大数据分析在大型活动安保工作中的应用研究

李世虎

(中国人民警察大学，河北 廊坊 065000)

一、引言

大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产[1]。大数据分析，是指运用云计算等方法，对海量数据所进行的自动化分析，以获取有价值信息的过程。当前，大数据分析已经在诸多领域获得广泛应用，并显示出极大的便捷与高效。为推进大数据的发展，国务院于2015年9月印发了《促进大数据发展行动纲要》，对大数据的发展提出了明确要求；习近平总书记在2017年12月8日主持实施国家大数据战略集体学习时强调，要推动实施国家大数据战略，加快建设数字中国。大数据作为一种新兴战略性资源，对其进行利用和分析在现代社会管理中具有极其重要的意义。

“大型活动”，是指由单位(社团)主办或政府组织，在特定时间内，面向社会临时占用或者租用公共场所举办的，由不特定多数人参加的公共活动，主要包括体育比赛、文艺活动、展览展销、庆典、重大会议、民间传统活动等[2]。近年来，随着改革开放的不断深入，大型活动在国家和地区经济、社会、政治发展过程中发挥着越来越重要的作用。在数字化和信息化高速发展的时代，大型活动安保工作也变得更加复杂而艰巨。面对复杂多变的客观环境，如何做到早发现、早处置、有效预防，是大型活动安保工作的重中之重。将大数据分析方法用于大型活动安保工作中，是顺应国家大数据战略部署的重要途径，也是加强大型活动安保工作的重要手段。

二、大数据分析在大型活动安保工作中的重要作用

当前，一些地区已经开始在大型活动安保实践中应用数据分析方法。但这些应用尚处于大数据分析的初级阶段，只是在一些领域、一些环节中零散地采集数据并加以分析，并未形成一个完整的大数据分析体系。在实践中，构建大型活动安保工作的大数据分析系统，具有重要的现实意义。

(一)大数据分析是获取大型活动安保工作情报信息的重要途径

对于大型活动安保工作来说，要确保安全稳定、万无一失，必须提前充分掌握大型活动开始前和大型活动开展过程中不稳定因素的情报信息。大数据分析是获取其情报信息、掌握安保工作主动权的重要途径。能否及时发现威胁大型活动安全的线索，做到“发现得了，控制得住”，防止危害后果的发生，很大程度上取决于先期的情报信息工作。传统人工收集情报信息的方法，已经暴露出了很大的局限性。而大数据分析可以第一时间从海量数据中筛选出有价值的信息和线索，并及时传递给相关部门[3]。同时，对于一些海量数据的处理，如海量图像、视频的识别等，由于其数量巨大，依靠传统的人工方法难以进行。运用大数据分析方法，可以做到高效、及时、准确。通过大数据分析获取危害大型活动的情报信息之后，及时传递给相关部门，促使其第一时间采取有针对性的防范措施，防止破坏性后果产生，做到防患于未然。

(二)大数据分析是有效打击各类违法犯罪、维护大型活动安全稳定的重要手段

由于大型活动期间人流量大、影响大，一些犯罪分子往往企图借助大型活动扩大犯罪影响。因此，在大型活动安保工作中，必须充分掌握各类违法犯罪活动的情报信息。随着信息产业的飞速发展和人、财、物流动的急剧加快，情报信息收集工作也面临前所未有的挑战。大数据分析，是海量数据收集后运用计算机云计算和人力分析的有机结合得出结论的过程，是顺应信息时代发展的新思路、新方法。通过大数据分析，能快速获取各种违法犯罪的准确信息，掌握各类违法犯罪的动向，相关部门能依据这些信息及时采取措施，把违法犯罪消灭在萌芽状态，防止造成严重后果，从而达到维护大型活动安全稳定的目的。

(三)大数据分析有利于提高大型活动安保效率，构建和谐警民关系

在传统的大型活动安保工作中，依靠人力来获取情报信息。一方面，效率低下、准确率低。另一方面，也给大型活动参与人和当地群众带来诸多不便，如在安保检查过程中造成大面积拥堵等等。大数据分析方法大大减少人力收集信息的环节，不但有利于提高安保效率，还可以最大限度减少数据收集给相对人带来的不便，有利于尊重和维护人民群众的合法权益，构建和谐警民关系。

(四)大数据分析有利于节省警力资源

借助于大数据分析方法，可以便捷、快速获取信息，且准确率相当高。这不仅可以避免人工分析带来的误差，还可以把警力从海量数据分析工作中解放出来，从而在一定程度上解决了大型活动安保警力不足问题。

三、大数据分析在大型活动安保工作中应用的构思与设想

(一)整体构架

在大数据分析系统整体构架上，主要围绕人员核查和车辆检查来展开。在大型活动安保工作中，可以借助移动警务通，通过两个操作模块分别来实现对人和车的核查：一是人员检索客户端，二是车辆检索客户端。在后台，通过人员信息甄别、人脸识别和车辆信息识别等大数据系统，来支持客户端对人员和车辆核查的需求。在人员和车辆信息核查模块下，包含两个系统：一个是母系统，是由人员身份信息、人脸特征信息、车辆基本信息等等组成的静态管理系统；另一个是由人员活动轨迹、车辆运行轨迹信息构成的动态管理系统。在人员静态管理母系统之下，还有一个子系统，即人员DNA信息、人员指纹信息管理系统，在需要进行进一步深入比对甄别时，可以运用子系统进行大数据分析比对(如图1所示)。

图1 大型活动安保大数据分析系统整体构架

(二)数据来源

大数据分析在大型活动安保工作中的应用需要解决一个基础问题，那就是数据来源。经过20多年的不懈努力和长足发展，当前我国公安信息网络建设已经取得很多成就，形成了以公安信息网络为基础的大情报系统。这些前期工作，为大数据分析打下了坚实基础。当前，大数据分析系统主要数据来源包括：户籍管理系统、出入境管理系统、特种行业管理系统、车辆管理系统、缉毒业务系统、网上追逃系统，等等。随着时代的发展，这些系统将进一步完备，更好地服务于大型活动安保大数据分析系统。

(三)数据采集与核查

1.人员数据采集与核查

对人员的核查，可以通过视频监控设施、热量检测设施等，对大型活动开始前和大型活动开展过程中人员流动情况进行采集，并运用大数据分析方法进行研判，有效获取安保信息。通过对人员流动情况的把控，要做到：一是掌握出入大型活动所在地人员数量情况，并将此数据进行纵向和横向比较分析。二是掌握出入大型活动所在地人员变动情况，包括突然增多、突然减少、异常聚集等情况。三是掌握大型活动所在地增减人口籍贯、民族、职业等情况。四是掌握乘坐各类交通工具的人员情况。五是快速甄别人员的身份信息和活动轨迹。当前，我国大型活动安保人员身份信息核查数据库主要在现有的公安大情报系统基础上，加以整合利用；对于人员活动轨迹核查，可以借助“天网”监控系统，结合火车票、飞机票实名认证等手段，对特定对象的活动轨迹进行跟踪分析、动态掌控。新形势下，可以充分利用视频监控、手机定位、身份证内置芯片、消费记录、住宿登记记录等手段，进行实时定位监控与大数据分析。

2.车辆数据采集与核查

当前，我国大型活动安保车辆核查数据库主要在现有的公安机动车管理系统基础上，加以整合利用。主要包括：机动车登记信息、盗抢车辆数据库、车辆违法记录数据库、重点车辆管理，等等。然而，目前对于车辆运行轨迹和用车记录管理，尚未整合成数据库，没有形成有效大数据，亟须在今后的车辆管理工作中加以弥补。笔者认为，可通过运用GPS定位、北斗定位、视频监控、无人机等手段，对车辆运行轨迹进行全面掌控并整合成大数据，在大型活动安保工作中结合车辆管理系统，通过对车牌号、车架号自动扫描查询获取车辆信息，并通过热感应、X光透视等方法获取车载信息，从而实现对车辆的快速检查，提高效率和准确率。

(四)大数据分析在大型活动安保中的预警与决策

在大型活动安保大数据预警方面，可以分为三个层次：一是高危预警，用红色表示，表示核查对象具有高度的人身危险性和社会危害性，对大型活动会构成直接威胁，如通过大数据分析比对确定对象为在逃刑事犯罪嫌疑人、恐怖犯罪嫌疑人等。对于这一类人员，要及时采取有效措施进行布控，避免其逃脱。二是可疑预警，用橙色来表示，表示虽不能确定核查对象是否具有高度危险，但其信息存在可疑之处，如：活动轨迹高度存疑、身份证信息不一致、无法查到有效信息等。此类对象需要进一步核查，乃至进行人工比对核查，有时可能会运用到大数据分析的子系统。三是安全结论，通过大数据分析未发现任何可疑之处，结论为安全，用绿色来表示，核查对象通过核查。

(五)后台人工协作

尽管大数据分析会使效率与准确率大幅度提高，但大数据分析系统绝对不是万能的，其并不等同于完全自动化分析比对，更不能保证百分百的准确。在后台，仍然需要大量工作人员进行可疑数据的深入核查和人工比对，以弥补大数据分析的不足。

四、大数据分析在大型活动安保工作中应用面临的问题与挑战

当前，尽管大数据分析在大型活动安保工作中有了一定程度的应用，但仍然存在一些亟待解决的问题。这些问题主要体现在以下几个方面：

(一)技术挑战问题

在大数据中，数据量最大的是图像视频。当前，随着“天网工程”的飞速发展，图像采集和传输已经成为常态。然而，随之而来的是海量数据的存储和传输问题。对于海量数据的存储和运输，首要方法是压缩。从2007年到2017年10年间，我国大陆地区图像视频数量增长了50倍，但压缩效率仅提升了1倍，远远跟不上数据增长速度。在过度压缩情况下，又会带来图像失真、难以识别问题。在图像存储已经饱和情况下，很多部门不得已采取过期覆盖的方式来腾出存储空间。但这样一来，可能会导致很多有价值的数据线索丢失。在数据传输方面，由于数据容量巨大，影响传输速度，而大数据分析的核心要素之一便是快速的数据流转。因此，海量数据存储和传输是当前大数据分析应用方面亟待解决的两个技术性问题。在大数据分析过程中，只有保证图像数据能够被精准分辨和识别，才能保证分析结论的精准。图像精准识别的前提是图像数据的分辨率足够高。但过高的分辨率，必然会带来分辨效率的下降和存储不下、传输不了等问题。另一方面，压缩、解压缩都是有损的，也会影响图像数据的识别精准度。同时，在特定对象的追踪与对接方面，也面临着特定对象特征识别、对接难的问题。在自动识别系统中，主要根据相似点进行识别，但这种识别本身存在着一定误差。在多个监控点数据对接上，存在着目标特征的稳定性和代表性不足，对接难问题。这些因素都将直接影响大数据分析的准确度。

(二)人才队伍建设问题

人才队伍建设问题是当前制约大型活动安保工作大数据分析系统发展的一个瓶颈。虽然公安部门正在逐步推进这项工作，并取得了一些成果。但从总体上看，在大数据分析应用人才队伍建设方面仍然存在着以下几方面的问题：一是大数据分析应用意识不强。一些公安民警容易把大数据与传统的数据信息混为一谈，认为大数据分析就是传统的情报信息分析，思想意识跟不上大数据时代发展的要求。二是定期培训指导机制未能形成。面对日新月异的大数据时代，唯有加强公安民警的培训指导，才能紧跟时代步伐，使大数据分析在大型活动安保工作中发挥重要作用。

(三)法律问题

当前，大数据分析方面的法律问题主要体现在以下几个方面：一是个人数据保护面临挑战。随着大数据时代的飞速发展，传统个人信息保护制度已经无法适应大数据时代发展的需求。在数据存储、传输、分析过程中，涉及很多部门，难以保证每一个环节都能够完全遵循原始收集目的。数据采集、传输、分析等环节涉及多方主体，个人数据保护责任难以清晰界定。二是大数据收集、流转等程序缺乏明确的法律授权，仅仅分散在《中华人民共和国刑事诉讼法》《中华人民共和国反恐怖主义法》等法律法规中，且规定得太过笼统。三是对于因数据收集和流转过程给数据主体造成的损害，难以进行准确评估和救济。

五、加强大数据分析在大型活动安保工作中应用的对策

(一)不断完善大数据分析应用技术

在技术方面，要着重解决制约大数据在大型活动安保工作应用中的瓶颈问题，研发新技术、创造新方法。例如，在解决大数据存储问题上，运用“云储存”方法能够很大程度上缓解这一难题，从而形成“云储存—云计算”的相互对应模式。在传输方面，可充分利用光纤技术，在保证质量的前提下提高传输速度。

(二)加强大数据分析应用人才队伍建设

首先，要加强机构建设，改革当前公安科技人才评价与职业发展体系，设立专门的大数据机构、编制和岗位。其次，要加强大数据专业人才引进、人才培养和专业教育。在各公安院校开设专业课程，建立大数据与大型活动安保相结合的教学实训平台。再次，要组织相关专业人员以轮训方式开展大数据课程学习，选派骨干技术人员参加社会上的大数据培训班，学习大数据的最新理论知识和应用成果。

(三)完善大数据分析应用立法

首先，要以立法的方式明确大数据收集的合法性，并对大数据分析应用于诉讼程序的合法性予以明确规定。其次，在加强大数据收集分析应用的同时，要以立法的方式加强个人数据保护。明确各部门特别是电信业务经营部门、互联网服务提供者，在大型活动安保工作中个人数据安全保护方面的法律责任。再次，要明确大数据收集、流转损害救济途径和救济方式，增强相关法律规定的可操作性。

总之，大数据分析是加强大型活动安保工作的重要手段，在安保工作中有着极其重要的作用。特别是近年来，在大数据分析广泛运用于各个领域、公安信息化建设全面推进和情报主导警务战略不断深入的形势下，深入推进大数据分析方法在大型活动安保工作中的应用，对于保障大型活动顺利开展、维护社会安全稳定具有重大意义。