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然而，这一障碍并非无法逾越的，不应搁置司法区块链的统一部署。

正是因为主体的模糊性，宪法怀疑主义者将这些主体都融合起来，构成多机构的广泛实体。法国和意大利宪法均包含了某种意义上的永恒条款，即宪法的修改不得涉及共和政体。

换言之，本款规范意涵可以被解释为禁止建立世袭君主制和独裁共和国。第 4 款认定了地方试验权制度：在组织法规定的条件下，若不涉及行使公共自 由和宪法保障的权利的基本条件，且在法律或者条例预先规定的情况下，各领土 单位或联盟体可以在特定的目标和时间内，对规范其行使职权的立法条文和条例 进行试验性变通适用。经过宪法体系解释后，可以得知在参议院议长临时行使总统职能期间，不得对宪法进行修改。但伴随地方分权改革的持续深入，2003年宪法开启了地方分权制度层面的建设。若行使职权需要多个领土单位协助，则法 律可授权其中一个领土单位或者领土单位联合体中一个负责具体组织共同行使。

因此，这一体系赋予了法国政界灵活运用第89条进行宪法修改的权力，也在实践运行中导致宪法政治性一定程度上遮蔽法律性的模糊现象。当时，这一修改实际上针对1875年《法兰西第三共和国宪法》第8条，以防止麦克马洪回归君主制的制度尝试。其次，进一步拓宽数据获取的思路，还可以把互联网视为形成数据的实验室和协作平台。

但是，法教义学的规范研究，其传统重镇在高校，科研人员的作业模式与司法实践间隔较远，真正熟悉办案一线的学者并不多。若以裁判文书为测量工具，则有三个层次的案件范围，依次分别是客观真实发生的案件总数、裁判文书网上公开的案件数、用于实际研究的案件样本数。对大样本的追求，在统计学上称为一致性，费希尔（Stanley Fischer）用数学公式说明了你得到的数据越多，你计算出的统计量越有可能接近参数真值。有学者认为，计算法学可归属为实证法学的基本范畴，计算法学通过兼收并蓄的统合吸纳了定性研究和定量研究各自的优长。

二是与大数据技术直接关联的法治评估，这是关于立法、执法、司法等各领域的评估，其最大特色在于将指标构建技术和统计方法作为工具。我们可从以下几个渠道收集与自己研究有关的语料：一是国家及地方各公立机构的官方网站，比如图书馆、档案馆、财政局等行政事业单位。

而在具体法律适用者（例如面临个案裁判需要的法官）那里，还可能有其他社会、经济甚至政治的因素要加以考量。统计学中最基本的线性回归、对数回归等模型，仍是当前最为成熟、较适合社会科学研究使用的方法。第一个局限在于，大数据技术更难以关照到个案的细节之处。再以法学研究常用的裁判文书为例，中国裁判文书网为确保正常访问，采取了一系列的加密措施，而这意味着研究者根本无法一劳永逸地解决数据获取的问题。

所幸的是，法律文书本来就是记录法律活动最重要的、也是表达相对准确的语言形式。与之最相关的是以统计学为基础的法律实证研究。白建军等人的研究则在描述性统计之基础上，迈向了相关性分析这一相对复杂的层次。这也造就了一个怪圈：是先成名后做实证研究，还是因实证研究而成名？而在大数据时代，研究者将在一定程度上不再依靠外部资源的协调能力。

这并非法律实证研究特定阶段的现象，例如对美国在政治学、社会学领域最权威的6本期刊于2001—2010年间发表的实证研究论文所采用的方法进行统计后发现，最小二乘法（OLS）和logit回归的方法之和占比最高，达到六成。在分析工具上，研究者虽试图推陈出新，但总体变化不大。

通常认为，统计学的方法有描述性统计和相关性分析两大类。从已有大数据分析的实践经验来看，可大致分为以下几个步骤。

甚至还可以设计一个研究任务分包的网站，将数据的收集、标注等任务进行拆解，让更多的人参与到结构化数据库的建设中来。最后，应清醒地认识到，某些大数据分析技术之所以难以引入到实证研究中，是因为大数据技术的发展动力来自商业市场的需求，其初衷不是为学术研究而开发的。实验大多是对自然现象而言的，但在近年来的法学研究中也时常出现。范式一词在托马斯·库恩（Thomas Kuhn）那里，是指一个成熟的科学共同体在某段时间内所认可的研究方法、问题领域和解题标准的源头活水。首先，法律大数据所挖掘的信息，为规范研究提供了问题意识，为解释设定了起点。最后，就立法评估的时间节点而言，大数据技术更能发挥作用的应该是立法后的评估。

例如，程金华在研究过程中为了解检察人员针对检察人员分类改革的认识而发放问卷。再比如左卫民在研究基层法院的财政制度、法官的工作时间分配等问题时，课题组前往实地调研、观察记录收集数据资料。

而哪怕是具有司法实践经验的研究者，在这个问题上的表现往往也好不到哪里去，因为他们的经验只是来自直接或间接经办过的案件，是一种主观的、个案式的感受。（二）语料转为数据 传统的实证研究是统计学思维，处理的是阿拉伯数字。

这也是左文中提到的大数据时代的一个特点，即样本量变大后，做不到人工查看每个样本。下文对此类法律实证研究的回顾和梳理，主要是从研究的方法、测量的工具、样本量的大小等三个维度展开。

如果认为法律实证研究主要是社会科学意义上的追求现象间相关性的分析，那么越是过程复杂的机器学习算法，越不能透过模型发现变量间的关系。例如在一份对地方法规的评估中，其研究者主要是在政府机构的主导下，通过第三方评估机构，推动各部门和区县自查、设计和布置调查问卷、文献梳理、重点走访和调研等方式，来完成评估。正则表达式可将我们关心的、希望提取的某一要素，通过计算机能理解的方式表达出来。另一个问题在于分析软件，小样本时代没有使用分析软件的明显障碍，但在大样本时代则要考虑借助的分析工具是否恰当，能否高效运行。

波斯纳（Richard A. Posner）对此有过恰当的评论，他认为法律决定和教义全都由事实驱动，而不是由理论驱动。以往的学理解释，一般是从部门法的基本价值出发解释法条，例如刑法的解释总是要考虑罪刑法定、罪刑均衡、法益保护、保障人权等，又如诉讼法中强调程序参与、诉讼效率、纠纷解决等。

从多个案例中挖掘某些规律性信息，是一种超越个案、试图通过案件类型化获得研究结论的方法尝试。（三）万级以下的样本量 实证研究的论文中约定俗成要报告样本量，而之所以特别指出研究所用的样本量大小，是由于样本量直接关系到根据小样本得出的结论能否推及至更大的范围，因此抽样是统计学中很重要的概念。

当然，文本仍是当前法律大数据分析主要的语料类型，大数据技术目前还比较难以有效处理图片、音视频等数据。但如果是在田野调查中对多个样本进行观察或访谈，采取结构化的方式收集数据，最终对数据进行跨越个案的量化分析，那么也可以被视为实证研究的测量工具之一。

通过网络发送调查问卷，在学术界目前已经有一些成功的研究案例。一般认为，‘法治中国的内涵比‘法治国家更加丰富、更加深刻、更具中国特色，关于法治中国的主体、客体、竞争力等，都是法治中国之科学含义研究中的重要子课题。例如李学尧等人关于案卷材料阅读流畅度与裁判尺度之关系的研究，通过问卷字体大小、是否斜体、是否加重、行间距以及案件数量的变化来操纵阅读流畅度的变化。更有效的方式是跨越个案地、基于海量样本地分析法官所写的裁判文书（裁判文书是法官裁判观点的浓缩精华）。

在看待大数据技术在法学研究中的应用前景时，同样应重视可能存在的一些局限性。例如提取裁判文书中的法院审级，一般文书落款中有中级高级最高等关键词，正则很容易匹配成功。

大数据技术运用的基本步骤是语料获取、语料转译为数据、数据清洗和数据分析，这种方法具有更多的数据获取渠道、更大的数据规模、更丰富的分析工具等优势，同时也存在关照不到个案、技术门槛高、模型解释性差等局限。若对实证研究作描述性分析和相关性分析的二分，则大数据技术更擅长概览式地描述研究对象。

数字法学计算法学等各类新词汇层出不穷，但研究者们却并不都是在同一内涵和外延下使用这些概念。如何克服抽样的难题？换个角度试想一下，研究的样本如果就是公开的全体，那么抽样的重要性将被极大淡化，而基于公开的全体案例作分析，在大数据技术的赋能下是能够实现的。