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近年来，各国在推进大数据战略的同时，不约而同地将大数据应用在了警务工作上，习近平总书记强调，要运用大数据提升国家治理现代化水平。当前，公安机关作为国家治理的中坚力量，大数据警务是公安机关警务工作模式的一种更新，为侦查办案带来了新的方法和模式，但是大数据在警务领域中也存在着一些问题[1]。
一、警务大数据的发展背景和趋势
在国际背景上，美国、日本、英国、法国、印度等国都将大数据纳人了国家的发展计划，欧盟委员会提出了“欧盟开放数据战略”；联合国推出了“全球脉动”计划，建立了世界范围内的预警机制。在我国，2015年《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》发布，提出运用大数据加强对市场主体的服务和监管；国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》，推动了各行业大数据发展；党的十八届五中全会明确提出“国家大数据战略”等一系列关乎大数据发展的思想。2017年12月8日，习近平总书记在主持中央政治局就实施国家大数据战略的集体学习会议时强调，要运用大数据提升国家治理现代化水平，为大数据警务的发展提供了光明的政策、理论前景。
江苏省副省长刘旸说：“狠抓大数据战略，着力打造智慧警务，抢占社会治安高地，时刻跑在犯罪分子前面，不断增强人民群众的获得感、幸福感和安全感。”“互联网+”时代的新犯罪层出不穷，成为了公安机关面临的新常态。随着信息技术在公安工作中的应用，现代科技对公安工作转型的驱动力越来越高。大数据由于其容量大、种类多、速度快等特点，2014年江苏全面启动了警务大数据工程建设，数据成为了新的警务要素，于2017年，一个与现代科技和警务相适应的大数据平台在江苏基本建成，江苏公安以此为基础，于年底启动了以“在线融合、智能应用、预测预判、精准服务”为标志的智慧警务建设。
二、警务大数据下的侦查新模式
警务大数据下的侦查新模式是指在结合、运用警务大数据后，实务侦查中所呈现的新特征，新规律。运用大数据来开展侦查，办案机关可以有效地发现案件中的相关线索，利用数据的广度和宽度拓展侦查的思维，同时大数据的应用可以帮助创新侦查的方式，转变侦查格局，提高侦查效率。如果将相关数据提炼、归纳，将其运用到日常侦查工作中，一定会达到事半功倍的效果。
在当下，互联网技术、网络数据技术的高速发展给我们的生活带来了极大的便利，但是同时也给犯罪分子提供了犯罪活动的领域和方式，在当前大数据时代，犯罪的手段和行为模式正向互联网的方向发展着。比如一些犯罪分子借助互联网进行购买犯罪工具以及销赃等犯罪活动，互联网成为了他们犯罪的平台，比如二维码犯罪、网络电信诈骗等智能型犯罪，为了应对新的犯罪形式和犯罪手段的智能化，公安机关不得不借助大数据开展侦查。
在大数据侦查中，无论其出发点和落脚点如何，都需要以巨大的数据量作为载体，面对浩如烟海的数据，如何分析、提炼，从而得到与案件相关的有效数据便显得尤为重要。王燃教授在《大数据侦查》一书中提出了“原始数据”“衍生数据”的概念。在这个信息化高速发展的社会，犯罪嫌疑人在犯罪过程中总会遗留下许多数据记录，比如犯罪嫌疑人的通话记录，银行卡中的犯罪相关资金流水记录，微信、QQ聊天记录，这就是所谓的原始数据；而通过对犯罪收集的旅馆住宿登记，通话记录的基站数据进行分析、碰撞，就可以获取犯罪嫌疑人的活动轨迹，这就是所谓的衍生数据。而警务大数据的新模式正是巧妙运用原生数据和衍生数据，获得犯罪嫌疑人相关信息以及案件的相关证据，从而为案件的侦破提供技术上的帮助[ ]。例如在一起电信网络诈骗中，侦查人员接到举报，受害人被某伪装的彩票网站客服人员骗取30万元。在本案中，侦查人员同时运用了原生数据和衍生数据这两种大数据的形态。在这一电信网络诈骗案件中，侦查人员通过技术手段查得犯罪嫌疑人的IP地址、手机通话记录、银行流水等数据基础，通过大数据平台的智能挖掘和研判，获取了犯罪嫌疑人人际关系交往和资金流向等信息，生动地展示了犯罪嫌疑人犯罪网络关系，这些信息就是“衍生数据”，通过对人际关系交往的分析，侦查人员很快发现了犯罪嫌疑人的共犯，并通过了资金流向对其进行了有力的验证，证明了这是一个巨大的电信网络诈骗集团。与此同时，偵查人员还对假冒客服的犯罪嫌疑人的聊天记录进行了具体分析，通过关键词检索出一些与案件有关的敏感词，还原出了犯罪嫌疑人的诈骗手段。这些信息都属于原生数据范畴。在这起案件中，侦查人员巧妙运用大数据，不到一个月，就成功破获此案，最大限度挽回了人民群众的财产。由此看来，在警务大数据下侦查的新模式是公安机关打击日益智能化、隐蔽化的犯罪的杀手锏。
三、大数据在警务工作中的应用价值
（一）大数据在社会服务方面的应用价值
大数据在社会服务方面提供的应用价值主要有：
1、运用大数据技术，可以综合分析城市道路上的车辆的数量、速度等信息，智能地调控城市道路信号灯的时长、是否关闭等，以此极大地减轻城市中心路段的交通压力，帮助解决城市道路拥堵方面的问题。以大数据作为技术支撑的智慧交通还能够分析车辆的行驶状态，从而及时地通知交警部门前往交通事故发生地点，尽快解决交通事故事发地点的交通拥堵。另一方面，通过分析驾驶行为人的信息，能够提前预测醉驾、毒驾等危险驾驶行为，以此减少因此类危险驾驶行为发生的交通事故。
2、运用大数据技术，对基层派出所负责的区域进行有效的管控，提升社会治理能力。公安机关可以通过热力图等方式，对辖区内人口密集的区域进行数据分析，可以提前派出警力，进行场所监管，可以有效预防重大公共安全突发事件。此外，公安机关通过派出社区网格员对所在辖区内的各营业场所、生产场所、住所等进行综合信息收集，并通过大数据技术对收集到的相关信息进行综合分析，从而得到管辖区域内的高危区域[2]。通过大数据技术对辖区进行网格化划分，根据之前综合分析所得到的高危区域进行“标红”。如此一来，公安机关即可对此类“标红”的区域通过采取增设值班岗亭、加大警力投入、增加日常的巡逻检查力度等方法，达到控制高危区域内的潜在的高危人员、减少警情发生的目的。 （二）大数据在警务预测方面的应用价值
我国公安机关一直坚持的基本方针是“打防结合，以防为主”，预测警务能够在犯罪分子作奸犯科之前发现其犯罪的端倪[3]。想做到对相关警情较为精准的防控，那么运用大数据技术进行警务预测则是必不可少的。公安机关以警务数据为基础，结合其他政府部门、大型企业的有关数据，并综合公安机关各部门、各警种的案件数据进行整理汇集，可以分析得出各类案件的发案规律与特点、犯罪嫌疑人的共同特征等结果。例如在电信诈骗犯罪的侦查过程中，可以利用大数据技术对案件高发区域、作案手法、作案地点、犯罪嫌疑人活动轨迹等进行深入的挖掘分析，预测出潜在的作案人员与作案时间、地点等。
四、警务大数据在应用和建设中存在的问题与弊端
（一）数据的整合利用缺乏社会理解。当前公安机关对大数据的收集很重视，公安机关在日常接处警的过程中，民警需要对当事人进行身份登记，或者侦察办案过程中，民警需要对案件有帮助的数据进行整合利用，这时候就会出现部分当事人或者部分单位对公安机关工作的不理解、不支持、不配合，延误了公安机关的正常工作，也使大数据的采集在来源方面受到了影响，进而影响到警务大数据的应用和建设。
（二）大数据采集的质量不高，重多而不重精。当前各类警种、警务业务几乎全都延申到基层，基层单位成为了大数据采集的重点主体，数据采集的出发点是为了完成任务考核积分，重视采集的信息数量，而忽视了采集的数据的质量，在采集的片面的字条上无法做深层次的挖掘，没有数据的开发意识。而质量不高的信息不仅仅是无用的，很大的程度上来说甚至是错误的甚至是误导人的。单纯的积累数量而不对信息进行删减加大了民警对数据分析选择的难度，这完全有悖建立数据库服务民警，便捷查询的初衷。
（三）数据处理能力缺乏。当前的数据虽然已经有数据库管理，但是在数据分析工具和分析方法上仍沿用传统的方法，不能满足当前公安工作巨大的工作量和效率，很多数据还需要人工处理，比如在视频数据库中，视频只是当作一类数据进行存储，但是要在视频中要找到某个精确的目标还需要花费大量的时间和精力，笔者曾经花费10小时的时间查找跟踪一个人。
（四）数据的应用能力不强。多数民警由于培训不足，对于数据的应用还暂时停留在表面的大数据的查询，数据的比对和分析能力不够。此外，一些老民警现代信息意识不强，信息操作能力不强，无法做到人机结合，数据应用水平有待提高，不然难以满足公安实战的需要。
（五）数据不一定具有时效性。信息飞速发展，数据库里的数据虽然全面，这是优势也是劣势。民警在使用大数据时就要发挥自己的主观能动性，而大多数民警可能只会机械的使用大数据平臺，将过时的数据也运用到了现在的实战运用中很显然是无用的。
（六）数据的分析仅停留在结果而忽视数据产生的过程。数据分析不懂如何叙事，也无法表现思维呈现的过程，只能停留于结果。
五、结语
大数据时代下，数据的应用为日常警务工作创造了条件，给侦查工作带来了新的工作模式和方法，尽管大数据在技术应用、建设和普及方面仍存在不少的弊端，但是未来的大数据警务会更加完善、警务工作更加智慧化、工作效率会更高。
参考文献：
[ ] 杨万方.警务大数据应用的问题与对策研究[J].决策咨询，2018（04）：67-72.
[2] 王燃.《大数据侦查》.201701.
[3] 胡黎阳.基于大数据的预测警务在打击跨境电信诈骗中的应用研究[J].武警学院学报，2018，34（09）：53-57.
[4] 董青岭.预测性警务：大数据犯罪预防[J].中国投资，2018（23）：18-19.
作者简介：
王鑫（1998.1.24），男，籍贯：江苏泰州，职称和学历：本科，研究方向或专业：侦查。
一、警务大数据的发展背景和趋势
在国际背景上，美国、日本、英国、法国、印度等国都将大数据纳人了国家的发展计划，欧盟委员会提出了“欧盟开放数据战略”；联合国推出了“全球脉动”计划，建立了世界范围内的预警机制。在我国，2015年《国务院办公厅关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》发布，提出运用大数据加强对市场主体的服务和监管；国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》，推动了各行业大数据发展；党的十八届五中全会明确提出“国家大数据战略”等一系列关乎大数据发展的思想。2017年12月8日，习近平总书记在主持中央政治局就实施国家大数据战略的集体学习会议时强调，要运用大数据提升国家治理现代化水平，为大数据警务的发展提供了光明的政策、理论前景。
江苏省副省长刘旸说：“狠抓大数据战略，着力打造智慧警务，抢占社会治安高地，时刻跑在犯罪分子前面，不断增强人民群众的获得感、幸福感和安全感。”“互联网+”时代的新犯罪层出不穷，成为了公安机关面临的新常态。随着信息技术在公安工作中的应用，现代科技对公安工作转型的驱动力越来越高。大数据由于其容量大、种类多、速度快等特点，2014年江苏全面启动了警务大数据工程建设，数据成为了新的警务要素，于2017年，一个与现代科技和警务相适应的大数据平台在江苏基本建成，江苏公安以此为基础，于年底启动了以“在线融合、智能应用、预测预判、精准服务”为标志的智慧警务建设。
二、警务大数据下的侦查新模式
警务大数据下的侦查新模式是指在结合、运用警务大数据后，实务侦查中所呈现的新特征，新规律。运用大数据来开展侦查，办案机关可以有效地发现案件中的相关线索，利用数据的广度和宽度拓展侦查的思维，同时大数据的应用可以帮助创新侦查的方式，转变侦查格局，提高侦查效率。如果将相关数据提炼、归纳，将其运用到日常侦查工作中，一定会达到事半功倍的效果。
在当下，互联网技术、网络数据技术的高速发展给我们的生活带来了极大的便利，但是同时也给犯罪分子提供了犯罪活动的领域和方式，在当前大数据时代，犯罪的手段和行为模式正向互联网的方向发展着。比如一些犯罪分子借助互联网进行购买犯罪工具以及销赃等犯罪活动，互联网成为了他们犯罪的平台，比如二维码犯罪、网络电信诈骗等智能型犯罪，为了应对新的犯罪形式和犯罪手段的智能化，公安机关不得不借助大数据开展侦查。
在大数据侦查中，无论其出发点和落脚点如何，都需要以巨大的数据量作为载体，面对浩如烟海的数据，如何分析、提炼，从而得到与案件相关的有效数据便显得尤为重要。王燃教授在《大数据侦查》一书中提出了“原始数据”“衍生数据”的概念。在这个信息化高速发展的社会，犯罪嫌疑人在犯罪过程中总会遗留下许多数据记录，比如犯罪嫌疑人的通话记录，银行卡中的犯罪相关资金流水记录，微信、QQ聊天记录，这就是所谓的原始数据；而通过对犯罪收集的旅馆住宿登记，通话记录的基站数据进行分析、碰撞，就可以获取犯罪嫌疑人的活动轨迹，这就是所谓的衍生数据。而警务大数据的新模式正是巧妙运用原生数据和衍生数据，获得犯罪嫌疑人相关信息以及案件的相关证据，从而为案件的侦破提供技术上的帮助[ ]。例如在一起电信网络诈骗中，侦查人员接到举报，受害人被某伪装的彩票网站客服人员骗取30万元。在本案中，侦查人员同时运用了原生数据和衍生数据这两种大数据的形态。在这一电信网络诈骗案件中，侦查人员通过技术手段查得犯罪嫌疑人的IP地址、手机通话记录、银行流水等数据基础，通过大数据平台的智能挖掘和研判，获取了犯罪嫌疑人人际关系交往和资金流向等信息，生动地展示了犯罪嫌疑人犯罪网络关系，这些信息就是“衍生数据”，通过对人际关系交往的分析，侦查人员很快发现了犯罪嫌疑人的共犯，并通过了资金流向对其进行了有力的验证，证明了这是一个巨大的电信网络诈骗集团。与此同时，偵查人员还对假冒客服的犯罪嫌疑人的聊天记录进行了具体分析，通过关键词检索出一些与案件有关的敏感词，还原出了犯罪嫌疑人的诈骗手段。这些信息都属于原生数据范畴。在这起案件中，侦查人员巧妙运用大数据，不到一个月，就成功破获此案，最大限度挽回了人民群众的财产。由此看来，在警务大数据下侦查的新模式是公安机关打击日益智能化、隐蔽化的犯罪的杀手锏。
三、大数据在警务工作中的应用价值
（一）大数据在社会服务方面的应用价值
大数据在社会服务方面提供的应用价值主要有：
1、运用大数据技术，可以综合分析城市道路上的车辆的数量、速度等信息，智能地调控城市道路信号灯的时长、是否关闭等，以此极大地减轻城市中心路段的交通压力，帮助解决城市道路拥堵方面的问题。以大数据作为技术支撑的智慧交通还能够分析车辆的行驶状态，从而及时地通知交警部门前往交通事故发生地点，尽快解决交通事故事发地点的交通拥堵。另一方面，通过分析驾驶行为人的信息，能够提前预测醉驾、毒驾等危险驾驶行为，以此减少因此类危险驾驶行为发生的交通事故。
2、运用大数据技术，对基层派出所负责的区域进行有效的管控，提升社会治理能力。公安机关可以通过热力图等方式，对辖区内人口密集的区域进行数据分析，可以提前派出警力，进行场所监管，可以有效预防重大公共安全突发事件。此外，公安机关通过派出社区网格员对所在辖区内的各营业场所、生产场所、住所等进行综合信息收集，并通过大数据技术对收集到的相关信息进行综合分析，从而得到管辖区域内的高危区域[2]。通过大数据技术对辖区进行网格化划分，根据之前综合分析所得到的高危区域进行“标红”。如此一来，公安机关即可对此类“标红”的区域通过采取增设值班岗亭、加大警力投入、增加日常的巡逻检查力度等方法，达到控制高危区域内的潜在的高危人员、减少警情发生的目的。 （二）大数据在警务预测方面的应用价值
我国公安机关一直坚持的基本方针是“打防结合，以防为主”，预测警务能够在犯罪分子作奸犯科之前发现其犯罪的端倪[3]。想做到对相关警情较为精准的防控，那么运用大数据技术进行警务预测则是必不可少的。公安机关以警务数据为基础，结合其他政府部门、大型企业的有关数据，并综合公安机关各部门、各警种的案件数据进行整理汇集，可以分析得出各类案件的发案规律与特点、犯罪嫌疑人的共同特征等结果。例如在电信诈骗犯罪的侦查过程中，可以利用大数据技术对案件高发区域、作案手法、作案地点、犯罪嫌疑人活动轨迹等进行深入的挖掘分析，预测出潜在的作案人员与作案时间、地点等。
四、警务大数据在应用和建设中存在的问题与弊端
（一）数据的整合利用缺乏社会理解。当前公安机关对大数据的收集很重视，公安机关在日常接处警的过程中，民警需要对当事人进行身份登记，或者侦察办案过程中，民警需要对案件有帮助的数据进行整合利用，这时候就会出现部分当事人或者部分单位对公安机关工作的不理解、不支持、不配合，延误了公安机关的正常工作，也使大数据的采集在来源方面受到了影响，进而影响到警务大数据的应用和建设。
（二）大数据采集的质量不高，重多而不重精。当前各类警种、警务业务几乎全都延申到基层，基层单位成为了大数据采集的重点主体，数据采集的出发点是为了完成任务考核积分，重视采集的信息数量，而忽视了采集的数据的质量，在采集的片面的字条上无法做深层次的挖掘，没有数据的开发意识。而质量不高的信息不仅仅是无用的，很大的程度上来说甚至是错误的甚至是误导人的。单纯的积累数量而不对信息进行删减加大了民警对数据分析选择的难度，这完全有悖建立数据库服务民警，便捷查询的初衷。
（三）数据处理能力缺乏。当前的数据虽然已经有数据库管理，但是在数据分析工具和分析方法上仍沿用传统的方法，不能满足当前公安工作巨大的工作量和效率，很多数据还需要人工处理，比如在视频数据库中，视频只是当作一类数据进行存储，但是要在视频中要找到某个精确的目标还需要花费大量的时间和精力，笔者曾经花费10小时的时间查找跟踪一个人。
（四）数据的应用能力不强。多数民警由于培训不足，对于数据的应用还暂时停留在表面的大数据的查询，数据的比对和分析能力不够。此外，一些老民警现代信息意识不强，信息操作能力不强，无法做到人机结合，数据应用水平有待提高，不然难以满足公安实战的需要。
（五）数据不一定具有时效性。信息飞速发展，数据库里的数据虽然全面，这是优势也是劣势。民警在使用大数据时就要发挥自己的主观能动性，而大多数民警可能只会机械的使用大数据平臺，将过时的数据也运用到了现在的实战运用中很显然是无用的。
（六）数据的分析仅停留在结果而忽视数据产生的过程。数据分析不懂如何叙事，也无法表现思维呈现的过程，只能停留于结果。
五、结语
大数据时代下，数据的应用为日常警务工作创造了条件，给侦查工作带来了新的工作模式和方法，尽管大数据在技术应用、建设和普及方面仍存在不少的弊端，但是未来的大数据警务会更加完善、警务工作更加智慧化、工作效率会更高。
参考文献：
[ ] 杨万方.警务大数据应用的问题与对策研究[J].决策咨询，2018（04）：67-72.
[2] 王燃.《大数据侦查》.201701.
[3] 胡黎阳.基于大数据的预测警务在打击跨境电信诈骗中的应用研究[J].武警学院学报，2018，34（09）：53-57.
[4] 董青岭.预测性警务：大数据犯罪预防[J].中国投资，2018（23）：18-19.
作者简介：
王鑫（1998.1.24），男，籍贯：江苏泰州，职称和学历：本科，研究方向或专业：侦查。