【摘 要】
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依运用原理的不同，大数据证据可分为报告分析型、识别比对型和预测推论型三类。质证是庭审实质化的核心，但大数据证据的质证样态仍面临诸多困境：控方单方运用大数据证据，质证对象几乎不涉及原始基础信息，质证内容较少涉及证据的合法性和真实性，专业分析人员和侦查人员几乎不出庭，质证并不遵循特定规则。这反映出当前诉讼参与人的质证意识较为薄弱，且数字运用能力的不平衡弱化了质证的攻防对抗性，不透明的智能技术原理令质证
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依运用原理的不同，大数据证据可分为报告分析型、识别比对型和预测推论型三类。质证是庭审实质化的核心，但大数据证据的质证样态仍面临诸多困境：控方单方运用大数据证据，质证对象几乎不涉及原始基础信息，质证内容较少涉及证据的合法性和真实性，专业分析人员和侦查人员几乎不出庭，质证并不遵循特定规则。这反映出当前诉讼参与人的质证意识较为薄弱，且数字运用能力的不平衡弱化了质证的攻防对抗性，不透明的智能技术原理令质证权行使难彰其效，而质证规范的简陋设计更令大数据证据质证无规则可参从。需要从举证、询问、对质、异议方面建立大数据证据庭审质证的一般规则，分别明确三类大数据证据庭审质证的要点，同时改善大数据证据质证的外部运作环境。
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