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| 編輯推薦： |
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本书面对的是法律数据分析零基础的读者，介绍了一些基础的操作和方法
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| 內容簡介： |
本书主要介绍了法律数据分析基础知识、法律问题数据化的简单方法、法律数据获取及分析中可能产生的法律问题、数据的清洗、简单要素提取和分析的基本流程等法律数据分析的入门知识。
本书强调内容的实用性、简单性、趣味性，重视自主探究。法律数据分析是新法学学科的基础知识，是数字法治时代的基础能力，是法律规则计算机表达的先修课程，能够让读者了解如何在技术层面运用数据分析解决法律问题，探索如何完善法律从而有效规制技术的发展。本书面对的是法律数据分析零基础的读者，介绍了一些基础的操作和方法。
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| 關於作者： |
邓矜婷，中国人民大学纪检监察学院教授、博士生导师，中国人民大学未来法治研究院研究员，中国人民大学刑事法律科学研究中心研究员，中国人民大学反腐败与法治研究中心副主任，中国人民大学国家治理大数据和人工智能创新平台国家数字监督治理实验室主任。致力于纪检监察学、法学和计算机科学的交叉学科问题的研究。先后以中文、英文在国内、国外权威学术期刊发表具有重要影响力的论文20余篇。出版中文著作2部，英文著作1部，合著1部，主编教材2部。具有中国执业律师执照(兼职)，通过美国纽约州律考。
沈蔚然，中国人民大学高瓴人工智能学院副教授、博士生导师，中国计算机学会理论计算机专业委员会、计算经济学专业委员会执行委员。本科毕业于清华大学电子工程系，2019 年于清华大学交叉信息研究院获博士学位，2019年至2020年于卡内基梅隆大学担任博士后研究员。主要研究方向为多智能体系统、博弈论、机制设计和机器学习，在相关领域国际会议和期刊发表高水平论文30余篇，并出版相关领域专著、教材等多部，在多个国际顶级会议担任高级程序委员会委员或领域主席。在机制设计方面的研究成果已在百度、字节跳动、快手等众多平台落地实现。
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| 目錄：
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第一讲 法律数据分析导论
一、法律数据分析概述// 001
二、法律数据分析的新兴法学学科背景// 004
三、法律数据分析的独特性及价值// 017
第二讲 法律数据分析方法概论
一、法律数据分析一般方法概述// 020
二、法律数据分析背后的数据科学// 023
三、数据分析的一般流程// 026
四、法律数据分析的一般方法// 028
五、结语// 030
第三讲 法律数据分析方法详解
一、问题导向的法律数据分析方法详解——以受贿罪定罪量刑的数据分析问题为例// 032
二、数据驱动的法律数据分析方法详解——以类案识别为例// 041
三、法律数据分析问题基本分类和流程// 049
四、法律数据分析的适用场景// 052
第四讲 构建法律数据分析问题的方法
一、常见的法律问题及转换为数据分析问题的实践// 054
二、分类与回归的关系// 058
三、常见法律问题的转换概述// 059
四、以刑事审判经验问题为例详解法律问题的转换// 062
五、转换后法律数据分析问题建模常用的模型// 064
第五讲 运用常见模型对法律数据分析问题进行建模
一、运用线性回归模型对法律数据分析问题建模概述// 072
二、受贿罪法律数据分析问题的建模// 077
第六讲 法律数据的获取、预处理和存储
一、法律数据获取的基本含义// 083
二、法律数据的自动获取// 084
三、法律数据的预处理与存储// 100
第七讲 Python基础
一、Python语言的特点与优势// 102
二、Python的安装与使用// 103
三、Python编程基础// 106
第八讲 正则表达式简介
一、什么是正则表达式// 136
二、正则表达式的编写// 139
第九讲 法律数据的结构与定位
一、法律文本的结构// 158
二、使用Python对文本进行定位// 164
第十讲 法律文本要素提取实战
一、法律要素提取的基本框架和方法// 177
二、要素提取实例：案号提取// 179
第十一讲 用Stata对提取的法律数据进行分析
一、Stata的背景知识与安装使用// 198
二、Stata的简单数据处理和分析// 200
第十二讲 运用Stata分析法律数据的变量、解读法学意义
一、变量及理论建模回顾// 220
二、单个变量的分析// 223
三、变量之间关系的分析// 229
四、生成单个变量的分析表// 231
五、生成变量之间关系的分析表// 232
六、发现法律数据中的法学意义// 234
第十三讲 用Stata检验模型假设和回答初始理论问题
一、模型假设检验中常见的Stata命令// 243
二、多元线性回归模型结果的理解// 249
三、回归模型中的数值型变量结果的理解// 252
四、模型结果中R-squared值的理解// 254
五、多重共线性问题的可能影响// 258
六、以受贿罪的罪刑均衡问题为例理解数据分析中的法学意义// 259
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| 內容試閱：
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《法律数据分析初级教程》主要介绍了法律数据分析基础知识、常见的法律问题种类、法律问题数据化的简单方法、法律数据获取及分析中可能产生的法律问题、数据的清洗、简单要素提取和分析的基本流程等法律数据分析的入门知识，旨在让学生掌握“法律 计算机”学科体系的基础知识。本书强调内容的实用性、简单性、趣味性，重视自主探究，以培养学生的创新思维和学科交叉能力为最终目标。
具体而言，本书主要包含以下内容。首先讲授法律数据分析的基础知识，主要介绍法律数据分析是什么，包括法律数据分析的基础概念，工作流程和常见方法，常见的可以适用法律数据分析的法律问题，以及法律问题可以如何转变成法律数据分析问题等。然后讲授法律数据分析准备工作的相关知识，主要包括如何自动获取大量的数据，如何对数据进行清洗、整理和保存，如何进行单份判决书的自动读取，并进行一些初步的法律数据分析训练，了解判决书的结构。接着讲授法律数据分析中数据提取的过程。该部分将讲授正则表达式的基本知识，让学生尝试编写常见的正则表达式，学习如何把提取的要素自动输出的程序知识，以及学习自动输入、输出大量判决书的方法。之后讲授数据分析和建构模型以解决法律数据分析问题的相关知识。通过本部分的学习，学生将掌握对自动输出的数据进一步分析、处理和建模的能力。换言之，学生将学习从某个法律数据分析问题中，确定需要哪些数据和变量，如何确定变量，以及这些变量在模型当中应该发挥怎样的作用。这是继初步学习如何将抽象的法律问题转变成法律数据分析问题后，进一步学习如何将法律数据分析问题转变成可操作、可计算、可检验的假设，进而构建模型，确定其中的变量的方法。学生将学习如何通过对模型的训练，检验自己先前的理论假设是否成立，从而回答或帮助解决最初的法律问题。再者讲授如何对自动输出的要素做进一步的处理，学生将学习如何使用Excel表、Stata等工具做一些统计学的分析，运行常见的模型，以及学习常见模型参数化后如何解读。最后讲授对分析工具得到的结果进行理论解释的方法，并让学生尝试回答以下问题：这个结果反映了什么？意味着什么？对于想检验的假设有什么样的作用？如何对这个模型进行完善？从而使学生可以进一步思考这些统计学上的分析结果的法学意义。
法律数据分析所依托的学科背景是新兴法学学科。新兴法学学科是运用计算机解决法学问题的学科，是数字时代的产物，其有力地推动了法学的发展，但我国与新兴法学相适应的人才培养体系还未完全建成。为了应对数字时代下法学所面临的新机遇和新挑战，不仅中国人民大学法学院设立了数字法学教研中心，据不完全统计，全国还有91家法学院校成立了与新兴法学相关的研究机构，一些代表性相关学科建设包括清华大学法学院以“计算法学”为名对“信息技术 法学”领域的建设，中国社会科学院大学法学院的网络与信息法教研室的设置，中国政法大学等高校的“数据法学”二级学科的建立等，不难看出，我国目前对于新兴法学的基础学习教育的需求量很大。
本书旨在培养能够利用计算机能力解决法律问题的跨学科复合型拔尖人才。法律数据分析对于新文科课程体系来说是基础内容，也是“法学 计算机”课程体系的核心内容。首先，本书将为学生介绍新兴法学学科方法的相关知识。新兴法学是计算机科学与法学交叉形成的学科，新兴法学的研究围绕着法律现象的数字化来展开，主要包括两方面的内容。一是研究如何在法学领域运用计算机科学。二是在交叉领域探究计算机科学对法学的影响。通过分析法律数据分析基础知识对于新兴法学研究的重要性，可以让学生提升学习法律数据分析基础知识的兴趣。
其次，本书将对计算机技术与法学之间的关系进行剖析。一方面，从技术对法学的影响来看，我们将关注技术发展的特点是什么，技术发展的规律是什么，并进一步深入了解技术对法学和社会发展的战略意义。例如，电子数据的出现就扩展了法律调整的领域，使我国法定证据形式得到了更新和发展。在电子设备普及之前，人们接触到的更多是视听资料这一概念，但由于电子化信息设备的发展，视听资料逐渐淡出人们的视野，以电子形式或以模拟信号形式所存在的电子数据开始出现在人们的视野之中，电子数据衍生了电子证据这一新型证据形式，并逐渐在法律中被规范为证据形式之一，甚至被称为证据之王。通过研读本书，学生还会了解到科技对法律调整领域的影响，即由于科学技术的研究发明和推广应用，实践活动中也出现了大量新型社会关系，法律规范必须扩宽自己的边界，才能实现对新兴科技所产生社会关系的有效调整。另一方面，学生还可以从本书中探索如何完善法律从而有效规制技术的发展，例如生成式人工智能出现后，学者们发现用传统的法学理念、法律规则难以实现对该高科技产物的有效管理和控制，因此学者们也提出了应当重构法律的规制路径，学生可以在学习完本课程后，进一步回答和探索如何重构法律的规制路径这一问题。
再次，本书将让学生了解如何在技术层面运用数据分析解决法律问题，学生可以通过阅读本书，熟悉法律数据分析的步骤和方法，再跟随课程案例进行实际的数据分析操作，尝试将具有法学理论和实践意义的问题转化为可以通过计算机处理或协助处理的问题，确定该问题解决需要的数据，再结合数据科学中常用的模型和方法的特点，选择合适的模型类型表示问题，然后运用现有的计算机技术和能力加以解决，或者在现有的计算机能力或平台基础上培养或研发能够解决法律问题的计算机技术，对传统法学难以解决的问题利用法学与计算机学科交叉的方式尝试解决。
最后，本书还将对实证法学研究方法进行一定的介绍。相较于规范法学研究，法律实证研究更加强调数据分析的重要性，需要通过数据的收集、整理、分析，来解决法律实践中的问题，并为法学理论的发展提供相应的依据。本书将对实证法学的定量研究方法进行介绍，包括提出理论问题、进行理论假设、构建模型、验证假设、数据分析等。此外，在智慧司法、智慧检察不断发展的当下，司法大数据已经为实证研究者们所运用，大数据法律研究将会是实证研究发展的新方向，而本书对法律数据分析方法的介绍将助力同学们进行类似的实证研究。
由此可见，《法律数据分析初级教程》的撰写与出版，对于开设新兴法学学科的相关机构与开设新兴法学课程的院校来说助力良多，对于初入门学习数字法学、实证法学的学生来说也不可或缺。本书面对的是法律数据分析零基础的读者，所以仅介绍一些最基础的操作和方法。对更加复杂、高级的法律数据分析处理方法有兴趣的同学，建议选择相关专业的教材或工具书作进一步的了解，也可以期待本教程的高阶版本。
在编写本书的过程中，作为团队成员，中国人民大学法学院硕士生赵恬然、黄*、苏世鑫、岳馨付出了很大的努力。他们不仅协助梳理了法律数据分析的理论基础，对相关的案例分析和实践经验进行整合与总结，补充了大量法律数据分析实例等，还协助整理和修改草稿，以确保内容的准确性和可理解性。特此表示衷心感谢。本书尽可能地简化复杂的概念，希望能成为包括但不限于法律研究工作者的参考资料。本书是法学领域关于数据分析教材的初尝试，是在教学相长的过程中打磨形成的，未来还需与学界同仁一同努力，不断改进和完善。
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