张春成

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2022/03/08阅读:80主题:默认主题

三年以下五年以上

三年以下五年以上

开大会, 重要的议题是立法。 所以本文就尝试对《刑法》的刑期进行可视化。

当然,本文的目的不是要试图说明一个什么事情, 而是举一个反例, 说明数据可以被怎样误用。


数据来源

数据来源来自刑法[1]

对它进行分析, 利用简单的NLP方法提取罪行及其刑期, 提取的刑期信息及其赋值如下,

刑期 数值
拘役 0
二年以下 2
三年以下 3
五年以下 4
十年以上 15
三年以上七年以下 7
五年以上十年以下 10
无期徒刑 20
死刑 30

可以形成如下的数据表格

条目表

Law 1
Law 1

刑期表

Law 2
Law 2

刑期可视化

下面对它们进行分类统计, 可以得到散点图如下

Law 3
Law 3

可以看到,绿色和天蓝色的条目明显多于其他, 这说明经济和社会秩序的相关事务复杂性高于其他, 需要明细的规定,才能满足“罪刑法定”的原则。

为了统计各个大类的分布,首先绘制箱线图

Law 4
Law 4

箱线图主要展示了分布的均值和分位数, 而分布的形状用小提琴图更加直观

Law 5
Law 5

注意,这些图只统计了《刑法》规定中的刑期统计量, 而不具有司法实践的指导意义。

误导性的解释

首先是之前提到的, 我们可以看到,绿色和天蓝色的条目明显多于其他, 但可以说明经济和社会管理的重视程度高于安全的重视程序吗? 显然不能。 因为这只能说明经济和社会秩序的相关事务复杂性高于其他, 需要明细的规定,才能满足“罪刑法定”的原则。

我们能看到, “侵犯人身权力”犯罪的平均刑期比“侵犯财产”犯罪的平均刑期数值小, 那么能够武断地认为法律更加注意保护财产吗? 显然不能, 因为进入刑法视野的财产犯罪情节, 一般会比人身权力犯罪的更加严重, 因此拉高了数值的分布。

为了减少数据的误导性, 显然需要进一步的研究和调查, 一个可行的思路是统计较长一段时间内司法实践中的判例数据, 根据实际判例对数据进行修正。 当然,这些就是开大会的人的事情了。

参考资料

[1]

刑法: https://www.66law.cn/tiaoli/9.aspx

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张春成
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