智慧平安社区建设背景下社区治安风险防范问题研究

马 克

(铁道警察学院，河南 郑州 450053)

“智慧城市”建设是提高城市管理水平和居民生活质量的重要途径，在此背景下，智慧社区的概念应运而生。当前，我国很多城市在智慧社区建设方面探索出了有益经验，并出台相关指导性文件和政策鼓励社会各界力量参与到智慧社区的建设之中。而智慧社区与智慧警务理念不谋而合，两者都是利用现代科技的力量，通过架设物联网、云计算机等相关实体基础设施，应用多种终端和媒体融合通信技术，实现社会管理模式的创新发展。智慧平安社区建设一定意义上是智慧社区与智慧警务的结合体。社区作为城市的基层社会实体，其安全问题关系着居民对城市的归属和认同感，也是居民幸福指数的重要组成部分。智慧平安社区的建设，为防范社区风险、维护社区安全与稳定提供了新的思路。

一、智慧平安社区建设现状分析

(一)智慧平安社区建设的典型案例

当前，各地借助智慧社区、智慧警务等建设的契机，纷纷探索并推进智慧安防社区的建设，以加强对社区治安风险的识别与防范。各地也出现了很多典型的成功案例。如：

重庆市江北区的山水景园小区由廉租房和还建房组成，小区的人口流动性很强，由于物业费低，保安服务能力跟不上，该小区刑事案件时有发生。通过智慧平安社区的建设，该小区大门升级智能门禁系统，由当地派出所对小区的住房完成了人像采集工作后投入使用。小区公共区域也增加了11个视频监控摄像头。通过以上升级改造，数据显示，该小区的发案量显著下降。

河南省郑州市金水区的花园小区通过人脸识别、智能感知系统的安装与使用，实现了对小区人员变动的实时监测。小区住户基本情况全部录入大数据平台，从而改变了过去登门入户核查工作难的问题。在全国第七次人口普查当中，通过设备抓拍和模型算法，仅用一天的时间民警就掌握了该小区的人员变化情况，随后集中上门具体核实。这样既保证了核查的准确性，又缩短了核查时间。同时，经过前期宣传，以App自动+上传问题或报警也开始被居民逐步接受。

不难看出，通过智慧平安小区建设，各地小区的治安风险防范能力得到了不同程度的提升，智慧安防理念已经深入人心。与传统的社区治安风险防范手段相比，智慧风险防范的优势十分明显。

(二)传统社区治安风险防范的不足

过去很长一段时间，我们在传统的人防、物防和技防手段方面已经积累了很多经验，这些手段在维护社区治安方面发挥了重要作用。 但随着现代社会的发展，区域风险的复杂程度大为增加，治安形势变得更为复杂多变。传统的社会风险防范手段以人员密集劳动为主要特征，其手段单一、发现滞后等弊端也开始显现。由于严重依赖人力资源，社区安全与承担风险防范人员的防范意识和责任意识密切相关。社区风险防范工作做为一项日常性、基础性工作，在长年累月的不断重复中极易在落地时流于形式。同时，由于应对风险手段的单一性，如处理手段集中于罚款、查封等手段，使得社区治安风险经过不断积累可能演变成“大事件”。因此，传统治理理念和手段的局限性使现有社区治安管控工作仍然带有重事后打击、轻事先预防的基因。在社区传统风险与非传统风险交织的当下，传统社区治安风险防范工作需要做出改变。

(三)智慧风险防范在平安社区建设中的优势地位

在智慧社区风险防范工作中，对人、事、物、车、网等诸多要素的监测由智能设备完成，从而实现了对社区风险的全要素监测和全周期风险防控。得益于大数据和云计算机技术运用，智慧防范体系能够对各类治安风险数据进行深度挖掘和相互关联，进而对风险点进行识别和预测，向执行人员及时推送有关信息，从而完成以数据流为思维模式的风险防范工作。与传统风险防范手段相比，社区智慧风险防范能够通过工作人员日常收集的信息和感知设备获取数据的深加工，对可能存在的风险因素进行准确分析，进而为提前防控提供指导依据。这种将工作前置的做法，能够起到预防、减少犯罪行为和治安事件发生的作用。对于一些风险防控点，如犯罪活动，能够实现提供情报线索、提升打击力度与精准度的目标，以部分替代传统的人力摸底排查工作。

另外，通过数据共享的方式实现警务信息、政务信息和小区信息等数据的互通互联，实现社区风险防范的集中管理与协作运行，集监测监控、预测预警和协同作战的一体化、全立位综合治理模式能够极大地提升智慧社区的风险防范和应对水平。

二、智慧社区风险防范体系架构实现路径

(一)多维感知上线，打造智感防控体系

传统社区风险防范虽然有诸多不足，但在维护社区安全方面仍占有重要地位。特别是人防手段能够拉近社区成员之间的距离，从而营造积极、团结的社区氛围，增强居民对社区的认同感。智慧社区建设需要得到居民、物业和其他企事业单位的支持，并参与其中，这样才能实现全民安防，共筑社区安全防线的新格局。

对信息的感知是社区风险防范的第一道关口，是进行智能风险防范的基础。风险感知的内容应包括位置、身份和活动等要素。借助当前智能语音交互技术、人像识别技术、视频监控技术、WIFI嗅探技术、智能传感技术和无人驾驶技术等多种现代技术手段，我们可以实现对社区治安风险的全时段、全要素的监测与抓取，从而在源头上确保任何与安全相关的因素都能够在第一时间被感知、被确认，构建集成性强的自动控制感知体系，并在实践应用中不断改进感知手段和提升深度挖掘数据的能力。

公安机关在这一层级应发挥主导作用，应主动与小区、商户等协手共建，实现公安感知体系与民间感知设备在规划、设计、运营等方面的一致。目前各地区比较成熟的做法主要有：第一，规划和整合辖区内的小区、商户、学校、企事业单位和重点场所、重点路段等安装的视频监控，力争实现重点区域视频监控的全覆盖率，加大重点时段和区域的视频巡查力度；第二，利用智能门禁、卡扣监测设备和人脸识别技术等，实现进出小区、楼栋、街道的人和车辆信息的自动抓取和上传，动态感知各类基本信息；第三，利用智慧平安社区建设，将小区居民的授权信息、租住信息、人口流动信息、水电气等生活信息和基础设施运行信息等以多样化的传送方式汇总到公安信息网，以实现大数据应用平台的数据全采集和全流通。

(二)强化数据靶向的防范模式

公安机关作为治安风险防范的主体之一，除自建信息数据库外，还应主动对接政务信息和社区信息，以全面获取流动人口、网吧上网、旅店入住、机动车和违法犯罪信息以及水电气信息、出入信息、公共设备传感信息等，再结合互联网使用痕迹如MAC地址、Wifi位置、虚拟身份和群组关系等信息，以数据的形式重构现实社会。

对海量数据应用的有效途径就是进行知识图谱建设，即以智慧化风险要素规则的形成和社区治安风险场景的数据学习相结合的方式搭建知识应用引擎，通过数据查找、分析、交换等形成结构化的知识体系。以数据为基础的社区安全智慧防范基本流程是：首先对于社区治安风险事件如火灾、群体性事件、领里纠纷、违法犯罪活动等进行信息探知和检索。在大量的动态信息中识别出符合规则的可疑事件、重点人员、异常车辆和组织活动等，将多重可用信息进行快速、分层的检索与碰撞，完成对社区治安风险关联数据的全面把握。其次，对风险关联信息进行融合分析。在基于社区风险防范的知识图谱与大数据本体库的基础上，对系统监测到的人员身份和活动信息、车辆身份和轨迹信息、人口变动信息、基础设施设备的异常信息、事件的时空聚合信息，结合接处警信息和违法犯罪信息等，对要素间的风险关系进行分析挖掘，采用时空比对、活动分析和关系推演等方法，将人、车、事、物、路、网等多重信息绘织在一张大的关系网中，呈现其中的关联关系。另外，借助于日益成熟的数据挖掘和机器学习技术，通过事件拓展、事件比对、关系推演、实体拓展等方法，由体系自动挖掘出多个实体之间的内在关联层级和路径，从而向有关人员呈现潜在的人员关系、同行关系、同群体关系等。即使有时不能呈现有效的关联线索，系统仍可显示部分扩展的活动信息，这对后期的调查工作同样有一定的帮助。

(三)预警及指导行动落地

运用风险积分来实现风险预警，通过大量信息数据的采集、整合、清洗，进而制定相应的积分规则，设置相应的权重与参数，实现区分预警等级，为落地查控提供有力的情报基础。[1]积分预警已经广泛应用于社会管理的各个领域，社区治安风险防范体系通过既有常态数据目标量的制定，将收集到的风险信息进行汇总融合后，通过检索、对比、判断等途径预测可能的发展变化态势，根据结果确定是否进行预警和预警的等级。当前，借助5G和可视化技术，风险预警结果可以以更加快捷和直接的方式推送到使用人员手中，这种更丰富细致的描述风险情景的风险预警推送能够帮助承担社区风险防范的人员有充分的时间制定预案和采用更加有针对性的措施。

风险要素的权重可根据以往风险治理经验进行合理设置。例如，在对出入小区的人员身份以人脸识别技术进行感知后，对其关联的已知信息如前科数据、轨迹数据、网络使用痕迹等进行分析，判断其危险程度和对应的分值，对达到预警阀值的人员系统则会自动以图片、视频的形式推送给前端人员。民警、保安和其他人员利用数据大屏或可视化移动终端接收预警信息后，做出应对并及时反馈，实现情指联勤的双向反馈和合成动态打击。

三、智慧社区治安风险防范的优化路径

(一)持续以大数据赋能智慧平安社区建设

社区治安风险防范建设离不开大数据平台这一关键基础技术的支撑。在社区下一步的升级改造过程中，需要进一步发挥大数据在社区治安风险防范中的优势作用。

在数据采集与管理方面，要把自动化采集和非接触式采集等技术手段做为数据信息采集的重要途径，以快速、及时地获取各类变量信息。为便于后续的加工使用，如快速检索和调取等，需要对不同格式、不同性质的数据进行分类管理。社区风险种类众多，特别是国际安全形势复杂多变，传统风险与非传统风险相互交织，国家安全的内外环境因素变得更加复杂。[2]在这一背景下，社区风险数据要以立体化的方式进行有机汇集、融合[3]，以因果次序、逻辑关系等实现对数据的有效操作与管理。

在以智能预警和智能防范为代表的数据应用方面，数据与计算交互集成的分析方法是继续深挖数据应用价值的重要方向。社区风险预警的发展趋势应当是以时间和空间数据为基础进行时序建模，以时空核函数对社区内的人员数据、人口结构、人员流动等信息进行推演和预测。这其中需要对涉及人口、治安等多项海量历史数据和实时数据进行评估、归纳和挖掘，感知社区运行状态，发现异常情况，预测发展趋势。

(二)以信息共享为基础实现对治安风险的快速反应

理想状态下，智慧平安小区产生的人员、车辆、轨迹、事件等信息均要汇入大数据平台之中，由后台进行集中管理和应用。但由于各个社区多为独立建设和运营，社区日常产生的数据基本上是在社区内汇集和流转，并未实现真正意义上的数据互通互联。信息壁垒现象突出，必然会影响到数据的比对与碰撞，进而削弱智慧风险防发挥应有的功效。

在未来的智慧平安小区建设过程当中，要充分发挥物联网对信息采集和计算机对数据的存储和运算能力，并将两者有效打通，实现数据的全量汇集和共享。在前端设备对人、事、物、状态等要素进行采集后，由平台统一进行汇集和整理，管理人员在平台上查看其中一项信息时，同时可以搜索和查看其他关联信息。例如，对于社区居民关于车辆丢失的报警，在查看车辆信息时，与车辆有关的运行轨迹、卡口信息、保险信息等都能够向管理人员一一呈现，对车辆进行合理设置后，便可由系统在发现异常后自动报警。

信息共享的另一大好处是能够让社区民警或其他工作人员快速执行系统发出的指令。当智慧风险防范系统发现异常状态并实时预警后，现场人员即可通过数字化大屏显示查看重大情况监测，并结合社区及周边的地理环境状态和日常运行数据规律，对下一步需采取的行动进行科学决策和部署，并通知现场处置人员。现场处置人员通过移动终端获取数字化大屏的动态情景，与指挥中心及时沟通，并通过高速设备上传现场状态，以提升处置速度和效果。