大数据时代下的社会治理

摘要：大数据为社会治理中治理思维转变，治理手段转变提供了机遇。将大数据这一武器运用于社会治理中涉黑犯罪将能够优化政府治理黑社会犯罪政策。把握社会治理创新的机遇，优化治理黑社会犯罪方法，提高社会治理的效果。

关键词：大数据；社会治理；涉黑

随着大数据时代的到来，大数据的运用在社会各个领域、国家激起热议。世界各国认为大数据是“未来社会发展的趋势”，而我国更是将大数据列入十三五规划中并提升至国家战略层面。将大数据与社会治理紧密联系，利用大数据应用于社会治理，将大数据的采集、分析、共享的特性与社会治理的需求相融合；另一方面，大数据渗透入各个领域，逐步影响社会治理。打击黑社会犯罪是我国社会治理的重要一环。随着黑社会犯罪形式层出不穷，传统的侦查方法已经无法有效压制涉黑犯罪。现阶段，我国利用使用大数据治理社会以及普及，但在处理涉黑犯罪的领域由于缺乏法律支撑、平台建设不成熟、人员配备不足等因素使公安部門难以利用大数据来打击黑社会犯罪。因此，如何利用大数据打击黑社会犯罪已经成为政府部门乃至全社会关注的热点问题。应对涉黑犯罪应结合实体社会和网络社会两个空间进行立体化建设，不同维度协同促进，才能让达到社会治理的最佳效果。

一、大数据应用于社会治理的价值

（一）相关概念及界定

1.大数据的概念

大数据作为一个抽象概念，当前社会对其重要性的认可度越来越高。根据麦肯锡全球研究所对大数据给出四个特性：数据量大（Volume），类型繁多（Variety），价值密度低（Value）和速度快、时效高（Velocity）。对于大数据的应用我们可以理解为，将大数据视为原料，而各个行业知识是辅料，集合原料与辅料，对其进行分析、预测和决策。大数据战略意义不仅是数据信息库，更是对数据进行专业化分析，过滤数据，以达到数据“增值”。

2.社会治理的概念

所谓社会治理，就是指政府及其他社会主体，为实现社会的良性运转而采取的一系列管理理念、方法和手段，从而在社会稳定的基础上保障公民权利，实现公共利益的最大化。[1]社会治理是我国社会发展的重要任务，社会治理可分为实体社会综合治理和网络综合治理。大数据技术已经渗入社会治理中，借助大数据的数据分析和数据挖掘技术，政府在社会治理方面不仅获取科学依据，还可以建立大数据分享云平台；从数据零星变为数据共享，推动政府部门间运用大数据协同合作治理社会。

3. 打击黑社会犯罪是社会治理的关键

利莫大于治，害莫大于乱。社会稳定是治国之基础，涉黑犯罪一定范围内影响社会治理基础。治理涉黑问题是社会治理的现实需要，涉黑涉恶问题是国家治理无法回避的问题。民为邦本，本固邦宁。因此，需要借助科学化、客观性的大数据手段共同进行扫黑除恶，推进国家社会治理现代化。

（二）大数据应用于社会治理中的价值

利用大数据推进社会治理思维模式转变，实现社会治理科学化，预防社会治理犯罪问题具有重要作用。

1.推进社会治理思维转换

我国社会治理受到网络时代冲击处于转型期。大数据在我国社会治理的创新转型中不仅扮演着技术手段更是社会导向，大数据推进社会治理从结果治理转为预防治理。传统的社会治理模式是“发生——处理”，这种模式已经无法解决当前的社会问题。仅是解决表面社会问题，没有深入解决根本问题，更没有防范性治理。传统社会治理技术性不强，缺乏科技的运用。大数据通过客观规律进行数据分析，避免传统抽样分析的主观性和片面性。将大数据运用于社会治理中的新模式应当呈现“预防在前”的特性，有预见性的治理。不仅是对已经显现出的社会问题进行治理，更是通过4v的特性提高对数据分析的效率和精准度对整体进行分析治理，使得大数据与社会治理呈现关联性和整体性，为社会治理提供新的思维模式。

2.推进社会治理手段科学化

在大数据时代，治理决策不再仅凭经验，更是依据数据和分析结果。传统社会治理由于数据的局限性、滞后性和地域性的特性，导致社会治理缺乏准确性。大数据时代，信息数据全面和互联网共享数据，数据分析等技术水平不断提升，数据分析结果更科学、精准、客观。大数据服务政府社会治理，使得社会治理趋向科技化。大数据对社会治理提供的技术支持，不仅是一场技术革命，更是治理变革。各个政府部门之间的职责相互交织，每个部门都需要其他部门相互支持才可以充分履行职责，这一复杂性需要依托大数据的便利和优势辅助政府进行社会治理。利用大数据的科技打破各个区域政府之间的壁垒，实现政府数据管理的互通共享，协同治理。将传统社会治理的“问题——分析——治理”转变为科技型的“数据分析——预防——优化措施”，使得社会治理建立在大数据的基础上达到精准治理和科学治理，提高社会治理的能力和水平。

3.在打击黑社会犯罪中的价值

相对于普通的社会治理问题，涉黑犯罪的治理环境更为复杂。一方面，黑社会性质组织犯罪时间跨度长、空间跨度大、涉及人员杂多，再之受到网络时代的影响犯罪类型繁多；另一方面，涉黑犯罪的高度组织化、职业化特征导致治理危险性高。这意味着治理涉黑问题比普通社会治理更为困难，需要大数据进入涉黑治理，为涉黑治理提供技术需求，统计数据，预测犯罪，侦查取证。

二、大数据应用于涉黑社会治理中的现状和困境

（一）大数据应用于打击黑社会犯罪中的现状

大数据逐渐应用于涉黑犯罪中，在运用中呈现数据不全面和数据不透明两个明显状况。在2017年最高人民法院发布的司法大数据专题报告《涉黑犯罪》中，大数据仅对涉黑犯罪的案件审结情况、被告人特征以及案件特征进行数据分析。这是大数据应用于涉黑犯罪处于起步阶段的表现。

从数据公布的情况看，大数据仅针对犯罪案件审结情况，被告人性别、年龄、身份，案件特征的非法敛财手段、违法暴力活动、关联罪名、量刑分析进行分析。可以看出大数据在涉黑犯罪中数据量单薄，数据种类少，数据开发程度低。涉黑犯罪的犯罪事实是复杂的，复杂系数在一定程度上决定了犯罪的治理难度。在面对复杂的涉黑犯罪，这些数据明显不够应对。

（二）大数据应用于打击黑社会犯罪中的困境

1.社会治理中涉黑方面数据采集存在局限性

数据采集是治理涉黑犯罪的基础环节，也是大数据分析的首要环节。犯罪事实越复杂，意味着侦查难度越高；而数据来源于侦查，侦查的难度关系着数据全面性。刑法对个罪构成要件的设置为侦查设立力法律上的行动目标，即侦查活动不仅要从事实层面调查是否发生犯罪行为，发生了上面犯罪行为、犯罪嫌疑人。[2]侦查出各个犯罪个案中是否有联系、共同点和异常点的数据进行分析，提高对涉黑犯罪分析的科学性、合理性和客观性。

从实践的角度而言，涉黑性质组织犯罪案件的侦查比普通刑事犯罪案件更为困难。但是，我国此类案件并没有特别的规范，予侦查机关更为机动和灵活的侦查授权。面对涉黑犯罪呈现职业化、隐蔽性和高危性的特性，导致数据收集受到了制约，出现数据采集存在局限性状况，以致对黑社会性质组织犯罪的打击力度不能得到有力的提升。

2.社会治理中涉黑方面数据采集存在狭隘性

由于打击涉黑犯罪隐蔽性的特点，数据采集大多通过间接采集方式。由于间接获取方式渠道不畅，存在许多障碍。难以保证数据的质量、真实性与全面性。虽然利用高科技技术手段（网络爬虫或网站公开等方式）也可以从网站上获取许多公开数据，但是这样的数据获取方式不仅存在质量问题（网络数据存在大量虚假或不完整信息，具有多源异构、时效性、突发性等特点），而且不稳定，不能满足大数据应用的需要。[3]

同时，涉黑犯罪中极高的危险性导致增加保护数据来源安全，数据的开放需要规范和保障。并且没有数据开放的安全渠道，使得无法保证间接获取数据实现全面性。目前，导致大数据应用困境的原因有多方面，涉黑的数据平台尚未完全建立也是导致大数据应用困境的主要原因之一。

三、大数据优化社会治理涉黑水平

（一）涉黑犯罪数据从数据孤岛到共享

司法大数据的应用将大数据、互联网和信息化紧密相连，实现海量司法数据的筛选、分析、模拟等。在涉黑犯罪检察领域，借助计算机的海量存贮性能构建司法办案知识库，根据司法数据的种类、数据量以及时空特征拟定算法，进而通过云计算设置类案推送、风险评估等。主要针对涉黑案件进行综合分析，解决标准不一、司法任意性等问题；另一方面，依托全国检察机关统一应用系统，把海量办案信息数据进行汇聚，利用大数据技术构建立体的司法办案评价体系，进而加强对执法办案的监督，促进司法公正，推进涉黑社会治理。

涉黑案件组织成员往往形成较密集的关系网，在侦办涉黑案件过程中，离不开各部门数据共享的支持。因此，在整个合成侦查过程中，要牢牢把握“各部门数据共享”的原则，落实责任，形成合力，才能达到事半功倍的效果。要解决这些问题必须从高层次建设统一数据平台入手，打破各部门间的隔阂，使大数据流通到各个部门，解决信息孤岛的问题；在建设系统的同时，也应着重专业人员的培养，解决有数据不能用、不会用的现象。

（二）通过大数据建立涉黑犯罪地图

犯罪地理学、犯罪地图由美国犯罪学家大卫·威斯伯所提出，大数据的应用方向与其有异曲同工之妙。典型性的犯罪地图是大数据分析的依据之一，导入具体地理信息和犯罪特征，根据实际情况进行针对性地筛选，做相应决策。

出于涉黑犯罪具有复杂性、危险性、隐蔽性，我国可以将各个地区涉黑犯罪的情况录入地理信息系统中，并对相关信息如时间、人物特征、犯罪类別等进行瞬时更新。以便各个政府部门在治理涉黑案件时直接获取特定时间段中某类犯罪的数量、分布、集群状况等。各种犯罪区间和犯罪信息通过在线地图也就是犯罪地图进行共享，以达到对涉黑案件治理的防控预期。

（三）参考域外大数据应用于涉黑治理

作为国际社会信息技术领头羊的美国对大数据应用处于全球领先地位，通过制定一系列法律法规提高政府和学界对大数据应用能力。目前，我国仅出台相关指导性文件《促进大数据发展行动纲要》，尚未制定数据共享相关法律法规。与此同时涉黑治理高危背景下，政府及各部门无处安放相关涉黑数据用以数据信息共享。重视涉黑犯罪的防控是我国社会综合治理的基本思维。尽管这一模式将打击和预防犯罪作为犯罪防控的双重目标，但事实上，犯罪防控实践“重打击、轻预防”，更多表现为积极的犯罪防控姿态。[4]西方国家在犯罪防控上倾向消极防卫，推行威慑模式、环境控制模式等。相较于我国犯罪防控的综合治理模式，西方犯罪治理模式经历更多的嬗变与选择。近些年来，随着技术水平的提高，交又研究的流行，犯罪防控实践方式有了新的突破，对跨学科方法有了一定的重视，但是囿于传统思维方式，描述性统计、文献分析、理论思辨等仍是主导方法。因此，研究多为定性，缺乏实证数据的量化分析。

大数据时代将海量司法数据筛选加工，预测涉黑犯罪趋势，推测涉黑犯罪模式，分析涉黑犯罪地区，加强频发地区防控。全面联系相关案（事）件数据进行数据分析结合类似、关联案件深挖犯罪。为涉黑社会治理提供准确的数据参考与合理的防控指导，以此作为社会治理涉黑犯罪防控的重要方式。通过现有大数据技术对以上数据进行精准分析，展开犯罪规律的探寻，实现对犯罪趋势预测、对犯罪模式推测，实现更佳的涉黑犯罪防控效果。

四、结语

涉黑犯罪是我国社会治理中面临的重大挑战，随着黑社会犯罪渐趋多样化、隐蔽化，要有效打击就必须利用大数据等现代化手段来。当前大数据应用的社会治理涉黑犯罪条件由于犯罪手法复杂化、数据采集技术不足和各地方对于大数据系统的建设层次不同等因素，导致大数据在此方面的运用尚未成熟。

在互联网+时代，利用大数据打击黑社会犯罪已经成为各国政府主流发展的风险。我国政府可以参考美国、欧盟等先进经验，为大数据应用社会治理全面深入开展奠定坚实的法治保障。大数据不仅是一项新技术，更是一种新资源、新红利、新思维、新趋势。各级各部门要加强组织协调，抓紧制定本地区本部门的具体实施方案，并有序推进实施。

参考文献：

[1] 周晓丽，党秀云：《西方国家的社会治理：机制、理念及其启示》，南京社会科学，2013第10期刊。

[2] 王锡章：《黑社会性质组织犯罪侦查取证问题研究》，《中国人民公安大学》，2017年。

[3] 上海公安学院智慧公安研究课题组：《大数据应用的法治保障》，《上海公安高等专科学校学报》，2018第六期。

[4] 单勇、阮丹微：《司法大数据的现状、挑战及应用改进》，《净月学》，2018年第六期。

作者简介：

蔡宇姬，女，中国政法大学中欧法学院，1993年4月，汉族，福建省福州市，硕士研究生。