當代警務大數據應用情況和偵查新趨勢

王鑫 徐楠 翟爽 張影 楊捷

近年來，各國在推進大數據戰略的同時，不約而同地將大數據應用在了警務工作上，習近平總書記強調，要運用大數據提升國家治理現代化水平。當前，公安機關作為國家治理的中堅力量，大數據警務是公安機關警務工作模式的一種更新，為偵查辦案帶來了新的方法和模式，但是大數據在警務領域中也存在著一些問題[1]。

一、警務大數據的發展背景和趨勢

在國際背景上，美國、日本、英國、法國、印度等國都將大數據納人了國家的發展計劃，歐盟委員會提出了“歐盟開放數據戰略”；聯合國推出了“全球脈動”計劃，建立了世界范圍內的預警機制。在我國，2015年《國務院辦公廳關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》發布，提出運用大數據加強對市場主體的服務和監管；國務院發布了《促進大數據發展行動綱要》，推動了各行業大數據發展；黨的十八屆五中全會明確提出“國家大數據戰略”等一系列關乎大數據發展的思想。2017年12月8日，習近平總書記在主持中央政治局就實施國家大數據戰略的集體學習會議時強調，要運用大數據提升國家治理現代化水平，為大數據警務的發展提供了光明的政策、理論前景。

江蘇省副省長劉旸說：“狠抓大數據戰略，著力打造智慧警務，搶占社會治安高地，時刻跑在犯罪分子前面，不斷增強人民群眾的獲得感、幸福感和安全感。”“互聯網+”時代的新犯罪層出不窮，成為了公安機關面臨的新常態。隨著信息技術在公安工作中的應用，現代科技對公安工作轉型的驅動力越來越高。大數據由于其容量大、種類多、速度快等特點，2014年江蘇全面啟動了警務大數據工程建設，數據成為了新的警務要素，于2017年，一個與現代科技和警務相適應的大數據平臺在江蘇基本建成，江蘇公安以此為基礎，于年底啟動了以“在線融合、智能應用、預測預判、精準服務”為標志的智慧警務建設。

二、警務大數據下的偵查新模式

警務大數據下的偵查新模式是指在結合、運用警務大數據后，實務偵查中所呈現的新特征，新規律。運用大數據來開展偵查，辦案機關可以有效地發現案件中的相關線索，利用數據的廣度和寬度拓展偵查的思維，同時大數據的應用可以幫助創新偵查的方式，轉變偵查格局，提高偵查效率。如果將相關數據提煉、歸納，將其運用到日常偵查工作中，一定會達到事半功倍的效果。

在當下，互聯網技術、網絡數據技術的高速發展給我們的生活帶來了極大的便利，但是同時也給犯罪分子提供了犯罪活動的領域和方式，在當前大數據時代，犯罪的手段和行為模式正向互聯網的方向發展著。比如一些犯罪分子借助互聯網進行購買犯罪工具以及銷贓等犯罪活動，互聯網成為了他們犯罪的平臺，比如二維碼犯罪、網絡電信詐騙等智能型犯罪，為了應對新的犯罪形式和犯罪手段的智能化，公安機關不得不借助大數據開展偵查。

在大數據偵查中，無論其出發點和落腳點如何，都需要以巨大的數據量作為載體，面對浩如煙海的數據，如何分析、提煉，從而得到與案件相關的有效數據便顯得尤為重要。王燃教授在《大數據偵查》一書中提出了“原始數據”“衍生數據”的概念。在這個信息化高速發展的社會，犯罪嫌疑人在犯罪過程中總會遺留下許多數據記錄，比如犯罪嫌疑人的通話記錄，銀行卡中的犯罪相關資金流水記錄，微信、QQ聊天記錄，這就是所謂的原始數據；而通過對犯罪收集的旅館住宿登記，通話記錄的基站數據進行分析、碰撞，就可以獲取犯罪嫌疑人的活動軌跡，這就是所謂的衍生數據。而警務大數據的新模式正是巧妙運用原生數據和衍生數據，獲得犯罪嫌疑人相關信息以及案件的相關證據，從而為案件的偵破提供技術上的幫助[ ]。例如在一起電信網絡詐騙中，偵查人員接到舉報，受害人被某偽裝的彩票網站客服人員騙取30萬元。在本案中，偵查人員同時運用了原生數據和衍生數據這兩種大數據的形態。在這一電信網絡詐騙案件中，偵查人員通過技術手段查得犯罪嫌疑人的IP地址、手機通話記錄、銀行流水等數據基礎，通過大數據平臺的智能挖掘和研判，獲取了犯罪嫌疑人人際關系交往和資金流向等信息，生動地展示了犯罪嫌疑人犯罪網絡關系，這些信息就是“衍生數據”，通過對人際關系交往的分析，偵查人員很快發現了犯罪嫌疑人的共犯，并通過了資金流向對其進行了有力的驗證，證明了這是一個巨大的電信網絡詐騙集團。與此同時，偵查人員還對假冒客服的犯罪嫌疑人的聊天記錄進行了具體分析，通過關鍵詞檢索出一些與案件有關的敏感詞，還原出了犯罪嫌疑人的詐騙手段。這些信息都屬于原生數據范疇。在這起案件中，偵查人員巧妙運用大數據，不到一個月，就成功破獲此案，最大限度挽回了人民群眾的財產。由此看來，在警務大數據下偵查的新模式是公安機關打擊日益智能化、隱蔽化的犯罪的殺手锏。

三、大數據在警務工作中的應用價值

（一）大數據在社會服務方面的應用價值

大數據在社會服務方面提供的應用價值主要有：

1、運用大數據技術，可以綜合分析城市道路上的車輛的數量、速度等信息，智能地調控城市道路信號燈的時長、是否關閉等，以此極大地減輕城市中心路段的交通壓力，幫助解決城市道路擁堵方面的問題。以大數據作為技術支撐的智慧交通還能夠分析車輛的行駛狀態，從而及時地通知交警部門前往交通事故發生地點，盡快解決交通事故事發地點的交通擁堵。另一方面，通過分析駕駛行為人的信息，能夠提前預測醉駕、毒駕等危險駕駛行為，以此減少因此類危險駕駛行為發生的交通事故。

2、運用大數據技術，對基層派出所負責的區域進行有效的管控，提升社會治理能力。公安機關可以通過熱力圖等方式，對轄區內人口密集的區域進行數據分析，可以提前派出警力，進行場所監管，可以有效預防重大公共安全突發事件。此外，公安機關通過派出社區網格員對所在轄區內的各營業場所、生產場所、住所等進行綜合信息收集，并通過大數據技術對收集到的相關信息進行綜合分析，從而得到管轄區域內的高危區域[2]。通過大數據技術對轄區進行網格化劃分，根據之前綜合分析所得到的高危區域進行“標紅”。如此一來，公安機關即可對此類“標紅”的區域通過采取增設值班崗亭、加大警力投入、增加日常的巡邏檢查力度等方法，達到控制高危區域內的潛在的高危人員、減少警情發生的目的。

（二）大數據在警務預測方面的應用價值

我國公安機關一直堅持的基本方針是“打防結合，以防為主”，預測警務能夠在犯罪分子作奸犯科之前發現其犯罪的端倪[3]。想做到對相關警情較為精準的防控，那么運用大數據技術進行警務預測則是必不可少的。公安機關以警務數據為基礎，結合其他政府部門、大型企業的有關數據，并綜合公安機關各部門、各警種的案件數據進行整理匯集，可以分析得出各類案件的發案規律與特點、犯罪嫌疑人的共同特征等結果。例如在電信詐騙犯罪的偵查過程中，可以利用大數據技術對案件高發區域、作案手法、作案地點、犯罪嫌疑人活動軌跡等進行深入的挖掘分析，預測出潛在的作案人員與作案時間、地點等。

四、警務大數據在應用和建設中存在的問題與弊端

（一）數據的整合利用缺乏社會理解。當前公安機關對大數據的收集很重視，公安機關在日常接處警的過程中，民警需要對當事人進行身份登記，或者偵察辦案過程中，民警需要對案件有幫助的數據進行整合利用，這時候就會出現部分當事人或者部分單位對公安機關工作的不理解、不支持、不配合，延誤了公安機關的正常工作，也使大數據的采集在來源方面受到了影響，進而影響到警務大數據的應用和建設。

（二）大數據采集的質量不高，重多而不重精。當前各類警種、警務業務幾乎全都延申到基層，基層單位成為了大數據采集的重點主體，數據采集的出發點是為了完成任務考核積分，重視采集的信息數量，而忽視了采集的數據的質量，在采集的片面的字條上無法做深層次的挖掘，沒有數據的開發意識。而質量不高的信息不僅僅是無用的，很大的程度上來說甚至是錯誤的甚至是誤導人的。單純的積累數量而不對信息進行刪減加大了民警對數據分析選擇的難度，這完全有悖建立數據庫服務民警，便捷查詢的初衷。

（三）數據處理能力缺乏。當前的數據雖然已經有數據庫管理，但是在數據分析工具和分析方法上仍沿用傳統的方法，不能滿足當前公安工作巨大的工作量和效率，很多數據還需要人工處理，比如在視頻數據庫中，視頻只是當作一類數據進行存儲，但是要在視頻中要找到某個精確的目標還需要花費大量的時間和精力，筆者曾經花費10小時的時間查找跟蹤一個人。

（四）數據的應用能力不強。多數民警由于培訓不足，對于數據的應用還暫時停留在表面的大數據的查詢，數據的比對和分析能力不夠。此外，一些老民警現代信息意識不強，信息操作能力不強，無法做到人機結合，數據應用水平有待提高，不然難以滿足公安實戰的需要。

（五）數據不一定具有時效性。信息飛速發展，數據庫里的數據雖然全面，這是優勢也是劣勢。民警在使用大數據時就要發揮自己的主觀能動性，而大多數民警可能只會機械的使用大數據平臺，將過時的數據也運用到了現在的實戰運用中很顯然是無用的。

（六）數據的分析僅停留在結果而忽視數據產生的過程。數據分析不懂如何敘事，也無法表現思維呈現的過程，只能停留于結果。

五、結語

大數據時代下，數據的應用為日常警務工作創造了條件，給偵查工作帶來了新的工作模式和方法，盡管大數據在技術應用、建設和普及方面仍存在不少的弊端，但是未來的大數據警務會更加完善、警務工作更加智慧化、工作效率會更高。

參考文獻：

[ ] 楊萬方.警務大數據應用的問題與對策研究[J].決策咨詢，2018（04）：67-72.

[2] 王燃.《大數據偵查》.201701.

[3] 胡黎陽.基于大數據的預測警務在打擊跨境電信詐騙中的應用研究[J].武警學院學報，2018，34（09）：53-57.

[4] 董青嶺.預測性警務：大數據犯罪預防[J].中國投資，2018（23）：18-19.

作者簡介：

王鑫（1998.1.24），男，籍貫：江蘇泰州，職稱和學歷：本科，研究方向或專業：偵查。