数据画像在公安院校毕业生就业精准定岗中的应用

在大数据与人工智能时代的背景下,为改善公安院校毕业生与公安机关用人单位岗位需求的匹配度,引入数据画像技术对公安院校学生进行数据画像是必要且合理的。在系统分析公安教育和公安机关就业岗位特点的基础上,形成公安院校毕业生与公安机关就业岗位领域的专家库模型,通过合理选取毕业生在校数据资源,采用数据清洗、统计分析、建模分析、算法预测等技术手段,构建公安院校毕业生的事实标签、模型标签和预测标签,以形成毕业生可视化的数据画像,为公安机关科学用人和毕业生合理择岗提供参考依据。     

类案裁判要点的运用方法及其完善

类案裁判要点的运用主要依靠类比、归纳及演绎等法律推理方法，在应用中存在类比推理运用不充分、归纳的裁判要点难以满足决疑需求、作为演绎推理大前提的裁判要点规则不明确的问题。这些问题的症结主要是对基于类案适用的类比推理缺乏重视、类案裁判要点聚焦效果不明显且内容功能单调、类案裁判要点规则的构建缺乏法律发现与法律解释方法的支持。完善类案裁判要点的运用方法，需要提升类比推理的运用精度并扩展其运用场合，在归纳时结合争议焦点增强裁判要点的聚焦效果并扩展其内容与功能的维度以提升其决疑效果，为类案裁判要点规则的构建提供法律发现与法律解释方法的支持。     

UBI车险的法理基础与中国规制方案

UBI车险通过监测驾驶人的驾驶里程以及驾驶行为从而判定个体驾驶人的风险水平进而确定保险费率。此种“一车一价”的保险费定价方式，是保险法“对价平衡原则”的进一步实现。传统保险法律制度中的潜在风险能够在UBI车险中得到抑制，UBI车险能够挑选出更加安全的驾驶人以及激励驾驶人做出更加安全的驾驶行为，是更加公平的保险险种。从法律上看，UBI车险的潜在风险包括个人信息保护风险、定价规则不透明风险、引发反向逆向选择风险等。未来我国法对UBI车险的规制方案主要包括使UBI车险仅限于商业保险、改造风险信息披露规则、加强保险消费者保护、加强个人信息保护以及建立算法审查评议机制。     

用户画像技术在辅导员谈心谈话中的应用

谈心谈话是辅导员进行思政教育的重要途径之一。认识学生是辅导员进行谈心谈话的关键前提。但由于学生自身存在的个体差异性，包括学习状态与生活经历等因素，辅导员很难在全面了解学生的基础上，进行精准有效的谈心谈话。因此，利用用户画像技术，搭建学生的用户画像体系，有助于辅导员进行精准谈心谈话。同时，针对不同的谈心谈话问题，提供不同的有效干预策略，最终使思想政治工作体系贯通辅导员育人体系，形成全员、全过程、全方位育人格局。     

用户画像中的人权保护

随着人类进入数字时代，不同场景中的用户画像技术根据不同的用户信息抽象出标签化的用户模型。用户画像技术让数据具有了价值，凸显了大数据时代人的“数字属性”,也型塑了数字时代的公民数字身份。然而，用户画像技术在给人类带来舒适、便利和个性化服务的同时，也造成了限制公民自主权、侵犯公民知情权、隐私权、平等权及对人的过度监控等方面的人权保护困境。鉴于数字时代人权侵犯方式的技术化和自动化，立足用户画像中人权保护的法治化进程，需要与时俱进更新人权保护理念，从构建个人赋权、平台责任与国家监管的权益平衡机制、构筑用户画像中的人权协同保护体系、保证用户画像中的数据公正和第三方身份的技术监督四个方面，探索用户画像中的新型人权保护策略，加强和促进用户画像中的人权保护。这无疑是数字时代人权保护的重要课题。     

从裁判到规范：立法中司法输入的理性审视

法的滞后性易导致司法在面临“无法可依”境况时出现“同案异判”的结果。司法机关主要通过完善“类案检索”机制统一司法适用以缓和规范与事实之间的张力，然而判例的非法律渊源地位决定了“类案检索”机制的局限性。为实现类案统一裁判，应当探索一条司法裁判上升到立法规范进而指导审判的路径。面对司法与立法之间的鸿沟，在法院、法官二元结构下，实现从裁判到规范、从实体到程序两方面，都有一定的探索和经验。架构于理论正当与制度可能的基础之上，在实体、程序两方面突破及立法权下放的背景下，通过厘清立法中司法输入的理性边界，畅通立法对司法裁判的甄别、吸收机制，在理性的边界内实现从司法裁判到立法规范的升华。