大數據背景下的主動偵查模式探析

張菲菲

江蘇警官學院，江蘇 南京 210031

在偵查啟動模式上，偵查機關一直遵循以被動偵查為主、主動偵查為輔的原則。被動偵查是指偵查程序的啟動以犯罪行為已經實施乃至后果已經發生為前提，即犯罪行為是偵查行為的動因，犯罪行為和偵查行為之間存在著時間上的先后關系，是一種針對犯罪已經發生情況的偵查啟動方式，也稱為回溯性偵查，側重于對犯罪的事后打擊。主動偵查是指偵查機關采取常規措施或使用專門技術手段主動發現犯罪線索和跡象，密切監控犯罪行為過程，偵查行為與犯罪行為之間處于共時性同步狀態，或者偵查機關對具有犯罪主觀意圖并將可能實施犯罪行為的偵查相對人采取誘惑性偵查措施，為其提供機會，促其實施犯罪行為暴露身份的做法，是一種針對犯罪正在進行或將要進行犯罪情況的偵查啟動方式。主動偵查是針對未發案件展開的“前瞻型”偵查，或與案件同步進行的“進攻型”偵查模式，更側重于對犯罪的預防和控制。傳統的主動偵查主要表現為刑事特情、誘惑偵查、陣地控制、刑嫌調控、控制下交付等措施的運用，隨著科技的高速發展，其內涵不斷被豐富化。主動偵查模式利用信息技術，在大數據信息庫的海量資源中進行提煉，獲取有價值的情報線索，對犯罪活動展開精確、高效的調查、預測和打擊，增強公安機關控制和預防犯罪的能力，體現出了更大的優勢。

一、被動偵查與主動偵查的融合

在傳統社會，囿于偵查技術及理念的落后，偵查人員很少有能力在早期發現犯罪的發生。案件多在犯罪行為造成一定的危害結果，并被被害人或其他知情人感知后才會暴露，偵查主體在相關人員報案、控告或舉報等情況下啟動偵查行為，大多數案件的啟動模式為被動模式。偵查權是對公民人身權益及財產權益侵害最嚴重的行政權力，如果不受約束而隨意啟動，就很容易出現濫用偵查權的惡果。被動偵查模式一定程度上對偵查權起到了限制作用，防止了偵查權力濫用，其具備的謙抑性特征一直備受學界認可。且傳統社會犯罪相對簡單，流竄犯罪相對較少，多為接觸式的線下犯罪，犯罪現場中儲存的痕跡物證及案件其他實體性線索較多，被動偵查“由果到因”逆向地對案件展開調查，一般能夠滿足打擊犯罪的需求。

但隨著社會的發展，犯罪形勢發生了巨大變化，犯罪呈現智能化、流竄化、職業化等特征，尤其是當前許多新型犯罪的實體性線索極少，被動的偵查過程常常會遇到困境而陷入僵局，嚴重制約了偵查效果及效益，影響偵查打擊和防控犯罪的功能發揮。偵查機關開始大力推行主動偵查模式。在大數據時代，偵查機關利用各類數據信息資源，通過數據運算獲悉犯罪的發案規律、犯罪嫌疑人或高危人員異常的活動信息，可以大大提前介入犯罪的時間，甚至在犯罪嫌疑人預謀準備階段就已洞察犯罪的相關線索，主動出擊，從外圍對犯罪嫌疑人展開監控，做到偵查與犯罪同步進行，更能預測特定時空條件下犯罪行為的發生，變“被動跟蹤”為“主動出擊”，既能有效地查明犯罪，又能預防實質性的危害結果發生，合理優化了偵查資源，切實提升了偵查的精準度和效率。

近年來，大數據技術支撐的主動偵查極大提升了偵查效益，但鑒于案件的具體情況，大部分案件偵查的啟動仍體現為被動模式。被動偵查與主動偵查并非互相排斥的關系，被動偵查所收集的信息資源是推進主動偵查的重要基礎。如在常規犯罪現場勘查中所收集到的指紋及DNA等物證，一經輸入數據庫內，就可以轉化為后期展開主動偵查的數據資源。借助于指紋自動識別系統，偵查機關可以進行“正查”“串查”“查重”“倒查”等多種形式的網上偵查。［1］因此被動偵查與主動偵查獨立地適用于不同案件，并互相配合，整體發揮對犯罪的打擊、預防及控制的功能。

二、大數據對主動偵查的推進

在大數據時代，借助于在歷史案件比對、犯罪趨勢分析和犯罪模型搭建等方面的優勢，大數據偵查迅速成為當前各國警察部門廣泛使用的偵查手段。［2］大數據促進偵查機關在主動偵查中有效地對犯罪行為進行分析和預測，對案件進行源頭偵查、同步偵查、清除犯罪形成的土壤和條件，盡可能減少發案，或控制犯罪危害結果的發生，實現犯罪治理的最佳效果。

（一）大數據有助于提升主動偵查對犯罪的預測及防范功能

傳統的犯罪預測更多地依賴于偵查人員的主觀經驗。偵查人員進行預測所依據的信息數量相對有限，大多僅能對小范圍內的時空中或特定犯罪嫌疑人的行為進行預判。鑒于當前犯罪形勢日趨復雜多變，這種預測效果愈發不明顯。當前公安機關所利用的數據信息來源豐富，覆蓋面極廣。除公安機關自身搭建的內網信息平臺外，政府機關、企事業單位的數據庫及互聯網信息均可為偵查工作提供各類信息。偵查人員可以對各類信息平臺內的關聯數據進行實時比對查詢、多庫碰撞比對，全方位多角度地運用各類信息，有效地提升預判能力。

預測是大數據最核心的價值，其原理在于，將事物、現象的規律轉化為數據之間的數理關系（物數據化），通過對數理關系的分析，預知未來走向（數據物化），減少了預測行為中主觀因素的影響，結果更為客觀準確。通過對海量案件數據進行大規模樣本訓練，挖掘類案規律并建立相應的數據預警規則，那些觸動預警機制的異常數據的背后，往往隱藏著犯罪線索。［3］偵查人員可預判出犯罪活動在時間、空間、犯罪主體及作案方式等方面的趨勢，進而合理分配警力資源，采取預防和控制措施，這也正是數據化主動偵查最大的優勢體現。

主動偵查的預測功能主要體現在對“人”及“案件”兩類對象上。對“人”的預測主要表現為對高危人群犯罪活動的預測。高危人群特指具有犯罪傾向性或可能性的人群，包括帶有明顯地域特征的地區性高危人群、犯罪學領域中的人格性高危人群，以是否擁有犯罪歷史為劃分標準的經歷性高危人群（刑滿釋放人員和解除勞教人員），以年齡段為劃分標準的年齡性高危人群以及特殊類型的吸販毒人員。筆者以“地區性高危人群”為例，體現主動偵查模式的預測功能。當前侵財犯罪呈現出明顯的地域化特征，犯罪成員多以地緣、血緣、親緣關系為紐帶，相互傳授犯罪經驗，勾結為穩定的犯罪團伙或犯罪組織，流竄于全國各地，以類似的作案手段實施侵財犯罪，危害性極大。這些犯罪人員反偵查經驗豐富，常在甲地居住，在乙地作案，在丙地銷贓，在丁地消費，利用地區之間的管理漏洞逃避打擊，且由于犯罪嫌疑人在作案過程中盡可能避免留下痕跡物證信息，造成傳統的偵查模式很難有效地查明和證實犯罪。但犯罪嫌疑人在流竄過程中的行為習慣及連續作案的特征為預測犯罪提供了信息基礎。數據庫的構建，使得偵查人員可以突破地域及時間的屏障，共享信息資源，對庫內所儲存的案件信息按照一定的條件進行篩選并分析，研判出犯罪嫌疑人穩定的作案時間及空間規律，對其下一步的犯罪計劃作出預判，甚至可以依據其正常生活作息中的異常現象評估其犯罪的可能性，迅速展開外圍監控，有效控制犯罪。

對案件的預測可體現為對犯罪高發區域、高發行業及高發時段范圍內犯罪行為或針對某一特定類型犯罪活動趨勢的預測。如犯罪活動會與地理位置有密切關系，犯罪行為在時空上呈不均勻分布，大量犯罪往往集中在小部分地區，呈現出“犯罪熱點”的特征。對數據庫內以往犯罪案發地域、行業及時段的信息進行研判，從中剖析出熱點規律特征，并進行相應的預測。

通過合理預測，將有限的偵查資源適用于對重點人群、重點地區、重點行業及重點時段的管控工作中，對偵查工作方式進行優化，實現對犯罪活動的精準打擊。

（二）大數據有助于主動偵查對案件作出準確的分析研判，提升打擊犯罪的精準度

被動偵查中，偵查人員多通過現場勘驗及外圍調查收集各類信息，對所獲取的痕跡物證及言詞性材料進行整體的分析研判，判斷案件發生的時間、地點、案發過程、犯罪嫌疑人的條件等內容，進而明確案件的偵查方向，劃定偵查范圍，因案制宜地選擇偵查措施，直至偵查終結。當案件中客觀性線索較少，或者信息采集工作出現偏差或遺漏時，偵查工作易陷入僵局，分析研判案情甚至會出現嚴重的偏差，造成偵查方向和范圍出現錯誤。在此情況下，偵查人員會過于倚重言詞性材料尤其是犯罪嫌疑人的口供推進案件調查。言詞證據主觀性強，獲取難度大，過度追求口供易出現刑訊逼供行為，造成冤假錯案。隨著犯罪的日益復雜，被動偵查愈發顯得力不從心。

而在大數據背景下，信息技術開啟了案情分析的智能化形式，尤其對主動偵查中的案情分析更為有利。主動偵查工作以特定的高危人員、特定類型犯罪或發案的熱點區域及行業為對象，從案發前到案發后，從線下實體空間到線上虛擬空間，利用信息技術全方位多角度地收集相關信息，如手機信息、網絡信息、視頻信息、電腦信息等，這些范圍遠遠超出了傳統案件中實體性信息的范圍。而收集的信息越全面，越有利于偵查人員對案情進行整體及準確的分析研判，使偵查人員能夠通過各種不同的數據貼近案件真相。

大數據技術將犯罪嫌疑人置于精確監控之下，犯罪嫌疑人在案發前及案發中從事的任何行為（包括犯罪行為與非犯罪行為）都會在虛擬空間及現實空間中留下相應的線索，其中蘊含著犯罪嫌疑人身份、行為軌跡、興趣愛好、交往關系、消費記錄、經濟情況等內容。大數據算法對這些信息進行智能化分析，對犯罪嫌疑人進行全面的人像刻畫，對案情進行由具體到抽象的逐漸深入的分析過程。以犯罪成員的組織分工為例，大數據能夠對犯罪組織成員之間的聯系頻次、親疏度等要素進行客觀化定量計算，并將他們的層級關系、分工形式以關系圖譜呈現出來，使各犯罪分子的角色、地位一目了然。

偵查人員利用大數據技術對案件作出客觀準確的分析判斷，而非依靠主觀經驗和直覺所確定的假設，為后期精準打擊犯罪作出正確的指引。但數據化的主動偵查存在侵犯公民隱私權的風險，需要未來構建系統的法律規范對其進行合理制約。

（三）大數據有助于主動偵查全面、及時地收集證據，提高證實犯罪的能力

偵查階段最核心的任務是收集犯罪證據，證據是貫穿于刑事訴訟的一條核心主線，所有的訴訟行為都是圍繞證據展開的。當前犯罪呈現職業化、流竄化、涉網化的趨勢，犯罪主體在作案過程中盡可能避免留下任何蛛絲馬跡，致使實體空間中痕跡物證及被害人、證人的言詞證據收集難度加大。犯罪嫌疑人到案后拒絕認罪的心理嚴重，對于收集證據極為不利。隨著法治進程的不斷深入，司法機關對于證據的審查也愈發嚴格。雖然高科技偵查手段的廣泛運用極大地提升了偵查主體的破案能力，但不可否認的是，偵查主體在取證環節仍背負著巨大壓力。當偵查機關的取證行為由案發后被動進行向案發前及案發中主動進行轉變時，證據收集工作就會出現事半功倍的效果。

首先，犯罪嫌疑人在案發后為逃避打擊，多會破壞現場，銷毀贓物罪證，共同犯罪中犯罪成員之間訂立攻守同盟，采取各種反偵查行為。但當偵查主體將調查工作提前至犯罪預備階段或犯罪發生過程中，在犯罪嫌疑人尚未破壞或改變各類痕跡物證時開展各類取證行為，就具有巨大的優勢。數據化偵查手段可以不受時間和空間限制，對信息庫內儲存的所有原始信息進行數據處理，收集虛擬空間內各種證據材料，有效地拓展取證途徑，大大降低取證難度。

其次，數據支撐的主動偵查盡可能全面采集和利用各類信息，防止偵查出現盲區以及證據收集存在遺漏，有效地解決那些長期從事犯罪但單次的量并不足以定罪量刑或因為取證不到位造成重罪輕判的案件。

最后，主動偵查使得取證行為避開案發后取證所遇到的多重阻礙，減輕審訊壓力。偵查人員在提前掌握一定犯罪情報線索的情況下，就可以打有準備之仗，將已知信息作為審訊的基礎，有針對性地引導犯罪嫌疑人供述案情，有效提高收集證據的效率，同時也能減少刑訊逼供等負面行為。