大數據背景下偵查模式與思維方式的創新研究

韓顯龍

摘 要：隨著犯罪數量的增加，傳統的偵查方式的已完全不能適應當前的大數據時代。當前的偵查工作機制相而言具有一定的滯后性，降低了偵查工作的效率，也影響到了警務管理體制的建立。大數據技術創新應用將會幫助打破與犯罪嫌疑人情報懸殊的局面，幫助偵查機關提高偵查技能并有助于實現大數據平臺下偵查模式的構建。大數據時代的背景下，數據驅動型偵查模式促進偵查工作發展，將大數據運用到偵查模式之中，既是時代的特點也是歷史的必然。因此，大數據背景下偵查工作機制和偵查模式與思維方式的創新十分必要。

關鍵詞：大數據;偵查模式;思維方式;創新研究

1 大數據偵查的基本概述

“大數據”是信息時代的新概念，其特點可以總結為4個V，即Volume（體量浩大）、Variety（模態繁多）、Velocity（生成快速）和Value（價值巨大但密度很低）。大數據時代的監控系統、數據分析系統、數據預測系統、全景式記錄系統等，都能有效的幫助偵查人員迅速的掌握信息，對犯罪進行預防和偵查有重要意義。廣義上的大數據偵查，是指偵查機關為揭露、證實、打擊和防控犯罪，運用現代互聯網和大數據技術，對已發生或尚未發生的犯罪行為所采取的相關調查活動。基本范疇包括：大數據偵查思維、大數據偵查模式、大數據偵查方法、大數據偵查行為、大數據偵查程序、大數據偵查制度、大數據偵查法規等一系列基本問題。其中，大數據偵查思維是“靈魂”，是牽引大數據偵查技術應用的“指揮棒”，主要包括相關性思維、整體性思維、預測性思維等。大數據偵查模式是大數據偵查技術應用的基本樣態，主要包括個案分析模式、整體分析模式、回溯分析模式、預測分析模式、原生數據分析模式、再生數據分析模式等。大數據偵查方法是大數據偵查技術應用的“抓手”，主要包括數據挖掘、數據搜索、數據碰撞、數據分析和結果運用等方式方法。大數據偵查行為則是大數據偵查活動的重要組成部分，主要包括數據獲取、數據傳遞、數據分析、數據提供、數據運用、數據評價、數據儲存等行為。而大數據偵查程序、大數據偵查制度和大數據偵查法制，則是大數據偵查技術應用科學性、合法性的保障。正因為大數據偵查的內涵如此豐富，外延甚為寬廣，所以對于大數據偵查必須建構起一門系統性的學科予以專門、系統性的研究。

2 大數據偵查的核心內容

大數據偵查的主體內容甚多，限于篇幅這里僅討論三個核心問題。

2.1 大數據偵查思維

隨著“互聯網+大數據”時代的到來，偵查觸角從現實物理空間向虛擬數字空間拓展，偵查實踐可利用的情報信息資源更加豐富多元化，手機信息、通話記錄信息、視頻信息、計算機信息、互聯網信息都可能成為解決偵查問題的資源。在海量信息獲取數據的同時不能忽略任何一個可以找到信息情報的數據，只要收集盡可能多的數據，就能通過量化分析事物之間的數理關系，尋找趨勢規律，讓數據說話，以此修正偵查人員的偏見和直覺，使理性“預測未來”成為可能，這給偵查人員帶來全新的偵查視野。

2.2 大數據偵查模式

（1）傳統偵查模式。大數據時代背景下，刑事偵查也呈現出許多新特點：刑事犯罪手段不斷翻新，利用現代信息技術犯罪增多，職業化、流竄化、智能化特征更加明顯;特別是現場勘查、現場調查、案情分析等傳統的刑事案件偵查模式受到挑戰，數據的收集、分析和挖掘成為案件偵查常用的手段。（2）大數據偵查模式。大數據時代，以文字、視頻、圖像等不同形式展現的數據，能夠幫助偵查人員通過各種不同的數據接近案件真相。大數據背景下刑事案件偵查形成一種新模式：“受案（立案）—案件數據的收集、研判（現場勘查、調查）—確定犯罪嫌疑人—破案（結案）”。這樣的案件偵查模式，由于增添了數據的收集、研判環節，涉及案件的相關數據就成為案件偵查新的重要依據，而且，在刑事案件偵查實踐中，涉案數據逐漸顯示出強大的“殺傷力”。

2.3 大數據偵查方法

多年來，偵查實踐一直沿襲線索信息靠舉報、公共信息逐案查的被動、粗放、人力密集型偵查方式，偵查人員形成就案辦案的單一方式。而在大數據時代，犯罪相關物質性資源將發展為犯罪信息資源。從物質痕跡發展到信息痕跡，數據信息將是一種長期的偵查資源。大數據應用將開辟出更為豐富、多元的偵查方法、偵查方式。通過大數據技術對相關案件信息進行審查評估和綜合分析后得出關聯信息，將為選擇偵查方向、作出偵查決策、突破辦案瓶頸和拓寬案件來源等提供幫助和支持。偵查人員以所辦案件為原點及時組織人員對辦案中發現的熱點行業、薄弱環節和重點人員開展信息收集、類案分析和專項調研，分類研究、深入剖析相關領域的工作流程、發案特點、作案手段、行業規律等，不斷擴大偵查觸點范圍，將案件偵查由一個人、一件事向一類人、一類事方向拓展。

3 大數據偵查模式的辯證分析

大數據偵查背景之下，中國偵查模式正在悄然、不可逆轉地發生變化，將大數據運用到偵查模式之中，既是時代的特點也是歷史的必然。大數據的利用對于刑事偵查的積極意義有以下兩點，一是有利于查清犯罪，提高偵查機關打擊犯罪的技能。數據驅動型偵查模式采用的預測與分析一體的偵查方式，適合于現如今的數字經濟社會。同時大數據時代新型網絡犯罪劇增，給傳統偵查模式帶來了很大的困擾，大數據偵查能有效防范和查處犯罪行為的發生。二是提高刑事訴訟保護人權的機能，即通過減少偵查機關對口供的依賴，為未來確立沉默權提供空間。大數據偵查改變以前重口供輕事實的現狀，主動出擊從犯罪行為、犯罪目的各方面出發偵破案件查明事實，減少偵查機關對于口供的依賴以便更好的保護人權。

大數據偵查實質是大數據與偵查業務的結合，目前大數據偵查已初具規模，但一些負面問題亦接踵而來。大數據偵查意味著要將海量的數據信息與特定的偵查行為相對接，這就要求偵查人員具有敏銳的偵查思維和偵查技術。大數據第二個特點是“混雜性”，也就是說有價值的偵查數據與大量的無關信息混在一起。從大數據偵查的外部制約來看，當前立法對于大數據偵查并沒有明確的規定，如何保證偵查機關合法合規運用大數據偵查偵破案件成為立法部門關心的重點。

4 大數據背景下偵查合成作戰機制的構建

根據犯罪發展變化的形勢，各地刑偵部門在網上作戰室等機構的基礎上，先后成立了合成作戰室或者合成作戰中心，實現全面常態化、實戰化集中辦公，構建了合成作戰工作機制。這不僅是機構升級更是機制的升級。筆者認為，社會環境的發展變化偵查模式也必須創新改革。在大數據背景下偵查合成作戰應包括四大要素：一是合成作戰主體要素。主體是任何機制的核心要素，合成作戰要求有相對固定的專業化建制，統一架構，實體化運行。這不同于以往的偵查專案組形式的辦案組合，也不是指專門成立合成作戰偵查警種，因為那樣會重新變成另外的獨立警種，又會陷入單警作戰的老路。二是作戰指揮保障體系。首先，要求有統一的作戰指揮架構體系。這個統一的組織架構主要通過信息指揮，用信息化的手段來實現指揮的扁平化與通訊的實時化，實現指揮的實時化，達到組織指揮目標。其次，要求有完善的保障，包括物質的保障和組織的保障。物質的保障是指硬件架構，統一接口，統一架構，實現互通。組織保障是對合成作戰的分級響應、分級指揮。三是統一的條令、規范。明確每種類案的合成作戰標準和操作規范。當接到警令時，針對某一類案件中發起合成作戰的具體行動，不再需要下達指令，而是自動啟動，按照一套業務標準和行為規則行動，跳出傳統專案組的偵查辦案模式。四是合成作戰共有的價值觀念體系，包括特有的合成組織目標、共同的追求和文化內涵;打破條線分割、資源獨占的壁壘等固有傳統、封閉觀念，形成開放、包容、共享的合成文化。

5 大數據視角下的公安偵查技戰法

5.1 數據碰撞法

具體到基于大數據平臺的公安工作，就是利用專門的計算機軟件對兩個或以上的數據集/數據庫進行碰撞對比，并對由此產生的交叉數據、重合數據、關鍵數據進行進一步分析，從而得出相應結論、發現犯罪嫌疑人的過程。在數據碰撞的過程中可在確定查找對象的基礎上，以充分假設為前提運用數據碰撞驗證假設，在兩個以上數據集間多次碰撞后，通過分析研判，進一步縮小偵查范圍獲取更多相關線索信息，從而明確偵查對象。在犯罪案件的偵查實踐中，數據碰撞應注意：（1）數據碰撞是以涉案各信息全面數據化為基礎的，對各類數據信息的記錄、儲存是采取數據碰撞的前提條件。（2）進行碰撞的數據集之間應有相應聯系，如果用以碰撞的數據集之間缺乏必然聯系，所得出的碰撞結果一般不具有可靠性。（3）用以進行碰撞的數據應具有指向性或經證明具有指向性。以H市破獲的一起殺人分尸拋尸案為例。警方在通過DNA比對，在確定死者王某身份系放高利貸者后，獲取其手機號碼，并了解到其手機于同年5月9日15時14分關機。警方通過獲取其被害1月之6月前的話單，梳理得出200多名主要聯系對象，又從200多名主要聯系對象的聯系人中整理出3000余名聯系對象，后又從這3000余名聯系人中進行數據查證，得出有384人登記有車輛，將此標記為數據庫1;將手機關機地基站假設為殺人地，把從殺人地到拋尸地之間的道路作為條件，拷貝得智能監控數據記錄3.4萬余條，并人工抄錄治安監控記錄2.2萬余條，共獲取5.6萬余條相關過往車輛數據，將此標記為數據庫2。將1、2兩個數據庫進行碰撞，得出具有作案條件的車輛10輛，對該10輛車進行逐個分析，發現車牌號為浙XXXX3具有重大作案嫌疑，遂對其車主進行進一步調查，最終確定其確系犯罪嫌疑人。

5.2 數據挖掘法

數據挖掘是指運用相關算法在大量數據中，進行二次甚至多次挖掘分析，從而自動發現有用信息的過程。具體到基于大數據平臺的公安工作，就是指以鎖定犯罪嫌疑目標和發現情報線索為目的，對海量電子數據進行探索分析，解釋隱藏、未知或驗證已知的規律性，并進一步協助警方犯罪打擊的方法。數據挖掘要求在對實際犯罪背景有深刻的了解后，進行全面、細致的觀察、調查、研究，從而掌握對象的各種信息，弄清對象的特征，明確挖掘的目的。在犯罪案件的偵查實踐中，數據挖掘應注意以下方面：（1）數據挖掘的前提是清晰定義出犯罪目標。能清晰地定義數據挖掘目標是數據挖掘的第一步，挖掘的最后結果可能是不可知的，但對需要解決的問題應明確定義。（2）最大限度地搜索可用的信息內容。針對具體案例或者犯罪偵查需求，對可用信息進行搜索，確保不遺漏任何可能有用的線索。（3）確定適用的算法。算法作為數據挖掘的核心，選擇相應的算法是獲取準確結果的關鍵，通過算法學習抽取出一定的規則，從而使數據關聯或延伸至有關犯罪的事實。以2013年美國波士頓馬拉松爆炸案為例。犯罪嫌疑人在引燃爆炸物后，趁亂迅速逃離現場。案發后，美國聯邦調查局不僅迅速調取了現場相關監控，并且利用數據工具對推特、Facebook等社交媒體上的照片和視頻進行收集，還公布警方郵箱，利用網絡廣泛收集到了民眾所拍攝的視頻照片等，共計約10TB的數據。警方對所海量數據進行挖掘分析，利用算法在最短的時間內，篩查出犯罪嫌疑人的照片并向社會公布。最終，美國聯邦調查局僅用4天便抓獲了波士頓爆炸案的犯罪嫌疑人，成為基于大數據平臺進行數據挖掘從而協助快速破案的經典案例[4]。

5.3 犯罪地圖分析法

犯罪制圖是指，利用地理信息系統將對與違法犯罪有關的地理分布數據信息，進行采集、存儲、管理、運算、分析，并以可視化的形式呈現出來，從而協助警方對相關警務問題進行空間分析的過程。具體到基于大數據平臺的公安工作，犯罪制圖應用不僅可以協助警方標記治安或刑事案件，也能在人口管理、社區分析、風險評估、犯罪預防、罪犯追蹤、軌跡分析等方面為警方信息系統提供相關證據信息。

參考文獻：

[1]大數據視角下的偵查技戰法研究[J].法學研究，2018（02）：42-61.

[2]鄭群.大數據偵查的創建及其研究初論[J].公安研究，2017（11）：50-54.

[3]黃珊珊.大數據在偵查應用中的問題及對策研究[J].中國刑警學院學報，2016（02）.

[4]楊婷.論大數據時代我國刑事偵查模式的轉型[J].法商研究，2018，02（020）：25-36.

[5]倪北海.“大數據”時代偵查（思維）模式初探[J].貴州警官職業學院學報，2016（06）：11-16.

[6]金浩波，任惠華.大數據背景下公安合成偵查模式探析[J].犯罪研究，2018（04）：23-32.