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一種社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估監(jiān)控管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2021-03-10 06:34:20
系統(tǒng)仿真技術(shù) 2021年4期
關(guān)鍵詞:防控

何 超

(陜西警官職業(yè)學(xué)院治安系,陜西西安 710021)

近年來,關(guān)于治安防控研究成果日益豐富,一些學(xué)者從影響社區(qū)安全狀況的積極因素和消極因素出發(fā),建立包括社區(qū)違法案件、人口管理、違法人員等指標(biāo)的評(píng)估指標(biāo)模型,進(jìn)行地區(qū)評(píng)估分析[1-2]。還有一些學(xué)者針對(duì)治安防控的組織結(jié)構(gòu)特征,從控制防護(hù)角度建立治安防控體系,根據(jù)各構(gòu)成要素的相互關(guān)系建立治安防控體系結(jié)構(gòu)[3]。

本文在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,針對(duì)社區(qū)治安事件的驅(qū)動(dòng)要素進(jìn)行分析,并基于層次分析法確定了影響社區(qū)治安的影響因子權(quán)重,在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建覆蓋社區(qū)、人、事、地、物、組織的社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)管控。

1 治安防控的要素驅(qū)動(dòng)

1.1 治安事件要素

當(dāng)前,社會(huì)治安事件主要從形態(tài)、時(shí)間、空間多維度進(jìn)行分析拓展,從而為后續(xù)的管控干預(yù)措施提供建議意見[4]。本文在此基礎(chǔ)上,針對(duì)驅(qū)動(dòng)治安防控的基本要素,從人、時(shí)、空、案事件方面展開。

人:包括具有現(xiàn)實(shí)危害或違法犯罪的嫌疑人,納入治安防控的高危人群;時(shí)間:包括與事件發(fā)生、應(yīng)置于治安防控下的時(shí)間節(jié)點(diǎn)和區(qū)間的綜合;空間:包括與時(shí)間發(fā)生的相關(guān)運(yùn)動(dòng)軌跡、應(yīng)置于治安防控下的地理區(qū)域綜合;案事件:指危害社會(huì)治安的各類違法犯罪活動(dòng),影響社會(huì)穩(wěn)定的各類突發(fā)事件。

人、時(shí)、空、案事件4個(gè)要素相互緊密聯(lián)系,缺一不可,但4個(gè)要素間不同結(jié)構(gòu)、層次構(gòu)成不同作用關(guān)系,各要素間相互作用,形成相應(yīng)的要素驅(qū)動(dòng)模式,圖1給出了3種要素驅(qū)動(dòng)模式。

圖1 要素驅(qū)動(dòng)模式示意圖Fig.1 Diagram of the factor drive mode

由案到人的驅(qū)動(dòng)要素:案事件發(fā)生后,以抓獲人員為工作重點(diǎn),警力資源側(cè)重于對(duì)違法犯罪行為的打擊和偵辦,通過抓獲犯罪分子對(duì)犯罪行為構(gòu)成威懾,根據(jù)對(duì)案件的分析對(duì)可能發(fā)生案件的時(shí)間、地點(diǎn)進(jìn)行控制。由人到案的驅(qū)動(dòng)分析:警力資源側(cè)重于獲取重點(diǎn)人的背景、動(dòng)態(tài)、身份信息,既通過對(duì)重點(diǎn)人的管控來實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)查案、串并查案的目的,又可通過時(shí)間、空間有效地進(jìn)行預(yù)警防控。時(shí)空壓制的驅(qū)動(dòng)分析:警力資源針對(duì)犯罪案件進(jìn)行最大限度的時(shí)空擠壓,確定重點(diǎn)時(shí)空范圍、快偵快破,并通過減少違法犯罪機(jī)會(huì),降低犯罪風(fēng)險(xiǎn)。

1.2 治安防控決策模型

針對(duì)治安防控3種要素驅(qū)動(dòng)下的各種特征,為科學(xué)評(píng)價(jià)社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)防控效果,采用層次法進(jìn)行分析。以南方某省為對(duì)象,向全省13個(gè)設(shè)區(qū)的市公安局112個(gè)縣級(jí)公安局發(fā)放問卷調(diào)查,征集市縣兩級(jí)治安、刑偵、辦公室、報(bào)警指揮中心部門人員意見,共收到不同警種負(fù)責(zé)人意見328份,經(jīng)過專家咨詢?cè)u(píng)價(jià)分析,運(yùn)用加權(quán)融合方法,建立如表1所示的遞階層次結(jié)構(gòu)模型。模型分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層(一級(jí)指標(biāo))、子準(zhǔn)則層(二級(jí)指標(biāo)),其中目標(biāo)層為社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)防控,準(zhǔn)則層包括4個(gè)指標(biāo),子準(zhǔn)則層包括16個(gè)指標(biāo),共同構(gòu)成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

表1 社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)Tab.1 Community security risk evaluation index

在建立治安防控遞階層次模型基礎(chǔ)上,對(duì)同層元素相對(duì)于上層元素重要性進(jìn)行兩兩比較,構(gòu)建表2所示的判斷矩陣并計(jì)算。

表2 層次分析法重要程度判定Tab.2 Degreeof importanceof hierarchical analysis method

由于專家工作環(huán)境不同,以及判定存在一定誤差,造成判斷矩陣缺乏合理性,故引入“隨機(jī)一致性比率”判定矩陣合理性,當(dāng)滿足值不大于0.1時(shí),則認(rèn)為矩陣滿足一致性檢驗(yàn)。根據(jù)層次單排序即層次總排序來確定各指標(biāo)對(duì)上層指標(biāo)的權(quán)重影響。

1.3 模型評(píng)價(jià)結(jié)果

運(yùn)用層次分析法獲得社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重如表3所示。由表3可以看出,準(zhǔn)則層的4個(gè)一級(jí)指標(biāo)權(quán)重值分別為0.3376、0.1825、0.3954、0.0845。權(quán)重占比較高的指標(biāo)為防護(hù)措施、潛在危險(xiǎn)人員,而社區(qū)環(huán)境和潛在受害者2個(gè)指標(biāo)權(quán)重占比相對(duì)較低,可以看出,社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)源主要是潛在危險(xiǎn)人員以及社區(qū)的治安防護(hù)措施是否合理。

表3 社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)源指標(biāo)權(quán)重Tab.3 Weight of Community security risk source index

從社區(qū)警務(wù)角度看,人防措施、技防設(shè)施的權(quán)重指標(biāo)分別為0.1642和0.1422,有效的人防和機(jī)房措施對(duì)于預(yù)防社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)具有顯著作用。而潛在危險(xiǎn)人員權(quán)重值較低,影響治安風(fēng)險(xiǎn)度較高的指標(biāo)主要為流動(dòng)人口、社會(huì)閑散人員,因此加強(qiáng)對(duì)社區(qū)流動(dòng)人口管理能有效控制治安風(fēng)險(xiǎn)。吸毒人員和具有犯罪前科人員作為重點(diǎn)監(jiān)控對(duì)象,加強(qiáng)對(duì)兩類人員的定期走訪對(duì)于避免社區(qū)治安類案件十分必要。

2 社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控管理平臺(tái)

針對(duì)社區(qū)治安的復(fù)雜性,為提升基層社區(qū)治理能力,設(shè)計(jì)新型的社區(qū)平安數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺(tái)。將人與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)運(yùn)算,通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)采集非結(jié)構(gòu)化異構(gòu)數(shù)據(jù),為政府部門、社區(qū)提供便捷服務(wù)。

2.1 平臺(tái)整體設(shè)計(jì)

平臺(tái)采用Hadoop+Spark+HBase分布式框架。整個(gè)平臺(tái)分為4層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),包括資源層、數(shù)據(jù)持久層、數(shù)據(jù)處理層、應(yīng)用層,見圖2。

圖2 整體架構(gòu)圖Fig.2 Diagram of Overull framework

資源層主要為各類軟、硬件設(shè)備,為平臺(tái)提供硬件軟件支持。數(shù)據(jù)持久層進(jìn)行不同異構(gòu)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析,首先通過數(shù)據(jù)方聚集、維規(guī)約、數(shù)據(jù)壓縮對(duì)采集的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)約化處理,利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。應(yīng)用層主要實(shí)現(xiàn)平臺(tái)功能應(yīng)用,如警務(wù)處理、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控、數(shù)據(jù)管理。

2.2 系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)

2.2.1 多協(xié)議動(dòng)態(tài)適配數(shù)據(jù)采集

當(dāng)前數(shù)據(jù)源主要包括政府部門、公安機(jī)關(guān)、社區(qū)等,數(shù)據(jù)采用非結(jié)構(gòu)化形式[5],包括圖像、語音、文檔、符號(hào)等。政府和公安機(jī)關(guān)數(shù)據(jù)包括各類警力、案件數(shù)據(jù)、社區(qū)成員關(guān)系等。社區(qū)數(shù)據(jù)以智慧型物管基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為主,包括社區(qū)人員組成、監(jiān)控系統(tǒng)、設(shè)備、門禁等,對(duì)不同設(shè)備間通信協(xié)議解析,建立解構(gòu)化的特征庫(kù),采用通用型協(xié)議視頻方式實(shí)現(xiàn)通信協(xié)議智能識(shí)別,一旦識(shí)別成功,則自動(dòng)調(diào)用對(duì)應(yīng)接口方式,具體邏輯結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)采集邏輯框架圖Fig.3 Diagram of data acguisition framework

2.2.2 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合管理子系統(tǒng)

針對(duì)復(fù)雜龐大的多源、異構(gòu)、孤立的社區(qū)數(shù)據(jù),采取不同的數(shù)據(jù)處理方式,對(duì)交通、人員流動(dòng)等結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)清洗、降噪處理[6],對(duì)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)標(biāo)記預(yù)處理,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化和語義解析,對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合,形成關(guān)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[14]。

2.2.3 社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)方案子系統(tǒng)

當(dāng)前,社區(qū)民警、街道辦由于職責(zé)不同,各自擁有相互獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),因此,在實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和處置中,容易造成資源調(diào)配困難、處理不及時(shí)的問題。通過對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)融合,建立歸一化的治安風(fēng)險(xiǎn)防范系統(tǒng),整合社區(qū)人、事、物等資源,將城市管理、綜合治理、社區(qū)治安等獨(dú)立網(wǎng)格融合為信息大平臺(tái),進(jìn)行統(tǒng)一管理和調(diào)度,通過建立風(fēng)險(xiǎn)分類防范和風(fēng)險(xiǎn)處理責(zé)任體系,實(shí)現(xiàn)有規(guī)可依。

3 結(jié) 語

本文基于社區(qū)治安日常風(fēng)險(xiǎn)管控,通過層次分析法對(duì)社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行影響權(quán)重分析,并在此基礎(chǔ)上,建立覆蓋社區(qū)、人、事、地、物、組織的社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控管理系統(tǒng),對(duì)提升社區(qū)治安防護(hù)措施和控制治安風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。

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