大數據時代反腐情報收集的障礙及其解決途徑

歐陽愛輝

摘 要：大數據時代的到來為反腐情報收集工作帶來了巨大便利，促使反腐情報收集范圍愈發寬廣，收集成本普遍降低，微觀信息的整合更加容易。但因大數據時代的反腐情報信息總量過于龐雜、反腐情報真偽難辨、情報收集容易喪失個性化且極易損害民眾合法權益，給反腐情報收集造成了障礙。要化解這些障礙，可以從盡快打造專門性的大數據時代反腐情報控制平臺、進行有針對性的個性化反腐情報收集和完善相關法律法規保障民眾合法權益三方面予以消解。

關鍵詞：大數據時代；反腐情報收集；障礙；解決

中圖分類號：G250 文獻標識碼：A 文章編號：1674-9170（2016）01-0043-07

“腐敗是社會毒瘤。如果任憑腐敗問題愈演愈烈，最終必然亡黨亡國”[1]。為了有效遏制腐敗，實施強力反腐，以“情報先導”進行反腐情報全面充分收集無疑是最關鍵的一步。而隨著人類社會逐漸邁入到以大交易數據、大交互數據和大數據處理為基本特征的大數據時代，各類數據與信息得到了最廣泛運用，人類社會已經以無法估量的信息流作為了存在形態。在這樣的時代背景下，反腐情報收集更是獲得了較往昔更加龐大且極其便利的數據庫與信息源泉。不過，任何事物都具有兩面性，海量信息的涌現也使紀檢機關、偵查部門對涉及反腐情報的核心數據信息實施有效發掘、識別、追蹤、預測以及監控等產生了巨大困難，嚴重阻礙了相關情報分析研判的精確度和效率。因此，分析當下大數據時代對反腐情報收集的價值及存在的各類障礙，積極尋覓合適解決路徑，具有重要意義。

一、大數據時代對反腐情報收集的價值

大數據時代人類社會存在的基礎即海量數據交換，廣袤無邊、令人眼花繚亂的數據是該時代最顯著的特征和重要財富。憑借這些令人目不暇接的數據信息，大數據時代不僅為商業情報收集，促進經濟增長提供了巨大便利，對反腐情報收集同樣也具有重要價值。

（一）大數據時代促使反腐情報收集范圍愈發寬廣

在大數據時代，人們彼此交往的信息已經幾乎被完全數據化，個人和企業的數據紛紛急劇整合形成規模化的云數據鏈。較之傳統反腐情報收集簡單依靠針對具體當事人、微觀案件出現的民眾信件、電話舉報和紀檢機關、偵查部門主動實施的案件線索收集與開展偵查活動，反腐情報收集范圍則變得越來越寬廣。無論是相關人員酒店設宴訂餐、外地出差旅游還是超市購物消費等信息，都能借助新興的數據挖掘技術一覽無余。如此一來，反腐情報收集就絕不僅僅局限于民眾舉報或紀檢機關、偵查部門依靠傳統人力、物力、財力獲取的單獨針對某些特殊行為“冰山一角”的信息，它更多是對相關人員所有數據痕跡的全面搜羅，其收集范圍無疑實現了最大程度的廣泛化。

（二）大數據時代促使反腐情報收集成本普遍降低

依托大數據時代廣泛興起的數據挖掘技術，相對于紀檢機關、偵查部門耗費大量人力、物力、財力進行的傳統反腐情報收集，其成本普遍呈降低趨勢。譬如以偵查部門為例，傳統模式下出現了腐敗案件后，大多要抽調大量偵查人員啟用調查訪問、詢問、現場實地勘驗等方式不厭其煩地進行摸排和證據收集，不少情況還需要各地區、各部門、各層級的分工協調與密切配合，這樣耗費的時間成本與經濟成本顯然非常驚人。借助數據挖掘形成的海量數據信息匯總研判，便可以極大地縮短時間，減少經濟成本。甚至對于某些痕跡比較明顯的腐敗案件，偵查人員足不出戶簡單利用特殊軟件程序就能從移動終端、互聯網交換平臺上獲取到關鍵信息。由此可見，大數據時代的到來讓反腐情報收集的成本大為降低。

（三）大數據時代促使反腐情報收集更容易實現微觀信息整合

反腐情報收集必須做到各類微觀瑣碎情報信息的高效整合，從而準確把握具有價值的信息，舍棄那些沒有價值的材料。在傳統反腐情報收集過程中，紀檢機關、偵查部門往往需要憑借長期形成的辦案經驗，以感性認識等淺層思維的表現方式展開情報收集。這種方式如果運用得當，的確能夠迅速整合關鍵信息有效查明腐敗案件。可倘若紀檢機關、偵查部門依靠辦案經驗判斷失誤，則不但會耗費大量人力、物力、財力，還有可能錯過重要案件信息甚至導致核心證據被滅失。而大數據時代的來臨，使這種微觀信息整合較傳統模式容易許多。因為依靠網絡運營商的鼎力協助，紀檢機關、偵查部門可以巧妙實現各個網絡分散節點微觀數據信息的匯總，將每分每秒都在網絡終端中產生的社交活動、個人習性、財產轉移等情況予以歸類。這種微觀信息收集是依靠人工智能程序自動完成的，“不知疲倦”的電腦軟件根本不需要使用辦案經驗形成的感性認識對信息予以篩選，它能夠高負荷、大強度對所有信息展開徹底整合分析，可以減少感性認識等思維方式造成的失誤，更易促成微觀信息的整合。

二、大數據時代反腐情報收集存在的障礙

凡事有利就有弊，大數據時代的到來固然給我們廣泛收集情報信息，打擊腐敗現象提供了極大便利，但因各種主客觀因素桎梏，它也給反腐情報收集工作帶來了一些障礙，主要表現為以下幾個方面：

（一）大數據時代的反腐情報信息總量過于龐雜

在大數據時代，人們工作、學習、生活的任何一方面都有可能因交往的數字化而導致留下或多或少的數字信息。譬如到外地出差留下的飛機、火車網絡購票信息、去銀行取錢留下的資金流動信息、去超市用信用卡購物留下的消費信息、在網上進行醫院門診掛號留下的個人身份信息等，可謂無所不及。腐敗作為國家公職人員或事業單位、國有企業管理人員憑借職權謀取私利，嚴重損害國家整體利益或社會公共利益的一種具有社會危害后果之行為[2]，只要它在大數據時代尚未絕跡，就必然會留下數字化的“蛛絲馬跡”。但是，相關情報信息總量的劇增也給紀檢機關、偵查部門進行反腐情報收集剖析帶來了困難。因為大數據自身價值密度較低，各類數字信息充斥在一起，龐雜的數據群中難免會有許多不相干的無效數據存在，這些數據甚至占據了大多數。如此一來，即便有計算機人工智能系統的有力輔助，也很難確保紀檢機關、偵查部門高效快捷地獲取最需要的反腐情報。

（二）大數據時代的反腐情報真偽難辨

隨著大數據時代計算機信息技術的飛速發展，腐敗問題日益受到民眾密切關注，各類反腐情報也屢被官方或民間大量發掘出來。但反腐情報的真實性究竟有多高，這同樣給紀檢機關、偵查部門展開反腐核心數據信息研判造成了困難。因為在大數據時代，每一個普通民眾都可以借助各類隨身攜帶的便利設備實施反腐情報線索收集。如2008年的江蘇“天價煙局長”周久耕事件、2012年的陜西“表哥”楊達才事件、2013年湖南火箭提拔一系列官員事件等，無不都是普通民眾（含部分當事人）利用手機、錄音筆等高科技信息設備收集到相關線索，然后發布到網絡中，最終引起相關部門重視再予以查處（見圖1）。

借助這一路徑，近年來國內的確查處了一大批腐敗案件。但該路徑的弊端也是顯而易見的：首先，收集線索的普通民眾受個人主觀傾向影響（如是利害關系人或者有仇富心理等）或技術手段限制，其獲取的相關情報信息難免失真，帶有片面性甚至完全扭曲。其次，在主要網站發布具備煽動性的“帖子”以引起其他民眾注意，其他民眾就有可能在此類斷章取義的信息中產生盲目情緒，進而將事態引入極端。再次，由于受到社會各界廣泛關注，傳統媒體（電視臺、紙質報刊等）也紛紛進行報道，可他們的報道很大程度上依舊建立在事先存有一定失真甚至扭曲的信息基礎之上。最后，紀檢機關和偵查部門雖然最終進入到腐敗案件的查處過程中，但在前面一系列環節鋪天蓋地真真假假的信息阻礙下，他們必須耗費很大精力去甄別相關反腐情報的真偽，進而延誤了對真正有價值反腐情報的收集和對真正有意義案件的查處。例如，2012年曾有民眾根據微博論壇中發布的“持鈔票炫富女子”照片指證其為湖北省通山縣女縣長，后來湖北省相關部門經多方查證并不屬實[3]，這嚴重干擾了當地紀檢機關、偵查部門對真正重要貪腐行為的查辦。

（三）大數據時代的反腐情報收集容易喪失個性化

從表面看，在大數據時代能夠收集到的各類反腐情報較傳統模式無疑是呈幾何級增長。但由于在信息海量的前提下，對數據的收集、甄別、研判往往都帶有一定大批量特征，這就或多或少地導致相關反腐情報收集趨向類型化。可世間的事物畢竟千差萬別，反腐針對目標往往各異且并非每一腐敗行為都能做絕對地分類處理，極易造成大數據時代反腐情報收集個性化喪失，進而帶來反腐盲區。根據筆者對2010～2015年國內涌現的和大數據有關的典型反腐事例的整理（見表1）①，就可以發現近年我國相關反腐情報收集個性化缺失不小。

從表1可以看出，我國大數據時代反腐情報收集主要集中于縣處級和科局級及以下官員，對于高級別官員特別是省部級及以上國家公職人員反腐情報收集，實可謂鳳毛麟角。這自然有高級別國家公職人員身份特殊和顧及公民隱私的考量，導致無論普通民眾抑或紀檢機關、偵查部門都不大可能甚至不具備此能力對其隨意展開相關腐敗數據信息收集。但如此下來，大數據時代反腐情報收集針對目標便難免會限制在較低級別官員身上，背離“‘老虎、‘蒼蠅一起打”之反腐初衷，逐漸產生了反腐盲區。況且，腐敗的類型是多種多樣的，隨著時代發展可能會不斷衍生出全新形態。這其中有很多并非現在所指的“包養情婦”、“收黑錢”、“公款消費”等能完全予以概括。以表1為例，該表中納入“其他”范疇的就有51起之多（如行政不作為、經濟壟斷、吃空餉等）。④長此以往，難以分門別類的腐敗行為越來越多，在數據大規模合成分析條件下，會進一步抹殺它們的個性化，促使反腐盲區日益擴大。

（四）大數據時代的反腐情報收集極易損害民眾合法權益

在大數據時代，進行反腐情報收集必須建立在大量發掘、收集相關信息的基礎之上。由于數字化的縱深發展和收集數據信息方式的日益簡便，難免會造成民眾相關合法權益受到損害。畢竟獲取的情報包含個人身份和住址、通話通信記錄、財產情況等信息，和民眾隱私權、通訊自由權、財產權等合法權益息息相關。若收集過程中不注重保護他們的合法權益，產生的危害則不容小覷。首先，紀檢機關和偵查部門進行相應情報收集時，因其均為國家公權力主體，特別是后者更掌握有高度發達的信息設備，要侵犯民眾合法權益可謂易如反掌。以2013年美國“棱鏡門”事件為例，上至各國政要，下至草頭小民，個人隱私信息無不處于美國中央情報局監控網掌控之列。[4]所以，面對紀檢機關和偵查部門等國家公權力主體的反腐情報收集，若缺乏必要的法律制約手段，民眾隱私權、通訊自由權、財產權等合法權益被侵害的危險極大。其次，普通民眾借助微型攝像器材、網絡系統進行反腐情報線索收集，盡管因其并非國家公權力主體，造成的隱私權等合法權益侵害相對較小，但是此類侵害始終存在。加之普通民眾收集反腐情報線索還往往受自身主觀情緒影響，收集到信息不轉交有關部門卻盲目在互聯網進行所謂“爆料”，若其信息虛假則會給相關當事人名譽權帶來嚴重損害。譬如2015年網友“釋正義”在互聯網上“爆料”少林寺方丈釋永信涉嫌腐敗等一系列問題，寺廟作為我國宗教性事業單位固然也屬于反腐范疇，但若信息不實，給方丈釋永信造成的名譽權損毀自然極其嚴重。[5]更有甚者，將收集到的反腐情報作為敲詐勒索的工具，此等行為給相關民眾帶來的損害就更加嚴重。如網絡大V格祺偉就曾以即將在互聯網上發帖為由向當事人大肆索要錢財，具有嚴重社會危害性甚至涉嫌構成敲詐勒索罪。[6]

三、化解大數據時代反腐情報收集障礙的有效路徑

從上述可知，在大數據時代，我國反腐情報收集仍存在不少障礙，這嚴重影響了我們借助大數據這一利器進行有效反腐。因此，針對其主要障礙展開化解無疑是當務之急。筆者認為，我們可以從以下三條途徑著手解決。

（一）盡快打造專門性的大數據時代反腐情報控制平臺

針對大數據時代反腐情報收集中普遍呈現的信息總量過于龐雜和情報真偽難辨的障礙，應盡快打造專門性的反腐情報控制平臺是當務之急。在合適的情報控制平臺全面實施有效管理，就能夠較好地理清思路、辨明真假，從而在浩如煙海、參差不齊的信息中尋覓出真正有價值的情報。而打造專門性的大數據時代反腐情報控制平臺，積極運用與信息社會發展相適應的技術手段無疑是重中之重。

鑒于大數據中往往存有眾多無效數據，能發揮精確提煉效果的云計算與模糊計算理應成為反腐情報控制平臺主要技術支撐。實質上，目前公安部的“天網工程”、山東省等省份設置的“公安云計算中心”以及國家安全部門正積極謀劃的“大數據反恐系統”就有很多可資借鑒之處。譬如仿效各省“公安云計算中心”，根據事前圈定的腐敗案件嫌疑對象用依托云計算和模糊計算的關聯分析法在表面看似無多大關聯片段化的人、行為、事件彼此間建立起關聯模型，挖掘出紀檢機關和偵查部門真正需要的反腐情報；以貝葉斯網絡①（Bayesian network）、支持向量機②（Support Vector Machine）等技術工具設置一套基于腐敗行為模式的系統，進而在各種活動中搜尋事先嚴格界定好的腐敗行為……。而且隨著未來數據信息分享機制愈發健全和分析系統的日益精確化，專門性反腐情報控制平臺利用此類技術手段獲取的相關信息必將更加準確高效。

（二）進行大數據時代有針對性的個性化反腐情報收集

由于大數據時代反腐情報收集容易趨向類型化，進而抹殺就不同案件展開的情報個性收集工作，造成反腐盲區，因此實施有針對性的個性化反腐情報收集也是化解障礙的主要方略之一。具體來說，此類有針對性的個性化反腐情報收集主要包括兩方面：

第一，在情報收集中積極推進可視化分析模式。可視化分析是剖析大數據的基本要求之一，它能夠較直觀地體現大數據的特點，借助此模式人們可以繞開眼花繚亂的阿拉伯數字和拉丁字母，形象地發現事物規律。例如2014年百度網站就曾以可視化分析模式全程直觀展現了春節前后中國大陸人口遷徙軌跡[7]，這比完全對著枯燥數字和字母實施研判清晰多了。因此在反腐情報收集上，同樣也可憑借SPASS、SNA③等分析工具實施可視化研判，盡量減少反腐遺漏區域，能一目了然地找到真正有價值的情報信息。其大體流程是當腐敗問題出現后，互聯網和其他媒體將披露大量信息，紀檢機關和偵查部門會獲取巨大數據信息。經分析匯總，發現這些數據信息既可能有圖像、文字、音頻、視頻，也可能涵蓋普通數字表述。它們對腐敗案件查處都具備一定價值，但單獨論及某一數據信息，則含金量未必會很高。屆時紀檢機關和偵查部門可以啟用SPASS、SNA等分析工具實施可視化研判，借助直觀性很強的技術手段便能盡快尋覓到案件關鍵信息點。這樣就能迅速全面體現了大數據時代反腐情報收集的Volume（信息大量）、Variety（數據多樣）、Velocity（動作迅速）和Veracity（判斷準確）“4V”技術特質，做到有效消除盲區。

第二，注重情報收集的適當人工化。大數據時代的反腐，需要廣泛運用各類高科技智能信息技術，但這種技術的使用不能過分夸大，按事先設定程序僵化運作的機器和隨機應變的人還是有著本質區別。美國聯邦量刑指南制度的相關研究人員就曾指出，作為一個復雜社會系統演變形成的量化值，簡單的全方位大數據收集整理將損害量刑指南系統進行定罪量刑計算的基本秩序。[8]有鑒于此，為減少僵化機械分析帶來的負面影響，在反腐情報收集中也應適當注重人工化。即培養紀檢機關和偵查部門相關人員正確的大數據時代反腐情報收集觀念，一方面在宏觀上要具備以數據情報搜集思維為導向的海量信息整合意識和情報甄別判斷能力，另一方面在微觀上設置完備的人工反腐情報收集渠道（如保留傳統信箱、熱線電話，設置官方微博、微信號，有專人對BBS、微博、微信等各類新媒體實施全天候輿情關注等）。長期堅持下去，便可順利實現反腐情報收集智能化與適當人工化的巧妙結合，既不避諱官員級別又不忽略新的腐敗類型，全面完成有針對性的情報收集工作。

（三）完善相關法律法規保障民眾合法權益

“法律對權利講是一種穩定器，而對失控的權力來講則是一種抑制器”[9]。大數據時代的反腐情報收集因牽涉到眾多和民眾合法權益密切相關的數據信息，若得不到相關法律法規的全面妥善保護，民眾的合法權益就可能會岌岌可危，因此強化法律法規的完善至關重要。

從確保法律整體銜接上看，完善相關法律法規實現對大數據時代反腐情報收集中的民眾合法權益保護包括三個環節。一是頒行《中華人民共和國個人信息保護法》。從個人信息采集基本原則、國家公權力主體對個人信息的具體采集、處理與利用、普通民眾對個人信息的具體采集、處理與利用、違法采集、處理與利用個人信息的司法救濟和應承擔的法律責任等方面對涵蓋大數據時代個人數據信息在內的各種信息均予以專門立法保護。有了這樣一部專門性的法律，民眾相關合法權益受侵害的可能性自然就會大幅降低。二是修訂現行《中華人民共和國刑事訴訟法》，明確規定偵查部門實施牽涉民眾隱私信息的腐敗案件偵查活動必須事先獲得司法機關令狀許可，如果未獲得批準則不具備可采性。與之相配套還需在刑事訴訟法典和司法解釋中確立網絡非法證據排除規則，系統約束偵查部門網絡非法取證行為。畢竟偵查部門等國家公權力機關進行大數據時代反腐情報收集侵犯民眾合法權益的危害要遠大于普通民眾，因此刑事訴訟法典與司法解釋理當就其作具體規范①。三是適當修訂現行《中華人民共和國刑法》，實現刑法與個人信息保護法的無縫對接。刑法是保證民眾正當權益最后且最具威懾力的一道屏障，雖然歷經多次修改已經制定了不少與侵犯個人信息緊密相關的刑事法律條文②，但它們并未專門涉及大數據并且無法保證同未來的個人信息保護法完全兼容，需要遵照個人信息保護法進行相應刑事法律責任配套設置。

參考文獻：

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[4] 李娜.“棱鏡門”暴露大數據時代隱私危機[J].科技導報，2013（31）：9.

[5] 王才亮.“釋正義傷害的不僅僅是釋永信與少林寺”[EB/OL].（2015-08-13）[2015-09-16].http：//www.acla.org.cn/html/fazh-

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[6] “網絡大V格祺偉團伙覆滅記”[EB/OL].（2015-01-19）[2015-09-16].http：//news.youth.cn/gn/201501/t20150119_6419000.htm.

[7] 侯睿.大數據時代的反恐情報收集與分析[J].山東警察學院學報，2014（4）：94-97.

[8] 趙小楠.大數據時代的危害性與局限性[EB/OL].（2015-02-03）[2015-09-16].http：//tech.163.com/15/0203/12/AHHE7DOE

000915BD.html.

[9] （美）E·博登海默.法理學、法律哲學與法律方法[M].鄧正來，譯.北京：中國政法大學出版社，1999：293.

責任編校 陳 瑤

Abstract： All conveniences have come in data-collection of anti-corruption in this new era of big data， with areas enlarged， costs reduced， and integration of micro information made much easier. But there have come together with the conveniences the barriers of redundancy of the sum total of information， difficulty in distinguishing true information from the false， loss of individualization in date collection， and the liability to interfere with the legitimate interests of the public. In order to deal with these obstacles， something must be done in the following fields： setting up professional anti-corruption information-collecting control center， making pertinent special anti-corruption information collecting efforts， and improving related laws and regulations to protect peoples legal rights and interests.

Key words： big data； collecting anti-corruption information； obstacles； measures