大数据法律监督场景应用模型主要包括以下几个方面的内容：
1. 数据收集与整合：首先，需要收集各种相关数据，包括法律法规、政策文件、司法案例、新闻报道等。这些数据可以通过爬虫技术、API接口等方式进行获取。同时，还需要对这些数据进行清洗和整合，去除无关信息，确保数据的质量和一致性。
2. 数据分析与挖掘：通过对收集到的数据进行深入分析，挖掘出潜在的规律和趋势。这可以通过机器学习、深度学习等人工智能技术实现。例如，可以对法律案件的数量、类型、地域分布等信息进行分析，预测未来可能出现的法律问题和风险。
3. 风险预警与评估：根据数据分析结果，对可能引发法律风险的因素进行预警和评估。这可以通过建立风险评估模型来实现。例如，可以对某一行业或领域的法律风险进行评估，预测其可能面临的法律问题和挑战。
4. 法律建议与决策支持：根据风险预警和评估结果，为企业或个人提供法律建议和决策支持。这可以通过建立法律咨询模型来实现。例如，可以为某一企业提供关于合同法、知识产权法等方面的法律咨询，帮助企业规避法律风险。
5. 法律监管与执行：通过法律监督模型，加强对法律实施的监督和执行。这可以通过建立法律监督模型来实现。例如，可以对企业的经营活动进行实时监控，发现违法行为及时采取措施予以纠正。
6. 法律教育与普及：通过法律监督模型，提高公众的法律意识和法律素养。这可以通过建立法律教育模型来实现。例如，可以通过在线教育平台，向公众普及法律知识，提高他们的法律素养。
7. 法律研究与创新：通过法律监督模型，推动法律研究的创新和发展。这可以通过建立法律研究模型来实现。例如，可以针对某一法律问题进行深入研究，提出新的解决方案和观点。
8. 国际合作与交流：通过法律监督模型，加强国际间的法律合作与交流。这可以通过建立国际合作模型来实现。例如，可以与其他国家和地区的法律机构进行合作，共同应对跨国法律问题。
总之，大数据法律监督场景应用模型是一个综合性的系统，涵盖了数据收集与整合、数据分析与挖掘、风险预警与评估、法律建议与决策支持、法律监管与执行、法律教育与普及、法律研究与创新以及国际合作与交流等多个方面。通过这些内容的综合运用，可以实现对法律问题的全面分析和有效管理，为社会提供更加公正、高效、透明的法律服务。
