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犯罪论与法哲学书籍详细信息

ISBN：9787560976785
作者：暂无作者
出版社：暂无出版社
出版时间：2012-3
页数：165
价格：21.00元
纸张：暂无纸张
装帧：暂无装帧
开本：暂无开本
语言：未知
丛书：暂无丛书
TAG：暂无
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更新时间：2025-01-07 01:03:57

内容简介：

《犯罪论与法哲学》阐释了犯罪论与认识论的关系、从存在主义法哲学的立场上论证了犯罪论体系的架构，阐释了“法益侵害”即“犯罪”不是脱离事实的规范概念，而是事实本身：构成要件是作为“价值侵害行为类型”即“违法类型”的构成要件论；提出违法性的本质是以现实的法益侵害这种客观事实为基础，不存在主观的违法要素；责任能力和期待可能性并非阻却责任的事由，而是应该置于非难前提之位置的事由。“人的存在方式”才是将“非难”作为责任核心的“责任主义”的基础。

书籍目录：

第一章犯罪论体系与认识论一、从认识论角度考察的必要性二、犯罪认定中“型”的认识论意义三、决定认识的两个“型” 四、型的认识与犯罪认定的逻辑五、观念论的规范主义的范式六、犯罪认定的存在论构造七、犯罪论的体系——从法存在论的观点来考察第二章构成要件论的法哲学再考察——构成要件的本质一、构成要件的意义与问题点二、构成要件论的生成和现状概观三、构成要件的诸机能四、构成要件的再省察与“类型”的意义五、构成要件的意义第三章违法论的法哲学再考察——规范的本质一、规范论的课题与射程二、资产阶级法思想的范式——意思主义三、作为保障共生的实在价值法则的规范四、规范论与法益论的同一性第四章刑事责任的法哲学再考察——规范责任论的本质一、规范与责任二、观念所需要的规范与责任三、基于事实的规范与责任四、规范判断与他行为可能性五、规范责任与非难的构造六、规范的社会伦理的本质与刑事责任的构造七、规范责任论与期待可能性

作者介绍：

宗冈嗣郎，1950年生，九州大学法学博士，久留米大学法学部、法科大学院教授。主要著作有：《客观的未遂论的基本构造》(成文堂1990年)、《法与实存》(成文堂1995年)、《刑法学原论》(成文堂1998年，与梅崎进哉合著)、《当前关于儿童的研究》(九州大学出版会2000年，编著)、《法律思维的本质与机能》(成文堂2002年)、《犯罪论与法哲学》(成文堂2007年)等。

出版社信息：

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其它内容：

书籍介绍

精彩短评：

作者：乱世枭雄发布时间：2023-12-27 09:48:47
个别句子有帮助
作者：持冠耀世发布时间：2021-11-25 23:32:52
（39/100）
1.我不知道新康德主义哲学家怎么说的，但我觉得康德不像作者认为的那样。
2.我怀疑海德格尔哲学是否真的能像作者这般运用。
3.本书涉及若干思想家，横跨法学，哲学，社会学，心理学。论证是否成功暂且不论，这才学术研究的基本态度与视野。中国99%的所谓的刑法学者，加在一起都不够打的。
作者：戴坨坨发布时间：2019-10-29 17:29:13
天堂有诈
作者：道上的发布时间：2016-10-05 23:47:17
对哲学的理解不错，提及了海德格尔，甚至列奥施特劳斯。解释存在论比较清晰，比许玉秀的第一章清楚。一般刑法学者，对哲学层面的讨论都不行，他例外。
作者：丛林小茂茂发布时间：2015-04-04 18:16:03
我对是否为优秀专著的评价标准，就是看书时是否一目十行。本书让我很是头疼，一字一字地啃都难以消化，哲学这门学科不是一般人就能挑战。书末作者提到现代刑法理论非常轻视“国家”，我深表赞同，甚至认为国内法的理论研究就该废止“国家”“主权”这种概念。
作者：LY咚咚咚发布时间：2022-03-06 10:13:41
最大的收获就是对于“规范”和“命令”做了一个区分。说了两年的“规范”概念一直不那么清楚。P164国家与规范的关系，作出对国家第一性的否认。 “保全法益的确认与衡量”是违法的核心，是否可以说：实质化的价值衡量“架空”了罪名的形式（构要空洞化？）（不资道诶）不过我们院的男神还是按照较传统的三阶层讲的哈哈。自我感觉：哲学是一个说理对象或者工具；最好别变成ego工具….

深度书评：

关于林云
作者：晓渔发布时间：2018-11-15 11:07:26
大刘作品里对女性角色的描写经常……有待商榷。那种中国古典式的温婉阴柔美是他在塑造正面女性形象时总是摆脱不掉的一个套路，往往还附带一个没说几句话便对其一往情深的痴情男主。乍一看，林云在小说里的出场方式似乎预示着她会沦为另一个这样的人物：泰山上步伐轻盈的白衣女子，滚滚雷鸣中却听的一清二楚的轻柔嗓音，连男主都几乎立即对其一见钟情。但在之后的情节里，她却俨然发展为大刘所有作品里塑造得最立体成功的人物之一，和其余拥有类似开头却流于庸俗的庄颜程心之流明显拉开差距。林云是《球状闪电》真正的主角，整部小说写的是她的追求，她的奋斗，她的堕落，她的牺牲，最后以她的救赎（量子玫瑰）结束。陈博士虽是名义上的叙述者，在故事中的作用却更多只是引出球状闪电这个中心悬念，以及给整个故事提供一个平凡的旁观者角度。（另外，陈博士连名字都没有，只知道姓陈，实在是很尴尬……）
支持“林云是球闪真主角”这个说法最好的证据莫过于在小说后半段，核电站行动之后，陈博士无法承受心理压力而决定退出球闪项目，开始了一段属于正常人的生活。接下来的章节平铺直叙地记述了陈博士对龙卷风的研究以及所获得的成果——但是微妙的是，相信所有的读者在阅读这段时都心知肚明：球状闪电不可能就这么退出故事，这不过是一段支线，真正的主线故事肯定发生在林云、丁仪和球闪研究基地那里，只是被大刘暂时藏着而已。果不其然，没过多久，宏原子核聚变发生，陈博士遇上丁仪，从丁仪的回忆里了解到了背后发生的一切，我们重新回到主线，这时候不难发现陈博士已经在主线剧情中没有了位置，而整个故事正在林云的带领下中达到高潮。
评价林云这个人物时，应该避免对其在书中所作所为是否道德的徒劳争论。林云不是完人，她的很多行为可以被认为是鲁莽、不负责任、甚至不道德的，但是应该注意的是，这些行为背后几乎都有足够的性格塑造来支撑，使得这些负面因素在最后的大图景下，成为了林云这个人物悲剧性的一部分。林云自小聪慧，但因为战争原因年幼丧母，父亲忙于军队事务疏于管教，于是她在部队和士兵打闹、摸着枪管长大，由此逐渐发展成了她性格里最明显的两个特点：一方面，她是美丽聪明的少校，行事果决，执行力极强，拥有明显高出其军衔地位的人格魅力和号召力；另一方面，她对武器研究拥有病态的迷恋和依赖，为达目的不择手段，漠视世俗的道德观。前者推动了全书前半段剧情的良性发展，她以自己独有的方式帮助陈博士与丁仪一同推进球状闪电的研究；而后者则在全书后半段球状闪电武器遭遇失败后，将她逐渐推向失控边缘，最后终了于悲剧的结局.
故事里对于球状闪电在理论上的探索，前半程主要是陈博士，后半程丁仪接手，而林云则是贯穿始终的执行者的角色。值得注意的是，每当研究遇到了看似常人不可解的阻碍时，林云几乎总是那个主动选择突破道德底线，背起所有的指责，以一己之力推动研究继续发展的人。当现有的计算机无法满足验证陈博士数学模型的计算需求时，林云选择黑进SETI@home的服务器，窃取他们的计算资源；当直升机飞行员处于安全考虑拒绝参与捕获球状闪电的飞行时，林云决定以自己的关系特权越级请求上级许可，强制整个行动的执行；当核电站行动处于僵持状态时，是林云坚持攻击从而使首长下定决心将球状闪电第一次投入实战，她甚至主动负责武器发射；最后，当上级决定终止宏原子核研究时，是林云决定违抗命令，带领部下占领试验点，最终强行使用宏聚变武器。与诸多人物推动情节发展的小说不同，大刘的作品里常常是情节拖着人物走，大图景下人物随波逐流，故常有故事恢宏而人物单薄的毛病，而林云则是大刘小说里少有的充满主见的人物，在数次关键的转折点里，是她的偏执和冷血保证了球闪的研究能够继续进行，而这种对情节的影响力恰恰是一个优秀的主角应有的特征。
更重要的一个细节是：即便是因为童年创伤而毕生迷恋球闪的陈博士，在故事里也曾两度决定退出研究，第一次是西伯利亚之旅后因俄罗斯人的经历而深感挫败，被林云鼓动江星辰拉回来，第二次则因为精神无法承受球闪杀人的场景，彻底放弃。而林云则从不言弃，奋斗到最后一刻，并以自己生命为研究陪葬，其超乎常人的意志力和精神力量可见一斑。
另一方面，而林云对道德底线的突破，也随着一次次的危机而逐渐加大。黑进SETI@home的时候，她不过是窃取别人的一些计算资源；强制执行飞行任务时，她已经开始拿飞行员的生命危险作为赌注；核电站行动和航母行动时，她已经不介意牺牲别人的仕途和性命，只为了自己的球闪武器能够真正派上用场；而当航母行动失败，上级威胁要终止宏原子核研究时，她已然失去了最后的精神支柱，以自己和数个手下的生命作为最后的献祭，只为让世界看到宏聚变武器的骇人威力。
诚然，以目的论的角度来看，林云做的这一系列决定很难说是错误的，核电站行动似乎并没有更好的解法，连最后鲁莽的牺牲都意料之外地换来了战争的胜利，但是林云做出这些决定的动机却很难说是道德的。陈博士在核电站行动时看到林云满心欢喜地做到雷球机枪的发射位置上，她难以掩饰的兴奋令他感到浑身发冷；攻击航母行动失败后，林云近乎崩溃，甚至提出以球状闪电攻击自己从而成为量子战士这样不切实际的构想；各种细节都指出林云所做的这些决定与其说是针对大局审时度势下的冷静解法，更多则是满足自己对武器病态迷恋的偏执追求。
大刘的作品里另一个常见的主题是：在极端的生存环境下，道德是否还是必要的？正如如前文所说，林云不是圣人，她显然是那个能够毫不犹豫摒弃世俗道德的人。面对林云这么一个不“道德”的角色，大刘并未作态度明确的评判，一切归于读者的理解。对我而言，黑白分明的评判是无意义的，这些矛盾和缺憾，和她的性格魅力一起，使得林云成为一个相当立体丰满的女性角色，以至于大刘自己之后的作品里都再也没有超越。
很多人关心的问题是，林云对陈博士是否有感情呢？我认为是没有的，但是以她之聪慧，不可能察觉不出陈博士对她的一往情深。实际上陈博士在与林云告别时也把话说得很明白了，只是林云立刻点到为止地指出“我们不一样”，让两人的的关系发乎情，止于礼。但是男女之情的微妙之处从不在于单纯有无的区分，两人长期一起奋斗的战友情，以及林云出于对陈博士爱慕自己却无以为报的些许内疚和感激，最终也促使了她变成量子态后，在概率云彻底消散之前、残存于人世间的最后一点时间里，为陈博士送了一朵量子玫瑰——大刘作品里罕见的细腻桥段，给故事结尾抹上了最后一笔浪漫的色彩。
也许整部小说最浪漫的一点，莫过于无论有意还是无意，那些充满理想主义的人的生命无不终结于自己所热爱的事业。陈博士安慰张彬说郑敏在试图测量球状闪电时遇害一如水手葬于大海，从某种程度上来说，是幸运的，而故事中的其他人何尝不是如此？江星辰战死沙场，张彬遗体由他魂牵梦绕一辈子的球状闪电火化，陈博士在最后时刻注视着量子玫瑰安然去世，而林云与武器纠缠一生，最后相信也是带着孩童尝试新玩具般的好奇和兴奋，面对那朵终将吞噬自己的蓝色太阳吧。
原文发布于知乎：
https://www.zhihu.com/question/288060557/answer/529240168
《决战大数据》-养数据解决问题
作者：Annie 发布时间：2020-08-29 18:23:12
写在前面
跟《数据的本质》同一个作者，基于同样的原因一口气翻完了这本书，私以为从实际应用上而言，这本书对于实践中遇到的问题和解决的思路与套路更结构化一些。能够把事情做到出彩的人，往往是能够提出好的问题并且能够讲好故事的人。所谓功夫在身外，好的数据分析的应用更需要降低学习成本，提升数据分析的运营效率，腿部、腰部、脑部，在不同的逻辑框架层次中着力，
win the war not the battle
。
一、从数据化运营到运营数据
1. 用兵法的思维看数据：
道：分析师对人和事物基本规律的诠释；数据分析不应该从数据开始，而是要从对世界、产品、商业行为最基本的认知着手。
计：使用合适的计谋，利用商业智能形成的不对等信息形成战略优势，造就优胜的“势态”。
胜：找到取胜的要领，数据分析上要做到快速精准、高规模可复用、产品化应用等。
2. 数据应用的三个阶段：
用数据、养数据、从看数据到用数据。
3. 数据产品化关键：
数据分析也要讲究用户体验，用产品化理念来管理数据团队，数据分析框架是给到数据产品养分的关键点；把分析的理念和框架变成数据产品，本质上是一个
数据泛化
的过程。
//好的数据报告......必须要知道以下5个问题//
1）这是什么问题？
2）这是谁的问题？
3）这个问题现在必须马上解决吗？
4）这个问题我们能解决吗？
5）我们有足够的数据来解决吗？
首先，报告的前3页一定吸引人，让人有继续阅读的欲望；
其次，当别人看到一页数据，心里在猜测背后的各种原因时，下一页的的报告要能够解决他们的疑问。
产品化的数据分析团队必须先要学会问“问题是什么”并以此作为切入点。
4.让用户喜欢数据，就会让团队喜欢自己。
5. 数据应用内三板斧-用数据：混、通、嗮。
混:数据打通，前期后后逻辑要严密，数据与数据要跟业务联系得上。混在商业场景中，把数据与商业场景打通，将数据产品作为载体。和业务方混在一起，和用户混在一起，贴近业务和用户才能培养出敏锐的商业意识。
通：打通数据和商业的链接，让数据真实反映商业引导决策；同时建立合理的数据使用体系，打通部门与部门间的数据交叉。
“晒”即是要学会如何数据可视化，把数据以最适当的方式晒出来，让更多的人使用。对于用户要一般宣传理念，以便教授技巧，让用户知道怎么使用数据、怎么用好数据，知道数据的价值。呈现有价值的数据，让数据证明（衡量）业务、优化业务、发现业务机会、创造商业价值。
6.
数据应用外三板斧-养数据：
存、管、用。
存：数据收集，学会用数据产品来解决获取及使用数据的问题。
管：数据治理
用：数据赋能，在数据的分列和重组上做到颠覆性创新。
通过内外三板斧形成数据化运营闭环，看数据有没有，细不细，全不全，稳不稳，快不快。
7. 用数据找机会，养有实效的数据，锻造数据力和思考力的合力。
8. 数据十戒：见下。
//数据十诫//
1.一切从定义问题开始，问题问好了，答案就在里面。
2.在万物皆数据的年代，要以“假设数据都能获取”为前提去思考问题。
3.数据助力企业的“四部曲”:描述现况、深入诊断、预测趋势、指挥行动。
4.“快＋准”的数据，让我们可以从已知规律中寻找价值
5.“广＋乱”的数据，给予我们从发现中获取颠覆过去规律的能力。
6.大数据不是独奏，而是不断连接无处不在的数据。
7.数据技术就是加速和积累（数据、分析、服务）的能力。
8.大数据生态的连接需要建立标准与规范。
9.大数据是诸多小数据的组合。
10.数据是一种信仰。
9.
应对数据运营的困境：
用数据的人不知道数据从哪里来，做数据的人不知道数据如何使用。想用的人不敢用，担心数据的真实性；做的人不知道怎么用，因为数据的复杂性……数据量越来越大，越来越无效使用。
10. 相比数据的断层，对数据分析而言，人的断层是数据分析更严重的问题。
11.
数据化思考：
问题就是答案，问好问题，关注思考的角度，形成数据化思考方式。
12.
关于数据价值的思考：
1）能否清晰清楚的识别用户的身份？
2）能否搞清楚所收集的数据对你的价值是什么？
3）收集数据时的场景是什么？
4）数据的五大价值：
a.识别与串联：让似是而非的行为数据串联起来；
数据收集的价值包含两个维度：是否能衡量这个数据对企业产生的价值(企业价值--实现企业资源的合理分配）；是否能衡量这个数据对客户的价值--如何帮助企业为客户提供更好的服务（客户价值-实现客户体验的提升）；
角色不同，对数据的看法不同，所以在衡量价值时需要考虑到受众和给与者两个不同的立面给与不同的看法。
b.描述价值
将用户的行为、现状串联起来，勾勒出用户的行为画像，进行场景还原。判断用户的需求，通过对需求进行刺激，以促进消费行为。描述数据最好的一种方式就是分析数据的框架。
数据盲点
物理盲点：应该收集但却没有收集到的数据
逻辑盲点：应该关联分析出，但是没有被分析出的数据
人为制造的盲点：通过混淆、偷换概念得到的没有实际意义的数据
c.时间价值
数据是有保质期的，看行业的趋势数据要看三年，天气预报的数据有效性则止于当下。用数据来进行业务分析，一定要关注原始数据的时间：数据所处的时间段长短，数据所处的时间点都是数据的时间属性中所需要关注的。
d.预测价值
数据价值的关键是数据前置，根据前置数据来进行趋势预测，从而顺应趋势来进行决策。在以往的数据模型中，有太多的条件假设是固定不变的，但是用于商业活动的数据预测，一定要假设一切都在改变，要关注新的数据收集源头，注入新的信息，尤其是拐点信息。
e.产生数据的价值
先开枪后瞄准:在没有数据的时候，在探索中发现有参考价值的数据并最终发现目标作出决策。
这并不符合常理，常理讲的是有的放矢。但大数据的情况是面对海量的数据、有用的，无用的，重复的，缺失的，要从中找到有价值的信息。
所谓开枪，就是在一堆海量数据中盲选，而瞄准是在海量数据中盲选出有价值的数据。
在没有数据的时候，在探索中寻找有参考价值的数据，最后发现目标，作出决策。
二. 养活数据
“
兵无常势，水无常形，能因敌变化而取胜者，谓之神。
1. 养活数据，让更多人用好数据：
分析--》推荐--》反馈--》再推荐；以解决问题出发，建立多样化的自循环方式：
1）“活”做数据收集，不仅收集自己用户的数据，还要把别人的数据也收集过来综合分析，抓住相关性；
2）“活”看数据指标，不仅局限于自己已有的数据框架，而且需要结合用户需求的不同场景来灵活应用收集到的“活”数据，激活数据并用场景来验证----我们的数据为用户体验改善了什么；我们的数据为企业解决了什么问题/开创了什么机会。
2. 组装数据仪表盘：
1）开启上帝视角，做到执行合一。
2）做好数据分类，通过不同的角度思考数据的价值。
以是否可再生为标准；
以所处的存储层次为标准--基础层必须要做到统一；
以数据业务归属为标准；
以是否为隐私为标准;
3）把数据放进“框”中；
公司当前的投入产出比；
与竞争对手的博弈；
考虑时间因素；
4）用框架来做决策：从小角度切入；
首先，确定有什么问题，从解决问题的角度出发去收集数据；
其次，把收集的数据整理好，放入一个“数据框架”内；
再次，看框架与做决策的关系；
最后，根据决策行动，检查行动是否达到目的；
三、数据未来与跨界思考
//小趋势//
应用无线化；
信息数据化；
交易无纸化；
人类智能化；
决策实时化；
线下线上化；
1.大数据的趋势是运用集体智慧去优化个体的意愿，这种互动是一种新的生活方式。
2. 好的问题里潜藏了答案：先反复解题，厘清选择逻辑；搞清楚已知和未知；在不确定中做判断；
3. 量化数据大小与决策好坏的关系，利用趋势为未来把脉。
4. 还原是深入洞察的根本；开扩思维，负面信息也是决策的关键。
5. 让数据透过产品说话；
//小故事与小思维//
1、小偷思维
多数人只会想通过哪些事情获得成功，而小偷会想如何避免失败。从另外一个角度想问题，或许会有不同的答案。
2、关掉多任务窗口
唯有专注才能更高效能地处理事务，在职场上总有各种琐碎的事情打乱节奏，那就要学习关掉多任务，集中精力做更重要最核心的事情，避免时间再琐碎的工作中流失。
3、积累个人大数据
再聪明的人成功也没有捷径，车品觉会每天定时阅读各类专业文章，给这些文章打标签，搭建和完善个人的数据库。日积月累培养自己的数据思维，并且在关键时刻可以找到所需要的数据。这应该是自己从今天就可以开始学习的好习惯。
1）从数据收集的角度：选择有效的数据源，并区分重要性进行积累，实现知识量和思维方式上的突破；
2）打通运营数据--》数据化运营--欲奴应数据的循环闭环，学会借势；
4、忘掉必杀技，在迂回中寻找落点
不断地去提问，而不是直接给答案。
写在后面
跳出数据，学会问问题，学会讲故事，学会从不同的角度接待去探索价值，学会更新和迭代分析框架……在逻辑中找到有趣点，通养然后应用。
以上，谢谢你阅读到最后一个字。