大数据在社区治安管理中的应用

2019-04-15 01:04:04 法制与社会 2019年10期

摘 要 大数据发展和开发为公安工作带来了机遇。它在社区治安管理工作中具备提高治安管控效率,提升人民安全感 ;优化警力配置;提高办案效率等优势,同时存在着信息颗粒化、体量大、价值密度低、非结构性等问题。文章分析了大数据在社区治安管理中的应用,并提出构建大数据警务建议。

关键词 大数据 治安管理 社区 警务

作者簡介: 段后壮,中国人民公安大学硕士研究生,安徽公安职业学院治安系助教。

中图分类号:C916                                                            文献标识码:A                         DOI:10.19387/j.cnki.1009-0592.2019.04.075

2016年12月,国务院印发的《“十三五”国家信息化规划》指出,要加强大数据在重点行业领域的深入应用,“推进网上综合防控体系建设......社会治安综合治理信息系统和公安大数据中心。张兆瑞教授首次将大数据与警务工作紧密结合起来,提出“大数据警务”概念。他认为大数据警务就是在全面采集和高度整合海量信息的基础上,对数据信息进行深度挖掘、智能处理、及时产生具有警务价值的情报成果,用以指导警务实战的一种工作模式,是公安信息化应用的高端形态。

一、大数据内涵、特点

近些年提出的大数据被称之为继云计算、物联网之后的又一次技术变革,对国家政策、社会治安治理及个人生活方式都产生了重要影响。所谓大数据,是指大小规模远远超出常规数据库工具所能获取、存储、管理和分析能力,并能从中找出规律、搜集有价值信息和预言复杂问题的数据之集合。

二、大数据在社区治安管理中优势

大数据时代为公安工作信息化建设提供了机遇。准确把握大数据内涵、特征,正确利用大数据技术、大数据工程、大数据科学等能在社区治安管理中提前介入、积极预防、科学决策、主动管理。大数据在社区治安管理中具有天然优势。

(一)提高治安管控效率,提升人民安全感

数据量大、类型多样、处理速度快是大数据的显著特征。治安监控视频、交通监控视频、图片、音频、地理位置、网络日志、社交媒体、互联网cookies、个人社交信息以每日TB级信息量增长,为公安机关开展治安管理工作提供了庞大的数据支持,真正实现了“基础信息信息化,信息工作基础化”。北京、上海等城市通过“天网”实现了公安刑事案件、治安案件、交通事故处理的无障碍化,使人民群众的安全感、满意度显著提升。

(二)优化数据处理,积极预防犯罪

大数据警务的根本目的在于发掘深藏于浩瀚的数据之中的价值。研究表明,人类活动的行为中大约93%是可以预测的。在美国孟菲斯,犯罪预测系统通过大数据和“幂律分布”分析,实现了对一些犯罪行为的犯罪时间、犯罪手段、犯罪类型的准确预报,让当地的犯罪率下降了31%。根据城市中以往治安案件发生的时间、地点、类型等信息,结合地理信息系统 (GIS) 在电子地图上标注热点区域、绘制相关地图,据此合理布置警力,可以有效降低暴力犯罪的发生率。近些年社会治安防控体系利用先进的设备实现数据搜集端口与服务端口无缝对接,形成采集、分析、回流、反馈,对优化社会治安防控体系系统起到积极作用,实现大数据的超前预测能力,有效避免了“重打轻防”的局面。

(三)优化警力配置,提高办案能力

我国公安民警仅有200万,人均警力约为万分之十二,以安徽合肥为例,人均警力仅有万分之七。警力严重不足已经成为制约基层民警工作的重要瓶颈。警务大数据可以一定程度上实现技术替代人力,通过数据采集设备辅助以街面警力,实现数据采集的人机交互功能,达到警力合理分配。警务大数据发展为公安工作现代化、信息化提供了契机,以信息化促进实战化,以实战化检验信息化,节省警力,向数据要证据、向技术要效率,大大提高办案能力。

三、大数据下社区治安管理工作优化

改革开放40周年,治安管理工作发生深刻变化,警务化大数据的发展印证科技强警是必由之路。公安部 “金盾工程”,以信息化网络为先导,以各项公安工作信息化为主要内容,拉开了警务大数据时代的序幕。近年来,我国部分重点高校和科研部门相继成立多个专职大数据研究机构,开发警务大数据。特种行业中的旅馆业、废旧品回收业、二手交易市场、典当业,以及危险物品管理等,因为存在监管盲区、部分企业片面追求经济利益,容易被违法犯罪分子利用,作为落脚藏身,实施强奸、抢劫、诈骗、盗窃、匿藏销赃、走私等违法犯罪活动的“天堂”。

(一)大数据预防危险品治安管理

危险物品具有放射性、腐蚀性、易燃性、毒性、爆炸性等一系列特殊危害,也决定了其将严重威胁公民生命安全和社会管理秩序。如何安全有效地管理危险货物,是公安机关面临的一大难题。在大数据时代,数据量大、种类多,任何行为都会留下电子“脚印”或电子“指纹”,完全意义上的“数据隐士”是不存在的,只要与社会系统进行交换数据就会被捕捉和记录。 “10.28”金水桥暴力恐怖事件发生前,暴徒曾多次前往天安门广场进行“踩点”,并先后40余次从不同加油站点购买了200升汽油。如果社会治安防控部门能够建立汽油出售动态检测系统,及时收集数据,自动分析数据,金水桥暴乱也许就不会发生。危险物品的生产、运输、存放、销售本身含有大量的数据信息,如原料购买、生产厂家、运输记录;地理位置信息;客户的登记信息;车辆信息;视频监控信息;销售活动轨迹信息等,采用大数据技术对数据进行统计和分析,结合地理信息系统 (GIS) 在电子地图上标注热点区域、绘制相关地图,据此合理布置警力,可以有效防止暴恐分子利用危险品犯罪行为发生。

(二)大数据破解物流行业治安管理难题

物流作为服务行业中“后起之秀”,由于相关部门监管不足,法制不健全,容易滋生的犯罪主要包括侵财类案件、涉枪类、涉毒类、诈骗类及泄漏信息类等案件。

1. 大数据破解物流行业数据表面性问题

物流行业是新時代经济发展的产物,由于商品经济的高度发展,商品的交换十分频繁,任何商品的流动往往是依靠物流进行运送。不管是大宗商品的交易抑或是网络电商的小商品购买,从产品购买至客户签收物,都蕴含着大量的私人信息,如地址、联系人、电话、商品属性等。然而信息之间往往具有一定的随机性与模糊性,一旦发生违法犯罪问题,往往很难形成证据链。如何利用大数据信息进行物流综合信息的分析,借助数据挖掘手段深入发掘数据,对重点物品、重点人口、重点领域、重点网站,通过技术分析、比对,建立物流大数据库,化解物流行业信息片面问题。

2. 大数据察觉事件苗头,防范于未然

大数据的特点之一是信息量大,但随之而来的是信息碎片化,如何把数据归类,深层次挖掘,抓住关键信息,敏感信息,就能从源头上防止犯罪。物流行业之所以往往被犯罪分子利用,进行窝藏、运输毒品、枪支,一方面与国家对物流行业监管有关,各网点工作人员素质参差不齐,检查不力,另一方面是因为没有物流大数据库,以及信息采集端口的缺失。例如,在重要高速路口、加油站、服务区等场所利用先进的视频监控,离子摄谱分析仪的检测设备对爆炸物、毒品,包括麻醉剂、致幻药品及其他吸用毒品进行检测,通过增设数据采集端口,可以有效的搜集物流行业相关犯罪证据,为防范、打击犯罪提供了便利条件。

3. 大数据检测物流动态、掌握处置主动权

物流行业的聚集性特点决定了信息的聚集性,而且其周围往往具备成熟商业区、服务区设施或社交网络设施。众所周知,社交网络中的信息往往易于获取、时效性强、内容繁杂、易于关联等特性,这些信息非常适合用于改进物流业社会治安管理系统。利用社交网络分析(SNA)技术,公安机关可以通过互联网和通信网中的个人动态信息、互联网cookies与其他部门信息比对,从通信记录、聊天记录,活动范围、购物信息等综合角度动态掌握处理主动权。在我国,公安、工商、铁路、民航、银行、电信等行业和部门都掌握着大量数据,如何协调、划分一体化信息平台使用权限,最大化发挥信息价值又保障公民个人隐私,尤其是各部门使用搜集信息的占有、使用权利问题,都是制度创新与法制化思维提升解决的问题。通过政府牵头,企业配合整合大数据资源,破解大数据低价值密度,建立大数据警务在旅馆业管理中预防、打击盗窃、诈骗、走私、贩毒、赌博犯罪发挥重要作用。

(三)大数据介入旅馆业治安管理

旅馆业作为传统服务行业中的“常青树”,它几乎包括了商务、会务、美食、健身、休闲等多种功能,甚至成为社交的主要“衡量仪”。各地公安系统均建立了面向特种行业方面的信息系统,北京、上海、深圳、广州等大城市特种行业治安管理信息系统已日趋完善。GIS作为一种空间数据处理、存储和分析技术,可以极大地提高特种行业管理等业务系统的可视化表达能力和综合分析能力。结合物联网技术、GIS技术和三维显示技术,可以实时监控企业内部部分。一旦发现可疑情况,能够快速记录和报警,对预防犯罪和特种行业管理具有重要作用。GIS系统结构分为感知层、网络层、数据层、平台层和应用层五个层次。传感层作为物联网的终端层,负责信息采集,包括二氧化碳浓度传感器、温度传感器、湿度传感器、二维码标签、RFID标签、阅读器、摄像头、GPS等传感终端。网络层是物联网的传输层,承担着无线网络、移动网络、互联网等信息传输工作。数据层、平台层、应用层属于物联网软件层。结本系统主要包括公安终端管理维护系统、企业终端管理系统和移动终端系统三个功能模块。公安终端管理维护系统包括GIS前台系统和视频监控系统。通过GIS前台系统实现企业和人员信息的全文检索,系统可以根据企业名称、企业代码、名称或证号等属性或空间条件,自动进行模糊匹配查询。查询内容包括基本信息、从业人员、检查处罚、业务日志等详细信息。本系统的创新之处在于将地理信息和视频信息集成到系统中,使得特殊的行业管理不仅可以对数据进行查询和统计,还可以提供一些可视化的辅助。为酒店业及相关特种行业管理治安管理提供必要的技术手段,有效促进预防和打击犯罪。

四、总结

大数据时代,我国的社区治安管理既是机遇也是挑战。科学技术是第一生产力,核心在于人才的培养,无论大数据再怎么发展都无法改变其作为人工智能进一步延伸的本质。建设大数据警务过程中必须注意以下几个问题:一是加强大数据建设顶层设计,从政治、经济、文化教育多元发展角度,以人才培养为核心点,深入发掘、研究数据,构建城市治安治理体系一体化信息平台;二是有价值的数据信息才是我们追求的数据,单纯为了收集而得来的数据,永远不会转化成预防、打击犯罪的“武器”;三是大数据分析与应用关键在于尊重事实、推崇理性、强调精确的数据文化,分析技术和工具仅仅是完成数据收集、采集、分析、鉴别的辅助手段,唯有理性使用的工具才能建设出符合我国国情的大数据化警务,实现精细化社会治安治理。

参考文献:

[1]李朝伟.城市社区治安管理研究.湖北经济学院学报(人文社会科学版). 2018(8).

[2]谢添龙.浅谈社区治安管理中的新问题.山西农经. 2018(16).

[3]耿云,王笑展,张建波.基于社会网络分析的社区治安模式比较研究——以北京市朝阳区为例.山西农业大学学报(社会科学版).2017(8).


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