一起谋杀案中的数字痕迹：智能手表数据在法医学证据中的可靠性评估与挑战

本刊推荐：针对智能手表等可穿戴设备数据在刑事侦查中的证据效力问题，研究人员通过一宗真实谋杀案的法庭证据分析，系统评估了Fitbit Versa 2智能手表记录的步数、心率等数据的可靠性。研究表明：传感器在非标准条件下（如濒死过程、血液污染、非佩戴状态）会产生显著误差，但通过专业解读仍能为案件重建提供关键时序证据。该研究为法医实践中数字证据的科学解读建立了重要方法论框架。

　　

在数字化时代，智能手表已成为大众日常健康管理的标配设备。根据德国数字行业协会Bitkom的统计，仅德国就有66%的16-29岁人群至少"偶尔"佩戴智能手表，这种设备早已超越简单的计步功能，进化成持续收集GPS定位、心率、血氧饱和度、基础代谢率、活动能量和睡眠数据等多元信息的移动监测站。这些看似普通的健康数据，在特定情境下可能成为破解刑事案件的关键数字证据——正如2024年1月卡尔斯鲁厄地方法院判决的一起杀妻案中，受害者佩戴的Fitbit智能手表数据成为了定罪的核心证据之一。

然而这些由消费级设备生成的数据究竟有多可靠？当智能手表记录到受害者死亡后持续10分钟的心跳数据，该如何进行法医学解释？传感器在血液污染环境下是否仍能正常工作？这些问题的答案直接关系到司法公正的实现。正是基于对这些问题的探索，海德堡大学法医学研究所与巴登-符腾堡州刑事调查局的研究团队在《Rechtsmedizin》发表了这项开创性研究。

研究人员采用多维度验证方法：首先通过原始物证（受害者佩戴的Fitbit Versa 2智能手表）进行数据提取与分析；其次使用医疗级 Polar H10 胸带进行对照测量验证心率准确性；第三通过控制实验测试设备在非标准条件下的性能表现（包括香蕉、卷纸等异物检测）；最后结合现场监控录像、手机地理数据等独立证据进行交叉验证。

Die Smartwatch

研究显示，案发时间13:38时设备记录到少量步数（0-20步），13:39起骤增至38-91步，13:49降至10步，随后直至14:58丈夫返回住所期间出现数据空白。对应的心率数据显示：13:37心率稳定在80次/分，随后持续上升至13:47的139次/分峰值，13:50降至119次/分后波动下降。值得注意的是，设备在丈夫离开住所后仍记录了约10分钟的心率数据。

Funktionsweise der Smartwatch

专家证物分析表明：Fitbit Versa 2通过三轴加速度计记录步数，其原理基于内部悬挂质量块的位移测量；心率监测采用基于光电容积脉搏波(Photoplethysmography)的PurePulse技术，通过背部的红外LED和绿光LED测量血管容积变化。这种光学测量方式易受多种因素干扰。

Zuverlassigkeit der aufgezeichneten Daten am Originalasservat

对照实验发现：虽然个别数值存在偏差，但Fitbit手表能可靠反映心率变化趋势；步数计数误差最高达20%，与既往研究一致。

Interpretation der Schritt-und Herzfrequenzdaten

Schritte

数据分析表明：设备可能将防御性手臂动作误判为步数（如烹饪、格斗动作），而推婴儿车等实际移动可能因手臂静止未被记录。数据空白时段很可能源于完全无运动状态。

Herzfrequenz

最关键的法医学发现是：设备在标准使用范围外（如濒死过程）可能产生严重测量误差。实验证明附着在香蕉上的手表可记录70-110次/分的"心率"，类似现象也出现在卫生纸卷和咖啡杯上。血液污染传感器可能导致完全测量失效或失真。

Juristische Würdigung

法庭综合认定：攻击行为于13:50结束，此后受害者无自主运动。死亡后记录的"心率数据"属于设备误差，而丈夫返回后记录的步数属于抢救接触产生的运动伪影。结合其他数字证据（车库门记录、凶手智能手表数据与陈述矛盾等），最终形成完整证据链。

Diskussion

研究强调：虽然智能手表数据在法医科学中的应用尚属新兴领域，但其证据价值需要谨慎解读。现代设备新增的ECG功能虽在临床早筛中有应用前景，但法医场景需特别注意设备局限性和数据完整性。同时，用户软件的安全漏洞和硬件接口可能成为犯罪篡改的入口，这在证据采纳时需重点考量。

Fazit fur die Praxis

本研究确立的关键实践准则包括：①数字痕迹需批判性审视其生成机制；②濒死过程测量无认证标准；③血液污染可能导致数据失真；④手臂运动与步数记录的非必然关联性；⑤利手信息缺失增加解读难度；⑥设备正确佩戴是数据可靠性的前提。

这项研究的重要意义在于首次通过真实司法案例系统论证了消费级可穿戴设备数据在法医学证据体系中的可靠性与局限性，为未来类似案件的数字证据解读建立了科学框架，同时推动了对新兴数字证据标准化处理规范的迫切需求。