证据的法律概念（三）

参考课题问题不仅限于对个别证据项目的概率评估。 这是一个普遍的困难，以法律证明的数学方法。 特别是，当法院必须根据案件中提出的所有证据确定标准是否满足标准，对证据标准的概率解释产生相同的问题。 此主题在下面的3.2节中探讨，但这令人方便地说明了在这方面也会出现参考课题问题。 让它成为原告起诉蓝本公司，以恢复造成意外伤害的赔偿。 原告证明了，法院在他的证词的基础上相信，他被一个鲁莽驾驶的公共汽车倒闭了。 不幸的是，当时是黑暗的，他无法判断公共汽车是否属于蓝本公司。 进一步假设还有证据表明，建立了蓝本公司拥有该镇的75％的公共汽车，其中发生事故，其余25％由Red Bus公司拥有。 没有其他证据表明。 为了使用这些数据作为推断出事故所涉及的公交车所涉及的概率是由蓝本公司拥有的0.75次概率，似乎有权在其他可能的参考课程中获得参考班级“公共汽车”，例如“行驶发生的街道的公共汽车”或“在问题时运行的”公共汽车“（艾伦和Pardo 2007a：109）。 不同的参考类可能产生非常不同的似然比。 至关重要，如何选择参考课程，这最终是一个争论和判断问题。 任何选择参考类（除了分享特定事件的每个特征的类别外，这实际上是独特的事件本身）都是原则上的竞争。

法律证明数学的批评者提高这一点是对估算值的数学建模的固有局限性的一个例子（Allen和Pardo 2007a）。[13] Allen和Pardo提出了另一种选择性的法律证据理论。 他们声称该理论具有避免参考课题问题的优点，因为它不会试图量化概要值（Pardo 2005：374-383; Pardo和Allen 2008：261,263; Pardo 2013：600-601）。 假设一个人被指控杀死他的妻子。 证据是由他的婚外情人产生的。 被告的不知情的独特的证据价值不能从不忠和乌克里族的统计基础（丈夫谋杀妻子）的数学计算。 在评估其证据价值时，法院应该看看不忠的证据是多么强烈支持，这些证据支持侧面提出的物质事件的解释，并将其提出的证据表明以及对手提供的解释有多强烈挑战。 例如，检控可能正在制定证据来阻止被告被告想要摆脱妻子的情况，以便他能够嫁给他的情妇，而防守可能是推进这对夫妇对婚外事务的难以寻常的替代理论。永远不要让它影响他们的爱情关系。 无情证据的证据有多少取决于它与竞争假设之间的解释性联系的强度，而这不是可以量化的。

但这种辩论中的分歧并不像出现可能的那么宽。 批评者承认，用于评估法律证据的正式模型可能是有用的。 他们对象的是什么

奖学金争论......这种模型建立了正确或准确的证据的验证价值，从而意味着这种模型的任何偏差导致不准确或不合理的结果。 （艾伦和Pardo 2007b：308）

在另一方面，公认是法律（Franklin 2012：238-9）的数学形式化数学形式化的限制（富兰克林2012：238-9），这方面，论证和判断确实在识别参考额（NANCE 2007B）时发挥作用。

3.2证据的充分性和证据标准

3.2.1数学概率和证明标准

在上文第3.1节中，我们专注于个人证据的证据价值意义上的证据重量。 重量的概念也可以申请审判中提出的证据总体; 这里“重量”通常被称为“证据的充分性”。[14] 法律为争端缔约方之间的证据责任分配。 例如，在刑事审判时，被告被认为是无辜的，因此负担的负担是为了证明他被指控犯罪。 为了确保定罪，在审判中呈现的证据机构必须足以满足证据标准。 一般而言，只有在考虑所有证据的情况下，只有在验证所有证据时，才会举行判决的判决，以肯定是肯定的证据，才能满足适用的证据标准。 证据标准已经给出了不同的解释。

在一个解释上，证据标准是概率阈值。 在民事案件中，该标准是“概率平衡”，或者，因为它在美国更受欢迎，“证据优势”。 原告将满足本标准，只有在案件中提出的所有证据时，才能在他的索赔中取得成功，他的索赔的概率超过0.5次。 在刑事审判时，有罪判决的标准是“超出合理怀疑的证据”。 这里认为概率阈值远高于0.5，但法院已经避免了威权量化的任何尝试。 通常，为了讨论，作家假设作家是一个值得注意的值，例如0.9或0.95。 对于确保认可罪行的起诉，在审判中提出的证据必须将刑事指控达到这门槛的程度。 如果在美国，在美国存在的中间标准“明确和令人信服的证据”为特殊情况，则据说概率阈值介于0.5之间的某个地方，而且证明超出合理怀疑的阈值。

Kaplan是第一次采用决策理论，开发一个制定代表证明标准的概率阈值的框架。 由于这一领域的注意力往往会避免误差和不良后果，因此他发现专注于患者而不是实用性方便。 结果的预期宿舍是该结果的宿舍（广泛，社会成本）的产物和该结果的可能性。 法院通常只有两种选择：在刑事案件中，它必须定罪或撤销被告和在民事案件中，它必须为原告或被告提供判断。 在刑事审判时，应当判定决定的决定，该决定的预期宿舍大于决定定罪的预期宿舍。 这是为了最大限度地减少预期的灾民。 以等式的形式提出这一点：

dci

P是在案例中引入的所有证据的基础上被指控的概率，DAG是无罪的人，DCI是定罪无辜者的宿舍。 类似的分析适用于民事案件：被告应该被发现责任，在此事实上发现他不承担责任的预期陷入责任超过预期的宿舍，因为当他实际上不承担责任时发现他有责任。

在这种方法上，只有P的犯罪应该被定罪，其中P比：

1

1

+

甘油

dci

1

1

+

甘油

dci

在民事案件中适用相同的公式，除了这两位担任两人（DAG和DCI）将不得不被其民事等同物取代（在授予原告判决的判决方面陷入困境，实际上不值得拥有它和判决判决的宿舍事实上的被告不值得这一点）。 在这个公式上，证据标准的关键决定因素是两次患者的比例。 在民间背景下，一个方向上的误差的宿舍被认为是等于另一方向误差的宿舍。 因此，大于0.5的责任概率足以决定对被告进行判决（见Redmayne 1996：171）。 刑事审判的情况不同。 DCI，定罪无辜者的宿舍被认为远远大于DAG，无罪的人。[15] 因此，定罪的概率阈值应远高于0.5（Kaplan 1968：1071-1073;另见Cullison 1969）。

对该分析的反对意见是它不完整。 比较错误的判决费用是不够的。 准确定罪和准确禁食效用的效用也应考虑并考虑到等式（Lillquist 2002：108）。[16] 这导致以下修改公式，用于设置证明标准：

1

1

+

超声心动图

-

uag

uai

-

国际自行车联盟

1

1

+

超声心动图

-

uag

uai

-

国际自行车联盟

UCG是判定有罪的效用，uAG是无罪获取内疚的效用，是无辜和uci被囚禁定罪的效用。

由于相关的公用事业依赖各种情况，例如犯罪的严重性以及惩罚的严重程度，证据标准的决策理论陈述似乎在简单和修改的版本上，导致概率门槛应该因其而变化而结束案件案件（Lillquist 2002; Bartels 1981; Laudan和Saunders 2009; Ribeiro 2019）。 换句话说，证据标准应该是柔性或浮动的标准。 这种观点被认为是有问题的。

首先，它描述了很短的描述。 法律要求法院在相关类别内所有案件申请固定的证据标准。 从理论上讲，所有刑事案件都受相同的高标准，所有民事案件都受相同的较低标准。 也就是说，目前尚不清楚现实中的Factfinders是否严格遵守固定的证据标准（见Kaplow 2012：805-809）。

该论点更好地被解释为规范性论证 - 推进关于法律应该是什么，而不是它是什么。 案件的证据标准应该有所不同。 但此提议面临第二个异议。 为方便起见，反对意见将在犯罪环境中阐述; 原则上，民用诉讼当事人具有相同的权利我们将识别。 根据DWORKIN（1981年），当一个人被错误地被判犯罪时，道德危害是一个客观的道德事实。 道德危害与裸露的伤害（以痛苦，沮丧，自由等的形式）不同，被错误定罪和惩罚的人遭受了遭受的。 虽然被告人有权利不被定罪，但如果无辜，他们就没有适合最准确的程序的权利，以确定他们的内疚或无罪。 然而，他们确实有权利将一定的重量或重要性与道德危害的风险相提并在于影响准确程度的程序和证据规则的道德危害。 被告人有权进一步加权道德危害的重要性，并且这一右赋权源于同等关注和尊重的权利。 DWORKIN的理论对目前的辩论带来了含义。 通过浮动证据标准将冒犯第二个权利，因为它意味着对评估避免道德伤害的重要性的不同之处。 这种治疗差异反映在不同的道德伤害风险的不同程度上。

有第三个反对浮动证据标准。 Picinali（2013）认为事实上是一个理论上的运动，从而与争议事实相信的问题。 作为应用凭证超出合理怀疑的证据标准的目的是什么是“合理”的是，因此，理论上是一个实际推理的理论。 简而言之，理论推理涉及到什么相信，而实际推理是关于该怎么做的。 信仰的理由是理论推理中的杰明。 虽然对公用事业和灾变进行评估的考虑因素提供了行动的原因，但它们不是相信被告的内疚的原因。 因此，决策理论不能用于支持超出合理怀疑的证据标准的可变应用。

对灵活的证据标准的第三批评不会直接挑战对证据标准的决策理论分析。 在该分析，似乎预期效用的最大化是选择适用适当的概率阈值的标准，并且在决定该阈值一旦选择该阈值，似乎在特定情况下引起的证据均不发挥作用。 它与决策理论分析不兼容，以坚持认为所选阈值是满足的问题，应该由认知考虑因素全部治理。 然而，这是一个重要的是，与判断的良好或强大的理论原因是什么，并认为某些事情是真实的，这取决于背景，例如在相信这是真实的威胁。 更多是在涉及死刑的争议的股份，而不是在小型商店举起的情况下; 因此，应该有更强大的认知理由，以便在第二种情况下找到内疚。 已经提出了关于认识性语境主义和知识和合理信仰的哲学文献，并涉及知识和合理的信仰的兴趣账户，以支持一种可变的证据标准（Ho 2008：Ch。4;另见Amaya 2015：525-531）。[17]

第三批批评的前提是，事实上的特权必须根据他对这个命题的信念来说，这一事实必须了解有争议的事实命题。 这是有争议的。 信仰是非自愿的; 通过简单地决定相信它，我们无法相信一些东西。 主导观点是，信仰是无关的; 在任何特定的时刻，我们不能在一个背景下相信某事，而不是相信另一个语境。 另一方面，法律事实 - 发现涉及选择和决策，它取决于背景; 例如，证据足以证明在民间案件中证明事实的证据可能并不足够强大，可以在证据标准更高的刑事案件中证明相同的发现。 有人认为，事实 - 发现者必须基于他的发现，而不是他所认为的，而是他接受的（科恩1991,1992：117-125，Beltrán2006; CF.Picinali 2013：868-869）。 信仰和接受是命题态度：它们是不同的态度，即人们可以与一个主张相关。 作为科恩（1992：4）解释：

接受P是拥有或采取认为，积极或假设p-i.e的政策。 包括在一个人的场所之间的命题或规则决定在特定背景下做好事或思考。

3.2.2反对使用数学概率来解释证据标准

在数学概率方面了解证明标准是有争议的。 据说据称提高了许多悖论（Cohen 1977;艾伦1986,1991;艾伦和Leiter 2001; Redmayne 2008）。 让我们回到前面的例子。 Blue Bus Company的被告拥有75％的公共汽车，原告被一个鲁莽驾驶的公共汽车受伤，其余25％由Red Bus公司拥有。 没有其他证据表明。 抛开上面讨论的参考课题问题，事故是由被告拥有的公共汽车引起的0.75个概率。 关于适用证明标准的概率解释（即概率的余额），证据应该足以证明在原告的青睐中的判决。 但大多数律师都同意证据不足。 另一个熟悉的假设情景在犯罪背景下设定（Nesson 1979：1192-1193）。 二十五名囚犯在监狱院子里锻炼身体。 其中二十四个突然盯着警卫并杀了他。 剩下的囚犯拒绝参加。 我们不能在随后的混乱中识别不受攻击的囚犯。 随后，一名囚犯被随机选择并被起诉谋杀警卫。 那些是审判中唯一提出的事实。 适用的标准是超出合理怀疑的证据。 假设本标准的概率阈值为0.95。 关于统计证据，被告是刑事责任的概率0.96。[18] 尽管占责任的统计可能性超过了门槛，但众所周知必须毫不押的被告。 在刚刚描述的两个例子中，为什么证据不足，这对证据的法律标准说明了什么？

已经提出了各种尝试来找到答案（对于这些尝试的调查，见Enoch和Fisher 2015：565-571; Redmayne 2008，Ho 2008：135-143,168-170; Gardiner 2019b;参赛法第6节论法律概率主义。 有人认为，满足法律标准的证据标准不仅仅是或根本地提供了在一定程度上建立数学概率的表现。 证据标准应以认知而非概率术语解释。 根据一种解释，只有在能够在构成法律责任和裸露的统计证据中的物质事实中可以辩护，才能满足证据的证据足以满足证据，只有在我们的例子中，不能证明这种信仰无法证明这种信仰。 （Nelkin 2021;史密斯2018; Buchak 2014; Ho 2008：89-99。）关于史密斯的账户，我们两个例子中的统计证据未能证明信望在被告承担责任的命题中，因为证据不正常支持这一证据命题。 证据通常支持一个命题，以便在证据真实的情况下，主题是假的不太正常，在需要更多解释的意义上，而不是证据和主张都是真实的。 在我们所拥有的一切是统计证据的情况下，它可能只是发生重大命题是假的（这可能只是发生的事故总线是红色的，或者被告是被告拒绝加入谋杀的人），所以没有进一步解释这个命令比它是错误的是真的（史密斯2018）。

在不同的认知解释上，证据足以满足法律证据的法律标准，并且只有当事实研究员能够获得被告的责任 - 确切地说，才能确定法律责任 - 确切地说，从证据中确定这些责任的物质事实（Duff等，2007：87-91; Pardo 2010;对于所知识为中心的账户的关键概述，请参阅Gardiner即将到来）。 单独的责任概率很高就不足。 在更微妙的知识中心理论上，仅在可用证据上遇到了证据标准，事实发现者知道被告人有责任（LittleJohn 2020和2021; Blome-Tillmann 2017），或者只有足够高的概率如果对被告的责任债务的信用超过相关的法律门槛，并且债务构成了知识（苔藓2018）。 进一步宣称，无法单独统计证据（LittleJohn 2020和2021; Blome-Tillmann 2017;苔藓2018及即将到来），无法从统计证据中获得所需的相关知识。 根据汤姆森的说法，这是因为统计证据（采取了我们的第一个例子，蓝色公共汽车的75％所有权）并没有因考虑所寻求的事实而导致的，不能保证相关信念的真实性（造成意外的公共汽车是蓝色的，汤姆森1986年）。 替代论证是，知识要求裁决所有相关替代方案，并采取监狱情景，没有证据表明被告是被告是那个没有加入袭击的人或被告人不太可能被认罪的可能性。院子里的一名任意囚犯。 （参见MOSS即将举办; MOSS 2018：213。加德纳2019年，以非数学方式建立有关替代品框架，同时挖掘那些标准的知识账户。）对未能知道的另一个可能的解释依赖于敏感性的概念。 被告责任的信念对其基于裸露统计证据的真相并不敏感; 在总线示例中，公共汽车市场份额的证据仍然是相同的，无论是真实的吗？一般与信仰的不敏感度有关，提交人否认知识应该征收法律责任）。 另一种解释是，找到一个人对裸露的统计证据负责的人不安全。 虽然安全有时被视为知识的条件（在那种知识中需要一个真正的信仰是安全的），但是可以将安全性视为寻找被告责任的条件，而无需采取发现必须基于责任知识所必需的立场。 在接近可能的世界中，在相同基础上的信仰是真实的，通常会理解安全。 粗略地说，在实际世界中很少有人需要改变它的情况下，这一责任的发现是不安全的，因为它需要改变错误。 安全要求是否可以解释为什么不应该在我们的两个假设案件中对被告人输入判断，这取决于它是否可以轻易发生，即事故导致的总线是红色的，或者被告是无辜的。 （参见Pritchard 2015和2018; Pardo 2018; CF. Gardiner 2020.）虽然认证术语的证据标准近年来，但依靠未实现不切实际的假设批评，而近年来的证明标准已经聚集了速度法律制度的实际运作和制定不可能的认识论需求（艾伦2020）。

在数学解释标准的数学解释中还有另一个悖论。 这是“联合悖论”。 要在民事声明（或刑事起诉）中取得成功，原告（或检察机构）将不得不证明物质事实 - 或“要素” - 构成法院面前的民事索赔（或刑事责任）（见上文第2.2节中的“物质性”讨论）。 想象一下，在两个要素中休息的疏忽规律的索赔：被告人（元素A）和对原告造成伤害的责任（元素B）。 为了赢得案件，原告是法律要求证明A和B.为了简单起见，让A和B是相互独立的事件。 假设证据确定了0.6和B的概率为0.7的可能性。 关于民用证据的数学解释，原告应该在他的索赔中取得成功，因为关于每个元素的概率超过0.5。 然而，根据常规概率微积分的乘法规则，A和B都是真实的概率是它们各自概率的产物; 在该示例中，它仅为0.42（通过将0.6乘以0.7）而获得。 因此，总体概率更大，被告值得胜利，而不是原告值得赢得胜利，但判决被授予原告。