大數據背景下偵查模式的創新性研究

楊 崢

(安徽大學 法學院，安徽 合肥 230000)

隨著互聯網、云計算等前沿科技的發展以及區塊鏈技術的建立，數據信息繼計算機時代、電子時代后迎來了大數據時代。與此同時，在刑事領域，大數據技術也給刑事司法帶來了新的挑戰和機遇。一方面，面對新時代的犯罪具有對象的不確定，犯罪行為持續時間長、涉及范圍廣，犯罪分子職業性、組織性的特點，傳統偵查模式在實踐中的弊端日益凸顯，如果不能及時換代升級就無法適應犯罪形式發生的新變化。另一方面，伴隨著司法改革的持續深入，大數據與偵查模式的融合發展已經成為不可阻擋的時代潮流，大數據偵查作為前沿技術融入司法的規范樣本在實踐中也展示出了新的生機與活力。本文以大數據背景下偵查模式的創新為研究對象，分別從宏觀和微觀兩個層面對偵查創新的路徑進行探討，與此同時也指出了偵查模式創新的同時應當規避的風險和問題，以期為實踐中偵查改革提供些許助益。

一、審視：大數據背景下偵查模式創新的必要性

傳統偵查模式是指主要依靠調查訪問、檔案查詢和現場勘查等傳統手段進行信息儲存、提取和分析研判的模式[1]。在大數據時代背景下，傳統偵查模式已經在一定程度上制約了我國偵查體制的發展，因而亟需做出改變。

1.“以供求證”的偵查理念不符合以審判為中心的制度要求

在我國傳統偵查模式中，口供作為“證據之王”，在偵查過程中起著至關重要的作用。偵查人員對于案件事實的還原常以被追訴人提供的口供為基礎，收集其他佐證案件情況的物證、書證等材料。尤其是未能發現犯罪現場或無法取得實質性證據時，就更傾向于將被告人供述作為定案的關鍵。過度依賴口供，諸如偵查機關訊問的心理施壓、誘導訊問中的虛假陳述及其所造成的錯誤定罪現象，已經超越證據問題，上升至影響刑事司法治理水平。且如果在后續審理過程中出現被追訴人翻供，客觀證據未達證明標準要求的情況，偵查將面臨失敗風險。

“以供求證”的偵查理念與我國以審判為中心的訴訟制度要求格格不入，既不能使案件重心聚集于法庭，也無法體現現代司法文明中保護人權的價值。審判中心主義要求“有證舉在法庭、有理辯在法庭、證據認定在法庭”[2]，即所有認定案件事實的證據都要在庭審活動中進行檢驗和推敲，以削弱口供在偵查活動中的主導作用。

2.“經驗導向”的偵查技術不適應新時期犯罪特征

傳統刑事偵查案件主要依靠偵查人員的經驗與技能，對于處于同一或是簡單的案件，憑借著豐富的辦案經驗和生活經驗偵破處理案件是可行的。新時期犯罪活動發生了根本性的改變，犯罪數量上升，犯罪類型復雜，犯罪主體多樣，犯罪形式虛實結合，犯罪的廣度、深度、整體關聯度也有所增加，這與傳統犯罪類型大相徑庭，公民權利和國家利益比以往任何時候都受到更為緊迫的犯罪威脅。此時經驗型的決策模式已經不能適應犯罪的新發展、新趨勢，犯罪與互聯網、大數據、云計算等科技性技術相結合，具備更高的“科技含量”，偵查人員在傳統偵查模式下已力不從心。

同時，“經驗導向”的偵查技術一是未被賦予行之有效的標準，二是過分強調了辦案人員的主觀感受，偵查的客觀性不足。其考慮因素是偵查人員受其自身辦案經歷、技術能力、認知水平的限制可能存在誤判案情走向的情況，既浪費了司法資源，也損傷了司法尊嚴。

3.“人力為主”的偵查形式不符合刑事偵查的效益價值

傳統犯罪水平較低，手段較直接，犯罪分子的逃竄范圍較小，帶來的偵查工作壓力相對較輕，在人員充足的情況下，基本可以完成偵查任務。但是大數據時代中，犯罪隱蔽性更強，技術手段更加先進，流動性更加明顯，波及范圍更加廣泛，加之刑事案件數量突飛猛進，偵查人員人手不足的缺陷日益顯露，有限的人力難以滿足偵查的需要。這時就會導致偵查投入和產出不成正比，偵查效益低下的局面。

實現偵查的最大效益可以從兩個方面考慮：其一，使用快捷、高效的偵查方式盡力縮小偵查成本來實現偵查效益最大化；其二，在偵查成本既定的情況下探尋合理的偵查資源配置路徑來提高偵查效益[3]。大數據時代下的犯罪有時存在于虛擬空間，此時采用科技手段進行管理，調取公共場所的監控視頻或使用虛擬支付定位，追蹤犯罪分子行徑，就會提高偵查速度，節省偵查資源。

4.“以果溯因”的偵查邏輯不利于實現犯罪預防目的

在傳統的刑事偵查中，原因與結果的邏輯范疇應用的范圍較為廣泛，獲取大量數據需要花費較高的人力、物力成本，但是數據時代的復雜環境給使用因果關系的偵查思維帶來了嚴峻的挑戰。偵查活動的被動性、滯后性對于無實地犯罪現場就會顯得局促無力，如電信、網絡詐騙這種會給不特定多數群體帶來較大的金融損失，犯罪預防可以盡力消除其負面影響。同時，因為新犯罪案件更為特殊和新穎，現實空間和虛擬空間相互交織，偵查人員通過犯罪結果很難追溯至犯罪原因，難以適用傳統的偵查邏輯。

由于犯罪情況各有不同，結合具體案情具體分析，可以看出傳統偵查模式是可以滿足個案預防功能的，卻難以滿足一般預防功能。一般預防功能的優勢在于消除犯罪原因，減少犯罪機會，威懾和矯正犯罪人，達到防止和減少犯罪的目的[4]，真正有利于社會長治久安。傳統的偵查邏輯是根據犯罪結果倒推出犯罪的動機，這種滯后型的打擊模式，含有“亡羊補牢”的意味，隔斷了犯罪原因與犯罪結果之間的關系，與提前預防的精神背道而馳。

二、塑造：大數據背景下偵查思維與理念的創新

1.偵查思維應由“因果關系”轉向“相關關系”

大數據時代許多犯罪基于大數據的特性之間具有“相關關系”，即強調通過識別有用的關聯信息來分析案件，即從看似與案件無關的海量信息中通過數據碰撞等大數據分析方法的整合分析挖掘出相關的數據信息以作為刑事偵查的線索[3]。可見大數據偵查模式的偵查邏輯不同于傳統犯罪行為的因果關系，通過大數據分析更能發現犯罪的相關關系，可以有效防范犯罪的危害結果發生。雖然傳統偵查模式依據案件事實，在確定偵查方向和偵查計劃方面具有明確性，對于個案犯罪的打擊具有針對性，打擊的成效較為顯著，犯罪預防的目的在傳統偵查中難以得到有效體現。被動型的偵查模式注定受“由果溯因”弊端的限制，結果側重在事后打擊而非事前預防，長久而言并不利于我國對于犯罪的防控。大數據偵查使用數據分析的模型，采用多種資源方式將相關案件信息錄入，數據碰撞經過模型平臺的處理可以得出偵查線索，也拓寬了偵查途徑。同時，以此產生的信息結論具有研判、預測事態發生方向的能力，偵查機關據此不僅可以提高案件的偵破效率，還能及時掌控犯罪動態和犯罪規律，偵查行為由事后追查逐漸拓寬至事前預防的領域，有利于及時制止尚未產生或者尚未擴大犯罪后果的行為。要想緊跟新時代的司法體制改革，偵查機關應當及時轉變偵查思維，提高對案件“相關關系”的認知，學習運用先進的偵查思維去偵查案件。

2.偵查理念應由“口供中心”轉向“數據主導”

偵查工作的變革與偵查思維的革新是一個雙向互動的過程，變革偵查模式首先要更新偵查理念，更好地適應信息爆炸的大數據時代。數據在大數據偵查中起著類似案件線索的作用，過去以往的偵查工作是依照物理空間的證據、痕跡展開，但是高科技犯罪中從犯罪工具、手段，到犯罪分子逃逸、銷贓很大一部分都是在虛擬空間進行，涉案證據難以取得、保存，總體呈現出動態化特征。犯罪行為難以被實際追蹤，空間的虛擬性和信息技術自身的專業性，給犯罪行為以更好的隱蔽空間。但是信息犯罪行為的產生和發展由另一種方式被記錄了下來——數據，數據痕跡作為大數據偵查的基礎，不僅能夠偵破案件，還起著預測性功能。

犯罪分子在使用網絡、電信等方式實施犯罪時，勢必也會在這些現代化工具上留下痕跡，偵查人員采集相關的數據，通過多樣的數據模型分析、提取信息，掌握作案信息，更易于偵破案件和緝拿犯罪嫌疑人。數據同樣可以被認定為客觀事實的一種，且較少地受到人為因素的干擾。與經驗分析相比，應盡量選擇數據研判。

“數據主導偵查”的涵義包括三個方面：一是互聯網時代中犯罪形態可以通過數據形式表現出來，不論是犯罪行為、手段，還是犯罪分子的特征都可以通過數據表示出來；二是大數據偵查的推進是以大量的數據資源和分析作為支撐，在偵查活動中重視數據的收集與運用，通過數據模型結果得到所期獲得的案件線索，助推偵查活動的展開；三是偵查活動與數據息息相關，不可避免使用到相關數據。樹立“數據主導偵查”的理念有利于拓寬偵查視野，打開偵查思路。“數據主導偵查”理念就是要發揮大數據在偵查活動中的核心地位，將原先訊問犯罪嫌疑人作為偵查突破口轉為應用偵查技術提取線索，多方面開展偵查活動。積極采取科學化、信息化的新理念指導偵查工作，更好地依托大數據技術提升服務實戰的能力[5]。

三、構建：大數據背景下偵查工作機制的創新

1.搭建偵查數據平臺

大數據時代偵查結果離不開科學合理的數據平臺，數據平臺不僅可以對所收集的海量數據進行歸納整合，還能分析得出數據之間的相關關系，提供明確的偵查方向，設計完備的偵查計劃。大數據偵查模式中數據平臺，包括數據應用平臺和數據共享平臺，兩者相輔相成，共同發展了偵查數據平臺。

(1)完善數據應用平臺

偵查機關收集的數據是大量且復雜的，需要借助數據應用平臺展開分析、挖掘。在我國，公安機關掌握著較為豐富的數據資源和案件信息。公安內網數據、通信數據、互聯網數據、資金流轉數據、監控視頻數據以及其他社會數據等通過一定的平臺整合在一起，能夠實現全景式搜索和研判，可以極大地提高數據利用率和偵查機關的破案效率。

目前，我國公安部已經組建了重大案件、DNA、在逃人員、被盜搶車輛等23個全國性質的數據庫，這些數據庫包括了全國常住人口及外來人口信息、全國出入境人員信息、全國違法犯罪人員信息等。司法實踐中，偵查人員可以使用DNA數據進行比對，利用道路監控攝像、信用卡使用記錄進行追蹤、通訊工具的GPS進行定位。這些數據成為大數據偵查模式堅實的物質基礎。

(2)建立數據資源互通平臺

社會信息種類多、數量大、覆蓋較廣，有著巨大的效用價值，而數據的生命力在于不斷更新與流通，世界因數據比以往更加緊密地聯系在一起。資源共享平臺能夠使數據間的相關關系更易“浮出水面”，提高數據的價值與利用率。雖然偵查機關掌握了較多的數據資源，但是在案件處理的過程中，可能還會涉及與其他單位，如通訊公司、銀行、車管所、稅務局之間的數據使用。這些社會行業數據與公民數據體量巨大、種類繁多，可能包含更多價值。故在數據融合中，要將公安業務數據之外的社會數據與個人數據也納入融合范圍中來，以豐富數據資源，提高應用效能。

信息資源對鑒定犯罪分子身份，認定案件事實方面起著較大的作用。我國公安機關已經開始大力推動大數據建設，與第三方建立合作機制，與大數據公司在指數評估、輿論分析以及智庫報告研究等多方面開展活動。技術活動有利于公安機關做好對各類風險因素的感知、預警、防范工作，實現大數據的人案自動關聯。同時，數據信息共享也應當進一步在偵查機關內部進行落實，互通、共享偵查數據，杜絕公安內部“部門化”的傾向。

2.完善偵查運行機制

數據的收集整理作為大數據偵查模式的第一步，其次需要加強對于數據的分析處理，將表面數據轉化成為偵查案件的真正“助手”。大數據偵查模式的運行機制由犯罪監控機制、犯罪偵破機制和犯罪預測機制共同構成。

(1)犯罪監控模式

這里所說的“監控”是指在偵查模式中對于所要監視的對象予以密切關注，傳統偵查模式中的監控主要是由偵查人員現場勘查、走訪調查、訊問犯罪嫌疑人等所取得的內容構成。大數據背景下許多智能監控設備得到了利用，監控設備形成的數據信息相較于人力收集有著全面性、及時性、客觀性的特征，監控信息的及時提取且全面收集，提高了偵查效率。

一方面，監控信息依托偵查數據應用平臺，利用大數據技術對案件信息進行分析、碰撞、研判，過程中減少了偵查人員的主觀情緒，排除了人為因素的數據，避開了因果邏輯的弊端，傾向于提取數據之間的相關關系，保證了數據結果的穩定性和客觀性。另一方面，將監控模式所得數據信息得到落實應用，一旦數據分析結果達到警戒值或發現異常情況，可以及時傳達給偵查人員。

(2)犯罪偵破機制

犯罪偵破機制是指運用大數據技術分析、研判數據得出線索，提取數據價值，以此確定偵查思路，以大數據驅動犯罪偵破工作。

第一階段是數據準備。將相關數據信息進行收集、整合、提取、轉化等，這些操作需要通過數據應用平臺來完成。首先，將案件有關的信息進行收集，著重關注犯罪相關度較高的數據，在滿足量的同時也要注重質的追求，在此基礎上數據結果才能更準確、全面。其次，原始數據需要經過轉換后才能具有評估案件的正確性和實用性，滿足后續進行數據分析、提取的要求。

第二階段是確定偵查方向。偵查方向確定后，后續的偵查活動才能有條不紊地展開，這是偵查過程中舉足輕重的一步。面對不同案件情況，所得數據成果不同，偵查人員可以及時確定偵查方向，依據具體情況進行偵查活動。

第三階段是數據分析。經過第二階段，偵查有所突破后會帶來更多的數據信息，深度挖掘數據信息價值，利用大數據的相關性分析犯罪嫌疑人的范圍和動向，還原案件事實，查明犯罪規律。

(3)犯罪預測機制

犯罪人的行為不是完全隨機發生的，而是遵循通常的生活模式和時空特征，在一定程度上具有可預測性[6]。大數據具有預測功能的重要價值，可以使偵查權更好地介入到發生犯罪的相關要素中。犯罪預測機制是指通過數據應用平臺分析犯罪數據，所得出關于犯罪地點、犯罪人員或者犯罪時間的特定規律或趨勢，其內容主要包括：犯罪類型與犯罪時空預測、犯罪行為人特征預測、犯罪行為人再犯預測以及被害人預測。

這項機制的建設已經具有相應的實踐經驗，如洛杉磯警局的“預測式警務”通過大數據算法分析所采集的犯罪案件進行研究，預測出犯罪熱點區域和時間，據此分配警力布置，取得了良好的效果——犯罪率下降了36%。北京市懷柔區警方通過運用大數據、云計算和科學分析模型，整合歷年案件信息建立了犯罪數據分析和趨勢預測系統，能夠預測犯罪趨勢，指導警力投入。這套系統共收錄了懷柔區近9年來1.6萬余件犯罪案件數據，通過標準化分類后導入系統數據庫，同時采用地圖標注，通過多種預測模型，自動預測未來某段時間、某個區域可能發生犯罪的概率以及犯罪的種類[7]。犯罪預測機制不僅是對已經犯罪的嫌疑人進行調查、追捕，也可以對預測犯罪行為的高發類型、地點和時間，科學合理調整警力分配，提高偵查效率。

四、引導：大數據背景下偵查模式創新的注意事項

大數據偵查對于數據的需求達到了前所未有的高度，然而在我國目前并無明確詳實的規制信息收集的制度時，偵查人員可能會在信息收集的過程中存在某些“越軌”行為，所以在創新偵查模式的過程有些事項仍需引起注意。

1.平衡偵查效率與公民隱私權的關系

大數據偵查模式對于數據是全方位、多維度、全景式的控制，雖然有利于提高偵破案件的效率，但是不可忽略的是所收集的數據中不僅有犯罪嫌疑人的信息還有普通公民的個人信息，此時對于公民隱私權的保護就應予以重視。個人隱私和數據安全保護隨著大數據分析精確度的提高和應用領域的擴大而變得日趨緊迫[8]。個人利益在社會利益面前需要給予一定的讓步和妥協，但并不意味失去其本應有的權利特性。

大數據信息系統與數據信息共享機制的構建是主要趨勢，這體現了立法者對于打擊犯罪的積極追求，但是也同樣需要對運用大數據技術進行偵查的具體行為方式進行明確的規定。保證數據的真實性、合法性，需要對收集、使用數據的過程進行保護性立法規定，平衡兩者之間的關系，堅持公民隱私權損害比例原則，制定數據使用的具體規則，設立程序性“門檻”。同時在收集、使用的過程中，要注重收集手段、形式，加強偵查人員的理念教育，協調收集手段和收集目的的均衡性。

2.堅持與傳統偵查模式的融合互補

大數據偵查模式是在傳統偵查模式的基礎上，結合大數據科學技術進行偵查，兩者并不是非此即彼的關系，并不是在提倡發展大數據偵查模式的同時對傳統偵查模式一味地否定。我們應當認識到傳統偵查模式的優勢所在，利用傳統偵查模式的長處輔之以大數據偵查先進技術，找到傳統偵查模式與大數據偵查模式的最佳契合點，促進兩者之間的融合并進。發展大數據偵查模式只是在傳統偵查模式上的精進，例如，我國傳統偵查中存在的問題并非在大數據偵查中就自動地消失不見了，我國目前刑事偵查和刑事證據的基礎研究與法治發達國家相比還比較薄弱等[9]。在大數據背景下，兩種偵查方式的融合互補才能更好地促進偵查模式的發展，如摸底排隊作為偵查活動中重要的一環，大數據時代導致其信息量激增，加大了人力摸排的困難性。此時如果先將海量數據交由數據平臺進行處理，然后再與人力摸排相結合，摸底排隊這一偵查措施就能花費最小成本達到最優解。

大數據模式中數據應用平臺所提供的數據信息需要落實到實體空間和客觀空間中，其適用離不開人的駕馭，偵查人員的主體地位在偵查活動中并沒有發生變化。偵查活動的推進，不論是客觀情況的推理，還是對被追訴人的抓捕，都需要偵查人員的實質參與。在刑事案件中傳統偵查可以提供比大數據偵查指向性更為明確的偵查措施，大數據偵查可以為傳統偵查在虛擬空間偵查能力上進行強化補充。

3.理性認識大數據在偵查中的應用

我們看到大數據技術在偵查模式中優勢的同時，應當認識到大數據技術也存在一定局限性，避免形成“數據獨裁”的局面。理性認識大數據的作用：一是認識大數據在偵查活動中的短處是對事物確定性和唯一性的認定。二是無需對大數據“盲目崇拜”。基于人的主觀性不同，大數據技術無法勘查部分犯罪人心理活動和犯罪動機。三是目前大數據技術發展尚不成熟，適用過程中還存在技術瓶頸，對于復雜案情難以進行有效分析。同時考慮到所收集的數據可能缺乏客觀性和科學性，這時就不能單純依靠數據處理結果作出有效裁判。故要使大數據成為偵查活動中的有力武器，既要合理進行利用，也要避免過度依賴。

結語

社會歷史的發展是新事物不斷誕生和興盛的過程，大數據這一全球性革命已然初具規模，與此同時，刑事司法也在經歷歷史性的變革。我國傳統偵查模式面對新型犯罪時存在諸多不適宜的地方，故需進行模式上的創新轉型。大數據偵查模式的創新依賴于偵查技術和信息技術的雙重助力，就偵查機關自身而言，其需不斷適應大數據思維，增加大數據技術的實踐適用，從而實現偵查模式的全方位轉型，進而有利打擊犯罪，保障國家的長治久安。