社區(qū)治安風險多主體關聯(lián)分析及預警方法研究

胡勉寧 王宇哲 賈 楠講師

(中國人民公安大學 信息網(wǎng)絡安全學院，北京 100038)

0 引言

城市安全取決于社區(qū)安全。隨著社區(qū)規(guī)模擴大、社區(qū)居民聚集，社區(qū)治安事件也隨之增多，如2018年杭州藍色錢江社區(qū)的保姆縱火案，2020年杭州城東某社區(qū)殺妻案。社區(qū)作為城市的基本構成單元，社區(qū)治安安全是城市安全的基礎，是居民平安穩(wěn)定生活的基本保障，因此研究社區(qū)風險多主體關系、對社區(qū)風險進行預警，是進一步完善社區(qū)治安風險管理、實現(xiàn)城市精細化管理的重要一步。社區(qū)風險高度匯聚、相互復雜耦合關聯(lián)，社區(qū)治安風險具有“人—地—事—物—組織”多主體混雜的特點。社區(qū)治安事件的發(fā)生往往起源于社區(qū)中錯綜復雜的關系，社區(qū)作為若干社會群體的生活聚集體，擁有其所屬范圍的有界性，在狹小范圍內包含人與人之間鄰里關系、婆媳關系、債主關系，人與物之間的攜帶危險物品關系，人與組織之間隸屬犯罪團伙關系等，這些關系可總結歸納為 “人—地—事—物—組織”5風險要素。同時單一案件往往是由多個風險關系疊加所致，例如在2018年杭州藍色錢江社區(qū)的保姆縱火案中，由于保姆和雇主之間盜與被盜關系，保姆與高利貸集團催債事件關系，消防設備老化的關系等疊加導致悲劇發(fā)生。因此，在社區(qū)安全事件頻繁發(fā)生、社區(qū)治安與生活安全問題凸顯的當下，應厘清社區(qū)中風險多主體的關聯(lián)關系，盡早對風險事件進行預警，切斷風險事件的演化進程。

社區(qū)治安風險因素關聯(lián)機制研究方面，國內外專家已開展部分研究工作，如Every等采用實地考察和訪談的方式，分析Sampson公寓內易引發(fā)火災的風險因素，還原風險因素導致火災發(fā)生的鏈式過程；Cruz等運用案例分析方法，定性分析社區(qū)周邊及內部各系統(tǒng)的關聯(lián)關系，提出適用于社區(qū)的風險識別預測方法，但已有研究也僅停留在運用定性或半定量的方法分析風險因素間的線性關聯(lián)，對實時演化的風險因素間相關關系的刻畫能力明顯欠缺，無法全面反映社區(qū)主體間的交互關聯(lián)。而國內很少有學者對我國錯綜復雜的社區(qū)關聯(lián)關系進行詳細研究，在國內社區(qū)風險事件預防與預警中也缺乏相關理論指導。

本文針對社區(qū)治安風險防范中多主體復雜關聯(lián)梳理的實際需求，在闡析梳理社區(qū)風險事件的主體、特質和演化邏輯的基礎上，總結歸納出社區(qū)風險事件的多主體關聯(lián)關系，即“人—地—事—物—組織”5類主體之間的二元及多元關聯(lián)關系，并以多米諾骨牌原理為基礎解釋社區(qū)治安風險事件的演化邏輯模型及風險事件預防方式，為后續(xù)社區(qū)治安風險防范研究奠定基礎。

1 社區(qū)治安風險概述

社區(qū)作為各類突發(fā)事件的直接承受者，其承受的治安風險包括可能發(fā)生的治安案件、治安事故和自然災害事件。社區(qū)治安風險的特征是多元異構特性、隱蔽性和不確定性。

首先，社區(qū)治安事件是多主體之間相互作用的結果，新的致災要素的加入，或者已經(jīng)存在于事件鏈中的致災要素與其他要素進行迭代后被重新加入到事件鏈中，最終形成導致社區(qū)治安事件發(fā)生的完整閉合環(huán)。

其次，社區(qū)治安風險具有隱蔽性特征也是不可忽視的因素之一。許多受人為因素影響較大的致災要素(如巡邏次數(shù)少、檢查不到位等)成為社區(qū)治安事件催化劑，原因就在于其隱蔽性使得人們無法及時發(fā)現(xiàn)社區(qū)中存在的各種風險，例如：物品——雜亂堆砌的物品中可能存在的易燃易爆品；地點——環(huán)境復雜的鬧市以及各種監(jiān)控死角。

再次，由于社區(qū)治安風險的不確定性，在預警預測方面主要以不斷提高預測準確率進行輔助決策。各地方現(xiàn)有的基于公安大數(shù)據(jù)的智能警務平臺能夠滿足數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)可視化的需求，但是數(shù)據(jù)挖掘、尋找潛在風險的輔助決策功能依然存在不足，社區(qū)風險事件多源異構的復雜特性在對數(shù)據(jù)進行收集、整合方面對公安機關提出較高要求。

2 社區(qū)治安風險事件多主體分析

2.1 “人—事—地—物—組織”多主體特征分析

社區(qū)治安風險事件涉及的主體包括人、事、地、物、組織5類要素，下面分析各主體在社區(qū)治安風險本體中的特征。

(1)人。人是社區(qū)治安事件最重要的組成部分，大多數(shù)治安事件都是以人作為主體貫穿于時空之中，直接或間接由人導致或與人相關。犯罪模式理論認為一次成功的犯罪是由3個基本要素所構成的：具有動機的犯罪者、合適的目標和犯罪防范缺失。具有動機的犯罪者，即需要重點關注的存在治安風險的人，例如存在犯罪前科人員、流動人口、無業(yè)人員等，都會增加潛在社會治安風險，因此掌握這些重點人口的各種信息尤為重要，包括目標人員的身份證號、居住地、社會關系網(wǎng)絡、活動軌跡等。

(2)事。事作為最后的結果，包括治安案件、治安事故、以及自然災害事件。治安案件是由調查違反治安管理行為所形成的案件，一般針對人數(shù)有限，例如搶劫案件、盜竊案件等。治安事故是未按治安管理制度或操作流程作業(yè)等，造成人身傷亡或財產(chǎn)損失的事故，例如火災、危險品爆炸等事故，其造成的經(jīng)濟損失和人員傷亡較治安案件的后果更為嚴重。突發(fā)事件，例如自然災害、公共衛(wèi)生事件、社會安全事件等，影響范圍甚廣，后果最嚴重。處置和控制突發(fā)事件對于維護公共安全、社會穩(wěn)定有著十分重要的意義。

(3)地。社區(qū)內的公共場所和居民區(qū)中一定會存在安防薄弱點?！暗亍弊鳛橹伟彩录猩婕暗降乃锌臻g位置，包括“人”的軌跡地點、“物”的軌跡地點以及最終事件現(xiàn)場，對構建治安事件各主體的空間軌跡有重要作用，例如娛樂場所、偏僻小巷等。其中，公共場所作為社區(qū)中不可缺少的重要組成部分，往往與居民區(qū)交織在一起，具有環(huán)境復雜、人員聚集程度高等特點，同時又是財物集散地，為各類治安問題產(chǎn)生提供條件。犯罪類型理論指出，充斥著“犯罪誘因”(如商場、火車站)、“犯罪吸引子”(如酒吧、便利店、主干道交叉口)的社區(qū)吸引著有違法意圖的人員，導致更多違法犯罪案件發(fā)生，空間位置是該理論的核心。充斥著“犯罪誘因”的場所，例如：離居民區(qū)較近的休閑娛樂場所，如KTV、影劇院、洗浴中心等；離居民區(qū)較遠的游樂場所，如游樂場、動物園，位置相對較偏僻。

(4)物。社區(qū)治安事件中的“物”是連接“人”與“事”的重要線索?！拔铩卑ìF(xiàn)實物品，例如管制刀具、易燃易爆品等；虛擬物品，例如聊天記錄、網(wǎng)銀記錄等。同樣的物品在與不同人員構成聯(lián)系時風險性是不同的，例如犯罪前科人員的購買刀具行為和普通民眾的購買刀具行為，他們購買刀具的行為所蘊含的治安風險是有區(qū)別的，犯罪前科人員的風險系數(shù)相對普通人更高。

(5)組織。社區(qū)內各類組織是由人員構成的，受人的風險因素影響較大，分為合法組織與非法組織。合法組織包括物業(yè)、街道管理、居委會等，旨在為社區(qū)內的居民提供各種幫助和服務，有利于維護社區(qū)內部居民生活的和諧安定；非法組織，例如盜竊團伙、傳銷組織等，是以進行非法活動來獲取不正當個人利益的團伙組織，由組織的風險造成的社區(qū)治安事件所產(chǎn)生的影響相較于個人事件影響范圍更廣，其組成人員往往是犯罪前科人員或社區(qū)重點監(jiān)控對象。

2.2 社區(qū)治安風險多主體關聯(lián)架構

社區(qū)風險事件往往具有多主體的復雜性，社區(qū)治安事件的發(fā)生往往是多主體多要素之間相互聯(lián)系共同決定的后果。結合警方經(jīng)驗以及警情案件大數(shù)據(jù)的分析，得到社區(qū)治安風險多主體分析圖，如圖1。社區(qū)多主體之間存在密切的交互關聯(lián)，每個主體都有其各自對象和屬性，正是由于這種密切交互和其自身多樣化，才導致社區(qū)治安事件的難以預見性。以社區(qū)團伙盜竊案為例，整個案件會涉及到人、事、地、物、組織多主體關聯(lián)，犯案人員在自己的居住地(多為出租屋)內商討作案流程細節(jié)，購買作案工具或進行改裝，隨后在深夜前往某臨街店鋪實施盜竊。該盜竊全過程涉及五要素之間相互關聯(lián)，若能在其主體間發(fā)現(xiàn)異常關聯(lián)，便可以及時預警，預防犯罪發(fā)生。

圖1 人—事—地—物—組織多主體關聯(lián)框架Fig.1 The multi-subject correlation framework of people-event-place-object-organization

3 事件驅動的社區(qū)治安風險多主體關聯(lián)機制分析

以社區(qū)治安風險事件作為本體，“人—事—地—物—組織”多主體關聯(lián)關系框架，梳理出各風險主體要素之間復雜的關聯(lián)關系。

3.1 二元主體關聯(lián)關系

(1)人—X二元主體關聯(lián)關系。人作為一種擁有情感、易受外界影響的物種，是社區(qū)風險事件的重要因素，它與其他任何相關要素碰撞形成的人—X二元關聯(lián)關系都可能促使社區(qū)案件發(fā)生，結合真實的社區(qū)案例可以得到以下例子。例如：一名刑滿釋放一段時間有盜竊前科的人員和一處坐落于偏僻位置的老舊社區(qū)，2個分別隸屬于人和地的單要素，看似沒有任何風險，但要是兩者發(fā)生了碰撞，即該前科人員一段時間內多次出入該社區(qū)，那么該社區(qū)具有發(fā)生盜竊案件的風險，即該風險屬于人—地關聯(lián)關系；某天社區(qū)攝像頭捕捉到一名盜竊前科人員和同行人員進入某社區(qū)，同時同行人員隸屬于正在被公安機關調查的盜竊犯罪團伙，那么社區(qū)內發(fā)生盜竊案件風險提高，屬于人—組織關聯(lián)關系；一名患有老年癡呆登記在冊的老年人以及他的行程軌跡和往日出現(xiàn)較大偏差，可能即將發(fā)生走失案件，那么公安機關應及時和其家屬聯(lián)系并接回老人，從而實現(xiàn)基層警力合理分配，等等。針對社區(qū)治安風險事件中人—X關聯(lián)關系的詳細分析，見表1。

表1 人—X二元關聯(lián)關系表Tab.1 The binary association table of man-X

續(xù)表

續(xù)表

(2)X-Y二元主體關聯(lián)關系。同時，社區(qū)還存在著諸多其他二元關聯(lián)關系，如事—物關聯(lián)關系、地—組織關聯(lián)關系、物—組織關聯(lián)關系等。社區(qū)內的煤氣罐、菜刀等生活用品，當與發(fā)生激烈爭吵事件的家庭相關聯(lián)時，便構成事—物的風險關聯(lián)，例如2020年杭州殺妻案，一次積攢很久的家庭矛盾，一把不起眼的菜刀，兩者在同一時空產(chǎn)生交集發(fā)生風險事件，屬于事—物的關系；在一處偏僻位置開放程度高的小區(qū)，公安機關對該片區(qū)的打擊力度比較薄弱，使犯罪分子更容易得逞，從而易發(fā)生盜竊案件，屬于地—組織關系。同時，本文針對X-Y二元關聯(lián)關系，見表2。

表2 X-Y二元關聯(lián)關系表Tab.2 The binary correlation table X-Y

3.2 多元主體關聯(lián)關系

在社區(qū)治安風險事件中，要素越多，發(fā)生風險事件概率就越大。針對社區(qū)風險事件，認真分析多主體關聯(lián)關系有助于對真實風險案件起到預防作用。當一名盜竊前科人員、一個出入口繁多且監(jiān)控設備不足的老舊社區(qū)、該盜竊前科人員留有購買盜竊工具的記錄、社區(qū)安保巡防次數(shù)較少這4個要素在同一時間碰撞后，該社區(qū)的盜竊事件發(fā)生的風險增大，此為人—地—物—組織多元關聯(lián)關系，例如，當一棟監(jiān)控設施少的居民小區(qū)中，出現(xiàn)一名非小區(qū)的無業(yè)人員，同時該人有在網(wǎng)絡上購買相關開鎖工具的記錄，那么該小區(qū)此棟居民樓內很可能發(fā)生相關盜竊案件，屬于人—地—物關系，需要引起公安機關高度重視，及時預警制止。當多主體涉及越多，關系越復雜，就更加貼近于真實社區(qū)治安風險事件。針對社區(qū)治安風險事件多元關聯(lián)關系的分析，見表3。

表3 多元關聯(lián)關系表Tab.3 Multi-subject correlation table

4 社區(qū)治安風險預警

4.1 社區(qū)治安風險事件演化邏輯

基于多米諾骨牌理論，構建社區(qū)治安風險事件的演化機理，即社區(qū)治安事件是由“人—地—事—物—組織”5類社區(qū)風險主體要素疊加至閾值后，導致多米諾骨牌連鎖效應，發(fā)生相關風險事件以及后果。社區(qū)治安風險多主體—風險事件—后果的演化邏輯模型，如圖2。

圖2 社區(qū)治安風險事件演化邏輯模型圖Fig.2 The model diagram for evolution logic of community security risk event

如圖2所示，由“人—地—事—物—組織”5類風險要素形成社區(qū)多主體關聯(lián)，以“盜竊前科人員—老年型社區(qū)—涉及其他盜竊案件—攜帶盜竊工具—巡防組織力度不足”5個具體的多主體關系為例，它們相互之間的關系碰撞與疊加導致社區(qū)治安風險事件演化，如同多米諾骨牌效應一樣，由此接連產(chǎn)生風險事件、后果。在每類風險要素形成之初，如果給予不同要素不同的積分值，即圖2中積分塊，在同一社區(qū)多主體關聯(lián)背景下積分塊疊加在一起，當其最終積分和值超過最初設定閾值時，將及時提醒管理員并進行人為干預，譬如密切監(jiān)控相關風險要素中重點人員、重點場所、重點設備、重點團體等，從而能夠在風險事件發(fā)生之前及時予以制止，阻斷社區(qū)治安風險事件演變。

4.2 社區(qū)治安風險預警方法

基于構建的社區(qū)治安風險事件演化邏輯模型，提出社區(qū)治安事件預警方法。

社區(qū)治安風險事件的演化邏輯模型很大程度上取決于社區(qū)風險要素及其關聯(lián)關系，而這些社區(qū)風險要素及其關聯(lián)關系就潛藏在社區(qū)的海量異構數(shù)據(jù)中，利用智能技術對大數(shù)據(jù)進行處理，將大數(shù)據(jù)變成“小事情”，為解決社區(qū)治安中的重點和隱患、為相關部門的精確治理提供精細化保障。知識圖譜在知識及其載體的關聯(lián)分析刻畫、數(shù)據(jù)挖掘、信息處理方面表現(xiàn)出優(yōu)異的信息可視化效果，可用于梳理社區(qū)治安風險中的多主體關聯(lián)。通過知識提取、知識融合等技術搭建社區(qū)治安風險事件的本體庫，常見的本體構成要素有實例、關系、屬性、事件等，通過構建出的本體庫發(fā)現(xiàn)本體之間的關聯(lián)關系從而搭建關聯(lián)關系庫，從海量的異構數(shù)據(jù)中形成具有預警功能的社區(qū)治安風險事件知識圖譜，并以當下發(fā)案比例較高的盜竊類案件為例展現(xiàn)出其預警功能，如圖3。首先，分析并構建社區(qū)盜竊案件的“人—地—事—物—組織”本體及關聯(lián)關系，構建社區(qū)治安風險多主體知識圖譜；其次，采用在一定區(qū)域內、一定時間段內、同一時空下警務與社區(qū)大數(shù)據(jù)為基礎，通過概率統(tǒng)計學方法得出“人—地—事—物—組織”5類要素的每種特征的積分值，并根據(jù)該地區(qū)的盜竊案件大數(shù)據(jù)發(fā)案特征按照迭代計算、統(tǒng)計的方式預設出每類關聯(lián)關系在該區(qū)域內的風險閾值。最后，將所有積分值及閾值一同融入到所搭建的知識圖譜中，形成具有預警功能的社區(qū)治安風險事件知識圖譜。當某種關聯(lián)關系類型的積分和值超過所設該類關聯(lián)關系的閾值時，就會及時預警并反饋相關主體關聯(lián)信息。

圖3 盜竊案件預警知識圖譜圖Fig.3 The knowledge graph of early warning of theft cases

以社區(qū)盜竊案件預警為例。假設將某社區(qū)聯(lián)網(wǎng)攝像裝置抓拍的眾多采集數(shù)據(jù)與后端大數(shù)據(jù)人員庫進行對比，得知該人具有盜竊前科(屬于“人”的風險要素)并計算得出積分值；然后結合社區(qū)建筑基礎數(shù)據(jù)可以知道該社區(qū)的出入口有6個，進出難易度程度低(屬于“地”的風險要素)得出此積分值；接著通過與互聯(lián)網(wǎng)上該人的數(shù)據(jù)痕跡得知其購買過相關盜竊工具、有過搜索周邊相關路線痕跡、搜索一些反偵察方法痕跡(屬于“物”的風險要素)得到此積分值；最后針對“人—地—物”關聯(lián)關系系統(tǒng)提前通過迭代計算、統(tǒng)計的方式得出來該同一時空下閾值。綜合上述已有相關信息并將其轉化為積分和值并在知識圖譜中進行預算和研判，一旦超過其閾值，知識圖譜將及時向管理員預警，并反饋該類關聯(lián)關系下知識圖譜中所有內容信息，告知相關單位并及時處理，將社區(qū)風險隱患遏制在源頭。

5 結論

社區(qū)治安風險多主體關聯(lián)分析是風險預警的基本前提，本文在詳細分析事件驅動的“人—地—事—物—組織”多主體關聯(lián)機制的基礎上，結合社區(qū)真實案例分析研究，得到如下結論：

(1)根據(jù)社區(qū)風險事件發(fā)生邏輯，構建出社區(qū)治安風險邏輯演化模型。

(2)結合知識圖譜技術以及多主體特點，提出通過構建的本體庫和關聯(lián)關系庫搭建出知識圖譜的結構基礎。

(3)本文采用技術手段，通過以概率統(tǒng)計學的方式設定出相關積分值和閾值，提出實現(xiàn)治安風險的預警方法。但是本文僅在理論層面對社區(qū)治安風險預警方法進行初步探討，關于社區(qū)治安風險知識圖譜的構建依然在進行中。今后還需圍繞基于知識圖譜的各類社區(qū)治安風險事件預警方法開展系列研究，以期為我國社區(qū)治安風險防范提供支撐。