사실인정의 과학화를 위해 고려할 수 있는 또 다른 방안으로는 각각의 범죄행위를 유형화하고, 이에 대한 빅데이터를 수집･저장･관리･분석함으로써 각 범죄행위의 패턴을 밝히는 것도 생각할 수 있다. 빅데이터를 활용하면 더욱 손쉽게 행위패턴을 밝힐 수 있고, 심지어 앞으로 어떤 행위가 이루어질 것인지도 상당히 높은 수준으로 예측할 수 있다. 이를 통해 특정한 간접사실로부터 행위자의 의도와 행위패턴을 정확하게 읽어낼 수 있다. 예를 들어, 미국의 대표적 유통업체인 타깃(Target)은 소비자가 어떤 물건을 구입하는지에 대한 정보만으로 해당 소비자가 임신을 했는지 여부도 상당히 정확하게 파악한다. 이러한 빅데이터 분석기법을 범죄행위에 적용하여 분석하면, 특정한 간접사실만으로도 해당 피고인에게 고의가 있었는지, 해당 피고인이 어떤 범죄행위를 저지른 것인지를 추론할 수 있다. 예를 들어, 강간행위에 대한 빅데이터 분석이 이루어지면, 강간피고인이 피해자의 목을 졸랐다는 간접사실만으로도 피해자를 강간하려는 고의가 있었다는 범죄사실을 이끌어낼 수 있을지도 모른다. 이처럼 빅데이터는 사실인정의 과학화를 제고할 뿐만 아니라, 이를 통해 사실인정의 합리성도 강화할 수 있다.
사실인정의 또 다른 과학화 방안은 범죄를 유형화하여 관련 빅데이터를 수집･저장･관리･분석하여 범죄패턴을 확인하는 것이다. 빅데이터 활용은 쉽게 행위패턴을 밝히고 미래 발생행위도 예측가능하다. 즉, 간접사실로부터 행위자의 의도와 행위패턴을 알 수 있는 빅데이터 활용은 사실인정의 과학화 제고 및 합리성을 강화한다.