大数据在公安情报工作中的应用研究

李俊莉

（河南警察学院 科研处，河南 郑州 450000）

云计算、物联网、社交网络等信息化技术的广泛应用和快速发展使得半结构化、非结构化数据大量涌现，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，数据分析已经应用到各个行业。在未来，充分利用大数据进行信息价值的挖掘是实现社会治安立体防控、提高社会治安即时预警和防控能力的核心。当前社会治安的复杂性、人口流动的快速性，使社会治安呈现出异常活跃的动态化特征，大数据公安情报研究已经势在必行，但目前仍存在数据共享相关技术应用滞后和公安情报理论思维的冲突。从全国刑事案件的发展情况来看，金融领域犯罪已成为社会关注的焦点，网络成为犯罪的主要渠道，非法集资违法犯罪活动呈爆发式增长态势，地下钱庄、网络赌博、电信诈骗、制毒贩毒等犯罪与其他经济领域的违法犯罪活动相互勾连，食品药品犯罪活动通过物流渠道更为隐蔽，环境犯罪案件持续增长。除此之外，网络舆情对社会的影响进一步加剧，虚拟社会管理成为社会安全管理的核心问题。据《中国互联网络发展状况统计报告》来源数据显示，截至2017年6月，我国网民规模达7.51亿，半年新增网民1992万人，互联网普及率为54.3%，较2016年底提升1.1个百分点，每天来自于虚拟空间的社会生活的各类信息非常可观，网民在网络上点击评论、上传信息，产生真假难辨的海量数据，并引发网民的过度关注，一些负面情绪也快速地蔓延到现实社会，引发网络群体性事件，还有的犯罪分子通过网络进行销赃、洗钱，使得犯罪更具隐蔽性，这些都加剧了社会管理的难度。

上述看似无关的单一信息通过分析、挖掘能够找到其中的各种关联，这一大数据视角，为我们带来了更精确的预测情报。“世界的本质是数据，大数据将开启一次重大的时代转型”，大数据所带来的信息风暴开启了又一次重大的警务管理模式的转型。在这种犯罪高科技化、国际化、隐蔽化的高增长态势下，“大数据”将会提升战斗力,高效解决复杂的社会治安问题。

一、大数据对公安情报应用的影响

（一）大数据的特性

大数据最突出的特点，就是把数学算法运用到海量的数据分析上，预测事情发生的可能性，从以往的因果关系分析转向相关关系分析，通过快速的大数据分析技术对即时信息进行实时预测，找寻到信息间隐含的相关性，通过预警技术能够预测群体行为的相关性，实现有效的社会治安防御。

大数据在英文中至少有三种名称，大规模数据（massive data）、大数据（big data）、大尺度数据（large scale），具有四个特征（4V）：volume、value、variety和velocity，即数据体量巨大、价值密度低、来源广泛特征多样和增长速度快。互联网每天的数据生产量正在由TB（1TB=1024GB）向PB（1PB=1024TB）、EB（1EB=1024PB）、ZB（1ZB=1024EB）、YB（1YB=1024ZB）升级。资料显示，2011年全球数据规模约为1.8ZB，预计2020年全球数据量将达到40ZB。大数据不仅仅是一个简单的数量概念，更像是一种策略，核心理念是以一种更为有效的方式来管理海量数据并从中提取价值。大数据是TB数量级的巨量数据，具有技术、工具、方法和应用多个层次，通过对数据进行专业化的分析、处理，能获得有价值信息的能力更为强大。

随着社会管理信息化共享平台建设的进一步推进，各种各类数据量剧增，使得利用综合信息进行大数据分析成为可能，大数据技术关联了人们日常生活中的各类数据，为人们提供精确的社会管理数据和贴近需求的各种日常服务功能。如，汽车坐姿研究与汽车防盗系统，出行车辆的多效地理定位与最佳行车路径，智能超市，数字图书馆，疾病传播预测，股市投资时机预测，GPS感应器判断环境因素对哮喘疾病的影响，IBM的电动汽车动力与电力供应系统优化预测等，大数据改变了人们看世界的方式和日常处理问题的模式。

（二）大数据公安情报

在社会信息化进程中，信息技术对人类社会的影响日益广泛、深刻，从纵横交织的各类信息中提取有价值的情报，对我们生活的方方面面产生着巨大的影响，从大的方面来看涉及国家安全保卫和促进经济社会发展，对个人而言也成为提高生活质量的主要技术手段。在各种较量、角逐活动中谁拥有越多的信息谁就抢占了先机和赢得了主动权，信息成为各方的争夺焦点。

情报学是解决信息生产与情报利用之间的矛盾的学科理论，在公安工作中，从海量的信息中提取出情报需要借助一定的分析理论和技术。在情报学诞生初期，研究对象和范围都相对单一。随着现代科学技术的飞速发展，数字化、网络化和智能化的推进，涌现出计算机科学、通讯技术、大数据技术、人工智能、可视化技术、人脸识别技术等一系列新兴学科和技术，这些学科和技术向情报学领域广泛渗透，丰富了情报信息的应用领域，使其在外延和应用功能上也进一步扩大。情报学呈现出多学科融合的发展态势，并对其他学科产生着影响，由企业竞争情报发展到政府部门的各种管理应用、智慧城市、智能家居、智慧养老，包括我国警务体制机制的革命——信息主导警务等。在不断快速发展的信息革命大潮中，我国的金盾工程不断成熟和完善，新一代的警综平台数据覆盖更广泛、更新更快、分析与预警能力更为强大。未来公安警力的发展，智能化、大数据情报信息分析将占更大比重。

公安情报是门应用科学，是利用情报学研究方法和技术对社会犯罪行为进行研究，获得公安情报规律，改进公安情报分析的途径。在当今与未来社会，犯罪与遏制犯罪的较量中也更多、更集中地体现在对信息量的把握和情报的运用上，只有具备信息控制的优势，才能把握同犯罪作斗争的主动权，只有在对抗中赢得情报优势，才能抢占先机，赢得主动。公安情报学在不断向多学科融合的进程中，各种新技术对情报信息应用也产生了广泛而深远的影响。信息化是21世纪全球经济社会发展的显著特征，作为当前覆盖面最广、渗透力最强、倍增效应最大的信息技术，正在世界范围内推动着社会生产力、生产方式、生活方式和经济社会发生深刻变革。在短短的几年内大数据由概念快速发展并在各行业深层应用，公安情报工作的方式、方法、理论也在这种信息化的大变革中引发了一系列巨变。

在公安工作中，随着政府信息公开和大数据共享平台的快速推进，公安信息具有了新的大数据特性,信息空间、物理世界和人类社会三元空间在未来社会治理中更凸显出立体化治安需求，公安工作实现精确警务的有效情报也更依赖于这一大数据环境，依赖于大数据分析技术，大数据公安情报将成为今后社会管理的有效途径。大数据情报分析技术和方法提升了公安情报工作的效率和服务能力，促使现代社会治理实现了一个又一个飞跃。大数据技术、人工智能、图像技术、地理系统等在公安情报工作中的应用，使公安情报学研究在内涵上和外延上不断深化，延伸到知识情报规律的理解、信息需求认知的规律包括对信息行为规律的探索等，公安情报学作为一门新兴的综合性学科迅速成长，并进一步推动公安工作的现代化、高科技化的快速发展。

二、大数据分析方法在公安情报工作中的应用

（一）大数据公安情报创新社会管理模式

大数据视角的情报体系建设是适应信息社会需求的表现，公安战斗力的生成应是集约各种资源的生产力。而信息资源是最基础、最重要的部分（比如DNA库、指纹库、图像库、人口信息库等）。目前，我国大力推行国家基础共享，大数据情报建设是公安警务信息化的真正革命，是科技强警的集约表现，是“三基”工作的升级，是未来若干年公安工作发展的方向。美国“9·11”事件发生后，尤其重视研判预警，在打击反恐方面，美国采取与数据分析公司合作，美国国防部长卡特还曾赴硅谷招募顶尖科技人才，在美国政府追捕本拉登行动中，FBI与大数据平台Palantir进行合作获取重要的情报数据。Palantir曾协助多家银行追回了纳斯达克前主席麦道夫Bernie Madoff的数十亿美元巨款；日本、德国联邦军事情报局、以色列摩萨德、俄罗斯的阿尔法等国用三分之一以上虚拟警情进行研判预警，避免“神不知、鬼不觉”的意外事件发生。未来信息爆炸的社会里，大数据将在社会的各个领域发挥强大作用，在涉恐预警中也将扮演重要的角色。

“情报”系统是集多个警种、部门、方法、技术、理论到实践的一个综合体系，其保障基础是不同警种、部门、基层派出所等精确信息采集及社会数据的共享，目标在提高警务生产力、创新社会治理模式。这一目标实现的核心问题是需要思考公安情报需要什么样的大数据，如何从顶层设计上来构筑公安情报系统，以保障数据的质量和数量。信息数据“精准、真实、快速、全面”，是确保大数据公安“情报”系统高效、有序循环的生命线，数据采集应采取相应分类处置措施，保障数据质量；情报的价值在情报研判中形成，在研判过程中实现现代信息技术和警务经验的有效统一，大数据情报研判产生的决策可以提升精确指挥能力。

大数据情报系统建设是重要的社会治理创新。当前违法犯罪呈现日益动态化、复杂化、隐蔽化的趋势，需要各类公安警务工作提高精确性。实践证明，要实现动态化、科学化，增强公安警务工作的效能，必须要以信息共享为基础，以情报信息为指导，有的放矢地开展“打、防、管、控”工作。通过高度自动化的情报系统建设实现从现实空间到虚拟空间的大数据精确分析，切实掌握社会治安动态，借助丰富的信息资源优势，加强警情的分析研判，进一步提高驾驭社会治安的能力。以“情报”系统建设为依托，实现大数据社会治理创新，将是全国公安机关的一项长期性、全局性工作。大数据情报工作建设对全面提升公安整体工作具有十分重要的意义。现代科技的高度跨时空性，为犯罪分子跨时间和空间作案提供了便利条件，犯罪的智能化、国际化趋势日益明显，现实社会和虚拟空间紧密关联。在侦查破案中，公安机关占有信息越多越快越准，就越能赢得主动。大数据情报技术应用是提升破案打击能力的重要抓手，共享情报平台建设是社会治安立体防控体系的基础和信息支撑。社会信息化是一把“双刃剑”，其能推动社会治安防控能力的快速提升，但在社会打击犯罪的过程中享受公安信息化成果的同时，也为敌对势力渗透破坏和犯罪分子作案提供了便利，为各类突发事件和有害信息的快速传播创造了条件，各级公安机关面临着信息化带来的诸多挑战。在公安信息系统应用之前，查证犯罪嫌疑人基本信息、调查嫌疑人前科的资料、串并案件及查证赃物等工作，由于存在信息渠道不畅通，信息“孤岛”问题，各种信息不能充分共享,工作中往往既费时又费力，存在查实难的问题。而基于大数据的“情报”系统共享平台的推广应用，使得治安监控之网变得百密而无一疏，人海中的犯罪嫌疑人的追捕，治安预警防控都变得轻而易举，大数据公安情报技术在现实和虚拟社会中进行身份的识别、行为分析及事件预测更为便捷和精确。

（二）大数据公安情报开启人口精细化管理模式

大数据公安情报建设是开启人口精细化管理模式的积极驱动力。随着社会的发展变化，流动人口大量增多，人户分离现象日益突出，高危人群不断变化等现象已成为困扰人口管理工作的难题，日益严峻的反恐形势需要调整以往的人口管理模式。通过精细化的人口管理，及时更新各类人口管理信息，提高人口管理服务能力，实现人口管理广泛关注特性模式。公安信息化为当前困境找到了出口，大数据分析技术的公安工作应用不仅从整体上改变了传统警务工作的原始状态，还提供了及时、便捷和更为优质的社会服务，承载着未来公安工作与世界接轨的重任。公安信息化建设的龙头是情报建设，情报系统人口管理信息的完善和共享又会服务于基层一线。将情报的获取建立在扎实的基层基础工作上，转化为精确的警务策略，将会积极驱动人口管理工作，加强基层现代化建设。

（三）大数据公安情报提升公安社会治理能力

目前，公安情报活动内容、方法、技术的大数据应用研究领先于理论研究，各警种情报信息的应用不能深度共享和均衡发展，刑侦业务的大数据应用较为领先，全警范围的综合开发利用还需时日。在理论研究方面尚缺乏综合利用多种数据源的分析技术和情报分析研究的严谨性，建立科学的大数据情报策略体系的公安情报理论框架也尚需进一步厘清，大数据公安情报研究将为推动新型公安情报服务的大发展提供理论和方法支撑。

大数据进一步提升公安工作的现代化水平，提高社会服务的能力。在公安“互联网+”便民服务平台上，车辆违章处理、出入境办理等近300余项业务都可以通过手机APP进行，人们随时随地通过网络登陆就可办理需要的各项业务，这些信息又可便捷、及时地转化为情报的来源信息。

继“雷阳案”“于欢辱母杀人案”之后的又一次警察舆情——“上海警察抱摔案”再次把警察推到了风口浪尖，对于民警出警现场处置问题需要更为强大的信息研判来辅助现场处置。各地对每天接到的大量重点人员预警信息，谁去抓捕、谁来管控、如何经营、怎样核实，这些都是公安机关亟待解决的新问题。按照原有的警种职能分工和警力配置，难以对警务信息生成的大量预警情报进行有效处置。公安机关作为党委、政府的重要职能部门，作为情报信息工作的具体操作部门和龙头部门，只有构筑情报战略的顶层设计，全面实施“情报”战略，科学分析、使用，才能充分发挥服务社会治安、服务经济建设、服务民生的职能作用。

情报建设需要长期地、持续地投入，通过建立长效机制，逐步完成。公安机关既要把握情报系统建设未来的发展方向，又要重在当下明确目前存在的困难和不足。通过“采集、研判、决策、实战、评估”五位一体，抓重点环节，制定有效措施，把信息化建设融入到日常的警务工作中，促进社会信息流与公安业务流的有机融合，并依托强大的信息技术支撑，促进公安情报信息支持预测、预警、决策和引导打防控等功能，提升公安工作的“软实力”，真正做到利用信息主导警务，利用大数据分析技术获得精准情报，使每一名民警对每一个警情都能有效精准处置。

三、构筑大数据公安情报分析战略体系

（一）打造高效运行的警务情报信息网络平台

警务情报分析战略是社会信息化的产物，警务情报信息网络平台建设是警务情报分析战略的核心工作，是产生高质量信息源，实现信息内部之间及内部与外部有效共享和流转的主渠道。美国目前的警务情报是对开源的社会数据进行大数据分析，这一切都是建立在美国完善的信息环境之下的。美国自“9·11”事件发生后为了提高国家的信息共享能力，先后发布了《爱国者法案2001》《国家安全法案2002》《国家安全信息共享（2003年）》《情报改革及恐怖主义预防法案（2004年）》《信息共享环境的执行计划（2006年）》这一系列的法案构建了美国的信息共享环境。2007年11月29日，美国开始在国际机场及国际港口对进入美国的国际游客采集指纹信息，并与数据库中的犯罪分子的指纹进行比对，在平台上各用户端采集、清理、整合日常警务信息，同时把社会公共基础信息数据资源汇入信息网络平台，形成纵向贯通、横向集成、互联互通、高度共享的平台，通过对比、碰撞、分析、研判激活信息资源，形成有效的情报信息用于指导实战工作。英国的ICAS系统、美国的COMPSTAT系统、加拿大的ACIIS系统等都是各自实施信息主导警务的基础信息平台，构建高效运行的警务情报信息网络平台是整个警务情报战略得以高效运行的重要保证。

（二）设置警务情报部门，建立专业化的情报分析队伍

设立专门、专业的警务情报部门，改组、整合分散的情报机构，成立统一的警务情报部门，以打破部门间的情报壁垒。通过设立分类情报部门，构建由分到总的部门架构，综合处理来自不同渠道的情报信息，充分实现情报产品的共享，是实施警务情报分析战略的机构保障，也是保证情报信息发挥最大效益的重要前提。

专业化是前提，能力建设是手段。情报分析和研判的最终产品受制于专职情报人员的分析技术、分析能力和职业素质，建立专业化的情报分析队伍是实施警务情报分析战略的人员保障。情报分析人员的警务经验、心理素质、专业技能和社会阅历等诸多因素需要不断强化，以提高情报分析研判能力。如英国在国家层面设有国家犯罪情报总局，地方警察局设立专门的情报部门，情报人员编制在警察局机关的占比达3-5%。

（三）规范情报信息工作机制

通过推行情报信息工作机制，规范情报信息业务流程，明确、开放的信息标准，是确保信息采集规范化，顺利实施警务情报分析战略的制度保障。一是法律保障，通过确立法律地位，推动警务和技术规范化。二是建立健全领导决策机制，成立一个由国家层面牵头、公安部及各地公安机关的高级警官参与的委员会，总体协调该模式的制定和推广工作。三是专家参与，抽调全国公安机关的专家成立国家级专家组，制定工作制度和规范。四是统一实施，通过统一实施技术支持、人员培训和宣传等推广工作。通过情报信息工作机制最大化的整合、激活和利用各类业务信息资源，发挥情报信息服务基层实战的综合效益。

从金盾工程建设发展到当前成熟的信息主导警务工作模式，实现了由被动防御型警务向主动控制型警务、传统粗放型警务向集约高效型警务的转变，当前社会治安立体防控的社会需求，大规模的共享情报分析模式建设将成为现代公安工作向纵深发展的必然趋势，未来社会开源信息的利用将更进一步地推动各种新型技术在公安工作中的应用。在数据泛滥的情况下，有价值的数据淹没在巨大的数据海洋中，其中隐含的有价值的信息难以被发现，垃圾信息充斥了整个信息空间，在目前数据已成为国家事务公共资源的情况下，急需使用规范的数据逻辑方法和技术揭示数据背后的客观规律，识别数据的价值。通过公安情报对大数据需求分析，探索大数据给公安情报工作带来的机遇、挑战和冲击，探索大数据公安情报决策的有效途径，以获得有效的消除或避免犯罪现象的决策策略。