大數據時代警察緝捕戰術創新研究

陳思信 毛鈺

摘要：應用大數據創新緝捕戰術，能夠極大提升民警對數據的分析研判能力，實現信息扁平化傳輸，改變民警思維方式，提升緝捕效率。結合重慶市公安大數據亮點單位的實踐探索，提出搭建數據平臺，多渠道增強大數據融合，如運用警用無人機建立空地一體化聯勤模式，實現實時動態數據融合匯聚，為指揮決策、現場處置提供實時動態情報信息支撐，通過培養專業人才，制定政策規范等措施，實現公安大數據在緝捕行動中的可持續高質量發展。

關鍵詞：大數據 ?緝捕 ?融合 ?思維 ?合成作戰

Research on Innovation of Police Arrest Tactics in Big Data Era

CHEN Sixin1 ? ?MAO Yu2

（1.Department of Police Tactics， Chongqing Police College， Chongqing， 401331 China; 2.Chongqing Cultural Market Comprehensive Administrative Law Enforcement Detachment， Chongqing， 401220 China）

Abstract： The application of big data to innovate arrest tactics can greatly improve the police's ability to analyze， study and judge data， realize the flat transmission of information， change the police's way of thinking and improve the arrest efficiency. Combined with the practice and exploration of Chongqing public security big data highlight units， this paper is proposed to build a data platform and enhance big data fusion through multiple channels， such as using police UAVs to establish an air ground integrated joint service mode， realize real-time dynamic data fusion and aggregation， provide real-time dynamic intelligence information support for command decision-making and on-site disposal， and formulate policies and norms through training professionals， Realize the sustainable and high-quality development of public security big data in arrest operations.

Key Words： Big data; Capture; Fusion; Thinking; Synthetic warfare

當前，公安改革已經進入系統性重塑、整體性變革的新階段，公安大數據、智能化建設向縱深推進，警務機制改革與現代科技應用正處于加速融合、發生化學反應的臨界點上，新型犯罪手段層出不窮，呈現智能化、多樣化、隱蔽化和跨國化的特點。然而，公安高科技手段的使用未得到普及，“汗水警務”還是公安基層普遍的警務模式，“科技強警”還未得到真正實現[1]。面對新的時代要求，公安機關從建立健全大數據輔助科學決策，到打破信息壁壘，推動信息共享，利用大數據平臺形成警務工作合力，將極大提升公安機關執法效益。在對違法犯罪嫌疑人的緝捕行動中，善于獲取、分析、運用大數據，創新緝捕行動戰術，將極大提升緝捕行動效率。

1大數據在緝捕行動中的應用過程

大數據技術推動海量數據的產生、生產以及再生產，引發數據結構和數據分析技術的革命，促使數據從“表征”走向“實踐”[2]。緝捕行動中大數據應用是一個將大量數據經過分析處理后得到結果的過程。

1.1海量數據集

大數據首先體現的是海量數據的集合，其構成了大數據分析的基礎，且數據大多是非結構型數據，量大、結構多樣。在前期偵查中，民警通過如情報信息系統、視頻監控、互聯網、手機話單等途徑，收集到大量與案件有關的數據信息，這些海量數據信息為之后實施行動奠定了雄厚的數據基礎。

1.2數據分析

通過數據的深度挖掘分析，發掘出數據背后的價值。將海量的數據信息通過計算機云計算或智能分析等方式，深挖數據內在聯系，將前期看似無關或無直接關聯的數據串聯起來，形成一條線、一個網，這個過程體現了大數據的智能、精準與高效。

1.3數據分析結果

大數據強調經過分析、處理后所獲取的數據結果，反映出數據背后的潛在規律，為決策提供可靠支撐，是大數據最重要的價值和精髓所在。通過數據的分析研判得到的結果是緝捕行動的情報基礎，為緝捕人員在制定行動方案及實施緝捕行動提供詳實的情報支撐。

2大數據應用于緝捕行動的價值

2.1提升數據分析研判能力

一些表面上看似無關的數據因為技術的落后而被剔除，導致警方在緝捕行動中情報獲取的局限性大。在大數據背景下，數據分析最大的優勢就是幫助民警在看似雜亂無章的海量數據中找到隱藏信息，更好的掌握敵情、地形、天候、社情等情報，從而提升分析研判能力。

2.2實現扁平化指揮

傳統的指揮是一個多層次的A型指揮系統，情報由下至上傳遞，命令由上至下傳達，各級指揮員職責明確，但是層級指揮存在一個重大的不足：指揮延遲、信息失真[3]。而大數據平臺則能將宏觀概況與微觀運作實時呈現在決策者面前，各種數據匯聚，提高了決策的效率和準確性。信息傳輸扁平化最大程度上實現了信息的共享，打破公安機關各職能部門間的信息壁壘，從而為緝捕行動的開展提供更多、更全面的情報信息。

2.3改變思維方式

2.3.1全樣思維

“小數據”時代，強調抽樣，在數據有限的情況下，民警不得不更多依靠自身經驗，緝捕行動針對性不強。大數據時代，數據的獲取更加全面、準確、及時，采取全樣思維方式，可以得出更加準確的結論，提高了民警緝捕行動的精準度。

2.3.2容錯思維

現實中的數據本身就存在著異常、紕漏、疏忽，甚至錯誤。將抽樣數據做了極致清洗后，很可能導致結論反而不符合客觀事實。大數據時代，因為采集了全樣數據，數據中的異常、紕漏、疏忽、錯誤都是數據的實際情況，沒有必要進行任何清晰，其結果是最接近客觀事實的。當擁有海量即時數據時，絕對的精準不再是追求的主要目標，不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握大體的發展方向即可，適當忽略微觀層面上的精確度會讓民警在整個緝捕行動的宏觀把控上擁有更好的洞察力。

2.3.3關聯思維

“小數據”時代，人們總是相信因果關系，而不認可其他關系，數據的作用就是探尋背后隱藏的真相，試圖從蛛絲馬跡中找到因果所在。而大數據時代，數據集的整體量非常大，民警無法探究每個數據背后的真相，但所有的數據并非毫無關聯，民警利用關聯性找出大數據背后隱藏的規律。這一思維模式可以幫助民警豐富緝捕對象的數據關系網，對未來預測犯罪也有極大的作用。

3大數據在緝捕行動中的實踐應用

3.1緝捕行動前全面研判

情報信息的收集與研判是制定行動方案、實施行動的基本前提。隨著社會發展，新型犯罪手段層出不窮，傳統的情報收集方式已經逐步被對手知曉。引入大數據技術來輔助民警情報收集、研判，以大數據為橋梁，搭建起案與案、人與人、案與人之間的聯系。

3.1.1“案—數—人”模式

“案—數—人”模式以“案”為出發點，分為2個階段：一是“從案到數”階段。案發后，專門的情報信息收集人員根據案件的具體情況去搜尋與案件有關的所有數據，按照“何時、何地、何因、何情”等“七何”要素，將搜尋到的與之相對應的數據痕跡進行保留。二是“從數到人”階段。數據分析人員從前一階段所收集到的與案件有關的數據中，提取到與嫌疑人有關的數據，可以是身份數據、圖像數據、行為數據等一切指向犯罪嫌疑人的數據，直至明確鎖定嫌疑人。

3.1.2“人—數—人”模式

分為“從人到數”階段和“從數到人”兩階段。前者的“人”指在現實物理空間中的實體，后者的“人”指在數據空間中用大量數據所勾勒處理的抽象形象。在“從人到數”階段，找到與嫌疑人有關的所有初始的海量數據集，這些數據可以通過公安內部的數據庫獲取，也可以來自于互聯網、嫌疑人的手機、電腦、通話記錄等電子設備，完成“人—數”這一步驟。在“從數到人”階段，民警運用數據挖掘等技術，對收集到的有關嫌疑人的海量的、雜亂無章的數據進行分析、整理，找到數據背后的規律，將嫌疑人上升為抽象的數據形象，在明確嫌疑人的同時，也更加全面的掌握了嫌疑人信息。

3.1.3個案分析模式與整體分析模式

二者是相輔相成、相互促進的。一方面，在整體分析模式中，對歷史案件進行大數據分析所得到的特點和一般規律，可以為同類、同地區或者同人群的案件緝捕行動的開展提供行動方向，提高緝捕行動效率。另一方面，整體分析模式的建立是以大量的已偵破個案為基礎，這些個案為整體分析模式提供豐富的數據資源，個案數量越多，所提煉的特征和規律就越具有代表性[4]。

3.2緝捕行動中及時更新

緝捕行動是一個動態的過程，現場諸多因素時刻發生著變化，對大數據的依賴尤其明顯。傳統緝捕行動，大都依靠現場指揮員的業務素質和經驗，主觀性較強。在大數據時代，指揮員擁有更全面、客觀的數據、信息，且數據信息是在不斷更新的，有利于現場指揮員第一時間掌握最新資料，從而進行準確有效的指揮、處置，大大提升緝捕行動成功率。如，對于陌生的建筑物，根據現場實時傳輸到數據平臺的數據信息進行大數據建模，做到1：1還原建筑全貌，為現場指揮員作戰部署提供行動依據;野外搜捕時，將無人機技術與大數據相融合，利用無人機及時、全面、立體偵查的優勢，確定野外環境、嫌疑人人數及其藏匿地點等因素。

3.3緝捕行動后順藤摸瓜

大數據技術大大改變了偵查工作中民警的被動地位。首先，大數據提供了豐富的偵查資源，犯罪嫌疑人的諸多行為、信息，都會記錄在“案”;其次，大數據提供了強大的偵查技術，民警可以擺脫對犯罪嫌疑人口供的依賴，通過對嫌疑人的手機話單、銀行流水等數據進行分析，利用客觀數據來發現、追蹤、固定犯罪行為，從而拓寬案件關系網，以案帶案、以案追人，順藤摸瓜，偵查出更多的犯罪線索。

4當前重慶市典型模式

重慶市南岸區公安分局和永川區公安分局作為大數據亮點單位，對大數據在緝捕行動中的實踐應用進行了積極探索，并獲得了良好效益。

4.1南岸模式

南岸區公安分局反詐騙中心緊扣“大數據戰略”，不斷強化資源整合、機制保障和大數據應用，主動將大數據思維融入反詐騙工作，大力提升應急處置、技術反制、研判打擊、宣傳防范能力。在處置模式上，反詐中心通過完善反詐系統，有效關聯警情、案件、涉案賬戶等數據，實現110接警平臺、反詐中心、基層科所隊之間的警情自動流轉和指令上傳下達，構建了由市反詐中心統一止付攔截、立案單位凍結返還的一體化運轉模式。同時，打通與公安部、銀行、基層辦案單位的對接網絡的，進一步優化處置流程，完善工作機制。反詐中心還與互聯網企業合作，通過大數據分析，自動篩選甄別詐騙信息，通過及時發現、人工預警、系統攔截等措施，對電信詐騙實施反制措施[5]。

4.2永川模式

永川區公安分局從刑偵、情報、網安、交巡、技偵、圖偵等警種選調20名民警，30名輔警組成合成作戰中心，將部門警力分為情報研判組、抓捕組和審訊組3個小組。情報研判組融合了整個分局涉及情報收集的警種，通過圖偵、技偵、派出所等不同職能部門的配合，進行情報收集，資源整合，實現24h以內，目標明確達到發案數量的50%以上。不同職能部門所掌握的所有案件信息都統一集中在綜合平臺里進行共享，對數據進行處理、分析、針對性提取，快速獲取案件的相關信息，并將數據信息及時反饋至抓捕組，極大地提升了行動效率。

4.3啟示

南岸區和永川區公安分局利用大數據所建立起的緝捕行動模式是利用大數據創新緝捕行動的一次有效探索，在很大程度上實現了資源的整合，分工明確，提高了緝捕行動的效率，為其他地區的大數據警務改革提供了思路和方向。

4.3.1搭建大數據平臺

“巧婦難為無米之炊”，搭建大數據平臺是創新警務大數據應用的物質基礎。各部門必須重視大數據平臺硬件的建設，借鑒先進經驗，充分結合本地區實際，有計劃地對大數據平臺進行系統的規劃、建設。

4.3.2多渠道增強大數據融合

通過多渠道增強大數據融合是大勢所趨。立足云計算、大數據、人工智能等“智慧新警務”前沿手段，實現實踐、資源、技術等方面的深度融合，落實“借力、嵌入、融合”新理念的有效舉措，為公安大數據建設注入強大動力。

警用無人機是提升智慧警務水平、推進科技興警的“智能工具”，其廣泛使用必然催生 “空地一體、人機聯動”的警務工作新模式。[6]充分發揮警用無人機空中獨特優勢，將其在作業中獲得的實時動態數據融合匯聚，統一接入警務智能化管理平臺，經大數據平臺的分析和研判，為案件偵查、處置等提供詳實的數據分析結果，為指揮決策提供實時動態的情報信息，將信息采集的優勢迅速轉化為打擊和處置的優勢。

4.3.3培養專業人才

使用大數據創新緝捕戰術，加強對專業人才的培養是必不可少的。一方面，公安機關注重對內部專業人才的篩選，選拔人才到對應崗位，并著力加強培養，打造專業性強、業務素質高的大數據人才隊伍;另一方面，在招錄新警的時候注重對特殊人才的招錄，到高校去挖掘大數據專業人才，為專業隊伍持續建設提供源源不斷的活力。

5結語

在改革強警、科技興警的大背景下，公安大數據技術愈發先進，在犯罪的預防、治安管理、偵查抓捕等警務工作中扮演著重要的角色。在大數據運用過程中，要緊跟科技發展的步伐，積極吸取國內外先進經驗，不斷創新警務戰術，形成一個完備的大數據應用體系，從而大大提升警務工作效率。

參考文獻

[1]劉緒崇.做強、做實、做優湖南公安大數據戰略的構想與思考[J].湖南警察學院學報，2019，10（31）：116-122.

[2]齊志遠.從數據到大數據技術：實踐對傳統主客二分的超越[J/OL].北京理工大學學報（社會科學版）：1-8[2021-11-09].https：//doi.org/10.15918/j.jbitss1009-3370.2022.1746.

[3]劉濤.基于無人機集群涌現模型的警務指揮與戰術應用研究[D].北京：中國人民公安大學，2020.

[4]王燃.大數據偵查[M].北京：清華大學出版社，2017：85-86.

[5]劉緒崇，蘇欣，唐德權.智慧警務——大數據環境下新時代公安信息化建設模式探索[M].北京：清華大學出版社，2018：202-204.

[6]孫進濤，姬艷濤.警用無人機在治安防控中的應用研究[J].北京警察學院學報，2020（2）：45-50.

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