犯罪侦查的大数据视角探讨范文

本站小编为你精心准备了犯罪侦查的大数据视角探讨参考范文，愿这些范文能点燃您思维的火花，激发您的写作灵感。欢迎深入阅读并收藏。

摘要:大数据已广泛运用于包括犯罪侦查在内的各个领域，且侦查效果明显。大数据具有整体性思维、相关性思维和预测性思维三大特征，三大思维特征给侦查模式、侦查方法带来了深远影响，即大数据催生了新的侦查模式和侦查方法。大数据在犯罪侦查实践中的运用具有一系列的基本样态，也存在一定的问题，应针对存在问题探索相应的解决方法。

关键词:大数据;侦查模式;侦查方法

目前，大数据作为一种重要的技术方法，已经广泛运用于商业、科技、医疗、教育、经济等诸多领域，在犯罪侦查中的运用也日渐增多，且作用凸显。然而，如何有效运用“大数据”，充分发挥大数据在包括犯罪侦查在内的诸多领域的作用，并将其运用过程中的负面影响降到最低或者有效加以规制，成为当前人们必须要面对、思考和加以解决的问题。

一、大数据:一种实质上的方法论

从本质上讲，大数据不仅是一种技术，更是一种方法论。它从理论到实践两个方面为人们提供了一个认识世界的全新视角。

(一)大数据推动思维方式转变

大数据时代，思维方式的转变主要表现在三个方面:一是从依靠分析少量数据样本，向分析与某事物相关的所有数据转变。小数据时代，由于技术上的限制，人们在思维方式上形成并习惯于采取随机抽样的方法，尽力依凭少量数据去获取尽可能多的研究结果。“统计学的一个目的就是用尽可能少的数据证实尽可能重大的发现。”［1］21在思维方式上，呈现出一种小数据思维方式特征。大数据时代，大数据关注所有数据，遵循“样本=总体”的全数据思维。在思维方式上，呈现出大数据特征，即在海量数据视野下，采取“总体”的研究方法，去探索分析事物背后的深层微观信息。舍恩伯格认为，“在这一思维的转变中社会科学研究方法震动的最为厉害，社会科学不再单纯依赖分析实证数据”［1］16。二是从依赖结构化之小数据和精确性，向“允许不精确”与“接受混杂”转变。小数据时代，研究的基本要求是，在减少数据错误的前提下，保证数据质量、追求结果精确，这也是研究人员的基本思维方式。这种思维方式与小数据时代的结构化数据形态是相适应的。大数据时代，数据结构类型发生了巨大变化，半结构化、非结构化数据占据绝对优势，结构化数据追求“精确性”之目的面临着巨大挑战。据业内专家估计，“当今社会的数据量只有5%的数据是结构化的数据，适用于传统数据库，而95%的非结构化数据无法被利用。在如此混杂的数据世界里，研究往往会因为“精确”思维的指导而错过重要的信息，而大数据因为强调数据规模的完整性和混杂性，有助于进一步接近事实真相”［1］51－64。三是从完全依靠因果关系，向“更好不是因果关系，而是相关关系”转变。小数据时代，因果关系是人们思考与探索的基本路径，一般表现为先假设，后实验，然后对假设予以证实或者推翻。当然，小数据时代，思考与探索事物时也会在某种程度上考虑相关关系。但是，在关系分析过程中，由于相关关系数据获得十分困难、计算能力有限等原因，再加上分析过程中存在较大的主观性因素，相关关系的探求大多仅仅限于“线性”而非“非线性”，“为什么”的因果关系探求表现得更为突出。大数据时代，借助于信息技术、海量数据、强大计算能力和有效分析工具，以及不断拓宽的分析思路，大数据相关关系分析法呈现出更加准确、快捷和有效的特征，且不容易受到主观偏见的影响。探索过程中，通过寻找“关联物”，或者找出新种类数据之间的相互联系，人们就可以比较容易回答“是什么”的问题。大数据告诉人们的是“是什么”而不是“为什么”。大数据时代，人们只需让数据自己发声，不需知道事物现象背后的原因。同时，相关关系还能够为因果关系的研究奠定坚实的数据基础，推动人们的思维方式实现由“为什么”的“因果关系思维”向“是什么”的“相关关系思维”转变，促进人们更加全面、深刻地认识客观世界。

(二)大数据推动工作方法转变

大数据的核心是预测，预测的关键是关联物。通过选择某一现象之关联物，相关关系能够帮助人们预测未来和揭示现实。假如甲和乙经常一起发生，仅需注意到乙发生了，就可以预测甲也发生了。这既能够使人们在不能观测到甲或者直接测量到甲的情况下，揭示可能和甲一起发生的事情，也使人们能够预测未来可能发生什么。小数据时代，数据很少而且收集数据费时费力，相关关系虽然有用，但却很少应用。因此，小数据时代，人们处理事务的方式是被动的，即只有在事件发生之后，才能根据已经发生的事件的具体情况，采用因果关系的方法，去回溯事件或者同类事件发生的根本原因、过程和结果，以及相关的情况。这种被动的因果关系式的回溯，是与小数据时代的基本情况相适应的。大数据时代，“我们现在拥有如此多的数据，这么好的机器计算能力，因而不再需要人工选择一个关联物或者一小部分相似数据来逐一进行分析了”［1］16－17。借助于各海量数据，高超的机器计算能力，以及各种数据分析平台，通过对大数据的相关关系分析，能够预测到当下哪些物品在哪些地区是最流行的;在节假日期间，哪些景区人满为患或者哪些高速公路车辆堵塞;本地区有哪些是来自高危犯罪地区的人，他们可能会在本地区从事哪些犯罪活动，等等。大数据时代，大数据的相关关系分析法具有准确、快捷等特点，且不易受到偏见的影响，这导致用数据驱动的大数据的相关关系分析法，代替了建立假想求证基础上的，容易出现错误的方法。因此，作为大数据的核心，这种建立在相关关系分析法基础上的预测，在包括侦查领域在内的社会各领域的运用越来越广泛，发挥的作用也日益凸显。

二、大数据:催生新的侦查模式与方法

大数据作为一种方法、一种技术，具有强大的数据“收集功能”“管理功能”“分析功能”“挖掘和重组功能”与“预测功能”。大数据运用于犯罪侦查实践，催生了新的侦查模式、新的侦查方法，带来了犯罪侦查领域的一场巨大变革。

(一)大数据与侦查模式

1．整体性思维与侦查模式。小数据时代，由于能力有限，人们只能采取抽样调查的方法处理大量数据，试图通过科学的抽样方法来获取尽可能准确的统计结果。但由于一些重要信息可能存在于某些“非样本”数据之中，即使选取样本的方法非常科学，也无法获取全部的数据。因此，小数据时代的传统思维不可避免地带有“抽样”的印记，即取证思维的有限性和事实还原思维的片面性。大数据时代，人们完全有条件去获得某个研究对象的所有数据，达到“样本=总体”之规模，这种“全数据”“整体性”思维模式，有利于人们对案(事)件进行全方位的观察，不错过任何一个环节，弥补了传统抽样调查片面性的缺陷。大数据侦查思维同样带有“全数据”“整体性”特色，呈现出不同于以往的“全数据思维”“整体性思维”的特征。这种特征在取证和事实还原两个阶段都有所体现。大数据时代，侦查人员不再拘泥于现实空间的书证、物证、人证等载体，而是关注虚拟空间的相关数据。数据空间的技术特征赋予了侦查人员获取全部数据的可能性，使其能够对数据进行整体性、全面性获得。因而，大数据侦查的取证思维也具有整体性特征。或许与案件有关的数据仅仅是一小部分，但是大数据侦查需要先获取一定范围内的所有数据，再通过挖掘、碰撞等大数据方法得出与犯罪案件有关的信息。大数据侦查遵循的是“从大数据到小数据”的取证模式，与传统取证范围、数量的有限性相比，大数据的整体性、全面性取证模式获取的信息更加全面。取证思维的整体性也带来事实还原思维的整体性。在传统侦查思维中，侦查人员通过一个个线索、证据材料去还原案件事实的某些片段，再将这些零散的片段拼凑出整个案件事实。在大数据侦查中，运用的则是一种整体性的事实还原思维，首先还原出更为广泛意义上的“大事实”。如侦查人员如果想获取某一犯罪行为人的某种犯罪事实，可以通过手机数据、电脑数据、网络数据、视频数据等各个维度的数据，去还原犯罪行为人在一定时间内的完整生活、工作事实，而与案件相关的事实必然置于这个“大事实”之中;在此基础上，侦查人员再借助一定的技术手段去分析、判断、甄别其中与案件有关的事实。这是一种从“大事实到小事实”的逻辑过程。与小数据时代传统侦查中的片面化、零散化的事实认定方式相比，大数据侦查基于整体性思维、全数据思维，还原出来的案件事实更具有全面性和完整性。由上可知，大数据时代，侦查的整体性思维、全数据思维特征，必然对传统侦查模式产生重大影响，推动传统的个案分析侦查模式向整体分析侦查模式的转化。

2．相关性思维与侦查模式。小数据时代，人类思维范式是一种因果关系思维，强调原因在前，结果在后，先产生一个假设，然后再去验证假设的正确性。传统的侦查思维是建立在因果关系逻辑的基础之上，对犯罪事实的认定，必须严格地遵循因果关系逻辑，要求证据材料与事实之间具有引起与被引起的因果关系。表现在侦查模式上，必然产生一种遵循因果关系的回溯型侦查模式。大数据时代，大数据颠覆了人类传统的因果关系思维，强调事物之间的相关关系而非因果关系。大数据的相关性主要通过量化两个数值之间的数理关系而得出，这种相关性只能告诉人们“是什么”而不能解释“为什么”，即“知其然而不知其所以然”。“大数据告诉我们‘是什么’而不是‘为什么’。在大数据时代，我们不必知道现象背后的原因，我们只要让数据自己发声。”［1］19在犯罪侦查中，大数据的相关性思维的运用，可以大大拓展犯罪侦查的思维视野，发掘出更多的线索、证据材料。在犯罪侦查中，运用大数据之相关性思维，侦查人员可以从以下两个方面入手:一是“找到一个关联监测它”。大数据可以找到一个现象的良好关联物，通过对关联物的分析来观测现象本身。大数据的这一原理同样可以在犯罪侦查领域运用。如果甲和乙经常一起出现，只要甲现象发生了，那么就可以推测乙现象也发生了。如通过对社交关系网的分析，可以判断哪些人与恐怖分子有联系等。而且，“随着大数据技术的不断发展。未来我们不再需要人工选择关联物，大数据通过计算机能够告诉我们谁是最好的人”［1］75。二是挖掘数据背后的相关性。小数据时代，侦查人员凭借主观能力、主观经验，只能收集与犯罪案件有明显因果关系的线索、证据材料。大数据时代，大数据方法则能够从海量看似与犯罪案件无关的数据中挖掘出相关信息、证据材料。如在当下的犯罪侦查中，通过手机数据、话单数据进行挖掘，能够发现犯罪行为人的行踪轨迹、人际交往关系、通话规律等大量有价值的数据信息，即衍生数据信息。衍生数据信息，是指对与案件、犯罪行为人有关的原始数据进行第二次挖掘、分析后得出的数据信息，它们能够反映出案件或者犯罪行为人的某些深层次特征。根据上述可知，大数据相关性思维能够极大拓展犯罪侦查线索、证据材料之来源，引领侦查人员多角度、全方位地探寻犯罪侦查的突破口。同时，也提醒侦查人员，在直接对犯罪案件开展侦查有困难时，可以通过相关人或者相关事的现象进行相关关系分析;当在现实空间无法找到案件线索或者证据材料，或者案件线索、证据材料不足时，可以借助虚拟空间的相关数据，通过对数据的深度挖掘、分析，找出与犯罪案件有关的更深层次的数据信息。大数据之相关性思维广泛运用于犯罪侦查之中，有力地推动了侦查模式由原生数据侦查模式，向衍生数据侦查模式的转化。

3．预测性思维与侦查模式。如前所述，预测是大数据的核心价值。小数据时代，数据很少且收集十分困难，人们无法基于数据进行预测，人们处理事务的方式是被动的，即只有在案(事)件发生之后，才能根据已经发生的案(事)件的具体情况，采用因果关系的方法，去回溯案(事)件或者同类案(事)件发生的根本原因、过程和结果，以及相关的情况。这种被动的因果关系式的回溯，是与小数据时代的基本情况相适应的。大数据时代，海量数据的存在、计算技术的发展，利用大数据预测成为可能与现实。大数据预测的原理在于相关关系的分析，通过对关联物的观察来预测未来。同样，大数据预测原理也可以运用于犯罪侦查之中。一般而言，犯罪行为是一个循序渐进的发展过程，包括犯罪预备、犯罪实施以及犯罪结束等一系列环节。侦查人员可以通过大数据的预测功能，在犯罪行为实施前去捕捉犯罪信号。如在恐怖犯罪中，犯罪行为人一般会有购买枪支、炸药、刀具等准备行为，如果能够事先对这些购买数据实现监控，则能够及时发现异常，预测犯罪行为的发生。恐怖犯罪行为人的行为轨迹也具有一定特征，我国的暴恐犯罪行为人往往是从新疆、广西、云南等边境地区向内地迁移的，侦查人员同样可以通过恐怖组织成员的行为轨迹数据去捕捉异常信号。大数据预测思维在犯罪侦查领域的运用，常常比在其他领域的运用发挥的作用更大。可以说，大数据之相关性思维，特别是大数据强大的预测功能，有力地推动了犯罪侦查模式由回溯型侦查模式，向预测型侦查模式的转化。此外，大数据时代，大数据技术联姻海量数据，为侦查人员在虚拟空间探寻与犯罪行为人或者案件所对应的数据痕迹提供了极大的便利。通过对数据信息背后的规律、特点之厘清，为小数据时代侦查模式之“人”“案”“物”三个基本要素中注入了“数据”这一新的要素。这种“数据”要素的注入过程，必然促使传统侦查模式向具有“数据”要素的侦查模式转化，即推动“案→人”“人→案”侦查模式向“人→数据→人”“案→数据→案”侦查模式转化。同时，依凭大数据思维的整体性、相关性和预测性原理，犯罪侦查模式还可以进一步向“案→数据→人”和“人→数据→案”的侦查模式转化。

(二)大数据与侦查方法

正如维克托•迈尔•舍恩伯格指出的那样，“数据的方式出现了三个变化:第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据;第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求;第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相互关系。这一切代表着人类告别总是试图了解世界运转方式背后深层原因的态度，而走向仅仅需要弄清现象之间的联系以及利用这些信息来解决问题”［2］11。因此，大数据技术的战略意义不仅仅在于谁手里“掌握”了庞大的数据信息，原始数据只具有原材料的意义，更为重要的在于对这些含有丰富意义的数据，也就是原材料，进行专业分析处理。就犯罪侦查领域而言，就是如何利用这些海量数据创设新的犯罪侦查方法，强化和优化传统的犯罪侦查方法。

1．大数据催生了新的犯罪侦查方法。大数据时代，海量数据的存在，计算技术的提高、信息技术的支撑，都使得利用大数据及其技术创设新的犯罪侦查方法成为可能。目前，包括司法机关、政府机关、企事业单位、社会团体、科研院所，特别是一些互联网企业、电商平台等，都建立了各自的数据库系统，形成了庞大的社会面数据库系统。这些数据库系统不仅存储了庞大的各类数据资源，而且数据库系统还带有强大的数据搜索功能。同时，自2008年“金盾工程”立项建设以来，公安部也建立了庞大的各类数据库系统，各省(直辖市、自治区)、市等也结合本省(直辖市、自治区)、市的实际情况，建立了各类地方数据库系统。庞大的社会面数据库系统和公安机关的自有数据库系统存储了大量数据资源。依托上述两类数据库系统中的海量数据，面对日益复杂的犯罪形势，侦查人员利用大数据创设了许多新的犯罪侦查方法。概括而言，主要有以下几类，即数据搜索法、数据碰撞法、数据挖掘法、数据画像法、犯罪网络分析法，以及社会面数据库系统各类数据调取等。这些依托于大数据的犯罪侦查方法，对于查找犯罪案件线索、锁定犯罪行为人，侦破犯罪案件，特别是对于侦破一些复杂、疑难的犯罪案件，如系列杀人案件、碎尸案件、电信诈骗案件等，已经成为不可或缺的有效侦查方法。

2．大数据强化和优化了传统犯罪侦查方法。小数据时代，犯罪案件侦查主要是以犯罪案件现场和犯罪行为人为中心展开的。在不知谁为犯罪行为人的情况下，通常是以犯罪现场为中心展开现场勘查，以现场勘查到的痕迹、物品为线索进行分析，然后展开进一步的侦查;在知晓谁为犯罪行为人的情况下，抓捕犯罪行为人并加以讯问则成为侦查之重点，当然犯罪现场勘查也是另一个重点。这样，小数据时代，整个犯罪案件侦查始终是围绕着现实空间展开的。大数据时代，大数据为犯罪侦查注入了新的要素，即“数据”要素，使得许多小数据时代的传统犯罪侦查方法获得了新的有效拓展。以犯罪现场勘查为例，大数据时代，犯罪现场勘查不再局限于现实空间，而是拓展到虚拟空间;勘查时收集的也不再限于实体的物品、痕迹，而是包括各种电磁信息痕迹、物品，如案发现场视频监控记录、通信基站的电话通信记录以及被害人随身携带的手机及其他通讯、存储设备中的电磁信息痕迹等，都是虚拟空间的勘查对象。再如，小数据时代，为了确定被害人、犯罪行为人的某些特征、伤害情况或者生理状态，刑事诉讼法规定可以检查犯罪行为人、被害人身体。但是，这种人身检查的结果仅仅是用于该犯罪案件的侦查，而无法通过相关关系用于其他犯罪案件的侦查。大数据时代，人身检查的结果，如指纹、血液、尿液等生物样本，都成为数据库系统中的“数据”，借助于各种数据库系统，这些指纹、血液、尿液等生物样本，就成为日后侦查人员侦破其他犯罪案件的重要数据信息资源。

三、大数据:侦查实践运用之检视

(一)大数据侦查运用之基本样态

目前，在犯罪侦查中，大数据分析结果一般被侦查人员当作侦查线索予以运用。这种单一性的使用样态并没有直接抓住大数据及其技术的核心要义。因为大数据本身具有整体性思维、相关性思维和预测性思维三大特征，这使得大数据分析结果在诉讼中能够作为证据材料使用。因此，在犯罪侦查中，大数据分析结果既可作为侦查线索运用，也作为证据材料在诉讼中加以运用。

1．作为案件线索之运用。在犯罪侦查中，线索是连接侦查人员侦查与案件事实真相的纽带和桥梁，是收集证据材料、查明犯罪案件事实不可或缺的重要侦查要素。犯罪案件发生后，通过现场勘查与走访调查，可能会发现各种各样的案件线索。特别是在大数据时代，案件线索的收集从小数据时代的现实空间延展至虚拟空间，现实空间的案件线索在虚拟空间常常以各种各样的“数据”形态存在着，虚拟空间甚至能够提供更多的现实空间无法提供的案件线索。从大数据分析结果在犯罪案件侦查中的运用来看，大数据作为案件线索运用，主要呈现出两种情形:一是“由案件到线索”。犯罪案件发生后，利用大数据方法能够收集到与犯罪案件有关的线索。由于是作为案件线索加以运用，法律对大数据方法的运用以及数据本身的形态，并未作出明确规定。因此，在犯罪案件发生后，侦查人员运用大数据方法收集的案件线索呈现出多样性，既有与犯罪案件直接相关的线索，也有与犯罪案件间接相关的线索。例如，当知晓犯罪行为人的身份后，侦查人员可以通过社会数据库系统和公安机关自有数据库系统，收集与犯罪行为人直接或者间接关联的数据信息。此外，通过对数据的挖掘、比对和分析，还可能会收集到与犯罪行为人有关联的更深层次的案件线索，如有关犯罪行为人的生活、工作、学习经历，性格特征，个人喜好、人际关系等方面的数据信息。尽管有时这些数据信息与犯罪行为人，或者犯罪案件之间的联系可能是间接的，但是它们对犯罪案件侦查起到的线索引领作用却是十分重要的。二是“由线索到案件”。实践中，有些案件或者事件发生后，发生伊始并不知道其是否发生，也不能确定是案件还是事件。在这种情况下，侦查人员可以结合案件或者事件的具体情况，通过社会数据库系统和公安机关自有数据库系统，进行搜索、挖掘、分析与研判与案件或者事件有关的各种线索，来确定某一犯罪案件是否发生。例如，某年冬天，甲县乙村刘某某到派出所报案称，其妻因与其发生口角，离家出走已经10多天未归，自己到亲戚、朋友、熟人处寻找也没有结果。派出所接到报案后，一方面，通过失踪人员数据库系统和其他方式安排寻找失踪人员事宜，另一方面对刘某某个人及家庭情况展开调查。经调查发现，刘某某有上网聊天与交友的嗜好，并且与多名女性网友有暧昧关系。在厘清刘某某的个人情况后，侦查人员运用大数据方法，对刘某某的网络交友情况、手机话单、近期的活动轨迹等情况进行搜索、挖掘、分析和研判，获得了与刘某某妻子失踪相关的线索，综合分析后认为，刘某某有杀害其妻子的可能性，最后通过相关案件线索侦破了刘某某杀妻一案。

2．作为证据材料之运用。从严格的意义讲，大数据并非证据材料，只有借助于各类数据库系统进行搜索、挖掘、比对与分析，形成相关的大数据分析结果，才能成为证据材料，用以证明犯罪案件事实。犯罪侦查中，大数据作为证据材料使用，主要有两个途径:一是由线索转化为证据材料。“线索”与“证据材料”具有完全不同的含义，即“线索”常常与侦查阶段相对应，“证据材料”则对应于侦查、审查起诉和审判三个不同的诉讼阶段;“线索”的收集既没有严格的程序性要求，也没有固定的形式要求，只要对侦查行为的展开具有引领和推动作用的，都可以称为“线索”;而证据材料的收集则需要遵守法定的程序和要求，并以法定的形式表现出来。但从侦查实践来看，“线索”和“证据材料”并没有明确的界限。在犯罪侦查过程中，“线索”一旦查证属实就可以转化为证据材料，对证明犯罪案件事实起到重要作用。在犯罪侦查中，侦查人员开始掌握的大多是“线索”，但不论是常规“线索”还是“大数据线索”，当这些“线索”能够证明犯罪案件事实，符合证据材料属性，获取程序合法时，就能成为犯罪案件定案的证据材料。二是“大数据”或者“大数据分析结果”直接作为定案根据。犯罪是具有社会危害性、刑事违法性和应受刑事惩罚的行为，故此，犯罪行为人在作案时通常都会采取一些反侦查措施，以规避侦查机关的侦查。特别是一些蓄谋已久的故意杀人案件、强奸案件、抢劫案件和绑架案件，犯罪行为实施之前，犯罪行为人大都经过精心准备，犯罪行为实施后大都进行过反侦查措施处理。在侦查过程中，侦查人员通过对现实空间的犯罪现场进行勘验、检查，能够收集到物品、痕迹，以及其他的微量生物材料;通过对虚拟空间的犯罪现场进行勘验、检查，能够收集到各种电磁信息痕迹，如案发时间段的相关人员的通讯数据信息、视频监控中的监控数据信息等。之后，侦查人员会将这些微量生物检材进行检验，并将检验结果录入数据库系统，也会将各种电磁数据信息录入数据库系统，借助大数据技术对它们进行搜索、挖掘、比对、分析与研判，形成大数据分析结果。当这些“大数据”或者“大数据结果”能够证明犯罪案件事实，收集程序合法，满足证据属性与要求时，就成为直接证明犯罪案件事实的定案根据。必须指出的是，“大数据”或者“大数据分析结果”成为犯罪案件的定案根据，除了要求具有客观性、关联性和合法性三个特征外，还必须符合以下要求，即:(1)数据内容的完整性;(2)数据来源的复合性;(3)数据处理技术的科学性。

(二)大数据侦查运用之问题与解决

目前，在犯罪侦查中，大数据已广泛运用，且作用日益显现。但是，在大数据的运用过程中也出现了一系列亟待解决的问题。

1．大数据侦查运用之问题。从犯罪侦查大数据运用实践来看，大数据运用的作用明显，但问题也不少，有些问题还相当严重。概括来说，主要有以下方面:一是“数据困境”，即数据不足、数据隐蔽和“数据孤岛”问题。运用大数据侦查，需要各种数据之间互联互通。就社会面大数据而言，一方面，存在着数据总量上的不足，另一方面，由于社会面数据库系统分别属于不同层级、不同类型的国家机关、企事业单位、社会组织和其他相关机构，数据库之间彼此是分离的，没有实现互联互通，存在着严重的“数据壁垒”“数据孤岛”问题。同时，由于数据公开的程度不足，级别较低，还存在着“数据隐蔽”的问题。。就公安机关大数据而言，公安部建立了与犯罪侦查有关的各种数据库系统，并出台了一些部门规章和内部规定规范各种数据信息的收集、录入，但与犯罪侦查需要相比，数据不仅在“量”上不足，而且在“质”上也难以满足犯罪侦查的需要。在数据信息的互联互通上，基本上实现了全国层面的互联互通，以及数据查询与比对分析，但各省、市、县公安机关之间，以及同一行政区域的公安机关内部的不同警种之间，数据信息系统并不能互联互通。二是“大数据专家”不足问题。小数据时代，数据呈现结构化形态。大数据时代，半结构化、非结构化数据达到95%以上;数据来源也发生了根本变化，即由小数据时代相对固定的单位电脑、个人电脑发展到移动存储电子终端设备，如笔记本、平板电脑以及其他具有存储功能的电子设备等。面对大数据时代带来的巨大变化，在海量数据中如何实现数据的集成转化、如何将整体混杂的海量数据加以去粗取精、去伪存真，并从中找出有用的数据信息，大数据人才或者“大数据专家”就成为关键因素。目前，我国公安机关的大数据人才或者“大数据专家”严重不足，普通的侦查人员根本不懂大数据知识，更不要说利用大数据技术进行犯罪案件的侦查。就是从事技术侦查方面的侦查技术人员，对大数据和大数据分析技术的精通程度与其他行业相比，也存在比较大的差距。大数据人才或者“大数据专家”不足的问题，带来的最直接影响就是犯罪侦查机构的大数据分析技术十分薄弱，数据驱动力不足，导致大量的数据处于“休眠”状态，无法发挥大数据在犯罪侦查中的应有作用。三是大数据与个人隐私保护问题。作为一种技术，大数据在为犯罪侦查提供有效利器的同时，也会带来公民个人隐私保护的问题。大数据可以对人们的状态和行为进行预测，未被妥善处理的大数据会对公民隐私造成极大侵害。犯罪侦查中，通过社会面数据库系统和公安机关自有数据库系统，收集、查询、挖掘、分析与比对公民个人的大数据信息，是侦查人员行使侦查权的应有之意，在法律上也存在立法依据。但与犯罪侦查有关的大数据可能涉及国家公职人员、普通公民的生活、生产、医疗、教育、经济、社会等所有行为，以及与其有过交往的其他社会组织和个人的所有行为。因此，从技术层面来说，犯罪侦查中的数据搜索、挖掘、比对与分析，完全可以获取公民个人的绝大多数数据信息，并知悉公民个人的相关隐私。这种近乎透明的、对公民个人数据信息的知悉，如果没有严格的法律规制与对法律的切实执行，势必严重干扰公民个人的正常生产、生活，严重侵犯公民个人的隐私权。四是大数据侦查管理与国家安全问题。大数据时代，信息网络安全关乎一个国家的政治、经济、文化和国防等诸多领域的安全，甚至关乎一个国家的政权安全，数据资源的占有和数据领域的话语权的竞争，已经成为当下世界各国竞争的新形式。犯罪侦查过程中，侦查人员可能会接触到涉及国家秘密、国家安全的大数据，如果不能有效管理这些大数据，一旦泄露出去就有可能危害到国家安全。“大数据是与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，是一个国家数字主权的体现，大数据将直接影响国家和社会的稳定，是关系国家安全的战略性问题。”［3］犯罪侦查中，大数据及其技术运用必然涉及各类数据库海量数据挖掘、比对与分析，这些数据是涉及不同国家机关、社会团体、企事业单位、公职人员和普通公民的相关信息和行为记录。大数据侦查意味着，如果不能对大数据进行有效管理，一旦泄露出去，有关我国政治、经济、文化和国防等领域的数据信息，有关公民个人的数据信息，就有可能会被西方敌对势力或者组织、敌对分子所掌握，进而进行颠覆我国国家政权或者诋毁我国国家制度等方面的活动。因此，利用大数据进行犯罪侦查，如果没有严格执行的数据管理制度与体系，势必会严重威胁我国的国家安全。

2．大数据侦查运用问题之解决。解决大数据侦查运用过程中存在的问题，可以从以下几方面入手:一是整合数据库系统”，解决“数据孤岛”问题。整合数据库系统包括三个方面:(1)整合公安机关自有数据库系统。为此，各行政区域的公安机关应当统筹安排，整体规划，将本行政区域内公安机关的不同警种、不同部门的业务数据库系统统一纳入数据信息中心，破除数据壁垒，实现数据库系统数据的互联互通。除实现数据库系统的互联互通外，还应当把电子围栏、车辆轨迹、视频图像、PDT轨迹、民警查询、调用的行为日志等非结构化数据加以整合。同时，通过警综平台、移动警务系统、社区警务平台，以及各种业务应用系统，进行全面、准确的数据信息采集录入工作，对各种结构化数据进行归类与整合，作为大数据来源的重要补充(2)整合社会面数据库系统。目前，社会面数据库系统十分广泛而庞大，政府机关、企事业单位、社会团体和各种网络运营商都建有自己的数据库系统，这些数据库系统中存储了大量与“人”“物”“案(事)件”有关的各种数据信息资源，它们对侦查机关侦破各类犯罪案件的潜在作用不可低估。因此，应当在依法依规的前提下，通过拉入或者购买、资源提供等方式，实现与社会面数据库系统的对接与信息融通，拓展犯罪侦查过程中所需各类数据信息的收集渠道。例如，整合和利用互联网、QQ群、微信朋友圈、物流、电商、电信、水电气、社保卫生等平台的数据信息，形成一种全民化的大数据采集与运用格局。(3)加强不同区域公安机关的数据信息交流。由于我国的公安机关是按照行政区域划分设置的，形成了“条块”结合的现状，特别是“块”状表现得十分明显。因此，为了保障对犯罪案件的及时、高效侦破，必须加强与其他省市公安机关数据信息的交换。对此，可以通过与其他省市公安机关签订数据交换共享合作协议，或者定期召开数据应用协作会议等方式，实现实体数据交换，相互开通授权，最终实现不同行政区域公安机关数据的共享运用。二是实施大数据国家战略，培养大数据人才或者“大数据专家”。就犯罪侦查而言，实现在犯罪侦查中高效运用大数据及其技术，最为重要的就是培养公安机关的大数据侦查人才或者“大数据专家”。对此，公安机关应当以2015年国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》为契机，制定大数据人才或者“大数据专家”培养和引进计划，一方面从国内外著名大学或者科研院所引进大数据人才或者“大数据专家”，同时将公安机关中一些具有大数据技术基础知识的公安民警选派到国内外著名大学或者科研院所进行为期2—3年的深造学习;另一方面，利用公安高等院校、科研院所进行大数据人才或者“大数据专家”的培养，如在中国人民公安大学或者中国刑事警察学院开设大数据侦查专业方向或者大数据侦查课程等，培养和储备一批能胜任大数据收集、挖掘、比对与分析的人才，为大数据在犯罪侦查中的高效运用奠定坚实的基础。三是加强和完善大数据相关立法，保护公民个人隐私权。大数据在给社会带来“红利”的同时，也存在着一定的负面影响。“大数据挖掘分析得越精准、应用领域越广阔，个人隐私和数据安全保护就会变得越紧迫。”［2］111

目前，我国有关大数据和公民个人信息保障方面的法律、法规尚未健全，这不仅制约了大数据行业的发展，也给公民个人信息安全埋下了隐患。“我们时刻都暴露在‘第三只眼睛’之下:谷歌监视着我们的网页浏览习惯，亚马逊监视着我们的购物习惯，而微博什么都知道，不仅窃听到我们心中的‘TA’，还有我们的社交关系网”，“我们的隐私被第二次利用了”［4］。在犯罪侦查中，大数据的广泛运用不仅是一般的道德问题，也是法律问题。因此，应当修改刑法、刑事诉讼法及其有关法律、法规，或者制定新的法律、法规，专门规定犯罪侦查中大数据的运用问题，明确与大数据运用有关的各方的权利、义务与责任，以及犯罪侦查中个人数据信息查询、挖掘与比对的程序和要求，给“第三只眼”戴上眼罩，为大数据在犯罪侦查中的合理、合法运用提供法律上的保障。四是加强和完善大数据相关立法，保障国家“数字主权”安全。大数据时代，国家影响力和主导权体现在对数据的掌控上。在安全层面，“大数据安全”已经影响国家战略安全。大数据时代，网络空间中，许多涉及国家安全的机密数据的安全随时都可能受到威胁，都有可能成为被攻击的目标，大数据安全已经成为国家安全中一个极为关键的组成部分。犯罪侦查中，除了要利用公安机关自有数据信息库系统中之海量数据外，还需要利用社会面上各种数据库系统中的数据信息。如果没有相应的法律、法规加以规制，必然会呈现一种无序而杂乱状态，造成相关重要数据信息的流失。因此，为了保障国家“数字主权”安全，规范包括犯罪侦查在内的各种数据运用行为，除强力推进《刑法》《反恐法》和《网络安全法》的贯彻实施外，应当制定一部专门的信息安全法，规范包括侦查机关在内的不同社会主体对自有数据库系统和社会面数据库系统中各类数据信息的运用，以使国家的“数据主体”保护于法有据。

参考文献:

［1］维克多•迈尔－舍恩伯格，肯尼思•库克耶．在数据时代:生活、工作与思维大变革［M］．杨盛燕，周涛，译．杭州:浙江人民出版社，2013．

［2］新玉言，李克．大数据———政府治理新时代［M］．北京:台海出版社，2016．

［3］李国杰，程学琪．大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域———大数据的研究现状与科学思考［J］．中国科学院学刊，2012(7)．

［4］王彬．犯罪侦查中的大数据应用分析［J］．中国刑警学院学报，2017(4):33．

作者：王彬 单位：河南警察学院