關于情報主導警務的幾點思考

何慶

（北京市公安局公安交通管理局，北京100037）

關于情報主導警務的幾點思考

何慶

（北京市公安局公安交通管理局，北京100037）

結合數據統計分析技術和智能化一般經驗，圍繞情報主導警務的概念、內涵、目標任務、作用機理、發展要點等五個方面進行了研究。一是通過對概念的梳理，認為情報主導警務必須置于數據統計分析和人工智能的技術背景下；二是從情報主導警務的發展歷史出發，探討其內涵；三是將情報主導警務建設劃分為三個發展階段，并確定各自目標和作用；四是通過實例探討數據統計分析技術對警務決策的支持機制；五是提出推進我國情報主導警務工作的三點建議。

警務信息化；情報主導警務；警務決策；警情數據分析

近年來，情報主導警務是我國公安理論和實務界的熱點，相關的研究非常多。由于情報主導警務源于國外，而國內各地公安機關在研究上由于資料匱乏，在應用中需求不同、實踐不一、體會各異，使得部分研究人員對情報主導警務的概念認識混淆，對其發展路徑規劃不合理。為此，一些研究人員進行了相關研究。如吳開青通過對國外研究情況的概括，討論了情報主導警務的內涵。[1]孟憲文對情報和信息的概念進行了比較辨析。[2]本文從數據分析技術角度出發，首先明確情報的概念，繼而探討情報主導警務的內涵，再討論其與警務信息化的關系，然后通過實例說明警情數據統計分析對警務決策支持，最后提出推進我國情報主導警務工作的策略。

一、情報主導警務的概念：置于數據分析和人工智能的背景下理解

情報主導警務源于國外，英文稱為“intelligence ledpolicing”。其中，情報是由“intelligence”翻譯而來的，但它過去常常由“information”（現翻譯為“信息”）翻譯而來。這導致情報和信息的概念混淆，影響了其發展規劃。一些文獻介紹了混淆的原因，并進行了細致的辨析。[3]事實上，intelligence不僅可翻譯為情報，還被翻譯為智力、智能。《現代漢語詞典》將其定義為“人認識、理解客觀事物并運用知識、經驗解決問題的能力，包括記憶、觀察、想象、思想和判斷等。”可見，intelligence既是一種認知結果，也是一種認知能力。因此，可以認為信息是對事物的直接表征，而情報則是對信息的智力加工。簡單情報約等于信息。

傳統的公安情報是對信息的簡單加工，情報主導警務則是對信息的深度加工。上世紀50年代以來，電子技術的快速發展，信息以電子形式存在，大大降低了信息收集和存儲的難度，信息量極大豐富，限制決策科學性的不再是信息的匱乏，而是對信息的高度綜合提煉。赫伯特·西蒙（人工智能創始人之一）說：“信息消費了什么是很明顯的：它消費的是信息接受者的注意力。信息越豐富，就會導致注意力越匱乏……信息并不匱乏，匱乏的是我們處理信息的能力。我們有限的注意力是組織活動的主要瓶頸?！盵4]

為從這些豐富的信息中挖掘出高質量的信息，現代統計學、計算機科學、運籌學等一系列應用數學在情報分析中得到了廣泛的應用，使得原本復雜的自然現象、社會現象，都可基于數據得到更加全面、細致而凝練地描述和刻畫，進而采用數學的方法予以抽象處理，從而對客觀世界認識更加深入、科學。這一科學被稱為知識工程，屬于智能科學（intelligent science）重要分支。智能科學作為一種先進的方法科學，一經面世便迅速推廣到各行各業，極大地提高了人們的工作效率，改善了人們的生活，涌現了商務智能（Business intelligence）、智能交通（intelligencetraffic）、智能搜索（intelligentsearchengine）等各類產品。

縱觀國外情報主導警務各種模式[5]，均是在信息的電子化及基于數據庫有序管理后，通過數據統計、數據挖掘對信息進行深度分析，獲得高價值的情報輔助警務決策的。以美國的CompStat為例，[6]盡管其計算機系統于1994年建成，但早在70年代，Comp-Stat的設計者梅普爾就開始探索用數據統計方法分析警情并取得了良好的成績。在推進警務信息化過程中，美國司法部提出“數據和信息是執法工作當中制定戰略和決策的基礎”，提倡數據驅動管理（datadriven management），充分體現了數據分析在警務信息化中的作用和地位。

因此，情報主導警務的重點是數據統計分析技術在情報分析中的應用，而它也被稱為“policing intelligence”（警務智能）。理解情報主導警務不能脫離智能科學及數據統計的這一技術背景。突出這一點，一是強調情報主導警務雖然重視信息的搜集，但更重視信息的分析；二是情報主導警務雖然具備自身特色，但仍然需要廣泛借鑒其他行業的智能化經驗。

二、情報主導警務的內涵：從情報主導警務興起的脈絡談起

上世紀80年代，西方發達國家違法犯罪數量大幅上升，而警力卻未能有效增長，[7]供需之間矛盾突出。如何配置警力提升警務效能，成為警方的首要問題。同時，隨著城市化發展，城市外來人口增多，增加了警務工作難度，而居民對社會治安更加敏感，增加了警務工作壓力。經過社區警務變革后，警方迫切需要新的警務變革。

1979年，戈德斯坦提出“問題導向警務”（SARA）的理念，[8]它以問題為中心，試圖回答以下四個核心問題：第一，存在什么問題？第二，什么原因？第三，應該采取哪些措施？第四，效果如何？這四個核心問題構成了四個環節，分別命名為掃描、分析、反應、評估。尖銳的問題和嚴密的邏輯，促使決策者不斷地對工作進行反思和改進，強化了對警務流程的管理和控制，實現了警務工作從被動反應向主動預防轉變。可以說，“問題導向警務”開情報主導警務先聲。

50年代興起的環境犯罪學，為情報主導警務奠定了堅實的理論基礎。[9]環境犯罪學認為，犯罪行為的發生不是隨機的，而存在規律，這個規律可以體現在空間上，也可能會體現在其他因素上。按照犯罪規律進行工作，可以有效遏制違法犯罪行為。隨著這一理論的發展，最終形成著名的3I模式——用情報描述犯罪形勢，輔助決策者決策，進而控制犯罪形勢。如圖1所示。

圖1 3I模式

在這些理論的鋪墊下，隨著計算機的推廣，80年代后期到90年代初，水到渠成，英國、美國和澳大利亞先后但卻不約而同地推出了情報主導警務模式。情報主導警務成為國際警界的共識。

概言之，情報主導警務的主要觀點有：主張采取實證的、學術的，而非邏輯的或經驗的方法研究警務問題；違法犯罪滋生于社會土壤中，警務工作的目標不是打擊違法犯罪，而是改變犯罪環境；違法犯罪雖然隨機存在，但具有統計規律，按規律布警，可以有效提高警務效能，緩解尖銳的警力供需矛盾；大量地收集信息，并應用定量的方法處理，可以得到高質量的情報；利用計算機和其他電子設備提高信息處理速度和能力。

三、情報主導警務和警務信息化的關系

資料電子化、程序自動化、方法定量化是警務信息化的三個突出特征。資料電子化是指公安機關將相關資料以電子形式存儲在計算機中，是警務信息化的基石，決定著信息化警務的廣度。程序自動化是指以計算機替代人工自動化處理資料，是警務信息化的支柱，決定著信息化警務的速度。方法定量化是指定量而非定性地處理資料，從而提升情報分析的水平，決定著信息化警務的深度。

結合這三個特征和智能化一般經驗，警務信息化可以分為三項內容：信息設備的完善、偵查技術的進步和管理決策的變革。設備的完善就是要讓公安機關配齊信息化設備，原有的警務模式不變，只是計算機取代人工。如將資料的人工查詢改為計算機查詢。偵查技術的進步則是在資料電子化后，采用智能技術改進情報信息搜索水平。如采用聚類分析的方法，發現案件的相關性，實現系列案件的串并。[10]管理決策的變革則是對公安情報信息深入分析挖掘，發現違法犯罪的規律，指導警務部門在警力投入、勤務時間范圍、電子裝備、管理區域乃至打擊力度等多方面進行戰略性調整。

在這三項工作內容中，情報信息對警務工作的影響深度逐級遞增。情報分別支持警務、輔助警務、主導警務，后一個階段建立在前一階段基礎之上。情報信息主導警務是警務信息化的最高階段，此時情報信息對警務工作的影響最深刻、最全面。上述劃分是基于技術深度而言，警務信息化的效果還取決于實際需求，其發展規劃需要與實際情況結合起來。

四、數據統計分析對警務決策的支持

數據分析技術在情報主導警務中發揮著巨大作用，本文重點討論數據分析對警務決策的支持。很多學者研究了統計對決策的支持機制，如李金昌將統計對決策的支持機制總結為九點，[11]分別是：把握全局——總體性思想、心中有數——數量性思想、知己知彼——調查性思想、合理定位——差異性思想、高瞻遠矚——推斷性思想、科學決策——風險性思想、隨機應變——偶然性思想、獨具慧眼——關聯性思想、以質取勝——誤差性思想。下面結合實例，介紹數據分析技術對警務管理決策支持。

（一）數據統計分析可以更加全面、簡要、直觀地描述警情

圖2是按照擁堵時間長短對某市682條路段排序的統計圖。圖中每一個藍點表示一條路段的擁堵時間。紅色直線表示如果擁堵均衡分布，則擁堵時間會連接成一條直線。從圖中可以看出，該城市擁堵分布嚴重不均衡，而且最堵的10條路段（數量占總體1.38%）占總體的28.84%。數據統計分析迅速指明了警務工作的重點。英國情報主導警務工作起源于肯特郡，其標志為一份研究結果表明在犯罪總量中80%的案件由20%的罪犯所為?？梢?，數據統計分析技術可以全面、簡要而直觀地整理繁多、復雜的警情數據，為警務管理決策提供高質的情報。

圖2 某市路段擁堵時間排序統計

（二）采取抽樣調查方法研究總體情況

開展高效的警務工作，需要深入了解一些社會指標的總體情況。但由于各方面限制，往往不能獲得全部數據，這時需要采用抽樣調查的方法。如某城市公安交通管理部門需要掌握城市內每天上路行駛的車輛數。由于很難開展總體調查，必須采取抽樣調查的方法，于是借鑒了統計學里面的“捕獲再捕獲”的方法：[12]如果要估計湖中魚的總數，那么可以先捕200條，做上標記放回湖中，待它們與湖中未做標記的魚混合，再捕100條。若其中20條做過標記，說明有標記的魚占20%，湖中有魚1000條。借用這種方法，通過視頻對車輛檢測的相關數據，就可以推測總體情況，從而為決策提供有效信息。

（三）采取多元統計方法把握內部結構

社會是復雜的，警情指標也是多元的。面對復雜的現象，需要更好的技術才能把握總體情況。統計學提供了聚類分析、因子分析、多元回歸、判別分析等一系列的分析工具。

（四）通過數據預測技術把握先機

預測未來方能洞察先機，提高決策水平。數據統計分析技術提供時間序列分析、貝葉斯推斷、回歸分析等技術，能夠對警情進行預測，從而調整警力配置，預防和打擊犯罪。如章社生等采取數學建模的方法，對犯罪嫌疑人住處及下次作案地點進行了預測。[13]昆明市公安局西山分局用溫特斯法對110警情數量進行預測以指導警力配置。[14]

五、當前推進情報主導警務的幾點策略

根據情報主導警務基本理論和我國的實際情況，當前推進情報主導警務要強化三個方面的工作。

（一）在公安科學研究中倡導警情的定量研究，掃清情報主導警務的技術難題，推動情報主導警務的實踐

歷史證明，當數學能夠服務于一個實踐領域，那么該領域的效率就會大大提高。警情的定量化分析，可以有效提高警務效能，是情報主導警務的重要目標。然而，當前我國公安工作雖然積累了大量數據，但定量化的分析研究較少，不僅遠遠不能滿足實踐需求，而且與經濟、衛生、能源等諸多行業比較相形見絀。

警情定量研究不足，存在一定的客觀原因。諸如，公安相關的一些警情指標難以量化；警情數據的異方差特性、截斷特性，不能適用經典統計推斷技術；一般行業決策關注的是表征常態的平均水平，而警務決策關注的是表征異常的離群數值。這些客觀因素，都使得經典統計學遠遠不能滿足警務決策需要，限制了數據統計技術在公安工作中的影響力。

警情數據統計分析是情報主導警務的核心課題，學術界應當高度重視。加強警情數據統計分析的研究，注重學術積累，掃清情報主導警務的技術難題，才能保證情報主導警務的順利實施。

需要注意的是，統計學是一門應用科學。作為一門應用科學，需要方法性知識和應用領域知識結合起來，因此統計學分為數理統計學和應用統計學。當數理統計學與實踐結合起來，就形成了經濟統計學、地理統計學等應用統計學。警情定量統計分析，也需要建立在警情知識的掌握上，不能簡單借鑒其它應用統計的經驗。

（二）情報分析在公安機關工作中存在普遍需求，且實踐性很強，必須強化全警情報分析能力

當前情報分析工作需求大，而公安機關情報分析研究人才缺口大。公安機關面臨著一個選擇：是借助行業外人才的幫助，或者搭建高性能的計算機分析平臺以克服對專業人才的依賴，還是強化自身情報分析能力建設？顯然，前者見效快，后者投入大，見效慢。

隨著時代的發展，“用數據說話”和“用數據管理”漸漸成為政府部門的必然要求。在情報主導警務中，凡是擁有豐富信息的崗位，都存在著強烈的情報分析需求，而情報分析又是一個需要分析工具和實踐經驗結合起來的工作，同時警情又處在不斷變化發展中。因此，借助行業外人才或者一個情報分析軟件的幫助都不能滿足實踐需求。只有強化全警的情報分析能力，才能滿足警情分析的需求。

（三）領導干部在情報輔助決策中處于核心地位，強化領導干部情報定量能力，才能銜接好情報分析和管理決策

自2003年公安部要求在公安機關中推進情報主導警務以來，各級公安機關高度重視這一工作。但在推進情報主導警務的組織保障上，不僅需要組織和領導重視，更需要領導的親身參與。情報分析為管理決策服務，兩者之間存在著密切關系，而情報分析與領導決策處于不同崗位，工作目標、內容、形式各不相同，強調領導的參與似乎是一個悖論。

但是統計學認為，統計是一門科學，也是一門藝術。統計是一門藝術，不僅是指統計在形式上具有審美性，而且在內容上也具有主觀性。如統計分析結果，不具有完全確定性，而是存在于一定概率之上，接受分析結果需要考慮主觀風險；統計分析過程是客觀的，但其分析目的和選擇指標具有主觀性，必須體現決策的主觀傾向；統計分析方法必須遵規守矩，但全面的認識和經驗的直覺可以提高分析技巧，而這恰恰是決策者的特長；分析結果具有欺騙性，只有具有統計知識的決策者才能明察秋毫、洞若觀火。[15]

因此，推進情報主導警務工作不僅需要組織和領導的重視，更需要領導干部、特別是中基層領導干部的參與?？梢灶A見，未來數據統計分析能力將與文字材料寫作能力同等重要，成為公安機關中基層領導干部的重要能力。

[1]吳開清.國外關于情報信息主導警務工作的研究概況[J].公安研究,2005(7):88-91.

[2]孟憲文.警務主導觀：信息還是情報[J].中國人民公安大學學報(社會科學版),2006(4):85-89.

[3]劉新文.信息、情報概念辨析[J].術語標準化與信息技術,2009(4): 16-19.

[4][6]涂子沛.大數據[M].桂林:廣西師范大學出版社,2012:86,77.

[5]楊靜,刁筠波.幾種情報分析研判模式對我國情報主導警務工作的啟發與思考[J].警察技術,2011(5):70-73.

[7]田孝良,張曉菲.西方發達國家“情報主導警務”模式的共性分析[J].湖北警官學院學報,2010(7):90-93.

[8]萬川.西方情報主導警務理論的發展脈絡[J].北京人民警察學院學報,2009(6):84-87.

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[10]夏穎,王哲,程琳.聚類分析在犯罪數據分析中的應用[J].合肥工業大學學報(自然科學版),2009(12):1924-1927.

[11]李金昌.統計思想研究[M].北京:中國統計出版社,2009:246-254.

[12]金勇進,杜子芳,蔣妍.抽樣技術（第二版）[M].北京:中國人民大學出版社,2010:227.

[13]章社生,曲徑,鄭傳建,趙偉明.犯罪嫌疑人住處及下次作案地點預測[J].武漢理工大學學報(信息與管理工程版),2010(6):970 -973.

[14]楊建軍,張勇堅.溫特斯法在110警情預測中的應用初探[J].云南警官學院學報,2009(6):45-50.

[15][德]克萊默.統計數據的真像[M].隋學禮譯.北京:機械工業出版社,2008.

D631

A

1673―2391(2014)02―0010―04

2013-08-15責任編校：邊草

北京市科委資助課題《基于智能交通海量數據的交通環境分析研究系統》；課題編號為：z131100005613010。