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道路交通设施法律监督模型

时间:2025-08-18 09:57:59   来源:黑龙江省同江市人民检察院

[法安导读]一、模型概述我国幅员辽阔道路众多,尤其是乡村道路纵横交错,交通事故时有发生,而其发生事故的重要原因之...

       一、模型概述

我国幅员辽阔道路众多,尤其是乡村道路纵横交错,交通事故时有发生,而其发生事故的重要原因之一,便是道路交通设施的缺少与损坏,使其无法起到应有作用。虽然,全国检察机关大数据法律监督模型研发工作开展的“如火如荼”,道路交通安全相关模型在全国各地更是如“雨后春笋”般被研发,但是,其监督点多为交通肇事相关,而道路交通设施等较小的监督点却成为了“监督空白”。古语云:“勿以善小而不为”,本模型以已损坏的道路交通设施为主监督点,以其它易导致交通事故的原因为辅监督点,以“小切口,大安全”为宗旨,采用“以小见大”的思维模式,为道路交通安全贡献一份“检察力量”。

黑龙江省同江市人民检察院

二、数据来源

(一)检察机关自行获取已损坏道路交通设施相关数据。(以下所有数据包括已损坏道路交通设施,或者易发生交通事故的路段名称、乡镇名称、村屯名称、发现时间等)。

(二)“益心为公”平台志愿者通过平台提供已损坏道路交通设施相关数据。

(三)网格员所提供已损坏道路交通设施相关数据。

(四)从行政机关获取机动车违法、违规相关数据。

(五)从案管部门获取交通肇事刑事案件的判决书、不起诉决定书。

三、数据分析步骤

第一步:将检察机关自行获取已损坏道路交通设施相关线索数据,整理得出“自查所获案件数据”。

第二步:将“外脑人员”(“益心为公”平台志愿者、城乡网格员)提供线索数据,整理得出“外脑”提供案件数据。

第三步:分析、整理从案管部门获取交通肇事刑事案件的判决书、不起诉决定书,得出“交通肇事案件数据”。

第四步:分析、整理将从行政机关获取机动车违法、违规相关数据,得出“机动车违规、违章案件数据”。

第五步:将“自查所获案件数据”与“外脑”提供案件数据,合并后经数据运算,得出易损坏道路交通设施类线索。

第六步:将“交通肇事案件数据”与“机动车违规、违章案件数据”合并后,一方面,经数据运算会得出易损坏道路交通设施类线索;另一方面,经人工分析研判得出其它易导致交通事故类线索。

第七步:综合分析两条线索的中数据,或是立案监督,或是制发社会治理检察建议,或是召开听证会、座谈会。

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四、模型特点

(一)方便快捷,智慧办公。运用该模型,可成功节省检察官分析数据的时间,以及消除在海量数据中寻找线索的烦恼,真正做到“科技服务检察”。

(二)多渠道获取数据,打破数据壁垒。该模型可通过检察机关自行获取数据、“益心为公”平台志愿者通过平台提供相关数据、城乡网格员提供相关数据、从案管部门和行政机关调取相关案件数据等五方面获取案件数据,从而避免单一从被监督行政机关获取数据,导致“获取线索难、数据难”的问题出现。

(三)获取数据方式简易,无需专业性。无论是检察机关自行获取数据,还是志愿者或城乡网格员获取已损坏道路交通设施数据,只需用手机经纬度相机拍照便可获得已损坏道路交通设施的路段名称、乡镇名称、村屯名称、发现时间等关键信息作为数据。

(四)数据可重复使用,一劳永逸。因为该模型的监督点之一为“易损坏的道路交通设施”,因此每年获得的“已损坏道路交通设施”数据可重复使用,数据重复使用率越高则监督效果越明显,如果某处道路交通设施经常损坏,则可作为重点监督对象。

(五)应用前景广泛,可做大规模推广。该模型两个监督点皆为各地存在的共性问题,无地域差异。

五、可解决问题

(一)主监督点:已损坏的道路交通设施。将已损坏道路交通设施相关数据导入模型后,通过模型的运算便会得出哪些道路交通设施损坏频率较高,或是某地(乡镇、村屯、路段、路口等)的道路交通设施损坏频率较高,从而监督行政机关有的放矢,重点治理。

(二)辅监督点:其它易导致交通事故的原因。将机动车违法、违规相关数据和交通肇事案件相关数据导入模型后,通过模型的运算以及人工分析便会得出某处因缺少道路交通设施,或是道路交通设施设置不合理等原因而易导致道路交通事故发生,从而制发检察建议,监督行政机关对问题进行“精准”打击,强力整治道路交通设施存在问题。

六、运用成效

2023年,同江市人民检察院利用该模型运算规则,成功立案10件,制发社会治理检察建议1件,召开听证会1次,召开行政机关座谈会1次。2024年,同江市人民检察院利用该模型成功立案3件,召开听证会1次。模型的应用:一方面,发现大量易损坏道路交通设施,从而制发检察建议,监督治理,在很大程度上消除了社会公共安全隐患,为保障人民群众人身和财产安全贡献一份“检察力量”;另一方面,2024年案发率同比下降70%,表明通过应用该模型使案发率大幅下降,道路交通设施存在的问题得到大幅改善。

责任编辑:广汉

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