大数据在盗窃机动车犯罪侦查中的应用

冯欣（甘肃政法学院 甘肃 兰州 730070）

大数据在盗窃机动车犯罪侦查中的应用

冯欣
（甘肃政法学院 甘肃 兰州 730070）

近年来，盗窃机动车犯罪猖獗，集团作案和团伙作案突出。由于现场遗留痕迹物品少、作案时间短、作案手段叠加、追赃困难等，侦查难度变大。当前数据化时代产生的“大数据”为公安侦查工作带来了新的机遇与挑战。结合盗窃机动车犯罪案件的侦查实际，对相关数据进行汇总、整合、分析和共享，着力构建大数据引导下的侦查模式具有不可忽视的现实意义，能够切实提高打击盗窃机动车犯罪工作的时效性与主动性。

大数据 盗窃机动车犯罪 侦查应用

1 大数据侦查概述

当今社会，网络化和数据化高速发展，从电脑、手机、网络搜索引擎到微博、微信、QQ、MSN等，数据来源十分广泛，海量数据无处不在，并随时产生和传递着。正如维克托·迈尔·舍恩伯格教授在 《大数据时代》的引言中所说：“大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙、显微镜让我们观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……”[1]

不可否认，大数据时代在给人们的生活带来便利的同时，也将人们圈定在海量的数据网中，人们的行为和身份被各种数据定格、记载。基于此，可以将犯罪活动看作是海量数据的集合，而侦查的任务就是根据需要从海量数据中进行提取、分析和处理的活动。换句话说，数据作为侦查的基础资源，贯穿于侦查活动的各个环节，犯罪现场勘查、案情分析、侦查途径选择等等均离不开数据的运行，努力“让数据说话”，大数据驱动侦查的转型成为时代的必然选择。

目前，作为信息化侦查顺应情势发展的潮流，大数据侦查作为大数据发展背景下出现的专有名词，其理论与实践尚缺乏系统性和理论化的研究。有学者尝试初步将大数据侦查界定如下：大数据侦查是指围绕侦查工作目标，以现代技术搭建平台为支撑，通过对海量数据的深度挖掘、智能处理和专业分析开展侦查工作的理念与方法之统称。[2]

为此，以大数据侦查等为主题、篇名或关键词在CNKI上进行检索，相关文章主要是从宏观层面阐述大数据对侦查工作的影响，基本上未从各类案件出发谈及大数据侦查的应用。鉴于此，本文以盗窃机动车犯罪为切入点，结合大数据在此类案件侦查过程中的应用，进一步从微观层面厘清大数据侦查的实质影响。

2 大数据背景下盗窃机动车犯罪的特点

大数据给我们的生活带来颠覆性变革的同时，对于公安机关来说，大数据对侦查工作既是挑战，更是机遇。从一定程度来说，公安机关与犯罪分子之间本就是一个博弈的过程，在公安机关充分利用大数据侦破盗窃机动车案件的同时，大数据也被犯罪分子和犯罪团伙利用，从中寻找确定合适的侵害对象并实施犯罪行为。

以甘肃省兰州市公安局侦破的省督“8·03”本田汽车系列盗车案为例。经查证，此案为西北地区首次出现的高科技手段盗车犯罪，作案人员均具有较高文化程度，作案前建立相对固定的 QQ群，通过网络虚拟身份进行预谋，掌握制造假牌假证、篡改发动机号和车架号的技术，并使用汽车发动机解码器、GPS定位系统屏蔽器等作案工具，他们居住分散、异地作案、作案后更改各种联系方式，通过网上二手车市场销赃。[3]如上所述，当前盗窃机动车案件通常为系列案件，在人员联系方式、活动特点、大范围作案地域及销赃手段等方面呈现新特点，使得公安机关侦破难度加大。

2.1 作案时间、地点呈规律性

通常而言，盗窃机动车犯罪分子易于选择公路沿线、街头巷尾等方便逃离或隐蔽的地方。据不完全统计，兰州市90%以上的盗窃机动车案均发生在夜间，尤其是凌晨2点至4点。这一时段可见度低、街道和住宅区行人少、夜间盘查和巡逻的力度小，大量机动车停放在无人看管的场所，且视频监控未能充分发挥作用。从大数据侦查的角度出发，对作案时间和作案地点数据的汇总与分析，有助于侦查人员把握犯罪嫌疑人选择作案时机的规律，从而有针对性地采取措施开展抓捕和预防工作。

2.2 作案目标具有针对性

市场需求通常是盗窃机动车犯罪的导向。犯罪分子为防止机动车积压给自身带来危险，通常按照事先联系好的买家或收赃人的要求选择目标。一般而言，被盗机动车的价值与被盗地区和销赃地区的经济发展水平成正相关。基于这一犯罪特征，侦查人员可以根据被盗地区一段时期内车辆丢失情况的数据分析，从人防、物防、技防入手，有重点地对赃车流向进行预测，有针对性地加强被盗地区的防范宣传工作。

2.3 作案手段趋于智能化

实战表明，盗窃机动车犯罪分子的作案手段、技术水平和熟练程度等特征通常被车辆所遗留的犯罪痕迹、物证不同程度反映。当前信息化社会，盗窃机动车的手段也随着经济的发展和科技的进步而升级，作案手段智能化、参与人员高智商化成为趋势。基于这一犯罪特征，侦查人员可以通过对被盗车辆痕迹的勘验，结合视频监控系统分析盗窃机动车手段的相关数据，进而开展系列案件的串并工作。

2.4 犯罪主体具有特征性

盗窃机动车犯罪因机动车不易藏匿，仅靠个人力量难以完成偷盗、转移、改装、销赃等一系列活动。因此，犯罪形式多以团伙为主，职业化倾向明显，采用“一条龙”作业和单线联系的方式。这在一定程度上给侦查抓捕工作造成了困难。同时，盗窃机动车犯罪分子为获取最大化收益或者出于习惯性选择，通常会形成相对固定的作案模式，呈现出系列性特征。从大数据侦查角度出发，侦查人员可以围绕重点犯罪嫌疑人的社会关系、兴趣爱好、生活习惯、通话记录等进行数据分析，进而充分掌握犯罪集团成员和作案相关情况。

2.5 流窜作案突出，有赃车可查

盗窃机动车犯罪团伙为了逃避侦查，往往将居住、作案、改装和销赃地分开，形成了跳跃式的跨区域流窜作案方式，且随机性强。基于这一犯罪特征，侦查人员可以通过公安内部网数据对流窜作案情况进行汇总分析，加大各警种间的协作，消除省际数据壁垒。另外，犯罪分子以市场需求为导向，盗窃机动车之后必定进行销赃，而购买者也必将开车上路。从这个意义来说，机动车自身的相关数据就能够为侦查盗窃机动车案件提供有利条件。

3 大数据对盗窃机动车犯罪侦查的影响

侦查盗窃机动车犯罪工作是公安机关的职责所在，也是一项关乎民生的工程。盗窃机动车案件侦查的战略思路往往是“破大案、打团伙、端窝点”，力争充分掌握打击犯罪的主动权。结合现阶段盗窃机动车犯罪的特点，大数据侦查将推动该类案件在侦查模式、侦查思维、侦查应用等方面发生深刻变革。

3.1 侦查模式方面

一提到侦查模式，我们往往会想到“由案到人”、“由人到案”、“由物到案”等观点，对他们进行归纳梳理，可以概括为两大类：事前的主动侦查和事后的被动侦查。大数据时代，侦查盗窃机动车案件过程中，侦查人员可以将往日搜集传统物证线索的被动侦查转变为主动侦查—— 数据化侦查模式，其本质就是以海量数据为基础，充分挖掘和分析，进而对犯罪形势和趋势进行研究和预测，通过“从数据到案件”，把握犯罪规律，从而有针对性地采取侦查措施。

3.2 侦查思维方面

大数据时代，通过海量数据尽管不能达到精准确定谁是犯罪嫌疑人的目的，但在一定程度上，可以实现基本掌握事物运行规律和趋势的效果，为精准确定犯罪分子提供详实的依据和基础，这种思维被称为相关性思维。盗窃机动车案件的侦查实践中，大数据帮助侦查人员根据侦查需求、数据资源状况等选择较为适合的方式开展工作。例如，侦查人员可以通过分析犯罪分子历年入住旅店的相关数据，结合掌握的其他方面数据，进而根据对其入住时段、频率等规律的把握开展指向性预防。因此，这就要求侦查人员积极转变传统思维，树立大数据意识，认真分析每一个数据，将大数据思维运用于侦查实践中，力争迅速找到盗窃机动车案件侦查的突破口。

3.3 侦查应用方面

当前，大数据已成为公安数据化建设的发展方向，犯罪分子在社会生活中时刻都暴露在“第三只眼”之下，显示其行为轨迹、关系网络等，大数据侦查为实现准确预测犯罪事件、犯罪区域和犯罪趋势打下了坚实的基础。因此，侦查人员在侦查盗窃机动车案件时，可以将传统的档案、走访资料、电话记录等数据与互联网的数据相结合使用，进而利用大数据来破案和预测潜在犯罪，使得犯罪分子无处遁形，很难在大数据中做到“隐形”。

4 大数据在盗窃机动车犯罪侦查中的主要应用

大数据发展为我们更好地提供了侦查新模式、侦查新思维和可量化的预测。为此，只有树立大数据侦查意识、拓展整合数据来源、提升数据处理能力、重视专业人才培养，才能适应大数据时代的到来。在大数据背景下，盗窃机动车案件的侦查除运用传统的现场勘查、调查访问、排查及讯问犯罪嫌疑人等方法外，还应针对盗窃机动车案件的特点进行多维侦查。

4.1 收集建立相关数据库，为大数据侦查打好基础

收集、整合犯罪人员数据库资源，需要尽可能全面采集数据，进一步做好数据录入，主要包括个人身份、家庭、社会关系、前科、口音、体貌特征、行为习惯、专业技能、相片、指纹、脚印、DNA检材等各类数据。另外，大数据侦查还要求完善日常接处警工作，尽可能实现盗窃机动车案件的报案受理、立案原始台账制度化，并力求做到与车辆的生产销售数据、登记入户数据、车辆数据、车主数据、违章记录等相关数据统筹联系，实现案、车、人数据的整合应用，通过相关数据的整合，最大限度发挥网上数据资源的应用效能。

4.2 充分整合运用各类数据，实现多维数据碰撞

不可否认，真正意义上的大数据实现，应该是涉及诸多数据的全面融合—— 不同领域、不同来源、不同时间、不同格式等等。目前，公安数据网络平台建设已经比较成熟，侦查人员应充分挖掘、整合各类数据—— 公安内部数据和社会层面数据，通过身份证件、银行卡、宾馆住宿记录、公交IC卡和各种监控记录等社会面数据，最大限度地发挥社会数据资源在数据研判、打击犯罪等方面的支撑作用，引导破案方向、提供案件证据。

鉴于盗窃机动车案件多为系列案件和团伙犯罪，有条件通过数据碰撞开展侦查，因此，在对已掌握的各类数据进行整合的基础上，必须十分重视对各类数据的预处理，通过对海量数据审核、筛选、排序等步骤之后分类或分组，以切实提高诸多数据的应用效益。

4.3 从数据找规律，进行联网串并侦查

盗窃机动车案件的侦查思路通常是，通过抓捕现行和控制赃物以扩展犯罪线索，充分利用“由案到人”、“由人到案”侦查模式破案，进而追查犯罪团伙，打击流窜犯罪。对此，有必要积极拓展“由数据到案”的侦查途径，通过建立不同数据库之间的链接，整合海量数据开展串并案件侦查工作，强化对流窜犯罪人员数据的掌控，及时比对、碰撞、发现犯罪嫌疑人，最终实现“破一起带一串，打击一大片”的侦查功效。

盗窃机动车犯罪日趋职业化，就地域性盗窃机动车犯罪而已，通过大量数据研究其作案规律，可以有效打击盗窃机动车犯罪，同时，还可以通过提高对原籍地的关注度等，进而实现对人员、地域的针对性预防和管控。另外，凭借对地域性盗窃机动车犯罪人的持续关注和数据积累，有助于及时有效掌握并分析其动态变化，能够实现跨区域流窜案件的破获等。

4.4 构建阵地控制数据，严密堵截销赃渠道

侦查实践表明，交通运输业、汽车修理业、中介业、开锁业、拆装业等与盗窃机动车案件有着一定的联系，往往成为犯罪分子进行赃物运输、改装、销售的地下场所和窝点。从侦查角度来说，由于每辆机动车的车型、车号、发动机号都具有特定性，所以说，有赃车可查成为侦查盗窃机动车案件最有利的条件之一。

具体而言，公安机关可以对上述行业进行正确引导、管理、控制，发挥专业优势，拓展线索来源，有针对性地在高危人群、汽车修理行业、二手汽车市场、加油站等物建不同层面的专业特情，强化阵地控制建设，充分掌握并构建涉车情报数据，获取深层次及预警性的犯罪情报，从中发现蛛丝马迹，有效控制销赃流向，为侦查盗窃机动车案件拓展线索来源。

4.5 借助卡口收费站数据，加强夜间检查力度

不同地区对被盗车辆的不同选择，体现出被盗车流入地的市场需要，可以尝试根据被盗车类型来确定侦查方向，为重点防控和串并案件提供了可能。因此，可以发挥卡点收费站的作用，借助现有的出城卡口、收费站监控设备，对过往车辆实行监、录并举，对所监控的数据进行归类、整合，对车辆逃跑的方向和路线做出预判，组织专门力量守候伏击，堵截可疑车辆外逃，从而为侦查破案提供强有力的支撑。侦查实践表明，盗窃机动车案件多发于深夜。因此，加强夜间检查力度，通过定时不定时地采取设卡盘查的方法，对来往的可疑车辆、人员集中盘查，尤其是查清外来人员中驾驶车辆的来源，往往能够达到抓现行及控赃的目的。

以甘肃省为例，2013年开始推广应用机动车稽查布控系统，利用道路卡口和车辆信息比对技术对布控车辆进行自动识别报警，路面民警进行准确拦截。截至目前，共完成卡口备案1064个，其中省厅统一建设治安卡口 523处、共享高速公路收费站卡口 69处、各地自建卡口472处。

4.6 利用海量视频数据，发现并确定犯罪嫌疑人

当前各地主要路口进出城点都有视频监控，公共区域监控设备覆盖率的不断提高，为侦查部门通过视频资料分析盗窃机动车案情、发现活动轨迹、锁定犯罪嫌疑人、固定证据提供了坚实的基础。盗窃机动车案件侦查实践中，查看视频监控录像已成现场勘查的一个重要工作。以 110指挥中心为龙头，汇总和分析作案时间、地点的数据，能够准确把握犯罪嫌疑人选择作案时机的规律，布网围追堵截抓捕现行犯罪分子。尤其对凌晨时分在车站码头、公园广场、马路街道、工地厂房游荡的形迹可疑人员要重点审查盘问，对治安相对复杂的场所和发案频繁的地段要重点监控。目前，由于视频监控的安装、设置、维护等方面还不够完善，使得盗窃机动车案件的侦破效果大打折扣。因此，对视频监控体系进行规范化和格局化的建设势在必行。

与此同时，当前视频监控数据的运用大多还停留在人工查看阶段，未能进行数据检索和智能分析，导致视频监控在侦查盗窃机动车案件中的功效大大降低。为此，侦查人员有必要在大数据意识的引导下，强化视频侦查措施，及时全面收集案件视频资料，积极开展视频研判工作，并做好视频数据的检索和整合工作，进而确定重点嫌疑人员，进行实时监控，开展适时抓捕，固定影像资料，形成客观证据。

4.7 使用基站和机动车辆电子数据，发现犯罪嫌疑人

盗窃机动车犯罪中，犯罪分子之间往往使用移动手机来联络，他们十分狡猾，通常每人至少3部手机，分别为家人联系机、生活朋友机和工作作案机。移动电话所使用的基站数据能客观反映出电话携带者的活动轨迹，我们可以据此分析掌握犯罪分子的作案规律、生活习惯等。另外，安装了GPS定位装置的车辆能实时体现车辆运行轨迹等相关数据，借助机动车辆电子数据，可以及时获取车辆的位置数据。这些都可以为盗窃机动车案件的侦查工作提供大量技术数据，在数据分析的基础上，结合犯罪嫌疑人移动电话数据和案件情况进行综合数据研判，能准确发现并锁定犯罪嫌疑人。

4.8 多警种间数据共享，实现规模化打击犯罪

大数据侦查时代，借助不同警种、不同部门的整体联动进行合成作战，打破职责和地域界限，充分发挥各种资源优势，能够立足本地破案件、抓逃犯，进而实现对盗窃机动车犯罪的规模化打击。与此同时，各地公安机关之间，要大力加强制度化、规范化的侦查协作机制建设，进一步消除省际刑事数据壁垒，对发案数据、高危前科人员做好案前、案后的数据交流和共享，使侦查资源得到合理配置，切实增强打击盗窃机动车犯罪的针对性和有效性。

就加强警种协作而言，在盗窃机动车案件的侦查过程中，派出所可以根据相关数据所反映的发案规律特点，摸清防范工作中存在的薄弱环节，有针对性地采取防范对策，如：加强110路面控制、及时发现停放在路边汽车附近的可疑人员和凌晨行驶的可疑车辆。交巡警部门可以通过加强对汽车上牌、入户、过户的管理和控制，坚决取缔无牌无证、假冒假证车辆上路行驶，在日常的路面查验时发现可疑车辆，协助追缴赃车，抓捕人犯，及时把嫌疑车辆和人员移交给刑侦部门。治安部门可以通过相关数据对本辖区各修车行、二手车市场等单位进行整顿管理，坚持在流动人口、外来人口、出租车司机中发展治安数据员，充分掌握各类情报线索，为我所用。刑侦部门可以根据相关数据加强阵地控制，进行特情物建和串并侦查，大力加强网上作战功能，实现“从数据到案”的侦查破案模式。技侦部门可以根据掌握的相关数据，及时运用专业手段，加强对案发时手机数据的碰撞、比对，获取更多的破案途径。

现阶段盗窃机动车案件的高发态势在一定时期内还将长期存在。伴随着大数据时代的到来，侦查人员要积极转变侦查思维，借助大数据侦查发展的契机，认真分析整合相关数据，采取有力侦查对策，从而实现“从数据到案”，给盗窃分子以迎头痛击，有效控制和预测此类现象，牢牢掌握侦查盗窃机动车犯罪主动权。

[1]吴晋娜．大数据时代：从预言走向现实[J]．大众科学，2013，（12）．

[2]李蕤．大数据背景下侵财犯罪的发展演变与侦查策略探析—— 以北京市为样本[J]．中国人民公安大学学报（社会科学版），2014，（4）．

（责任编辑：郭 帅）

D918

A

2095-7939(2015)03-0019-04

2015-05-12

甘肃政法学院 2013年度青年科研资助项目 （编号：GZF2013XQNLW 013）；甘肃政法学院 2014年度教改项目 （编号：GZJG2014-B13）。

冯欣（1987—），女，甘肃陇西人，甘肃政法学院公安分院讲师，硕士，主要从事侦查学研究。