大數據視角下高職院校學生的犯罪預防措施展望

黃淑燕　王宇飛

關鍵詞 大數據 高職學生 犯罪預防 ??

基金項目：2018年度廣西高校中青年教師基礎能力提升項目立項課題“大數據時代高職學生的犯罪預防及措施——以廣西高職院校為研究樣本”（項目編號：2018KY1234）。

作者簡介：黃淑燕，梧州職業學院講師，研究方向：思想政治教育和法學理論;王宇飛，桂林旅游學院馬克思主義學院教師，研究方向：法學和思想政治教育。

中圖分類號：G647 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2020.02.324

一、大數據的含義及特點

大數據時代的來臨，是信息化技術發展的必然結果，是當下社會不可阻擋的潮流，特別是隨著5G時代的到來、物聯網技術的發展，大數據勢必會改變人們的生活方式。那么我們通常所說的大數據是什么呢？首先它是海量化數據的集合體，其次這些海量性數據信息能夠被我們運用信息化技術處置，可被迅速截取、管理、處理并能整理成為可利用的新型數據信息。 簡言之，大數據是基于巨量性信息的基礎上，運用大數據智能化信息處理技術進行整理、分析其深層次的內在關聯性、規律性關系，進而得出有價值的數據信息。需要說明的是這些海量信息數據庫既包含研究對象相關的直接信息、間接信息，還包含看似無關的信息。

大數據不同于以往信息技術，它具有鮮明的特征特點。

第一，海量或是巨大數量，不同于以往其存儲單位是MB、GB或是TB，而是直接以PB單位來換算 ，其數據量之大，已超過了以往任何一個時代。

第二，高速性：包括了大數據的傳輸方式和處理方式。可以進行實時傳輸、批量處理;雖然大數據時代下這樣的處理也是存在相應的時延，但這種時延也只是遵循秒級定律的，即時延時間是用秒級來計算的可以忽略不計。

第三，多樣性，大數據的信息來源是多種形式的，視頻、音頻、文本、圖片等等形態，只要是可視化的數據，都可以納入進大數據基礎信息庫中。

第四，低價值性，即大數據信息的低價值密度，和以往不同，大數據信息中價值密度大大的降低，其更強調的是數據的多寡，而不注重數據的某一方面的質量性，其不僅僅只注重某一特定研究對象的信息收集，而是更注重全方位、大量性的收錄，比如，公安機關對于犯罪嫌疑人的追蹤，其利用警務監控視頻來甄別、偵察相關信息，可能一時段的信息有上百小時，但也許也就其中幾秒時間是有用的，這種信息價值的低密度性是遠遠低于以往的。

二、高職院校學生犯罪的新特點

大數據時代下，隨著互聯網信息技術的發展和普及，高職院校學生的犯罪出現了一些新特點，主要表現為犯罪種類的多樣化、手段方式的復雜化和智能化。

（一）犯罪類型的多樣化

區別與以往，高職院校學生的犯罪雖然還是集中在財產性犯罪、暴力性犯罪以及性犯罪外，但近幾年，高職院校大學生犯罪類型正朝向多種多樣化發展，由財產性犯罪、暴力性犯罪向其他種類犯罪上蔓延，根據學者姜兵的一個調查顯示，2014年至2017年期間，武漢高校學生犯罪涉及的罪名多達33種犯罪種類，比如通過網上接觸有害信息或是為了獲得一定數額的金錢報酬，從事危害國家安全罪、恐怖組織犯罪以及非法存儲槍支彈藥罪等犯罪行為，雖然這幾類犯罪數量并不多，但其對校園的安全穩定具有很大的破壞作用，值得我們警惕。

（二）犯罪方式的復雜化和智能化

高職院校學生雖然在生源質量上和本科院校學生相比較，存在一定的差距，但其較強的動手能力、學習能力也強于普通人。特別是應用性高職院校，其本身人才培養的目標就是實用操作性人才，專業學習中注重現實中的操作和動手能力的培養，再加上當下信息網絡的普及和發展，也很大程度上為他們的犯罪方法學習大開“方便之門”。主要表現在他們往往會在違法犯罪行動前，利用網絡查詢大量的犯罪準備資料，學習相關犯罪手段和方法，進而進行精心地策劃，比如進行個人偽裝能力訓練、體能訓練等。甚至有的進行有組織、有分工的團伙作案，把所學的知識運用到犯罪上，具備較強的犯罪警覺性和反偵察能力。這些犯罪策劃，大大的增加了案件的偵破難度，使得案件偵破率極大的下降。根據2016年海南日報披露，瓊州學院某一學生，利用在外做兼職的工作之便，騙取電信CRM系統管理員為其設置管理員的權限，非法充值7萬多元，并在網上進行售賣。再如，2007年武漢某高職院校學生，利用電腦信息技術偽造某國內知名院校錄取通知書，并在網上進行販賣1000余份，獲利上百萬元，就是利用廣大學生及家長上名校的心理，進行詐騙。

三、大數據助推學生犯罪預防的優勢

近年來，高職院校學生犯罪頻發，大數據具有鮮明的快速處理、分析能力，可以較快地對目標信息進行匹配和計算，從而得出目標信息之間的內涵及其規律性，與傳統的計算機信息系統分析處理相比，具有如下明顯優勢：

（一）數據信息全覆蓋

一般情況下，在信息價值密度不變的情況下，可以通過提高信息量的收集來提升結果的準確性程度，大數據相較于以往計算機存儲技術，其本身存在的前提就是需要巨量的信息作為數據庫基礎。

因此，其數據庫中并不僅僅包含研究目標的直接關系信息，還包含間接關系信息以及其他相關性信息，基本上做到了全覆蓋。比如說，目前城市公安視頻監控，特別是人流量比較集中的車站區域，基本上都安裝了高清監視器，如果有現實條件允許，那么一座城市甚至一個省級區域甚至整個國家的視頻監控數據信息都可以整合到一個大數據信息庫中，這種覆蓋基本上是全覆蓋，是以往信息技術無法實現的。

（二）智能化程度高

首先，大數據信息化技術智能化程度特別高，可以極大的省去人力成本，其本身可以根據研究的需要，自主的進行運算和分析，不需要太多的人工操作。

其次，這種智能化是基于AI技術，或者說人工智能技術，可進行類似于人類自主式思考。比如中國公安“天眼”安防監控視頻系統，在“天眼”監控體系的技術支持下，民警“掃街”抓賊的模式已逐漸轉變為由監控視頻巡查、追蹤、鎖定，再由民警實施精準抓捕的模式。

（三）運算速度快

大數據有多快，根據大數據的行業標準要求，其有一個“1秒定律”或者秒級定律的要求，也就是說對處理速度有要求，一般要在秒級時間范圍內給出分析結果，時間太長就失去價值，這就是大數據的一個入門要求，這也是其與傳統計算機信息處理或是數據挖掘最大的一個不同點和區別。簡單說就好比大數據就是已經進入到了汽車時代，而傳統信息挖掘還出在自行車時代。

（四）準確性高

大數據依賴于全覆蓋式的數據信息基礎，能夠在研究大量的數據過程中尋找模式、相關性和其他有用的信息，這一特性區別于傳統的驗證方式。傳統上，數據收集都比較困難，因而在數據分析過程中，往往更注重數據分析方法的運用，而非注重對數據本身的分析，其結果就是，研究者分析數據基本上都是先得出一個結論，然后再利用數據進行驗證。采用不同的分析方法，結果上也會千差萬別，運用不同的分析方法會有不同的結果，會出現“一千個人，有一千面哈姆雷特形象”的現象。

四、大數據預防學生犯罪的措施展望

（一）結合思政課程創建大數據法治教育教學平臺

結合思政課程教學，創建大數據法治教育教學平臺，把法治教育、法治思維的培養灌輸到日常的教學和實踐中。法治思維或是法律意識的培養需要長期的關注和持續性學習，目前各個高職院校，在法治教育課程安排上，對于非法律專業的學生來說，三年的時間中，基本上就只有思想道德修養與法律基礎一門課程，且學時的安排上基本上就是40學時到50學時之間，但這樣的法治課程的設置是萬萬達不到，培養法治意識和法治思維的目的的。但我們通過建立線上法治教育學習平臺，可以保證學生的不受時間、地域的限制，進行長期性的法治學習和教育，極大的提升學生們的法治素養。

（二）建構統一大數據信息平臺

推動教育行政部門和公安機、司法機關攜手共建全國或是區域性的大學生犯罪大數據信息中心。統一的大數據信息平臺可收集、更新高職院校學生或者是大學生匿名化違法犯罪的相關信息，運用大數據信息技術找出它們之間的相互關系，進而來預測高職院校學生未來違法犯罪的新特點、特征和發展方向，實時了解當下高職院校學生違法犯罪的實際情況，及時為學校、公安和司法機關提供合理化的建議，及時采取預防性措施。

（三）加強警校合作聯動機制

充分運用已建立起來的高職院校學生犯罪大數據信息平臺，加強對校園區域以及學校周邊地區進行重點監控，實現警、校的互聯互通，對已發生的違法犯罪案件進行總結和歸納，科學的分析學生違法犯罪的特點，及時的采取針對措施，進行提前的預防。

注釋：

王宇飛.大數據時代隱私權的法律保護研究[D].廣西師范大學，2019年5月.

數據存儲單位換算：1PB=1024TB，1T=1024GB，1GB=1024MB，1MB=1024KB.

寧兆龍，孔祥杰，楊卓，夏鋒.大數據導論[M].北京：科學出版社，2017.

洛陽網新聞，http：//news.lyd.com.cn/system/2016/08/03/010785315.shtml，最后訪問于2019年12月10日.

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