大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)以及在犯罪防治領(lǐng)域之應(yīng)用

許華孚

(臺(tái)灣中正大學(xué)犯罪防治學(xué)系，嘉義60003)

大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)以及在犯罪防治領(lǐng)域之應(yīng)用

許華孚

(臺(tái)灣中正大學(xué)犯罪防治學(xué)系，嘉義60003)

大數(shù)據(jù)的發(fā)展不僅代表巨量數(shù)據(jù)、信息先進(jìn)技術(shù)、龐大商機(jī)，它更是一套解決問(wèn)題、改造世界、探索未來(lái)的新穎觀念與科學(xué)應(yīng)用的有效方法。大數(shù)據(jù)是一套系統(tǒng)化、標(biāo)準(zhǔn)化及科學(xué)化的復(fù)雜概念，包括商業(yè)與管理的專(zhuān)業(yè)，需具備計(jì)算機(jī)儲(chǔ)存的字節(jié)概念，以及網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、系統(tǒng)管理等專(zhuān)業(yè)知識(shí)，具有巨量性、實(shí)時(shí)性、多樣性、變異性、不確定性與復(fù)雜性的特征。大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域跨足于金融管理、零售通路、疾病預(yù)防、醫(yī)療保健、節(jié)約能源、交通運(yùn)輸、人文教育等技術(shù)，甚至可擴(kuò)及救災(zāi)及人道求援等社會(huì)層面。就犯罪防治研究的學(xué)術(shù)領(lǐng)域而言，未來(lái)大數(shù)據(jù)應(yīng)用將日益深化。目前利用大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析臺(tái)灣犯罪之現(xiàn)況，以監(jiān)測(cè)社會(huì)犯罪事件發(fā)生現(xiàn)況，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)犯罪人口特征、犯罪的模式，以及提供實(shí)時(shí)的相關(guān)措施與對(duì)策，來(lái)防治并減少犯罪事件以及民眾被害的可能性。因此，隨著大數(shù)據(jù)年代的風(fēng)起云涌，引領(lǐng)另一波信息權(quán)的革命、創(chuàng)新之際，我們必須以審慎思維，正視可能產(chǎn)生的潛藏危機(jī)，包括傳統(tǒng)專(zhuān)家權(quán)威的式微、大數(shù)據(jù)人才培育缺口、個(gè)人隱私權(quán)侵害、網(wǎng)絡(luò)犯罪問(wèn)題等等議題產(chǎn)生。另外，在犯罪防治領(lǐng)域的未來(lái)研究，我們更加體驗(yàn)在數(shù)據(jù)爆發(fā)增長(zhǎng)的年代，如何善用現(xiàn)存數(shù)據(jù)的重要性，如何強(qiáng)化各項(xiàng)軟硬件的數(shù)據(jù)截取與分析能力、提升研究人員在數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的相關(guān)訓(xùn)練，如何提高大型數(shù)據(jù)的獲取、處理及分析能力，使得犯罪防治研究工作能盡快與新的科技接軌，讓研究更為精確、更具預(yù)見(jiàn)性及全面性，以保持研究的前端領(lǐng)先。

大數(shù)據(jù);大數(shù)據(jù)應(yīng)用;犯罪防治研究

一、前言

人類(lèi)史上的幾項(xiàng)重大發(fā)明，屢屢引領(lǐng)文明躍進(jìn)，隨著20世紀(jì)末計(jì)算機(jī)問(wèn)市，引領(lǐng)全球邁向另一場(chǎng)信息革命以及帶動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信息蓬勃發(fā)展，當(dāng)傳輸速度與儲(chǔ)存技術(shù)不斷向上躍升，一場(chǎng)跨越政府與民間企業(yè)的全球大數(shù)據(jù)(Big Data)應(yīng)用革命正席卷而來(lái)，不僅走入你我世界、改變眾人生活，更影響交易模式與政府決策思維。2014年6月英國(guó)Oxford大學(xué)網(wǎng)絡(luò)研究所教授及“大數(shù)據(jù)”作者M(jìn)ayer－Schn berger，應(yīng)邀來(lái)臺(tái)灣專(zhuān)題演講指出，過(guò)去20年資料成長(zhǎng)100倍，2000年后進(jìn)入數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)搜集、處理、分析比過(guò)去容易，已逐漸改變?nèi)蚋鲊?guó)政府的政策及各行業(yè)的經(jīng)營(yíng)走向。①引自《經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)》社論，《大數(shù)據(jù)發(fā)展的機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)》，2014－06－17，http://www．cdnews．com．tw。

隨著前述網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的極速發(fā)展，帶動(dòng)了云端運(yùn)算服務(wù)的盛行，大家都能感受世界正快速變動(dòng)，大數(shù)據(jù)即是未來(lái)信息革命中衍生的接續(xù)效應(yīng)，這股浪潮正在重塑我們的生活，改變?nèi)藗児ぷ骱退伎挤绞?徐承佑，2014)。近來(lái)云端技術(shù)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用已深植日常生活，更遑論商業(yè)的前端應(yīng)用，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用范疇已逐漸跨越政府、產(chǎn)業(yè)、學(xué)術(shù)領(lǐng)域，包括法規(guī)政策、創(chuàng)新服務(wù)、基礎(chǔ)通訊、醫(yī)學(xué)信息、智能制造、零售通路、交通運(yùn)輸與物流管理、智能電網(wǎng)各種領(lǐng)域(潘人豪，2015)。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展不僅代表巨量數(shù)據(jù)、信息先進(jìn)技術(shù)、龐大商機(jī)，它更是一套解決問(wèn)題、改造世界、探索未來(lái)的新穎觀念與科學(xué)應(yīng)用的有效方法。因此，若從解決當(dāng)前犯罪問(wèn)題的思維觀之，大數(shù)據(jù)亦代表改造犯罪環(huán)境、矯治潛在犯罪人、減少犯罪機(jī)會(huì)、解決犯罪問(wèn)題，以及研議未來(lái)犯罪防治對(duì)策的無(wú)限機(jī)會(huì)與可能。是以，本文從大數(shù)據(jù)的剖析著手，逐次探討目前大數(shù)據(jù)的發(fā)展與應(yīng)用現(xiàn)況，最后導(dǎo)入犯罪預(yù)防實(shí)務(wù)與對(duì)策應(yīng)用。在日漸崛起的大數(shù)據(jù)年代，犯罪防治觀念與做法必須與時(shí)俱進(jìn)，適時(shí)渠引創(chuàng)新科技的知識(shí)活水，讓犯罪防治在實(shí)務(wù)與學(xué)術(shù)領(lǐng)域均能更上層樓，再登高峰。

二、大數(shù)據(jù)的義涵

鑒于大數(shù)據(jù)概念深?yuàn)W難懂，又各方見(jiàn)解不一，因此，我們先以幾個(gè)深入淺出的概念，勾勒輪廓樣貌，讓復(fù)雜抽象的概念更加淺顯易懂。

(一)名稱(chēng)由來(lái)

考究現(xiàn)有文獻(xiàn)，“Big Data”一詞最早于2010年由IBM計(jì)算機(jī)公司提出，譯成中文或稱(chēng)“海量資料”、“巨量資料”，又稱(chēng)“大數(shù)據(jù)”。目前相關(guān)文獻(xiàn)大致以“大數(shù)據(jù)”為通用，也因此為本文所采用。

(二)開(kāi)發(fā)潛力

以下引用二位學(xué)者的精辟見(jiàn)解，即可清楚了解大數(shù)據(jù)本身具備的開(kāi)發(fā)潛力。

1．“大數(shù)據(jù)好比產(chǎn)業(yè)的新石油，數(shù)據(jù)媲美原油，但需經(jīng)過(guò)精煉才能突顯價(jià)值，或否難以直接使用?！?Clive Humby，DunnHumby)

2．“這是我們?cè)诮?jīng)濟(jì)發(fā)展上，首次必須仰賴(lài)的重要能源(信息Information)，它不僅具有回收利用價(jià)值，更具備再生功能。我們必須善加利用，否則會(huì)被這些龐大數(shù)據(jù)所淹沒(méi)。”(John Naisbitt)

(三)數(shù)據(jù)元素

大數(shù)據(jù)五項(xiàng)信息科技(information technology)趨勢(shì)的其中一項(xiàng)。

(四)基本特性

綜整陳柏宇(2014)、Shaun Connolly(2012)見(jiàn)解，以及IBM、①I(mǎi)BM，為企業(yè)海量數(shù)據(jù)賦予意義，http://www－01．ibm．com/software/tw/data/bigdata/。neubrain、②Neubrain，supercharge your business with analytic，http://www．neubrain．com/TechnologyCapabilities/Big－Data－Analytics．wikipedia③Wikipedia，the free encyclopedia，Big Data，http://en．wikipedia．org/wiki/Big_data．等官方網(wǎng)頁(yè)所賦予意義，認(rèn)為大數(shù)據(jù)應(yīng)具備5V與1C六項(xiàng)特性:

圖1 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的來(lái)源說(shuō)明(Mark Myers，2010)

圖2 大數(shù)據(jù)的基本特性圖

1．巨量性(volume)。大數(shù)據(jù)特色在于“龐大”，無(wú)論政府機(jī)構(gòu)、民間企業(yè)以及實(shí)時(shí)性感應(yīng)偵測(cè)器等數(shù)據(jù)多元而巨大，很容易上達(dá)數(shù)“兆位元組TB”(TeraBytes)，甚至“拍字節(jié)PB”(PetaBytes)。當(dāng)前每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已達(dá)2Zettabyte(ZB)，即約Gigabyte(GB)單位的一兆倍。人們每天約制造2．5兆位數(shù)據(jù)，過(guò)去兩年建立的數(shù)據(jù)占現(xiàn)今世界總量90%。由于數(shù)據(jù)龐大復(fù)雜，致難以利用傳統(tǒng)方式處理，必須透過(guò)新的硬件與演算系統(tǒng)加以管理分析，以為人類(lèi)所能解讀(陳柏宇，2014)。

2．實(shí)時(shí)性(Velocity)。大數(shù)據(jù)通常具有時(shí)效性，一旦串流到運(yùn)算服務(wù)器就須立即使用，實(shí)時(shí)才能發(fā)揮高價(jià)值。由于數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度不斷躍升，越多的數(shù)據(jù)會(huì)透過(guò)網(wǎng)絡(luò)或傳感器實(shí)時(shí)記錄、傳遞與儲(chǔ)存，必須應(yīng)用高效率及自動(dòng)化運(yùn)算系統(tǒng)，如串流運(yùn)算(Streams Computing)才能進(jìn)行分析。民間業(yè)者為創(chuàng)造更高利潤(rùn)，將致力于縮短搜集與分析處理時(shí)間。

3．多樣性(Variety)。大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)范疇不僅止于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，尚包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文字、音頻、視訊、點(diǎn)擊串流、日志文件等，而數(shù)據(jù)依組合性質(zhì)可分“結(jié)構(gòu)化(structured)”、“半結(jié)構(gòu)化(semistructured)”、“準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化(quasi－structured)”和“非結(jié)構(gòu)化(unstructured)”等四類(lèi)型，預(yù)測(cè)未來(lái)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)將有高達(dá)90%以上屬后三類(lèi)形態(tài)數(shù)據(jù)。

4．變異性(Variability)。這是關(guān)于由“誰(shuí)”來(lái)主導(dǎo)分析資料的關(guān)鍵問(wèn)題。不同目的與背景的人，在相同時(shí)間所作分析會(huì)產(chǎn)生南轅北轍的結(jié)果，會(huì)嚴(yán)重妨礙數(shù)據(jù)管理與分析的正確性。

5．不確定性(Veracity)。由于數(shù)據(jù)在搜集、儲(chǔ)存與分析過(guò)程中，可能因摻雜人為欺騙或操作錯(cuò)誤，抑或因演算系統(tǒng)的失準(zhǔn)等，致使大數(shù)據(jù)分析存在“不準(zhǔn)確(Veracity)”的特性(胡世忠，2013)。因此，搜集數(shù)據(jù)的質(zhì)量良莠不齊，數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)就會(huì)出現(xiàn)不一致(inconsistencies)、不完整(incompleteness)、不明確(ambiguity)，以及延宕、造假(deception)、形態(tài)相近(model approximations)等瑕疵。

6．復(fù)雜性(Complexity)。數(shù)據(jù)管理會(huì)是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程，特別是當(dāng)大量的數(shù)據(jù)分別來(lái)自多個(gè)來(lái)源時(shí)。相關(guān)數(shù)據(jù)必須經(jīng)由截取(grasp)、連結(jié)(connected)、分類(lèi)(correlated)、傳輸，最后被適當(dāng)歸類(lèi)儲(chǔ)存，這是處理龐大信息過(guò)程的“復(fù)雜性”。

(五)基本的定義

大數(shù)據(jù)是一套系統(tǒng)化、標(biāo)準(zhǔn)化及科學(xué)化的復(fù)雜概念，包括商業(yè)與管理的專(zhuān)業(yè)，需具備計(jì)算機(jī)儲(chǔ)存的字節(jié)概念，以及網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、系統(tǒng)管理等專(zhuān)業(yè)知識(shí)。為使復(fù)雜概念轉(zhuǎn)為系統(tǒng)化、簡(jiǎn)單化解釋?zhuān)疚囊肑aap Bloem等原著《解讀大數(shù)據(jù)分析》(No more Secrets with Big Data Analytics，2013)圖例釋義為范本，化約以下公式“大數(shù)據(jù)(Big Data)=事務(wù)處理(Transaction)+互動(dòng)(Interactions)+觀測(cè)(Observations)”，闡釋大數(shù)據(jù)義涵精髓。

圖3 大數(shù)據(jù)釋義圖

本文特別將圖例中重要詞匯(Specialized Terminology)充分賦予正解，使其意義更易解讀。所謂企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)(ERP)①Enterprise Resource Planning，企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱(chēng)ERP。以推動(dòng)MRP，MRPⅡ著名的美國(guó)生產(chǎn)及存貨管理協(xié)會(huì)(APICS)近年又改稱(chēng)為“資源管理的教育協(xié)會(huì)”在其1995第8版辭典給予“企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)(ERP)”批注如下:“一個(gè)會(huì)計(jì)導(dǎo)向的信息系統(tǒng)用來(lái)確認(rèn)和規(guī)劃為了接受、制造、運(yùn)送和結(jié)算客戶(hù)訂單所需的整個(gè)企業(yè)的資源?！盓RP系統(tǒng)應(yīng)具備基本數(shù)據(jù)與管理維護(hù)、庫(kù)存管理、采購(gòu)進(jìn)貨管理、配銷(xiāo)管理、財(cái)務(wù)管理、人資/事務(wù)管理、生產(chǎn)管理與決策支持管理等功能。不同業(yè)者會(huì)有不同ERP系統(tǒng)，例如外銷(xiāo)型產(chǎn)業(yè)需要進(jìn)出口管理系統(tǒng)、多角貿(mào)易管理系統(tǒng)、買(mǎi)賣(mài)流通業(yè)的門(mén)市專(zhuān)柜系統(tǒng)等(曾渙釗，2006)。、供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)(SCM)②Supply Chain Management，供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱(chēng)SCM，系指滿(mǎn)足一定客戶(hù)服務(wù)水平的條件下，為了使整個(gè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)成本達(dá)到最小而把供貨商、制造商、倉(cāng)庫(kù)、配送中心和管道商等有效地組織在一起來(lái)進(jìn)行的產(chǎn)品制造、轉(zhuǎn)運(yùn)、分銷(xiāo)及銷(xiāo)售的管理方法。供應(yīng)鏈管理包括計(jì)劃、采購(gòu)、制造、配送、退貨五大基本內(nèi)容。SCM能為企業(yè)增加預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，減少庫(kù)存和工作流程周期，以及降低供應(yīng)成本;同時(shí)提高發(fā)貨供貨能力和生產(chǎn)率，加快市場(chǎng)響應(yīng)速度。隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始利用網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)SCM(陳國(guó)權(quán)，2013)。、客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)CRM③Customer Relationship Management System，客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱(chēng)CRM，系透過(guò)營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化及銷(xiāo)售自動(dòng)化，讓企業(yè)主掌握客戶(hù)動(dòng)態(tài)及市場(chǎng)策略，進(jìn)而鎖定銷(xiāo)售目標(biāo)及擬定最佳的營(yíng)銷(xiāo)策略，達(dá)成精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)及有效銷(xiāo)售。經(jīng)由服務(wù)自動(dòng)化的完整服務(wù)流程，達(dá)成滿(mǎn)意服務(wù)及主動(dòng)追蹤。同時(shí)，透過(guò)整合自動(dòng)化的前后貫通，將售前及售后進(jìn)行緊密整合，提供以客戶(hù)為尊的360度全方位管理，有效提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力與獲利率。和事務(wù)的Web應(yīng)用程序等均為商業(yè)貿(mào)易中信息處理系統(tǒng)的典型例子，這些高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，通常被存儲(chǔ)在SQL④Structured Query Language，結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言，簡(jiǎn)稱(chēng)SQL，是一種特殊目的之程序語(yǔ)言，用于數(shù)據(jù)庫(kù)中的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)查詢(xún)語(yǔ)言，IBM公司最早使用在其開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中。1986年10月，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)學(xué)會(huì)對(duì)SQL進(jìn)行規(guī)范后，以此作為關(guān)系式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)言(ANSI X3．135－1986)，1987年得到國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織的支持成為國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。不過(guò)各種通行的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)在其實(shí)踐過(guò)程中都對(duì)SQL規(guī)范作了某些編改和擴(kuò)充，因此，實(shí)際上不同數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)間的SQL不能完全互通(維基百科)。數(shù)據(jù)庫(kù)。而互動(dòng)(Interactions)代表客戶(hù)端與商務(wù)的往來(lái)或與公司的交流互動(dòng);網(wǎng)絡(luò)日志(Web Logs)、客戶(hù)端點(diǎn)擊匯流 (User Click Stream)、社會(huì)互動(dòng)(Social Interactions)和回饋(Feeds)以及客戶(hù)端訊息內(nèi)涵(User Generated Content)等信息系統(tǒng)都潛藏著與顧客端互動(dòng)的豐富信息。

三、大數(shù)據(jù)發(fā)展與應(yīng)用現(xiàn)況

1965年，英特爾創(chuàng)始人之一摩爾指出，未來(lái)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)發(fā)展大致每隔1至2年，等面積集成電路的晶體管將增加一倍，即計(jì)算速度提高一倍，同等計(jì)算，成本降低一半。經(jīng)過(guò)近50年的實(shí)踐，驗(yàn)證了摩爾先生的預(yù)測(cè)，即所謂“摩爾定律(Moore’s Law)”。⑤引自IBM－Lib，摩爾定律(Moore＇s Law)，http://wiki．mbalib．com/zh－tw/%E6%91%A9%E5%B0%94%E5%AE%9A%E5% BE%8B。計(jì)算機(jī)、手機(jī)和網(wǎng)絡(luò)科技的高速發(fā)展，使得大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，包括音頻、視頻、圖片、文本等得以保存，并轉(zhuǎn)化為可供分析的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用因此水到渠成(袁衛(wèi)，2014)。因此，有人將大型計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)視為第一波科技浪潮，第二波為個(gè)人計(jì)算機(jī)問(wèn)世，第三波是網(wǎng)絡(luò)及社群媒體的出現(xiàn)，而巨量數(shù)據(jù)分析則被稱(chēng)為第五波科技浪潮。1994年1月25日白宮在國(guó)情咨文中提出“信息高速公路”(Information highway)被視為進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的里程碑(蘭夢(mèng)，2006)。2012年由美國(guó)政府開(kāi)啟“大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展計(jì)劃”(Big Data Research and Development Initiative)被視為進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代最具指針性事件。歐盟各國(guó)陸續(xù)開(kāi)放政府資料，2012年聯(lián)合國(guó)發(fā)布大數(shù)據(jù)報(bào)告，掀起全球研究和應(yīng)用熱潮。誠(chéng)如Wikipidia所言，在信息爆炸的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)(digital data)年代，我們大抵經(jīng)歷消息年代(information era)、社會(huì)年代(social era)、大數(shù)據(jù)年代(big data era) (Jaap Bloem，2013)。以下分列各國(guó)政府、我國(guó)臺(tái)灣地區(qū)與民間在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面的發(fā)展，讓我們更加深入理解大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)際現(xiàn)況。

(一)政府部門(mén)的政策發(fā)展

政府扮演公共政策與執(zhí)行的服務(wù)角色，在政策形成與執(zhí)行過(guò)程中，需要搜集大量信息以供分析，讓各種施政更貼近民意與現(xiàn)實(shí)，借以實(shí)現(xiàn)減少?zèng)Q策錯(cuò)誤、精節(jié)預(yù)算經(jīng)費(fèi)及提升行政效能之目的。這些數(shù)據(jù)每天會(huì)在行政體系中不斷被應(yīng)用，包括交通運(yùn)輸、國(guó)防外交，國(guó)家安全，犯罪預(yù)防、會(huì)計(jì)經(jīng)理、環(huán)境管理以及社會(huì)服務(wù)等事項(xiàng)?！八街梢怨ビ??！币韵戮C合介紹世界上幾個(gè)先進(jìn)國(guó)家及地區(qū)對(duì)于大數(shù)據(jù)的發(fā)展與應(yīng)用情況，以為參考。

1．美國(guó)

盱衡美國(guó)的大數(shù)據(jù)發(fā)展與應(yīng)用，非但為最早發(fā)現(xiàn)和使用的國(guó)家，更在全球居于領(lǐng)先地位。2009年美國(guó)聯(lián)邦政府即將大量資料公布在中央信息交換庫(kù)網(wǎng)站(Data．gov)供民眾閱覽，此亦說(shuō)明政府必須制定“證據(jù)導(dǎo)向”的公共政策，以提升決策質(zhì)量與效率。2013年5月9日，奧巴馬總統(tǒng)簽署第13642號(hào)總統(tǒng)行政令，要求在隱私與國(guó)家機(jī)密安全前提下，將數(shù)據(jù)公開(kāi)納入政府義務(wù)范圍。①the white house president Barack obama，Executive Order－Making Open and Machine Readable the New Default for Government Information，The White HouseOffice of the Press Secretary，May 09，2013．

2012年3月，奧巴馬政府投資2億美元實(shí)施“大資料研究和發(fā)展計(jì)劃”(Big Data Research and Development Initiative)，84個(gè)子計(jì)劃涵蓋國(guó)防、醫(yī)療、教育、能源、交通運(yùn)輸、國(guó)土安全、商業(yè)、科學(xué)、工業(yè)等應(yīng)用領(lǐng)域。為因應(yīng)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新領(lǐng)域的商機(jī)，Intel與 MIT頂尖大學(xué)結(jié)盟成立“Science and Technology Center for Big Data”，投入大數(shù)據(jù)核心技術(shù)開(kāi)發(fā);產(chǎn)業(yè)界IBM及GE亦發(fā)展特定領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用(張進(jìn)福，2014)。

該計(jì)劃涉及美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金、美國(guó)能源部、美國(guó)國(guó)防部等6個(gè)聯(lián)邦部門(mén)，經(jīng)費(fèi)超過(guò)2億美元。譬如能源部試圖通過(guò)先進(jìn)計(jì)算科技研發(fā)，提供2500萬(wàn)美元基金建立數(shù)據(jù)管理、分析和應(yīng)用等單位;國(guó)防部科研項(xiàng)目集中在情報(bào)、偵查、網(wǎng)絡(luò)間諜等方面，匯集傳感器、感知能力及建立自治系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)操作和決策自動(dòng)化(文洋，2014)。2014年5月1日，美國(guó)白宮發(fā)表《2014年大數(shù)據(jù)白皮書(shū)》，②Executive Office of the President，BIG DATA:SEIZING OPPORTUNITIES，PRESERVING VALUES，The white house Washington MAY 1 2014．視大數(shù)據(jù)為“未來(lái)的新石油”，傾國(guó)家資源全力發(fā)展相關(guān)應(yīng)用和管理，借以強(qiáng)化國(guó)家整體競(jìng)爭(zhēng)力。顯然，大數(shù)據(jù)不止是一個(gè)詞匯，更是一門(mén)技術(shù)，是一個(gè)產(chǎn)業(yè)時(shí)代，更代表大國(guó)趨起與競(jìng)爭(zhēng)的基礎(chǔ)條件。

2．亞太地區(qū)

亞太地區(qū)的新加坡政府與 GE已共同成立“Big Data Innovation Center”，協(xié)助企業(yè)發(fā)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用(張進(jìn)福，2014)。韓國(guó)積極制定有關(guān)大資料發(fā)展戰(zhàn)略，將其視為“國(guó)家意志”的科技項(xiàng)目，投資2億美元預(yù)算，企圖在2013至2017年間打造為國(guó)家重大工程。而為將韓國(guó)首都打造成為信息匯流中心，更推出“首爾開(kāi)放數(shù)據(jù)廣場(chǎng)”，為廣大的網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)提供十大類(lèi)公共數(shù)據(jù)信息，首爾市2011年提出“智慧首爾2015”計(jì)劃，主要推動(dòng)“利用大數(shù)據(jù)解決市民小煩惱”(張潤(rùn)達(dá)，2014)。

日本在2013年6月，由安倍內(nèi)閣公布新IT戰(zhàn)略“創(chuàng)建最尖端IT國(guó)家宣言”，闡述2013至2020年間以開(kāi)放公共數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)為核心，將日本建設(shè)成為“世界最高水平的信息產(chǎn)業(yè)應(yīng)用技術(shù)社會(huì)”。2021年將政府信息轉(zhuǎn)為云端計(jì)算，減少三成運(yùn)行成本，同時(shí)加速地方政府完成系統(tǒng)云端化。③引自免費(fèi)論文下載中心，《日本大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)》，http://big．hi138．com/jisuanji/hulianwangyanjiu/201410/456533．a(chǎn)sp#．VPGUDfmUfuI。中國(guó)政府在美國(guó)提出“大資料研究和發(fā)展計(jì)劃”的2012年也核批“十二五國(guó)家政務(wù)信息化建設(shè)工程規(guī)劃”，總投資額估計(jì)在幾百億，計(jì)有人口、法人、空間、宏觀經(jīng)濟(jì)和文化等五大資源庫(kù)的五大建設(shè)工程。廣東率先啟動(dòng)大資料戰(zhàn)略推動(dòng)政府轉(zhuǎn)型，北京正積極探索政府公布大資料供社會(huì)開(kāi)發(fā)，上海也啟動(dòng)大資料研發(fā)三年行動(dòng)計(jì)劃。④引自CITIF，《2014我國(guó)大數(shù)據(jù)發(fā)展分析報(bào)告》，http://www．citif．org．cn/zlyj/5a79a0314a954199014b250f1cbc2d42－1．html。為根植大數(shù)據(jù)教育，培養(yǎng)高等應(yīng)用人才，國(guó)家工信部與大學(xué)研究機(jī)構(gòu)，聯(lián)手成立大數(shù)據(jù)研究中心(張進(jìn)福，2014)。

3．歐洲

歐洲方面，Oxford的大數(shù)據(jù)中心專(zhuān)注在藥物的開(kāi)發(fā)(張進(jìn)福，2014)。英國(guó)實(shí)施“開(kāi)放數(shù)據(jù)”項(xiàng)目，建立“數(shù)據(jù)英國(guó)”網(wǎng)站用于數(shù)據(jù)公開(kāi)，2014年英國(guó)宣布建立圖靈大數(shù)據(jù)研究院，確保英國(guó)未來(lái)大資料發(fā)展在經(jīng)濟(jì)和社會(huì)中處于領(lǐng)導(dǎo)地位。法國(guó)政府為促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展，將培養(yǎng)新興企業(yè)、軟件制造商、工程師、信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)師等為目標(biāo)，開(kāi)展一系列的投資計(jì)劃。法國(guó)政府“數(shù)字化路線圖”計(jì)劃，大力支持大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略性新技術(shù)，投入3億歐元資金用于推動(dòng)大資料領(lǐng)域的發(fā)展。而法國(guó)生產(chǎn)振興部部長(zhǎng)Arnaud Montebourg、數(shù)字經(jīng)濟(jì)部副部長(zhǎng)Fleur Pellerin和投資委員Louis Gallois在第二屆巴黎大資料大會(huì)結(jié)束后的第二天，共同宣布1150萬(wàn)歐元投資案，用于支持7個(gè)未來(lái)投資項(xiàng)目。法國(guó)政府開(kāi)展系列投資計(jì)劃培養(yǎng)新興企業(yè)、軟件制造商、工程師、信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)師，通過(guò)發(fā)展創(chuàng)新性解決方案，并用于實(shí)踐，促進(jìn)法國(guó)在大資料領(lǐng)域的發(fā)展;法國(guó)還利用大數(shù)據(jù)推動(dòng)其智能城市建設(shè)，實(shí)現(xiàn)降低城市管理成本或提升城市居民生活質(zhì)量的目標(biāo)(張潤(rùn)達(dá)，2014)。

4．我國(guó)臺(tái)灣地區(qū)發(fā)展現(xiàn)況

(1)地區(qū)的行動(dòng)

反觀臺(tái)灣地區(qū)對(duì)于大數(shù)據(jù)的未來(lái)發(fā)展，始終未提出策略白皮書(shū)。唯2014年6月13日馬英九接見(jiàn)Mayer－Schnberger教授時(shí)表示:“臺(tái)灣科技產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型尚未完成，大數(shù)據(jù)投資力道仍嫌不足?！?014年12月8日，臺(tái)灣地區(qū)祭出科技三箭，其中兩箭與數(shù)據(jù)相關(guān):一是開(kāi)放資料，二則發(fā)展大數(shù)據(jù)，指派信息專(zhuān)長(zhǎng)的張善政規(guī)劃，半年內(nèi)憑借“開(kāi)放數(shù)據(jù)”、“大數(shù)據(jù)”與“群眾外包”讓民眾有感。加速大數(shù)據(jù)應(yīng)用，絕對(duì)是現(xiàn)階段臺(tái)灣地區(qū)科技發(fā)展重要策略。期許臺(tái)灣地區(qū)未來(lái)透過(guò)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，精準(zhǔn)計(jì)算民眾需求與前瞻施政，提升行政效能。

(2)學(xué)術(shù)的發(fā)展

2013年7月17日“東吳大學(xué)”率先成立校級(jí)“海量資料分析研究中心”;2014年元智大學(xué)獲成立“大數(shù)據(jù)與數(shù)字匯流創(chuàng)新中心”，成為目前臺(tái)灣地區(qū)第一個(gè)專(zhuān)以探討“大數(shù)據(jù)”及“數(shù)字匯流創(chuàng)新”為重點(diǎn)的學(xué)術(shù)研究單位，2014年8月1日發(fā)行“大數(shù)據(jù)匯流電子報(bào)”，截至2015年1月已發(fā)行4期。此外，“輔仁大學(xué)”等，相繼成立大數(shù)據(jù)相關(guān)分析學(xué)分學(xué)程，強(qiáng)調(diào)結(jié)合信息、管理、云端運(yùn)算(Cloud Computing)、數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ) (Data Warehousing)及數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)的跨學(xué)科領(lǐng)域。未來(lái)大數(shù)據(jù)將如綠能科技，是學(xué)界必然趨勢(shì)，希望借由學(xué)術(shù)創(chuàng)新研究，讓臺(tái)灣地區(qū)在大數(shù)據(jù)研發(fā)方面逐步成為頂尖研究中心。

(二)應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展

近來(lái)大數(shù)據(jù)發(fā)展不僅進(jìn)入商事貿(mào)易，更影響諸多行業(yè)，也被視為提升產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)及政府效能的關(guān)鍵技術(shù)，國(guó)際均積極投入大數(shù)據(jù)的研究與應(yīng)用(張進(jìn)福，2014)。然企業(yè)經(jīng)營(yíng)以追求利潤(rùn)為宗旨，與政府以民為本、強(qiáng)調(diào)廉能與效率，有著涇渭分明的本質(zhì)不同。誠(chéng)如哈佛商業(yè)評(píng)論所言，大數(shù)據(jù)本質(zhì)系“一場(chǎng)管理變革”，需要改善整體管理模式及技術(shù)整合，方能發(fā)揮作用。應(yīng)用領(lǐng)域跨足金融管理、零售通路、疾病預(yù)防、醫(yī)療保健、節(jié)約能源、交通運(yùn)輸、人文教育等技術(shù)，甚至可擴(kuò)及救災(zāi)及人道求援等社會(huì)層面。

以下綜整大數(shù)據(jù)在各項(xiàng)領(lǐng)域應(yīng)用的典型案例，借以窺探大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)貌。

圖4 美國(guó)流感疫情－google估測(cè)病例數(shù)

1．疾病預(yù)防

談到大數(shù)據(jù)在疾病預(yù)防的實(shí)務(wù)，現(xiàn)有文獻(xiàn)中最廣為引用者莫過(guò)于 Viktor Mayer－Schnberger (2013)所著《大數(shù)據(jù):巨量資料掀起生活、工作和思考方式的全面革新》(Big Data:A Revolution That Will Transform How We Live，Work，and Think)一書(shū)，書(shū)籍的前幾頁(yè)即舉例Google成功應(yīng)用搜尋詞匯，預(yù)測(cè)流感的案例。讓讀者迅速感受大數(shù)據(jù)的影響—美國(guó)官方傳統(tǒng)追蹤疫情擴(kuò)散方式，乃靠搜集醫(yī)師出診數(shù)據(jù)來(lái)推估，因一般民眾覺(jué)得身體不舒服，通常會(huì)過(guò)幾天才就醫(yī)，通報(bào)流程亦需時(shí)間，故掌握疫情速度仍慢了約1至2周;Google則發(fā)表了另一種追蹤方法，挑出美國(guó)最常使用的5，000萬(wàn)個(gè)搜尋字詞，再與疾管局2003年至2008年間流感疫情比對(duì)，發(fā)現(xiàn)可利用其中45個(gè)搜尋字眼(例如“止咳退燒”)，搭配某數(shù)值模型，成功預(yù)測(cè)2009年冬季流感傳播，甚至特定地區(qū)和州。若善用本套軟件，可省卻搜集數(shù)據(jù)、采集檢體的麻煩，僅利用每天大量搜尋紀(jì)錄，就可精準(zhǔn)而實(shí)時(shí)掌握疫情擴(kuò)散與介入，如盡早發(fā)布警訊、隔離、調(diào)度醫(yī)療資源。

2．交通運(yùn)輸

大數(shù)據(jù)已廣泛應(yīng)用在解決復(fù)雜交通環(huán)境上，由于車(chē)輛LBS定位可精確分析特定時(shí)間的車(chē)輛通行體量與速率，提供主管部門(mén)疏導(dǎo)、調(diào)度與管制預(yù)測(cè)，同時(shí)提醒用路人避開(kāi)尖峰與擁塞路段、改善運(yùn)輸環(huán)境。美國(guó)衛(wèi)星導(dǎo)航領(lǐng)導(dǎo)品牌TomTom利用監(jiān)測(cè)的八千萬(wàn)支移動(dòng)電話，一百萬(wàn)臺(tái)TomTom Live衛(wèi)星導(dǎo)航機(jī)在路面移動(dòng)速度，搭配RDS－TMC道路信息系統(tǒng)建構(gòu)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，透過(guò)GPRS實(shí)時(shí)信息，如某路段平均速度、紅綠燈切換頻率、路段不同時(shí)段的平均速度、道路施工及事故等，以每?jī)煞昼娨淮蔚念l率及時(shí)推播衛(wèi)星導(dǎo)航機(jī)?？蛻?hù)只要使用Apple iphone或是 Android phone上的 TomTom導(dǎo)航app，提供駕駛?cè)藘?yōu)化路徑、節(jié)省時(shí)間，即便身陷車(chē)陣亦可精準(zhǔn)預(yù)測(cè)延誤時(shí)間，根據(jù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)平均可節(jié)省15%行車(chē)時(shí)間。①TOMTOM，ANNUAL REPORT 2014，Available at:http://annualreport2014．tomtom．com/management－board－report/business－and－financial－review－by－business－unit。

圖5 google流感預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)技術(shù)應(yīng)用

圖6 紐約曼哈頓的實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)，借由Real－time路況數(shù)據(jù)系統(tǒng)協(xié)助駕駛?cè)吮荛_(kāi)擁塞或施工路段

3．醫(yī)療保健

大數(shù)據(jù)在臨床診斷、遠(yuǎn)程監(jiān)控、藥品研發(fā)的應(yīng)用已有長(zhǎng)足進(jìn)步。以大陸為例，目前已有十余座城市開(kāi)展數(shù)字醫(yī)療，醫(yī)療的病歷、影像、遠(yuǎn)程醫(yī)療等都制造大量數(shù)據(jù)，形成電子病歷及健康管理檔案?；谶@些海量數(shù)據(jù)，醫(yī)院能精準(zhǔn)分析病癥、治療費(fèi)用和療效數(shù)據(jù)，避免過(guò)度及副作用較大的治療，更可用于遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)，對(duì)慢性病進(jìn)行管理。2014年6月21日富山大學(xué)附屬醫(yī)院中川啟教授在第17屆全日本醫(yī)療信息學(xué)會(huì)春季學(xué)術(shù)大會(huì)上談到，該大學(xué)附屬醫(yī)院應(yīng)用近9年積累的1700萬(wàn)件病例和14300萬(wàn)件用藥處方及300萬(wàn)件病名，協(xié)助醫(yī)師分析最佳處方。①引自論文免費(fèi)下載中心，《日本大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)》，http://big．hi138．com/jisuanji/hulianwangyanjiu/201410/456533．a(chǎn)sp#．VPMRT_mUfuI。

圖7 最短路徑與過(guò)去實(shí)際路徑時(shí)間比較表(左圖為最短路徑規(guī)劃，右圖為真實(shí)用路時(shí)間歷史紀(jì)錄，可清楚看到紅綠燈的多寡頻率以及真實(shí)行駛速度。)

4．監(jiān)督施政

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不如想象中復(fù)雜。美國(guó)南佛州《太陽(yáng)哨兵報(bào)》(South Florida Sun－Sentinel)記者羅已克斯汀，為調(diào)查警察超速，向當(dāng)?shù)亟煌ü芾聿块T(mén)申請(qǐng)110萬(wàn)筆警車(chē)通過(guò)高速公路收費(fèi)站記錄。數(shù)據(jù)經(jīng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析，竟發(fā)現(xiàn)3900輛警車(chē)在13個(gè)月的時(shí)間里共發(fā)生了5100多次的超速行駛記錄(比對(duì)同部警車(chē)所行駛的兩站間距離，再除以通過(guò)時(shí)間，換算平均速率)，而進(jìn)一步篩選分析又發(fā)現(xiàn)，超速時(shí)間竟然大部分都發(fā)生在上下班時(shí)間，因此獲得警車(chē)超速行駛大致上非因公務(wù)。新聞刋載后引發(fā)輿論關(guān)切，涉案的12個(gè)部門(mén)近800名警察受到糾正或懲處。本案說(shuō)明，大數(shù)據(jù)應(yīng)用其實(shí)可以很簡(jiǎn)單，不如想象中復(fù)雜，數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)加上簡(jiǎn)單公式，就能發(fā)掘潛藏中的問(wèn)題，唯需正確數(shù)據(jù)和精確運(yùn)算。

5．人道救援

早在2010年IBM正式創(chuàng)“大數(shù)據(jù)(Big Tata)”一詞前，類(lèi)似大數(shù)據(jù)、云端服務(wù)案例已陸續(xù)出現(xiàn)。2007年?yáng)|非肯尼亞(Kenya)共和國(guó)總統(tǒng)大選，爭(zhēng)議引發(fā)全國(guó)暴動(dòng)，約1300人喪生、35萬(wàn)人離開(kāi)家園。

當(dāng)時(shí)由一群程序設(shè)計(jì)師與網(wǎng)絡(luò)團(tuán)體聯(lián)合展開(kāi)名為“Ushahidi”計(jì)劃，②Ushahidi是肯亞當(dāng)?shù)豐wahili語(yǔ)言，系指證詞(testimony)之意，計(jì)劃主要內(nèi)涵系開(kāi)發(fā)一種網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，用戶(hù)可將影像訊息實(shí)時(shí)上傳。使用者可透過(guò)手機(jī)簡(jiǎn)訊(SMS，Short Message Service)或網(wǎng)站進(jìn)行影像實(shí)時(shí)上傳，復(fù)經(jīng)Google map標(biāo)定位置，適時(shí)揭露地區(qū)實(shí)況，尋得國(guó)際援助。2008年后Ushahidi計(jì)劃常用于類(lèi)似國(guó)際人道求援，提供多國(guó)用于重大事件通報(bào)與群眾標(biāo)記(crowdmapping)平臺(tái)，如2010年海地(Republic of Haiti)大地震與2011年日本東北大地震追蹤標(biāo)記，創(chuàng)下高達(dá)60萬(wàn)姓名信息標(biāo)記紀(jì)錄，堪為短時(shí)間人道援助信息搜集與匯整成功案例(潘人豪，2015)。

圖8 政府軍隊(duì)進(jìn)行武力鎮(zhèn)壓

(三)未來(lái)發(fā)展

隨著2014年5月1日美國(guó)白宮發(fā)表《2014年大數(shù)據(jù)白皮書(shū)》，列入國(guó)家戰(zhàn)略方計(jì)后，各先進(jìn)國(guó)家紛紛迎頭趕上，相繼提出國(guó)家發(fā)展政策。民間應(yīng)用產(chǎn)業(yè)更是躍躍欲試，2014年12月 Apple與IBM正式宣布推出企業(yè)版 MobileFist App，提供IBM的大數(shù)據(jù)企業(yè)用戶(hù)可使用iPhone與iPad存取IBM的云端大數(shù)據(jù)分析工具與商業(yè)應(yīng)用軟件，讓大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的未來(lái)前景綻放。展望大數(shù)據(jù)的發(fā)展未來(lái)，將呈現(xiàn)以下八大趨勢(shì):①Dcplus，《關(guān)鍵分享報(bào)》，《大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)和趨勢(shì)》(下)，http://dcplus．com．tw/mkt_academy/24847。

1．?dāng)?shù)據(jù)資源化，將成為最有價(jià)值的資產(chǎn);

2．大數(shù)據(jù)在更多傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)管理落地;

3．大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)商業(yè)智能化融合，行業(yè)定制化解決方案將涌現(xiàn);

4．?dāng)?shù)據(jù)將越來(lái)越開(kāi)放，數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟將出現(xiàn);

5．大數(shù)據(jù)安全越來(lái)越受重視，大數(shù)據(jù)安全市場(chǎng)將愈發(fā)重要;

6．大數(shù)據(jù)促進(jìn)智能化城市發(fā)展，為智能化城市的引擎;

7．大數(shù)據(jù)將催生一批新的工作崗位和相應(yīng)的專(zhuān)業(yè);

8．大數(shù)據(jù)在多方位改善我們的生活。

圖9 大數(shù)據(jù)未來(lái)發(fā)展?jié)搫?shì)圖

四、犯罪防治領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用

犯罪預(yù)測(cè)和預(yù)防是犯罪防治研究領(lǐng)域的兩大課題，然而犯罪問(wèn)題近來(lái)深受網(wǎng)絡(luò)科技發(fā)展的影響，個(gè)人計(jì)算機(jī)、手機(jī)透過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳播，讓犯罪活動(dòng)的觸角得以迅速串聯(lián)至世界各地，無(wú)遠(yuǎn)弗屆的犯罪活動(dòng)更趨向國(guó)際化、科技化及快速化發(fā)展，犯罪環(huán)境日趨多元復(fù)雜，引發(fā)層出不窮的新興犯罪問(wèn)題，讓犯罪預(yù)防對(duì)策與實(shí)務(wù)日趨嚴(yán)峻。因此，面對(duì)今日的犯罪問(wèn)題，我們必須具備更前瞻的思維、運(yùn)用最新科技與嶄新研究方法來(lái)管理與應(yīng)用信息科技，包括信息的取得、分析與應(yīng)用，讓犯罪研究與實(shí)務(wù)工作能在充分科技的支持基礎(chǔ)下，緊緊掌握時(shí)代脈動(dòng)、與時(shí)俱進(jìn)。

在計(jì)算機(jī)信息的數(shù)字年代，大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的擴(kuò)散效應(yīng)，不僅開(kāi)啟犯罪防治學(xué)術(shù)研究的科技新門(mén)，為本節(jié)著墨重點(diǎn)，唯鑒于近來(lái)在治安維護(hù)的實(shí)務(wù)應(yīng)用亦有長(zhǎng)足進(jìn)步，本文特別列舉目前廣為犯罪防治實(shí)務(wù)應(yīng)用的“犯罪活動(dòng)在線實(shí)時(shí)偵測(cè)”、“犯罪地點(diǎn)與形態(tài)的預(yù)測(cè)(GIS)”以及“監(jiān)視錄像系統(tǒng)”等三項(xiàng)科技，讓本節(jié)內(nèi)容更臻完整。

(一)犯罪防治研究的應(yīng)用

社會(huì)科學(xué)研究的本身受諸多條件限制，如量化研究的隨機(jī)抽樣，始終尚無(wú)法擺脫個(gè)人情緒、心理動(dòng)機(jī)、抽樣誤差等質(zhì)疑和干擾;復(fù)社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的“研究倫理”意識(shí)抬頭，凡屬相關(guān)應(yīng)用研究，對(duì)于參與受試者的基本人權(quán)保護(hù)，已漸次列入“人文社會(huì)科學(xué)研究倫理審查委員會(huì)”(Institutional Review Board on Humanities＆Social Science Research)審查范疇，以降低對(duì)受試者的傷害與不平等對(duì)待。因此，未來(lái)犯罪防治的相關(guān)研究不得不另辟蹊徑，尋求更客觀可靠的分析數(shù)據(jù)，減少研究倫理的限制，同時(shí)提升研究結(jié)果的精確性。當(dāng)大數(shù)據(jù)所提供的分析，已經(jīng)可以直接定論“這是什么”的時(shí)候，未來(lái)大數(shù)據(jù)在社會(huì)科學(xué)研究的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)缪葜匾慕巧?/p>

顯然，就犯罪防治研究的學(xué)術(shù)領(lǐng)域而言，未來(lái)大數(shù)據(jù)應(yīng)用將日益深化，目前利用大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析臺(tái)灣犯罪之現(xiàn)況，以監(jiān)測(cè)社會(huì)犯罪事件發(fā)生現(xiàn)況，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)犯罪人口特征、犯罪的模式，以及提供實(shí)時(shí)的相關(guān)措施與對(duì)策來(lái)防制，并減少犯罪事件以及民眾被害的可能性。以下茲就我國(guó)臺(tái)灣地區(qū)及其他國(guó)家犯罪統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)建置與應(yīng)用現(xiàn)況，以及重點(diǎn)摘要大數(shù)據(jù)在幾項(xiàng)犯罪類(lèi)型的犯罪趨勢(shì)分析，最后綜整提出未來(lái)犯罪防治建言。

1．臺(tái)灣地區(qū)數(shù)據(jù)庫(kù)建置與應(yīng)用

現(xiàn)有的犯罪統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)包含刑事警察局臺(tái)閩刑案統(tǒng)計(jì)、監(jiān)獄個(gè)案資料、刑事司法部門(mén)施政滿(mǎn)意度分析等，但以上的數(shù)據(jù)庫(kù)皆缺乏統(tǒng)計(jì)上之效度、無(wú)法實(shí)時(shí)提供因應(yīng)策略，透過(guò)大數(shù)據(jù)將以上的數(shù)據(jù)庫(kù)之文件搜集與調(diào)查，以了解犯罪模式概況，且針對(duì)個(gè)案訪談了解受刑人之犯罪模式、電話調(diào)查機(jī)關(guān)之施政滿(mǎn)意度與效能，對(duì)于以上的調(diào)查分析提出適切的防治犯罪對(duì)策與政策建議。

2．其他國(guó)家數(shù)據(jù)庫(kù)建置與應(yīng)用

目前美國(guó)、英國(guó)、澳大利亞等國(guó)皆提供在線查詢(xún)犯罪現(xiàn)況的信息，其采用治安氣象圖分析犯罪問(wèn)題，將犯罪現(xiàn)況呈現(xiàn)于地圖上，有利于警政單位了解熱點(diǎn)所在、掌握治安趨勢(shì)，同時(shí)可呈現(xiàn)警察逮捕犯人的數(shù)據(jù)，并利用治安氣象圖使警民皆能掌握犯罪狀況。因此，借由大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，可改善現(xiàn)有犯罪數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法及時(shí)提供因應(yīng)策略的缺陷，可深入了解犯罪資料之防治意義，且可掌握犯罪之動(dòng)機(jī)以及未來(lái)犯罪趨勢(shì)。

3．大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的應(yīng)用——犯罪趨勢(shì)分析

依據(jù)相關(guān)機(jī)關(guān)對(duì)違犯相關(guān)刑事法律所定義之犯罪發(fā)生數(shù)、犯罪率、犯罪嫌疑人數(shù)、破獲數(shù)等相關(guān)統(tǒng)計(jì)資料，分別加以分析說(shuō)明，可以發(fā)現(xiàn)近10年之犯罪趨勢(shì)如下:

(1)公共危險(xiǎn)罪:酒醉駕駛與肇事逃逸。過(guò)去十年(1993年至2002年)的公共危險(xiǎn)罪案件嫌疑人數(shù)呈遞增的趨勢(shì)，以酒醉駕車(chē)和肇事逃逸增加的幅度最多。

(2)少年事件:青少年與兒童犯罪人口呈現(xiàn)成長(zhǎng)的趨勢(shì)、虞犯人數(shù)大幅增加、毒品犯罪與妨害性自主罪逐年增加、以高年齡層的男性少年居多。過(guò)去十年(1993年至2002年)少年與兒童的犯罪人口有持續(xù)上升之趨勢(shì)。2002年少年與兒童之保護(hù)事件有10，637人，高達(dá)95%;虞犯人數(shù)有3，301人，創(chuàng)過(guò)去十年之新高;主要犯罪類(lèi)型為盜竊罪25．11%、傷害罪24．27%、毒品犯罪11．40%、妨害性自主罪9．35%。其中毒品犯罪與妨害性自主罪則是逐年增加。

(3)犯罪者高齡化:嫌疑人數(shù)以及犯罪人數(shù)有高齡化之上升趨勢(shì)。近十年，高齡犯罪嫌疑人數(shù)和犯罪人數(shù)呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，其中以觸犯普通刑法較多，主要犯罪類(lèi)型為公共危險(xiǎn)罪、賭博罪、盜竊罪。

(4)女性再累犯:女性再累犯率上升趨勢(shì)較男性明顯、女性少年再累犯高于男性少年。2002年女性主要犯罪類(lèi)型依序?yàn)橐韵路潜┝π苑缸?違反毒品危害防制條例占19．35%、公共危險(xiǎn)罪占15．41%、賭博罪占11．93%、盜竊罪占11．45%、詐欺罪占7．86%。近三年，女性再累犯率為69．12%，高于男性的再累犯率35．96%。女性少年再累犯以毒品危害防制條例和傷害罪之再犯率居多。最近一年之犯罪案件，根據(jù)2002年新收普通刑法案件，以公共危險(xiǎn)罪案件最多，有90，028件(占30．05%)，其次為傷害罪有47，796件(占15．95%)、盜竊罪38，657件(占12．90%)及詐欺罪35，946件(占12．00%)。特別刑法案件，以違反毒品危害防制條例案件最多，計(jì)有66，712件(占70．44%)。起訴人數(shù)的前4名，以公共危險(xiǎn)罪56，075人(26．93%)最高;毒品危害防制條例罪40，305人(19．35%)次之;盜竊罪23，169人(11．12%)排行第三;傷害罪20，004人(9．61%)，排行第四。

綜合上述，可以得知過(guò)去十年犯罪案件、最新的犯罪趨勢(shì)、受刑人特性等信息。大數(shù)據(jù)分析將可預(yù)測(cè)犯罪者的特性、預(yù)防可能的犯罪事件，以減少社會(huì)危險(xiǎn)，并能及時(shí)提出最適切的犯罪對(duì)策與政策。

4．綜合建言

結(jié)合臺(tái)灣地區(qū)現(xiàn)有的犯罪案件數(shù)據(jù)庫(kù)、地區(qū)性的數(shù)據(jù)源、過(guò)去五年施政滿(mǎn)意度調(diào)查，發(fā)現(xiàn)未來(lái)犯罪防治政策建議為以下:

(1)提倡以知識(shí)和證據(jù)為基礎(chǔ)的刑事、矯正政策;

(2)提供適宜的性別意識(shí)與需求之處遇措施;

(3)高齡化犯罪者和受監(jiān)禁之高齡化犯罪者之處遇措施;

(4)毒品相關(guān)政策;

(5)酒后駕車(chē)和肇事逃逸的防治政策;

(6)少年犯罪的預(yù)防及處遇措施;

(7)以上網(wǎng)公告之司法判決書(shū)為主要分析數(shù)據(jù)，在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上，選定非性侵暴力犯罪為主要探討類(lèi)型，就非性侵暴力犯罪之被告選定基礎(chǔ)特征，追蹤其再犯情形。

(二)犯罪防治實(shí)務(wù)的應(yīng)用

隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)、手機(jī)及網(wǎng)絡(luò)通訊等軟件應(yīng)用無(wú)所不在，個(gè)人日常生活中無(wú)論在線購(gòu)物、通話通訊、網(wǎng)絡(luò)閱覽、網(wǎng)絡(luò)社交、在線影視娛樂(lè)等等活動(dòng)軌跡，基本上已實(shí)現(xiàn)生活信息化的管理狀況，讓人們無(wú)一例外地生活在數(shù)字信息的網(wǎng)絡(luò)之中。當(dāng)人們生活的信息軌跡愈多，犯罪行為信息化越為明顯，而犯罪所遺留的“信息痕跡”相形越多。傳統(tǒng)“物理痕跡”的犯罪跡證已逐漸式微，導(dǎo)致犯罪偵查模式必須以全新思維加以面對(duì)，有效掌握“犯罪及時(shí)信息”，以更前瞻作為將犯罪活動(dòng)制亂于初動(dòng)，化被動(dòng)為主動(dòng)，消弭犯罪于無(wú)形。因此，傳統(tǒng)犯罪事件發(fā)生后，以人為主的被動(dòng)犯罪偵查模式，已無(wú)法符合現(xiàn)今信息科技年代防患未然的預(yù)防偵查需求。我們急需應(yīng)用新思維，找到新途徑、新方法，特別是探索運(yùn)用大資料這一新的動(dòng)力源，推進(jìn)職務(wù)犯罪偵查能力全面提升(胡東林，2015)。以下羅列大數(shù)據(jù)在犯罪防治實(shí)務(wù)的三大應(yīng)用領(lǐng)域，分別為“犯罪活動(dòng)在線實(shí)時(shí)偵測(cè)”、“犯罪地點(diǎn)與形態(tài)的預(yù)測(cè)(GIS)”以及“監(jiān)視錄像系統(tǒng)”等三項(xiàng)科技。

1．犯罪活動(dòng)在線實(shí)時(shí)偵測(cè)

2002年電影《關(guān)鍵報(bào)告》(Minority Repor)劇情，警察單憑三項(xiàng)個(gè)人心理反應(yīng)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)犯罪，在犯罪行為發(fā)生前即予逮捕，消弭犯罪事件。唯借助現(xiàn)代科技，警察能夠在犯罪前正確預(yù)測(cè)，并在行動(dòng)之初即能加以逮捕的戲碼已不再是電影情節(jié)。輔助現(xiàn)代犯罪偵查的工具包括電話定位監(jiān)控、監(jiān)錄系統(tǒng)、生物鑒別等科技設(shè)備，都是犯罪人個(gè)別身份的有效鑒別與監(jiān)控，這是受惠于個(gè)人資料搜集與取得逐漸便利的影響，讓犯罪偵查技術(shù)得以掌握犯罪的前行為階段，亦即預(yù)備或進(jìn)行中的犯罪活動(dòng)，可謂大數(shù)據(jù)時(shí)代犯罪應(yīng)用偵查的一大躍進(jìn)。回顧1900年代，警察使用圖釘標(biāo)記地區(qū)街道犯罪分布，反觀今日更隨個(gè)人計(jì)算機(jī)、手機(jī)與網(wǎng)絡(luò)匯流的信息科技發(fā)展，犯罪偵查憑借網(wǎng)絡(luò)在線及時(shí)信息的截取、透過(guò)計(jì)算機(jī)程序分析，即可精準(zhǔn)預(yù)測(cè)進(jìn)行中的犯罪活動(dòng)，達(dá)到先期預(yù)警、及時(shí)干預(yù)的理想境界。

以美國(guó)Palantir公司為例，它是加州帕洛阿爾托(Palo Alto)郡一家專(zhuān)為客戶(hù)處理數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的信息公司。公司開(kāi)發(fā)的相關(guān)應(yīng)用程序，被美國(guó)情報(bào)單位用以對(duì)付恐怖活動(dòng)，經(jīng)由龐大情報(bào)數(shù)據(jù)的分析比對(duì)，能精確過(guò)濾出可疑分子，計(jì)算機(jī)程序甚至能自動(dòng)將數(shù)據(jù)與地點(diǎn)鏈接，用以預(yù)測(cè)可能發(fā)生的恐怖事件的時(shí)間和地區(qū)。該系統(tǒng)所建置的數(shù)據(jù)庫(kù)可辨識(shí)個(gè)人特征，包括嫌犯DNA、自動(dòng)提款機(jī)搜集嫌犯匯款時(shí)的臉部監(jiān)視畫(huà)面、不同地點(diǎn)對(duì)出租車(chē)輛牌照的監(jiān)視、通話記錄，以及嫌犯曾經(jīng)造訪場(chǎng)所。類(lèi)似計(jì)算機(jī)程序已經(jīng)在多個(gè)國(guó)家揭露多起恐怖組織預(yù)謀炸彈攻擊的案件，其中所涉案件之一的嫌犯竟是美國(guó)海關(guān)人員。①引自The IEEE news source，The Future of Crime Prevention，Big data can stop criminals in their tracks By MONICA ROZENFELD，September 14，2014．Available at:http://theinstitute．ieee．org/technology－focus/technology－topic/the－future－ofcrime－prevention。

此外，社群網(wǎng)絡(luò)(Social Networks)亦為獲悉犯罪訊息的絕佳管道，搜尋軟件能夠比對(duì)與犯罪行為相關(guān)的“關(guān)鍵詞句”，只要在線通訊使用這些詞句，即可能表示某些犯罪活動(dòng)正在某些特定地點(diǎn)進(jìn)行，如搶劫、吸毒等。

另一個(gè)典型犯罪預(yù)防方案，為費(fèi)城賓州大學(xué)犯罪防治研究所(Department of Criminology)開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)演算推測(cè)系統(tǒng)，它搜集多種不同信息來(lái)源，包括當(dāng)?shù)胤志值姆缸飻?shù)據(jù)，借以預(yù)測(cè)那些特定對(duì)象可能成為謀殺案件的被害人。該公司亦開(kāi)發(fā)一套協(xié)助“假釋委員審核假釋準(zhǔn)駁”評(píng)估軟件。系統(tǒng)針對(duì)個(gè)案未來(lái)可能再犯的各項(xiàng)主客觀要素，采計(jì)24項(xiàng)預(yù)測(cè)因子，借以評(píng)估個(gè)案假釋出獄后再犯幾率，包括前科記錄、年齡等。美國(guó)目前約有80個(gè)假釋委員會(huì)采用類(lèi)似的評(píng)估系統(tǒng)。研究顯示系統(tǒng)能降低約15%假釋再犯率。①引自The IEEE news source，The Future of Crime Prevention，Big data can stop criminals in their tracks By MONICA ROZENFELD，September 14，2014．Available at:http://theinstitute．ieee．org/technology－focus/technology－topic/the－future－ofcrime－prevention。然大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)應(yīng)用絕非萬(wàn)能，類(lèi)似偶發(fā)及情緒性犯罪事件，其分析價(jià)值相對(duì)較低。唯治安機(jī)關(guān)尚未引進(jìn)是類(lèi)系統(tǒng)軟件，讓打擊犯罪的科技應(yīng)用，獨(dú)漏犯罪偵查的前哨階段，因此在警政信息現(xiàn)代化的建構(gòu)上仍有一段很長(zhǎng)的路要走。

2．犯罪地點(diǎn)與形態(tài)的預(yù)測(cè)(GIS)

我們現(xiàn)今所處的生活環(huán)境里，由于高度都市化的結(jié)果，使得人口過(guò)度集中于都會(huì)地區(qū)，加之人的價(jià)值觀念的改變與社會(huì)經(jīng)濟(jì)不景氣影響，都會(huì)地區(qū)的犯罪比率越來(lái)越高(呂明都等，2008)。由于巨量數(shù)據(jù)(Big Data)技術(shù)為近年來(lái)熱門(mén)議題，警察機(jī)構(gòu)利用現(xiàn)有警政治安數(shù)據(jù)庫(kù)所含各項(xiàng)數(shù)據(jù)，透過(guò)GIS圖資應(yīng)用與視訊影像分析技術(shù)，從現(xiàn)有數(shù)據(jù)加以萃取應(yīng)用，進(jìn)而提升案件偵防能量。鑒此，自2008年起警察機(jī)構(gòu)陸續(xù)規(guī)劃建置“犯罪地圖信息管理系統(tǒng)”，結(jié)合犯罪數(shù)據(jù)庫(kù)及地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System)，簡(jiǎn)稱(chēng) GIS分析功能，以“強(qiáng)盜”、“搶奪”及“竊盜”3項(xiàng)案類(lèi)作分析比較，制作犯罪地圖，充分掌握地區(qū)刑案發(fā)生的空間分布形態(tài)，辨識(shí)治安熱區(qū)、各轄區(qū)案件變遷趨勢(shì)及發(fā)生區(qū)位特性，進(jìn)而研析轄區(qū)治安狀況，借以促使犯罪熱區(qū)加強(qiáng)勤務(wù)部署及警力巡邏，提升犯罪防治成效。

鑒此，目前警察機(jī)構(gòu)已將GIS技術(shù)導(dǎo)入e化小區(qū)警政系統(tǒng)，結(jié)合電子地圖與警政數(shù)據(jù)庫(kù)，建置“治安斑點(diǎn)圖整合系統(tǒng)”，民眾可以透過(guò)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)查詢(xún)“住宅竊盜案件點(diǎn)分布圖”，清楚掌握住宅周邊竊案發(fā)生分布，輔助住家自我評(píng)估，進(jìn)而采取防盜措施，有效降低竊盜案的發(fā)生率。

上揭系統(tǒng)未來(lái)可運(yùn)用GIS分析“犯罪數(shù)據(jù)”，并摘錄“各類(lèi)刑案資料”、“小區(qū)環(huán)境資料”、“重要地標(biāo)”、“犯罪重點(diǎn)場(chǎng)所”等信息，繪制“各類(lèi)刑案犯罪熱點(diǎn)斑點(diǎn)圖”、“密度圖”、“距心圖”，使警勤區(qū)掌握小區(qū)治安狀況、了解各類(lèi)型犯罪特性、犯罪熱點(diǎn)(Hotspot)，借以精確部署警力，提升打擊犯罪成效。所以未來(lái)鏈接居家巷弄的小區(qū)監(jiān)控系統(tǒng)至警政地理信息系統(tǒng)中，并整合居家3D建物模型，更可以完整監(jiān)控居家安全之環(huán)境領(lǐng)域，強(qiáng)化隨時(shí)監(jiān)控的存在，對(duì)于“住宅竊盜”犯罪預(yù)防必可收相當(dāng)之效果(呂明都等，2008)。圖10為美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校在分析環(huán)境與行為后，制作的洛杉磯汽車(chē)竊案強(qiáng)度分布圖。

圖10 洛杉磯汽車(chē)竊案強(qiáng)度分布圖

3．監(jiān)視錄像系統(tǒng)

監(jiān)視系統(tǒng)因具備“事前嚇阻”、“事中監(jiān)控”及“事后調(diào)閱”功能，逐漸成為打擊犯罪利器。監(jiān)視系統(tǒng)經(jīng)過(guò)初期模擬式閉路電視與二代發(fā)展，目前進(jìn)入第三代NVR網(wǎng)絡(luò)數(shù)字。系統(tǒng)除可配合門(mén)禁整合應(yīng)用，如電子圍籬、區(qū)域管制、熱區(qū)監(jiān)控、人流統(tǒng)計(jì)及方向計(jì)算等面式監(jiān)控，若搭配網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)將可提升監(jiān)控功能，如夜間攝影、動(dòng)態(tài)捕捉、走廊模式。未來(lái)系統(tǒng)更可進(jìn)行實(shí)時(shí)性的智慧分析，如消費(fèi)者形態(tài)、人臉與車(chē)牌辨識(shí)、全天候居家照護(hù)或商場(chǎng)監(jiān)控等，透過(guò)網(wǎng)絡(luò)便可輕松遙控居(商)家環(huán)境;而數(shù)字影像監(jiān)視系統(tǒng)更具備“通報(bào)設(shè)定功能”，當(dāng)監(jiān)控環(huán)境發(fā)生異狀，系統(tǒng)可自動(dòng)撥號(hào)到指定號(hào)碼，如連接警衛(wèi)室、110報(bào)案系統(tǒng)，讓監(jiān)控力量及時(shí)介入，發(fā)揮制亂于初動(dòng)的戲劇效果。而系統(tǒng)更可加裝“影像水印”防偽功能，使數(shù)據(jù)存取更加安全?；诒O(jiān)錄系統(tǒng)在環(huán)境監(jiān)控的“實(shí)時(shí)性”、“全面性”及“正確性”，復(fù)結(jié)合網(wǎng)絡(luò)后更加智能，發(fā)揮“主動(dòng)偵查”和“實(shí)時(shí)通報(bào)”的及時(shí)介入功能，成為事前嚇阻犯罪、事中監(jiān)控犯罪和事后偵查的利器。

圖11 新北市設(shè)置“數(shù)字式遠(yuǎn)程路口監(jiān)錄系統(tǒng)”

鑒此，警察機(jī)構(gòu)積極構(gòu)筑城市e化的綿密監(jiān)視網(wǎng)絡(luò)。2011年8月24日新北市警局宣布以建構(gòu)“科技防衛(wèi)城”啟動(dòng)“情資整合中心”(Intelligence Integrated Center，IIC)。未來(lái)兩年將建置27000具路口“e化天眼”監(jiān)錄系統(tǒng)，密度約為每千人7具，系統(tǒng)升級(jí)后可提供智能辨識(shí)及搜尋功能，系統(tǒng)功能可用于顏色、車(chē)種、車(chē)牌甚至人臉辨識(shí)，透過(guò)標(biāo)準(zhǔn)格式整合GPS衛(wèi)星定位、GIS地理信息系統(tǒng)及110報(bào)案等8項(xiàng)系統(tǒng)，可立即尋址報(bào)案或被害人及連接周邊監(jiān)視器掌握最新畫(huà)面，同時(shí)追蹤涉案車(chē)輛逃逸時(shí)間、地點(diǎn)、方向及速度，執(zhí)行部署與在線逮捕。①引自《自由時(shí)報(bào)》，《“e天眼”上路 犯罪全都錄》，2011－08－25，http://news．ltn．com．tw/news/local/paper/519154/ print。另根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境監(jiān)控，可掌握“犯罪熱區(qū)”、部署“e化巡邏”，未來(lái)派出所受理民眾“舉家外出”的舊式加掛臨時(shí)巡邏箱巡簽方式，將可以借由居家監(jiān)視系統(tǒng)的聯(lián)機(jī)與自動(dòng)警報(bào)裝置，由轄區(qū)派出所全天候全面監(jiān)控，讓居家安全維護(hù)更有保障。

規(guī)劃中的科技防衛(wèi)城，包括整合勤務(wù)指揮、專(zhuān)家數(shù)據(jù)、智能影像辨識(shí)、交通執(zhí)法、犯罪數(shù)據(jù)庫(kù)、治安人口影像監(jiān)控系統(tǒng)、身份證相片影像、刑事犯罪數(shù)據(jù)影像、查贓系統(tǒng)等。針對(duì)治安人口影像監(jiān)控系統(tǒng)，可透過(guò)實(shí)時(shí)臉部影像及身份證比對(duì)，提高比對(duì)正確率，強(qiáng)化犯罪人、車(chē)動(dòng)態(tài)軌跡掌握。

4．未來(lái)展望與挑戰(zhàn)

(1)犯罪數(shù)據(jù)庫(kù)的整合

由于目前犯罪人個(gè)資，包括基本身份、戶(hù)籍、前科、素行、矯治、戒治、處遇、輔導(dǎo)、境管、車(chē)(駕)籍及病歷等等，均分散于各執(zhí)行機(jī)構(gòu)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，無(wú)法加以統(tǒng)整連結(jié)。特別是相關(guān)規(guī)定對(duì)個(gè)人資料保護(hù)的日趨嚴(yán)謹(jǐn)，使得相關(guān)個(gè)資的取得更加困難，在個(gè)人信息無(wú)法充分掌握情況下，往往讓第一線執(zhí)法人員無(wú)法有效掌握個(gè)案狀況，作出準(zhǔn)精鑒別或相關(guān)決策的分析，因而失去許多處理先機(jī)。因此，在大數(shù)據(jù)年代里，充分信息的掌握與應(yīng)用已成為預(yù)防與打擊犯罪的不二利器，未來(lái)有關(guān)整個(gè)臺(tái)灣地區(qū)的犯罪數(shù)據(jù)庫(kù)必須盡快建構(gòu)，借以充分支持執(zhí)法實(shí)務(wù)的應(yīng)用，大幅提升犯罪偵辦能力。

(2)成立臺(tái)灣地區(qū)情報(bào)研究暨犯罪打擊聯(lián)合中心

由于犯罪行為受到組織犯罪、毒品犯罪以及恐怖活動(dòng)等效應(yīng)影響，犯罪活動(dòng)逐漸向國(guó)際深化，特別是自美國(guó)9·11恐怖攻擊以來(lái)，各種恐怖組織的國(guó)際性恐怖攻擊如烽火般地向各國(guó)蔓延，犯罪手法更為殘暴，傷亡更加擴(kuò)大，影響社會(huì)民心更為深遠(yuǎn)。反觀臺(tái)灣地區(qū)，重大犯罪亦屢屢重創(chuàng)治安，如鄭捷殺人案、大寮監(jiān)獄劫囚案等震驚社會(huì)，因此面對(duì)日益嚴(yán)峻的治安挑戰(zhàn)，必須以更前衛(wèi)思維與做法因應(yīng)。應(yīng)成立更高級(jí)別的治安情報(bào)與犯罪打擊結(jié)合的機(jī)構(gòu)，統(tǒng)整各機(jī)場(chǎng)港口、交通運(yùn)輸、重要機(jī)構(gòu)、民間重要觀光據(jù)點(diǎn)、監(jiān)獄矯治機(jī)構(gòu)等情報(bào)與監(jiān)視系統(tǒng)，借以全面掌握重要治安防線，并納入重要反恐精銳部隊(duì)，借以應(yīng)付重大治安或攻擊事件的及時(shí)派遣支持，達(dá)到“全面監(jiān)控、實(shí)時(shí)反應(yīng)、有效打擊”的新式戰(zhàn)略部署。

(3)實(shí)時(shí)犯罪證據(jù)采用的疑慮

基于證據(jù)法則與程序正義等犯罪偵查的基本原則，讓在線偵查實(shí)務(wù)的逮捕變得棘手。例如檢察官通常只要掌握嫌犯足夠的犯罪證據(jù)，即可向法官申請(qǐng)羈押或限制居所，唯單憑計(jì)算機(jī)信息的實(shí)時(shí)分析，就徑行認(rèn)定犯罪事實(shí)而加以逮捕，薄弱的證據(jù)力很難有其說(shuō)服力，這也是大數(shù)據(jù)應(yīng)用在犯罪偵查與逮捕實(shí)務(wù)上面臨的最大瓶頸。況且數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，有時(shí)并無(wú)法完整呈現(xiàn)事實(shí)的樣貎，概因程序設(shè)計(jì)良莠亦影響分析結(jié)果的客觀性，這是關(guān)于大數(shù)據(jù)演算分析正確與否的最關(guān)鍵議題。

(4)隱私權(quán)侵害的疑慮

隨著社會(huì)形態(tài)日趨復(fù)雜，犯罪事件層出不窮，民眾被害恐懼感的日益加深，直接催化“集體安全主義”的社會(huì)意識(shí)抬頭，也相對(duì)間接削弱“個(gè)人自由主義”的基本隱私權(quán)主張。當(dāng)社會(huì)安全的集體訴求不斷被強(qiáng)化，一張“綿密監(jiān)控網(wǎng)”正以鋪天蓋地之勢(shì)蔓延擴(kuò)張，在這場(chǎng)活生生上演的“全民公敵”劇本里，我們幾乎無(wú)可避免地被全民通訊、錄像與網(wǎng)絡(luò)全天候監(jiān)控，個(gè)人行動(dòng)、居住、通訊、肖像等均一覽無(wú)余，隱私權(quán)所受侵犯空前未有。因此，我們更應(yīng)嚴(yán)謹(jǐn)看待隱私權(quán)議題，以審慎態(tài)度看待監(jiān)控科技應(yīng)用的負(fù)面效應(yīng)，如慎選設(shè)置地點(diǎn)、機(jī)具維護(hù)、系統(tǒng)安全防護(hù)、重點(diǎn)監(jiān)控、數(shù)據(jù)庫(kù)安全防護(hù)、調(diào)閱權(quán)限管制等，讓犯罪預(yù)防與個(gè)人隱私兩相兼顧，適度降低隱私侵害的沖擊。

五、大數(shù)據(jù)發(fā)展?jié)摬匚C(jī)

任何科技應(yīng)用或能帶給人類(lèi)文明、便利生活，但我們始終相信再完美的科技，都可能引發(fā)負(fù)面效應(yīng)。因此，隨著大數(shù)據(jù)年代的風(fēng)起云涌，引領(lǐng)另一波信息權(quán)的革命、創(chuàng)新之際，我們必須以審慎思維，正視可能產(chǎn)生的負(fù)面效應(yīng)，方能將新科技帶來(lái)的損害降低到最低限度。

(一)傳統(tǒng)專(zhuān)家權(quán)威的式微

大數(shù)據(jù)作者麥爾荀伯格(Viktor Mayer－Schnberger，2013)在其第6章——風(fēng)險(xiǎn)(Risks)第15節(jié)以“統(tǒng)計(jì)分析改變”的角度論述，大數(shù)據(jù)時(shí)代統(tǒng)計(jì)學(xué)者的客觀巨量資料分析，將改變過(guò)去專(zhuān)家分析與分析模式。傳統(tǒng)攝影師憑借專(zhuān)業(yè)在短時(shí)間作出構(gòu)圖、焦點(diǎn)、光圈及快門(mén)等決策。然數(shù)字相機(jī)已無(wú)傳統(tǒng)短時(shí)間決策壓力，也就是說(shuō)人人可輕松成為專(zhuān)家的概念(徐承佑，2014)。

圖12 蓋德科技最新研發(fā)智慧手表

另蓋德科技(Guidercare)①iThome新聞(Computex 2014特別報(bào)導(dǎo))，《穿戴式智慧科技引領(lǐng)新潮流》，http://www．ithome．com．tw/news/88435。所研發(fā)的智慧手表，目前已 開(kāi)發(fā) Gcare900、Gcare700、GD700、GD600等幾款年長(zhǎng)者或健康管理專(zhuān)用的智慧手表，透過(guò)藍(lán)牙傳輸可將血壓、血糖、體重、體脂等信息上傳到云端平臺(tái)。該公司已和十多家醫(yī)療院所合作，針對(duì)使用者健康狀況進(jìn)行照護(hù)分析與管理。當(dāng)是類(lèi)穿戴式智慧科技的手表或手環(huán)，可隨時(shí)監(jiān)測(cè)身體變化、掌握健康狀況，未來(lái)將開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)疾病功能，屆時(shí)穿戴科技即是家庭醫(yī)生，民眾對(duì)其依賴(lài)必然降低。

表1 大數(shù)據(jù)與不同年代健康醫(yī)療專(zhuān)家權(quán)威影響差異表

(二)大數(shù)據(jù)人才培育缺口

大數(shù)據(jù)發(fā)展必須仰賴(lài)一群有技術(shù)、懂管理、有大數(shù)據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì)，欠缺人才的環(huán)境將阻礙市場(chǎng)發(fā)展。根據(jù)Gartne預(yù)測(cè)，至2015年全球?qū)⑿略?40萬(wàn)個(gè)與大數(shù)據(jù)相關(guān)職務(wù)，且會(huì)有25%的組織設(shè)立首席數(shù)據(jù)官職位。大數(shù)據(jù)的相關(guān)職位元需要的是復(fù)合型人才，能夠?qū)?shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等多方面知識(shí)綜合掌控。③Dcplus，《關(guān)鍵分享報(bào)》，http://dcplus．com．tw/mkt_academy/24847。未來(lái)大數(shù)據(jù)中高端人才的“大數(shù)據(jù)工程師”④美國(guó)專(zhuān)業(yè)招聘公司羅致恒富(Robert Halt)公布的“2015薪資指南(2015 Salary Guide)”更把大數(shù)據(jù)工程師列為今年薪資漲幅最大的六大行業(yè)之一，預(yù)計(jì)薪資年成長(zhǎng)率9．3%，平均年薪119，250美元至168，250美元。http://www．bnext．com．tw/article/view/id/35404。將成為最炙手可熱的職場(chǎng)新寵，涵蓋大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)后臺(tái)開(kāi)發(fā)工程師、算法工程師等多個(gè)方向。

圖13 大數(shù)據(jù)未來(lái)發(fā)展市場(chǎng)需求圖(數(shù)據(jù)源:徐蕊，2014)

(三)個(gè)人隱私權(quán)侵害

數(shù)據(jù)的搜集與個(gè)人隱私的兼顧，在大數(shù)據(jù)年代將更加棘手，即便數(shù)據(jù)保護(hù)行之有年。因大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)搜集遍及個(gè)人數(shù)字足跡(Digital Footprint)。大數(shù)據(jù)年代的個(gè)資保護(hù)已從“搜集階段”轉(zhuǎn)移至“資料利用階段”。原先“對(duì)消費(fèi)者告知”的防線，轉(zhuǎn)趨“第三方參與”與“去識(shí)別化(de－identification)”為主軸?，F(xiàn)行個(gè)資保護(hù)機(jī)制著重“告知同意”，如下載手機(jī)APP同意點(diǎn)擊鈕，即所謂消費(fèi)者“告知同意”。然擁有云端運(yùn)算技術(shù)的電信業(yè)者，憑借資金、市占率與數(shù)據(jù)規(guī)模等優(yōu)勢(shì)，讓“告知同意”機(jī)制備受挑戰(zhàn)。解決“告知同意”隱私保障的缺失，目前傾向透過(guò)具專(zhuān)業(yè)能力的“第三方團(tuán)體”介入調(diào)節(jié)，免政府直接介入阻礙市場(chǎng)發(fā)展。以美國(guó)為例，總統(tǒng)科技顧問(wèn)辦公室建議推動(dòng)交易雙方以外，具公信力民間公益團(tuán)體或營(yíng)利組織，自行研擬具體隱私偏好剖析(Privacy Preference Profiles)，業(yè)者必須遵循隱私保護(hù)具體要求，以供交易雙方選擇，①President’s Council of Advisors on Science＆Technology，Big Data and Privacy:A Technological Per－spective，The White House，40－41，2014。協(xié)助消費(fèi)者選擇信賴(lài)團(tuán)體提出之“隱私偏好剖繪”，確保個(gè)資隱私不被擅自利用。

“去識(shí)別化”亦稱(chēng)“匿名化(Anonymisation)”，系指將搜集數(shù)據(jù)加以去個(gè)人化處理，使其無(wú)法識(shí)別個(gè)人特質(zhì)，亦無(wú)法連結(jié)個(gè)人資料。英國(guó)信息委員會(huì)強(qiáng)調(diào)，個(gè)人資料一旦“完全”去識(shí)別化，將不再被視為“個(gè)人資料”，可以自由保留、處理及利用。唯大數(shù)據(jù)時(shí)代即便去識(shí)別化，仍常殘留足以重新鏈接(re－link)的訊息，數(shù)據(jù)可能被重新識(shí)別(re－identification)，因此不宜直接排除個(gè)資法適用。②Lane，Julia，et al．，Privacy，Big Data，and the Public Good，Cambridge University Press，Loc 2919，2014，Kindle version．英國(guó)信息委員會(huì)則建議直接透過(guò)“去識(shí)別化”的方式，以避免數(shù)據(jù)利用可能對(duì)于消費(fèi)者造成的傷害(陳柏宇，2014)。

(四)網(wǎng)絡(luò)犯罪問(wèn)題

在線數(shù)據(jù)越來(lái)越多，黑客犯罪的動(dòng)機(jī)比以往來(lái)得強(qiáng)烈，一些知名網(wǎng)站密碼泄露、系統(tǒng)漏洞導(dǎo)致用戶(hù)數(shù)據(jù)被盜等，個(gè)人敏感信息泄露事件在提出警訊，在大數(shù)據(jù)年代更應(yīng)強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全建構(gòu)。③Dcplus，《關(guān)鍵分享報(bào)》，http://dcplus．com．tw/mkt_academy/24847。另外，隨著大數(shù)據(jù)的不斷增加，對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的物理安全性要求會(huì)越來(lái)越高，從而對(duì)數(shù)據(jù)的多副本與容災(zāi)機(jī)制也應(yīng)提高，而目前很多傳統(tǒng)企業(yè)的資料環(huán)境安全仍令人憂(yōu)心。

(五)公共資料安全問(wèn)題

縱使防護(hù)網(wǎng)絡(luò)如何固若金湯，專(zhuān)業(yè)黑客總能迎刃破解。誠(chéng)如美國(guó)中情局局長(zhǎng)彼得雷烏斯(David Petraeus)坦承秘密執(zhí)行全民監(jiān)控的不當(dāng)，卻認(rèn)為“改變(Transformational)”一詞早被濫用，堅(jiān)信這些科技會(huì)被正確使用的矛盾(Jaap Bloem，2013)。類(lèi)似國(guó)際間的諜對(duì)諜跨國(guó)監(jiān)控事件已非新鮮事。2013年美國(guó)國(guó)安局承包商前雇員斯諾登(Edward Joseph Snowden)攜偷盜的美國(guó)政府機(jī)密檔逃至香港，同年6月5日英國(guó)《衛(wèi)報(bào)》(The Guardian)和美國(guó)《華盛頓郵報(bào)》(The Washington Post)陸續(xù)爆出美國(guó)“棱鏡計(jì)劃”內(nèi)幕，即所謂全球大規(guī)模監(jiān)控電子郵件，舉世關(guān)注。總之，隨大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，更讓公共資料安全承受空前挑戰(zhàn)。追求公共資料安全保護(hù)的最高利益，仍是大數(shù)據(jù)發(fā)展的嚴(yán)肅課題。

六、結(jié)論

大數(shù)據(jù)的全球性革命已悄然成形，這是一場(chǎng)關(guān)乎國(guó)家、社會(huì)、民生以及科技的巨大變革。更隨網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)展的漸次成熟，大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)正在逐步顛覆傳統(tǒng)思維、改變你我生活、影響各種專(zhuān)業(yè)、遍及世界各地。當(dāng)我們正被這股無(wú)形力量快速穿透之際，基于犯罪防治研究立場(chǎng)，亦當(dāng)無(wú)以回避地以嶄新思維，面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨及時(shí)調(diào)整因應(yīng)。基于傳統(tǒng)隨機(jī)抽樣研究模式，已被“大數(shù)據(jù)的匯攏”逐漸取代之際，過(guò)去研究方法的思維決斷模式，面臨大數(shù)據(jù)客觀精確分析的嚴(yán)苛挑戰(zhàn)。當(dāng)大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，已達(dá)到可以直接根據(jù)“這是什么”斷下定論之時(shí)，傳統(tǒng)的研究尚無(wú)法擺脫個(gè)人情緒、心理動(dòng)機(jī)、抽樣誤差等質(zhì)疑和干擾。在犯罪防治領(lǐng)域的未來(lái)研究，我們更加體驗(yàn)在數(shù)據(jù)爆發(fā)增長(zhǎng)的年代，如何善用現(xiàn)存數(shù)據(jù)的重要性，如何強(qiáng)化各項(xiàng)軟硬件的數(shù)據(jù)截取與分析能力、提升研究人員在數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的相關(guān)訓(xùn)練，提高大型資料的獲取、處理及分析能力，使得犯罪防治研究工作能盡快與新的科技接軌，讓研究更為精確、更具預(yù)見(jiàn)性及全面性，唯有不斷接受新知的研究才能讓真實(shí)呈現(xiàn)，期許犯罪防治工作在不斷力求新知與新創(chuàng)下，持續(xù)保持研究的前端領(lǐng)先。

(責(zé)任編輯:劉 芳)

The Trend of Big Data Development and Its Application in the Field of Crime Prevention

XU Hua－fu
(National Chung Cheng University，Jiayi Taiwan 60003，China)

This article aims to offer a comprehensive picture of big data development and the application in the field of crime prevention and fighting strategies．Big data not only represents the technology of mega data，advanced information and great business interest，it also reveals a new idea and effective method for problem solution，world change，future exploration and scientific application．Big data is a systematic，standard and scientific concept combining the profession of business and management with the characters of computer storage and internet application．The characteristics of big data include volume，velocity，variety，variability，veracity and complexity．The application of big data can be employed at the fields of financial management，retail business，illness prevention，medical care，energy resources，traffic transportation，humane education and so forth．At the field of crime prevention and fighting strategies，the reliance on bid data application is increasingly needed．Big data can be applied in Taiwan crime prevention and fighting strategies in many ways，including supervising the current crime tendencies，discovering high risk crime population and crime profiles，and providing the relative anti－crime strategies．On the other hand，with dramatic development of big data leading to another wave of information innovation，it is reflected that some potential crises could occur，including a decline of traditional experts’authority，a shortage of experts in the domain of big data，an intrusion of personal privacy，new problem of cyber crime，the issue of national security and so forth．The acceleration of big data application is certainly the crucial strategy of scientific development in Taiwan at this stage．It is hoped that the application of bid data would enhance the governmental efficacy and articulate examining public need．

big data;the application of big data;crime prevention research

D616

A

1008－2433(2016)06－0039－17

2016－06－20

許華孚(1972—)，男，臺(tái)灣臺(tái)南人，臺(tái)灣中正大學(xué)犯罪防治學(xué)系暨研究所所長(zhǎng)兼系主任，臺(tái)灣青少年犯罪防治研究學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)，臺(tái)灣藥物濫用防治研究學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)。