综述：ISO 21043法证科学指南——基于法证数据科学范式的视角

这篇综述深入解读了国际新标准ISO 21043在法证科学领域的应用，从法证数据科学范式（forensic-data-science paradigm）视角系统阐述了该标准五大模块（词汇、物证采集、分析、解释、报告）的核心要求。重点强调了基于似然比框架（likelihood-ratio framework）、可重复验证的量化方法如何通过透明化流程和统计模型（statistical models）降低认知偏差（cognitive bias），为法证服务提供者（FSPs）和检验人员（examiners）提供兼顾标准合规性与科学严谨性的实践指南。

　　

ISO 21043法证科学标准的新纪元

法证科学领域正在经历一场由国际标准ISO 21043引领的范式变革。这项由ISO/TC 272技术委员会开发的标准，首次为法证活动提供了专属的国际规范框架，其五大模块覆盖了从犯罪现场到法庭报告的完整流程。

法证数据科学范式的革命性突破
该标准特别强调的法证数据科学范式，标志着从传统经验判断向数据驱动决策的转变。其核心支柱包括：基于统计模型的透明可重复方法、内在抗认知偏差的设计、逻辑严密的似然比（LR）解释框架，以及经过案件条件实证校准的验证体系。这种范式尤其适用于需要处理定量观测值（observations）的领域，如DNA分析、声纹比对等。

词汇定义的精准化革新
标准第一部分对关键术语进行了颠覆性定义：

• "意见（opinion）"被重新定义为包含统计模型输出的专业判断，例如似然比数值
• "解释（interpretation）"明确区分评估性解释（需预设命题propositions）与侦查性解释（生成解释explanations）
• "场景（scene）"突破性地将数字空间纳入范畴
  值得注意的是，标准刻意避免使用"证据"等易混淆词汇，通过术语体系消除了分析输出（观测值）与解释输出（意见）的模糊地带。

分析环节的技术规范
第三部分为实验室分析设立了严格标准：

• 要求定量方法必须包含测量不确定度评估
• 设备软件需定期进行性能验证
• 强调代表性数据对统计模型的关键作用
  针对数字证据的特殊性，标准允许灵活调整传统化学分析中的质量控制要求，体现了对不同学科特性的包容。

解释框架的科学化进阶
第四部分构建了层次分明的解释体系：

1. 似然比作为黄金标准
   • 要求提前明确相互排斥的命题
   • 必须考虑源内变异、源间变异和测量误差
   • 推荐报告原始计算数值而非定性描述
2. 分类识别的新定义
   • 将"鉴定（identification）"限定为最特定层级的分类
   • 明确否定其传统"同一认定"含义
3. 风险警示
   • 严禁将似然比与命题概率混淆（避免检察官谬误）
   • 对主观概率赋值提出严格限制

报告制度的透明化改革
第五部分开创性地规定：

• 必须区分观测事实与专业意见
• 数值型似然比结果应当直接报告
• 允许基于质量控制的保守性修正（如DNA领域常见的"大于10⁹"表述）
• 要求完整记录所用数据和模型信息

争议与挑战
标准仍存在若干待完善之处：

• 概率（probability）定义存在循环逻辑问题
• 相关群体（relevant population）的表述易引发误解
• 允许通过"零误差率"主张规避解释要求的漏洞可能被滥用

实践启示
对于法证服务提供者，标准实施的关键在于：

1. 建立基于实证的验证体系
2. 开发适应案件条件的校准方法
3. 完善从数据采集到报告输出的全流程文档

随着ISO 21043的推广应用，法证科学正朝着更透明、更可靠的方向发展。该标准不仅提供了质量管理的工具，更通过法证数据科学范式推动了整个领域的范式转变。未来的修订需要从业者积极反馈，特别是关于数字证据处理、认知偏差防控等前沿议题的实践经验。