如中央统战部部长尤权所指出的，以铸牢中华民族共同体意识为衡量标准，顺应时代发展要求，及时稳慎健全完善民族政策和法律法规体系。

随着春秋战国时期社会矛盾的增多，法律得到了更多的运用，各国纷纷铸刑鼎、布刑书，更加倚重用强制性的权威性的法律力量去解决社会中恶的对立。这用在人才培养上，就是要当富贵不能淫，贫贱不能移，威武不能屈[22]的大丈夫，要做仁者无忧，智者无惑，勇者无惧[23]的真君子。

尔后又有韩非故明王峭其法而严其刑也。因此，如何将道德融入法律，如何确立道德在法律的位置，就显得特别的重要和紧迫。以上是权利羼入道德的例子。虽然当代一些中国法学家念兹在兹,作出多方努力,似未驱除笼罩在中华法系上的道德迷雾。[29]的理论主张受到秦始皇的青睐，加之李斯劝秦二世严督责之术，取独制于天下而无所制也之效。

[3] 或许道德与权利更为不同的是，道德更接近人性本源，更未受到商品货币关系的影响，在商品交换未出现以前，它早就存在，充分展现出人性的光辉。孔子没有生活于那个社会，人们可能会以此来否定孔子论说的真实性。第一，数字法学实验方法具有数据安全风险。

数字法学实验方法应当包含以下五个步骤。当然，这无疑是法学研究中极为重要的一个方面，但可惜的是，更具创造性、科学性与可验证性的实验方法长期以来受到忽视，甚至有大量观点排斥将实验方法引入法学领域。随着大数据、区块链等信息技术与司法领域的深度融合，如何在概念化、条文化、体系化等传统规范实证的要素之外追寻法学的客观性与科学性，成为因应时代变化的重要理论议题。如智慧司法实验的可靠性便是有限的。

从信息技术在社会科学所展现的巨大潜力来看，仅以法律系统中的不确定性为由，认为人脑比技术更具分析优势进而拒斥实验方法的观点可能需要转变。这便要求我们对数字法学实验结果持谨慎态度，不能想当然地将实验等同于实践，需要探索在实验与实践之间搭建桥梁。

在此背景下，工业时代的法律规则与法学理论被不断地质疑、解构与重新阐释，传统法学范式的危机逐步显露，日趋规范性的数字法学体系呼之欲出。二是外部无效度（external invalidity），即实验能否概化、推广到现实世界，能否进行可靠复制。二是警惕其他方法论的缺失，实验并非要独立开创一块不毛之地，而是要与其他法学研究方法互相配合，拓宽当下法学研究的视域。打造大数据中台、算法中台、业务中台，融合及打通基于全链路大数据技术的数据治理方法，构建法律服务一体化中台技术，分析及构建数字法治协同中台数据资源模型，构建具有共性协同支撑能力与共治共用的数字法治中台。

在诸多影响中，实验方法的引入显得尤为重要。而社会变革和人的行为模式的改变，势必影响法学理论和法学研究方法的转变。在孔德之后，涂尔干接过实证主义的旗帜，并成为经典社会学的代表人物。无论是法学理论还是信息技术，本身都需要系统的训练才能有效运用于实践。

现下，人类社会经历农业时代、工业时代及20世纪末的信息时代后，在云计算、大数据等科技革命的助力下向着数字时代狂奔。事实上，现代科学所彰显的理性精神及相应的研究方法并非立刻脱身于经院哲学，而是经历了漫长的发展过程。

但实验方法在法学领域的真正广泛运用，有赖于20世纪二三十年代兴起的美国现实主义法学派发挥的重要作用。懂技术的不懂法律，懂法律的不懂技术是当下数字法学研究面临的重大问题。

一方面，在确保数据体量的同时，提升数据质量。当下，不仅网络犯罪日益技术化，随着区块链存证、大数据侦查、大数据法律监督、在线庭审、人工智能辅助量刑等逐渐被人们熟知，整个司法系统也处于信息化的进程之中。在数字法学领域，构建数字法学知识图谱也是展开法学研究的首要前提，即针对具体的应用场景及相关的可量化问题，将法学知识、法律规则和司法数据图谱化，在此基础上进行算法训练并将其运用于判决预测、辅助量刑等司法实践之中。在自然科学成为社会科学的新权威之前，其影响已经有所体现，比较著名的例子包括霍布斯在《利维坦》中体现的机械唯物主义、斯宾诺莎在《伦理学》中展现的数理思维。创建了哈佛定量社会科学研究院的加里•金（Gary King）教授认为，在建设此类研究中心的种种要素中，被公认的最为重要的成功因素是学术共同体：无论是哪种原因，学术共同体的质量是根本性、关键性的原因。（一）规制对象：从传统行为到数字行为 无论何种学派的法概念，法律一定关涉到人的行为。

知识图谱也被称为知识域可视化，是对相关的信息、技术知识及其内在关系进行分析、挖掘并可视化后得到的结果，包含着一系列可视化分析方法和工具的应用。文科实验室以一种开放的面向将不同主体的实践网络在同一场域内搭建起来，使得异质性要素的特征和力量都能够得到充分的展示，为知识生产提供了一种全新的认识论意义上的思维模式。

法律现实主义运动相伴着实证主义法律研究流行，实验方法和实证方法都属于实证主义的分支，但又有所差别。第二，根据司法应用场景，制订实验方案。

建立具有一定规模的数据仓库，能够将原始的司法数据集转化为标准化的司法数据集，在此基础上使用神经网络、深度学习等技术，实现数据驱动的法律知识图谱构建。从结果的可靠性、可解释性和可重复性来看，实验方法具有传统实证难以企及的优势。

另一方面，实验结果自身有欺骗性，有的实验结果不能复制，甚至有的学者自己编造实验结果。（二）社会科学研究方法的自然主义转向 自然科学的辉煌影响着社会科学的发展。摘要：随着数字时代的到来，面对进一步复杂化的法律系统，数字法学研究有必要引入实验方法。因此，数据安全风险是数字法学实验方法的风险来源之一，也是防控对象的重中之重。

总之，时代启蒙所展现的经验主义思潮和理性主义思潮的激烈碰撞，引发了何谓真理、如何认识真理等一系列问题的深入思考。从16世纪开始，数学学习的兴起、科学方法的建构以及经验结果的积累均加速了欧洲科学革命的出现。

这种学科壁垒使得双方无法理解对方的学术话语体系，不仅使具体研究难以深入，甚至会引起概念上的误解，导致貌合神离，必不可能产生理想的学术影响和成果质量。有理由相信，随着信息技术的进一步发展，数字法学实验方法具有广阔前景，并可能开启以往学者从未窥见的数字法学之门。

相较传统的实证法学研究方法，实验方法在挖掘数据规律、确定变量之间因果关系等方面具有可复制性、可验证性等优势。而理性本身却不出真理。

与此相应，哲学家的任务不过是对上帝赐予、由教会传达的真理加以解释，使其同其他知识联系起来从而便于理解，因此，哲学不过是神学的婢女，自然科学也不受重视。其中，弗朗西斯•培根是科学革命的典型代表，其科学思想在于强调在自然科学中依靠经验归纳逐步构建命题并系统地观察与实验的重要性。第一，应当基于学说争议、制度规范和实践经验提出理论假设。实验方案应当充分考虑数字实验的可行性，给自变量和因变量以操作化定义。

在此过程中，要充分考虑异质主体的不确定性问题，尽可能地模拟真实的社会环境。笛卡尔相信，数学作为最确定的知识形式，为科学提供了基础。

即使可以进行量化计算，也可能达不到人们所期待的精准程度。探索基层服务一体化中台技术研究，模拟数字法治大数据处理模块、数据资源模型和业务模型的集成，实现统一门户、人员、事件等态势展示、信息交互、服务推送、统一信息填报、风险发现、事件处置等共性业务构建。

而随着主体建模、机器学习、神经网络等方法技术的创新发展，以可验证的方式预测法律效果成为可能。培根拒绝了经院哲学所重视的理性演绎方法，在他看来，精神或理性能对感官所提供的材料进行加工，知识是理性的，又是实验的。