大数据侦查中的比例原则与行政机关的基本原则

比例原则在大数据侦查中的重要地位，显得极为必要，也将发挥出侦查权力自身谦抑的作用。^[10] 比例原则的是行政机关的基本原则之一。它要求达成行政目的的同时保护当事人的合法权益。一旦某种行为将可能对当事人造成侵害且这种侵害无法及时避免，应将这种不利影响限制在尽可能小的范围内，保持二者处于适度的比例。^[11] 侦查中的比例原则主要涉及在侦查过程中，侦查路径和侦查方法的抉择，以及是否需要特殊性侦查措施介入等问题，这些决定了侦查过程的强度，也决定了当事人的权利将在多大程度上受到限制。

置于刑事诉讼情境之中，表现为平衡大数据侦查的收益与风险问题。首先，大数据侦查预期目标应受到比例原则中的适当性原则的调控。它要求在开展侦查活动之前，应对侦查目的应当进行事前的利益衡量，只有通过利益衡量，确认大数据侦查的应用对于实现刑事诉讼的目标价值是适当的，且可能取得的利益大于可能损害的利益。预期目标调控大数据侦查的启动条件，当大数据侦查的使用主体满足使用条件并获批准时，即意味着其通过了审批主体对侦查目的进行事前的利益衡量。被审核通过使用大数据侦查措施最终达成了预期目标时，证明大数据侦查的启动符合正当性要求。其次，大数据侦查方法的适用受到比例原则中的必要性原则的调控。德国学者希尔贝希贝格曾尝试用“炮击麻雀”^[12] 的形象比喻来阐述必要性原则的含义，即超过必要限度使用“武器”达到了“击中目标”的最终目的，手段的非必要性仍导致其不符合正当性标准。必要性原则要求在侦查活动中，当侦查行为会对当事人产生不利的影响时，只有认为采取大数据侦查的方法是必需的时候，才能实施。这与诉讼中对于“取保候审”“拘留”与“逮捕”适用条件的严格区分相类似，大数据侦查的方法也存在对当事人适用强度上的差异。随着信息技术的发展，大数据侦查的方法会继续丰富，如何进行规范化分类和精细化管理将是今后面临的核心问题。依据必要性原则，可以将大数据侦查方法对当事人权利的影响程度按照低、中、高分类：将数据搜索定义为对当事人权利影响程度较小的低级别侦查方法，将数据碰撞、数据挖掘和数据画像定义为对当事人权利影响程度一般的中级别侦查方法，将网络关系分析和大数据预警作为对当事人权利影响程度较大的高级别侦查方法。与此相适，建立符合使用特点的适用标准和审批条件。最后，大数据侦查的结果评估应当受到比例原则中的均衡性原则的调控。侦查活动不能采取超过目的需要的过度的措施，而应尽可能减少侦查行为导致的损失。侦查结果的评估就是在事后审查业已终结的侦查过程，判断其是否是在多种方案中对当事人权益损害最小的方案。这里应当注意，一方面，评估主体可以是第三方。与大数据侦查启动和进程中的阶段不同，均衡性原则属于事后评估时的适用原则。该阶段的评估不论结果如何已经不会再影响侦查进程，由第三方对大数据侦查是否符合均衡性原则进行评估，能够提升评估的中立性和有效性。另一方面，诉讼后续各个阶段对于大数据侦查的评估均受到均衡性原则调控。在审查起诉、案件审理等环节中，均存在不同程度对大数据侦查结果进行审核的情形，其标准均应受到均衡性原则的影响，但会以不同的形式嵌入程序控制机制中。(www.xing528.com)