大數據下治安管理工作探析

姚曉黎

(山東警察學院， 山東 濟南 250000)

大數據下治安管理工作探析

姚曉黎

(山東警察學院， 山東 濟南 250000)

大數據的使用在治安管理工作中具備提高治安管控率、有效預警治安事件、提高治安管理效率和優化處理復雜治安數據等優勢，但同時也存在沒有全面掌握大數據的內涵、存在信息孤島現象、信息處理能力偏低和公共參與度低等挑戰。基于以上分析，大數據下的治安管理工作的開展應從以下五個方面努力：改變數據處理的原有思維，快速適應大數據技術特點；努力消除信息孤島現象；積極做好大數據相關人才的儲備和供給工作；大數據技術和傳統調查方法有機結合；高效溝通，提高公眾的參與意識。

大數據；治安管理；治安工作

隨著時代的發展，貧富差距、階層分化等一系列新的社會問題不斷涌現，治安管理工作呈現出越來越多的新變化，同時也面臨著越來越多的挑戰。治安管理的過程中越來越離不開對數據的收集和處理。傳統的治安管理模式是以警力資源為主、視頻監控等信息數據為輔。這種管理方式下，資源利用率很低，更多的是使用小數據，依靠經驗積累解決案件，案件的偵破率也偏低。在信息時代，治安管理的過程中善用大數據可以事半功倍，能夠更好地解決治安問題。

一、大數據的內涵與特點

從農耕時代發展到工業時代，再到現在的信息時代，技術不斷創新，不斷改造人類世界。在信息時代，數據占據了主體地位。近年來提出的大數據被稱為繼云計算、物聯網之后的又一次重要的技術變革，這次技術變革對國家治理模式、企業決策以及個人生活方式都會產生重要的影響。

根據世界著名咨詢機構麥肯錫(2011)發布的研究報告《大數據：下一個創新、競爭和生產率的前沿》中提出的大數據定義，認為“大數據是超出了典型數據庫軟件的采集、存儲、管理和分析能力的數據集”[1]。奧巴馬政府(2012)發布了《大數據研究和發展倡議》，提出將通過廣泛收集的龐雜的數據資料，從中獲取知識和洞見以提升能力，進而轉變學習模式。此倡議標志著大數據在信息社會的重要地位。

一般來說，大數據技術具有四個特點，一般稱為4V。第一是數據巨量(Volume)。據統計，2013 年中國產生的數據總量超過0.8ZB(相當于8億TB)，2 倍于2012 年，是2009 年全球的數據總量。預計到2020 年，中國產生的數據總量將是2013年的10倍，超過8.5ZB。第二是數據快速處理(Velocity)，可以在短時間內完成大量數據的處理，進行數據間相關關系分析。第三是數據的來源和種類復雜多樣(Variety)，大數據就是要在巨量數據不同種類間發現數據的關聯。大數據的運用需要接受數據存在一定的混雜性，因為數據來源形式多樣，通過接收不同形式的數據來源，容許適量數據的容錯率，取得事件發展的趨勢和規律。谷歌公司的工程師(2009)《利用搜索引擎查詢數據檢測禽流感流行趨勢》，論述了谷歌基于用戶的搜索日志的匯總信息，利用了Logistic回歸分析，設計了流感預測系統(Google Flu Trends，GFT)，成功預測了流感病人的就診人數。谷歌公司利用大數據，使用相對簡單的算法，預測了復雜的流感問題。第四是大數據低價值密度(Value )，數據來源紛繁復雜，表面看來毫無聯系，但是隱藏在數據背后的細微關系卻存在著意想不到的價值，大數據需要從紛繁復雜的數據中提煉出所需要的有價值的信息，快速完成數據的收集整理和相關信息提煉。

二、大數據下的治安管理工作

隨著經濟全球化進程的加快，全世界各地的聯系變得越來越頻繁，各種通信和交通工具打破了地理的界限，跨地區犯罪、社會矛盾等不安定因素日益增多。治安管理工作作為一項綜合性業務，如何能從眾多的數據中發現犯罪的苗頭，遏制犯罪？大數據的出現對治安管理工作提出了新的挑戰，同時也為治安管理工作開辟了新的發展道路。通過對海量的信息進行處理，發現隱藏在繁雜數據背后的事件規律，并以此為指導指揮相關警務工作，這就是大數據在治安管理工作中的作用。

(一)我國治安管理工作中數據運用的歷史沿革

我國于20世紀80年代中期開始進行公安通信及計算機網絡建設。進入20世紀90年代，公安交通管理信息、人口管理信息、出入境管理信息等先后接入網絡。2003年國家發改委正式批復了公安通信網絡與計算機信息系統建設工程，(“金盾工程”一期)， 2006 年 11 月順利通過了國家驗收。2008 年公安部開始實施 “金盾工程”二期工程。“金盾工程”的開展，加強了公安機關利用現代化的技術，加強了公安機關協同作戰、快速反應的能力，提高公安機關的工作效率，更好地適應新形勢下的社會治安的動態管理。經過多年的公安信息化建設，為公安機關使用大數據提供了基礎保障，各類數據的采集和上傳為公安工作開展大數據工作提供了有力支撐。

(二)治安管理工作中大數據運用的優勢

黨的十八屆五中全會提出，“實施國家大數據戰略，推進數據資源開放共享”[2]。大數據為現代社會治安管理提供了全新的管理視角。大數據的應用，可以使公共安全處于無縫對接的大網絡系統中。在現代社會的治安管理工作中，強化大數據的核心地位，技術先行，有效整合各類資源，可以實現治安管理的主動性和智能性。

1.提高治安管控率

通過社會治安管理發展看，公安機關對社會治安局勢的駕馭體現在治安管控率水平高低上。在傳統的治安管理模式中，僅通過路面監控無法做到對全轄區、全區域的治安情報預警。在大數據的幫助下，通過采集到的公眾行為數據，同時分析犯罪區域的視頻影像資料，可以發現犯罪嫌疑人的活動模式，可以有效地對犯罪行為模式、犯罪行為特點、熱點問題進行預測，這對于治安管理工作的分析、研判以及治安管理工作的重點內容的確定有著極其重要的作用。例如香港警務部門利用海量數據分析臥底工作的不足，就有效提高了破案和維護治安的能力。

2.有效預警治安案事件

隨著大數據的迅速發展，傳統的治安管理方式也會發生改變。傳統的治安管理只是通過巡邏、接警、處警，很難做到事先預警、防控和有效破案等問題。大數據可以融合物聯網、安防、互聯網等多個行業和領域的優勢資源，為政府、公眾提供實時音、視頻服務，可以極大地提升社會治安防控水平。公眾通過安裝移動終端APP軟件或者電腦客戶端，就可以實現通過移動終端、電腦進行大屏實時遠程音視頻監控、存儲、報警。治安管理機關在進行社會治安防控信息分析時，可以通過對區域治安情況、地理位置、人口密度、人口流動性、人口結構等因素分型分析，使用聚類算法確定治安案件中的等級，對新出現的治安案件進行及時分類，確定等級，及時進行處理。

3.提高治安管理效率

通過公安機關的110報警平臺與微博、微信上全國各地的警情互聯，實時交流相關信息，快速提高辦案效率，可以更好地為公眾提供高效率、高質量的治安服務，整體提高公安機關的公共服務水平。例如李偉等人的論文中提到的在近12億卡口視頻抓拍系統中查找套牌車輛，設定了查找規則,利用“HADOOP+ORACLE”的模式建立模型，對此模型進行運行后發現，效率基本滿足應用要求，50分鐘內排查出394輛疑似套牌車輛[3]。

4.優化處理復雜治安數據

公安機關的現狀是警察力量嚴重不足，各地警力尤其是基層民警壓力巨大。利用信息科技技術，可以在一定程度上實現技術替代人，減少警務人員工作負擔。比如當前公安機關通過高清攝像監控系統，可以收集到巨量的視頻、圖像數據，以相對簡單的 GPS 定位數據而言，該視頻、圖像數據具有難以識別、數據處理速度低、傳輸難度大等特點，而大數據技術的出現為這些復雜的治安數據處理帶來了新的突破可能。將來自治安管理系統中的大多數數據作為部分數據源，對來自道路探頭的交通道路數據和公共區域的監控攝像進行深度的數據挖掘，可以揭示更多的規律性的東西，提高治安管理的能力。

(三)治安管理工作中大數據運用的挑戰

1.沒有全面掌握大數據的內涵

要全面掌握大數據的內涵,就要認識到數字不同于數據，普通的數據也不等同于大數據。在數據采集工作中僅收集到限定數據，力求精準，但同時會忽視到其他數據的采集。在數據使用的過程中，如果沒有辦法做到大數據的海量數據應用，僅借助傳統經驗進行分析，分析效率就偏低。

2.資源配置效率不高，信息孤島現象仍然存在

大數據要依托海量數據，則信息數據的共享融合就非常重要。隨著多年的公安信息化建設，公安機關獲取的數據量大大增加，但是從資源設置的角度看，現存的治安管理系統大多數都是相互獨立、借助于高清攝像頭的輔助性系統，從高清攝像頭設備角度來看，治安管理系統與企業、社會等已經存在的安全防衛系統形成各自獨立的信息孤島，相互之間存在著較為嚴重的信息覆蓋過度、覆蓋區域不全等資源浪費和失效問題，不同部門和不同地區間還存在著信息壁壘。

3.信息處理能力偏低

基于目前高清攝像監控系統產生的數據是視頻圖像數據，相對于簡單的 GPS 定位來說，在信息的操作性方面，此類視頻圖像數據的處理還依賴人工，效率較低，無法實現視頻監控信息的智能化篩選，相關軟件需要進一步開發。在公安機關利用高清攝像監控系統的視頻圖像數據時，為了追蹤一個犯罪嫌疑人，往往需要耗費大量人力物力來人工觀看視頻圖像。

4.公眾參與度低

從治安管理方式看，維護治安仍然是警務人員責無旁貸的責任，警務人員是治安管理的維護者與監督者，公眾只是作為社會秩序的遵從者，被動接受治安信息。然而在大數據時代，人人都應該是大數據的提供者和接受者，而目前的現狀明顯與此不符。

三、大數據下的治安管理工作優化

為了能在大數據下更好地改進治安管理工作，需要從以下幾個方面繼續努力。

(一)改變數據處理的原有思維，快速適應大數據技術特點

公安機關的信息化建設，越來越重視信息的上報率。信息上報率和上報條數激增的情況下，要注意開發大數據。大數據從技術層面解決了信息碎片化的問題，為實現大范圍的共享應用提供了基礎。治安管理大數據要求重視學習新的建模工具和分析方法，通過海量數據的分析發現大數據背后隱含的規律性的趨勢，這種思維的培養對治安管理工作有著重要的作用。公安機關應采用培訓等有效措施，快速提升廣大干警對大數據的認識，深刻理解大數據內涵。大數據不是抽樣調查，越多的數據越利于大數據分析的順利進行。抽樣調查就是從所研究的總體中，選取一部分個體進行調查，依托數理統計的大數定律，描述抽樣理論下的樣本特征，對數據進行描述和推斷統計，根據樣本的調查結果反映總體。大數據需要全面獲得數據的相關信息，工作量很大，數據來源混雜且多樣，大數據的分析結果存在著一定誤差，使用大數據要在一定程度上接受大數據的誤差率。大數據中的混雜信息和小部分錯誤不會影響對事件發展趨勢的判斷，而且不斷探索新技術和新方法對數據進行開發和應用，可以用數據來創造價值。

(二)努力消除信息孤島現象

數據的數量直接決定了數據處理的質量，從而影響數據處理的結果。邁入大數據時代的治安管理工作必須進行數據積累和共享。第一，通過打破公安內部部門、地區的限制，在公安機關內部實現警務信息的共享。要克服不同部門、地區間數據編碼和類型可能存在的不同，和數據信息整合存在的困難，另外如何在信息共享過程中避免信息泄露也是需要重視的問題。第二，繼續加大數據的采集、分析。公安機關信息收集人員首先要做好信息的及時、準確上傳，提高數據質量，利用數據進行分析研判，從而才能做到預防、打擊犯罪。利用多種技術手段將零碎的、分散的治安管理信息進行有效的整合，從而形成完整的治安信息鏈條，改變孤島現象，及時有效地預測預警社會中的危險源和危機事件。通過建立社會信息采集和共享機制，必要時積極爭取相關立法支持，從法律制度層面打破數據壁壘。第三，加強警務信息的國際共享。為了更好地解決跨地區和跨國家的犯罪，應盡量爭取各國之間相關警務信息共享。

(三)積極做好大數據相關人才的儲備和供給工作

公安工作是實踐性很強的工作，為了做好大數據相關人才的儲備和供給，應從大數據專業人才隊伍建設和實戰應用兩方面同時進行。第一，建立合理的內、外部供給機制，保證專業人才的充分供給。在人才外部供給角度，考慮在公安院校中培養相關人才，通過設立相關技術課程，也可與地方高校相關系部建立聯系，建立長期人才輸送通道。在人才內部供給角度，通過聘請專家在公安內部選取部分人員開展相應培訓，通過公安內部自我培養的方式，提高公安干警的大數據技術水平。第二，要建立合理的招聘錄用機制，在大數據人才招錄方面，打破傳統用人方式，綜合運用靈活的用人方式(如合同聘用)，采用靈活的方式引進大數據的相關專業領先人才。第三，在人才保持方面，可在薪酬和福利兩方面同時進行。對于外部引進的專家，在薪酬方面適當考慮基本薪酬加可變薪酬或年薪制的方式，在福利方面提供住房、商業醫療保險補充、帶薪休假等方式，以此來提高引進人才工作積極性。對于公安內部培養的人員，通過對人員的內部培養提高專業技術水平，可考慮對這部分人員在可變薪酬方面增加績效獎勵。

(四)大數據技術和傳統調查方法有機結合

根據前文分析，在當今社會的治安管理工作中，大數據發揮著非常重要的作用。在使用大數據進行治安管理的同時，傳統調查方法的使用仍然不可忽視，要將這兩者有機結合起來。傳統的調查方法大多使用抽樣調查、訪談等方法，利用少量樣本信息判斷整體，信度相對較低。傳統的調查方法中，辦案人員依據已有經驗，理清線索，確定方向，判斷實踐的因果關系。大數據更多地是分析判斷相關關系，通過分析可以發現看似不相關數據之間的密切聯系。比如里士滿市的警察將犯罪數據同音樂會或體育賽事的時間等事件相結合進行分析，幫助警方推斷可能的犯罪趨勢。大數據作的趨勢預測分析，可以從復雜的數據中得出規律性的結論，但是如何解釋結論，則需要傳統的經驗分析、案情摸查對大數據作有益補充，這一點不能被忽視。

(五)高效溝通，提高公眾的參與意識

原有的治安管理模式中，公安機關是主要的治安維護者和監督者，公眾被動接受公安機關的管理。社會治安狀況和公眾的利益密切相關，為了更好和公眾進行信息交流，公安機關相繼推出公共微信、微博平臺。在大數據技術下，借助微信、微博等多種渠道，社會中的每個個體都可以是治安信息的發布者和傳播者。通過發動公眾對治安相關信息的及時收集上報，可以建立治安信息覆蓋的“零缺口”，改變原有的治安信息壟斷狀態，提高公安機關的公共服務水平，增加公眾對治安管理工作的認可度，促進公眾在治安管理中的積極參與，多元化的信息來源提供可以更好地提高治安管理效率，治安管理將從以公安機關為主導轉變成全社會共同關注、利益共擔。

[1]McKinsey Global Institute.Big data: The next frontier for innovation, competition,and productivity[EB/OL].

[2]中國共產黨第十八屆中央委員會第五次全體會議公報(2011，5.) [EB/OL].新華網http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/big-data-the-next-frontier-for-innovation.

[3]李偉，孫論強，李鎖雷.“大數據”思維在公安實戰中的思考和實踐[J].中國人民公安大學學報(自然科學版)，2013(4)：20-25.

(責任編輯：岳凱敏)

A Study on the Public Security Management with the Use of the Big Data

YAO Xiao-li

(Shandong Police College, Jinan Shandong 250000, China)

The use of big data in public security management has advantages such as improving public security control rate, early warning of public security incidents effectively, enhancing public security efficiency, optimizing the processing of complex public security data and so on. There are also challenges such as not fully grasping the connotation of big data, the phenomenon of information isolated island, lack of information processing capacity, the low participation in public. Based on the above analysis, the public security management with the use of the big data can be conducted from the following aspects: to change the original thinking of data processing, to adapt to the technical characteristics of the big data; to eliminate the phenomenon of information isolated island; to actively carry out big data related personnel reserve and supply work; to combine big data technology with traditional survey methods; to communicate effectively, and to improve the public awareness of participation.

big data; public security management; public security

2016-11-24

山東警察學院人文社會科學計劃項目“社會良性運行視域下網絡突發事件輿情引導機制研究”(YSKYB201401)的階段性成果。

姚曉黎(1982— )，女，山東棗莊人，山東警察學院講師，山東大學公共經濟學博士研究生，研究方向為公共經濟學、治安學。

D631

A

1008-2433(2017)01-0114-04