左卫民：中国计算法学的未来：审思与前瞻

笔者认为，中国的计算法学的前景如何，取决于其是否能够完整经历从知识酝酿或引介，到概念凝练和学科构建，再到研究方法成熟的过程。对于刚刚走在知识酝酿阶段的新学科而言，其研究前景还有诸多的不确定性。关于计算法学在中国的未来，我们需要讨论三点：第一，计算法学的概念范畴。什么研究才能称为计算法学研究抑或是计算法学的概念与定义是什么第二，计算法学应当如何计算。可以计算的法律经验数据是什么用以法律计算的方法是什么第三，计算法学的前途。即法律的计算效果究竟如何未来的计算法学学科应该如何发展

如图1所示，科学意义上的计算法学与法律实证研究呈现“一体两面”的关系。计算法学与法律实证研究在研究对象、研究方法和研究领域上相通，其本质上是实证研究在新材料、新方法兴起后的应用与拓展。计算法学处于统计学、计算机技术与法学的交叉领域，并非单纯强调计算科学方法与计算机技术在法学领域内的推广，更不是那种既不使用数据，也不运用统计学方法，更没有决策树、梯度算法等机器学习方法应用，仅简单将法律问题与科学技术简单组合的“伪”计算研究。至少计算法学研究的其中一种应是基于法律经验现象的数据分析与定量研究，以统计学、机器学习为主要研究方法，实质上是法律实证研究的最新表述，可以视为法律实证研究的衍生或者2.0版本。

最后，计算法学所计算的是具有一定数据质量要求的全样本大数据或大量数据，这与传统实证研究有所差异。传统实证研究所处理的数据在代表性方面可能更好，但在数量与质量方面不如计算法学所处理的数据。不过，两者之间并没有一个非此即彼的区分。实际上，传统法律实证研究往往也能够处理较大数量的有代表性的数据，但完美的全样本大数据在法律计算时并不多见，因而计算法律的实践或许还会遭遇一定的数据质量难题。

面对法律计算的上述局限，尚处于学科凝练与基础建构阶段的计算法学，需要在未来理清学科发展脉络，突破发展进程中的困难与瓶颈。

换言之，使用机器学习方法的计算法学出现或许将会为我们带来观察法律现象的全新方法，但是我们更应理性看待其未来发展：既不能高估机器学习方法所带来的法律预测能力，也不能低估不断发展的统计学理论与方法在主流实证研究中的独特魅力与价值，更不能忽视结合统计和计算的实证研究与机器学习在发现法律实践规律方面的贡献。无论如何，现阶段我们需要更多地夯实法律研究的“计算能力”,正确认识法律数据的欠缺性与机器学习法律计算的局限性，培养具备交叉学科背景的法律计算人才，摸索可应用于中国法律数据的计算思路与计算方法，打造中国计算法学的“拳头产品”。尝试并推进以实证研究方法为底色的计算法学学科建设，促进计算法学研究的落地生根，将是未来中国新型法律人的责任与使命。计算法学的春天已经来临了吗就让未来告诉未来吧。