公安大数据应用研究的几点思考

刘向荣，农忠海，陈 雅

（1.广西警察学院，南宁 530000；2.广西公安计算机通讯技术研究所，南宁 530000）

公安大数据应用研究的几点思考

刘向荣1，农忠海2，陈 雅1

（1.广西警察学院，南宁 530000；2.广西公安计算机通讯技术研究所，南宁 530000）

大数据技术在各行各业已经取得了惊人的成绩，但是我国还没有较为成熟的公安大数据应用。大数据应用的核心是预测。本文综合研究了国内外各行业的大数据应用，分析了当前我国公安研究应用大数据技术存在的困难，并提出解决的对策。

大数据；公安；警务预测

1　引言

当今社会已经进入大数据时代，大数据在互联网、零售、交通、公共卫生等行业的数据分析和预测方面展示出了惊人的魅力。[1]当前，公安工作仍然以事后的侦查破案为主，以寻找线索信息为主要工作。如果在公安工作中能够应用大数据开展数据分析和预测工作，将是一次巨大的警务革命。但近年来公安部多次在各种全国会议上指出：目前公安行业仍没有成熟大数据应用案例。

2　国内外公安大数据应用现状

近年来，大数据在各行各行发挥了惊人的作用。Nate silver利用大数据技术成功预测2008年美国总统大选结果，甚至预测对了50州选举结果中的49个，另外还预测对了全部的参议员选举结果；2012年奥巴马利用大数据技术为其连任赢得了竞选，人称“大数据总统”。此外，美国沃尔玛和塔吉特利用大数据技术分析与预测顾客的购买行为，大大提升销量；2009年，谷歌利用大数据技术准确预测了美国爆发甲型H1N1流感，比传统卫生部门的数据快1～2周时间。在我国，阿里巴巴通过对询盘成交率的分析，预警出口量会下降，提醒商家降低库存，减少了损失。利用淘宝的商品价格变化统计CPI，比统计局快1～2个月,及时为国家各项政策提供了参考；利用淘宝物流大数据建立起了菜鸟物流网络，大大提高了物流效率。

自2011年以来，美国加州桑塔克鲁茨市犯罪情况较为严重。为帮助警方人员采集和分析材料，提高办案效率，有效降低暴力犯罪率，基于大数据分析工具，开发了犯罪预测系统，进行犯罪模式分析，对可能出现犯罪的重点区域、重要时段进行预测，并安排巡警巡逻、警力调配应用效果，所预测的犯罪事件中，有2/3真的发生。系统投入使用一年后，该市发案率大大减少，入室行窃减少了11%，偷车减少了8%，抓捕率大幅上升了56%。[2]目前，美国的加利福尼亚、华盛顿、南卡罗来纳州、亚利桑那州、田纳西州和伊利诺斯州，以及英国的肯特郡，都使用了该系统。

近年来，我国各地公安机关也在不断探索大数据的实战应用。从2013年开始，苏州市公安局也引进了美国这套犯罪预测系统[9]，2012年开始全国范围内通过DQB系统开展了积分预警。湖北省公安厅利用三张K线图（110接处警情K线图、110以外接警量K线图和群众对社会治安安全感和满意度K线图）指导全省的公安工作；[3]山东潍坊公安局利用三张表（治安晴雨表、队伍健康表和民意趋向表）来判断当前公安工作形势。此外，广东、贵州、江苏、浙江等各地公安机关也纷纷利用大数据开展国家安全预测、维稳态势预测、治安形势预测、社会管理预测、民意导向预测和民生服务预测等方面的应用探索工作。[4]2014年，浙江警察学院和浙江省公安厅、杭州海康威视数字技术有限公司、杭州师范大学，依托浙江警察学院，联合建立了基于大数据架构的公安信息化应用公安部重点实验室。[5]

目前，全国公安机关信息化基础已有较好的基础，比如广西公安已采集各类信息资源44.61亿条，2011年起，警综平台已经实现“无纸化”单轨制运行，《公安首期信息共享目录》中公布232种公安内部信息资源中，具有较好的大数据起步应用基础，南宁市公安局应用大数据技术取得了初步成效。但是正如公安部在各类全国公安会议上所指出的，目前公安行业仍没有成熟大数据应用案例，全国公安机关在大数据应用上仍然处于起步探索阶段。

3　大数据研究的可能突破点

公安部党委提出了大力推进基础信息化建设、警务实战化建设、执法规范化建设、队伍正规化建设的“四项建设”目标任务。[6]技术只有服务实战才发挥它应有的作用，大数据研究要以实战应用为导向，特别是要紧紧围绕当前的中心工作、重点难点来开展研究，才能取得突破。单纯从技术平台的角度研究是无本之源。

侦查破案、治安管理、反恐维稳、指挥决策、执法规范化、队伍管理等公安实际工作，都需要利用大数据技术变革工作模式、提升工作效率。以广西为例，由于地理位置特殊，当前公安工作的重点难点是反恐维稳、打击毒品犯罪等工作，全区各级公安机关投入了大量精力开展这两项工作。我区公安大数据研究最应该、也是最可能突破的应该是在这两项工作上。

目前，公安机关掌握海量各类数据资源，具有较好的数据资源基础。[7]其中，设备自动采集大数据有：科信部门负责的电子卡口数据、监控视频录像；刑侦部门的109平台；网安部门负责网安数据、Wi-Fi围栏数据等；技侦部门负责的电子围栏；交警部门负责的电子警察；边防负责的出入境记录等。民警手工采集的大数据有警情、案事件、常住人口、出入境办证信息、机动车、驾驶员、信访、治安基础信息等；社会单位的数据有民航、铁路、旅馆业、网吧、收费站过车等。

可以利用这些信息从宏观和微观上深入研究，结合反恐维稳、打击毒品犯罪的历史数据，可以总结出犯罪分子的活动轨迹规律、关系网联系规律、行为习惯等，及早发现苗头，及时处置，这方面网安部门已经取得一定成效，可在此成果基础上针对还不能解决的问题，进一步研究扩大成果。

4　存在问题

（1）数据挖掘水平低。大数据应用在社会各行业已经发挥越来越重要的作用，但由于公安行政机关日常办公事务繁忙和研究能力所限，无暇深入挖掘数据，造成公安机关至今为止还没有一个真正意义上的大数据应用，公安机关多年来掌握的社会最庞大也最有价值的数据一直沉睡。而公安院校的老师、专家却没有接触这些公安业务数据的机会，在理论技术研究上又存在脱离实际的情况。

例如，DQB系统的积分预警已经运行多年，但是并未发挥成效，反而因垃圾信息过多，拖累基层民警的工作精力。其主要问题：一是积分预警算法过于简单，只是简单的加减乘除，从大数据技术在其他行业案例看，大数据的研究还需相对高级的算法模型；二是该算法未经过实践的检验，没有经过科学的测试；三是该预警模型没有明确的目标，没有标准的处置程序。而造成这些问题的主要原因，是负责这些工作的人员的精力、技术水平和研究方法所限制。

（2）设备自动采集大数据整合不够。目前，技侦、网安、边防的大数据信息平台以各种理由，未整合到信息资源库中，是几个大孤岛。在大量的案件中证明同时综合这几个方面的数据给破案带来极大的便利性，而大数据的应用更需要到这几个孤岛的整合。

（3）民警手工采集数据的工作量已超负荷，造成虚假数据过多，数据无法使用。公安系统发动多次运动式的基础信息采集工作，同时以绩效考核的手段考核基层民警采录基础信息数据。由于缺乏检查纠错的手段，致使民警为完成任务录入虚假数据，造成了警力的严重浪费。

（4）软件应用整合不充足，警综平台整合了办案过程，但是各警种又建设了一些数据采集系统和监督考评系统，存在系统软件功能重复，数据重复采集的问题，数据重复多次报送的情况。而基层民警一般都会对应上级的多个警种，甚至存在因密码过多，密码记不住的情况。

（5）数据应用的机制不够完善。上级公安机关怕数据查询权限过高造成隐私问题，而基层民警办案过程中又权限不足，明明有办法破案，却没有权限使用，造成资源极大浪费。

（6）技术标准薄弱。目前，公安内部已形成了不少技术标准，但是缺少可操作性，如验收人员的技术水平不高，没有标准检测的机构参与，部分标准制定的水平不高等，特别是顶层设计没有相应标准规范。

5　对策

要强力推进大数据在公安工作的实战作用，必须从数据资源的整合、数据采集的整合、软件应用的整合和专业人才力量的整合四个方面下工夫。

（1）分类开展大数据整合，分级做好大数据应用。将所有公安所能掌握的数据都整合在一起，可根据数据的密级和敏感程度分区进行整合。对于日常案件办理上可根据情况进行临时授权；对于大数据应用则是做好程序后台自动运行处理所有数据，人工无需查阅具体数据，规避了数据涉及隐私的问题。

（2）加强设备采集、民警手工采集和社会数据采集的整合力度。近期科信部门开展了全区的视频专网并网工作，为设备采集提供了便利条件，电子卡口、电子围栏、Wi-Fi围栏等均可通过视频专网统一采集回传，统一平台，统一使用。减轻民警手工采集的负担，改为对工作过程必要数据的采集。加强对社会数据的采集，可参照钦州出租车信息采集的方法，采取与社会单位互惠互利方法，提高社会单位为公安部门提供数据信息的积极性。

（3）加强顶层设计规划，全面开展应用整合。以基层民警为调研对象，组织对各警种现有系统功能再次梳理，避免出现数据重复采集、重复报送和系统功能重复的问题。严格做好区、市、县、派出所等各级公安机关在信息化建设与应用工作中的职能定位。制定好数据应用权限的机制，使数据发挥作用的同时，确保信息安全。

（4）巧借各方技术力量，严格标准规范。可与企业、公安院校、检测机构合作，梳理现有的技术标准，在建设过程中严把技术标准关，使制定的标准质量高，实行标准有可行办法，检验标准有手段。

（5）加大校、局、企合作力度，充分挖掘公安大数据的价值。在警官学院建立数据灾备中心，同时也是大数据挖掘研究中心，利用学院老师丰富的理论知识和公司企业的强大技术力量，深入开展大数据的案例研究、课题研究，从宏观和微观上对当前公安实际工作提出较有深度的分析，发挥智囊作用，同时向在职民警和在校学生培训，快速转化为公安实战成果。

[1] 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,P23-P27

[2] 安晖．美国大数据维稳镜鉴[J]．人民论坛，2014.12,P61-P63

[3] 冯冠筹．大数据时代实施预测警务探究[J]．公安学刊-浙江警察学院学报，2014.1,P23-P27

[4] 冯冠筹．大数据时代实施预测警务探究[J]．公安学刊-浙江警察学院学报，2014.1,P23-P27

[5] 傅国良．科研视角下公安本科院校转型升级之对策思考——以浙江警察学院为例[J]，2014.2,P11-P19,54

[6] 刘德伦．公安机关加强"四项建设"的意义与路径[J]．四川警察学院学报，2015.3,P69-P73

[7] 彭知辉．大数据：让情报主导警务成为现实[J]．情报杂志，2015.5,P1-P6,16

Thoughts on Public Security Big Data Applied Research

Liu Xiangrong1, Nong Zhonghai2, Chen Ya1
(1. GuangXi Police College, NanNing, 530000, China; 2. Institute of Information and Communication Technology,Guangxi Public Security, NanNing, 530000, China)

Big Data technology in all walks of life have made remarkable achievements, but China has not yet mature Police Big Data applications. Big Data application’s Core is forecast. This paper studies the various sectors of the domestic and international Big Data applications, Analysis of the current difficulties of Public Security Application of Big Data technologies, and propose solutions countermeasures.

Big Data; Public Security; Police Prediction

10.3969/J.ISSN.1672-7274.2016.11.011

TP39

A

1672-7274（2016）11-0038-04

本文为广西科学研究与技术开发计划项目“基于大数据云计算和移动警务的智慧化警务工作平台的开发和示范”[编号：桂科攻1598017-2]的研究论文，项目主持人农忠海为本文作者之一。

刘向荣，男，1963年生，高级工程师，大学本科，毕业于重庆邮电大学，现工作于广西警察学院，研究方向为公安信息化、安防工程。农忠海，男，1982年生，工程师，硕士研究生，毕业于北京交通大学，现任广西公安计算机通讯技术研究所信息开发研究室主任，主要从事公安信息化系统设计开发与管理工作。陈 雅，女，1986年生，讲师，研究生，毕业于广西师范大学，现工作于广西警察学院，研究方向为计算机应用技术。