大数据侦查的概念、范畴、路径和启示——基于公安大数据发展背景下的思考

　　【摘要】在全国公安机关大力实施公安大数据战略的背景下，本文以大数据侦查为切入点，尝试探究大数据侦查的特征，辨析有关概念辨析以及讨论实现路径。借鉴《刑诉法》修订将技术侦查纳入法治化，针对大数据侦查实践超前于理论的现状，论述大数据侦查存在的风险挑战以及权利保障、技术审查、程序控制等方面的措施建议。

　　【关键词】公安大数据战略；大数据侦查；情报导侦；合成作战；技术侦查；

　　一、大数据侦查发展背景

　　公安机关从20世纪90年代全面开始信息化建设，1994年公安部成立全国犯罪信息中心，1998年公安部实施“金盾工程”，建设起公安信息化网络工程和通信工程以及八大基础信息库。经过数十年的不断发展完善，公安机关科技信息化水平不断提高，收集和运用数据的能力不断增强，已建设完成包括国家人口信息库、警务综合平台、视频综合平台以及警用地理信息系统等一系列公安信息化平台和系统，公安信息化建设对警务实战和侦查工作提供了有力的技术支撑。

　　在国家大数据战略和“互联网+行动”政策指引下，2018年1月公安部成立大数据工作领导小组，大力实施“公安大数据战略”。为了解决各部门警种的数据汇聚和整合，将公安大数据作为资源运营，实现对外提供数据服务，同时挖掘数据资源的价值，提供支撑警务实战的分析决策能力，全面部署公安大数据智能化建设，打造数据警务、建设“智慧公安”，实现公安机关战斗力的跨越式发展。同时公安机关政务信息共享也走在政府部门前列，已建成公安机关“互联网+电子政务”一站式服务平台，满足出入境、治安、户政、信访、交管等业务在线办理，运用“互联网+”和大数据技术，做到“让数据多跑路，百姓少跑路”，深得社会和群众的好评。

　　二、大数据侦查概念定义

　　在公安机关全面拥抱大数据的背景下，大数据侦查已处在实践探索阶段，必将对传统侦查工作带来新的变革。现有大部分研究是将大数据作为研究背景或者一种新的侦查技术，厘清大数据侦查的概念以及与情报导侦、技术侦查的关系，大数据合成作战的实现路径，有利于为大数据赋能实战提供新的研究和实践思路，推动公安工作实现质量变革、动力变革和效率变革。

　　在学界，侦查技术通常是指侦查机关在刑事侦查中对于科学技术的运用。侦查技术的概念有广义和侠义之分。狭义的侦查技术是指公开进行的侦查技术，包括传统的痕迹检验技术、物证鉴定技术，以及与信息化相关的视频侦查技术、电子数据取证等，但是不包括具有秘密性的技术侦查措施。广义的侦查技术，凡是采用科学技术、方法、知识的侦查措施都属于其范畴。因此，大数据侦查属于广义的侦查技术范畴。

　　大数据侦查是对于大数据技术和方法的运用，同时借助视频技术、传感技术、计算机网络、数据挖掘以及人工智能等一系列复杂科学技术。一是广义角度来看，大数据侦查包括大数据侦查思维、方法、模式、机制等完整的体系。目前大数据侦查领域，有许多学者试图从不同角度描述出大数据侦查实体和程序的完整框架。二是狭义角度来看，大数据侦查强调大数据技术、方法在侦查工作中的运用。大数据侦查是侦查机关对于已经发生或者尚未发生的犯罪行为，为查明犯罪实施、预防犯罪行为所采取的以大数据技术为核心的侦查行为。常见的大数据侦查方法有数据搜索、数据碰撞、数据挖掘、犯罪网络关系分析以及数据画像等等。这些侦查技术与痕迹检验、物证鉴定技术一样同属于侦查技术的范畴。

　　三、大数据侦查特征与模式

　　（一）大数据侦查的新特征。大数据具有大量、多样、高速、价值的4V特征，同时大数据具有相关性、整体性和预测性思维，大数据侦查可以通过数据挖掘，发现人主观经验观察难以发现的线索，从侦查空间、侦查技术和侦查思维3个方面概述其特征：

　　一是侦查空间的数据化。当前大数据时代下，智慧城市、信息物理系统、数字孪生社会、元宇宙等概念不断涌现，传统侦查空间是现实的空间世界，而平行于现实世界的信息世界也将出现一个基于数据的虚拟空间，通过数据构建起来的数字孪生可以实现人事物的数据化，在这个平行的数据空间里，侦查人员可以根据现实空间的人事物来寻找对应的数据形式，通过搜索、碰撞等方式展开分析，再从数据空间返回现实空间，发现现实与数据之间的交叉，发现更多犯罪行为的关联线索，因此大数据侦查将原有的侦查的空间拓展到了现实空间和与现实世界平行的数据空间。

　　二是侦查技术的智能化。面对平行空间里大量的数据，仅仅依靠有限的侦查人员进行分析是不可能实现的，必须充分利用专业的大数据技术，比如在数据采集环节，需要网络爬虫技术、视频图像采集和传感技术等；在数据处理环节，需要专门的数据处理软件和算法；在数据分析环节，需要利用数据挖掘、机器学习、知识图谱等智能化技术。通过智能化技术，发现大量的数据之间的相关性，充分发掘数据之间的潜在关系，为侦查提供更多的线索，提升侦查准确性，同时大大节约侦查成本，解放生产力。但是这机器智能与人类的主观逻辑有所不同，有些算法只关注输入和输出，而整个运算过程呈现的是黑盒状态，因此智能化技术的侦查结果也需要侦查人员通过传统的侦查经验和方法来验证并确认结果。

　　三是侦查思维的主动性。侦查概念从过程角度来说是对于犯罪行为的一次重构过程，侦查人员通过犯罪行为留下的痕迹、线索和证据，追溯还原犯罪事实的过程。侦查过程是从一个由犯罪行为“因”到痕迹、线索和证据的“果”，即由因及果，由果溯因的过程”，比如，犯罪分子在犯罪现场留下了指纹，侦查人员发现并提取到指纹信息，猜测为犯罪嫌疑人留下，通过指纹鉴定比对技术，确定与犯罪人员库的一名犯罪分子指纹吻合，立即开始侦查。这个过程就是通过假设、验证，再假设、再验证的“因果思维”。而大数据侦查带来了预测性和相关性分析的思维模式，将传统侦查以口供为线索，寻找证据的回溯性侦查转变为以数据为中心的侦查模式，由“以案查人”模式转向由案到数据再到案、由人到数据再到人侦查模式，由被动反应型侦查向主动侦查发展，实现对于犯罪行为的预测和预防打击转变。

　　（二）大数据侦查的模式变革。大数据侦查运用强调通过计算机技术对原始数据、衍生数据进行分析加工，寻找规律来对未来犯罪进行预测和打击。在预防和打击经济犯罪和职务犯罪等方面具有明显优势。基于大数据相关性、整体性和预测性的思维特性以及大数据侦查在侦查空间的数据化、侦查技术的智能化、侦查思维的主动性的新特征，从侦查对象、侦查时空和数据时态3个方面探究大数据侦查的模式变革。

　　一是侦查对象。大数据侦查的对象包括具体个案的侦查和整体案件形势的分析。侦查工作的重点是具体个案的侦破，传统侦查模式为由案查人。具体的个案发生后，大数据侦查可以帮助侦查人员查找、收集与案件相关的线索、证据。而目前公安机关积累了海量的犯罪案件数据，这些案件的作案手法、案发地点、作案人员分布体现着一定的规律特性，通过大数据技术，可以对现有案件进行数据挖掘。按照不同维度对大量历史案件进行大数据分析，挖掘犯罪活动在地域、时间、类型、人群、作案手段等方面所呈现出的整体规律、特征，为今后同类案件的侦破和预测提供情报信息。

　　二是侦查时空。前文已经论述大数据侦查的空间由现实空间的物理世界扩展到以数据为核心的平行空间。由于犯罪时空的不可逆性，传统的侦查主要以回溯型侦查为主，在犯罪行为发生后，侦查人员通过发现的痕迹、线索、证据还原出犯罪发生的过程。而基于大数据侦查相关性、整体性、预测性除原有的回溯型侦查外，带来新的预测型侦查模式。比如在经济犯罪涉税虚开发票犯罪，通过分析已经发生的犯罪案件的类型、数额，通过大数据技术，设计出涉税犯罪的算法模型以及特定的参数和阈值，预警今后同类型的犯罪发生。

　　三是数据时态。传统公安机关的情报导侦涉及的情报信息多数以原生数据为主，即犯罪行为产生的痕迹、线索和证据，或者是经过人的主观经验分析可能与犯罪行为有关的线索等情报信息。而大数据侦查带来除原生数据以外的衍生数据，衍生数据可以是与已经发生或者将要发生的犯罪行为相关的数据，也可以是与犯罪不直接相关的其他数据，通过大数据加工分析，挖掘数据背后的规律，得到的“二次分析”数据。采用的方法主要包括数据挖掘、犯罪网络分析、数据画像等大数据技术。从数据形态上来说，原生数据与衍生数据是相互关联、相辅相成的关系。原生数据是衍生数据的基础来源，没有原生数据，衍生数据就失去了加工的原料。而衍生数据是大量的原生数据通过大数据技术加工分析后数据价值得到了升华，体现了整体大于部分之和的关系。将大量的原生数据汇聚、整合进行数据挖掘和数据碰撞，可以发现人的直观经验难以触及的更深层次信息，这是大数据侦查模式带来的重要变革。

　　四、大数据侦查的实现路径

　　在公安机关全面拥抱大数据技术的背景下，建设大数据合成作战中心是实现犯罪预防和案件打击侦破的重要途径，从技术架构、指挥机制和队伍建设等方面论述其建设方式。合成作战的概念源自于部队，是军事上多兵种部队间相互配合，在军事活动中实现统一指挥调度、优势互补，完成单一军、兵种无法完成的目标任务。公安机关合成作战是将多个部门警种的警力融合，通过统一作战指挥中心，将情报信息研判、大数据支撑、跟踪反馈贯穿侦查破案打击全过程，解决了以往存在的“各自为战”的情况，实现警力资源的优化配置。

　　一是大数据合成作战中心技术架构。充分利用公安信息化平台和大数据智能化建设成果，将大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术赋能警务实战，将原本相对分散的系统转化为可视化、扁平化的统一指挥调度平台。基于云计算架构，打通大数据平台、视频图像侦查平台以及警用地理信息系统的警务数据中台，加强移动警务终端建设，实现指挥中心直接调度作战单元，充分利用数据挖掘、人工智能等技术，建立犯罪预警的算法、模型，构建社会治安防控体系，实现犯罪预防和精准打击，形成强大震慑力。

　　二是大数据合成作战中心指挥机制。融合跨部门警种的能力，不再是简单的部门警种间物理融合，而是形成化学反应。建立高效、智能化的情报研判指挥体系，将大数据挖掘贯穿于事前预警、事中研判，事后分析全过程。充分利用数据挖掘、人工智能等技术对过往发生的案件警情深度剖析，合理划分案件的类型，设定警情的响应等级，实现精准化、可视化、扁平化、智能化指挥调度，所有警情处置、案件线索办理最终由主办民警统一负责办理。

　　三是大数据合成作战中心队伍建设。大数据合成作战中心构建扁平化的组织架构，不仅由单一警种牵头建设，而是从各警种部门选拔政治可靠、精通业务、作风过硬的优秀骨干，面向实战培养一批具有侦查思维并善用大数据技术的复合型人才，增强单兵作战能力，实现科学警力资源配置。

　　大数据侦查将带来警务工作模式的变革，合成作战已成为公安机关实现大数据侦查的重要路径。大数据合成作战中心的建设，融合情指、刑侦、科信、视侦、网安、技侦等跨部门警种的能力，既适应大警种改革的形势，又能发挥公安机关警力整体效能，实现“向科技要战斗力”的目标。

　　五、大数据侦查的风险与建议

　　当前，公安机关借助科技信息化手段和大数据智能化建设，在治安防控、刑事侦查等方面已经取得成效，但是面临着无法可依和重实体轻程序的困境。面对大数据侦查实践已超前于理论的情况下，有必要对存在的风险挑战以及权利保障、程序控制、配套制度等方面应对措施进行研究。

　　（一）大数据侦查存在的风险

　　当前，公安机关借助科技信息化手段和大数据智能化建设，在社会治安防控、刑事侦查等方面已经取得成效，但仍存在一些风险挑战。

　　一是大数据侦查对侵犯公民隐私的风险。数据获取过度侵犯个人隐私、以及政府、互联网平台以及公民之间数据壁垒造成的不平等。如果不能保证公民权利保障和合理的救济渠道，现代科技的发展将使公民权利保障成为法治道路上的牺牲品。

　　二是技术偏差与司法精确性之间的矛盾。比如可能存在对原始数据的清洗造成数据的不完整或者误差，数据挖掘的“二次加工”可能会出错，算法的不透明可能会出现歧视偏见，大数据相关性的规则也可能出现偏差，与司法的精确性要求产生矛盾。

　　三是大数据侦查与程序法的衔接。无罪推定是刑事诉讼法的重要基础理论，大数据侦查的新特征是带来了犯罪预测和主动型侦查，应贯彻无罪推定原则，同时应满足对立案侦查程序和证据有效性方面的合法性，因此亟需建立程序控制和配套制度。

　　（二）应对措施建议

　　习近平总书记提出“努力让人民群众在每一个司法案件中都能感受到公平正义”。面对新型犯罪、网络犯罪等侵害社会民众利益的犯罪层出不穷，大数据侦查显得尤其必要，同时，对大数据侦查存在的风险应未雨绸缪，采取合理应对措施。

　　一是公民权利的保障措施。在大数据时代，传统意义上的“个人隐私”已经完全不够涵盖隐私权本身所包含的内容，更广阔的隐私内容要求侦查机关搜集大数据时，必须遵守明确法定程序。当隐私权和侦查权发生冲突的情况下，需要平衡两者之间的关系，隐私权就要求侦查机关必须遵守谦抑的态度，建议在大数据侦查中引入比例原则，具体来说是满足适当性原则、必要性原则和狭义的比例原则。一是大数据侦查采取的手段和措施是适当的，其使用是为了有助于达成侦查机关相应的目的。二是在满足适当性的情况下，应选择对社会和公众权利最小侵害性措施和手段。三是大数据侦查采取的侦查措施和目的相当，不在超出目的范畴内使用大数据侦查措施。

　　二是大数据侦查技术的审查。一是数据的质量。对平台现有数据库中的瑕疵数据应予以甄别剔除；对来自不同事权机关单位的数据库交互时应对数据的质量予以保证。加强政法机关内部的数据共享以及建立数据过滤机制。二是算法的透明度。在用于犯罪预测的算法模型上线前，进行算法审查，增强算法的可解释性；对经过大数据二次分析的结果进行人工核实，消除潜在的算法歧视，持续改进方法。

　　三是建立程序控制体系和机制。坚持在党的领导下，建立侦查机关内部自律、法律监督以及司法审查相配合的程序控制体系和配套制度。在公安机关内部应充分发挥技术实施部门、督察、法制等部门警种作用，构建大数据+督察工作机制。法律监督主要是对大数据侦查执法全过程证据留痕并且可以追溯，建立大数据侦查定期报告审查的制度，保证数据所有人、犯罪嫌疑人、监督机关的知情权。

　　随着大数据的快速发展，我国已经出台了《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》一系列法律法规，为大数据的发展保驾护航。大数据侦查的配套制度应注意与国家法律法规相衔接。只有直面问题，才能抓住机遇，以法治的道路规范科技的发展运用，才能更好地预防犯罪的发生，在大数据时代担负起维护国家安全的重要使命。

　　责任编辑：广汉