“想不到检察院办案还能引入数据模型，这让我对检察院的工作有了新的认识。用‘数据’说话，案件处理结果更让群众信服！”人民监督员唐武在参加完北京市通州区检察院组织的公开听证会后说道，“有了听证员的认可，我对检察大数据助力检察办案有了更新的认识。”

2022年底，我办理了一起涉嫌盗窃案，犯罪嫌疑人陈某在某化妆品店内，趁店员离开之机，撕掉商品包装上的防盗磁条，“拿走”4瓶化妆品。经鉴定，陈某盗窃的化妆品价值2000余元。

陈某以非法占有为目的，秘密窃取他人财物，数额达到较大标准，涉嫌构成盗窃罪。陈某到案后，返还了被盗化妆品，但未进行赔偿，也未取得商家谅解。一般情形下，是否赔偿被害人的损失并取得谅解是判断有无逮捕必要性的重要考量因素，但没有赔偿、未取得被害人谅解并不意味着犯罪嫌疑人的社会危险性就高。案件移送西甲直播审查逮捕时，准确评估陈某的社会危险性问题，让我一下子就想到了重要“外援”。

为贯彻落实少捕慎诉慎押刑事司法政策，我院研发并建立了逮捕社会危险性量化评估模型。该模型是我院通过对收集的相关风险因素进行数据筛选、数据转化与处理、权重赋值后，建模分析评估犯罪嫌疑人审前不予羁押风险值的一款大数据模型。模型数据来源于检察业务应用系统，通过筛查案卡、检索关键词等方式收集审查逮捕案件相关数据信息，共收集了3000余件案件的3大类25项风险评估因素。准备好相关数据后，运用相关统计软件进行分析，计算出各项风险评估因素的系数值以及批准逮捕概率值的临界点，生成逮捕社会危险性量化评估模型，将犯罪嫌疑人的社会危险性风险分为高、中、低三个等级。

若犯罪嫌疑人的风险值处于高风险等级，则其审前不予羁押的风险就大，存在逮捕必要；若犯罪嫌疑人的风险值处于中、低风险等级，则无逮捕必要。据此，为科学预测陈某是否具有逮捕必要，我们将陈某具有的评估因素代入模型进行运算，结果显示其处于低风险等级，社会危险性较低，不存在逮捕必要。

参考模型运算结果，我们认真评估后，就陈某是否具有逮捕必要召开公开听证会。听证会上，我们阐述了通过大数据模型科学预测陈某在审前不予羁押的风险较小，经综合研判，拟对陈某作出不予批准逮捕决定。“我们同意西甲直播的处理意见，还想多了解你们探索应用检察大数据的工作。”参加公开听证会的人大代表、人民监督员对模型的科学、高效、精准运用给予肯定。

大数据法律监督模型再一次凸显功效。这也让我更加坚信，随着西甲直播运用大数据的意识和水平不断提高，检察工作创新发展的道路将越走越宽。

（讲述人：北京市通州区人民检察院第三检察部检察官马丽娟 整理：本报记者简洁 通讯员李鹏）