网络空间智慧“扫黑除恶”机制的理论探索

莫洪宪，王肃之

（1.武汉大学 法学院，湖北 武汉 430072；2.最高人民法院第二巡回法庭，辽宁 沈阳 110179）

随着“扫黑除恶”专项斗争的不断深入，网络空间黑恶势力犯罪的有效治理日益为理论和实践所关注。与仅在现实空间实施的黑恶势力犯罪不同，网络黑恶势力犯罪还具有网络犯罪的结构与形态，使得传统的治理机制愈加显得捉襟见肘。2019 年10 月，最高人民法院、最高人民检察院、公安部、司法部联合颁布《关于办理利用信息网络实施黑恶势力犯罪刑事案件若干问题的意见》（以下简称《网络黑恶势力犯罪意见》），旨在依法严厉惩处利用信息网络实施的黑恶势力犯罪。《网络黑恶势力犯罪意见》的颁布既体现了实务部门对于该类犯罪的重视，也意味着刑法层面专项治理机制的规范塑造。然而网络空间中的该类犯罪具有明显的技术特征，犯罪组织和犯罪行为的网络化日趋明显，亟须刑法治理和技术治理的有效互动。目前实践中对这一问题虽有探索，但是呈现碎片化、零散化的特征，亟须从理论上进行归纳和总结，探索构建网络空间智慧“扫黑除恶”机制体系，以充分推动对该类犯罪的有效治理、协同治理。

一、网络空间黑恶势力犯罪与智慧化治理

在信息化、网络化的浪潮中，黑恶势力犯罪也逐渐向网络空间延伸。黑恶势力犯罪的网络化不仅意味的犯罪的场域、区域网络化，更是意味着组织形式和行为方式的网络化，导致传统的打击方式难以充分发挥效果，亟须完成治理的智慧化。

第一，黑恶势力组织走向“非现实化”。网络通过符号互动形成社会态势，在一定程度上超越于现实社会。随着“扫黑除恶”专项斗争的深入，网络空间黑恶势力组织向更为“虚拟”的组织形式转变。其典型代表为“网络水军”案件，除了“家族式网络删帖团伙”，更多的网络水军组织并不依靠现实的血缘、社会关系，而是通过网络组织起成员之间本无现实关联的犯罪组织。如天津首例“网络水军”删帖案，涉案团伙以网站为核心平台，雇主通过网站发布任务支付报酬，行为人通过社交软件和“上级”联系，在快速删帖后，会得到一定的酬劳。该案团伙人员涉及九省市，共包括16 人①。黑恶势力组织“非现实化”导致传统的以地域、人际为基础模式的传统黑恶势力犯罪治理面临困境。由于组织的网络形式和组织人员的分布式存在，如果不结合大数据、人工智能等新技术进行智慧化的侦查和打击，有可能难以完全发现这些犯罪组织和人员的存在，导致对于黑恶势力组织打击的不周延。

第二，黑恶势力犯罪行为走向碎片化。网络空间的重要社会结构之一就是跨时空互动性②。在跨越时空通信的基础上，行为的集中形态被解构，同一行为可以在分布式的时间、空间产生交错影响，传统的完整、集中的行为日益分为多个碎片、分散的“行为”。在此影响下，黑恶势力犯罪行为也呈现碎片化的样态。比如“网络水军”案件中，根据之前的报道，对客户是“发帖最低0.7元每条”，对“水手”是发帖每条领取0.25元报酬③，这就意味着每名“水手”所实施的具体发帖行为的危害性极为有限，甚至难以被捕捉、侦控。再如辽宁丹东网络“套路贷”案件中，行为人除实施打电话威胁受害人要将其欠款一事告知亲属、朋友、同事的行为外，还实施给受害人亲属、朋友、同事、高频联系人打电话滋扰的行为④。这些行为很多较为轻微，可能本身无法构成犯罪，如果不通过智慧化的方式进行关联分析、对比研判，很可能导致行为的遗漏，从而难以实现对黑恶势力犯罪行为的完整评价。

第三，黑恶势力人员走向流动化。由于网络空间具有流动性，这种流动性也影响着黑恶势力犯罪参与的形态。流动空间是通过流动运作和分时共享（time-sharing）⑤完成社会实践的实体组织⑥。网络黑恶势力组织也不免受这种流动性的影响，特别是其人员的流动性日趋明显。比如“网络水军”案件中，参与犯罪组织只需要通过社交软件和“上级”联系，实施相应的任务获得酬劳即可，既无需传统的“拜堂”等仪式，也无需和“上级”保持相当程度的隶属关系。按照传统的侦控方式很可能遗漏一些处于“边缘地带”的行为人，从而放任其参与其他黑恶势力犯罪。因此，有必要通过智慧化的方式对关联人员进行全面分析和统计，确保对于涉案人员的完整掌握、布控，确保不使一人漏网。

二、智慧“扫黑除恶”的实践与不足

（一）智慧“扫黑除恶”的初步实践

随着“扫黑除恶”专项行动推向深入，一些地区认识到传统黑恶势力犯罪治理模式的不足，开始探索结合新技术推动智慧“扫黑除恶”的实践。主要包括以下几个方面：

第一，推动地方性立法对于智慧“扫黑除恶”作出规定，提供制度供给。2018 年7 月26 日，湖北省人大常委会第四次会议审议通过了《湖北省人民代表大会常务委员会关于深入开展扫黑除恶专项斗争的决定》⑦（以下简称《关于深入开展扫黑除恶专项斗争的决定》），其中有与智慧“扫黑除恶”相关的规定。首先，《关于深入开展扫黑除恶专项斗争的决定》规定：“以线索摸排核查、重点案件侦办、突出治安问题整治为抓手，在精准打击、深度打击、延伸打击上下功夫，切实打好扫黑除恶主动仗攻坚仗整体仗。”而“线索摸排核查”“精准打击”等措施离不开智慧技术的支持。其次，《关于深入开展扫黑除恶专项斗争的决定》规定：“推进群众性治安防控‘雪亮工程’建设，健全各级综治中心和网格化平台，推动社会治理重心向基层下移，将涉黑涉恶违法犯罪信息纳入社会信用惩戒体系。”这就为全省范围内跨平台的智慧“扫黑除恶”提供了依据。

第二，借助信息技术进行统计，发布地区性“扫黑除恶”大数据。如2018 年6 月，内蒙古自治区发布“扫黑除恶”大数据，截至6月底，已打掉涉黑犯罪组织5 个，抓获犯罪嫌疑人130 人；打掉涉恶团伙377 个，抓获团伙成员2272 人；共破获各类刑事案件1102 起；缴获枪支3 支；查封扣押涉案财产1.64亿元⑧。2018 年10 月，甘肃省也发布“扫黑除恶”大数据，截至9月底，全省公安机关共打掉涉黑涉恶团伙及“村霸”243 个，破获刑事案件857 起，查处治安案件219起，扣押非法资产2162万元。其中打掉黑社会性质组织6个，抓获成员191名，破获刑事案件167 起；打掉恶势力犯罪集团38 个，抓获成员504名，破获刑事案件256 起；打掉恶势力团伙166 个，抓获成员1227 名，破获刑事案件353 起；打掉“村霸”33个，破获刑事案件81起⑨。这些数据的统计以及后续分析对于打击发生在现实空间和网络空间的黑恶势力犯罪均有重要意义。

第三，探索运用智慧方式进行黑恶势力的线索与证据收集。比如任某某等17 人全国首例房屋中介涉黑案即是智慧“扫黑除恶”方式应用的典型案件，该案中存在单笔涉案金额不高、暴力色彩不明显等问题，任某某等人亦都辩解是通过签订合同、与人谈判的方式合法获取违约金或定金。侦查期间，武汉市武昌区人民检察院“扫黑除恶”工作专班提前介入，基于大数据及其他手段将数百起伪装成合同违约的“纠纷”警情数据汇总研判，扩大证据收集范围，及时固定证据，依法查封、扣押、冻结涉案财产，深挖黑恶势力“保护伞”，推动了案件的及时、有效侦办。福建省厦门市探索创新“大数据+扫黑除恶”模式，厦门市政法信息共享平台自2017 年11月开始建设，“扫黑除恶”专项斗争开始后，市扫黑办专门研发了“扫黑除恶”模块。该模块充分利用厦门市已有的信息化建设成果，特别是城市公共安全平台的数据共享服务，实现了平台联通、数据融通，拓宽了涉黑涉恶犯罪线索的发现渠道⑩。

（二）智慧“扫黑除恶”实践的不足

虽然各地围绕智慧“扫黑除恶”进行了多种实践，但是总体来看依然存在较大的不足，难以适应黑恶势力犯罪特别是网络空间该类犯罪治理的现实需要。其主要不足之处表现为：

第一，目前的智慧“扫黑除恶”系围绕黑恶势力犯罪总体开展的，缺乏关于网络空间该类犯罪的针对性。无论是湖北省人大常委会《关于深入开展扫黑除恶专项斗争的决定》关于智慧“扫黑除恶”的相关规定，还是内蒙古自治区、甘肃省发布的“扫黑除恶”大数据，均是针对黑恶势力犯罪整体做出的，未考虑网络空间黑恶势力犯罪的独特性。网络空间黑恶势力犯罪由于在组织结构、行为方式、人员形态等方面具有独特性，对其难以完全按照传统黑恶势力犯罪的思路实现有效治理，否则也无必要制定专门的《网络黑恶势力犯罪意见》，这是其他类型的黑恶势力犯罪所从未享有的“待遇”。智慧“扫黑除恶”之所以有必要作为专门的机制被提出，最主要的原因也是基于网络空间的现实化，对于其中的黑恶势力犯罪必须采取契合信息、数据、智能技术发展的新模式，特别是充分运用智慧技术、智慧方式，目前的实践并未充分体现这一视角。

第二，目前的智慧“扫黑除恶”主要强调大数据等技术的应用，而且深度和广度均存在不足。现阶段大数据技术在涉黑涉恶案件的线索排查、证据收集等方面有了初步运用。但是从总体来看，智慧技术的应用程度和领域较为有限，表现为不全面、不系统，缺少专门的智慧系统以及快速分析、移送反馈机制。以任某某等17 人全国首例房屋中介涉黑案为例，该案虽是智慧技术初步应用的典型案件，但是该案未能通过大数据预先对于涉及的数百起伪装成合同纠纷的异常警情进行智能的检测和排查，一定程度上影响了涉黑涉恶案件的发现和处理，折射出智慧技术在涉黑涉恶案件侦办过程中的应用不足。

第三，目前的智慧“扫黑除恶”实践缺乏参与性、协同性。现有实践多是单一部门、单一地区的有限探索，既缺少相当范围、相当领域的主体有效参与（如网络服务提供者），也缺少科学和全面的协同机制。以智慧技术和行业“扫黑除恶”的衔接为例，目前各地相关认识不够深入，未充分挖掘智慧“扫黑除恶”与行业治理的内在联系，更未将其作为专项斗争的重要内容予以考量，在分析研判、标准衔接、数据对接等方面缺少实践，无法将各行业的基本指标、维度和智慧技术关联，难以通过数据桥梁跨越行业、领域的壁垒实现智慧“扫黑除恶”与各行业治理的全面有效对接。

三、网络空间智慧“扫黑除恶”机制的二重维度

目前智慧“扫黑除恶”只是零星、分散的实践，并无科学、系统的机制设计，更缺乏对于网络空间的专门考量。因此，需要从基本机理着眼，推动网络空间智慧“扫黑除恶”机制的维度构建，并从技术协作维度、技术与法律协作维度予以具体化。

（一）技术协作维度

网络空间智慧“扫黑除恶”离不开信息科学相关的各项技术，但是机制化的网络空间智慧“扫黑除恶”强调各项技术的协同运用，而非仅是强调某一类技术的适用。就技术层面而言，需要推动大数据技术、云计算技术和人工智能技术的协同运用。

第一，大数据技术。“大数据不是简单的数据库的规模和范围不断扩大和越来越多的信息被不断扩展的程序收集。”大数据通常被描述为四个“V”，即数量（Volume）、多样（Variety）、速度（Velocity）和价值（Value），以动态的方式进行描述即通过数据发掘进而从海量的、分散的大量数据中发现价值。大数据技术的关键在于数据挖掘（data mining），而且这种数据挖掘可以通过快速、高效的方式完成。通过挖掘大数据，可以进行有效的分析研判，为决策提供参考。“Google 流感趋势（Google Flu Trends，GFT），其基于网页搜索的分析来估计流感趋势、位置等数据，这经常被引用作为大数据发挥效果的事例之一。”

对于网络空间智慧“扫黑除恶”而言，大数据技术无疑发挥着基础性作用，即为其他技术形式提供基础资源。无论云计算技术还是人工智能技术，其性能和效用的实现必须以大数据为基础，而大数据本身的收集、分类、提取、整合必不可少。大数据技术对于网络空间黑恶势力犯罪治理具有两个方面的基础意义：一方面，网络空间中的黑恶势力犯罪行为通过信息网络的形式实施，其数字“足迹”有迹可循，进行大数据化的统计和分析无疑能够为充分摸排组织、行为、人员线索提供基础数据；另一方面，随着“扫黑除恶”专项斗争的深入，根据既有的司法裁判结果进行统计，无疑能够为研判、预判网络空间黑恶势力犯罪的趋势与方向提供重要资料。随着技术的发展，大数据技术所能够承载的数据体量日益增大。“大（数据）传感器收集更多和新型的数据，廉价的数据存储可以无限期地保留数据。”也即大数据技术在支持网络空间智慧“扫黑除恶”机制的过程中不会出现数据过载问题，可以充分发挥其基础性作用。

第二，云计算技术。云计算即通过运用云端资源进行分布式计算的技术形式，其目的是“将资源集中于互联网上的数据中心，由这种云中心提供应用层、平台层和基础设施层的集中服务，以解决传统IT系统零散性带来的低效率问题”。“云计算”中的“云”一般称为“cloud”，其实质表现为一个动态的集合（group）。云计算描述的是一种计算结构而非计算内容，因此云计算提供了一种方法与范式。

对于网络空间智慧“扫黑除恶”而言，云计算技术发挥着算法保障的作用。无论是大数据统计结果还是人工智能分析都对运算有着巨大的需求，云计算技术也是未来智慧机制实现的技术依托。目前进行的智慧“扫黑除恶”多是单机操作，并非基于云端系统——无论是地区性的数据统计还是个案性的数据分析。而现有实践显然难以适应网络空间黑恶势力犯罪组织、行为、人员的新样态，特别是基于其嬗变的现实状况，挖掘分析均需要大量的数据计算，远非单机资源所能够承载。因此，云协同的基础性作用应当被突出强调。

第三，人工智能技术。人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）这一概念的出现一般认为可以追溯至1956 年。有学者认为：“根据诸多学者文章中对于人工智能的界定，其是人为创造的智慧，即在计算机或其他设备上模拟人类思维的软件系统。”人工智能的社会应用也愈加广泛，如在医疗领域，人工智能软件特别是包含机器学习的软件，提供了无需基于规则编程的数据学习的能力，可以简化将微量元素从初始化到市场化的过程。人工智能的普及和发展已经在相当大的程度上改变了社会的发展和人们的认知。

对于网络空间智慧“扫黑除恶”而言，人工智能技术是最为核心的领域，无论是大数据技术还是云计算技术都是为智能化、智慧化提供支撑，最终实现网络空间“扫黑除恶”的目的。比如对于“非现实化”的组织、碎片化的行为、流动化的人员，依靠传统的人工识别与简单机械运算无法发现其关联，只有充分发挥基于数据、算法之上的智慧系统作用，才能够高效、集中、全面地进行分析研判，确保有针对性、有效性地开展侦控与打击。

（二）技术与法律协作维度

与信息技术领域本身的应用相比，智慧“扫黑除恶”机制除了要求技术层面的协同，更需要技术与法律的协同。对于网络空间的黑恶势力犯罪治理而言更是如此，需要从规范协同、指标协同方面分别着力。

第一，技术与法律的规范协同。目前我国仅有湖北省人大常委会《关于深入开展扫黑除恶专项斗争的决定》等地方性立法，国家层面并未出台“反有组织犯罪法”，也未针对黑恶势力犯罪侦查、防控、治理规定技术指标，更缺乏对于网络空间智慧“扫黑除恶”机制的专门规定，所以亟须完善这方面的法律法规。

一方面，应推动一般层面智慧“扫黑除恶”机制的立法。基于我国智慧“扫黑除恶”的实践需求，我国在未来出台的“反有组织犯罪法”以及其他相关立法中可以特别规定以下方面的内容：一是规定专门的信息系统。可规定反有组织犯罪专门机构负责建立有组织犯罪信息系统，行使与有组织犯罪问题相关职权的各部门应当为此提供必要的信息，并将部门内部信息系统中有关有组织犯罪的数据共享给有组织犯罪信息系统。二是规定大数据分析与预警。可规定反有组织犯罪专门机构负责对有组织犯罪状况进行研判，对有组织犯罪发展趋势作年度分析与预测，并根据地区、行业、领域向相关部门发布不同级别的预警。三是规定智慧侦查措施。可规定对于有组织犯罪，公安机关根据侦查的需要，经过严格的批准手续，可以采取记录监控、行踪监控、通信监控、场所监控等技术侦查措施，特别是智慧侦查措施。对一些重点技术形式也可以考虑出台专门规范文件，如出台“关于大数据‘扫黑除恶’的专项通知”“‘扫黑除恶’信息数据管理办法”等文件，明确指导思想、基本原则、核心要求、具体措施、责任承担等事项。

另一方面，还应在下位文件中就网络空间智慧“扫黑除恶”机制进行专门规定。《网络黑恶势力犯罪意见》虽然系针对网络空间黑恶势力犯罪治理制定的，但是其内容主要围绕实体法层面展开，具体围绕司法认定等问题作出规定，并未规定信息网络等技术的应用问题。然而网络空间的黑恶势力犯罪具有自身特点，需要在智慧技术层面作出专门规定。因此，应当通过专门制定规范（出台“关于办理利用信息网络实施黑恶势力犯罪刑事案件技术问题的意见”）或专门规定章节（“关于黑恶势力犯罪刑事案件技术问题的意见”一章）的形式进行明确。

第二，技术与法律的指标协同。传统意义上，“扫黑除恶”的技术适用和法律适用是分离的，技术适用仅在侦查领域，法律适用仅在审判领域。然而，随着技术的发展，智慧“扫黑除恶”机制强调法律与技术的结合，在审判、治理领域同样需要大数据统计和智能分析，技术在侦查领域的适用和相关法律规定的关联更加紧密，技术指标和法律指标的协同需求日益凸显。特别是对网络空间的黑恶势力在组织、人员、行为等方面都面临特殊的认定问题，如对于“网络水军”中大量主体实施的发帖、删帖行为，如何在统计和分析过程中与相关刑事立法、司法解释对接从而妥当认定其组织性需要深入研究。

其中最关键的难题在于定量指标和定性指标如何进行协同。信息技术本质上具有定量的性质，无论数据的运算还是结果的导出。与之不同，网络空间黑恶势力犯罪治理工作强调定性属性，二者存在差异。笔者曾提出将黑恶势力组织的要件判断与信息数据进行对接，分组织问题线索信息、经济问题线索信息、行为问题线索信息和危害性问题线索信息，实现涉黑涉恶问题线索数据库与黑恶势力的构成要件相衔接。

但是对于网络空间智慧“扫黑除恶”而言，由于黑恶势力组织、行为、人员的特殊情况，更需要借助智能系统辅助人工进行线索收集、数据研判、决策分析，即要求智能系统不仅需要完成定量运算，更需要辅助进行定性分析。比如在“网络水军”案件的侦办中，行为人往往互不相识，难以通过传统的社会关系排查锁定，在确定组织者之后，对于参加者的排查则可借助智能系统进行全面检索，从而确保对于所有人员的快速、完整排查。

在具体操作上，可以将“0-1”的数字判断与“有-无”的事实判断进行有机衔接，从而推动智能系统介入定性判断，辅助相关人员的工作。以网络空间黑恶势力组织的判断为例，可结合其四个特征通过智能系统进行辅助判断（见图1）。

图1 网络空间黑恶势力组织特征智能判断过程图

当然，图1是为展示清楚进行了简化，在判断过程中还需要进行二次判断。比如对于组织人数的判断，可以“3人”作为界限进行细化；对于组织行为的判断，可区分犯罪行为和违法行为分别划定不同的数量标准。最终的推导结果可以成为相关人员分析的前提和资料，通过智能系统进行初次筛选排查，减少工作量和误差。

四、网络空间智慧“扫黑除恶”机制的实践方式

由于网络空间黑恶势力犯罪的独特形态，推动智慧“扫黑除恶”机制的落实不仅需要贯彻前述的二重维度，而且还需结合客体和主体特殊之处确立科学的、有针对性的实践路径。

（一）客体实践方式

客体实践方式是基于智慧“扫黑除恶”机制所针对的对象来说的，具体围绕网络空间黑恶势力犯罪的组织、行为、人员采取有针对性的对策，结合《网络黑恶势力犯罪意见》的规定构建指标体系和智慧程式，通过智慧方式实现网络空间“扫黑除恶”的全覆盖、全维度打击。

第一，网络空间黑恶势力犯罪组织层面。应围绕网络空间中涉及“黑色”或“灰色”地带的各种组织进行全面、自动化的排查，同时结合人工进行判断。以“危害性特征”为例，传统意义上的智慧防控多是基于城市空间展开，如通过大数据对重点地点进行实时防控，特别是针对商贸集市、批发市场、车站码头、旅游景区等往来人员复杂的重点地点，运用犯罪地理学、犯罪制图技术，基于GIS（地理信息系统）进行涉黑涉恶案件的防控。然而网络空间不同于现实空间，其具有分布式的特征，难以确立集中、确定的地域场所，因此智慧排查应主要围绕网络行业、领域展开。《网络黑恶势力犯罪意见》第13条已经明确“在网络空间和现实社会造成重大影响，严重破坏经济、社会生活秩序的”，应当认定为“在一定区域或者行业内，形成非法控制或者重大影响”。基于此，可针对不同领域的网络行业资源集中程度、管理干扰情况等进行智慧排查，设置预警指标（比如资金流向、交易指向明显超出正常范围），一旦数据出现异常情况则通过智能系统向相关人员报警，进行人工重点排查。

第二，网络空间黑恶势力犯罪行为层面。网络空间中的黑恶势力犯罪行为更加碎片化，不仅“网络水军”行为体现这一特征，网络“套路贷”中的网络滋扰等行为也是如此。《网络黑恶势力犯罪意见》第12条明确其行为的“线上线下相结合的方式”，肯定了网络行为也可以作为“违法犯罪活动”的当然内容。应改变传统的对于犯罪行为进行重点排查、对于违法行为进行附属排查的方式，对于关涉某一组织及其人员的大量违法行为进行重点监控，通过算法聚类识别，为后续人工判断提供充分的判断资料和参考意见。但在此过程中也应重视划定合理的界限指标，《网络黑恶势力犯罪意见》第12条也强调，单纯通过线上方式实施的违法犯罪活动，且不具有为非作恶、欺压残害群众特征的，一般不应作为黑社会性质组织行为特征的认定依据。因此，对于行为层面指标的设置应当与其他指标“串联”，即通过算法设置，将单纯符合（违法）行为指标而不具有其他指标的情形，通过智能系统自动过滤剔除。

第三，网络空间黑恶势力犯罪组织人员层面。由于网络空间的跨时空互动性，以及黑恶势力犯罪组织人员的流动性，传统的以人员社会关系为核心的防控模式捉襟见肘。《网络黑恶势力犯罪意见》第10条也指出，对部分组织成员通过信息网络方式联络实施黑恶势力违法犯罪活动的，即使成员之间相互未见面、彼此不熟识，也不影响对组织特征的认定。因此应当将以社会关系为中心的防控模式转为以（网络）轨迹为中心的防控模式。即一方面通过可疑操作关联、其他刑事案件关联等方式确定可疑人员后，对其进行全面排查，确定是否和特定组织有关；另一方面，对于刑释解教人员和被打击处理过的网络空间黑恶势力组织人员进行重点防控，通过轨迹信息、通信信息、财产变动信息等重要信息的监视，防止其再犯，实现长效化的人员数据监控。

（二）主体实践方式

主体实践方式是基于参与实施智慧“扫黑除恶”机制的主体来说的，在传统意义上相关部门共同参与网络空间黑恶势力犯罪治理之外，还应该特别强调网络服务提供者的有效参与，致力于实现公私协作。

第一，通过智慧技术实现跨部门有效协作。“扫黑除恶”专项斗争中不仅有政法部门积极参与，经济部门、社会管理部门也是重要的责任主体，多部门的共同参与才确保了专项斗争的实效。然而目前有限的智慧技术运用多限于各个部门内部，未实现跨部门、打通壁垒的协作机制，亟须实现突破。比如可以整合城市公共安全管理与基层社会治理信息系统平台、城乡社区网格化服务管理平台、“雪亮工程”大数据应用平台、综治中心信息化系统平台，建设政法信息共享平台与跨部门云协同平台。

在具体应用上，这种跨部门协作应当贯穿网络空间智慧“扫黑除恶”的各个领域。一是在取证智慧协作层面，通过智慧平台打造黑恶势力电子证据系统，根据“打早打小”的证据需求特点，充分利用智慧技术电子化、实时性的优势，保证证据的时效性、实效性。二是在行动智慧协作层面，通过智慧平台和网络行业的管理部门实现全面联网，对于应处行政处罚的、处于萌芽状态的网络空间黑恶势力行为也确保和刑事案件一样的实时协作打击效果。三是在涉黑涉恶财产查处智慧协作层面，公安部门、人民法院等政法部门与金融、房屋管理等部门实现数据联网和精准大数据查询，既保证侦办过程中迅速、全面清查所有涉黑涉恶案件财产，使财产冻结与执行在贯彻严格化、程序化的同时走向在线化、实时化，彻底扫除黑恶势力的经济基础，也保证不侵犯合法的财产。四是“保护伞”腐败案件关联查处智慧协作，将“扫黑除恶”线索数据智慧系统与政法部门现有的“天网”“雪亮工程”等相关系统数据关联，充分挖掘网络空间涉黑涉恶案件与腐败案件的线索联系，在发现有交集的国家公职人员后，立即进行“保护伞”线索排查、信息比对以及问题线索优先精准分析，一旦查实后立即同时移送，让智慧技术成为发现每一个“保护伞”的利剑。五是分析研判智慧协作，即通过智慧技术分析不同类型网络空间黑恶势力和特定犯罪的关联性以及定罪量刑的适当性、均衡性，为全面、长效打击网络空间黑恶势力犯罪提供支持。

此外，也应致力于构建跨部门的智慧“扫黑除恶”机制保障体系，确保技术支持。比如，为确保跨部门智慧系统、数据库的运转，有必要建设多个部门共同参与的智慧“扫黑除恶”重点实验室，特别是侧重推动两类实验室的建设：第一类为“扫黑除恶”数据实验室。即基于数据基础统计、组合算法分析、分类算法、聚类算法、离群检测、时间序列分析等大数据实验，充分挖掘黑恶势力组织、人员、资金等关键信息数据，为扫黑除恶工作的开展提供基础数据支持，确保跨部门的数据存储和共享。第二类为“扫黑除恶”智慧分析实验室。即基于数据分析、消息分析等智慧实验，综合分析“扫黑除恶”侦查、防控等方面的效果，通过算法归纳得失，为分析预判、即时协作等方面提供全面的技术支持。

第二，通过智慧技术实现公私协作。随着网络社会的发展，网络服务提供者的地位日益彰显，在犯罪防控层面的作用也愈加不可或缺，其与相关部门的协作成为网络空间犯罪治理的重要方式。部分地区已有实践，比如在广东省公安厅2017 年“飓风”和“安网”等专项行动中，腾讯“守护者计划”安全团队曾协助广东警方摧毁犯罪团伙50余个，抓获犯罪嫌疑人550余名，缴获各类个人信息近1亿条。

基于此，应由政法、网信等相关部门与腾讯、阿里巴巴、百度等大型互联网企业开展合作，在保证数据安全的前提下推动智慧技术在公私领域协同“扫黑除恶”过程中的充分应用，特别是注重以下层面：第一，用户数据、交易数据的实时共享和快速查询，协作锁定网络空间黑恶势力的行为、人员、资金信息数据。第二，合作开展专项行动，开展政法、网信等相关部门和互联网企业共同协作的“网上网下”立体行动，将网络空间黑恶势力一网打尽。第三，协作大数据分析，借助互联网企业的海量数据和分析运算能力对网络空间黑恶势力进行模型分析，为精准预测和彻底打击提供支持。

注释：

①《天津首例“网络水军”删帖案告破 涉案额800余万》，新浪网，http：//news.sina.com.cn/o/2018-07-26/doc-ihfvkitw9045591.shtml，2020年4月26日访问。

②郭玉锦、王欢：《网络社会学》，中国人民大学出版社2017年版，第4—5页。

③《揭秘网络水军操作流程：接单每帖最低0.7 元》，搜狐网，https：//it.sohu.com/20110110/n278768122.shtml，2020年4月26日访问。

④《丹东警方破获特大网络套路贷案件涉案资金达十多亿》，新浪财经网，http：//finance.sina.com.cn/money/bank/bank_hydt/2019-09-11/doc-iicezueu 5072467.shtml，2020年4月26日访问。

⑤分时共享是利用多重程序（multiprogramming）与多任务处理（multitasking）等技术，使多个用户在同一时间内分享相同的信息网络资源。

⑥See Manuel Castells, The Rise of the Network Society, Blackwell Publishing, 2010, p.442.

⑦《湖北省人民代表大会常务委员会关于深入开展扫黑除恶专项斗争的决定》，http：//www.hubei.gov.cn/zhuanti/2019/rdzd/201901/t20190123_1379521.shtml，2020年4月26日访问。

⑧《内蒙古发布扫黑除恶“大数据”》，中国新闻网，http：//news.sina.com.cn/o/2018-07-06/doc-ihexfcvk 6128839.shtml，2020年4月26日访问。

⑨《甘肃发布扫黑除恶“大数据”》，中国日报网，http：//cnews.chinadaily.com.cn /2018-10/13/content-37 064009.htm，2020年4月26日访问。

⑩《厦门创新“大数据+扫黑除恶”模式成效亮点初显》，央视新闻网，http：//news.cctv.com/2018/09/20/ARTlysq2YXNFVjO7D8q6VMcF180920.shtml，2020年4月26日访问。