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犯罪地图的大数据演绎

发布时间:2019-05-15 13:45 来源:未知 编辑:admin

  变起伏于锋杪,殊衄挫于毫端,“枫桥经验”的基层社会治理理念就是要使社会矛盾和冲突及早发现、制止和预防,有效降低社会治理成本。本文尝试从“枫桥经验”社会治理创新发展和社会治理深化提升的视角讨论犯罪地图和大数据应用的实践意义。随着中国社会经济的深入发展,社会深层次改革提上议事日程,社会利益冲突和矛盾进一步显现,而城市化的发展也对社会的综合治理提出了更高的要求。数字化、信息化为社会治理提供了助力,犯罪地图则是信息化犯罪治理的重要成果体现。犯罪地图作用的日益凸显,其主要原因是由于信息技术发展对大数据应用的巨大推动作用。本文就犯罪地理、犯罪人等犯罪关键因素为肇始,剖析犯罪地图在犯罪治理中的重要意义,探讨犯罪大数据的采集、挖掘与犯罪地图的“可视化”应用与局限,并就此提出犯罪地图的大数据规则。

  犯罪的发生是多方面因素结合的结果,犯罪渠道理论揭示了犯罪要素结合的过程及其反映了犯罪发生因素的动态变化。犯罪渠道是“犯罪动机驱使下的犯罪主体,在对犯罪客体实施犯罪行为结束的一段时空区间内,所利用的门路与媒介。”[刘定朋、梁坤:《“互联网+”时代公安大数据犯罪防控对策初探——以数据信息犯罪渠道理论为路径》,载《北京警察学院学报》2016年第2期。]从中我们可以看出,犯罪的发生并不单纯以犯罪主体的动机和适合的被害人而发生的,往往需要有一个时机和场合,这个场合就体现为犯罪的时空性。犯罪控制作为社会治理的重要内容,阻遏犯罪最有利的手段和契机就是对犯罪时空条件的有效介入,犯罪地图的时空特性正是契合了对犯罪控制和治理的亟需。

  犯罪地图是犯罪学科与地理信息系统(GIS,Geographic Information System)[地理信息系统(Geographic Information System或 Geo-Information system,GIS)有时又称为“地学信息系统”。它是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下,对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。GIS是一种基于计算机的工具,它可以对空间信息进行分析和处理(简而言之,是对地球上存在的现象和发生的事件进行成图和分析)。 GIS 技术把地图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与一般的数据库操作(例如查询和统计分析等)集成在一起。]的融合。犯罪地图之所以能描述犯罪的形式和途径,是基于地图具有把空间实体和时间信息结合的优势。“地图之所以成为地学各专业信息共同的传输手段和工具,正是由于它全面而本质的抓住了地学实体的共同特性。”[胡鹏等著:《地图代数》,武汉大学出版社2002年版,第14页。]在地图信息学中,信息获取不仅在于方位性的,更在于对不同时段地图信息变迁所反映出来的事态演进过程。犯罪地图建立在犯罪数据的纵向积累和横向比较的基础上,包含了对犯罪数据的采集,存储,提取,分析和应用,最能够以空间形式来呈现犯罪形势的变化与趋势。

  GIS具有强大的数据整合能力,并以“可视化”、交互式的分析模式,提供数据处理和应用的解决方案。犯罪地图在GIS基础上,对犯罪大数据实现智能数据提取、分析和可视化展示,可自主分析、发现数据问题,进而智能引导数据分析和提出决策参考。相比而言,传统地图制图学科虽然也涉及到对数据的空间化描述,但这些展示数据信息必须是静态的、稳定的且符合一定的数据格式。GIS中地理信息的图示显然已经跨越了传统地图学的藩篱,“GIS地图图示固然应遵循地图绘制和绘编规则,但它的比例尺是动态变化的,他对编绘一体,可视化要求十分频繁,其速度也要求快得多,往往要求在线实时完成。”[胡鹏等著:《地图代数》,武汉大学出版社2002年版,第7页。]随着计算机使用和发展所推动的信息革命,GIS将数据可视化与地图的地理分析功能、数据库应用(数据采集、查询和分析等)集成在一起。“地理信息系统(GIS)是获得储存、提取、分析和显示数据的自动化系统。储存、整合地理信息以及处理其他数据的能力,产生出一种强有力的犯罪分析工具。”[[美]迪·金·罗斯姆:《地理学的犯罪心理画像》,李玫瑾等译,中国人民公安大学出版社2007年版,第196页。]

  正因为地图与数之间有着天然的联系,甚或地图本身就是地学信息数据抽象后的符号化模型,犯罪地图本质上是对犯罪数据的管理。犯罪地图的初步应用起始于传统制图时期,作为现代警务犯罪数据管理的范本,必须提到布雷特在纽约警局的实践。基于“破窗理论”,布雷特对警务理解更趋向对微小警情的管理和长期监控,犯罪地图制图在对这些犯罪数据管理中大展身手。在计算机技术并未普及的1994年,这套电子版的‘预测未来的图表’(Compstar)已经充分认识到数据管理的关键作用,通过电线个警区的处警记录全部录入图表系统,不分案值和案情,都要在犯罪地图中标识出来。这套系统直观的反映每次警情的分析、处置和预后,达到警情延时分析的功用,即犯罪地图不仅表示了犯罪的空间分布,而且可以从时间上评判处警行为的有效性,甚至研判犯罪的形态变化、危险犯罪人群和警方策略。布雷特的实践取得了的显著的效果,纽约市犯罪率大大下降,初步显示了基于数据管理的犯罪地图的威力,在公共安全领域被广泛借鉴,“数据收集和数据分析必须成为基层警务部门的一种文化,这种文化代表着基层警务部门一种管理哲学的改变。”[涂子沛:《大数据:正在到来的数据革命》,广西师范大学出版2012年版,第82页。]

  对犯罪地理的描述是犯罪地图的侧重之一,犯罪地理对犯罪人的心理画像、区域化的犯罪治理都有现实意义。从某种意义上来说,犯罪地图之所以在解析犯罪中的意义,是因为犯罪地理在整个犯罪发生过程中的意义。“任何危害行为的实施,都离不开一定的时间、地点、方法或前提条件,这些客观条件统称为场合。”[[日]山根清道:《犯罪心理学》,罗大华等译,群众出版社1984年版,第229页。]犯罪地理至少包括三个层面,犯罪人习惯活动区域、犯罪地点的选择以及犯罪人与被害人在地理上的契合。犯罪地理揭示了即使是一个偶然、突发的犯罪,从犯罪渠道角度来看,也必然有一个基本的规律,即犯罪主体在一定的主观意志之下,在某种时空条件中所发生的客观行为。

  犯罪行为可以归结为犯罪人的主观意志选择,而这种选择,离不开犯罪人的行为习惯和认知水平。布兰廷罕夫妇通过关注的无数的犯罪个体,他们发现包括犯罪人在犯罪地点的选择上都有一定的风格,“犯罪人在环境中的活动并非是无规律的移动……基于这种计算办法,根据犯罪地点可预测犯罪人的居住位置。通过计算机系统呈现危险区域的层面(jeopardy surfaces)——三维空间的高概率明显预示出犯罪嫌疑人最可能的居住地。”[[美]迪·金·罗斯姆:《地理学的犯罪心理画像》,李玫瑾等译,中国人民公安大学出版社2007年版,第2页]犯罪嫌疑人在选择犯罪地点时或刻意或随意,但是都摆脱不了自身行为习惯的限制。在潜意识中,他们往往选择自己熟悉或认知到的地理环境,这也解释了受教育水平、智力水平、社会阶层越低的犯罪人,实施犯罪时选择的空间范围越小,这与通过教育、阅读、经历和活动获得的空间认知能力有关。“犯罪人的行为仍然没有超出他们的日常经验、习惯以及对外界的理解和认识,就像一个人去买东西,犯罪人也会选择那些最方便的地方。”[[美]迪·金·罗斯姆:《地理学的犯罪心理画像》,李玫瑾等译,中国人民公安大学出版社2007年版,第91页。]对犯罪人进行心理画像主要目的是通过犯罪地理的描绘设法确定犯罪人的习惯活动区域,就是通过对犯罪现场的勘查,查找线索发现嫌疑人行为及习惯,这就为犯罪大数据应用于犯罪侦查提供依据。任何犯罪都会留下痕迹,而这些痕迹忠实记录的犯罪行为的过程和细节,通过比对犯罪地图犯罪大数据库中类似案件的数据信息,“推断出犯罪人的基本心理特点,进而勾勒出犯罪人的一些生理特征、性格特点和家庭环境等要素。”[[美]布伦特·E·特维:《犯罪心理画像——行为证据分析入门》,李玫瑾等译,中国人民公安大学出版社2005年版,第11页。]

  犯罪地理不仅用于犯罪侦查,还可以用于犯罪治理。犯罪可以被视为行为失范的行为结果,其发生是犯罪人受到主观能动和外部环境的作用。事实证明,犯罪的发生并不是取决于物质经济发展水平,一个很明显的现象,犯罪最高发的往往是在城市过渡区域和城市化的进展期,而在广大的农村,犯罪的发生率并不高。这种现象的发生绝非偶然,而同样的外观环境对不同的个体产生的影响可能有较大差异,但也不能忽视外部环境的内化作用,犯罪城市化印证了这种影响。地理环境因素对犯罪人的影响之巨,可能要超出很多人的想象。“然而大量的犯罪实证研究表明,与改变人性相比较,以控制犯罪的物理环境为着力点的努力可能效率要高得多”。[[澳]亚当·苏通等:《犯罪预防:原理、观点与实践》,赵赤译,中国政法大学出版社2012年版,第25页。]当前我国的城镇化、城市化发展针对基层社会治理构成较大的挑战,也就意味着,当前的犯罪控制和犯罪预防,必须要考虑到社会现实的发展情况。近些年来,中国的城镇化步伐进一步加快,这意味着更多的农村人口将进入城市,新城市化人群与所处环境的融和需要一个艰难的过程,这将对社会基层治理提出更高的要求。一是经济生产方式。城市的工业化生产和商业化活动,人群之间要发生更加紧密的劳动协作关系和经济、文化、观念冲突,社会分工的多层级化,社会分配的多样化和差异化,也容易使人群之间的关系紧张。而部分竞争的失意者,更难以从现有的社会体系中获得帮助,成为社会分工的落选者,隔离于主流社会。二是在文化认同。笔者所在区域内,非户籍人员在本地犯罪率以及所占比重都明显远高于原户籍居民,除了经济因素外,“边缘化”和安全感缺失是重要的原因。通过统计调查,我们很容易发现,流动人群犯罪人中,30岁以下的占比据绝对多数,如果从经济条件来说,他们要优于上一代的外来劳动力。对年轻一代外来劳动力来说,他们与原籍地的社会关系更改疏离,与早期进城务工的长辈相比较,对原籍地没有多少情感维系。当前社会保障体系和城市化发展管理的理念相对滞后,年轻一代新居民接受教育并未完全纳入当地教育体系,安居困难、身份落差、文化差异仍然是横亘于新居民融和的主要障碍,“使部分农村务工人员形成一种‘边缘化’的价值观念”。[李璞、张迪:《从家庭因素看农村青少年犯罪心理的形成》,载《社科纵横》2011 年3 月总第26 期。]三是城市化过程中社会组织结构变化对犯罪发生率有着重大影响。城市化引发了地理环境的变化,使个人所受到社会管控力的减弱和犯罪率的升高。犯罪社会学以社会解体理论解析这一现象,“所谓社会解体,是指由由集团成员间的机能性关系瓦解,社会的统治机能丧失,致使成员个人间的统一丧失,易产生病理性行为的状态。”[[日]大谷实:《刑事政策学》,黎宏译,法律出版社2000年版,第46页。]流动人群在新居住地犯罪率较高,可以从社会组织结构方面加以解释,简而言之,是由于社会失序所导致的个人行为失范。“在乡村,由于具有身份性的社会构成,包含连带感及社会规范在内的道德感强烈,使人们之间通过相互作用来抑制犯罪发生。”[[日]大谷实:《刑事政策学》,黎宏译,法律出版社2000年版,第47页。]在中国农村,与城镇一个显著的差异就是村居群体是因为血缘宗亲、共同居住和长期的共同经济活动等因素而形成的。根据传统的乡村权力组织结构,社会基层组织对社会成员的明显的制约和约束,“乡里制度本身就是负责对乡里社会的每个家庭进行直接的管理”。[赵秀玲:《中国乡里制度》,社会科学文献出版社1998年版,第179页。]以血缘关系为纽带的社会基层组织结构,能进一步的维系社会关系和约束社会组织成员的行为,这不仅包括社会管理层面的法律,当然也包括了乡规民约和社会舆论环境。在这种社会体系下,社会成员的失范行为也将承受更多的道德谴责,也就增加了违规的社会成本。相对农村,城市的人口密集,匿名性强,流动性加剧,社会组织更加松散且不稳定。城市化和大规模人口流动,原来的社会和经济组织形式发生根本改变,与个人紧密联系的基层组织和生产机构承担的社会管理职能弱化。随着原有社会组织结构逐渐解体,身份关系为主的社会组织形式被打破,社会成员间凝聚力和约束力下降。环境对犯罪人的影响说明了犯罪地理在犯罪控制领域所能发挥的重要作用,将犯罪地理纳入犯罪地图信息系统既是犯罪地图的时空特性决定,亦是犯罪地理在构建犯罪管控机制中的意义所在。

  犯罪是犯罪人行为失范的结果,该行为必然不符合一定的社会观念或规则。作为社会人,从个人的行为上可以看出行为人的性格特征、价值观、行为习惯等主观意志,这些被视为个人的社会化倾向,行为失范往往归结于社会化过程的不充分。“具体而言,犯罪人可分为两大类,有危险人格的犯罪人与有危险心结的犯罪人。”[李玫瑾:《犯罪心理研究:在犯罪防控中的作用》,中国人民公安大学出版社2010年版,第16页。]犯罪人格是指因人格缺陷或异化,而具有对他人和社会持续性、重复性威胁的人格特征。社会化过程中,个体自我意识和自我控制能力存在缺陷,导致思维方式和行为风格,外化表现为报复心重、冲动狂躁、狭隘偏执等。犯罪人格的出现,有生理因素和后天社会化过程两个方面原因所导致,在很多的场合下,这两方面因素是互相作用的结果。犯罪地图在地理信息系统支持下,对犯罪人的数据信息管理,必须充分考虑犯罪人的人格特征。

  生理因素主要表现因遗传或意外导致的身体机能的障碍,这种客观障碍必然增加了个体社会化的难度,生理缺陷而导致的危险人格并不罕见。笔者曾经经办过多起聋哑人盗窃案件,这类案件同质化现象突出,具有鲜明的顽固性、重发性、团伙化的特点。笔者在办案过程中发现犯罪人除了获取财物的动机外,很大的原因是聋哑人在群体中获得认同和心理的需要,因此特殊人群的犯罪预防,惩罚手段往往不能达到预期效果。

  后天社会化过程主要成因于教育生活经历和家庭环境等,体现于后天形成的社会行为方式异常。犯罪人格形成后具有稳定性,其发展也是有一定的顺序和规律,从基础心理现象到稳定的心理行为特征,出生开始的情感、言语,到教育阶段的社会性、认知方式,再到观念、性格,自我意识最终形成,家庭教育缺失和学校教育的缺位是导致后天社会化缺陷的主要原因。“人格社会化的问题是心理学和社会学广泛探索的问题,一言以蔽之,它是指人类从出生时的单纯‘生物性存在’随着成长而成为‘社会性存在’的这一过程。”[[日]山根清道:《犯罪心理学》,罗大华等译,群众出版社1984年版,第69页。]犯罪人格的产生是一个长期持续的过程,而且有明显的外化特征,早期就暴露为不端行为,如有些在校生存在的懒散、崇尚暴力、不服管教等问题。“事实上,教育明显是一种仅对婴孩和青少年起作用的影响力……教育是一种有助于性格构成的影响力。一旦性格得以固定,他就如容貌一样,在生命的过程中不能进一步改变”。[[意]加罗法洛著:《犯罪学》,耿伟等译,中国大百科全书出版社1995年版,第228页。]从犯罪人格产生的规律看,及早发现并介入是预防犯罪和对危险人群进行干预的关键手段,而基于数据管理的犯罪地图与基层警务的融合,将在这一领域发挥重要作用。

  数据管理在现代警务中的基础作用,是源于犯罪大数据的自身特点和功能。现在大数据获得的途径和方式,以及大数据的类型,越来越多样,但是这些数据得到应用需要强大的数据处理能力,科学合理的数据分析——数学模型,以及最简单化的数据呈现和应用模式,犯罪地图是犯罪大数据应用于社会治理方面的重要领域。“计算机信息处理技术的进步、信息技术的高速发展,给人类社会带来了巨大的变化和影响,数据成为最重要的战略资源。”[张志斌:《空间数据挖掘及其相关问题研究》,华中科技大学出版社2011年版,第1页。]犯罪地图是地理信息系统在犯罪领域的应用,其核心是对犯罪数据的处理。“数据和信息是执法工作当中制定战略和决策的基础。”[涂子沛:《大数据:正在到来的数据革命》,广西师范大学出版社2012年版,第81页。]

  数据(data)在拉丁文里是“已知”的意思,也可以理解为“事实”,从词源上可以理解为数据是对事实的一种陈述。笔者认为,大数据(Big Data)与传统意义上的数据,不仅在量上不可同日而语,在形式上更有质的差别,质和量上的差异导致的大数据所能发生的作用是传统数据无法比拟的。

  1、大数据是建立在信息数字化的基础上,数据量将越来越大。随着高速计算机、网络和大容量存储的出现,人类对数据信息的处理、存储能力呈几何级的增长,信息数字化是其根本原因。“数据是对信息数字化的记录,其本身并无意义,信息是指把数据放置到一定的背景下,对数字进行解释,赋予意义。”[涂子沛:《大数据:正在到来的数据革命》,广西师范大学出版社2012年版,第35页。]以计算机为代表的信息技术的应用,可以把大量的信息转换为数字代码,数字化信息产生了大数据,并且存储在数字介质上。借助计算机,人类对信息的数字化处理能力越来越强大,由此产生的大量数据是对实在世界的客观描述,而这种数据增加的趋势会越来越明显。谷歌前首席执行官Eric Schmidt就曾说及Google每天产生的数据量,已经相当于人类文明诞生以来直至2003年积累的数据总和,数据信息爆炸成为趋势。

  2、大数据类型和来源的多样化。传统的数据侧重于对数字的记录和统计,存储需要一定的格式或结构,这是方便对数据进行收集、整理和分析。大数据的类型明显要宽泛得多,从某种意义上来说大数据就是对事客观世界的数字化描述,通常认为大数据主要三种类型。

  第一类是传统的结构化数据。传统的数据源,既有来自于各个应用系统所产生的日常运营数据,也有来自于各种统计表、数据分析报表中的格式化数据。这类结构化数据留存于关系数据库内,并且按照事先设定的格式或结构组织,并通过关键字段联系,提供查询和分析。在传统的数据分析模式中,数据首先要收集整理到数据库中,再提供搜索和查询,最终实现数据应用的目的。这种数据类型在犯罪大数据中,主要包括身份户籍信息、前科记录等数据为主,当然也包括犯罪统计的基础数据,传统数据数据在犯罪治理方面也主要是为犯罪政策提供依据。

  第二类是承载最大量信息的非结构化数据。诸如在社交网站、公共论坛上的影音资料和文本信息,电子邮件往来,甚至包括网页访问记录等,无不可以作为有价值的数据进行分析。“这些数据的格式与结构化数据不一样,数据格式多元且繁杂,却占据全世界所有数据的85%。”[《云端时代杀手级应用:大数据分析》胡世忠北京,人民邮电出版社2013年版,第207页。]这类数据庞杂无序,但包含的信息最为丰富。要对这类数据应用的关键是从浩繁的数据中提取有用信息并成为可检索的结构化的数据。针对这类大数据的特点,目前开发出了Hadoop这种开放源代码(open source)分布式计算技术,通过分布式的数据处理模式得以大量扫描数据文件。以文本分析为例,“文本分析是从文字数据提取信息的过程,有几种途径:信息摘要(从大笔信息或单个文件中找出关键消息)、消息分类(分析文本中提及哪些主题)和更复杂的情绪分析。”[《云端时代杀手级应用:大数据分析》胡世忠北京,人民邮电出版社2013年版,第217页。]从中可以看到文本分析技术可以从大量的、毫无规律和意义的数据中,抽取出信息敏感点,从而获取有意义的数据信息,进而对这些内容所包含的信息进行识别和分类,甚或进行更加复杂的情绪分析(计算系统从文字数据中可以甄别出敏感的情绪信息),而这可以发现潜藏在海量信息中的危险信号。“当文字变成数据,他就大显神通了——人可以重视阅读,机器也可用之分析。”[[英]迈尔﹒舍恩伯格,库克耶:《大数据时代》,盛杨燕等译,浙江人民出版社2013年版,第109页。]随着新的计算能力的极大提高,机器的处理数据信息的能力是任何人力所无法比拟的,犯罪大数据也将以全新的角度进入犯罪控制和社会治理的前沿。在和严重暴力犯罪日益高发的现下,各国公共安全部门都将犯罪预防措施前置,而在网络化背景下,利用大量的社交软件煽动、联络或暴力犯罪活动成为新常态,公共安全部门正在尝试利用大数据的文本分析技术监控可疑活动。

  第三类是犯罪治理方面最有应用价值的是实时变动的流数据(data in motion)。流数据产生的时间点可以大大的前推,但是进入到大数据应用的视野中还是近几年的事情,有数据的应用对计算处理能力和网络通讯能力提出了最高的要求。流数据顾名思义是指从各个数字采集端获取的音视频和图像数据信息,其特点是这些数据信息只有被实时处理并响应后才能发挥作用。流数据应用得益于计算、存储、传输能力的极大提高和现代图像自动识别、声纹识别等信息技术的广泛使用。“图形识别是更大的领域人工智能(AI)的一个方面。图形识别处理高度变化的输入数据,如音频、照片和视频。”[[美]麦考密克:《改变未来的九大算法》,官策译,中信出版社2013年版,第125页。]其作用的基本原理是,把原来只能作为单一存储内容的图像、视频、声音,通过数字转化为可以直接被计算机系统所识别的数据信息,如“数字化面部图像自动识别系统(automated recognition system for digital tacial images)现在已经存在,并被用于侦查过程中的对比和识别。对面部某些点之间进行距离和角度测量(如同耳朵的较低点到鼻尖,下巴尖和鼻尖的切线等)可以获取正面(前面)和轮廓(侧面)的外观。水平和垂直指标的计算可以产生脸部的数字‘画像’。”[[美]迪·金·罗斯姆:《地理学的犯罪心理画像》,李玫瑾等译,中国人民公安大学出版社2007年版,第60页。]这种大数据分析能力,正使得流数据将成为犯罪大数据的重要形式,尤其是视频流数据日益成为公共安全、城市社区管理的重要手段。公共管理部门从传统视频监控需要人工辨识的极低效困境中彻底解脱出来,对视频数据不再需要在大量的视频文件中一帧一帧的查找,依赖图像识别和人工智能技术,从视频中的影像内容提取出可分析的物体特征数字信息,形成结构化的可检索数据,这些实时数据再与数据库比对得出所需结果,完成系统自动分析处理。第九届中国国际道路交通安全产品博览会上,海信推出的平安城市解决方案就是流数据应用的实例,“视频特征提取分析技术的最大优势就是帮助公安民警在海量的视频数据中,迅速找到最有用的信息。”[参见“海信升级城市管理工具视频监控搭载智能系统”,引自访问时间:2018年3月2日。]如今,公共安全管理部门查找特定对象,只需要输入特征信息,系统将自动检索所有符合特征的视频片段。另外,该系统通过一定的算法,同时用于警务辅助决策,如对人流聚集滞留、可疑物品存管、交通道口拥堵预判等方面为警情处置提供依据。

  犯罪大数据在外延上已经远远超出了传统犯罪数据的界限。很多传统上并非属于犯罪信息的数据,也将纳入到犯罪大数据的范畴中来,这类数据可能对犯罪的侦查和治理具有更加关键的参考意义,如何从浩繁的数据中提取有效的信息,则是大数据应用的前提。“数据挖掘(data mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含其中的,人们事先不知道的但又是潜在有用或是感兴趣的信息和知识的过程。”[张志斌:《空间数据挖掘及其相关问题研究》,华中科技大学出版社2011年版,第1页。]大数据的潜在价值,就是可以从大量的无关联的数据中提取其关联性,并为进一步的思维性分析(人工智能辅助)提供支持。犯罪地图的数据背景不仅包括了经济状况、性格特征、家庭环境、社会评价等信息,还有特定区域的地形方位、人群构成、道路交通等信息,还将进一步囊括人文、土壤、空气等微量分析数据,数据集结的界限将得到无限延伸。在刑侦物证分析案例中,在提取了犯罪现场车辙印中残留的土壤后,经微量分析发现标本成分,经数据库比对发现是邻近一家农场土壤所特有,从而锁定犯罪嫌疑人。在该案中,土壤成分数据库成为案件突破的关键信息,非关联数据的关联分析,正是大数据价值所在。数据整合、数据集结,大量非关联数据在一定的场景下,发生了奇妙的契合。“数据整合往往会产生‘1+1﹥2’的效果。两组分别貌似安全的数据,一旦整合相联,可能会产生意想不到的结果。”[涂子沛:《大数据:正在到来的数据革命》,广西师范大学出版2012年版,第205页。]

  大数据发生如此重要的“蜕变”,就要有足够的数据源、数据库纳入到数据分析系统。以地理信息系统技术为核心的犯罪地图,起到了数据整合的作用,在数据“可视化”[数据可视化,主要指的是利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。]基础上,将各个数据密集型的部门的数据库逐渐联接(并非取消各数据库的独立性,而是实现联机分析)。联机分析就是解决关系型数据库在分析数据时的数据孤岛现象,用户可以根据自己的需要随时的创建万维的动态报表。有了联机分析,“可以从不同的纬度、不同的粒度,对数据进行分析,从而获得全面、动态、可随时加总或细分的分析结果。”[涂子沛:《大数据:正在到来的数据革命》,广西师范大学出版2012年版,第96页]这种效果的出现,主要是由于信息技术的发展,“从计算机诞生的第一天起,就注定发生技术革命,数据网络作为分发服务的渠道,与计算资源的整合,也是这个过程必不可少的一环。”[徐立冰:《腾云:云计算和大数据时代网络技术揭秘》,人民邮电出版社2013年版,第3页。]分布式计算、分布式的数据库联机分析、数据库联结汇合成数据流,通过数据挖掘发现数据的更大价值只是数据树上开出的绚烂之花。

  犯罪地图的大数据应用将对犯罪治理产生巨大影响。“计算机的出现带来了数字测量和存储设备,这样就大大提高了数据化的效率,计算机也使得通过数据分析挖掘出数据更大的价值变成了可能。”[[英]迈尔﹒舍恩伯格,库克耶:《大数据时代》,盛杨燕等译,浙江人民出版社2013年版,第109页。] 信息技术的数据处理能力,推动了犯罪地图的数字化进程,数据图层、分布式计算、数据联结和“可视化”技术实现犯罪地图大数据的多维分析和应用。

  危险人群的数据管理是犯罪大数据的关键。根据犯罪渠道理论对犯罪发生的分析,犯罪治理的作用机制是对犯罪主体与动机的脱离(行为和心理矫治等)、犯罪客体的脱敏(高危险区域的提示)以及对犯罪门路与媒介干预。实现以上目的,犯罪地图需要完成犯罪大数据的获取和整合。以对人群的数据采集为例,不仅包括犯罪人,还要包括潜在被害人。一是作为犯罪人和危险人群,其活动轨迹、教育和工作经历、突发的境况变化都对行为产生直接的影响。二是从犯罪环境而言,有犯罪意识的人,总是在合适的时机,合适的地点实施犯罪行为。三是从被害人角度而言,其行为习惯也是导致犯罪发生的契合点。如前所述,危险人格和危险心结是导致多数犯罪的内化原因,尤其是危险人格,它的形成是有一个渐进过程的,并且有比较显性的特征,这类人在整个犯罪中占比大,是犯罪的“积极因子”,有更加显性的危害和心理威胁。危险人格的犯罪人是大数据防控的主要对象因为这些人有一定的犯罪倾向指标和特征(犯罪指征)。虽然这些犯罪之间并不必然指向犯罪,但其发生的概率将大大的超过一般人群而这其中也是大数据防控的价值所在。对危险人格人群的管理,非常关键的就是对基层治理过程中的基础数据的收集和分析。犯罪地图借助在警务基础数据管理方面的良好应用,可以充分发挥中国基层治理方面的优势。“反社会人格的特征,可以从社会治安的基础工作中做起,从一个人的动态成长表态表现中发现。反社会人格大都在早年,在他稳定居住的地区就有不良表现,所以基层辖区民警往往最先接触这类人。”[李玫瑾:《犯罪心理研究:在犯罪防控中的作用》,中国人民公安大学出版社2010年版,第220页。]危险人格的人往往家庭环境、邻里关系和在校行为表现比较糟糕,辖区民警处理纠纷的处警记录中可以得到基本信息。如果能对这类人员纳入基层治理单位“危险人群监控系统”,具体记录其具体行为方式、习惯和倾向,为采取行为矫正和心理矫治提供数据支持。要达到对个人行为的数据治理,需要足够的日常的数据采集,要求对每次的接警和警情处置纳入数据管理系统,“当数据积累到一个量级,就能表现出一些规律性的行为。”[徐立冰:《腾云:云计算和大数据时代网络技术揭秘》,人民邮电出版社2013年版,第251页。]

  “可视化”是犯罪地图大数据应用的形式。数据地图充分利用现代计算机高速运算优势,尤其是分布式计算在计算资源和数据资源方面的集结能力,使巨量的数据在不断产生、收集的同时被提取、处理、分析,分析结果是即时的、“可视化”的和系统性的。犯罪地图是基于地理信息系统(Gls)的犯罪数据管理体系,强大的空间数据管理、空间分析和数据的可视化输出能力,剖绘犯罪形态演进、犯罪类型与犯罪空间分布趋势,可视化是犯罪地图的直观表象和实现犯罪大数据应用的路径。“形成一个从数据整合、分析、挖掘到展示的完整闭环。它的起点是多个独立的关系型数据库,经过数据整合之后,形成统一的、多元的数据仓库,再根据用户的需要,重新取出若干数据子集,或构建多维立方体(Cube)进行联机分析,或进行数据挖掘,发现潜藏的规律和趋势。”[涂子沛:《大数据:正在到来的数据革命》,广西师范大学出版2012年版,第109页。]

  犯罪具有方位性、规律性、可循性,犯罪地图的信息系统通过大数据挖掘实现犯罪控制目的。这些挖掘出的信息至少包括了对犯罪的分析、预测、控制,而预测是其中的关键。“大数据的核心就是预测,他通常被视为人工智能的一部分,或者更确切地说,被视为一种机器学习……它是把数学算法,运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。”[[英]迈尔﹒舍恩伯格,库克耶:《大数据时代》,盛杨燕等译,浙江人民出版社2013年版,第16页。]犯罪地图信息系统运用密集数据技术和流程,进一步提炼、解读数据,以数据分析代替以往的经验,尤其是对非关联数据的衍生分析,很多在传统意义上毫不相干的数据,通过大数据分析,揭示出犯罪现象和行为的规律。根据相关联的数个犯罪地点分析心理地图从而发现犯罪人的生活空间和行为规律, 而如果能从众多系列案件对犯罪地点、犯罪时间点、犯罪人活动的时空分布数据进行大规模的分析则可以发现“这些‘作案时空点’看似具有随机性、偶发性和移动性,然而我们一旦准确的串并案件,将其作为一个‘整体图’就能看出犯罪人因心理地图而在无意中呈现的犯罪目标取向特点、犯罪活动的范围、路线的走向及其相关的行为规律。”[[美]迪·金·罗斯姆:《地理学的犯罪心理画像》,李玫瑾等译,中国人民公安大学出版社2007年版,第2页。]犯罪地图大数据分析不只能对犯罪的时空分布、变化 以图示方式演示,并且对犯罪的趋势、变量计算纳入自动分析系统,从而对犯罪预防的决策提供参考。

  犯罪预测是犯罪治理的前提。犯罪主体、客体、动机是犯罪的构成要素,而犯罪门路、媒介、时空又是犯罪的基本条件,需要从犯罪渠道的可能途径及时进行犯罪阻断和犯罪介入。如前所述,犯罪人的危险人格和危险心结都可以从犯罪人的前期行为中觉知端倪,基于社会基层治理的“危险人群监控系统”以数据分析为依据,就可能被应用于犯罪治理。多数的犯罪活动看似碎片化、个体化,但是通过大数据的分析,就能够看到其中的基本规律而这也是以往的经验、实证方法所不能比拟的。犯罪地图的大数据治理将对犯罪的分析、预测、控制更加精准和个性化。揭示犯罪规律是进行犯罪预测的基础,犯罪预测往往从犯罪人和犯罪地理两个方面考察。以犯罪地理影响而言,环境因素对不同社会阶层的人的影响并不一致。如较高社会阶层的犯罪人,其犯罪区间可能更大,选择的地点更加多样,因为他们的空间觉知能力要明显的强于低社会阶层的人,他们在选择犯罪地点或隐藏犯罪证据的方式更多。“个人的空间觉知源自于他或她的心理地图,心理地图是个人最初的空间觉知结构,他得自于个人的空间经历,但并不限于经验范围。”[[美]迪·金·罗斯姆:《地理学的犯罪心理画像》,李玫瑾等译,中国人民公安大学出版社2007年版,第125页。]也就是说,个人对空间的觉知能力,与他的不仅包括居住、工作即社会活动说认知的地理环境,还包括受教育、阅读等信息获取途径。

  大数据治理不仅对犯罪预防,还包括对犯罪人的重归社会的积极作用。当前,我们的刑罚主要是根据犯罪人的犯罪结果而主观恶性来决定刑期,这个刑期也相对固定,并不以犯罪人的重新社会化程度进行调整,其结果就是很多的犯罪人回归社会的能力有情况并不理想,重新犯罪值得重视。笔者所在公诉部门2016年度受理的347名未成年人犯罪人中,有刑事前科的19人,占5.5% ,而在成年犯罪人中,有犯罪前科的情况更为常见。犯罪人重涉犯罪,说明刑罚功能未能充分实现,犯罪预防与控制机制不能完全适应社会需求,导致犯罪的个体和社会因素没有有效排除。“必须让犯罪人提高自己的自信,让他们相信自己能够重新获得外界的尊重,上述情感激发他们弃旧图新的愿望在。”[[意]龙勃罗索:《犯罪人论》,黄风译,中国法制出版社2000年版,第352页。]非监禁刑罚执行方式可以最大程度上减少犯罪人回归社会的过程和司法成本,与羁押执行不同,罪犯可以从事一般的社会活动,能直接接触公众,因此应以保护公共安全为基本出发点,以保护公众安全为首要目的,而不仅仅着眼于犯罪人的重新回归社会,就需要评估其自身对社会是否继续具有危险性以及“社会化”情况。犯罪地图可以推动当前非监禁性的刑罚执行中的监管和服刑人员评估,通过数据监控,掌握服刑人员的心理和行为活动,判断其趋向。随着穿戴式(今后可以发展的植入式)数据采集设备,可以对服刑人员设置“电子围栏”和实时获取行动轨迹,并掌握服刑人员的经济状况变动、健康状况、社会关系、培训计划进展等数据,建立动态、全面的风险评估和效果评价机制,尤其对有重新犯罪倾向罪犯适时干预,最终保证刑罚目的的实现。

  犯罪地图的大数据应用也并非是万能的,有明显的局限和制约。一是大数据对个人隐私和自由意志的消极影响。。大数据预测的准确性越来越高,甚至能够预测将来行为的发生,在人们作出该行为之前,就采取应对的措施,但我们更多依赖大数据的预测将产生消极的作用,如侵害个人的自由选择意志,使个人被动打上标签和为未发生的事情负责。大数据使公共机构和其他组织获得关乎个人的数字记录,如失信、失约记录一旦产生而没有严格时间限制和救济手段,这些记录会成为“永久记忆”,使个人被打上不当的标签。这些预设性的标签一旦产生,将对个人选择职业规划、接受商业服务、获取融资资格等社会活动产生不可预估的影响。先不论作为推论基础的数据是否准确、全面,数学模式是否科学合理,即使大数据的预测准确度很高,能阻止某些不利事情的发生,但忽视了个人的主观能动和自我选择。个人会因为一些外界或内在因素而改变选择和行为趋向,科学无论如何发展,都不能否认人类意志自由的权利,“人类的未来必须保留部分空间,允许我们按照自己的愿望进行塑造。否则,大数据将会扭曲人类最本质的东西,既理性思维和自由选择。”[[英]迈尔﹒舍恩伯格,库克耶:《大数据时代》,盛杨燕等译,浙江人民出版社2013年版,第242页。]

  二是数据噪音。“数据只不过是包裹着华丽外衣的信息,在很多时候,很多事情上,数据不仅琐碎,而且并非那么重要。”[[美]惠伦著:《赤裸裸的统计学》,曹槟译,中信出版社2013年版,第6页。]大数据的重要意义是由于数据来源的广泛和数据类型的多样,数据量大既是其价值所在,也是大数据应用必须面临的“困扰”。这是因为在大数据时代,信息共享和交流互动已经不成问题,数据的分析整合才是最大的挑战,分析和整合的前提是对“有效”数据的提取。“还有很多没用的信号是干扰决策的噪音。所以不要以为得到的数据越多,就能离真理越近,有时候信息越多,噪音越多,反而干扰决策,换句话说,知识的边际收益是递减的。”[陈宇:《风吹江南之互联网金融》,东方出版社2014年版,第237页。]数据噪音不仅是大量庞杂“无用”信息的存在,还在于大量错误数据的存在。传统数据库因为数据容量有限,对数据精确性和结构规范要求极高,每一个数据“域”都包含特定的种类和特定度的信息,如某个数值域是5个数字长度,则更大的数值就无法被记录。而大数据的来源和类型决定大数据没有结构化的限制,而且对数据信息的精确性也没有完全验证。为应对数据噪音,大数据的纠错、容错和混沌化处理机制是其必然途径,超越传统数据所依赖得逻辑分析方法,更多意义上是对所有可能性的预见。无论是人类个体还是社会发展,不仅有既有数据信息,还存在大量的数据变量(如个人的意志选择和突发事件),如同对天气的预测,大数据的追求不在于局部数据的精确性,而在于数据来源和数据类型的丰富。

  透过犯罪大数据的局限和制约,我们清晰看到对犯罪地图的应用的严谨性。犯罪地图信息系统可以把众多的关系数据库整合进行联机分析,但在具体应用上应更加谨慎且有限使用。

  1、数据图层和权限。类似于制图软件的图层概念,在犯罪地图中也有不同的数据图层,每个图层所反映的信息将是根据需要自动创建的“万维”的动态报表。与传统数据报表依赖某项关键词不同,这种数据图层是动态且以某种主题形式联结不同的数据库提取关联信息。“通过GIS系统,可以将不同类型的犯罪信息在电子地图上分不同的图层进行管理。”[贺日兴:《犯罪制图——地理信息技术应用新领域》,载《测绘通报》2006年第6期,第46页。]基于GIS系统,犯罪地图实现了多源数据的融合和整理,可以全面、动态、系统的汇集大量的数据来源。从数据谨慎使用的目的,应甄别不同用户,对数据图层的使用设定界限和权限,如近些年被广泛热议的犯罪地图公开。犯罪地图是基于地图制图学,数据图层与制图图层有着相似的技术渊源,就如我们可以任意选择需要现实的制图图层,犯罪地图中同样以可视化方式公开部分犯罪数据,并提供有限的查询。“这种寓数于图的犯罪地理数据可视化分析不仅在防控决策、风险评估、罪犯轨迹追踪、人口管理中发挥基础性作用,还能以犯罪地图公开的形式服务社会。”[刘卉:《积极推进犯罪地图公开试点》,引自访问时间:2017年12月8日。]这种基于数据图层对公众开放有限犯罪数据(参见图1),对公众而言,获得了知情权和选择权,并成为犯罪治理的积极因素。“犯罪地图上线公开具有数据实时更新、快速获取犯罪信息、公众与警察的在线互动等功能,为民众参与治安防控提供保障。”[单勇:《犯罪地图的公开》,载《国家检察官学院学报》2016年5月第24卷第三期,第113页。] 数据图层不仅被应用于犯罪数据对公众的开放,对执法、司法部门也同样有效。如前所述,犯罪大数据已经渗透到社会所有层面,如果数据被不当使用,可能对公众隐私和自由意志产生不利后果,对数据的收集、发布、使用管理等环节必须有细致的法律规范和技术规范。数据图层及权限时犯罪大数据技术规范的重要手段,即任何部门或出于任何目的,对数据的调取都是可控的受限的。

  2、大数据遗忘(封存)。被遗忘权也许是大数据时代公众保障自主性的心理慰籍和现实需要。大数据对个人的了解是如此深刻,以至于没有了绝对意义上的个人隐私空间,且长久的影响公众的自由意志选择。“危险不再是隐私的泄露,而是被预知的可能性——这些能预测我们可能生病、拖欠还款和犯罪的算法会让我们无法购买保险、无法贷款甚至在实施犯罪前就被预先逮捕……大数据时代也需要新的规章制度来保卫权势面前的个人权利。”[[英]迈尔﹒舍恩伯格,库克耶:《大数据时代》,盛杨燕等译,浙江人民出版社2013年版,第22页。]可预测性原本就是大数据的重要价值,否定它的意义并不科学,但必须要赋予公众大数据遗忘权,即根据数据的性质和类型,个人的背景数据存储或使用必须有合理期限的限制。将来的时代,社会治理不能过于依赖冰冷的数字,“大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界,其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的,因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。”[[英]迈尔﹒舍恩伯格,库克耶:《大数据时代》,盛杨燕等译,浙江人民出版社2013年版,第245页。]

  (作者:梅山群,温州市龙湾区人民检察院检察长;徐凡,温州市龙湾区人民检察院办公室主任、检察员)

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