数据驱动情报侦查基本问题研究

薛亚龙

(宁夏警官职业学院刑事司法系，宁夏 银川 750021)

目前，数据驱动方法作为一种思维或一种技术不断被应用于各个领域。在宏观领域，主要被用于国家对政治、经济、文化等的管理和治理之中；在微观领域，则被应用于社会公众的生活、生产之中。而侦查机关在侦破案件的过程中也逐渐接受和采取数据驱动的方法为“主动预防、精确打击”的侦查目标服务。如在刑事案件侦破工作中，侦查人员通过对互联网、物联网等内外相关数据库中数据的搜集、分析、研判及利用，寻找侦查线索、揭露和证实犯罪以及抓捕犯罪嫌疑人。然而，究竟如何合法合理、全面有效地应用数据驱动为侦查工作服务，尚是迫切需要解决的问题。

一、数据驱动情报侦查的内涵范畴

(一)数据驱动情报侦查的概念

究竟何为“大数据”和“数据驱动”，虽然众说纷纭，但一般认为，大数据主要是指描述和形容信息大飞跃、大爆炸时期，由于网络通信技术的广泛应用所产生的海量化、多样化、动态化、急剧化增长的纷繁复杂的数据信息,并表征或命名与大数据密切相关的各类科学创新、技术创新与应用发展变化的趋势。[1]大数据时代，人们的许多生活行为都与数据息息相关。例如，不断普及的智能手机不仅能够记录人们的通信数据信息、微信和微博等网络数据信息，而且还能够及时显示人们出行的时间、地点、行程等数据，甚至能够显示反映人们喜怒哀乐等的数据，人们的日常生活几乎全部反映为数据。这些被及时客观记录和搜集的数据信息，既给人一种隐私可能被泄露的恐惧感，也给人们的生活带来了一定程度的便利，从侦查工作的角度来说，也便利了刑事犯罪的侦查，因而侦查机关不知不觉走向了数据驱动情报侦查的道路。当然，数据驱动情报侦查的真正价值并不在于数据内容的含量巨大，而在于数据内容的应用价值，即通过对相关数据的分析和研判，发现数据之间新的联系和规律。因此，笔者认为，数据驱动情报侦查是指侦查机关在侦破案件的过程中，主动依靠互联网、物联网、云计算以及其他信息数据库的支撑，通过对大量、多样、动态的数据情报进行挖掘、分析、研判与比对、利用，发现犯罪线索、揭露和证实犯罪、查获犯罪嫌疑人的一种新型侦查方法。

(二)数据驱动情报侦查的特点

与传统的侦查方法相比较，数据驱动情报侦查具有其自身内在的显著特点。

1.立体性。数据驱动情报侦查的立体性主要是指在侦查过程中，侦查机关将纵向的不同等级的侦查机关和横向的各地方侦查机关所掌握的与案件相关的各种数据有机整合起来，形成全方位、多视角的互相联动的立体化侦查体系的侦查模式。纵向的数据驱动情报侦查主要将不同等级的情报侦查机关当作平等化的侦查决策和指挥机构，通过长期的整合互动，逐渐发挥人人全面参与案件情报侦查的主体作用。而横向的数据驱动情报侦查不仅包括侦查机关内部的刑侦、网侦、技侦、图侦、特侦、经侦、毒侦等不同警种之间的数据资源共享，而且还进一步包括不同区域情报侦查主体之间的数据资源的合成情报作战行为，甚至还包括部分社会公众参与数据驱动情报侦查的新力量，即“众包侦查”的新模式。

2.全面性。数据驱动情报侦查的全面性主要是指侦查机关在侦破案件过程中会采用大量各种各样的涉案数据，不仅包括与犯罪案件有因果关系的数据，还包括与犯罪案件没有因果关系的数据，从而实现对案件的多样化、多维度分析、挖掘和研判。具体而言，在数据驱动情报侦查中，侦查机关不仅采用通过现场勘查、现场访问、模拟画像、痕迹物证等所获取的常规涉案数据，而且还挖掘、研判网络轨迹、车辆轨迹、手机通讯及话单轨迹、卡类(包括借记卡、信用卡、公交卡、加油卡等)轨迹等各种数据。显然，在数据驱动情报侦查的过程中，侦查机关不仅突破了时间和空间的阻碍，而且还打破传统的人员摸排、地域摸排、时空摸排等侦查方法，进而实现对案件全方位360度的数据分析和研判，让数据驱动情报侦查成为用数据分析、数据研判、数据决策的新型侦查模式。

3.预测性。传统的侦查主要是被动型侦查或回溯型侦查，即只有在涉嫌犯罪案件发生之后，侦查工作才开始，而侦查工作主要是对过去涉嫌犯罪的案件进行重建。随着大数据时代的到来和数据驱动创新方法的不断应用，被动型侦查模式开始逐步转向主动型侦查模式，即数据驱动情报侦查模式。在数据驱动情报侦查模式中，侦查行为提前或者同步于犯罪行为，既有利于及时采取有关侦查措施，也有利于在数据驱动情报侦查的引导下进一步对未来相关侦查工作给予有效的侦查预测。因此，数据驱动情报侦查模式，既可以对某一时空范围内某种犯罪案件的类型进行战术预测，又可以对某一地区或全国范围的某类犯罪情势进行战略预测。而运用数据驱动情报侦查方法的侦查预测，侦查机关不仅能够提前制定出相应的侦查措施，合理安排警力，及时有效采取侦查行动，实现“打、防、控”相结合的立体侦查目标，而且还能够将过去“犯罪—侦查”的被动式侦查模式变革为“侦查—犯罪”的主动式侦查模式。

4.量化性。与主要采用调查访问、现场勘查、侦查实验、阵地控制、摸底排队等方法，依靠侦查经验、技能的传统侦查模式相比，数据驱动情报侦查模式最核心的内容就是对各种数据的量化分析，其量化分析的主要方法有统计分析法、系统分析法、表格分析法、趋势分析法、信息分析法等。数据驱动情报侦查的量化性特点主要表现在以下三个方面：一是主要对犯罪案件的发现、犯罪案件趋势的预测以及新型犯罪种类的预警和通报等进行量化研判；二是主要对采取侦查措施、案情分析、犯罪现场重建、侦查启发、侦查决策等进行量化分析；三是主要在现场勘查中对指纹、足迹、工具痕迹、枪弹痕迹等的发现、提取、比对情况进行量化分析。显而易见，数据驱动下的情报侦查运行其实就是对各种各样的数据进行量化的研判过程。首先，通过互联网、物联网、云计算以及公安信息网各业务数据库对情报侦查中涉及的数据进行发现、搜集、整理和归类，为数据驱动情报侦查的量化研判做好前期准备工作；其次，针对已经整理和归类好的各种数据，确定采用数据量化分析的具体方法和模型；最后，通过对涉案数据量化分析得出相关的犯罪情报信息，并且对量化的犯罪情报信息进行分析、检验、利用，从而为数据驱动情报侦查服务。

总之，就整个数据驱动情报侦查的运行而言，侦查人员的作用就是对采集的数据进行分析、研判和利用。这样一来，侦查人员一方面需要掌握侦查学、刑事诉讼法学、刑法学、犯罪学等刑事法学学科的知识，另一方面需要熟悉犯罪经济学、统计学、计量学、宏观经济学等学科中的量化知识。侦查人员不仅要学会对各种各样的数据进行发现、搜集、比对、碰撞，从而挖掘犯罪情报；而且要学会对数据进行各种分析、研判，并建立相关数据驱动情报侦查模型；还需要学会对发现、采集、分析得出的数据情报予以有效利用。

(三)数据驱动情报侦查的理念

数据驱动情报侦查的理念，不仅是研究数据驱动情报侦查理论体系逻辑的出发点和方法论范式的基本范畴，而且还为数据驱动情报侦查理论的拓展和实践的应用提供了研究思路和发展动力。诚如黑格尔所言，“理念是任何一门学问的理想”。[2]笔者认为，数据驱动情报侦查理念应该贯穿于数据驱动情报侦查的整个过程，并且对数据驱动情报侦查活动具有引领、规范、支配作用。

1.开放式的侦查理念。数据驱动下的情报不仅包含大量的信息，还全面客观地对复杂的数据情报给予动态的记录。这些复杂、动态的数据情报在侦查中可以发挥一定的作用，那么这些数据情报之间是如何相互关联而产生侦查价值的呢？根据耗散学和系统学原理可知，数据发挥作用是以系统的方式进行的，数据之间互相作用、互相关联、共同作用。系统的核心部分是数据情报，各种各样的数据与核心位置的关系决定于数据驱动情报侦查的自身特点以及相互联系的“结合点”。在数据驱动情报侦查的混沌体系中，每个数据对侦查情报都具有一定的指向性和根源性。有的数据对侦查情势的研判具有重大的价值，处于数据驱动情报侦查的核心位置；有些则处于边缘位置；有的数据甚至还可能脱离该混沌体系，对数据驱动情报侦查无法发挥其应有的作用。因此，数据驱动情报侦查是典型的开放式侦查模式系统，在该系统中与涉案有关的物质、信息、能量等各种数据互相交换。只有建立开放式的侦查思维理念，才能获得具有侦查价值的侦查情势研判数据情报，才能实现对涉案数据情报的发现、采集、研判和利用，促使侦查机关掌握侦查工作的主动权。

2.数据主导的侦查理念。数据驱动情报侦查不同于对犯罪现场勘查及重建等传统的侦查方法，也不是涉案数据的系统综合，而是携带动态数据情报信息的众多复杂的数据在各种条件和状况下相互联系、相互作用的运行过程。其实质就是主动发现数据、采集数据、研判数据的过程。数据驱动情报侦查贯穿于侦查情势研判的各个环节，促使侦查机关在侦查过程中能够利用数据分析、数据研判、数据决策等侦查方法。笔者认为，数据驱动情报侦查理念应该包括以下三个方面：一是涉案犯罪相关行为凸显数据生态化。一方面，与涉嫌犯罪有关的地点、时间、人的特征(如犯罪行为方式、犯罪对象选择、犯罪工具准备、赃物款隐匿)等均可以以原生态的方式量化和存储；另一方面，对案件中存在的处于无形状态的侦查客体，即侦查中的主体思想、持有的案件态度、情绪变化、积极或消极等侦查情势，同样可以采取可视化的数据建模分析。二是数据驱动情报侦查应用的前提条件是对各种各样相关数据的发现、采集、积累，也就是说大数据不仅是侦查人员采取数据驱动情报侦查的前提和工具箱，而且是其对数据情报进行挖掘和研判的必要性保障。显然，数据驱动情报侦查的侦查效果能否实现以及实现的程度如何，主要取决于侦查人员对各种各样数据能否具有较强的发现、采集、分析、研判以及利用能力等侦查技能。三是在数据驱动时代，各种各样的数据不但处于数据驱动情报侦查运行过程的支配和核心地位，而且还是侦查人员进行现场勘查、案情分析、侦查讯问、摸底排队等侦查手段选择以及对侦查情势研判、侦查决策、侦查数据画像、侦查预测、侦查启发法应用的内在本质需求。

3.相关性的侦查理念。就数据驱动情报侦查的应用而言，其主要是对涉案的两个及两个以上的数据通过发现、搜集、分析以及研判等手段，进而确定各个数据之间的相关性关系。数据之间的相关性越强，那么对数据驱动情报侦查的价值也就越大；反之，则价值就越小。相比较而言，传统的侦查方法主要是通过涉案的因果关系来发现和搜集有关犯罪嫌疑人的情报信息，然后对其予以分析和证实。而在数据驱动情报侦查的模式中，侦查人员对涉案的情报数据收集并不局限于案件情势的因果关系分析，而是更加侧重于对各种情报数据的相关性分析研判。这种相关性研判不仅能够促使侦查人员在侦办案件过程中全方位、多视角、动态地研判侦查情势，使看似没有必然联系的数据情报内在地联系在一起，而且还能促使侦查人员及时发现侦查线索，快速有效地确定侦查方向和划定侦查范围。同时，相关性研判还能够为侦查人员确定案件中的因果关系提供强有力的引领作用，从而达到证实犯罪和打击犯罪的功能。“相关关系的分析是分析因果关系的基础，虽然相关关系并不必然是因果关系，但因果关系必然是高度的相关关系。”[3]因此，在数据驱动情报侦查过程中必须采取相关性的侦查理念。一方面，侦查人员通过涉案要素的相关性分析，牢牢掌握侦查情势的主动权，从而实现对犯罪情势的动态监控和对警力资源配置的优化；另一方面，通过数据驱动情报侦查的相关性研判，帮助侦查人员及时建立相关性的关联物数据库，从而实现对犯罪情势战略型驱动情报和战术型驱动情报的预测，进而为侦查情势的先发型数据驱动侦查和后发型数据驱动侦查提供启发式预测，最终为预防犯罪和打击犯罪提供必要的情报侦查预测研判。

二、数据驱动情报侦查模式的比较优势

与传统的采用调查询问、现场勘查、侦查实验、侦查讯问、侦查辨认、摸底排队等常规侦查方法的侦查模式相比较，数据驱动情报侦查模式有着明显的比较优势。

(一)数据驱动情报侦查重预测，传统常规侦查方法重解释

由于涉案的犯罪情报数据具有系统性、开放性以及易获得性等特点,侦查机关在侦办案件的过程中，经过严格的审批获取权限后可以采取相应的技术侦查措施，不仅可以采集和获取犯罪嫌疑人网络社交数据、网络购物数据、通讯信息数据等，而且能够及时获取旅馆业(宾馆、饭店、招待所、浴池)、旧货业(废品收购站、旧货店、古玩店、文物店、信托寄卖店、典当行、旧物交易市场)、刻字业(印刷、复印、晒图、翻拍、铸字、刻字)、维修业(修理自行车、摩托车、电动车、汽车、家用电器、4S店)、股票交易市场、有价证券交易所、期货市场、集邮品市场等场所和行业的涉案相关数据情报,还能够进一步获取其他机关，如人民法院、人民检察院、海关、税务、市场监管、银行等系统的情报数据。这些数据情报大部分都具有时间性标签特征，因此在数据驱动情报侦查模式下，可以有效利用这种特征开展侦查预测。而传统常规侦查方法则是侧重于对数据的具体解释。如调查询问是对涉案的时间和空间、痕迹物证等进行静态查证；侦查实验是对案件中某一现象或环节能否发生、如何发生进行论证解释；侦查讯问是针对犯罪嫌疑人就其涉及的犯罪过程进行回忆供述的解释；摸底排队也是对涉案的相关情况进行单一、静态的排查和查找。因此，与传统的常规侦查方法相比较，数据驱动情报侦查通过对带有时间标签的各种数据进行搜集、比对、研判，从而实现了对某一类犯罪案件、某一区域的犯罪案件或者某个人的犯罪案件提前侦查预测。

(二)数据驱动情报侦查重发现，传统常规侦查方法重实证

纵观传统常规侦查方法的发展历程，可知其运行重实证分析。首先，传统常规侦查方法主要强调在侦查方法理论的指导下以采取调查询问、现场勘查、侦查实验、摸底排队等侦查措施而获取涉案犯罪信息、痕迹物证等为逻辑起点；其次，以获取的犯罪痕迹物证等案件信息为基础，通过对该案件的案情分析和研判进而提出侦查假说；最后，在该侦查假说思维的引导下，侦查人员采取系列侦查措施、方法来印证已获犯罪痕迹物证的存在状态和验证侦查假说的真伪，从而通过对侦查假说的检验来印证犯罪痕迹物证等证据，进而对侦查思维、侦查方法予以不断改进、完善。显然，注重实证的传统常规侦查方法是一种侦查思维和侦查决策自上而下运行的方法。相反，新型的数据驱动情报侦查则重于对涉案相关情报数据的发现，其能够促使侦查人员在没有侦查假说为其侦查逻辑起点的前提下，对某一类犯罪案件或某一区域内犯罪现象及其犯罪发展趋势、活动的内在规律变化等进行及时有效的侦查预测。因此，数据驱动情报侦查是一种对相关涉案情报数据自下而上挖掘和研判的方法，有利于侦查人员及时获取犯罪情报，掌握侦查的主动权。

(三)数据驱动情报侦查重相关，传统常规侦查方法重因果

依据辩证唯物主义理论，事物的发展都会遵循一定的客观规律，任何事物从萌芽、产生、发展、成熟到结束都是由其内在或外在的主客观原因共同引发的。纵观传统侦查方法的历史发展过程可知，其侦查的过程也就是诠释侦查因果关系的内在逻辑过程。在侦查的过程中，刑事案件会呈现出形形色色的因果关系。例如，犯罪心理与犯罪行为的因果关系、犯罪现象与犯罪动态的因果关系、犯罪动机与现场行为变化的因果关系、犯罪行为与现场痕迹变化的因果关系、犯罪结果与现场心理的因果关系等。案件从被立案开始到侦查终结，其犯罪行为与被获取的相关证据之间均形成环环相扣的因果体系，从侦查人员对案件事实逐渐认识到综错复杂的犯罪事实被全部查清的过程，既是侦查人员的认识过程，也是对犯罪行为进行逆序式的回查过程。这一过程由果溯因、循序渐进查明案件事实的因果关系，进而达到揭露、证实犯罪事实和抓获犯罪嫌疑人的侦查效果。在数据驱动情报侦查的新时代，数据在案件侦查过程中处于核心地位，全面指引侦查活动的运行，不仅能够支配现场勘查、侦查实验、侦查途径和侦查决策的选择，而且能够对案情的分析、涉案数据的摸排、侦查情势的研判、侦查启发法的选择起到及时预测和修正、优化的关键性作用。数据驱动情报侦查工作的运行，要求侦查人员不局限于研判涉案因果关系的部分数据，而要以情报侦查的相关性理念为指导原则，分析、研判几乎全部的数据。数据驱动情报侦查重相关性的理念，不但促使侦查人员能够多视角、全方位、立体化地综合分析和研判案情，而且还能够提高侦查启发法的机会性和创造率。虽然数据驱动情报侦查的数据可能并没有达到涉案所要求的精确性，但是数据驱动情报侦查模式能促使看似没有关联的数据内在关联起来，实现对案情更加全面、客观的认识和分析，并可以对案件事实的因果关系起到进一步确定的作用。因此，与传统侦查方法的重因果关系相比较，数据驱动情报侦查的重相关性应用，不仅能够使侦查人员发现侦查线索、确定侦查方向和划定侦查范围，而且还能够查清是否具有关联性进而实现揭露、证实犯罪的侦查目标；同时，通过数据驱动情报侦查的相关性分析，研判案件与各种事物现象之间的关联确定程度，可以达到“主动出击、精确打击”的侦查效果。

三、数据驱动情报侦查模式的具体走向

大数据时代，犯罪的转型尤其是犯罪现场的虚拟化、犯罪手段的数据智能化给侦查人员采用传统侦查模式带来了极大的困难和挑战，如果侦查人员还继续采用传统的侦查思维、侦查方法、侦查模式去应对新的犯罪情势，那么就必然陷入被动的侦查局面，甚至陷入侦查僵局。为了促使侦查人员能够更加及时、准确地揭露、证实犯罪就必须重视数据驱动情报侦查在侦查工作中的应用。在目前以云计算、互联网+、大数据为平台基础的数据驱动新时代，面对复杂的犯罪情势及其赖以生存、发展的原生态数据，提出并选择数据驱动情报侦查的工作模式，这不仅是对传统侦查模式的创新，而且还是数据驱动时代对侦查工作创新发展的内在本质需求。

(一)从回溯型到预测型：侦查效能的新方向

就传统侦查方法而言，刑事犯罪案件发生以后，侦查人员主要通过采取现场勘查、调查访问、摸底排队等侦查措施逐步发现、搜集与案件具有因果关系的侦查线索，从而确定侦查方向和划定侦查范围，最终锁定和查获犯罪嫌疑人，进而实现揭露和证实犯罪。这种溯果及因的侦查方法，属于典型的回溯型侦查方法。传统侦查工作采取回溯型侦查方法，虽然能够逐步发现和确定犯罪嫌疑人，但需要侦查机关投入大量的人力、物力、财力等侦查成本。在数据驱动的新时代，一是犯罪情势十分严峻，网络犯罪日益增加，犯罪行为与数据时代的新技术相结合。如在网络犯罪过程中，犯罪嫌疑人通过网络数据通信技术，利用金融行业等数据库管理存在的漏洞，采取互联网技术、通信信息技术、数据解编码技术以及金融支付技术等高科技手段实施犯罪。二是犯罪后果危害性严重。犯罪嫌疑人利用高科技、智能化的犯罪手段，特别是利用银行支付技术、数据解编码技术等通过网络实施犯罪，不仅给被害人的借记卡、信用卡等造成难以挽回的损失，而且还给被害人的网络财产如网络游戏中的虚拟财产造成了重大损失，犯罪的社会危害性日益严重。所以，面对数据驱动新时代犯罪情势的新趋势，回溯型侦查方法的转变就显得势在必行。

如果传统的侦查方法属于回溯型侦查方法，那么数据驱动情报侦查则属于搜集数据—量化分析—寻找相关因素—发现犯罪嫌疑人—侦破案件的预测型侦查方法。众所周知，传统警务模式向现代警务模式的转变经历了社区警务、问题导向警务、情报主导警务等不同的警务发展阶段，这几个阶段的共同特征是采用“战略性、未来导向性、有明确控制目标的犯罪控制方法”。[4]而数据驱动情报侦查作为现代警务工作的重要组成部分，在刑事案件侦查的过程中更是强调对犯罪情势突出的新趋势给予分析、研判、防控，采取的是具有前瞻性的预测型侦查模式。正如学者所言，“犯罪的发生看似随机无关联，犯罪人存在不确定性，但据统计，犯罪人中有10%为惯犯累犯，其所实施的犯罪量达到犯罪总量的10%以上，这些人员的犯罪则呈现一种相对稳定的犯罪模式。”[5]因此，通过采取具有预测性的数据驱动情报侦查方法，全面详细研判已破案件和未破案件中涉及的微信、微博、网络购物等具有相关性的涉案数据，寻找众多数据之间的关联性，加强对数据的分析和研判，时刻掌握刑事案件的犯罪情势，可以实现对犯罪案件的侦查预测。总之，在大数据时代，数据情报的自动搜集、自动研判、自动预测，将极其有利于侦查工作走向提高侦查效能的新方向，数据驱动情报侦查必将成为主要侦查模式。

(二)从案件导侦到数据导侦：侦查途径的新路径

就传统侦查模式而言，刑事案件侦查大部分都是采用案件导侦的途径，即“立案—现场勘查—现场分析—确定侦查方向和划定侦查范围—寻找犯罪嫌疑人—侦查终结。”首先，通过犯罪现场勘查提取痕迹物证和通过调查访问等侦查措施获取侦查线索是搜集案件信息的主要方法。其次，侦查人员采取辩证唯物主义认识论和方法论的侦查推理模式，就刑事案件的犯罪主体、犯罪时空、犯罪方式、犯罪工具等构成要素达成共识，以此确定侦查方向和划定侦查范围。最后，侦查人员采取摸底排队、侦查辨认、侦查实验等不同的侦查措施，确保侦查情势的研判更加准确，从而最终确定和查获犯罪嫌疑人。显然，在案件导侦的路径下需要关注两个重点问题：第一，注意通过现场勘查、调查访问等侦查措施获取侦查线索；第二，及时对侦查情势进行分析和判断。案件导侦的侦查途径固然有其优势，但是内在缺陷也十分明显。毕竟侦查情势具有动态性、复杂性等特点，以案件导侦有可能引起侦查人员对侦查情势的分析和判断出现认识性偏差，最终可能导致在侦查过程中出现冤假错案等侦查错误，或者出现类似“挂案”等侦查僵局。

然而，在数据驱动创新的新时代，刑事案件的侦查可以采用新的侦查途径，即立案—案情数据的搜集和研判—确定犯罪嫌疑人—侦查终结。在这一侦查途径中增加了对涉案数据的搜集、研判和利用环节，数据驱动情报侦查成为这一侦查途径的重要根据。在数据驱动情报侦查的过程中，涉案数据日益凸显出侦查过程中“情报战、科技战、信息战、证据战、合成战”等打击犯罪新机制的优势。因此，随着数据驱动创新时代的到来，刑事案件的侦查途径由传统的案件导侦全面转向数据导侦将是必然。毕竟，以图像、视频、文字等不同形式展现出来的涉案数据情报，一方面可以促使侦查人员通过相关性分析和研判实现对案件中客观事实的全面认识，另一方面还能够帮助侦查人员实现对侦查情势的主动性掌握和系统性掌控，最终快速有效地确定侦查方向、划定侦查范围、查获犯罪嫌疑人。

(三)从犯罪—侦查到侦查—犯罪：侦查思维的新格局

侦查思维是侦查人员在侦查实践过程中所形成的具有职业性的思维方式。传统的侦查思维主要包括从案到人、从人到案、从物到案以及从案到案等几种侦查思维，主要是一种单一或单向的思维模式，容易造成侦查人员主要通过现场勘查等侦查途径获取案件侦查线索，使案件侦查方向或侦查范围的划定出现偏差，最终出现侦查错误甚至侦查僵局。例如，从案到人的侦查思维，即刑事案件发生之后，侦查人员积极收集并利用该单一案件或系列案件在实施过程中及实施前后遗留的痕迹物质和暴露出的蛛丝马迹，运用多种途径、方法、措施、手段，查找、证实犯罪嫌疑人的侦查思维方式。[6]该侦查思维的逻辑起点是现场勘查，任务是揭露和证实犯罪嫌疑人，侦查的主要途径是立案—现场勘查—摸底排队—发现犯罪线索—寻找和查获犯罪嫌疑人—侦查讯问—侦查终结，侦查思路是从犯罪到侦查的溯果及因。犯罪—侦查的侦查思维，基于传统的侦查方法寻找和查证犯罪案件内在的因果关系，研究刑事案件纵向动态的构成要素和横向静态的构成要素，以实现对刑事案件侦破的重要目标；通过揭露、证实犯罪以及查获犯罪嫌疑人，从而实现侦查机关打击和预防犯罪的侦查效果。

然而，在数据驱动情报侦查模式下，侦查—犯罪的侦查思维主要侧重于对刑事案件中具有相关性的数据的研判。侦查人员通过发现、搜集具有相关性的涉案数据情报，采用数据分析、数据研判、数据决策等主动式侦查思维模式，分析与案件具有相关性的各涉案要素，快速有效地发现和识别犯罪的发展趋势，掌握某一地区或某一类型刑事犯罪活动的发展变化规律，掌握犯罪嫌疑人的犯罪思想诱因和犯罪空间，主动预防，减少犯罪诱因和压缩犯罪生存空间，并为侦查机关“主动出击、精确打击”奠定坚实的侦查基础。具有主动性的侦查—犯罪数据驱动情报侦查思维模式，以案件中众多的数据为其量化分析基础，将分析重点从因果关系分析转向数据的相关性分析，利用涉案数据的相关性研判获取碎片化数据情报，寻找刑事案件中犯罪情势的发展变化规律，从而作出符合侦查情势发展的侦查预测，实现对“犯罪未来”及时准确的研判，因而与传统的被动式“犯罪—侦查”侦查思维相比具有明显的优势，在大数据时代将毫无争议地成为侦查机关预防和打击犯罪的首选侦查思维。

(四)从小数据到数据驱动：侦查模式的新转变

1994年，纽约市的警察部门启用了新的系统CompStat，通过其对海量数据的分析来实现对犯罪的控制和侦查。随着数据驱动时代的到来，域外各国都特别重视数据驱动在预防和打击犯罪中的作用体系构建。数据驱动情报侦查和控制体系利用数据情报帮助警察分析历史案件、发现犯罪趋势和犯罪模式；通过分析城市数据源和社交网络数据，预测犯罪；利用数据驱动情报，优化警力资源的合理分配，从而提高社会和公众的安全水平。[7]所以，大数据的发展使侦查机关对犯罪的打击和预防模式发生了深刻变化，而利用数据驱动情报侦查来拓展和提升对犯罪情势的掌握和控制是未来侦查改革的必然发展趋势。

传统的侦查方法主要依据侦查人员的侦查经验破案，即侦查人员的侦查经验对案件的侦破起着关键性的作用，主要运用现场勘查、调查访问、摸底排队、侦查讯问等小数据方法。然而，这种小数据的侦查模式存在两个方面的缺陷：一是犯罪信息提取困难。侦查人员如果需要寻找某些涉案信息，就需要把所有的涉案信息都重新翻找一次。尽管后续侦查人员建立了有关犯罪嫌疑人、犯罪时间、犯罪空间、犯罪工具、现场痕迹物证以及犯罪方式等信息的图书馆式检索索引，但是侦查人员仍然需要耗费大量的人力、物力、财力等侦查成本检索涉案信息。二是不能为侦查人员直接提供涉案犯罪信息。毕竟，各种文件类的记录并不是对当时犯罪的实时记录，只是对犯罪行为的事后登记，通过其直接为侦查人员提供涉案信息的可能性不大。总之，小数据的侦查模式往往具有粗放性、科技含量较低等基本特点，能否及时有效地破案主要取决于侦查人员是否有丰富的侦查经验。在传统单一、静态的犯罪情势下，小数据侦查模式也许能够与之相匹配，但是面对动态性、开放性、复杂性的现代犯罪情势就难以胜任了。

在大数据、互联网+、物联网、云计算等组成的数据驱动创新时代，侦查人员发现、搜集、研判的涉案数据不再是传统的小数据，而是具有开放性、动态性的大数据。这些涉案的大数据不仅呈现出数量多的特点，而且还具有类型多、结构多样化等特点。诚如有学者所言，“池塘”和“大海”最容易发现的区别就是两者之间的区别。[8]在传统的侦查模式下，侦查人员所面对和处理的涉案数据仅是“池塘”；而数据驱动情报侦查模式下所面对和处理的涉案数据则相当于“大海”。数据驱动情报侦查能够从数据的“大海”中对涉案的情报信息进行搜集、提取、分析和研判，进而开展侦查预测。这极大地降低了侦查成本和提高了侦查效益。正如郝宏奎教授所言，“随着犯罪行为人反侦查意识的不断强化和反侦查能力的不断提高，传统的形态痕迹和实物证据的现场遗留率已经并将继续呈下降趋势，使实体侦查面临严峻的挑战。”[9]因此，在大数据时代，随着犯罪时间、犯罪空间、犯罪手段、犯罪痕迹等呈现出新变化，侦查机关必须加速侦查模式的更迭，主动积极地采取新的侦查模式，即数据驱动情报侦查模式。只有这样，才能加快对涉案数据信息的发现、存储、提取，才能更加有效地对海量数据信息进行深度研判和利用，保证侦查人员的侦查决策更加精准，保证更多的对侦破案件有用的潜在信息能够显现。

综上所述，从传统侦查模式到数据驱动情报侦查模式的转变，不仅是从小数据到大数据的涉案数据量上的增加，还是从回溯型到预测型、案件导侦到数据导侦、犯罪—侦查到侦查—犯罪、小数据到数据驱动等量变到质变的侦查变革，这是一场由数据驱动创新而引发的侦查模式的变革，其涉及侦查效能的新方向、侦查途径的新路径、侦查思维的新格局、侦查模式的新转变，甚至侦查主体的改革等。数据驱动情报侦查作为数据驱动创新时代的一种新的侦查方法和侦查思维，与社会发展、技术创新以及侦查资源的优化配置等紧密联系，必将彻底改变侦查主体与犯罪嫌疑人在这场 “活力”对抗中的主体地位。因此，在数据驱动创新发展的新时代，数据驱动情报侦查会使预防和打击犯罪出现根本性的转变，而利用数据驱动情报侦查来提高侦查效能和控制犯罪的能力是侦查机关目前应当努力的方向。