大數(shù)據(jù)背景下預(yù)測(cè)型警務(wù)的構(gòu)建

閆鐵鑫?

內(nèi)容摘要：當(dāng)前犯罪出現(xiàn)了多元化、虛擬化、組織化的趨勢(shì)，基于因果思維的傳統(tǒng)偵查模式在應(yīng)對(duì)犯罪異化問(wèn)題時(shí)陷入了困境。數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨在帶來(lái)數(shù)據(jù)分析技術(shù)的同時(shí)，也帶來(lái)了大數(shù)據(jù)思維和大數(shù)據(jù)分析方法，這為擺脫偵查工作的現(xiàn)實(shí)困境提供了一個(gè)有利的契機(jī)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；預(yù)測(cè)警務(wù)；大數(shù)據(jù)分析方法

一、傳統(tǒng)偵查模式亟待轉(zhuǎn)型

近年來(lái)，隨著數(shù)據(jù)革命的深入發(fā)展，人們的生產(chǎn)、生活方式正在經(jīng)歷著深刻的變化，人類(lèi)社會(huì)的數(shù)據(jù)種類(lèi)和數(shù)據(jù)總量正在以前所未有的速度進(jìn)行增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)引發(fā)了傳統(tǒng)社會(huì)的劇烈變革，與此同時(shí)也為公安偵查工作帶來(lái)了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。由于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的蓬勃發(fā)展，當(dāng)前犯罪出現(xiàn)了多元化、虛擬化、組織化的發(fā)展態(tài)勢(shì)，基于因果關(guān)系的傳統(tǒng)偵查模式在應(yīng)對(duì)犯罪異化問(wèn)題時(shí)陷入了困境，傳統(tǒng)偵查模式亟待轉(zhuǎn)型。

（一）犯罪形勢(shì)及犯罪形式的巨變

正如一枚硬幣有兩面一樣，我們?cè)谙硎艽髷?shù)據(jù)帶來(lái)的巨大便利與財(cái)富的同時(shí)，我們必然也要承擔(dān)其所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)和麻煩。在犯罪領(lǐng)域這種風(fēng)險(xiǎn)和麻煩具體化的結(jié)果就是產(chǎn)生了一系列的犯罪新形勢(shì)、新變化。首先，犯罪由傳統(tǒng)走向多元。與傳統(tǒng)犯罪相比，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)犯罪手段復(fù)雜多樣，既有利用網(wǎng)絡(luò)實(shí)施的傳統(tǒng)犯罪，如網(wǎng)絡(luò)盜竊、網(wǎng)絡(luò)傳銷(xiāo)等；也有利用網(wǎng)絡(luò)非法攻擊計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)的犯罪，如利用網(wǎng)絡(luò)侵入計(jì)算機(jī)系統(tǒng)攻擊銀行賬戶(hù)、非法獲取個(gè)人信息等。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，移動(dòng)支付、互聯(lián)網(wǎng)金融、手機(jī)定位、后臺(tái)軌跡追蹤等融入到我們生活中的“衣、食、住、行、消、樂(lè)”各個(gè)方面，使得這種非傳統(tǒng)安全威脅走向多元。其次，犯罪由現(xiàn)實(shí)走向虛擬。大數(shù)據(jù)時(shí)代，犯罪活力與再生力明顯增強(qiáng)，依托于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)新型犯罪，如網(wǎng)絡(luò)賭博、網(wǎng)絡(luò)傳銷(xiāo)、電信網(wǎng)絡(luò)詐騙等犯罪層出不窮。據(jù)某研究機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)電信網(wǎng)絡(luò)詐騙近年來(lái)一直保持著高速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，在2015年曾達(dá)到了30%的速度。究其原因，是虛擬空間的隱蔽性和低投入高產(chǎn)出的外在驅(qū)動(dòng)力綜合作用產(chǎn)生的結(jié)果。網(wǎng)絡(luò)虛擬空間稱(chēng)為犯罪行為的庇護(hù)所，使得犯罪過(guò)程暴露的風(fēng)險(xiǎn)大大降低，高增長(zhǎng)也就成為必然了。最后，犯罪由個(gè)體走向組織。數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨使得信息傳播更加快捷，給我們帶來(lái)方便的同時(shí)也使得犯罪組織策劃犯罪更為便利。網(wǎng)絡(luò)犯罪日趨組織化、集團(tuán)化，特別是網(wǎng)絡(luò)賭博、電信網(wǎng)絡(luò)詐騙中，犯罪分子通過(guò)網(wǎng)絡(luò)信息交流，分工協(xié)作，各司其職，形成了嚴(yán)密的犯罪組織。傳統(tǒng)偵查模式基于其被動(dòng)性的特點(diǎn)，不能積極主動(dòng)適應(yīng)這種犯罪異化趨勢(shì)，使得偵查成本隨之高漲，偵查效應(yīng)卻相應(yīng)走低。 除此之外，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)犯罪類(lèi)型也在不斷變化。網(wǎng)絡(luò)惡意攻擊、網(wǎng)絡(luò)色情、網(wǎng)絡(luò)制假販假等犯罪日益頻發(fā)；網(wǎng)絡(luò)敲詐勒索、網(wǎng)絡(luò)恐怖主義、網(wǎng)絡(luò)制毒販毒等犯罪持續(xù)上升。

（二）信息化偵查遭遇瓶頸

信息化偵查是伴隨著信息化技術(shù)的發(fā)展而產(chǎn)生的偵查模式。與傳統(tǒng)的人證、物證等現(xiàn)實(shí)空間的偵查方式相比，信息化偵查的側(cè)重點(diǎn)在于強(qiáng)調(diào)信息化技術(shù)對(duì)偵查方式帶來(lái)的影響與變革。 但是，隨著時(shí)間的推移、犯罪形勢(shì)的改變，信息化偵查慢慢地已經(jīng)不能滿(mǎn)足現(xiàn)今偵查工作的需要。首先，從數(shù)據(jù)角度而言，數(shù)據(jù)并未得到規(guī)?；膽?yīng)用。信息化偵查中所用的數(shù)據(jù)大多來(lái)源于公安機(jī)關(guān)日常工作中采集的數(shù)據(jù)和銀行、運(yùn)輸、民航等行業(yè)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)大多為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且只能反應(yīng)特定類(lèi)型的社會(huì)生活或特定個(gè)人社會(huì)活動(dòng)的某一方面。對(duì)于其他類(lèi)型的社會(huì)活動(dòng)、各類(lèi)社會(huì)成員的日常行為數(shù)據(jù)，如社交媒體上的信息數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等并未得到有效的應(yīng)用。另外，各地方、各警種、各部門(mén)的數(shù)據(jù)庫(kù)尚處于封閉獨(dú)立狀態(tài)，并未形成一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理中心，這在一定程度上妨礙了數(shù)據(jù)更加有效地運(yùn)用。其次，從思維的角度而言，信息化偵查所依靠的因果思維對(duì)公安信息情報(bào)的搜集也產(chǎn)生了一定的阻礙作用。本質(zhì)上講，偵查活動(dòng)就是一個(gè)回溯性的過(guò)程，是對(duì)犯罪行為及其過(guò)程的重新建構(gòu)。傳統(tǒng)偵查模式是由犯罪結(jié)果回溯犯罪原因的，邏輯上是因果關(guān)系，二者之間需要較為緊密直接的聯(lián)系。基于因果律而設(shè)計(jì)產(chǎn)生的傳統(tǒng)偵查模式就決定了其在搜集情報(bào)的時(shí)候視野不夠開(kāi)闊，思維不夠發(fā)散，對(duì)信息不夠敏感。處于信息時(shí)代和情報(bào)主導(dǎo)警務(wù)的背景下，在情報(bào)搜集方面的延遲反饋將會(huì)大大阻礙偵查工作的順利進(jìn)行。最后，從分析方法而言，傳統(tǒng)的信息化偵查并不重視對(duì)于所收集到的信息的分析研判，而只是強(qiáng)調(diào)對(duì)電子信息的獲取，并加以簡(jiǎn)單的信息查詢(xún)和檢索的方法，這并不能發(fā)揮出數(shù)據(jù)應(yīng)有的價(jià)值。

二、大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)

（一）大數(shù)據(jù)思維

從功能角度上來(lái)看，大數(shù)據(jù)思維分為四個(gè)方面——整體思維、容錯(cuò)思維、相關(guān)思維和預(yù)測(cè)思維。首先，整體思維是指數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨使得人類(lèi)完全有能力有條件去獲得某個(gè)或某些研究對(duì)象的全部數(shù)據(jù)，達(dá)到“樣本=總體”的程度。 擁有研究對(duì)象的全部或幾乎全部的數(shù)據(jù)，就能從不同的角度更加細(xì)致地觀(guān)察和考量數(shù)據(jù)各個(gè)方面的細(xì)節(jié)?；谶@種數(shù)據(jù)的齊全性，對(duì)大數(shù)據(jù)的分析挖掘也沖破了傳統(tǒng)抽樣分析的束縛，進(jìn)而發(fā)展成為一種全樣本分析。其次，容錯(cuò)思維是指當(dāng)擁有海量數(shù)據(jù)時(shí)，絕對(duì)的精準(zhǔn)不再是追求的主要目標(biāo)，在微觀(guān)層面上對(duì)精準(zhǔn)性作出一定的讓步，容許存一定程度的誤差和混雜，反而可以在宏觀(guān)層面上獲取更多有價(jià)值的信息。另外，誕生于小數(shù)據(jù)時(shí)代的人類(lèi)一直信仰并遵循著因果關(guān)系的思維模式，強(qiáng)調(diào)總是先有原因，后有結(jié)果，事物與事物之間總是存在著引起與被引起的因果關(guān)系，而相關(guān)思維的出現(xiàn)改變了人類(lèi)長(zhǎng)久以來(lái)奉為圭臬的因果思維。相關(guān)思維是利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)挖掘出事物之間隱蔽的相關(guān)關(guān)系，獲得更多的知識(shí)和見(jiàn)解的一種思維方式。最后，預(yù)測(cè)思維是通過(guò)事物與事物之間相關(guān)關(guān)系的分析來(lái)實(shí)現(xiàn)的，通過(guò)觀(guān)察理想關(guān)聯(lián)物的變化來(lái)發(fā)現(xiàn)其關(guān)聯(lián)事物的現(xiàn)實(shí)狀態(tài)或發(fā)展規(guī)律，并將之用于未來(lái)時(shí)空便可在一定程度上實(shí)現(xiàn)對(duì)特定領(lǐng)域的預(yù)測(cè)。例如百度公司開(kāi)發(fā)的旅游景點(diǎn)預(yù)測(cè)軟件，其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度能夠達(dá)到百分之九十，背后的原理就在于大多數(shù)人在旅游前都習(xí)慣在網(wǎng)上搜索旅游地的信息，搜索行為數(shù)據(jù)越多，實(shí)際旅游人數(shù)就越多，這之間包含著某種相關(guān)性，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以根據(jù)搜索行為數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)實(shí)際旅游人數(shù)，而且這個(gè)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與旅游局公布的數(shù)值相差無(wú)幾。

（二）大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

數(shù)據(jù)量在進(jìn)行爆發(fā)式增長(zhǎng)的同時(shí)，也推動(dòng)著數(shù)據(jù)分析技術(shù)的革新。人類(lèi)從依靠自身主觀(guān)經(jīng)驗(yàn)作出決定判斷轉(zhuǎn)變到依靠數(shù)據(jù)作出決定判斷的關(guān)鍵在于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的革新。本質(zhì)上講，大數(shù)據(jù)不僅僅是一種數(shù)據(jù)資源，更為重要的是它也是一種分析技術(shù)。美國(guó)著名的麥肯錫公司的一份報(bào)告認(rèn)為，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)是對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、時(shí)空數(shù)據(jù)分析、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)的綜合運(yùn)用。 首先，于大數(shù)據(jù)而言，對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘才是重中之重。數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中挖掘或提取出未知的、有價(jià)值的規(guī)律或模式等知識(shí)的復(fù)雜過(guò)程。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘方法包括聚類(lèi)分析、分類(lèi)分析、序列分析、預(yù)測(cè)分析和回歸分析等。其次，自然語(yǔ)言處理亦是一種常用的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)?；谡Z(yǔ)言學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的結(jié)合的它，是利用計(jì)算機(jī)算法對(duì)人類(lèi)自然語(yǔ)言進(jìn)行分析的技術(shù)。該技術(shù)領(lǐng)域典型的應(yīng)用就是基于社交媒體對(duì)語(yǔ)言的情感進(jìn)行分析感知，除此之外還包括文本分類(lèi)、信息過(guò)濾、機(jī)器翻譯等。另外，機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下也采用了全新的學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)深度機(jī)器學(xué)習(xí)。實(shí)際上，深度學(xué)習(xí)是對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的結(jié)果，其本質(zhì)是基于海量數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建具有許多隱層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)學(xué)習(xí)更多有用的特征，進(jìn)而提升分類(lèi)或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。 在這個(gè)領(lǐng)域，谷歌、微軟、百度等公司走在世界最前沿。其中以谷歌公司研發(fā)的AlphaGo項(xiàng)目最為出名，它是第一個(gè)擊敗人類(lèi)職業(yè)圍棋選手且同時(shí)是第一個(gè)戰(zhàn)勝?lài)迨澜绻谲姷娜斯ぶ悄艹绦颉?/p>

（三）大數(shù)據(jù)分析方法

以大數(shù)據(jù)的世界觀(guān)來(lái)看，世間萬(wàn)物皆可量化，整個(gè)世界就如同一個(gè)數(shù)據(jù)化的世界。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，在過(guò)去難以量化的領(lǐng)域，如人類(lèi)的行為、思想，現(xiàn)在亦可用數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行刻畫(huà)。但是，如何將大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)二者進(jìn)行有機(jī)融合、實(shí)現(xiàn)從大數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的情報(bào)并輔助于決策這就需要用到大數(shù)據(jù)分析方法。大數(shù)據(jù)分析方法是指對(duì)增長(zhǎng)快速、海量多樣、內(nèi)容真實(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，從中發(fā)現(xiàn)可以幫助決策的相關(guān)關(guān)系、隱藏模式以及其他有價(jià)值的信息的過(guò)程。 到目前為止，學(xué)界還未形成公認(rèn)的大數(shù)據(jù)分析方法分類(lèi)體系，甚至對(duì)于其包含哪些方法，也有不同的觀(guān)點(diǎn)。在此將大數(shù)據(jù)分析方法分為統(tǒng)計(jì)、挖掘、發(fā)現(xiàn)、預(yù)測(cè)和集成五個(gè)層次，并將不同種的大數(shù)據(jù)分析方法歸納到這五個(gè)層次之中。統(tǒng)計(jì)是指對(duì)數(shù)據(jù)整體的概括理解，可通過(guò)例如海量數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)方法找到信息背后所隱藏的歷史活動(dòng)規(guī)律。挖掘是指提取有價(jià)值數(shù)據(jù)，可通過(guò)例如文本挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等手段構(gòu)建并驗(yàn)證數(shù)據(jù)之間存在的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)并歸納其規(guī)律性。發(fā)現(xiàn)是指從信息中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)，可通過(guò)例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、語(yǔ)義理解等方式鑒別知識(shí)、推理知識(shí)。預(yù)測(cè)是指從歷史數(shù)據(jù)中建立對(duì)未來(lái)發(fā)展的假設(shè)，可通過(guò)例如時(shí)間序列分析、多元統(tǒng)計(jì)分析等方法進(jìn)行對(duì)事件發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)和對(duì)現(xiàn)有決策方案的評(píng)估。集成是指聯(lián)系不同屬性的要素、使其成為一個(gè)有機(jī)整體，可通過(guò)例如社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、數(shù)據(jù)分析等方法實(shí)現(xiàn)不同屬性元素之間的連接、融合。

三、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)警務(wù)的構(gòu)建

在傳統(tǒng)偵查模式下由于犯罪時(shí)空的不可逆轉(zhuǎn)性，偵查人員無(wú)法在犯罪發(fā)生之前就預(yù)知并阻止其發(fā)生，所以只能在犯罪行為發(fā)生之后才采取偵查措施。而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)警務(wù)，不再和傳統(tǒng)偵查模式下回溯型偵查一樣只能在犯罪發(fā)生之后才介入進(jìn)而重構(gòu)犯罪事實(shí)，而是大大提前偵查行為的介入時(shí)間，使偵查行為時(shí)間同步于甚至先于犯罪時(shí)間。這樣，偵查行為便不僅僅針對(duì)已經(jīng)發(fā)生的犯罪，還指向那些尚未發(fā)生或者正在發(fā)生的犯罪。犯罪預(yù)測(cè)并非是新鮮事物，但是過(guò)去的犯罪預(yù)測(cè)主要是依靠人們的主觀(guān)經(jīng)驗(yàn)和簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)所完成的。但大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析方法的產(chǎn)生，有望改變傳統(tǒng)偵查的時(shí)空滯后性的缺陷。大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)功能不僅可以運(yùn)用在商業(yè)領(lǐng)域，同樣也適用于偵查領(lǐng)域。通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究分析大量已發(fā)生的案件數(shù)據(jù)，我們可以尋找犯罪因素之間的關(guān)聯(lián)性，總結(jié)各類(lèi)犯罪活動(dòng)規(guī)律；通過(guò)研究各類(lèi)犯罪活動(dòng)規(guī)律，我們便可以預(yù)知犯罪地點(diǎn)、作案人員、犯罪時(shí)間、作案手段等方面的趨勢(shì)，準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)為偵查工作的前期布置提供了有利條件。我們可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)可疑人員、識(shí)別犯罪風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而優(yōu)化警力配置，采取有針對(duì)性的措施?，F(xiàn)在，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)型偵查已經(jīng)被越來(lái)越多的國(guó)家認(rèn)可，而且越來(lái)越多的部門(mén)開(kāi)始去將大數(shù)據(jù)技術(shù)人融入至偵查實(shí)務(wù)中去。例如洛杉磯警局根據(jù)大數(shù)據(jù)分析軟件描繪的犯罪熱點(diǎn)地圖，分別將轄區(qū)內(nèi)的盜竊犯罪、暴力犯罪、財(cái)產(chǎn)類(lèi)犯罪案件數(shù)量減少了33%、21%、12%。

（一）培養(yǎng)大數(shù)據(jù)思維，提高警務(wù)決策能力

思想指引行動(dòng)的方向，思維指導(dǎo)行動(dòng)的方式。對(duì)身處于大數(shù)據(jù)時(shí)代的偵查機(jī)關(guān)而言，培養(yǎng)大數(shù)據(jù)思維是提高警務(wù)決策能力的必然要求。首先，傳統(tǒng)偵查是按照因果關(guān)系和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)采集和分析數(shù)據(jù)，且認(rèn)定犯罪事實(shí)必須要求證據(jù)與事實(shí)之間存在著引起與被引起的因果關(guān)系。 而大數(shù)據(jù)相關(guān)性思維的出現(xiàn)顛覆了人類(lèi)長(zhǎng)久以來(lái)的因果思維，更加強(qiáng)調(diào)事物之間的相關(guān)關(guān)系。與強(qiáng)調(diào)順序性的因果關(guān)系所不同，相關(guān)關(guān)系更加看重事物之間的關(guān)聯(lián)性。于公安機(jī)關(guān)而言，它提供了一種能夠在更多的線(xiàn)索之間關(guān)聯(lián)、碰撞出偵破案件火花的邏輯關(guān)系。將大數(shù)據(jù)的相關(guān)性思維應(yīng)用于偵查實(shí)務(wù)中，可以大大拓展偵查視野，發(fā)現(xiàn)更多的線(xiàn)索和情報(bào)，這也改善了傳統(tǒng)偵查模式對(duì)情報(bào)信息不敏感的缺點(diǎn)。此外，研究表明數(shù)據(jù)總和比部分?jǐn)?shù)據(jù)更有價(jià)值，而且多個(gè)數(shù)據(jù)集的總和重組時(shí)，重組組合本身的價(jià)值也要比單個(gè)總和更大。大數(shù)據(jù)整體性思維為公安機(jī)關(guān)開(kāi)辟了一個(gè)全新認(rèn)識(shí)世界的視角。以數(shù)據(jù)角度而言，世界就是一個(gè)承載海量信息的資源庫(kù)，在這個(gè)資源庫(kù)中，偵查機(jī)關(guān)有能力找到研究對(duì)象的海量數(shù)據(jù)，使其不斷地接觸、碰撞、催化重排，挖掘出更深層次的信息為偵查機(jī)關(guān)所用。數(shù)據(jù)雖然表示的是過(guò)去，但其實(shí)表達(dá)的是未來(lái)。大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)性思維更加強(qiáng)調(diào)聆聽(tīng)數(shù)據(jù)自己的聲音，讓數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)。傳統(tǒng)的偵查中，偵查人員只能憑借過(guò)往經(jīng)驗(yàn)、辦案直覺(jué)等來(lái)應(yīng)對(duì)和辦理已經(jīng)發(fā)生的案件，但現(xiàn)在歷史數(shù)據(jù)便可以告訴公安機(jī)關(guān)哪個(gè)地區(qū)、哪個(gè)時(shí)間段發(fā)案的可能性較大，這樣公安機(jī)關(guān)便可以事先謀劃提前布置警力，最大限度的預(yù)防犯罪的發(fā)生。按照大數(shù)據(jù)的思維方式，我們應(yīng)該以數(shù)據(jù)化整體論的眼光認(rèn)識(shí)和分析問(wèn)題，利用相關(guān)性分析方法來(lái)研究來(lái)源不同、海量多樣的數(shù)據(jù)，進(jìn)而對(duì)未來(lái)事物的發(fā)展趨勢(shì)做出一定的預(yù)測(cè)。

（二）開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，促進(jìn)信息有效利用

如果沒(méi)有大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，那浩如煙海的數(shù)據(jù)就會(huì)如同一座墳?zāi)挂话愫翢o(wú)生氣，死氣沉沉。正是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的存在盤(pán)活了這些沉睡的數(shù)據(jù)，挖掘出這些數(shù)據(jù)背后的巨大價(jià)值。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在警務(wù)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在對(duì)已經(jīng)發(fā)生的犯罪精準(zhǔn)打擊，對(duì)當(dāng)前熱點(diǎn)犯罪的精準(zhǔn)預(yù)防以及對(duì)未來(lái)犯罪趨勢(shì)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)等方面。在實(shí)踐中，越來(lái)越多的偵查機(jī)關(guān)在偵查中采用數(shù)據(jù)搜索、數(shù)據(jù)碰撞、數(shù)據(jù)畫(huà)像、數(shù)據(jù)挖掘、犯罪熱點(diǎn)分析、犯罪網(wǎng)絡(luò)關(guān)系分析以及與大數(shù)據(jù)公司合作等方式，幫助他們發(fā)現(xiàn)線(xiàn)索，爭(zhēng)取偵查的主動(dòng)權(quán)。 例如2013年北京市懷柔區(qū)公安局研發(fā)的“犯罪數(shù)據(jù)分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)系統(tǒng)”將犯罪地理空間與時(shí)間特征相結(jié)合，基于其管轄區(qū)域近十年的犯罪數(shù)據(jù)，借助大數(shù)據(jù)犯罪熱點(diǎn)分析系統(tǒng)，使該區(qū)域的發(fā)案率、報(bào)案率、接警率等大幅度下降，并且還為2014年亞太經(jīng)合組織領(lǐng)導(dǎo)人非正式會(huì)議的順利召開(kāi)提供了有效的安全保障。對(duì)于已經(jīng)積累多年的警務(wù)數(shù)據(jù)，偵查機(jī)關(guān)可以通過(guò)建立新的模型的分析方法，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的多次利用，為犯罪熱點(diǎn)、規(guī)律分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)隨時(shí)產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，特別是文本、圖像、視頻甚至地理位置信息，要不斷創(chuàng)新算法和技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)于這些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)化、可視化、智能化分析。但是，偵查機(jī)關(guān)現(xiàn)在能運(yùn)用的大數(shù)據(jù)還僅僅是冰山一角，如何能更大程度的深挖其潛在能量發(fā)揮出它的真實(shí)價(jià)值，還有賴(lài)于數(shù)據(jù)分析技術(shù)不斷發(fā)展、部門(mén)之間相互協(xié)作等問(wèn)題，這也是偵查機(jī)關(guān)在未來(lái)需要努力的方向之一。

（三）創(chuàng)新數(shù)據(jù)分析方法，實(shí)現(xiàn)多源情報(bào)融合

實(shí)現(xiàn)對(duì)于未來(lái)事件發(fā)展趨勢(shì)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)有賴(lài)于前期情報(bào)工作的鋪墊和歷史數(shù)據(jù)的積累。究其本質(zhì)而言，大數(shù)據(jù)時(shí)代就是一個(gè)數(shù)據(jù)分析的時(shí)代。從功能角度上來(lái)講，大數(shù)據(jù)分析方法實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到情報(bào)的轉(zhuǎn)換，其在情報(bào)領(lǐng)域內(nèi)有著非常廣闊的應(yīng)用前景，適用于情報(bào)的搜集、融合、發(fā)送、共享等諸多情報(bào)處理環(huán)節(jié)。例如，著名的數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)公司Objectivity所開(kāi)發(fā)的InfiniteGraph和Objectivity/DB兩款數(shù)據(jù)分析工具是比較典型的可適用于情報(bào)領(lǐng)域的工具。從本質(zhì)上講，大數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用于多源情報(bào)融合的主要任務(wù)是通過(guò)對(duì)海量、來(lái)源不同、類(lèi)型眾多的數(shù)據(jù)（如文本、圖像、語(yǔ)音、視頻等）進(jìn)行相關(guān)關(guān)聯(lián)，將其轉(zhuǎn)化為所需的各類(lèi)專(zhuān)用情報(bào)，這為從事于情報(bào)工作的偵查機(jī)關(guān)提供了有力的支持。在情報(bào)分析的過(guò)程中，僅僅分析來(lái)自單個(gè)節(jié)點(diǎn)的情報(bào)并不足以支持決策，還需要對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行全面的分析研究。因此，關(guān)系分析也是大數(shù)據(jù)分析方法在情報(bào)領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用之一。但這僅僅還是一部分方法，大數(shù)據(jù)分析方法也需要隨大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展不斷創(chuàng)新，這就需要有關(guān)人員以新穎的、富有想象力的方式研究數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，需要不斷的去探索、試驗(yàn)、評(píng)價(jià)和反饋，將其與情報(bào)工作進(jìn)行有機(jī)的融合，為大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)警務(wù)工作提供強(qiáng)有力的支撐。