曹中启 任育娇：社会治安治理的大数据应用价值研究

曹中启  湖北省黄石市黄石港区人民检察院检察长；

任育娇  中南财经政法大学刑事司法学院硕士研究生。

内容摘要

社会治安治理是一个社会健康发展的生命线，关系着国家的全局发展。目前，党和国家高度强调社会治安治理的大数据战略，将大数据的发展及应用放在战略性地位。调研社会治安治理存在缺乏信息化治理理念、数据管理缺乏有效的组织协调、数据的容灾备份与防护不足、信息化治理效益不明显，研判机制不完善、软硬件资源配置不充分等问题。应当探究通过树立大数据思维，实现视频监控、网格化管理的大侦查战略；加强公安大数据平台建设，建立统一的多元化情报调度系统；强化数据应用管理，整合盘活消除数据壁垒；重视技术研发与人才培养，实现“双轮驱动”；深化人工智能在治安治理中的具体应用；加强对公安大数据信息的管理系统建设。

关键词：大数据  治安治理  数据管理平台  建设人工智能

一、大数据治安治理问题的提出

在大数据时代背景下，数据资源作为一种资产，在生活的各个领域都发挥着重要的作用，并且其价值也得到了越来越多的关注，在社会治安治理中亦是如此。在目前社会治安治理工作以及各项具体任务的开展过程中，公安大数据的作用以及应用价值也得到了越来越高的重视。结合大数据时代背景，积极实现公安大数据在社会治安治理中的应用，不仅可以促进大数据价值地发挥，而且也是社会治安治理模式的一种突破和创新，以期更有成效地实现平安中国建设的愿景。

（一）大数据治安治理的研究背景

习近平总书记在中共中央政治局第二次学习会议上指出，大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。关于大数据的概念，学界存在多种说法，笔者倾向于将大数据定义为：无法在一定时间范围内用常规软件进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有典型的“4V”特点，即数据量大、类型繁多、增长速度快、价值密度低，这些特点为大数据应用广泛探索奠定了坚实基础。在我国，随着移动互联技术的发展，以电子商务、社交网络等为代表的Web应用系统迅速普及，社交媒体的广泛应用，也使每个人都成为了数据的生产者。

（二）研究大数据社会治安治理问题的必要性

“时移而治，不易者乱”，探究大数据在社会治安治理中的应用，不仅可以摒除“头痛医头、脚痛医脚”的怪圈，推动公安工作现代化的转型升级，实现事前预防、主动治理、治安协作、集约治理，还可以通过“警务情报系统”做到提前预防犯罪。世异则事异，大数据的应用是时代发展过程中的必然趋势。大数据体现了对事实的尊重，数据文化更加崇尚理性、更强调精确，推动了社会治理模式向“计算社会科学”和“网络社会科学”进行转变。通过对大数据的挖掘、分析、整理，可以发现个体存在、群体运动和社会运行等方面的诸多新含义，获得更系统、更全面的信息和知识，从而深刻地认识复杂现象背后的真实情况及运行规律。

同时，大数据社会治安治理模式要求“全国一盘棋”战略，各个部门都是你中有我，我中有你的结合体，正如习近平总书记在十九大报告中所言，我们的社会治安治理工作所涉及的部门就要像石榴籽一样，抱在一起，共同发展，共同进步。大数据在公安领域的价值实现于此，我们也获利于此。考察当前我国治安治理的现状，借助于“互联网+”的增量效应、“大数据×”的乘数效应探究大数据在社会治安治理中的新模式，推动公安信息化发展向“深层次、高难度”进军。目前，警务信息化实践在我国已初露头角，一些学者及公安实践工作者已经看到了大数据的潜在价值，但由于大数据警务实践的相关理论、规则尚未齐备，警务信息化建设无所依存。故探究大数据在社会治安治理中的应用，以期理论指导实践，实现平安中国大数据综治战略。

二、大数据背景下我国治安治理存在的问题

大数据浪潮给时代带来了冲击，其在为社会生活带来诸多便利的同时，也给不法分子提供了“生财之道”。在犯罪特点上，人口流动速度加快，流窜犯罪更加频繁；在经济犯罪中，外来犯罪愈加集聚；城市规模扩张出现了难以监管的治安防控“盲区”，交通和消防问题渐趋复杂化，犯罪高科技化、智能化等特点突出。面对当前犯罪的新变化，公安工作势必要做出新的改变，以在敌我对抗之中占据优势地位。实践中，公安工作模式虽然有了一些改变，但是仍然存在一些需要改进的地方。基于此，有必要探究当前公安社会治理存在的不足，以期公安工作能顺民意、达民情、得民心。

（一）缺乏信息化治理理念

公安工作缺乏数据文化是当前信息化建设所遇到的“瓶颈”，这一观点已经成为共识，“金盾工程”建设、电子警务、数字警务、微警务的相继开展，使大数据在公安领域有了一定的发展。但是，社会治安治理还是延续使用以往的经验治理方式，公安人员缺乏对数据分析方法使用的意识，不能准确地预估和防范违法犯罪风险。在决策问题上亦没有充足地收集数据，以实现量化支持。在犯罪问题的研究上，对信息化治理理念的缺乏则表现为重视治理而轻看犯罪的预测，重犯罪原因而轻视犯罪所造成的影响。这些现象都表明，我国社会治安防控领域中仍欠缺数据治理理念。

（二）数据管理缺乏有效的组织协调

信息化建设过程中，在体系制度方面，暂时还没有出现国家层面的宏观指导和顶层设计，国家级别的法律法规与政策规划等尚不完善，特别是缺少统一的标准，导致社会治安治理“全国一盘棋”的构想还停留在探索阶段。在部门合作方面，尚未形成一套完善的工作制度。现有信息技术系统的应用主体是公安机关内部人员，部门间信息共享服务、互联网应用中缺乏信息技术的合理支撑效果；在系统运行环境方面还存在着混杂鱼目的问题，不利于系统的安全运营；在实践中还存在“信息壁垒”“信息孤岛”等现象，各个级别的公安部门内部、公安部门和其他防控部门之间、公安机关与社会其他机构之间的数据缺乏有效的兼容、交流与整合，从而影响大数据在警务实践中的“大展拳脚”。

（三）数据的容灾备份与防护不足

据调查，各级信息中心都对所辖数据进行了一定的维护，建立了数据备份机制，但是，仍然要树立忧患意识，以确保在发生灾难、重大事故时能够及时有效地对信息数据实现保护。同时，随着公安信息化向“大整合、高共享、深应用”方向发展，数据安全已经成为一项棘手的问题，在数据的存储及保护方面，始终存在着数据丢失、信息被盗、病毒传播、系统入侵、边界接入等风险，数据安全防护技术的强化迫在眉睫，这些问题对信息技术人才的高科技水平提出了更高的要求。

（四）信息化治理效益不明显，研判机制不完善

信息化讲求的是一种规模效益，这既反映在装备量上，也体现在应用主体上，只有当信息化应用到民警的工作实践中时，公安信息化转型升级才能显示出极大的生命力。而在实践中，部分基层警务部门简单地把“大数据警务”理解为一种对信息的收集、整合和应用。这就在潜意识中将信息化等同于简单的硬件投入，看不透大数据与警务实践之间的本质关系。须知，当前的重要任务不是获取数据，而是对数据的分析和应用。不管是从微观还是宏观上对大数据进行分析，都应该把握一个重要的标准即将数据分析建立在统计建模的基础上，实现大数据的预测功能。而不是把对大数据的应用停留在对人口、车辆等基础信息的简单查询上，使其无法未能发挥大数据的研判功能，长此以往将导致大数据社会治安治理的效益不明显。

（五）软硬件资源配置不充分

当前，警务实践基础工作薄弱，软硬件资源配置不充分。“工欲善其事，必先利其器”。在信息化警务实践中，办公设备、装备配置、保障经费等硬件资料的不充分，导致大数据在社会治安治理中的应用缺乏坚实的硬件基础；警务人员应用大数据的素质有待提升、有关信息化分析的系统软件开发力度还不够，信息研判技术欠缺等软硬件资源的欠缺。在某些基础刑侦部门中，对电脑的应用也只是停留在基本的输入、查询阶段，这些问题在很大程度上阻碍了大数据应用在社会治安治理体系中的构建。

三、大数据社会治安治理的对策

大数据作为一种新的技术，相较于传统治安治理，在思维、模式、方法等方面都带来了变革，我们可喜地看到大数据在公安领域的发展前景，但须知这个过程不是一蹴而就的，还需要各方努力配合、积极协作进行体系化建设。大数据背景下，社会治安治理若要做到“事前诸葛亮”，就要完善实践中发现的不足，加强大数据与社会治安治理的有效融合，以期大数据社会治安治理的实践能够接受人民群众的检验，能够更好地推动社会治安治理向前迈进。

（一）大数据思维驱动决策的变革

树立大数据理念，习惯用数据说话、用数据论证是社会治安治理的首要条件。公安实践中，公安民警习惯于依赖传统的办案思路，办案时偏重“口供为王”的思维，与犯罪分子周旋，打持久战斗，不仅费时费力，有的时候还会一无所获。鉴于此，公安民警应转变思维，变被动为主动，充分应用以数据为中心的侦查技术。

1

刑事资源融合的大侦查战略

现阶段，不同地域、部门往往“各自为政”，树立大侦查思维模式，建立全国统一的警务情报信息大平台，有利于增强基层公安机关决策者的使命感，高度重视利用情报信息平台调动侦查资源，通过串并案情，实现“打一个拉一串”的打击犯罪效果。同时，还应根据社会面犯罪情势的动态数据变化情况，及时分析掌握社会面犯罪规律特点的变化发展新趋势，及时进行犯罪发展态势的规律总结，并将总结成果在机关内部进行分享，以达到信息的及时传递的效果。此外，就刑事资源的融合而言，这不仅是全国警务“一盘棋”构想的基础，更是面对当前信息化社会发展浪潮时，我们公安工作所必须做出的一个明智的选择。不仅刑事资源的融合可以促进全国各地不同警种之间的工作交流，而且融洽的协作氛围也可以为后期的警务合作奠定牢固的基础以此深化警务协作。

2大数据主导治安防控体系联动共赢

以大数据为主导的治安防控体系的建设，主要是通过各个层面的信息联动，来实现社会治安治理的成功。首先，要完善街道路面的实时监控系统，实现治安管控的全面覆盖。现阶段，在我国“雪亮工程”的推进下，视频监控的覆盖率已经大大提高，而随着信息化社会的发展，视频监控在社会治安治理中的应用地位更是不容忽视，实现视频监控在治安管控中的全面覆盖，是以大数据为主导的治安防控体系建设的首要条件。其次，进一步深化地理信息系统的建设，提升对犯罪防控的快速反应，实现公安工作从事后决策到提前预警的转变。地理信息系统的本质是对地球上存在的现象和发生的事件进行成图和分析，就此而言，犯罪作为在某一个时间段地球上发生的一个事件，也必然会为地理信息系统所监控到，因此，通过完善地理信息系统在公安实践中的应用，是以大数据为主导的治安防控体系建设的必要条件。再次，借助兼容性的大数据结构模式，以及现代的可视化信息技术，实时对辖区街道的动态进行监控，并根据犯罪发展变化状况，实时高效配置巡逻警力。大数据的优势之一就是可以高效地实现硬件与软件之间的相互协调。基于此，通过对视频监控进行地理信息层面的分析实现可视化，是整个以大数据为主导的治安防控体系建设的重中之重。

3网格化的社会管理方式创新

在信息化社会发展如火如荼的今天，社会管理方式的创新将依托于数字化的统一管理平台，具体而言就是按照一定的标准将城市管理辖区分成若干个单元网格。通过专人管理的方式，分工到位，将单元网格管理的责任落实到确定的个体身上，将监督和处置列为互相分离的形式。这样的管理方式有助于公安机关主动发现犯罪，并及时作出处理，加强公安机关对社会治安治理的把控能力和对犯罪的处理速度，将犯罪解决在萌芽阶段。这种管理方式的优势在于，第一，它将公安工作与打击犯罪的传统模式进行了转换。过去往往是先发生了犯罪，然后才有对犯罪的治理，但是此种方式将转变为先发现犯罪而后将犯罪扼杀在摇篮中，即变被动为主动。第二，它是数字化的管理手段。数字化主要表现为信息的收集、对象的管理、管理过程的评价，并且能够保证数字化社会治安治理的快速敏捷、精确高效。第三，它更是一种科学的、封闭的管理机制。完整规范统一的治理标准以及程序化的运作模式，可以为网格化管理提供制度保障，而且发现——立案——派遣——结案四个步骤足以形成一个封闭性连环，从而能够有力提升社会治安治理的能力和水平。

（二）公安大数据平台建设

加强公安大数据平台建设是提高社会治安治理能力和水平的迫切要求，强化互联网思维，善于利用互联网优势，在融合、共享、便民、安全上下足功夫，推进公安决策的科学化、社会治理精细化以及公共服务高效化，用数据感知社会动态，实现社会治安治理的预防监控。

1建立数字化监控系统和智能化指挥调度中心

现阶段，以“北斗+”为依托，我国已基本实现了视频监控的全覆盖，建立起以视频监控为基础的数字化监控系统，对各个区域的视频资料加以收集归类，按照多点叠加思路，对信息进行集中化地采集，时间、地域同步，以及多维汇聚的源头信息采集新模式，实现人过留影、机过留号、车过留牌。实时动态预测、预警、预约，机动启用联防、联动、联控机制，实现人流、车流的信息化记录，健全网格化管理机制，增强社会治理的精准性。

2多元化平台建设

多元化平台建设突破了传统的以公安部门为中心的单一模式，更加强调社会治安治理主体的多元化，重视政府、社会、和个人在社会治安防控工作中的主力军作用，以打好“组合拳”。通过数据信息技术实现公安各部门、社会团体、机构等之间的协同合作，发挥上下呼应、层层联络的协同效应。数据支持下的联动合作，还适合用于校园的安全治理、消防安全的管理以及医患纠纷等多发的治安难点问题的治理，即充分应用视频监控、轨迹跟踪、违法自动报告等功能，实现多元化社会治安治理主体平台的建设，合力齐抓共管，打击违法犯罪行为。

3公安情报信息化建设

首先，强化公安情报信息系统建设。实践中，公安情报信息系统已经基本完成了信息的采集和“一键式”搜索，提升原始数据采集过程中的真实可靠性，提高信息技术人员的信息系统整合能力、以及信息研判能力，提升公安情报信息的质与量。其次，创新警务信息化实践模式。一是实现警务指挥的“扁平化”模式，借助全国犯罪信息中心、刑警超级情报系统、地理信息系统以及视频监控系统等信息化平台，实现网格状指挥管理模式，实现扁平化、点对点指挥。二是实现防控的精准化，即公安工作应以大数据信息平台为支撑，实现不同部门、不同级别、不同地域的犯罪信息研判分析，实现犯罪的“指在哪里打在哪里”。最后，建立情报共享观念与共享体制。在观念和体制上打破各个部门和机关的本位主义壁垒，实现部门间、行业间的情报融合与全面共享，才有可能实现真正意义大数据基础上的大情报战略。

（三）强化数据应用管理，实现“数治平安”

强化数据在应用过程中的管理，是有效实现社会治安治理的必要环节。面对庞大的数据系统，做好数据管理是极为重要的，数据包括结构化数据和非结构化数据两种类型，其中较多数据涉及隐私权的问题，如果不对数据的使用加强管理，可能会造成对公民隐私数据的侵犯，不利于社会治安治理工作的良性发展，也不符合我们公安工作的目标。此外，实践中存在的数据壁垒、数据质量差等问题也是我们所必须要考虑的。

1做好统一规划，建立公安数据管理机构

在我国大数据警务实践中，一些省市的实践给我们公安工作的转型升级提供了模范，比如：武汉市的“平安建设一张网”、广州白云区的“数治平安”管理智慧实战平台、六盘水“平安志愿云建设及综治四联防”、黔西南州“天地结合、动静结合、警民结合、交巡查控一体化的城区治安攻防格局”等，大数据在社会治安治理中应用的成果是不可否认的，经验也是弥足珍贵的。做好统一规划，实现国家大数据战略，全国综治一张网，这样我们所预期的社会治安治理目标才会早日实现。

2对警务数据标准进行统一，有助于整合治安数据

统一数据标准是实现现阶段公安数据整合的重要前提。在社会管理的各部门中，数据管理分析处理机构起到重要的协作协调作用，要促进和方便社会治安防控管理部门与社会其他部门、机构的有效数据交换、整合，就要推动建立社会统一的数据标准，与国家标准、国际标准相衔接。以期形成网络服务统一化、业务流程标准化的社会治安管理格局，使社会治安防控体系参与者能够明确自我定位，对身边的数据能够及时采集、及时分析、及时处理。

3盘活现有数据资产，消除现存数据壁垒

社会治安防控的各参与部门应当提高数据收集储存的效率，不能让信息失去自己的价值。警务技术部门应采用科学的方法，对历史数据进行保存、识别、检索、云端存储，并进行分析统计，发现犯罪规律，以期对社会治安情况进行有效预测，对历史教训进行深刻总结。同时，应当破除既有的信息壁垒，进行统一规划，建设云端数据库，利用多级网络和数据交换中心，构建统一的警务信息平台，进而形成大规模的数据共享机制。

4注重社会数据质量，加强对治安数据的开发

随着我国警务信息化建设不断推进，整个社会治安管理体系出现了重数量轻质量的现象，缺乏数据开发意识。我们要深刻地认识到，大数据的核心不在于数据，而在于数据信息分析背后的犯罪规律。即提升信息采集效率、最大范围地整合现有公安信息资源、最大程度地借力其他政法部门的数据资源、最大限度地利用社会信息资源。

（四）重视技术研发与人才培养，实现“双轮驱动”

大数据时代，数据处理、分析、挖掘技术和人才培养是实现社会治安治理的基石。面对庞大的数据，如果没有科学技术作支撑，那么再多的数据也产生不了价值。同时，如果没有专门的数据分析人才，那么数据也实现不了价值的转换。因此，在将大数据应用到社会治安治理的过程中，技术研发和人才培养是整个工作的重要环节，实现两者的“双轮驱动”也将助力社会治安治理的迈进。

1研发大数据技术已被日益放在大数据时代信息化建设的战略地位

在清晰地认识到大数据是重要战略资源的同时，也应当注意到大数据技术及算法解析等技术性难题已经成为大数据应用探索中不容忽视的一个攻坚克难的问题。大数据技术的研发需要信息科学技术人才砥砺前行，而在软件开发过程中，软件的安全性也已经成为必须关注的话题。

2建立健全公安院校信息化作战人才培养机制

公安院校是公安警务人力资源的主要来源地，这样一个对警务技术人才需求异常扩张的大数据时代，对公安院校人才培养机制提出了新的要求。在实践教育教学中，要进一步加强专业教师信息化作战的教学理念，提高教师信息化作战方面的教育培养能力，切实加强公安院校信息化培养所需要的软硬件资源，紧紧围绕“供求关系”理念，以时代发展需求为视角，培养公安队伍紧缺人才。

3多元主体合作，实现人才、技术资源的整合

信息社会是一个数据高度共享的社会，而资源整合是向社会延伸精准防控的触角。公安机关通过与网络运营商、软件运营商等数据拥有者合作，以信息化技术招兵买马、吸引先进人才、组织社会力量，通过对犯罪地图的研究来助力精准被害预防，实现“互联网+”与“大数据×”下的高维度公共参与，防止“数据利维坦”效应的出现。

（五）深化人工智能在治安治理中的具体应用

人工智能的应用，是时代发展所带来的契机，也是社会治安治理向高科技迈进的一个阶梯。随着科学技术的发展，人工智能在人们生活中的作用越来越凸显，人工智能主要依托于其推理学习能力、以大数据为基础校验数据能力以及人工智能的实际应用来改变世界，同时也改变着我们的公安工作模式。当前社会发展人口流动大，增加了管理控制难度，传统的公安治理模式存在管理力量薄弱等现实问题。为此，可以引人工智能来解决现实窘境。主要表现有三种，一是当前多地基层公安机关已经在推行的移动警务终端，结合了身份认证、人脸识别、指纹识别等多种功能，便利了群众的需求，更提高了公安工作效率。二是人工智能在人脸识别、图片识别和音频识别方面的应用。人工智能的视觉识别技术以其精密性在对人身的同一认定中取得了较为成功的实践成果。据实验，人工智能基于深度学习能够通过对人面部的88个采样点，实现同一认定。在常人眼中看起来一模一样的双胞胎，在计算机看来则有着千万种不同，比如瞳孔距离的测算、虹膜的识别等，三是人工智能还能广泛地应用于社区警务实践之中。传统的社区警务要求社区民警多看、多听、多跑、多想、多问，这就不可避免地施加给民警诸多压力，而基于人工智能时代的警务，则会大大减轻社区民警的工作压力。新一代移动警务终端，集治安信息的采集、情报的分享以及重点人员的管控等功能于一身，社区民警足不出户，便可实现社区治安的监管和控制。

（六）加强对公安大数据信息的管理系统建设

大数据信息的管理系统建设是整个社会治安治理工作的核心，如果失去了管理系统的建设，那么“全国一盘棋”的构想将难以实现，社会治安综合治理也将是一盘散沙。在大数据发展的过程中，我们承认大数据的巨大价值，以及大数据给社会生活、工作所带来的便利。但是，对大数据的评价一定要客观、理性。面对大数据的诸多优势，我们要清醒地认识到大数据下人工智能这个“忙碌的小孩”也存在漏洞、风险，比如大数据应用下的隐私保护问题、数据质量问题以及对数据的保护问题等，都是不可忽视的。大数据热之下，也需要冷静地看到大数据并不是掌管一切的“万能神”，探究大数据在社会治安治理中的应用问题，最棘手的是人而不是技术。如果一开始没有技术型人才，那么，大量数据或众多大数据工具就不能帮助我们，策略需要由人来制定，大数据不能代替领导决策。作为公安警务人员，要树立正确的价值观，坚决抵制“大数据万能论”，认清楚只有人才是大数据时代的领导者，如果没有人对数据进行分析、处理、研判，那么，数据永远就只能是一连串的数字编码而无其他之用。故应当以理性的态度看待数据，以大数据为社会治安治理的工具，创建平安中国。

大数据正当其兴，“数据是重要资产”这一概念已经成为共识。信息化的潮流已势不可挡，社会治安治理实践要想解决犯罪的无限性与治理的有限性之间的矛盾，就应该顺时代发展的趋势而为，探究大数据在社会治安治理中的应用，转变公安治安治理的模式，实现治安治理的无限性，以无限对抗无限，最终赢得公安犯罪防控的胜利。同时一定要清醒地认识，大数据的应用并不是“理论的终结”，大数据只能为社会治安治理与防控提供相关的数据信息和参考意见，不能迷信“数据就是一切”。

来源：《上海法学研究》集刊2020年第20卷（上海市检察院文集）。转引转载请注明出处。
责任编辑：富晓行    金惠珠

往期精彩回顾

上海市法学会微信公众号欢迎您的投稿

[e-mail]

请帮助点赞、在看