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摘要：社区服刑人员作为潜在的社会治安隐患，其管理与监控的不当会对社会造成极大的危害，如能对重新犯罪进行有效预测，将对维护社会稳定和谐具有重要作用。立足本单位司法行政一体化智能平台建设，结合认知计算、B1分析等技术，该文对重新犯罪的风险预测进行系统性地研究与应用，并在社区服刑人员的全方位监控、智能化分析与预测预警中取得了显著的成效。
关键词：司法行政；重新犯罪；风险预测；社区服刑人员
1概述
社区服刑人员的管理对维护社会稳定与和谐具有重要作用，这类人员在管理、教育或者监控不当的情况下，很容易重新走向违法犯罪的道路，成为影响社会稳定的突出因素。
近年来，江苏司法行政系统的信息化工作取得了跨越式发展，信息技术在各项工作中均有着广泛应用。例如各种视频监控、电子围栏、语音识别等等。但随着信息化系统的不断完善与应用，数据量呈几何式的爆炸增长，数据存储量已成为名副其实的“大数据”。为了更好地利用数据，江苏司法行政系统依托大数据技术，探索在规模巨大、类型复杂的海量数据中发现趋势、找出规律，推进一体化智能平台建设。其中，如何利用大数据分析技术，对社区服刑人员重新犯罪的风险进行评估，成为平台建设和应用的重要课题之一。
2社区矫正人员重新犯罪的原因分析
近年来，社会治安形势愈发严峻，社区矫正群体的重新犯罪倾向越来越严重，社区服刑人员的违法犯罪日益受到关注。这就需要社会对该群体进行实时有效的管理与风险控制。目前的社区矫正人员重新犯罪成因主要包括以下几个方面。
2.1自身问题
自身的期望值过高，又没有技术特长，缺乏谋生手段，没有稳定的经济收入。在个人需求得不到满足时，特别是追求享受，过度消费，容易造成心理失衡，铤而走险。还有就是综合素质较低，文化水平不高，法律意识淡薄，考虑问题较简单，一旦有其他社会违法犯罪人员引诱，就极有可能重新犯罪。再者就是未得到及时的矫正，如果监管不到位或者当地治安状况不佳，原先的犯罪诱因仍然存在，社区服刑人员就极有可能犯罪。图1列出了近年来重新犯罪主观原因比例：
2.2社会因素
社区矫正的目标就是让矫正对象纠正错误，重新树立正确的人生观、价值观，矫正因犯罪给社会和个人留下的负面影响，回归到正确的生活轨道。但是现有的矫正体系对矫正人员的矫正措施缺乏专业性，并且由于矫正工作人员本身的专业限制、心理矫正水平不高等，不能达到矫正教育的最佳效果。并且当前社会急剧变化，社会环境中的犯罪的各种诱因依然存在，社区矫正人群非常容易故态复萌。
2.3客观原因
在现代的信息化管理中，社区矫正人群管理不再是单一性的部门工作，而是需要很多部门进行协作与信息的交换，来完成系统性的评估管理。但由于现有的各种管理机构设立不到位，信息流通不畅，甚至是区域间的矫正人员信息闭塞，信息化的程度不断地加深，数据量也几何式增长，导致了评估与监管根本无法有效地进行，使得对社区矫正人群的一系列风险无法评估与掌控。图2中列出了近年来重新犯罪客观原因比例：
2国内外罪犯重新犯罪研究现状
2.1国内研究现状
目前，在湖南、江苏、上海三地推广试用的犯罪预测量表，是一个包容使用动态与静态要素于一体的评估重新犯罪的工具，他可以设定与重新犯罪有密切关系的十个方面的五十四个小项，例如犯罪史、教育或者就业情况、财产情况、家庭情况等，并通过对这些项目的测评，确定被预测者重新犯罪的可能。并且将其危险等级划分为五个等级：高危险罪犯、中高度危险罪犯、中度危险罪犯、低中度危险罪犯、低度危险罪犯。
1990年上海市研制出我国最早的重新犯罪可能性预测量表，在对2002年释放的2264名上海籍刑釋人员的验证中，总体预测准确率达86.8%。上海市的预测量表包括了18项预测因子，其中14项涉及的是本人基本情况、改造表现，仅有三项涉及了就业情况、安置帮教、家庭情况。
2.2国外研究现状
纽约警察局发布的实时犯罪监控中心（Real Time Crime Center）。这个耗资1100万美元的信息化项目不仅具有分析警务数据的能力，而且能为警方提供犯罪线索并快速有效地鉴别犯罪模式。
这个监控中心第一阶段的项目是建立一个海量的犯罪数据库。它是由IBM全球服务部通过使用基于IBM DB2 Universal数据库和Cognos 7系列的Powerplay技术的WebSphere来建立的，主要功能是收集数以十亿计的公众信息和警方报告。该系统将为警方提供犯罪嫌疑人的实时信息，包括近期住址和电话号码、逮捕和假释信息，甚至还有昵称和纹身。这些有价值的信息如果通过普通文件记录查询的话，可能要花调查人员数周的时间。
3基于一体化智能平台的社区服刑人员重新犯罪风险预测研究
司法行政一体化智能平台通过建立信息流转协同中心，实现了内部业务数据互通和外部服务数据的共享，汇聚形成了海量基础数据。通过这样的技术革新，数据和信息实现了自由流动。这就意味着大数据时代已经到来，当今的世界正处于一个数据爆炸的阶段，同样不可避免地影响到了社区矫正工作领域。这些数据的规模、速度、复杂程度以及处理难度已经超出现有的常规数据管理、分析的范围。这就决定了在这些海量的数据下，我们使用的传统的数据处理与分析技术需要有一次大的革新。其中包括数据的存储与组织方式、分析方法、计算方法。
3.1研究思路
3.1.1选取数据指标
在进行风险评估的初期，需要选取数据指标，确定哪些指标能够支撑预测分析工作。预测重新犯罪除了关注社区服刑人员个人的主观因素之外，还需要重视诱发重新犯罪的外部环境因素。因此，科学地确立重新犯罪的预测因子指标，才能保证评估的可信度，以及预测的准确性。重新犯罪可行性预测指标因子包括重新犯罪主体的年龄结构、文化程度、服刑表现、安置帮教情况，重新犯罪的周期、刑期结构、类型和其他相关的预测指标等。
关键词：司法行政；重新犯罪；风险预测；社区服刑人员
1概述
社区服刑人员的管理对维护社会稳定与和谐具有重要作用，这类人员在管理、教育或者监控不当的情况下，很容易重新走向违法犯罪的道路，成为影响社会稳定的突出因素。
近年来，江苏司法行政系统的信息化工作取得了跨越式发展，信息技术在各项工作中均有着广泛应用。例如各种视频监控、电子围栏、语音识别等等。但随着信息化系统的不断完善与应用，数据量呈几何式的爆炸增长，数据存储量已成为名副其实的“大数据”。为了更好地利用数据，江苏司法行政系统依托大数据技术，探索在规模巨大、类型复杂的海量数据中发现趋势、找出规律，推进一体化智能平台建设。其中，如何利用大数据分析技术，对社区服刑人员重新犯罪的风险进行评估，成为平台建设和应用的重要课题之一。
2社区矫正人员重新犯罪的原因分析
近年来，社会治安形势愈发严峻，社区矫正群体的重新犯罪倾向越来越严重，社区服刑人员的违法犯罪日益受到关注。这就需要社会对该群体进行实时有效的管理与风险控制。目前的社区矫正人员重新犯罪成因主要包括以下几个方面。
2.1自身问题
自身的期望值过高，又没有技术特长，缺乏谋生手段，没有稳定的经济收入。在个人需求得不到满足时，特别是追求享受，过度消费，容易造成心理失衡，铤而走险。还有就是综合素质较低，文化水平不高，法律意识淡薄，考虑问题较简单，一旦有其他社会违法犯罪人员引诱，就极有可能重新犯罪。再者就是未得到及时的矫正，如果监管不到位或者当地治安状况不佳，原先的犯罪诱因仍然存在，社区服刑人员就极有可能犯罪。图1列出了近年来重新犯罪主观原因比例：
2.2社会因素
社区矫正的目标就是让矫正对象纠正错误，重新树立正确的人生观、价值观，矫正因犯罪给社会和个人留下的负面影响，回归到正确的生活轨道。但是现有的矫正体系对矫正人员的矫正措施缺乏专业性，并且由于矫正工作人员本身的专业限制、心理矫正水平不高等，不能达到矫正教育的最佳效果。并且当前社会急剧变化，社会环境中的犯罪的各种诱因依然存在，社区矫正人群非常容易故态复萌。
2.3客观原因
在现代的信息化管理中，社区矫正人群管理不再是单一性的部门工作，而是需要很多部门进行协作与信息的交换，来完成系统性的评估管理。但由于现有的各种管理机构设立不到位，信息流通不畅，甚至是区域间的矫正人员信息闭塞，信息化的程度不断地加深，数据量也几何式增长，导致了评估与监管根本无法有效地进行，使得对社区矫正人群的一系列风险无法评估与掌控。图2中列出了近年来重新犯罪客观原因比例：
2国内外罪犯重新犯罪研究现状
2.1国内研究现状
目前，在湖南、江苏、上海三地推广试用的犯罪预测量表，是一个包容使用动态与静态要素于一体的评估重新犯罪的工具，他可以设定与重新犯罪有密切关系的十个方面的五十四个小项，例如犯罪史、教育或者就业情况、财产情况、家庭情况等，并通过对这些项目的测评，确定被预测者重新犯罪的可能。并且将其危险等级划分为五个等级：高危险罪犯、中高度危险罪犯、中度危险罪犯、低中度危险罪犯、低度危险罪犯。
1990年上海市研制出我国最早的重新犯罪可能性预测量表，在对2002年释放的2264名上海籍刑釋人员的验证中，总体预测准确率达86.8%。上海市的预测量表包括了18项预测因子，其中14项涉及的是本人基本情况、改造表现，仅有三项涉及了就业情况、安置帮教、家庭情况。
2.2国外研究现状
纽约警察局发布的实时犯罪监控中心（Real Time Crime Center）。这个耗资1100万美元的信息化项目不仅具有分析警务数据的能力，而且能为警方提供犯罪线索并快速有效地鉴别犯罪模式。
这个监控中心第一阶段的项目是建立一个海量的犯罪数据库。它是由IBM全球服务部通过使用基于IBM DB2 Universal数据库和Cognos 7系列的Powerplay技术的WebSphere来建立的，主要功能是收集数以十亿计的公众信息和警方报告。该系统将为警方提供犯罪嫌疑人的实时信息，包括近期住址和电话号码、逮捕和假释信息，甚至还有昵称和纹身。这些有价值的信息如果通过普通文件记录查询的话，可能要花调查人员数周的时间。
3基于一体化智能平台的社区服刑人员重新犯罪风险预测研究
司法行政一体化智能平台通过建立信息流转协同中心，实现了内部业务数据互通和外部服务数据的共享，汇聚形成了海量基础数据。通过这样的技术革新，数据和信息实现了自由流动。这就意味着大数据时代已经到来，当今的世界正处于一个数据爆炸的阶段，同样不可避免地影响到了社区矫正工作领域。这些数据的规模、速度、复杂程度以及处理难度已经超出现有的常规数据管理、分析的范围。这就决定了在这些海量的数据下，我们使用的传统的数据处理与分析技术需要有一次大的革新。其中包括数据的存储与组织方式、分析方法、计算方法。
3.1研究思路
3.1.1选取数据指标
在进行风险评估的初期，需要选取数据指标，确定哪些指标能够支撑预测分析工作。预测重新犯罪除了关注社区服刑人员个人的主观因素之外，还需要重视诱发重新犯罪的外部环境因素。因此，科学地确立重新犯罪的预测因子指标，才能保证评估的可信度，以及预测的准确性。重新犯罪可行性预测指标因子包括重新犯罪主体的年龄结构、文化程度、服刑表现、安置帮教情况，重新犯罪的周期、刑期结构、类型和其他相关的预测指标等。