公安大数据应用的现状及完善

程　明

（天津公安警官职业学院侦查系，天津300382）



公安大数据应用的现状及完善

程明

（天津公安警官职业学院侦查系，天津300382）

摘要：大数据应用在案件侦破、社区治安、公共服务、交通监管等方面都存在巨大的利用空间，从而帮助警务人员及时有效地预测险情，通过建立预测分析模型等方法，及时发现公共安全隐患，实现精准打击。但是，大数据应用不可避免地会引发信息安全、数据权利、知识产权、司法管辖等新的法律问题。为了能够更好地运用大数据系统，实现警务工作向更高端的数据化转型，必须从技术、标准、法律、管理等多角度，依据国家法律与政策，结合公安工作实际，认清并解决大数据在实际应用中的相关问题，以消除我国公安大数据在应用方面的障碍。

关键词：大数据；公安工作；应用；问题

关于“大数据”的定义，全球知名咨询机构麦肯锡公司在其研究报告《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》中这样提出——“‘大数据’是指大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集”①。该定义指出了大数据与传统数据的区别所在，这主要体现在资料数据的容量、规模等方面，更重要的是它能够实现在更短的时间内对数据进行获取、管理和处理，从而为决策提供服务性的咨询意见。但事实上，大数据与传统数据并不是割裂开的，其不仅是数据积累发展到一定程度后形成的海量数据存量，而且由于数据来源的丰富、全面化，“大数据”成为了“全数据”的代名词。其特点包含以下几个方面：第一，由于可存储介质的技术发展迅猛，许多实物信息都具备了转为数据信息的可能，导致数据体量庞大，实现了质的飞跃；第二，数据种类庞杂，分类日渐细微化，包括网络信息，语音、视频、图片、地理位置信息等；第三，对数据的处理效率较高，可倚借日渐高效的数据处理能力，很容易找到数据中的印证点、交叉处，迅速捕获、推导出新信息；第四，价值回报很高，免去了繁琐、粗放型的处理方式，直接利用数据进行有效、精确的分析，就能带来很高的收益。

一、大数据在公安工作中发挥的作用

目前，大数据正日益成为我国警务部门处理业务的重要“法宝”。对于公安警务工作中的信息数据进行探索，不再是传统意义上的各个业务系统存储在公安数据库中的结构化数据，而是囊括了各种渠道、各种途径产生的各种数据，这些都应归纳在大数据的范畴。公安机关负责社会管理和行政、司法的重要职责，必然承接大量的社会信息，必须做好数据收集和管理及应用的技术建设和应用拓展工作，才能使大数据技术的运用成为我国警务工作的常规手段与有力武器，以适应新的工作习惯与思维，从而提高警务工作效率。

（一）注重细节，为公安工作开辟新思路

过去，我国警务人员旨在实现公安工作科学化、专业化和规范化的目标，并通过不断总结实际经验和交流学习，形成的是一套依赖经验、设证、讨论下的办案思路［1］。这在过去不失为一套有效的工作模式，也存在其自身的优势，但在大数据时代的当下，日益增长的数据体量，不断涌现的新奇形式，使得仅凭运用传统模式已难以应对现实。调查案（事）件真相的过程，往往需要进行一步步的设证推理，在过去，这种设证推理的进行方式，往往就是“随机采样”后，面对寥寥的证据和线索，凭借已有工作思路和办案经验人为地选出一条线索，假定其为关键线索以开展进一步的调查工作。虽然这种模式很好地锻炼了警务人员查找线索、整理线索、分析论证的能力，利于快速积累办案经验，进一步促进工作效率的提高；但这种办案模式实是条件不允许之时的无奈之举，其本身存在着一定的局限性，该局限性和“随机采样”、经验主义的办案思路直接相关。

首先，经验主义的设证推理假设起点带有偶然性，缺乏较强的数据支撑，一旦出错警务工作人员往往已经先入为主地进入到了惯性思维，大量的人力物力将被浪费；其次，随机采样这种方式在解答未知的假设推理时将难以适用，而如果为了解答重新提出假设，这无疑会形成一种恶性循环［2］。这两点恰能说明为何有时的案件调查工作会难以避免地走进“死胡同”，原因就在于对一个经验主义的设证推理在心理上过度强化，以至于耗费了大量时间，选择性地无视了其他关联线索，却搜寻不到新线索。面对上述弊端，通过利用大数据技术，可以得到缓解甚至解决。其使案件的全面收集、分析工作实现最大化，对事件发展的走势与场景复原能做出有科学根据和数据支撑的综合判断。以样本模拟整体的思路，是对以经验为主导的工作思路的一种革命性的影响，“大数据”思维的充分运用，能解除随机的经验判断下“摸黑行走”的束缚，不仅有助于降低个人臆断引发对事物研判错误的可能性，从而提高警务人员决策的准确性和科学性，而且这还会为公安工作带来额外价值。一个典型的例子就是，美国的Xoom公司在2011年利用数据分析系统对新泽西地区“发现卡”汇款交易明细进行了整合分析，通过数据关联性的整体评估，就成功发现了某犯罪集团正在实施诈骗的犯罪事实②。

大数据分析还在反腐领域大有功用。世界银行副行长兼总会计师Chuck Mc Donough就曾力主将大数据应用引入反腐领域。其认为，数据分析工具和技术可以用来对那些具有“潜在腐败”风险的交易进行定点检查，从而帮助企业及早发现违法行为，企业的法律责任和风险也可以由此得到一定的规避③。较之企业，政府就更需要这样的分析工具去预防与治理腐败了。而今，政府利用大数据从体量庞大的数据中发掘涉腐信息的巨大优势，通过数据分析总结腐败行为一般的行事规律和共同特征，为治腐方案提供决策依据。人民网就曾利用制作“反四风地图”，示范了大数据应用显示出的总结能力。该“地图”是以1600余名被中纪委查处的官员和1000余件违纪的案件为数据样本绘制而出。通过这张“地图”我们可以清楚地看到，从比重上看，在占全国被通报案违纪类型首位，具体比重约为37.3%的公款违纪中，它的大部分被公款旅游所占据。同时令人震惊的是，公款违纪竟体现出地域化的特点，在全国因工作时间打牌、打麻将被通报的案例中，贵州、湖北、四川三省就占据了总数67.7%的比例，在因“涉酒”被通报的案例中，山东省就占到全国通报案例的十分之一；而就被通报对象构成上看，基层干部所占的比重竟然达到78%［3］，远远高于厅局级、县处级干部。与人民网的小型数据样本相比，中纪委定然有更加详尽、系统的数据分析，能一目了然官员贪腐的伎俩，做到有的放矢。此外，另有国内学者曾以10年为跨度，收集总结了我国当时的服刑人员曾入住旅馆的相关数据，其中包含五亿多条在押人员的旅馆入住信息数据，六十五万条服刑人员的个人信息。整理数据的结果显示，凌晨一点到六点是在押人员入住旅馆的高峰期，而且在凌晨三点达到峰值。显然，这与正常的住店旅客存在很大差别。通过细化和排序在押人员的犯罪类型数据，研究人员得出以下的犯罪罪名比重的数据：涉嫌盗窃比重较大，占到26.34%，有些犯罪虽然没有占到十分之一的权重，但是还是属于频发案件，如涉嫌寻衅滋事占到8.21%，涉嫌聚众斗殴占到7.13%，涉嫌赌博占到6.72%，多为群体性犯罪。毫无疑问，上述分析统计结果启示和指导了公安部门更有针对性地盘查和监控，维护社会治安，预防和打击犯罪。通过以上两个范例我们可以看出大数据在发掘过去警务工作中“盲点”的作用不可忽视。经过总结过去已有数据，并结合常规数据的工作，我们可以发现这非常有利于探索警务工作的普遍规律，继而为我国开展公安工作开辟新的思路。

（二）更新及时，紧密跟踪案（事）件的变化脉络

数据不仅有分析总结功能，还有记录、跟进的作用。众所周知，信息的时效性就是警务人员工作的生命线所在。在数据的收集、存储、分析工具匮乏之际，可供参照与印证的数据与信息出现空白，分析与判断上的偏差就不易察觉。因此，办案信息往往会出现“失之毫厘，谬以千里”的蝴蝶效应，因为一个数据量的细微误差，就改变了警务工作的重点与方向。这对于需要经常应对突发状况，如危险品的扩散，犯罪团伙的预谋性犯罪，突发疾病灾害的秩序稳定等，都是致命的问题。为避免此种状况，长期以来公安部门采取过各种途径确保数据的精确性，如制定严格的办案手续与流程，使其免受污染，加强对警务人员的素质素养培养，提高知识水平等。但大数据时代下的解决方式，是一种完全另辟蹊径、变革彻底的思路。大数据所具有的分析科学化、误差率低的特点，可以增强信息分析的可信度，节省对冗杂数据进行筛选、反复确认的无效时间；大数据网络所倚借的传播途径方便快捷，能帮助警务人员跑赢险情的发展。2013年4月15日发生的“波士顿爆炸案”中，在马拉松比赛的终点处发生爆炸的两枚炸弹造成了3人死亡，176人受伤的严重后果。案件经过迅速侦查，犯罪嫌疑人目标锁定在了两名车臣裔美国人头上。为更快获取两个嫌疑人的信息，美国侦查部门通过媒体和社交网站发出呼吁，请求知情的民众提供相关线索，帮助警方将犯罪嫌疑人逮捕归案。通过民众的积极提供的大量的包括一些街头照片、视频的资料，警方及时获取到了有效信息，从而在4月19日将犯罪嫌疑人成功抓获。从该案件四天内迅速结案的经验中，我们可以找到大数据分析在其中起到的举足轻重的作用，那就是时效性与准确性的紧密结合，帮助办案机关迅速捕获有效信息。

（三）警情预测，助公安部门防患于未然

真正完善的数据分析系统，应该是不仅能整理旧故，抓住当下，还应该能把握未来。对不确定性事件发生概率的准确把握，就是公安机关决断是否投入警力资源的关键所在。“打防结合，重在预防”是在公安职能要求下，对社会犯罪工作提出的新任务重心。过去，由于缺乏全面的数据了解，职能在险情过后去追究社会防控网络的漏洞，做亡羊补牢的工作，警情的预测仍是建立在小型数据库的初级分析阶段，所总结出的事件因果关系呈线条化、单一化，对日后的犯罪预防作用有限。我国境内在2014年3月到7月期间相继发生了5起恐怖袭击事件，并造成大量警务人员和无辜群众在恐怖袭击事件中伤亡的严重后果。其中，仅“5·22事件”一起就有31人死亡、90余人受伤。从以上数据可以得知，和案件的侦破相比，对犯罪的预防显得更为重要和珍贵。而随着我国犯罪类型与途径的日益复杂化，动机的多样化，我国的犯罪防范工作中存在的滞后性亟待解决，社会秩序的稳定和人民生命财产的安全急需拥有更为先进的险情预警机制。因此，引入数据分析工具，将是公安部门根本性地变革防范工作机制的良好契机。警务人员不用再在事件处于危机关口时再去回溯源头，在时间轴上向后找寻，而有条件检测出与危险存在较强关联的信息的出现，并通过对关联信息的跟踪证实，促进对犯罪的防微杜渐，将危险发生概率降到最低。根据报道显示，自2003年起，美国南加州阿罕布拉市警方在打击盗劫民宅和机动车的案件中，名为“PREDPOL”的计算机软件的应用使得在短短半年内全市案发率下降32%，收效甚巨。这个软件的原理就是采用大数据的思路，以预报地震的模型作为基础，用计算来综合预测出犯罪可能发生的时间地点，从而为公安机关判断和部署相应的工作提供了极其重要的帮助。上述案例再次证明了公安部门工作与数据分析间结合所产生的强大效果与威力。大数据的预警功能，需要得到我国公安部门的进一步挖掘与利用。

二、公安大数据应用现状及若干问题

（一）公安大数据应用的现状

目前公安系统在为信息化数据的建设而提供了硬件设施与配套结构体系，这些系统功能和作用不同，主要包括进行接处警与指挥调度、案事件管理，还有获取警用地理信息、进行视频监控等。该体系建设所取得的进步，也促进了数据的日积月累，信息体量迅速升级。但在硬件设施得到保障的同时，还需要对数据筛选分析能力、信息的关联性判断等专业技术性工作进行加强。为了解决信息传播形式中图像、文字、电子信息等半结构化数据的整理问题，公安机关将数据载体全都电子化和可存储化，还引入了“云计算”方式，对数据进行虚拟存储，由此加强信息的联结与整合。通过利用分布式的处理方式对这些数据的分析，直接为公安机关的决策指挥提供信息来源的支撑，从而加强治安防控的能力。另外，我国公安系统还利用其规范化对公安警务人员的管理，防范公安系统内部出现腐败、渎职等严重危及公安管理秩序的事件。目前，我国公安系统中已出现合理利用分析工具的范例。例如：天津市公安系统经过几年的建设，在数据整合与共享方面做了大量的工作，市局信息中心以中转库，汇集库，标准库，专题库等不同形式，建成了市局综合数据库，汇集了包含交通、人口、车辆、网吧、卡口、卫生、安全、旅游、国土信息资源在内的400类119亿条的公安内部业务数据和社会信息资源，为指挥部门开展分析研判，为一线实战部门进行案情分析、人员排查、比对关联等提供了强有力的服务与支持。各类数据资源通过数据平台整合、清理、标准化后为警务信息综合应用平台、DQB平台、警用地理信息系统，移动警务系统等多个系统提供数据支撑。通过请求服务系统为各警种提供数据调用的通道，使掌握的数据在更大的范围内开展共享与使用。据了解，全国各地也纷纷开展大数据整合与应用研究，譬如苏州开发使用的犯罪预测系统可以通过对以往案发数据、人口地理信息、甚至天气等多种数据进行分析来预测未来指定时间段内某地域发案概率等。

（二）公安大数据应用中的若干问题

根据我国公安大数据的运用和发展情况，它还处于起步阶段，还不能构成完整的数据支撑体系，在采集范围与渠道、数据收集的技术手段、运行机制及各方权益保障方面还有许多空白和难点，总结下来主要包含：

1.整合的数据种类以传统数据为主，大量的新型数据尚未纳入视野。随着公安对于信息化建设的不断重视和深化，在近几年可利用的信息量明显增多，数据种类日益丰富，但在整合与共享数据的过程中，部门与部门之间还是以共享存储在系统数据库中的传统数据为主，而系统应用过程中产生的日志类信息、在业务中获取的其他文本类，语言类、视频类、位置类等新兴数据尚未作为整合与共享的主要内容，导致大量数据缺失或采集获取的不及时，使得可供分析研判的数据范围狭窄，规模不够。

2.处理分析能力过于单一，对大数据挖掘尚未形成有效的手段。大数据处理的难点是对非结构化的数据进行分析与挖掘，而当前的信息处理中，传统的数据分析工具和分析方法还是占据主导地位，在处理很多数据时只是简单的累加，比对和单一模式的计算，信息的内在关联挖掘不足，不能完全满足公安工作的需要，对非结构化的数据处理还没有建设专门的平台，开发专门的工具，在数学模型等方面技术创新不够，信息应用效率和水平还处于较低的水平。

3.大数据采集、整合、应用等多个环节的标准缺失尚未形成有效的工作机制。从当前的工作情况来看，对大数据的采集、整合、应用都只是技术部门在单项进行规划和研究，与作战部门和警种基层业务没有建立完整的工作流程及工作机制，没形成双向的互动，导致警务工作在很大程度上还是借助传统的经验，开展个案化的因果分析，基层部门不了解数据采集和整合的标准规范，也不掌握利用大数据进行分析的方法和途径，更提不出有效的数据应用需求，对于数据的不敏感，又造成很多鲜活的第一手数据采集不够及时有效，一些新的情况无法实时纳入分析视野。从整体上来说，在数据管理上缺乏成体系的专门机构及专业人员进行标准制定和规范管理。

4.目前大数据在公安工作中的应用虽然已取得了初步的进展，但是我们必须意识到，正是大数据的应用存在着对开展公安工作的巨大潜在价值和亟待被推广化的趋势，导致了对大数据的保护与规范成为我们必须同时关注的问题。我们最终目的是不断拓展大数据收集与处理的广度与深度，使大数据应用沿着稳定健康的方向发展。在这一过程中，不可避免的会涉及到各种问题，看似针对不同的主体，实则命脉相关。对于公民个人隐私和个人信息的保护问题，对于商业秘密的保护和对商业公平竞争的鼓励方法，对于政府如何优化实践政府职能的问题，对于国家秘密的保守和维护国家安全的问题都是需要我们认真考虑的问题。如何处理好这样一对矛盾，是决定大数据应用能否在公安工作中发挥应有作用的关键问题。

（三）建立并完善公安大数据应用体系的措施

结合大数据的发展趋势，公安部门的应用和支撑体系应该从基础架构、采集整合、分析处理、数据应用以及机制标准等几个方面进行完善，并切实将改革措施推进落实，才能确保取得实效，服务警务工作实战。

1.明确技术架构顶层设计，搭建大数据管理平台

大数据建设离不开云计算，二者密切相关，为此应该在原有的信息化管理平台的基础上，进一步拓展云服务等功能，推动并实现共享共建软硬件、服务和信息资源的工作，从而提高大数据对海量数据的存储能力和处理能力，为搭建大数据管理平台提供优质的运行保障和硬件支持，确保数据支撑体系建设的根基牢固。

2.拓展数据采集渠道和范围，强化“三个整合”

所谓三个整合，一是要整合公安系统内部数据信息，最大限度挖掘可整合数据种类，破除数据壁垒，把分散在各个部门、各个警种的业务系统信息统一归集到信息中心，范围可以考虑拓展电子围栏、视频图像、车辆轨迹、PDT轨迹、民警通过各业务应用系统查询、调用的行为日志等非结构化数据，同时，也要进一步融合更多种类的结构化数据，通过警综平台，社区警务平台、移动警务系统及各业务应用系统开展更全面的信息采集录入工作，作为大数据来源的重要补充；二是要整合社会信息资源，充分利用行政、网络、个人等各方面信息优势，提供有偿购买和资源提供等多种方式，促进社会的信息融通，从而有效拓宽数据的收集渠道。例如：从互联网上抓取的海量信息、微信朋友圈、QQ群、网商，调动物流、电信、水电煤气、社保卫生等各种企事业单位、行业协会和中介组织等的信息优势，形成全民采集，全民共建的大数据汇集效应［4］；三是加强与其他省市公安机关数据信息交换工作，以大数据整合与应用协作会议等方式，组织各个省市签订数据交换共享合作协议，以实体数据交换，相互开通授权，线下协查机制等不同方式实现数据的共享应用。通过以上三个方面，形成数据全警采，全警录，全警用的新局面。

3.数据处理体系的建立，需要坚持四个步骤

首先是数据的预处理，涉及数据的存储化、电子化后的导入。信息中心规划建设的信息资源服务平台，主要实现对全部数据的同步、标准化和共享过程的管理。以查询、核查、比对、下载等服务接口方式，对数据进行封装，相应其他系统的数据应用需求，在不同实体数据的前提下，满足业务应用的需要，避免数据多出存储带来的问题［5］。第二步，是对数据的分组统计。进行科学的数据分类和分组，建立公安数据目录，综合资源库，数据仓库、数据主题数据库，从而达到可以智能检索海量数据的效果。第三步，是提高和完善数据的运算分析系统。建立分布式数据库，利用分布式计算集群完成对数据库内关联信息的普通类分析或专项分析，以满足快速整理总结的需要。第四步，是根据现有的计算和分析结果建立模型，解决高级别数据分析的需求，真正实现数据的实地运用，从而达到利用数据得出预测结果，完善静物预测流程，畅通公安数据技术服务的效果，从而为警务工作提供宏观指导和决策支持。

4.转变数据应用方式，开展“三类应用”

一是对文本信息的语义分析类应用，对采集的情报和互联网发帖信息进行分析和监控，根据重点词组频率进行自动的筛选，供人工判断实现对于互联网的舆情分析、情报线索采集分析；二是对于海量非结构化数据的应用，例如图片、视频、语音、文本等信息进行快速的检索调取，例如：利用卡口车辆的位置、颜色、通过时间等信息进行套牌车排查测试，在短时间内提取到淹没于大量数据中的微观细节和异常情况，对车辆实现了快速定位，变传统的被动处理为主动发现，提升了公安机关侦查破案、预知预警的能力［6］；三是利用列存数据库和内存数据等工具，对大量结构化信息进行复杂的运算。例如：通过对于车辆卡口数据的分析，多次在短时间内通过同一路口的车辆、辅助以车辆基础数据的配合，可以实现同行车辆、同行车队、车辆异常轨迹的分析，甚至可以分析出每天有多少个婚礼、多少个葬礼的举办。通过对巡逻车的定位信息，将警员巡逻轨迹与案件轨迹进行综合叠加，综合分析出巡控路线和点位与发案密度之间的关联度，从而实现对于巡逻路线的针对性调整，降低发案率。

5.协调开展机制建设，从“三个层面”保障体系建设

一是从省市一级公安机关层面做大做强信息中心，并且以此为信息枢纽，构建全局信息数据专职部门，组件专业团队开展技术工作，作为全局信息采集管理的龙头和牵引，健全工作机制，规范采集流程，制定信息数据采集、管理、应用等方面的规范标准，界定民警的工作职责，任务分工和考核奖惩；二是从纵向层面，建立“手段涉密，数据不涉密”的重要理念，以信息化领导小组的名义，整合技侦、国保、文保、网监等单位的海量数据，通过签订任务书、责任状等方式，使各级领导充分认识数据整合工作对于公安整体工作的重要意义，将数据整合工作纳入全局的绩效考核。鼓励各分局、直属单位采取各种形式的协调社会信息资源，给予一定考核加分奖励［7］；三是从横向层面推动市级政府部门出台政策，为了反恐、维稳的工作需要，各大部门的数据应向公安部门汇集，力求建立各个横向数据中心之间和各级纵向政务数据库之间进行数据的及时交换、整合、比对机制，并实现对它的更新和维护机制。同时，以大数据或者警务机制论坛等方式，定期组织技术专家和各部门业务专家进行深入交流，从丰富的实战经验出发，在现有的数据基础上，形成有效的大数据应用模型，创造良好的互动机制。

大数据时代已经来到我们身边，数据本身并不会增加任何价值，其主要效能体现，在如何处理、分析和利用这些数据［8］，公安机关要顺应发展趋势，抓住发展机遇，应用大数据，依靠大数据，让数据驱动决策，让数据支持实战，让数据服务管理，全面深化警务改革，推动公安工作再上新台阶。

注释：

①麦肯锡咨询公司2011年发布名为《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》的科研报告。载于http://www.docin.com/p-734982709.html.2012-6-28-25-57.互联网之家，2015年10月18日登陆.

②英特尔IT中心网站资料，载于http://baike.so.com/doc/5372887.html,2013-04-15.

③云计划第一门户发布的《世行运营总监：利用大数据分析反腐败》，2013年3月28日，载于http://cio.zdnet.com.cn/cio/2013/0328/2150842.shtml,2015-01-29.

参考文献：

［1］魏婧楠.大数据时代天津公安信息化建设研究［D］.天津大学硕士学位论文数据库.2013.

［2］［3］张鹤飞.大数据技术与公安工作：应用与挑战［J］.北京警察学院学报，2015，（2）.

［4］冯冠筹.大数据时代实施预测警务探究［J］.广东公安科技，2014，（1）.

［5］徐子沛.大数据：正在到来的数据革命，以及它如何改变政府、商业与我们的生活［M］.桂林：广西师范大学出版社，2015.168-180.

［6］梅建明.论反恐数据挖掘［J］.中国人民公安大学学报（社会科学版），2007，（2）.

［7］吴成良，谷棣.棱镜门折射大数据时代喜与忧［N］.环球时报，2013-06-28（B05）.

［8］傅志华.大数据的前世今生——大数据特征与发［DB/OL］.互联网数据中心，http://www.36dsj.com/archives/14256.2015-09-29.

（责任编辑：宋波）

Some Issues in the Application of Big Data Technologies of Public Security

CHENG Ming
（Department of Criminal Investigation，Tianjin Public Security Professional College，Tianjin 300191，China）

Abstract:There is potential value for the bigdata technologies tobe used in the area ofinvestigation，communityservices，public service，traffic control，and soon.Police officers can predict the danger in a timelyand effective way，discover the hidden dangers of public security in time and achieve precise strike by establishing prediction analysis model.However，the application of the big data technologies itself gives rise to some new legal problems such as information security，data rights，intellectual property，and jurisdiction.To make full use ofthe bigdata systemand turn policingwork intoa higher level，we should identifyand solve problems related to big data in practical application by taking the points of the technology，standard，the lawand the management，obeyingthe lawand the policyofour country，and combiningwith the actual condition ofthe policing，toeliminate the obstacles in the application ofbigdata technologies.

Key words:the application ofbigdata technologies；policing；value and problem

中图分类号：D922.14

文献标识码：A

文章编号：1674-828X（2016）02-0094-05

收稿日期：2016-01-10

基金项目：天津市公安局“公安大数据应用与法律保障的研究”的阶段性成果，项目编号：2014KYSJJY025。

作者简介：程明，男，天津公安警官职业学院侦查系助教，主要从事刑事侦查理论与实践研究。