大數據視野下的偵查人才培養體系探索

周達銳 劉黎明

[摘 要]近年來，隨著公安信息化建設的不斷推進，大數據平臺搭建工作取得顯著成效。偵查模式正逐漸由傳統的被動偵查向主動偵查過渡，由部門偵查向合成偵查轉變。大數據偵查已然彰顯出主動防控、精準打擊、全局把握的優勢。然而，大數據背景下的偵查工作面臨著犯罪復雜化、專業人才緊缺等諸多挑戰。在偵查學二級學科下開設大數據偵查方向，創新大數據偵查人才培養模式已迫在眉睫。大數據視野下應當通過構建科學的理論體系、強化教學質量建設、深化校局合作等手段培養大數據偵查人才，以滿足公安工作的需求。

[關鍵詞]大數據;偵查;人才培養;學科建設

[中圖分類號] G420 [文獻標識碼]A [文章編號]1005-5843（2020）02-0113-06

大數據指的是涉及的資料量巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理的咨訊[1]。進而言之，從海量數據中快速獲取的有價值的信息就是大數據。大數據因其具有體量大、數據多樣、處理速度快的特點被廣泛運用于偵查工作，進而催生了大數據偵查模式。筆者認為，大數據偵查即偵查機關在刑事訴訟過程中，為查明案情，收集犯罪證據，抓獲犯罪嫌疑人，利用大數據進行的一項專門調查活動。大數據偵查模式具有主動預測、精準打擊的優越性，已成為偵查工作的前沿模式。

一、大數據偵查的發展趨勢

（一）助力情報工作，指引線索研判

公安情報工作可以貫穿于各項警務活動之中，即在打擊、防范、控制、決策、管理、服務等各個重要的職能環節發揮引領、支撐、服務或輔助等作用[2]。情報主導偵查已成為偵查模式主流。從線索獲取、立案到結案，情報工作貫穿了案件偵查的取證、研判、追逃、預審等各個環節，可見情報在偵查活動中處于舉足輕重的地位。《國家情報法》第22條規定：“國家情報工作機構應當適應情報工作需要， 提高開展情報工作的能力。國家情報工作機構應當運用科學技術手段， 提高對情報信息的鑒別、篩選、綜合和研判分析水平。”情報信息工作包括情報的收集、整理、存儲、組織、加工、鑒別、傳遞、篩選、綜合分析及檢索利用等具體環節。傳統的情報收集研判工作存在地域狹窄、領域閉塞、效率低下的缺點，而大數據的蓬勃興起使情報搜集、線索研判煥發新生。在日常生活中，人和物都會在虛擬空間留下相應的信息。例如：網購、出行、住宿服務、通訊服務等皆可成為數據來源，大數據包含了一切可數據化的信息。來源廣泛、體量巨大的大數據使情報搜集更全面，線索研判更精準，情報工作更高效。

（二）打破信息壁壘，實現資源共享

大數據平臺通過信息采集、傳輸、儲存、處理、反饋的閉環，打破了不同行業、不同層級之間的信息壁壘。由于公安工作的特殊性，大數據偵查的信息庫幾乎囊括了其他行業的大數據，其涉及工業、商業、農業、教育等行業。來源于不同層級、不同結構采集的數據顯得雜亂無序，大數據平臺合理分類配置采集的海量數據，對其進行識別選取，從而體現出數據的條理性、系統性、價值性，推進資源整合，提高數據利用率。不僅如此，在公安機關內部有關案件辦理的信息還能實現跨區域資源共享，加強偵查協作，打破地域僵局，提高工作效率。面對跨區域犯罪案件，公安機關利用大數據平臺可掌握犯罪嫌疑人的基本情況、活動軌跡等信息。針對跨省潛逃人員，利用大數據線索研判平臺能精準定位在逃人員潛藏地點，為打擊犯罪分子的犯罪行為提供了技術支撐。再者，傳統協同作戰模式更多的是強調多警種間的協同作戰，將自身擅長處理的碎片化信息進行單獨分析研判后再統一交流共享得出新結論。該模式與大數據背景下的協同作戰模式相比，在數據內容上不具備系統性、可靠性。而大數據合成作戰模式則是以大數據平臺為基礎，通過全方位檢索海量數據，在情報收集、分析研判基礎上進行的資源共享機制，其使信息由點及面，系統可靠。

（三）拓展偵查思維，轉變偵查理念

大數據偵查模式是當前犯罪環境的必然選擇，更是時代的必然選擇。面對層出不窮的智能化犯罪，大數據偵查模式已然顯現出傳統偵查模式無可比擬的優越性。近年來，公安機關已將大數據運用于偵查工作中，并取得了顯著成果。傳統的業務信息主導偵查模式正悄然向大數據主導偵查模式過渡。具體表現為其由被動偵查逐漸向主動偵查過渡，由部門偵查向合成偵查轉變。偵查模式的變革使偵查理念發生轉化。傳統的“由案到人”“由供到證”的理念逐漸被摒棄，依托大數據平臺產生的“由人到案”“由證到供”的理念將逐漸成為主流。大數據偵查模式開始彰顯出預警防控、精準打擊、全局把握的優越性。

二、大數據偵查面臨的挑戰

面對層出不窮的智能化犯罪，大數據也存在明顯短板，信息的滯后性難免掣肘偵查機關的及時偵查[3]。大數據的利用是一個采集、傳輸、儲存、處理、反饋的閉環，一條對偵查破案有價值的信息需要經過多個流程才能被擷取出來。嫌疑人極有可能利用信息的滯后性逃避偵查，在犯罪實施前、實施中、實施后的各個階段采取反偵察手段，刻意隱匿真實信息，減少數據來源，從而導致大數據偵查的時效性銳減。在數據來源減少的同時有效數據也會隨之減少，當偵查人員獲取線索確定犯罪嫌疑人時，嫌疑人已經潛藏某地或漂白身份潛逃，因而給偵查破案帶來了巨大挑戰。

隨著公安信息化建設，信息一體化平臺的增多，數據泄露的風險也會伴隨增長。信息一體化的設置平臺，其本身即存在不可避免的數據泄露風險[4]。不僅如此，在數據采集、分析處理、儲存反饋、篩選檢索的過程中，數據可能會丟失、泄露、甚至被篡改。如何防止數據泄露是大數據建設過程中必須解決的難點。當前，大數據偵查作為一種新興的偵查模式，亟需相關專業人才在實際中進行應用。大數據專門偵查人才的缺失是大數據偵查工作出現困境的重要原因。當前，大數據偵查在政法類院校并沒有作為一種專業，也沒有完備的培養體系，沒有形成體系化、專業化、實戰型的培訓流程。缺少針對大數據人才培養的機制和方案，導致人才不足[5]。2011年，國務院學位委員會、教育部印發《學位授予和人才培養學科目錄》。據此，公安學成為法學門類下的一級學科，結束了公安學沒有一級學科的歷史，實現了從職業化到學科化的歷史轉變。教育部提出《關于進一步深化本科教學改革全面提高教學質量的若干意見》，要求從經濟社會發展對人才的實際需求出發，征求用人單位對專業設置的意見，調整專業結構，有針對性地培養專門人才[6]。現有的偵查學專業結構已經不能適應公安實務部門的偵查工作變革。在公安學成為一級學科的契機下，為滿足大數據偵查工作的崗位需求，政法類院校在偵查學二級學科下開設大數據偵查方向是必要的，也是科學合理的。開設大數據偵查專業不僅能滿足大數據偵查的人才需求，也有利于推動公安應用型人才的培養。

三、大數據背景下偵查學專業建設的構想

專業建設主要包括建立合理的專業結構、確定人才培養目標和規格、設計培養方案和課程體系、建設教師隊伍和教學管理隊伍、抓好課程建設和教材建設、改進教學方法和教學手段、建設實驗平臺和實踐基地、完善專業制度和教學管理制度等內容[7]。公安高等教育起步較晚，公安學學科建設正處于不斷探索的階段，對于偵查學而言，學科建設機制還不夠成熟，理論體系在深度、廣度上還不能同專業建設相適應。隨著大數據時代的來臨，偵查學專業建設更需要科學的、先進的理論體系作為保障，以及多領域的學科成果和精干的師資隊伍。

（一）構建科學課程體系，促進學科交叉融合

專業建設的首要任務是構建科學合理的課程體系，課程體系是專業建設的前提，是實現人才培養的關鍵。偵查學是一門多學科交叉的應用型學科，其課程不僅需要領域內的知識理論，還需要依托多種學科的研究成果。學科間的對話是各學科協調發展的途徑，更是交叉學科、多學科研究和新學科興起的重要方式[8]。當前，偵查學在領域內已取得舉世矚目的成就，但也應當打破其學科壁壘，從其他學科中汲取營養，相互補充，相互促進。大數據背景下的偵查學課程體系更應當同基礎數學、物理學、電子科學技術、計算機應用技術等學科相融合，依托多學科研究成果，全方位、多維度地建設偵查學課程體系。

（二）加強科研隊伍建設，催生領域專門知識

科研隊伍建設是學科建設的核心內容，是專業建設與課程建設的理論來源。公安學作為一門新興學科，同其他學科相比，研究人員較少、研究團隊規模較小、知識結構老化、專業人才稀缺、研究領域局限。這些問題導致科研隊伍弱化，研究成果不夠豐碩。沒有建設性的理論來源，公安學的發展只能故步自封，難以同時代發展相協調。只有將以上問題逐個擊破，才能避免知識結構老化，適應當前公安工作發展的新趨勢。筆者認為，要加強科研隊伍的建設必須擴大研究規模，補充研究人員，確定學術帶頭人，利用知識互補的優勢發揮科研隊伍的整體效能。應當明確指導思想與研究方向，集中精干人才鉆研特定領域，形成專業化科研團隊。再者，要加大科研隊伍建設與投入，公安院校應當成立專項資金支持科研工作，不斷完善科研工作評價體系，優化成果獎勵制度，催生領域專門知識，形成支撐學科建設的理論成果。

（三）創新人才培養模式，提高人才培養質量

人才培養是專業建設的出發點和歸宿，是高等教育院校的立足之本。目前，全國范圍內公安院校的偵查學人才培養模式紛亂，各行其是。主要表現為培養目標混亂，對服務新時代的公安工作認識局限;本專科培養規格差異明顯，知識結構不清晰;課程結構設置不科學，專業基礎課程、專業核心課程分類不合理;實踐教學比重低，理論同實戰脫節嚴重。譬如，偵查思維、偵查措施、信息化偵查等專業課程在課程分類上均不統一，不同的公安院校將其設置在不同的課程模塊上，缺乏規范化與統一化。同時，受招警制度影響，專業知識有所弱化，“入校即入警”“一試定終身”的錯誤理念在學生中不斷泛濫。現有的偵查學人才培養模式逐漸顯現出弊端，在大數據興起的契機下革新偵查學專業結構，開設大數據偵查研究方向，可以有效滿足大數據偵查的人才需求，全方位提升偵查學人才質量的培養。

四、大數據偵查人才培養的路徑

（一）明確人才培養目標，建立合理的課程體系

明確人才培養目標是推動大數據偵查人才培養的根本所在。2018年1月教育部頒布《公安學類本科教學質量國家標準》（以下簡稱《公安類國家標準》），明確了人才培養目標的核心地位。《公安類國家標準》明確要求將大數據偵查人才的培養目標作為設計和實施教學活動的總體要求，其培養目標要在培養方案的實施中得到充分分解和落實，定期評估人才培養質量與培養目標的吻合度，建立適時調整專業發展定位和人才培養目標的機制。統一公安類的人才培養目標，培養對黨忠誠、紀律嚴明、素質過硬，以及具有較強社會責任感和法治意識、具有創新精神和公安實戰能力、能夠適應公安工作和公安隊伍建設的公安專業人才。同時，公安專業人才還要具有一定的研究創新能力，在公安機關從事公安技術相關工作，符合專業化、職業化、實戰化要求，熟悉相關政策法律和技術標準，系統掌握本專業的基本理論、基本知識、基本技能。本文認為，應當針對大數據偵查人才的培養目標，參照公安機關的崗位需求，根據《公安類國家標準》的要求，在公安學科大類基礎上，培養偵查人員系統掌握偵查學基礎理論、基本知識技能，以及初步運用大數據平臺開展情報收集、線索研判、主動預控、數據分析等工作的能力。同時，公安學類本科培養的偵查人員要能夠獨立運用大數據開展偵查工作，其在從事3—5年大數據偵查工作后，能夠成為大數據偵查的應用型專門人才。

建立合理的課程結構是培養大數據偵查人才的關鍵。筆者基于全國范圍內某8所公安院校偵查學人才培養方案的研究，發現了偵查學人才培養方面的不足。具體表現在現行的偵查學人才培養方案在課程結構上不平衡，公共通識課程、專業基礎課程、專業核心課程在課程分類、課時安排、學分分布等方面依然有待改進。數據顯示（見表1），實踐教學課程學時長、學分低;公共通識課程學時比專業課程學時高出68.3%，學分高出32.6%;專業課程的投入、產出比相對較高，且有弱化的趨勢。現行課程體系同人才專業化、職業化、實戰化的培養目標格格不入，建立合理的課程結構，推動偵查學人才培養模式改革已成必然趨勢。在調整專業課程結構上，應當將數據結構、數據庫應用、網絡犯罪偵查等課程納入專業核心課程，使大數據偵查人才具備使用I2軟件、話單分析、大數據研判等現代化的偵查能力與素養。

（二）優化專業課程內容，改革課程考核體系

優化專業課程內容、改革課程考核方式是推動人才培養模式改革的具體表現形式。隨著信息化的推進，涉網新型犯罪頻發，犯罪現場勘查、偵查思維、偵查措施、信息化偵查、網絡犯罪偵查等專業課程指標面臨著巨大變革，原有的課程內容不再適應時代發展，需要學科帶頭人定期組織教研人員整合教學內容，重新擬定教學大綱。在遵循公安高等教育規律的前提下，通過強化專業核心知識，推進教學模式改革，保證學生在教學過程中的主體地位。同時引入自主學習環節等舉措，使學生在情境性、仿真性教學中形成以問題解決為導向的思維能力。

五、結語

近年來，智能化犯罪頻發，公安工作面臨巨大挑戰。大數據偵查方興未艾，逐漸成為前沿的偵查模式。為滿足大數據偵查崗位需求，提升人才培養內涵，公安院校在偵查學二級學科下開設大數據偵查方向，以推動偵查專業結構的改革。公安院校應當準確把握公安教育現代化的內涵，深刻認識信息化、智慧化是推進公安教育現代化的關鍵[11]，通過加強偵查學專業建設，創新大數據偵查人才培養模式，造就大數據偵查專門人才以適應時代發展。未來培養大數據偵查人才是公安教育面臨的巨大挑戰。因此，要科學地借鑒其他學科的發展經驗，開創大數據偵查教學試點，不斷完善大數據偵查的育人模式。

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（責任編輯：付英華）