大數據在監獄罪犯安全防控與教育改造中的應用分析

江波 許志飛

摘? 要： 介紹了司法監獄系統信息化建設的現狀和瓶頸，歸納總結了當前大數據在監獄罪犯安全防控與教育改造中的應用。從數據標準化、大數據平臺建設、信息化軟件和硬件系統迭代、罪犯獄內危險評估、“信息孤島”嚴重、數據技術支撐匱乏、管理能力不足等七個方面詳細分析了大數據應用中所面臨的困難與挑戰。提出應加快完善監獄大數據平臺的配套建設，確保先進的信息化技術能在監獄罪犯安全防控和教育改造中發揮作用。

關鍵詞： 大數據; 數據建設; 安全防控; 教育改造

中圖分類號：TP3? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1006-8228（2021）05-123-04

Analysis of the application of big data in prison criminals' safety control

and their education and reform

Jiang Bo， Xu Zhifei

（Zhejiang Police Vocational Academy， Hangzhou， Zhejiang 310018， China）

Abstract： This paper introduces the current situation and bottleneck of the informatization construction in the judicial prison system， and summarizes the application of the big data in the prison criminals' safety control and their education and reform. The difficulties and challenges faced in big data application are analyzed in detail on seven aspects： data standardization， construction of big data platform， iteration of information software and hardware system， prison risk assessment of criminal， serious information island， lack of data technology support and insufficient management ability. It is proposed that the improvement of supporting construction for big data platform in prison should be accelerated to ensure that advanced information technology can play a role in the prison criminals' safety control and their education and reform.

Key words： big data; data construction; safety prevention and control; education and reform

0 引言

當前在監獄安全防控和教育改造中出現了落后的技術與前衛的監獄管理理念沖突的現象，監獄管理需要提高工作效率，而先進的技術應用卻跟不上。大數據技術突破了當前這一矛盾，通過各項數據的分析，能在監獄系統中創建基于大數據的監獄智能安全防控體系，通過數據分析能夠對邊緣感知更加精準、更加敏捷、更加高效;也可以對突發事件具有超前性，超前預測獄情、犯情等;因此基于大數據技術的監獄智能安全防范體系能夠通過應用“云計算”的開放性架構，以整合監獄數據、共享監獄安防系統，能夠在監獄罪犯安全防控與教育改造中發揮重要作用。

1 監獄系統內大數據技術應用現狀

司法部提出要深入推進“智慧監獄”建設，圍繞“精、細、高、深”要求，一直推進信息化現代文明監獄的創建，加快傳統觀念的轉變，圍繞監獄專業技術人才隊伍的培養，強化監獄數據資源整合，加快監獄數據庫建設，強化大數據創新利用，推進監獄工作決策和管理智慧化。由此可見，各級司法行政機關已經認識到大數據技術正逐漸成為大幅提升監獄罪犯安全防控與教育改造水平的重要抓手[1]。

整體而言，監獄在大數據的收集、分析與應用還處在一個相對粗淺的層次上，大數據可能具有的價值遠遠沒有得到有效挖掘和利用。與公檢法同行相比，也明顯滯后。我國最高人民法院早已搭起了大數據管理和數據服務平臺，做到了各級人民法院的網絡和數據基礎設施全覆蓋。目前，各級法院正以非常快的頻率向最高人民法院的大數據管理和服務平臺自動匯集最新收集的各類案件的詳細數據。目前，平臺已經匯集了超過1億件的案件數據和6180多萬份裁判文書[2]。而司法監獄系統只處于對大數據應用的初級階段，應用領域小，使用不規范，規格不統一等都是制約大數據技術在監獄系統施不開拳腳的重要因素。

1.1 加快數據標準化與大數據平臺建設

強大的省情依托 浙江省共建設14家大數據省級重點企業研究院，對大數據關鍵技術進行攻關，選出了多家在大數據應用成績突出的示范企業，創立了全省大數據管理中心，建立了大數據交易中心和政府大數據管理公司，并在全國省份中首個推出政府數據開放平臺。涌現出阿里云、?？低暋⑷A三等一批在全國有影響力的大數據企業，在大數據的基礎設施、支撐平臺、應用開發上呈現出比較完整的產業鏈，為浙江大數據在監獄系統里的發展奠定了堅實的基礎。

加快數據標準建設 標準化是信息化建設的基本前提，同時也是構建數據交換和資源共享的可靠保證。司法部陸續研究并制訂了《全國監獄罪犯信息編碼標準》、《全國司法行政信息化總體技術規范》等多項業務和信息化標準。這些規范和標準緊緊圍繞司法系統信息化建設的目標和要求，將大數據融入到監獄罪犯安全防控及教育改造中，提升監獄管理工作水平，提升監獄安全防控和罪犯教育改造的效率。

監獄綜合大數據智能服務平臺初步建成 浙江省某監獄建成的大數據平臺則集合了以指揮作戰為核心的研判決策、行政辦公、智慧保障、智慧監管、智慧警務、智能安防等多個模塊。比如今日重點罪犯人數、督察問題數量、外來人車數量等，通過大數據建模，計算出監獄的安全指數。該平臺還具備類似百度的大數據搜索引擎，只要輸入關鍵字，平臺便能夠根據提供的關鍵字針對罪犯信息、干警信息、案情信息、運維信息進行相關性搜索。平臺可實現獄內人員軌跡分析、獄內車輛軌跡分析、獄內人員分布監管、罪犯行為風險分析等。

平臺運用中，牢固樹立“得數據者得未來”理念，開啟“全數據采集”模式。監獄對犯罪人員數據、民警人員數據和管理數據這三大信息的獲取，主要通過各種智能傳感器的自動捕獲、數據的傳遞以及崗位上日常工作記錄的獲取，各類統計數據均通過智能平臺的標準數據接口，來進行集中存儲，做到一次獲取，共享協作使用，為大數據的應用奠定了基礎。運用“人物畫像”技術，全方位集成各類數據，打通人防、物防、技防、聯防之間的屏障，實現對安全危險、風險、隱患的全面有效管控，增強工作的預見性，全方位地提高預測、預警、預防“三預”能力。

1.2 基于大數據的應用全面開花

⑴ 軟件系統

運用信息技術手段，提升預警預測預防工作的水平和效率，是監獄工作的重要任務。某監獄的“平安360”平臺建設是項有益的探索。該系統的研發和運用成效也得到了司法部預防犯罪研究所領導的高度評價。睡眠365“修心教育”評估矯治系統即罪犯心理危機預警系統，通過引入科學量表，通過大數據分析，開展線下遠程專業化矯治。

⑵ 智能硬件系統

針對獄情管控，引入監所智能機器人，借助可見光/紅外熱像鏡頭智能識別監測監舍罪犯，實現對現場罪犯自動清點人數，以減輕干警負擔，降低人身風險。為了防止罪犯通過人行通道混出監獄，與安防企業定制開發了單目攝像機，該攝像機完美解決攝像機眼皮底下的盲區問題，使之前需用3只攝像機才能解決的問題用1只就解決了，減少了重復投資。利用物聯網技術，建設了勞動工具智能管控系統，通過智能芯片實現對勞動工具進行數據自動采集、定時清點、歸位智能報警、遺失雷達搜尋等功能。部署電子三維地圖系統，將監獄范圍內監舍、廠房、道路等區域進行精細建模，與安防監控有效集成，便于實時查看現場監控視頻。研發了電子追捕系統，一旦監獄發生罪犯脫逃事件，該系統將能提供詳細的路徑分析和卡點設置的情況。

⑶ 罪犯獄內危險評估工具[3]

工具簡介 該工具可以全面快速有效甄別罪犯危險等級和類別，提高監獄警察精準及時分析罪犯危險性，促進監獄安全防控和罪犯教育管理科學化水平的提升。

工具的技術基礎 罪犯靜態數據和動態改造痕跡為依據，通過計算機數學建模建立罪犯危險度和傾向性綜合評價指標體系，從而對罪犯的“脫逃、行兇、自殺”等危險度和傾向性做出分析/預判。

工具的設計原理 分析基層民警實際工作經驗，結合罪犯日常改造記錄，對有可能影響罪犯危險程度和傾向性的各種因素加以綜合性考慮，建立罪犯危險度和傾向性綜合評價指標體系，在此基礎上，設計模糊綜合評價方法和量化平均綜合評價方法，對罪犯的危險度和傾向性做出綜合判定，為民警制定管控措施提供參考。

工具的作用 該工具配套研發了移動警務終端，此終端集電子巡警、教育管理、應急處置等各項功能于一體的智能執法系統，實現了民警現場執法智能化。民警在與罪犯進行談話時手持移動警務終端，同步錄音上傳至平臺，交談結束時系統會提示民警做出交談內容概要，對交談效果開展評估。在日常執勤中遇到突發事件，在場民警選擇相應的選項，移動的警務終端設備會有事件處置提示，平臺指揮中心會同時收到報警警員信息、報警詳細位置、聯動現場監控、提醒指揮程序等警情信息。人員統計分析系統可以實時直觀地反映現場警力分布狀況，如果某個單位警力資源緊張時，平臺系統會自動推送警力預警，向相關上級領導以及信息指揮中心發送警力預警信息，提醒及時增派警力，實現警力動態調配。

2 大數據在監獄罪犯安全防控與教育改造中應用所面臨的挑戰與困難

2.1 大數據標準化建設滯后

司法部已經在大力推動大數據平臺的建設，從上到下來規范各地的信息數據標準。浙江省監獄局也先后制定了安防、網絡等標準規范。省局組織研發的監獄警察員工管理系統和管理執法信息系統都是嚴格按照司法部制定的技術標準。只有標準統一，按照標準開發，各系統之間才能實現數據共享，否則共享只能是空中樓閣[4]。

2.2 “信息孤島”現象嚴重

監獄治理運用大數據技術需要大數據從產生到應用的全過程，實現滲透到業務的各個領域、貫穿行刑全過程、罪犯個體全覆蓋。然而，目前的實際情況卻是多數監獄單位由于頂層設計在系統性和全面性上存在著不完善，上級部門的業務和監獄開發的應用系統缺乏統一標準，數據的格式、數據庫的標準、數據接口都不一樣，應用系統之間無法整合，成為一個個“信息孤島”，導致信息化應用存在業務重疊、工序重復，加重了監獄民警的工作負擔，影響了監獄民警使用信息化平臺的積極性，加劇了應用系統推廣工作的難度。同時，各項業務數據的碎片化、條塊化、部門化問題嚴重，還沒能形成以改造罪犯為主線的信息共享、匯聚、集成、分析和挖掘的體系。

2.3 基礎支撐不足、資源共享缺乏

全國監獄數據資源共享平臺體系尚未建立，數據資源難以共享。例如某監獄目前使用的“監獄數據管理系統”主要依托自己搜集整理的4000個左右案例樣本開發，樣本集的不足，造成了模型訓練得出的處理函數擬合度不足，導致最終的分析結果與實際情況還存在較大誤差。同時，智能分析給出的推薦處理建議也往往與實際情況有較大出入。

2.4 數據管理能力不足

隨著信息規模的不斷增大，數據類型非常龐大，對數據分析和處理的要求越來越高，監獄工作人員的工作量巨大，在對數據分析和處理過程中也會產生錯誤。例如個別監獄目前使用的“獄情分析系統”由于數據錄入依賴于一線干警的手動電腦端錄入，而一線干警往往工作繁忙，事后錄入，往往產生記憶差錯或者遺漏，造成一些罪犯的信息錄入不夠細致、完整，從而導致最終分析結果的不準確[5]。

2.5 技術處理能力不足

平臺傳統關系型數據庫在處理海量數據時的讀寫性能不足，數據庫動態橫向擴展能力還不夠，多表間關聯查詢以及復雜的數據分析類查詢導致運行性能欠佳，對數據的應用能力依舊停留在數據吸納、流程管控及查詢反饋上，非結構化數據處理能力不足，分析預測預警能力還不夠。

3 未來發展思路與建議

3.1 加快推進數據標準化確保數據一致性、完整性、合規性

按照統一的數據元標準，基于統一規范、標準、接口、服務，對數據進行分析、清洗，然后實現對各類數據的匯聚整合、邏輯集成。實現數據實時更新與清洗，探索研發監獄大數據采集、轉換、分析集成的專用工具和構建流程化形態，將海量非結構、半結構及結構復雜的數據轉換為便于處理的結構數據。研發相關數據過濾器，過濾掉無效或錯誤的數據，將不同種類的數據歸類聚合分析。建立監獄大數據審核機制、數據質量分析機制，確保平臺數據的一致性、完整性、合規性。

3.2 智能推送個性化教育矯正方案

一是可以運用大數據跟蹤分析刑滿釋放罪犯重新犯罪情況，開展重新犯罪要素關聯模型、重新犯罪風險評估模型研究，對重新犯罪原因進行研判，從而提出更加科學合理的教育矯正方案。二是可以通過收錄罪犯教育矯正典型案例，對罪犯歷史改造案例進行分析，形成結構化的矯正案例庫。罪犯個體改造過程中，通過其改造行為特征，關聯相關教育改造案列，從管理和教育兩個維度，對罪犯的后續改造進行矯正方案的推薦[6]。

3.3 增強教育改造的針對性

一是可以依托罪犯犯罪性質、危險程度、刑期、年齡、身體狀況、文化程度、個人特長等數據信息，開展罪犯勞動能力及勞動崗位匹配度分析研判，對罪犯勞動實行分類分級動態管理，讓不同罪犯都能從事性質、強度與之相適宜的勞動，提高教育改造的針對性。二是可以采取數據建模方式，對打架斗毆、抗拒管教、自殺、獄內死亡等需高度關注的行為或事件進行相關性分析，通過大量歷史樣本的比對挖掘，分析出具體打架斗毆的強相關因素，幫助干警更有針對性地預防各類事件的發生。

3.4 科學評估罪犯勞動改造的成效

通過分析研判罪犯個體“干什么、學什么、會什么”等數據信息，堅持“按需施教、學以致用”的原則，結合社會用工需求和罪犯興趣、特長等數據信息，開展以就業為導向的職業技能培訓，提高教育培訓的實效性。通過實時采集各類罪犯勞動數據，全方位研判罪犯勞動特質、勞動積極性、勞動技能、勞動效益變化軌跡，進行科學評估、有效檢驗罪犯勞動改造成效。

4 結束語

堅持應用效果是監獄治理運用大數據技術的核心和價值所在。大力推進大數據技術與人、物、事的深度融合，進一步發揮人力與科技結合的倍增效應，進一步發揮制度與技術結合的溢出效應。積極推進監獄數據文化建設，提升廣大干警的數據素養。優化監獄大數據管理運行組織架構。大力培養既懂業務，又懂信息技術，具備大數據思維的監獄大數據復合型專業人才。

參考文獻（References）：

[1] 關于加快推進“智慧監獄”建設的實施意見.中國日報網，2019-01-14.

[2] 大數據觀察·關注智慧法院.人民日報，2017-05-24.

[3] 劉保民，朱洪祥，張慶斌.江蘇監獄罪犯獄內危險評估工具的研發與應用[J].犯罪與改造研究，2017.2.

[4] 王慶，姚霧云，何愛軍.淺析智慧司法中法治大數據的應用[J].中國司法，2020.4.

[5] 朱永忠，盛賢群.智慧監獄軟實力建設的思考[J].河南司法警官職業學院黨報，2017.9.

[6] 白海娟.論教育矯正的困境與出路[J].西部學刊，2020.6.