論大數(shù)據(jù)視域下的偵查情勢

秦 曄

（中南財經(jīng)政法大學，湖北 武漢 430073）

基于大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的興起，近年來有關(guān)大數(shù)據(jù)偵查的研究及應用均取得了突破性進展。研究成果方面，在中國知網(wǎng)以“大數(shù)據(jù)偵查”為關(guān)鍵詞搜索，2015 年以來共有學術(shù)性論文1197 篇，學位論文327 篇（其中博士論文29 篇、碩士論文298 篇），在同時期偵查類研究文獻中排名第六位，占比4.68%；而應用方面，大數(shù)據(jù)應用衍生出的人臉識別、語音識別、大數(shù)據(jù)智能分析等技術(shù)在公安領(lǐng)域得到深度應用。[1]大數(shù)據(jù)及其相關(guān)技術(shù)已在偵查研究和實踐中不可或缺，但是正如有的學者總結(jié)：大數(shù)據(jù)的觀念直接映射到對大數(shù)據(jù)偵查的認知，將大數(shù)據(jù)的一般性特征簡單轉(zhuǎn)換為大數(shù)據(jù)偵查的特征，從而忽略了應用場景的改變，使大數(shù)據(jù)偵查的研究和應用出現(xiàn)了一些錯誤傾向。[2]事實上，大數(shù)據(jù)研究不僅包含大數(shù)據(jù)本身，還包括大數(shù)據(jù)技術(shù)與大數(shù)據(jù)思維的應用。在不同領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)應用的具體路徑方法必然存在差異，需要融通契合點，才能有效發(fā)揮大數(shù)據(jù)的功能。偵查領(lǐng)域同大數(shù)據(jù)的應用契合點集中于偵查情勢，因為偵查方法、途徑、策略和技術(shù)措施的實施都必須以特定偵查環(huán)境為背景或平臺，而偵查環(huán)境中的諸要素便稱之為偵查情勢。偵查情勢內(nèi)部各要素相互作用，使偵查情勢整體呈現(xiàn)運行狀態(tài)，而大數(shù)據(jù)不僅是海量數(shù)據(jù)的集合，還包含對數(shù)據(jù)的處理分析，以及在此基礎(chǔ)上衍生出的思維方法和決策方式等。故而以“大數(shù)據(jù)視域”總括大數(shù)據(jù)及其處理技術(shù)和應用類型，以“運行路徑”詮釋大數(shù)據(jù)在偵查情勢中的運用，重點梳理大數(shù)據(jù)視域下偵查情勢分析較之傳統(tǒng)模式的變化，借以糾正大數(shù)據(jù)偵查某些錯誤傾向，促進大數(shù)據(jù)思維和技術(shù)更好應用于偵查實踐。

一、大數(shù)據(jù)與偵查情勢的概念特征及契合點分析

2010 年前后，大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等廣泛應用，開啟了第三次信息化浪潮，[3]作為新概念的大數(shù)據(jù)融合了傳統(tǒng)的信息采集、處理、存儲、分析理念，并在此基礎(chǔ)上借助云計算、物聯(lián)網(wǎng)等最新技術(shù)，創(chuàng)新了思維決策方式。偵查情勢是對偵查各項要素的總括，強調(diào)系統(tǒng)分析、宏觀調(diào)控，作為傳統(tǒng)偵查研究概念，卻飽含前瞻性的思維探索。大數(shù)據(jù)創(chuàng)新的思維決策方式同偵查情勢飽含的前瞻性思維相碰撞，即是大數(shù)據(jù)視域下偵查情勢概念分析的新起點。但是，大數(shù)據(jù)與偵查情勢畢竟屬于不同范疇，因此為更好發(fā)揮大數(shù)據(jù)在偵查情勢認定和分析中的作用，需要從概念角度梳理大數(shù)據(jù)和偵查情勢各自特點及應用契合點，從而避免不顧應用場景變化，將大數(shù)據(jù)觀念簡單照搬到大數(shù)據(jù)偵查，把大數(shù)據(jù)特征直接轉(zhuǎn)接至大數(shù)據(jù)偵查特征等錯誤傾向。

（一）大數(shù)據(jù)概念的特征分析

論及大數(shù)據(jù)概念，比較公認的是“4V”式概括，即Volume概指數(shù)據(jù)量巨大，Variety概指數(shù)據(jù)類型繁多，Velocity 概指處理速度極快，Value 概指價值密度較低，“4V”特點表征了大數(shù)據(jù)同傳統(tǒng)數(shù)據(jù)在構(gòu)成理念上的四項創(chuàng)新。第一，大數(shù)據(jù)包含的數(shù)據(jù)量特別巨大，使大數(shù)據(jù)樣本具有了整體性和開放性的特征；第二，大數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)類型繁多，使大數(shù)據(jù)樣本之間形成了關(guān)聯(lián)、因果、包含等各類關(guān)系；第三，大數(shù)據(jù)應用要求處理速度極快，從而基于快速生成的數(shù)據(jù)能夠得到實時分析結(jié)果；第四，大數(shù)據(jù)的價值密度比較低，所以需要建構(gòu)相應的監(jiān)控設(shè)備、存儲設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，乃至構(gòu)建大型的電能和存儲空間來支撐大數(shù)據(jù)的運行。上述大數(shù)據(jù)構(gòu)成理念上的四項創(chuàng)新，演繹出大數(shù)據(jù)思維方式的三種轉(zhuǎn)變，即由之前的通過分析樣本數(shù)據(jù)推斷全集數(shù)據(jù)到直接對全集數(shù)據(jù)短時間內(nèi)迅速分析結(jié)果；由傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析注重精確性轉(zhuǎn)變到大數(shù)據(jù)分析更為注重效率；由過去的以因果關(guān)系為核心架構(gòu)轉(zhuǎn)變成追求分析關(guān)聯(lián)關(guān)系為主。大數(shù)據(jù)的上述特征為數(shù)據(jù)的構(gòu)成、思維模式、技術(shù)方法提供了全新的視角，并且伴隨信息技術(shù)與各行業(yè)的深度融合、新技術(shù)和新應用的不斷涌現(xiàn)，大數(shù)據(jù)對社會發(fā)展的影響也日益廣泛，使各領(lǐng)域的研究都無法回避大數(shù)據(jù)視域的分析論證。

（二）偵查情勢概念的特征分析

偵查情勢是對案件偵查有意義的各種條件與狀況及其攜帶著的動態(tài)信息之間相互聯(lián)系、相互作用而形成的混沌體系。此概念中，對“案件偵查的意義”可以概括為幫助“偵查主體作出正確的方法選擇，并正確實施，及時根據(jù)反饋信息進行方法評價和修正，最終取得良好的偵查效果”。[4]偵查情勢作為混沌體系包含四個取向：

1.開放與內(nèi)聚共存

開放是指構(gòu)成偵查情勢混沌體系的要素是不斷增加或減少的，如果將個體要素的變化設(shè)置臨界點，那么由臨界點組成的混沌體系邊界是不斷變化的，隨著偵查的推進某些要素會被剔除，某些要素會加入，因此體系邊界是開放的。而內(nèi)聚是指所有進入混沌體系的要素，其運動方向指向案件真相和查辦結(jié)果兩個終極點，如果將混沌體系設(shè)想成一個橢圓，那么案件真相和查辦結(jié)果便是橢圓的焦點，而橢圓內(nèi)分布的點陣均指向兩個焦點之一。誠然，理想狀態(tài)是案件真相和查辦結(jié)果同一，混沌體系變成規(guī)則的圓形閉環(huán)，但正常情況下兩個焦點是存有距離的?；煦珞w系常態(tài)是閉合的橢圓形態(tài)，更有特殊情況下，兩個焦點出現(xiàn)相離和相悖，比如案件未破是結(jié)果與真相相離，冤錯案件則是結(jié)果與真相相悖，此時混沌體系無法閉合。另外，偵查情勢中的各要素因其構(gòu)成有主體性和客體性之分，還有主觀和客觀的差異，以致偵查情勢每個要素都可能存在兩個相伴的運動方向，最終是兩個運動的合力指向橢圓焦點。

2.動態(tài)與靜態(tài)相生

偵查情勢內(nèi)容豐富，包含作案的目的、作案人的手段和反偵查措施、偵查員的能力素質(zhì)、破案的物質(zhì)基礎(chǔ)、科技手段、犯罪現(xiàn)場的地理環(huán)境、氣候條件等。這些內(nèi)容從單一要素角度講是靜態(tài)的，抑或說，這些要素必須是確定并可以利用的，比如犯罪現(xiàn)場的地理環(huán)境，現(xiàn)場勘查中只有測算出具體的位置、距離、高度等數(shù)據(jù)才對偵查有意義。但是偵查過程中，一個內(nèi)容要素會引發(fā)一系列結(jié)果進而涉及眾多其他內(nèi)容要素，每一個結(jié)果也是由很多內(nèi)容要素共同形成。從這個角度講，偵查情勢的各項內(nèi)容一旦互相聯(lián)系便是動態(tài)的，在偵查情勢中動態(tài)與靜態(tài)相生，兩者相互依存又彼此制約。

3.因果與關(guān)聯(lián)同在

偵查的實質(zhì)是偵查機關(guān)及其所屬的偵查人員依據(jù)犯罪及其偵查的基本規(guī)律發(fā)掘、發(fā)現(xiàn)、識別、解析、判讀、固定、描述、展現(xiàn)犯罪行為發(fā)生、發(fā)展的因果聯(lián)系的活動過程。不過，偵查情勢中因果關(guān)系并不是完整存在于同一鏈條之上，而是被分割存在于眾多的關(guān)聯(lián)關(guān)系內(nèi)，偵查的任務便是根據(jù)眾多關(guān)聯(lián)關(guān)系的碰撞比對分析，抽取指向案件真相的要素，厘清因果關(guān)系的鏈條。比如天氣的原因詮釋了作案人犯罪時間的選擇，而犯罪時間的認定又在被害人死亡時間的鑒定中得到證實，天氣、作案人、被害人、鑒定等要素中提取了關(guān)聯(lián)信息，組成了作案人為何選取某個時間殺害被害人的因果關(guān)系閉合鏈條，從這個例子中也可以看出因果關(guān)系和關(guān)聯(lián)關(guān)系實則是同根而生。

4.共性與個別相成

偵查情勢類型可以劃分為典型的偵查情勢和個別的偵查情勢，前者關(guān)注同類型案件的共性特征，后者強調(diào)個案中戰(zhàn)術(shù)的運用和組織的方法，兩者相互補充。從傳統(tǒng)偵查角度而言，案件偵查圍繞何時、何地、何事、何物、何情、何故、何人等七個要素查證事實真相，與“七何”要素相關(guān)的信息組成典型偵查情勢的基本框架。但“七何”要素只是偵查主體感受到的主客觀要素，偵查情勢基本框架僅包含了部分場景要素，當面臨新的案件時無法含括個案偵查情勢的所有要素，而且兩者差異越大，偵查的偏離度就越高。理想狀態(tài)是基于偵查情勢的所有組成部分構(gòu)筑偵查情勢典型化模型，不過在實踐中幾乎是不可能完成的任務。唯有盡可能多的搜集偵查情勢的相關(guān)要素，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建概率模型，使之達到有效應用的程度。

（三）大數(shù)據(jù)與偵查情勢契合點分析

1.構(gòu)成模式均呈現(xiàn)運動開放狀態(tài)

大數(shù)據(jù)和偵查情勢都具有整體性和開放性的特征，而且內(nèi)部各要素錯綜復雜，包含了各種關(guān)系，所以大數(shù)據(jù)意求包含所有數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)本身是不斷變化的；而偵查情勢也力求含括所有偵查信息屬于開放式的系統(tǒng)，同時系統(tǒng)內(nèi)的信息是動態(tài)的。信息的本質(zhì)也是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的有序排列便形成信息，在眾多偵查學教材編寫時，大數(shù)據(jù)視域下的數(shù)據(jù)概念尚未普及，因此多使用偵查信息而沒有使用偵查數(shù)據(jù)。如果彌合數(shù)據(jù)和信息的差異，以構(gòu)成模式為視角，大數(shù)據(jù)同偵查情勢均呈現(xiàn)運動和開放的狀態(tài)。構(gòu)成模式的相似性詮釋了大數(shù)據(jù)應用中對數(shù)據(jù)的處理、存儲、分析技術(shù)亦可應用于偵查情勢，借助大數(shù)據(jù)建立大系統(tǒng)思維，將幫助偵查人員更加準確地把握影響偵查情勢的各項要素，掌握偵查主動權(quán)。

2.內(nèi)部要素均表征相近相聯(lián)關(guān)系

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析追求解釋事物背后的發(fā)展機理，進而預測未來可能發(fā)生的事件。大數(shù)據(jù)視域下，因果關(guān)系并不那么重要，相反事件內(nèi)部各要素的相關(guān)性成為主要追尋目標。偵查情勢是偵查方法和偵查措施使用的基礎(chǔ)，但偵查情勢并不期待通過分析成因獲取案件偵破的方法。偵查情勢更為關(guān)注的是案件發(fā)生的時間、空間外在環(huán)境、客觀現(xiàn)實及其他發(fā)展動態(tài)之間的相互聯(lián)系，以此角度推斷，偵查情勢認定和分析階段是最為適合應用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和思維方法。因為偵查的其他階段都無法脫離因果關(guān)系的鏈條，而偵查情勢的任務是認定偵查環(huán)境，分析偵查面臨的形勢，提供案件查辦的基礎(chǔ)，尚未進入因果關(guān)系證實階段。

3.目標取向均追求預測研判功能

預測研判是大數(shù)據(jù)的核心功用，而偵查情勢分析的核心任務也包括預測整個情勢發(fā)展變化的趨勢，因此大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)可以用來提升偵查情勢分析時的預測能力。同時，大數(shù)據(jù)因其不是全部數(shù)據(jù)，預測的結(jié)果必然存有誤差，而偵查情勢分析時基于的是已被感知的主客觀要素，其自身被界定為“混沌”系統(tǒng)?；煦缦到y(tǒng)無法完全正確地找出某個事物所以這樣而不是那樣的全部原因和這些原因作用于事物的非常正確的量化關(guān)系，它求取的僅僅是近似值。[5]所以在目標取向上，大數(shù)據(jù)和偵查情勢都在追求盡力接近真相，而非真相本身。在整個偵查體系中，偵查情勢因為能夠接受預測研判形成的近似值，而成為大數(shù)據(jù)在偵查領(lǐng)域最為適用的應用環(huán)境。

二、大數(shù)據(jù)對偵查情勢分析的作用探析

偵查情勢自身具有的動態(tài)性、整體性、開放性、關(guān)聯(lián)性和能動性等特征使其處于運行狀態(tài)，此狀態(tài)下偵查情勢內(nèi)部各要素互相影響，作用此消彼長，從而影響案件偵查。偵查中，不斷有主觀和客觀的要素加入或被排除，偵查人員勘驗現(xiàn)場的效果、對遺留證據(jù)的認知能力、自然條件對現(xiàn)場的破壞等均是偵查情勢處于運行狀態(tài)的動力源。動力源匯聚在偵查情勢形成兩股互相制衡的作用力，即推動案件查證到真相的力量和阻礙案件查辦到真相的力量。大數(shù)據(jù)的引入，雖然助長了偵查情勢中查辦真相的力量，但也并不代表大數(shù)據(jù)能夠影響到偵查情勢中的每一項要素。概括講，大數(shù)據(jù)主要通過提升偵查情勢中偵查主體的認知能力和辦案積極性，從而感知更多的案件信息用于偵查情勢分析，以此提升偵查主體開展偵查情勢分析的能力水平。

（一）大數(shù)據(jù)有助于提升偵查主體的認知能力

在偵查情勢的構(gòu)成要素中，偵查主體作為推動案件查辦的主導力量是最為重要的。誠然，大數(shù)據(jù)時代偵查情勢各要素都受大數(shù)據(jù)影響，但是諸如客體、客觀方面要素的變化，只有被偵查主體感知才能影響偵查情勢的認定和分析。大數(shù)據(jù)對偵查主體的影響，體現(xiàn)在擴大偵查主體的知識觸角，激發(fā)偵查潛能，提升偵查主體對偵查情勢分析、利用和控制的能力。大數(shù)據(jù)以全部數(shù)據(jù)為視角，加之相應的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，幫助偵查主體獲取更多的案件信息，進行更為全面的綜合分析，破除案件偽裝。大數(shù)據(jù)廣闊的信息把控能力還能幫助偵查主體更為有效地控制案件查辦要點，掌控偵查情勢。同時，基于大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)對大量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行處理，形成的實時分析能力和預測能力，幫助偵查主體抓住偵查情勢動態(tài)變化過程中呈現(xiàn)的空白點①空白點由偵查情勢要素錯位而形成，偵查主體抓住空白點可以推動案件偵破，作案人抓住空白點，將會加大案件查辦的阻力。，直擊要害突破偵查僵局進而主導整個偵查走向。總之，大數(shù)據(jù)幫助偵查主體增強在活力對抗方面的優(yōu)勢，彌補偵查主體個人能力和業(yè)務知識的不足，及時修正錯誤，保持職業(yè)敏感度，更好地尋求偵查方法，使偵查情勢由錯綜復雜走向條理清晰，為破案打造良好基礎(chǔ)。

（二）大數(shù)據(jù)有助于偵查主體感知更多的偵查情勢信息

偵查情勢認定的本質(zhì)是拓寬偵查人員認識及預測偵查情勢各方面因素的可能性，對偵查情勢和偵查人員這兩組因素進行聯(lián)接。[6]換言之，偵查情勢如同混沌體系，其間包含了已知和未知的要素，從偵查破案的角度審視偵查情勢，只有偵查情勢中被偵查主體感知到的已知部分才是案件偵破所能依靠的情勢。偵查的目標是查明案件真相并抓捕犯罪嫌疑人，偵查目標影射到偵查情勢就是在已知信息基礎(chǔ)上，分析調(diào)取并查證未知的信息，經(jīng)過比對信息中包含的各類印證關(guān)系，最后形成指向性強、關(guān)系單一的簡單型偵查情勢。所以，回溯至案件偵查的起點，面對偵查情勢，偵查主體能夠感知的信息越多、越系統(tǒng)，那么對偵查情勢的認定就越準確，基于偵查情勢采取的偵查方法、偵查策略和偵查措施就越有效果。大數(shù)據(jù)視域下的偵查情勢，相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，拓展了偵查情勢所包含各項要素，同時運用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析處理，增加了偵查主體能夠感知的信息量，幫助偵查主體從全新的高度認定偵查情勢。

（三）大數(shù)據(jù)為偵查情勢分析提供了先進的方法

偵查情勢的分析實質(zhì)包含了認定和分析兩個步驟，偵查情勢的認定是對特定偵查環(huán)境的描述型表達，是偵查情勢中被偵查主體感知的因素之和，而偵查情勢分析是以正確偵查決策為目標，對情勢要素進行分析，選取合適的偵查方法并使之具體化。偵查情勢的認定和分析前后相繼，認定是分析的起點，分析是認定的深化，但整體而言，兩者屬于同一分析過程，故而統(tǒng)稱為“偵查情勢分析”。大數(shù)據(jù)視域下偵查情勢分析較之傳統(tǒng)模式是變革性的，主要表現(xiàn)在兩個方面：

1.分析對象由信息轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)

信息和數(shù)據(jù)是彼此聯(lián)系又相互區(qū)別的一對概念，信息由數(shù)據(jù)組成，系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)便是信息。傳統(tǒng)偵查情勢分析的基本單元是信息（如圖1），而大數(shù)據(jù)視域下偵查情勢分析的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)（如圖2）。數(shù)據(jù)被系統(tǒng)化為信息的過程中，人為剔除了大量被認為無用的數(shù)據(jù)，但這些被認為無用的數(shù)據(jù)只是偵查主體在進行小眾數(shù)據(jù)分析時暫未涉及，從大數(shù)據(jù)的角度審視則未必是無用數(shù)據(jù)。所以，大數(shù)據(jù)視域下以數(shù)據(jù)為基本單元的偵查情勢分析更為客觀準確。

圖1 信息為基本單元的偵查情勢分析示意圖

圖2 數(shù)據(jù)為基本單元的偵查情勢分析示意圖

2.分析方法引入智能化工具

傳統(tǒng)的偵查情勢分析是偵查主體以信息統(tǒng)計為基礎(chǔ)開展（如圖3），大數(shù)據(jù)視域下的偵查情勢分析仍然離不開偵查主體的價值判斷與分析決策，只是判斷與決策的基礎(chǔ)不再單純依靠信息統(tǒng)計，而是通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對數(shù)據(jù)進行研判分析后，基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果和諸多可視化的數(shù)據(jù)提示做出研判（如圖4）。因大數(shù)據(jù)視域下包含了眾多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)量巨大且復雜，需要引入智能化工具輔助研判。智能化工具基于人工智能技術(shù)研發(fā)，與大數(shù)據(jù)幾乎相伴而生，人工智能需要數(shù)據(jù)實現(xiàn)其智能，如機器自學習，同時大數(shù)據(jù)技術(shù)還為人工智能提供強大的存儲能力和計算能力。但是大數(shù)據(jù)只能用于尋找結(jié)果，卻無法根據(jù)結(jié)果采取行動，人工智能則能夠執(zhí)行認知功能，輔助完成對大數(shù)據(jù)處理結(jié)果的研判。因此，智能化工具的引入將大幅提升偵查主體對偵查情勢的認定和分析能力。

圖3 傳統(tǒng)偵查分析示意圖

圖4 引入智能化工具后的偵查情勢分析示意圖

三、大數(shù)據(jù)視域下偵查情勢運行的優(yōu)化路徑闡釋

大數(shù)據(jù)之于偵查情勢，在實踐應用層面的載體是大數(shù)據(jù)及其相關(guān)技術(shù)生成的一系列研究成果，由于大數(shù)據(jù)研判需要借助人工智能技術(shù)，因此這些研究成果被設(shè)計成各類含括了人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)（簡稱“大數(shù)據(jù)智能化應用系統(tǒng)”），交付給偵查人員使用。探析大數(shù)據(jù)視域下偵查情勢運行的優(yōu)化路徑，實則是分析智能化應用系統(tǒng)的優(yōu)化路徑。結(jié)合大數(shù)據(jù)應用場景及對偵查情勢各要素的影響，集中闡述與偵查主體密切相關(guān)的幾項工作，借此呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)視域下偵查情勢運行路徑優(yōu)化的重點。

（一）提升數(shù)據(jù)庫質(zhì)量是優(yōu)化大數(shù)據(jù)智能化應用系統(tǒng)的基礎(chǔ)

伴隨信息化偵查的開展，偵查過程中獲取了大量的圖像、視頻、文本、語音等數(shù)據(jù)。上述數(shù)據(jù)的分類存儲構(gòu)成了各類數(shù)據(jù)庫，加之金盾工程建設(shè)以來，公安各部門的數(shù)據(jù)庫積累取得很大成就。目前，從大數(shù)據(jù)角度審視，數(shù)據(jù)庫質(zhì)量主要欠缺在數(shù)據(jù)聯(lián)通。首先，表現(xiàn)在各警種間單獨作戰(zhàn)，所依靠和形成的是自己的數(shù)據(jù)庫；其次，各地區(qū)、各層級間偵查辦案也基本呈現(xiàn)個體化狀態(tài)，彼此數(shù)據(jù)不融通；第三，公檢法司等政法各協(xié)同單位間的數(shù)據(jù)更是缺乏互聯(lián)性。因此提升數(shù)據(jù)庫質(zhì)量，偵查機關(guān)需建成互通互聯(lián)、共建共享、綜合應用的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺，借此打破警種部門乃至區(qū)域間的“數(shù)據(jù)壁壘”。實現(xiàn)此目標的難點集中在偵查各單位①偵查各單位，包括基于各警種間、不同層級間、不同區(qū)域間形成的偵查部門，如基于警種形成的刑事犯罪偵查、經(jīng)濟犯罪偵查等；基于行業(yè)形成的鐵路公安、森林公安等。彼此數(shù)據(jù)開源的不現(xiàn)實性，在目前階段，各偵查單位間數(shù)據(jù)開源會造成極大的安全隱患，而且管理成本高、難度大。此情形下，相對優(yōu)化的思路是采取有限開源模式，并借助區(qū)塊鏈技術(shù)等確保數(shù)據(jù)融通安全。構(gòu)思概述如下：首先建設(shè)公用數(shù)據(jù)平臺，直接存儲查閱非密可共享的數(shù)據(jù)，并設(shè)置涉密數(shù)據(jù)查詢端口；其次針對涉密數(shù)據(jù)密級設(shè)定相應的數(shù)據(jù)使用審批程序；第三借助區(qū)塊鏈技術(shù)確保數(shù)據(jù)查詢使用人員申報信息保密，同時對查詢時間、次數(shù)、事項建鏈留存，以備將來案件復查時使用；第四設(shè)置內(nèi)卷信息存儲管理系統(tǒng)，只待重特大案件偵辦需要或重大冤假錯案復查時，按程序?qū)徟{(diào)取查閱。

“有限開源”的方法雖然能夠緩解“數(shù)據(jù)壁壘”帶來的負面影響，但不是解決該項問題的最優(yōu)路徑。換言之，“數(shù)據(jù)壁壘”的存在不是單純的技術(shù)因素導致的，更多的是體制原因。目前我國偵查權(quán)配置中，享有偵查權(quán)的主體包括公安機關(guān)、檢察機關(guān)、國家安全機關(guān)、軍隊保衛(wèi)部門和監(jiān)獄等。其中偵查權(quán)限最為廣泛的公安機關(guān)又根據(jù)查辦案件類型設(shè)立國內(nèi)安全保衛(wèi)、經(jīng)濟犯罪偵查、刑事犯罪偵查和禁毒等部門。[7]諸多類型的偵查主體構(gòu)成我國傳統(tǒng)的“條塊結(jié)合、以塊為主”的偵查權(quán)設(shè)置模式，該模式已被實踐證明，有助于偵查權(quán)的有效行使。只不過，伴隨大數(shù)據(jù)、人工智能等新科技手段應用于偵查，傳統(tǒng)以塊為主的偵查權(quán)設(shè)置，不利于大數(shù)據(jù)建設(shè)過程中人、財、物的統(tǒng)籌，間接影響了數(shù)據(jù)互通。鑒于此，為解決“數(shù)據(jù)壁壘”問題而論及的體制優(yōu)化，首先要肯定偵查權(quán)設(shè)置的整體合理性，進而研析如何集中各偵查主體在大數(shù)據(jù)建設(shè)方面的人力、物力、財力，統(tǒng)一規(guī)劃建設(shè)、協(xié)調(diào)運行、共享互通。逐步建立統(tǒng)一的信息化數(shù)據(jù)采集、分析、管理機構(gòu)及相應的考評制度，最終妥善解決數(shù)據(jù)壁壘問題，有效提升數(shù)據(jù)庫質(zhì)量。

（二）完善的知識圖譜是優(yōu)化大數(shù)據(jù)智能化應用系統(tǒng)的關(guān)鍵

大數(shù)據(jù)智能化應用系統(tǒng)包含各類查詢系統(tǒng)、辦案系統(tǒng)、分析系統(tǒng)、研判系統(tǒng)等，這些系統(tǒng)研發(fā)以大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)應用為基礎(chǔ)，其中最為關(guān)鍵的是引入了人工智能技術(shù)。人工智能技術(shù)在實現(xiàn)對人類的思維意識、行為方式進行自主學習后，可以完成諸如語言圖像識別、信息收集反饋、自然語言處理等。大數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)，人工智能是大數(shù)據(jù)應用的重要載體，在構(gòu)建偵查情勢的大數(shù)據(jù)智能化應用系統(tǒng)中，因為偵查情勢所涉及的數(shù)據(jù)量及類型過于復雜，便需要分類型完成計算機自主學習規(guī)則——知識圖譜的制定。知識圖譜是將實體的定義、構(gòu)成、屬性等按不同維度梳理凝練出共性的知識描述，再用圖形進行可視化表示。就偵查情勢的應用場景而言，編寫知識圖譜就是要將偵查情勢的數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)接收和處理過程、各類因素在偵查活動中的作用、動態(tài)系統(tǒng)中進行的靜態(tài)和動態(tài)分析、時序中進行的樹杈狀思維、信息的反饋、決策的修改等維度，按照系統(tǒng)模型的構(gòu)造，凝練出共性知識，并轉(zhuǎn)化成計算機可以識別的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。目前大數(shù)據(jù)、人工智能在司法領(lǐng)域的應用中，制作知識圖譜是基礎(chǔ)性工作。[8]知識圖譜作為實務工作與大數(shù)據(jù)、人工智能應用的橋梁，將數(shù)據(jù)的處理分析和研判匯聚到一個應用平臺，實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的具體化應用。構(gòu)建知識圖譜需要通用技術(shù)、行業(yè)技術(shù)和模型技術(shù)的支撐，以上技術(shù)以數(shù)據(jù)和業(yè)務為基礎(chǔ)。歸結(jié)到偵查情勢，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是指偵查相關(guān)數(shù)據(jù)，業(yè)務基礎(chǔ)則針對行業(yè)技術(shù)而言，表現(xiàn)為各種模型、算法，一般是先有數(shù)據(jù)模型，然后是業(yè)務模型，最后才是算法，業(yè)務模型需要算法去實現(xiàn)，但實踐中很可能出現(xiàn)算法滯后于業(yè)務模型的情況。由于通用技術(shù)對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)有依賴，行業(yè)技術(shù)對業(yè)務有依賴，所以完善知識圖譜需要優(yōu)化模型參數(shù)，借助真實的偵查情勢數(shù)據(jù)調(diào)教數(shù)據(jù)模型，使其在后續(xù)應用過程中更加具體準確。

大數(shù)據(jù)視域下的偵查情勢運行借助大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)實現(xiàn)，其間涉及的具體技術(shù)不僅是數(shù)據(jù)庫和知識圖譜的構(gòu)建及完善，諸如數(shù)據(jù)處理技術(shù)、流計算和圖計算技術(shù)、可視化技術(shù)等都發(fā)揮重要作用。但是有別于后幾項技術(shù)可以由專業(yè)人員獨力研發(fā)，數(shù)據(jù)庫和知識圖譜的構(gòu)建和完善離不開偵查人員的參與及相關(guān)偵查部門的配合。偵查人員在數(shù)據(jù)庫和知識圖譜的建設(shè)中起著主導作用，也正是偵查人員的主導作用，使數(shù)據(jù)庫和知識圖譜因循了偵查的基本特征和偵查的方法策略措施等，從而有效解決了“將大數(shù)據(jù)的一般性特征簡單轉(zhuǎn)換為大數(shù)據(jù)偵查的特征”的錯誤傾向。鑒于數(shù)據(jù)庫和知識圖譜在系統(tǒng)構(gòu)建中的基礎(chǔ)性和關(guān)鍵性作用，所以大數(shù)據(jù)視域下偵查情勢運行路徑的優(yōu)化以兩者為關(guān)鍵詞論述，也借此闡述偵查人員需要重點關(guān)注的事項。

四、大數(shù)據(jù)應用于偵查情勢的預測作用厘定

“大數(shù)據(jù)的核心是預測”是最具顛覆和重構(gòu)能力的大數(shù)據(jù)觀，[9]因此大數(shù)據(jù)應用于偵查情勢無法回避預測作用的分析。同時，偵查情勢作為偵查實施的要素平臺輻射偵查全過程，所以預測作用的厘定，其論述視角含括了多個偵查階段。

（一）預測功能存疑分析

大數(shù)據(jù)應用于偵查情勢預測，體現(xiàn)在以下幾個方面：典型偵查情勢分析時，對一定時期內(nèi)案件性質(zhì)相同、情節(jié)相似的案件進行分析對比，梳理出某類案件的偵查規(guī)律，探尋破案的方向；通過大數(shù)據(jù)分析同類案件的時空分布特點，不同區(qū)域案件的特殊規(guī)律，不同因素之間的關(guān)系，進而預測下一步工作的側(cè)重點；利用大數(shù)據(jù)分析，根據(jù)不同數(shù)據(jù)項對數(shù)據(jù)庫中存儲的各類犯罪人進行多元化研析，從中總結(jié)犯罪人的人格及不同犯罪人作案的時空分布特征，以此預測偵查重點對象。但是上述功能無法全部實現(xiàn)，比如在各偵查部門數(shù)據(jù)沒有實現(xiàn)互通互聯(lián)的情況下，大數(shù)據(jù)預測的準確度是存疑的。近年來，預測型偵查、事前偵查、宏觀偵查等偵查模式不斷被提及，將偵查的啟動提到了犯罪預備階段甚至犯罪實施之前，已經(jīng)突破了現(xiàn)代刑事法治理念?！耙氪髷?shù)據(jù)技術(shù)為時代所需，但其也不能包治百病”[10]，更不能生搬硬套。所以，大數(shù)據(jù)應用于偵查情勢，需要融合兩者的契合點，依具體的應用場景和現(xiàn)實的技術(shù)能力發(fā)揮相應的作用，而不能拘泥于理論學說照搬應用模式，過分追求預測功能只會適得其反。

（二）預測功能的價值定位為輔助作用

大數(shù)據(jù)應用于偵查情勢，因受限于目前數(shù)據(jù)聯(lián)通程度低，而無法有效發(fā)揮預測功能，但是即便解決了數(shù)據(jù)聯(lián)通問題，預測功能在偵查情勢乃至整個偵查活動中的運用也只能作為輔助。大數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)對偵查及偵查對象相關(guān)行為的發(fā)掘、識別、研析、描述等，但始終無法發(fā)現(xiàn)和固定因果鏈的閉合。即便是借助智能化的分析研判系統(tǒng)，也無法完成此項任務。因為無法按照學習對象的固有規(guī)則編制知識圖譜，也就無法為機器學習提供樣本。以AlphaGo 為例進行對比闡釋，AlphaGo 能夠成功，原因是圍棋的規(guī)則是固定和確定的，無論如何落子，遵循的規(guī)則是統(tǒng)一的，如果沒有遵守規(guī)則，將會判為犯規(guī)。而偵查的規(guī)則是不固定的，因為犯罪無規(guī)則，縱然各類犯罪有規(guī)律可尋，但違背規(guī)律也是大概率事件，更不會存在某個裁判者，有能力將違反犯罪規(guī)律的行為判為違規(guī)。因此，即便依據(jù)歷史類案，編制了一個涵蓋所有已知特征的知識圖譜，在下一個案件中如果出現(xiàn)了新的超出編制規(guī)則的特征，預測的準確性將大打折扣?；诖耍瑥膶嵺`角度講，大數(shù)據(jù)在偵查活動中的預測結(jié)果，只能用于輔助偵查主體分析當前的偵查情勢。

余論

前文已述，目前關(guān)于大數(shù)據(jù)偵查的研究和應用存在兩個錯誤傾向：一是大數(shù)據(jù)的觀念直接映射到對大數(shù)據(jù)偵查的認知；二是大數(shù)據(jù)的一般性特征簡單轉(zhuǎn)換為大數(shù)據(jù)偵查的特征。不顧及應用場景，簡單移植大數(shù)據(jù)觀念和特征，導致大數(shù)據(jù)在偵查中的運用缺失了偵查理論的指引及對因果關(guān)系的探索，甚至違背了現(xiàn)代法治精神。為解決類似錯誤傾向，以偵查情勢為載體，探尋大數(shù)據(jù)對偵查活動的影響及大數(shù)據(jù)應用于偵查的合理化路徑。通過大數(shù)據(jù)與偵查情勢概念特征分析解決了第一個錯誤傾向，找尋到大數(shù)據(jù)與偵查情勢的應用契合點，以此將大數(shù)據(jù)理念融通于偵查活動；進而通過大數(shù)據(jù)視域下偵查情勢運行路徑分析解決了第二個錯誤傾向，提煉了數(shù)據(jù)庫和知識圖譜這兩項應用核心，偵查人員通過參與數(shù)據(jù)庫和知識圖譜建設(shè)將偵查理論和偵查模式注入大數(shù)據(jù)應用，以此指導偵查場景下大數(shù)據(jù)的運用。大數(shù)據(jù)及其相關(guān)應用對偵查情勢的認定和分析助益頗多，但是目前偵查情勢中只是運用了大數(shù)據(jù)思維，借助了智能化工具，而數(shù)據(jù)存儲和處理能力達不到大數(shù)據(jù)級別，加之實用性較低，一般不具備對個體偵查情勢的分析功能。因此，大數(shù)據(jù)視域下偵查情勢的認定和分析，僅僅是初步開啟了大數(shù)據(jù)在偵查中的運用，不過伴隨科技的發(fā)展，大數(shù)據(jù)必然在偵查情勢乃至整個偵查體系中得到更為廣泛和深入的應用。