清华大学学报(自然科学版)

北大核心,CA,INSPEC,JST,EI

国内刊号:11-2223/N

国际刊号:1000-0054

清华大学学报(自然科学版)杂志2023年第6期:面向“排除合理怀疑”标准的案件推理模型

发布日期:

作者:王佳, 王维曦, 黄梦瑶, 王李韬, 申世飞

单位:清华大学 公共安全研究院, 北京 100084

关键词:社会安全,合理怀疑,案件推理,证据解释,链式规则

基金:国家自然科学基金面上项目(72174101)

在社会安全案件审判阶段,对于案件推理依据“排除合理怀疑”标准认定案件事实,是在无罪推定原则下判定嫌疑人是否有罪的关键前提。针对这一问题的研究存在定量化不足的问题。该研究应用链式规则和Bayes推理方法,深入解析“排除合理怀疑”标准,通过理论和实证分析提出主张合理性的判断规则和证据解释的链式规则;定义解释间的独立性,提出证据的独立划分方法以判断主张能否合理解释证据,构建面向该标准的案件推理模型。将构建的案件推理模型应用于车辆冲撞案和故意杀人案2类频发的刑事案件,对控辩双方提出的主张进行模型推理分析,并对比模型分析结果与实际案件事实,验证模型的有效性。研究结果表明:对于达到“排除合理怀疑”标准的与未达到“排除合理怀疑”标准的案件,所提出的模型均能够协助认定案件事实,并给出相应依据。

来源:2023年第6期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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