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大数据培训学习:大数据驱动的侦查模式是时代的必然选择

大数据时代的到来,西方更是着力建构大数据驱动的犯罪侦查和控制体系。大数据驱动犯罪侦查和控制体系利用大数据帮助警察分析历史案件、发现犯罪趋势和犯罪模式;通过分析城市

  大数据时代的到来,西方更是着力建构大数据驱动的犯罪侦查和控制体系。大数据驱动犯罪侦查和控制体系利用大数据帮助警察分析历史案件、发现犯罪趋势和犯罪模式;通过分析城市数据源和社交网络数据,预测犯罪;利用大数据,优化警力资源分配,从而提高社会和公众安全水平。科多大数据培训带大家来看看大数据在侦查领域怎么大放异彩吧。
  模式指经过提炼和抽象的标准样式。侦查模式反映了侦查要素的结构关系和运行逻辑。侦查模式可以按照不同的标准进行分类。学界按照侦查是否运用信息科技手段,把侦查模式分为传统的侦查模式、信息主导侦查模式。然而,如果从信息论的视角来看,传统侦查模式与信息主导侦查模式的本质区别不是是否运用信息,而是信息记录、存储、提取以及分析方式上的根本差别。按照侦查所能运用信息的记录、存储、提取以及分析方式,可以把侦查模式划分为传统侦查模式、业务信息主导的侦查模式和大数据驱动的侦查模式。学界一般将业务信息主导的侦查模式和大数据驱动的侦查模式合称为信息主导侦查模式,但两者之间不仅是发展阶段上的差异(大数据驱动的侦查模式是在业务信息主导侦查的基础上发展起来的),而且在信息类型、信息提取和研判方式上也有根本差异,最重要的是由此差异而带来侦查理念、特征和机制上的根本变革。
  传统侦查模式是在信息存储、提取和分析上几乎没有什么科技含量的模式。传统社会,人类对信息的记录和存储方式主要是人的大脑和书写体系(传统社会由于信息记录的需要发展出一整套书写体系,由此而产生了许许多多按时间汇集的分门别类的书写档案库)。对于犯罪的信息记录来说,除了大脑和书写档案外,犯罪现场也以物质交换的形式记录着犯罪信息。因此,传统的侦查主要手段是调查访问(对大脑储存的信息提取)、书写档案的查询。①人脑信息的存储和提取的特点是:分散在不同的人身上;信息的准确性差,受到外在环境和信息储存者自身感受能力、记忆能力等影响;信息缺乏稳定性,信息量和准确性随着时间变化而衰减;信息能否提取以及提取的质量,首先取决于能否找到储存信息的人,其次取决于侦查人员的询问技术(经验)、被询问人表达能力、情绪、配合态度等等多种因素。书写档案记录信息的优点是准确性高、稳定性强,但其有两个重大缺陷:一是提取困难。人们要找到其中一点有用信息,就得把所有的资料翻阅一遍;尽管后来建立了图书馆式的目录索引,但查找起来依然耗时费力。二是不能提供直接的犯罪信息。书写档案不可能是犯罪的实时记录,只可能是犯罪破获后一种事后登记,因此这种档案对于需要破获的犯罪来说,不能提供直接的犯罪信息。传统侦查的信息分析研判主要依靠侦查人员的经验,有经验的侦查人员往往成为是否破案的关键。
  总之,这种模式科技含量低、粗放型特征突出,能否破案主要取决于侦查人员的经验和投入的人力多少,不仅如此,还取决于侦查人员的运气。这对于传统静态、单一的社会及其犯罪也许能够适应,而与动态、复杂的社会及其犯罪几乎完全不匹配。
  业务信息主导侦查模式是在信息技术引领下的以业务信息存储、提取和研判为基础的侦查模式。随着信息技术的发展,各种各样信息记录和存储设备被广泛使用。信息记录和存储不再完全依赖人脑和书写档案,而是电子化的记录,存储设备成为人类记录和存储信息的主要方式。这些设备代替人脑和书写档案实时记录着人类的行为,也记录了犯罪行为。所记录和存储的信息从来源和存储分布来看,形成于不同的业务经营并分布储存在不同的业务信息库中,如商家记录和存储人们的消费信息、银行记录和存储了人们的金融交易信息、医院记录病人信息等等。
  这些信息库缺乏整合,相互之间形成信息孤岛,信息冗余和信息孤岛成为信息存在的基本生态。就业务信息主导侦查模式来说,其主要特征是:一是侦查部门依赖于公安平台所累积的结构化的数据库主要用于人、事、物的核查、比对,实时犯罪信息仍然主要依靠人工采集。二是信息提取依然困难。不可否认,相比传统侦查模式,业务信息主导的侦查模式针对公安机关所累积结构化信息来说,确实大大提高了查询、比对效率,但是面对越来越多地被累积的不同来源、不同结构的数据,尤其是大量的半结构化和非结构化数据,既缺乏数据整合的技术和机制,也缺乏信息提取的技术手段。结构化数据是先有模型后有数据,大多具有事后登记的性质(也有少量的实时记录的数据如旅馆住宿等),很难有实时犯罪行为记录信息,其主要价值在于对人、事、物的核查;而正是不同来源的半结构化、非结构化数据中实时记录了犯罪的“蛛丝马迹”。三是信息分析、研判仍然主要依靠侦查人员的经验。业务信息系统主要用于简单的查询、比对,但是不能进行智能化的算法分析。总的来说,这种侦查模式面对当下的犯罪态势,尤其是流动性犯罪、数字化犯罪等,难有成效。
  大数据驱动侦查模式是建立在大数据和云计算平台的基础上,是大数据时代的信息主导侦查模式的升级换代。在大数据时代,大数据驱动的侦查模式是一种时代的必然选择,这不仅在于复杂的犯罪态势及其数据化生态,更在于大数据技术使得这种选择成为现实。
  首先,犯罪的数据化生态是大数据驱动侦查模式的现实基础。面对当下复杂的犯罪态势,人们似乎有点不知所措。犯罪的控制某种程度上是一种侦查技术对犯罪技术保持优势。然而现代性的发展使犯罪者具有更强的匿名性、流动性等,从而一度打破了公安机关曾经具有的优势,这也是如今犯罪爆发性增长的原因之一。然而犯罪作为一种社会存在,当社会成就犯罪条件时,也会给人类提供制约其的机会。犯罪的数据化生态根本改变了犯罪信息的记录和存储方式,极大扩大了“社会记忆”,大数据技术将彻底改变侦查技术与犯罪技术之间的对比关系。因此,我们必须改换传统的侦查模式,采用大数据驱动侦查模式以控制犯罪和打击犯罪。
  其次,在大数据时代,侦查所面对和所能处理的数据不再是小数据,而是大数据。如今,侦查所面对和所能处理的数据具有体量大、类型多、价值密度低的特征。“池塘”和“大海”最容易发现的区别就是规模。过去侦查,即使是业务信息主导侦查阶段,所面对或所能处理的数据量相当于“池塘”,而与此相对照,现代侦查所面对和能处理的数据量则是“大海”。不仅如此,现代侦查所面对的则是数据的多样性:从结构上看,不仅有结构化数据,还有大量半结构化和非结构化数据;从数据类型看,有业务数据、用户原创数据、传感器感知数据;从数据表现形式看,有文字、图片、音频、视频、链接等;从犯罪案件构成角度看,有人及其关系、行为、物、时间、空间和主观意图数据。数据的价值密度低。在巨量的数据中,有关犯罪数据混杂其间,仅仅是其中小小的“浪花”,但其弥足珍贵。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。
  第三,大数据技术能从海量的数据中对犯罪信息进行提取、分析研判以及预测未来。大数据是其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、处理的数据。而以云计算为依托的大数据技术可以突破常规技术成本和时限的要求。具体来说,其一,大数据技术能适时提取和分析处理多结构多源数据,尤其是半结构和非结构化的数据,能够从海量的、杂乱无章的数据中抽取出大量的与犯罪相关的细节、点滴片断、不同侧面数据、信息,并且能把“数据联系起来、信息点连接起来、片断串联起来”,从而能将表面看来毫无意义、互不关联的数据碎片拼出一幅清晰完整的犯罪图画。而对于确定一个犯罪嫌疑人的身份来说,也许只需要四个信息点就足够了。其二,大数据以云计算为依托,能够在合理时间内进行信息提取和分析。以周克华案件为例,南京警方动用上百名警力花费了数天时间对视频监控数据进行人肉搜索,而运用大数据技术也许只要几个小时就足够了。其三,大数据技术,一个最为根本的突破是能够运用海量数据进行算法分析,进行信息研判,从而帮助我们认识过去,分析原因,揭示犯罪发生的规律。最后,大数据能在分析过去中寻找有意义的模式,从而预测未来,为我们优化警力资源配置、打击犯罪提供先机。
  大数据的出现为了我们侦查行业,追踪犯罪分子提供了有力的帮助。大数据在各个行业领域有着举足轻重的地位。看着大数据受到这么多企业、政府社会的关注,所以大数据的发展前景是非常光明的。想要进入大数据行业进行大数据培训的小伙伴们,可以来科多大数据官网了解更多资讯,线下大数据培训和线上大数据培训都有哦~
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