济学的计算机模型预演。计算法学对立法科学性的研究体现在以下两个方面：（1）寻找立法的标准值，即为合法与违法划定更为清晰和明确的界限。正是由于过去立法的质量不高，立法文本中使用了较多定性的描述，如数量较大、罪行严重等，这样的立法虽然内涵丰富，具有巨大的张力，然而在实践中却不具备操作性，易陷入擅断的境地。因此，用量化的方法建立刑事的量刑模型一直以来是计算法学研究的热点，其相关的研究成果也颇为丰富，无论量刑中线论、均衡论还是量刑精确制导论，都试图通过对数量的实证分析建立一种较为客观的量刑标准。（2）寻求关于数量的合理立法方式，即通过对各种立法文本中有关数量的方法设定进行分析比较，从而归纳出相对科学的立法方法。譬如，为了更好地研究赔偿方法的设立方式，徐向华从法律变迁的角度探讨了行政处罚中罚款数额设定方式，屈茂辉对地方立法文本进行了分析，进而研究了我国土地征收补偿标准以及该标准的发展变迁和合理性。
1.2.4.2 司法裁量模型
司法裁量模型是利用计算智能的方法，模拟法官的裁量过程，从而建立起来的司法裁量模型，自动输出裁量结果。其建立的目的不是将取代法官自行断案，而是拟在研发一种辅助法官量刑的工具，为法官的量刑差异设定一个相对动态的阈值，帮助法官量刑，减少量刑差异。自1990年以来，人工智能在处理不确定性和不完整的非单调性推理上的突飞猛进，也促进了其在法律方面的应用。人们提到人工智能与法律更多关注的是法律推理和专家系统，一些基于规则和案例推理的司法裁量系统被设计出来。1981年沃特曼和皮特森开发了法律判决辅助系统（LDS），研究者对美国民法制度的某个方面进行检测，分别运用严格责任、相对疏忽和损害赔偿等模型，计算出该案件的赔偿价值，并进一步论述了模拟法律专家意见的方法论问题。1989年Berman在“人工智能帮助解决法律系统危机”一文中详细地描述了法律专家系统，用人工智能系统模拟法官的思维，进行专家裁量预测，并且用计量方法观察法官的判决结果。同年，澳大利亚开发IKBALSI用于解释事故《司法补偿》条例，处理工人事故补偿问题。1999年Hollatz通过对德国的精神损害和交通损害案例的研究，用200个非物质损害案例，采用高斯发散神经网络（radial based Gaussian function networks），将推理具体化为伤害类型、持续时间长短、造成后果的严重性、性别、职业的损害、特别严重情节和医疗损害，最后获得关于非物质损害的裁量模型。
司法实践中，我国对建立刑事司法裁量模型也进行了一系列的探索，诸如，山东省淄博市中级人民法院推行“规范量刑软件管理系统”，赵廷光教授开发的“实用刑法专家系统”，中山大学学生开发的“LOA律师办公自动化系统”等。
1.2.4.3 法律知识图谱分析
随着法律理论、法律文本、司法案例的增加，当前基于关键字的法律检索已远不能满足法律信息爆炸时期对法律知识管理的要求，法律本体论已被广泛应用于文献查询、数据和文件挖掘、计算机辅助拟定法律，法律汇编、建立裁量模型、多主体模拟以及环境资源管理的决策系统等。法律本体的研究相关成果较多，主要涉及法律知识的语义表达、法律语义检索和查询、法律信息管理，譬如，Núria Casellas和Rinke Hoekstra在博士论文中具体论述了法律知识的表达和法律本体的构造，Lame对法国法律规定查询建立了法律本体，Breuker建立了荷兰刑法的本体结构，Hafner构造了法律概念的语义网络，McCarty建立了法律语言的本体（LLD）等。1999年莱布尼兹法律中心开发的FOlaw系统，从法律功能的角度将知识分为规范知识、世界知识、义务知识、反应知识、元法律知识、创造性知识，系统地描述和解释了法律推理中各种知识的相互关系。LKIF本体的优势在于每一模型具有相对独立的概念群，均包含表达、规范、程序、行为、作用、地点、时间以及部分整体的关系。顶层概念通常指与法律有关的事实、具体事件和情形，中层概念指主体的心理及行为，法律概念指法律主体及行为、法律的作用和法律法规。
1.2.4.4 法律对社会经济的影响
法律作为社会规范的一种，其变动也影响着经济社会的运行，计算法学对法学现象中的各个变量之间的相互关系进行整理分析，进而运用实证的研究方法对各个影响因素进行实证分析。计算法学通过模拟和分析法规的适用，对法规的恰当性、必要性、补偿手段、控制环境、权衡、违反的结果的立法进行评估和再审查。1978年Stein采用非参数统计中的中位数检验和秩方差分析研究立法差异如何影响罚金判决。2003年Sridharan等应用干预分析方法研究1990年美国弗吉尼亚州的刑罚改革和取消假释对各种犯罪活动的影响。2007年Zimring教授通过统计观察方法分析20世纪90年代美国犯罪率的下降，得出城市面貌的改变是犯罪率下降的主因，并对犯罪率的走向进行了预测。2013年Francien等建立模型从禁烟法体现的价值、规则的满意度和接受度分析其与文化的关系，并讨论了惩罚性条例和价值、文化的关系。法律对社会经济的影响评估有利于更好地让法律服务于社会生活。
1.2.4.5 验证法学理论和法规的合理性
通过对法律条文或案例进行大样本分析，从而对法规的合理性以及法学理论进行反思。例如，白建军教授在“死刑适用实证研究”一文中，以最高法院示范性案例中的全部“死罪”案例为样本进行法律解释学的实证研究，发现了犯罪中是否构成死罪、死罪中是否适用死刑、死刑中是否立即执行的一些重要不同，并对法律解释理论进行发展。白建军教授在其另一篇论文“论法的确定性与公正的可检验性”中采用回归分析方法研究法律的确定性与公正的可检验性问题，其另外两篇论文“刑罚轻重的量化分析”“犯罪轻重的量化分析”也采用了量化的分析方法对法学理论进行了进一步的研究。相关的研究成果尽管不多，但通过计算法学对法规或案例的分析来验证法学理论，无疑将促进法学理论的纵深研究。
1.2.4.6 用于刑侦证据确定
现代科学技术成果已经用于收集、获取、检验、鉴定犯罪嫌疑人在犯罪过程中形成的各种痕迹、物品、物质、文书，为刑事案件的侦查破案、检察起诉、法庭审判提供了一种科学的司法证明。使用人工智能工具能够帮助收集和组合证据，提高审查（audit）结果的客观性，近年来已有不少学者将贝叶斯网络用于证据推理以确定各种假定的证明力，即将不同情形的证据的关系和假定解释转换为数量值。贝叶斯网络用于处理证据具有两点优势：一是提供了一种可简化两个证据效力的技术和科学推理的推断力，比如2003年Mortera用贝叶斯方法评估一个人的部分匹配的DNA证据和找到的多人的生物特征证据的证明力；二是提供了可评估一种证据的证明力大于另一种证据的证明力的手段，证明增加或去掉某证据对假定的相对水平产生的影响，根据证明力的大小指导调查行为，分配调查的精力或增加新的证据。另外，也有人将贝叶斯网络与法律论证（argument）的方法相结合，分析证据的证明力。近年来，越来越多的新技术涉入到法律系统中技术性较强的证据领域。
1.2.4.7 实用性法律辅助系统
法学的发展迫切需要技术的加入以提高法律适用的效率，为了实施特定法律和行政管理事务，需设计各种实用法律本体，计算法学积极为提高政府和司法部门的高效运行而不断拓展研究范围。例如，为了促进行政效力，澳大利亚政府部门开发了工人补偿系统，荷兰开发了关于税收申报的专家系统，美国开发了工人和小额贸易的雇佣法专家建议系统（Elaws），英国开发了法律议案征询公众意见系统（Parmendies），法国引入基于优先的电子投票程序。美国建立了国内税法的本体系统——IRC本体（Internal Revenue Code），该系统又分为自动审计、机器人网上帮助系统、税收问题解答三大板块。法官职业知识本体系统是一种在线的FAQ系统，用于培训法官和普通人查询。
这些专门供政府部门使用，为执行某项任务产生的法律本体系统，功能比较简单，涉及的领域相对比较集中，在实践中却取得了较好的实施效果。
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]