多维视角下毒品案件的大数据分析模型研究

夏元松+农忠海+陈雅

摘要：在互联网时代，大数据往往被误解为海量的数据，认为只要有足够多的数据，就可以还原事件的真相，用于毒品案件的大数据分析模型也往往偏爱“信息数量”。这种粗放的数据分析理论，只是大数据应用的一方面，真正让大数据技术在毒品案件侦破中发挥巨大作用的，是大数据技术带来的多维分析模式，也就是从事件的不同维度用多维数据模型还原案件真相。文章从多维视角的角度研究毒品案件的大数据模型，为进一步提高毒品案件侦破效率贡献力量。关键词：多维视角；毒品案件；大数据；分析

1 大数据技术的多维视角

在侦缉工作中，从多个维度推进案件分析、侦破是一种常规的工作模式，公安人员往往能够从许多“毫不相关”的线索中发现真相，就是因为公安人员能用多维视角观察案件，采用抽丝剥茧的方式，找到线索与案件的联系，推动案件的分析，进而侦破工作。大数据技术的出现，让这种只有少部分人具备的能力，变得更加简单，更加便捷，信息数据分析功能能够同时支持多个逻辑分析序列，迅速找到有用信息，为开展多视角下的案件分析、侦破工作提供了基础支持。大数据技术的多维视角是传统多维视角的有效提升，是充分发挥计算机数据分析能力的一种创新应用，不仅能够有效提升案件侦缉工作效率，还将为相关工作的有序开展提供全新的思路，有效破除疑难问题，从源头上消除犯罪土壤。在美国，警察部门就曾利用大数据的多维视角分析模式，对区域内毒品犯罪现象进行分析，分析表明基层毒贩的经济收入水平较低，往往会与家人或同伴住在一起。有鉴于此，警察部门改善了贫民社区的租赁环境，成功破获了多起毒品犯罪案件，大幅降低了当地的毒品犯罪率。近年来，大数据技术的多维视角分析模式也引发了国内公安部门的高度关注，己经成为新一代大数据分析模型建设的核心内容。

2 多维视角下毒品案件的大数据分析模型建设

2.1 以大规模数据分析为基础

多维视角下毒品案件的大数据分析模型建设必须以大规模的数据分析为基础，确保在毒品案件侦破过程中能够为公安部门提供海量的数据支持，弥补公安机关人力、物力、精力方面的不足，有效提升公安部门的侦破效率。大规模的数据分析主要有两方面的要求：（1）数据规模；（2）数据类型规模。多维视角下毒品案件的大数据分析模型要能够接入更多的数据渠道，获取更多的信息内容，从而汇聚海量的数据资源，作为数据分析的对象，提升数据分析的精准度，这样才能为毒品案件侦破提供有效的分析结果，从大数据技术的特点来看，数据规模越大，数据分析的结果准确度越高，这就意味着在强大的数据分析能力支持下，公安机关可以尽可能多地进行数据搜集，大规模的数据分析还要求有足够的数据类型规模，能够获取不同领域、不同属性、不同时期的多类型数据，从而有效支持多维视角下毒品案件侦破分析工作。

2.2 以自定义分析为导向

自定义分析，就是要通过人工干预的方式，开展特定的分析工作。自定义分析是多维视角下毒品案件的大数据分析模型建设的命令模块，是由公安部门根据案件实际情况，提出具有导向性作用的分析逻辑，该逻辑将调动相应的数据资源用于分析工作，借助大数据技术快速分析的特点，快速呈现导向性结果。因此在模型建设过程中，自定义模块要高度开放，灵活，支持多语言、多形式的自定义方式，让公安部门可以在不调整模型结构的前提下完成特定逻辑的编辑、应用、匹配工作，自定义分析功能的设计和实现方式，可以采用多层编码的方式，将数据层与指令编辑层分离开来，不直接调用底层数据，而是通过指令层的转译功能，将自定义分析逻辑转变为数据形式，传输到底层数据库，激发底层数据的分析机制，由底层数据库自主完成数据分析工作，這种分层结构模式，借助了数据自身的逻辑关系，不会受到自定义信息的干扰，能够呈现出绝对理性的数据结果，该结果将有效补充自定义分析中的理性逻辑缺陷，达到更为准确的分析效果。

2.3 以同步预警分析为补充

同步预警分析是多维视角下毒品案件的大数据分析模型的智能核心，是在自主数据分析基础上构建的一种自发性预警，能够保证模型在没有外界指令输入的情况下，主动发

现具有同步特征或关联特征的数据变化情况，并向模型表层控制系统进行自主反馈，达到实时数据分析监控和动态数据监控的目的。同步预警分析是基于数学原理的一种分析方式，能够从数学层面对信息的变化情况进行推演，发现不同数据之间的规律性或相关性关系，进而通过预设的可视化编译程序，用图文、表格、运动轨迹等形式展现在表层控制系统。同步预警分析不受时间和空间的限制，始终在模型的后台运行，并在第一时间反馈预警信息，也可以根据模型分析逻辑快速匹配相关同步预警分析结果。这种高度智能化的分析模式，己经被广泛应用在各个领域，具有极为成熟的技术模型，分析效果也极为突出，将成为多维角度视角下毒品的大数据分析模型的有效补充。

3 多维视角下毒品案件的大数据分析模型应用

3.1 精准分析的应用方式

精准分析的应用方式是多维视角下毒品案件的大数据分析模型应用的常规方式，就是要利用大数据分析模型对特定维度的数据信息进行快速而精准的数据分析，呈现出单个维度视角下的分析结果，在毒品案件侦破过程中，案件线索千头万绪，线索类型多种多样，对公安部门形成了极为严重的干扰，因此，必须快速找到有价值的线索，排除干扰项，精准地把握案件走向。基于这种实践工作的要求，多维视角下毒品案件的大数据分析模型应用必须能够开展特定维度的高效分析，对不同案件线索指向的维度进行大规模的分析，形成准确的分析结果，为公安部门提供有效的参考。

例如，在某毒品案件侦破中，公安部门搜集到足迹、车痕、指纹等线索，但由于现场破坏情况较为严重，线索的有效性难以得到证实。这时公安部门采取了针对不同线索的大数据分析工作，迅速地汇集了相关线索的分析结果，有效排除了绝大部分的干扰项，如，附近居民的现场痕迹、动物痕迹、历史痕迹等。分析结果帮助公安部门锁定了犯罪嫌疑人的指纹、车痕，借此推动了案件侦破工作的开展，这种借用大数据技术开展的精准分析，己经成为公安部门的常规分析模式，为大量案件的侦破提供帮助。endprint

3.2 人机互动分析的应用方式

人机互动分析的应用方式就是要通过公安部门工作人员自定义分析逻辑，推动毒品案件分析工作的开展。这种应用方式充分公安部门优秀工作人员的个人能力，能够将个人的优势最大化，成为优秀个体的数据分析助手。从当前的情况来看，多维视角毒品案件的大数据分析模型智能水平

还不足以应对复杂的毒品案件侦破情况，模型无法自主开展抽象的逻辑推演工作，只能按照固定的逻辑程序进行快速的定向分析，因此，必须借助优秀个体的主观能动性，形成有效的引导逻辑，才能提升模型自身的分析效率。大数据分析模型的数据分析能力非常突出，远远超过了个体的分析速度，但只能作为案件的协助工具。公安部门工作人员的数据处理能力有限，也只有借助大数据分析模型的优势，才能够对多维度信息进行快速处理。人机互动分析的应用方式是一种互相补充的工作方式，要求工作人员具备较高的人机沟通能力，能够适应大数据分析模型的工作特点，找到发挥其最大效用的正确方法。这种应用方式对工作人员的要求较高，但分析效果非常突出，是许多大案要案侦破的核心分析方式。

例如，在广西某特大毒品案件侦破中，当地公安部门邀请了多名具有丰富工作经验的优秀干警与技术人员共同开展了案件分析工作，形成了以交通监控为核心的案件侦破分析逻辑，顺利地锁定了犯罪车辆，一举捣毁了犯罪窝点。

3.3 发散分析的应用方式

发散分析的应用方式，主要是在案件侦破受阻时，通过同步预警反馈的分析结果，找到可疑的犯罪线索，推动侦破工作的开展。这种分析方式的发散性极强，可以由多个不相关维度的动态变化规律，发现可能的案件侦破方向，指导公安部门的工作。在某毒品案件侦破中，公安部门从房屋信息、车辆信息、酒店记录等多个维度的信息变化中，发现了犯罪团伙的交易特征，在此基础上做好了重点区域的监控工作，仅借助道路监控和酒店监控信息就全部掌握了犯罪团伙的犯罪证据。发散分析的应用方式，随着大数据分析模型的智能水平提升，正在发挥越来越重要的作用。发散分析的应用方式，是多维视角分析的典型体现，不过由于智能技术的限制，目前只是作为一种辅助手段，但要对分析结果予以高度重視。

4 结语

视角下的毒品案件大数据分析模型主要从单维信息的精准分析入手，借助公安部门工作人员的有效引导与数据智能的有效补充，实现对毒品案件的全面分析，从多个维度还原案件真相，推动案件侦破工作开展。在实践应用中，该模型正在发挥越来越大的作用，不断提升公安部门的工作效率。此外，该模型还将应用于毒品相关工作的分析中，有效推动我国毒品监管事业的发展。

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