為探討司法透明度、貪腐預防機制與民意之關聯性，本中心於115年2月25日邀請世新大學行政管理學系副教授、台灣透明組織理事，同時也擔任本中心兼任研究委員的陳俊明老師，以「司法透明、指標驅動的治理與貪腐預防」為題，分享台灣民眾對於政府廉政之民意現況與國際貪腐指數等議題，並進一步思考台灣建構司法誠信指標的可能性。

　　陳副教授指出，相較於傳統從法律事後追訴的角度，公共政策與行政管理學者更著重於政策規劃與日常組織運作中的貪腐預防作為。在主觀指標的應用上，台灣透明組織自2003年至2025年持續進行「台灣地區廉政民意調查」，最新數據顯示，高達50.9%的民眾認為政府最應優先推動的廉政政策為「公開透明」，遠高於「調查起訴貪污」與「教育宣導」。該調查也顯示，高達65%民眾是從網路與電視新聞獲知貪腐訊息，這高度呼應了本中心關於檢察機關「認知與滿意度」與「溝通機制」之研究，提醒司法機關必須主動於合適網路或其他傳播平台澄清資訊、破除刻板印象。整體而言，該調查凸顯了司法機關未來應更加重視的兩個工作重點：如何主動於社群媒體揭露正確資訊，還有如何積極落實《公益揭弊者保護法》與相關措施。

　　除了主觀指標外，客觀指標與綜合指數也是司法透明與貪腐預防的重要參考。陳副教授分享「透明晶質獎」、「政府國防廉潔指數（GDI）」、「貪腐印象指數（CPI）」的實務運用現況。陳副教授強調，這些指標之目的在協助政府機關從過去的「合規性檢查」轉向「數據驅動的表現評估」，讓客觀數據與實證基礎協助政府機關強化其防弊與課責能力。

　　針對司法體系的數位防弊與誠信建構，陳副教授指出，新加坡的法院長期維持100%以上的結案率，一直被視為是降低貪腐風險的關鍵。印尼則是導入演算法分案系統，打破人為分案的利益網絡，使分案不公的投訴量下降約20%。為此，陳副教授建議未來可發展「司法誠信指標（JSI）」，並導入自動化案件分配系統（ACAS）等技術，以隨機演算取代人工分案，大幅減少人為干預的可能。未來亦可結合AI大數據偵測，分析異常裁判行為或特定律師勝率，防堵任何可能的利益交換。

　　最後，陳副教授提出對指標治理的人文反思。他強調，指標與數據能測量結案速度，卻難以量化正義的深度。建構司法誠信指標的目的，並非是以電腦取代司法人員，而是將其作為檢察官/法官的「數位護盾」，畢竟數據終究只是追求司法公正的工具，但守護社會正義的核心靈魂，仍是法庭上保有良知裁量空間的人。在會後的交流環節中，與會人員與陳副教授針對跨領域思維與如何撰寫政策論述等進行熱烈互動。本次活動不僅讓本中心研究同仁跨出傳統刑事司法的研究思維，更啟發與會者從公共管理與數據治理的嶄新視角，重新審視並思考司法透明、犯罪預防與社會民意之間的關係。