“大數(shù)據(jù)”時代的公安工作初探

周 飛，石晉杰，崔 磊

（上海公安高等?？茖W(xué)校， 上海 200137；上海市公安局指揮部， 上海 200042）

“大數(shù)據(jù)”時代的公安工作初探

周 飛，石晉杰，崔 磊

（上海公安高等專科學(xué)校， 上海 200137；上海市公安局指揮部， 上海 200042）

自2012年以來，“大數(shù)據(jù)”（Big Data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。對公安工作而言，“大數(shù)據(jù)”時代的來臨，既是挑戰(zhàn)，又是機遇。公安機關(guān)必須順應(yīng)形勢發(fā)展，從工作思維、頂層設(shè)計、信息整合、共享應(yīng)用、人才保障等方面入手，助推公安工作新發(fā)展、新進(jìn)步。

“大數(shù)據(jù)” ； 信息化；公安工作；發(fā)展

技術(shù)性革命的意義在于，它能改變?nèi)藗兊乃季S方式和工作模式，成為變革世界的源泉。當(dāng)前，越來越多的專家學(xué)者和學(xué)術(shù)機構(gòu)提及“大數(shù)據(jù)”（Big Data）這一概念，并將與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新，視為繼云計算、物聯(lián)網(wǎng)之后IT產(chǎn)業(yè)又一次顛覆性的技術(shù)變革，認(rèn)為其對國家治理模式，對企業(yè)的決策、組織和業(yè)務(wù)流程，對個人生活方式等將產(chǎn)生全方位的影響。國外有媒體預(yù)測，2013年將成為“大數(shù)據(jù)”元年。邁入“大數(shù)據(jù)”時代，對公安工作而言，既是挑戰(zhàn)，又是機遇。積極順應(yīng)這股變革的潮流，必將對公安工作產(chǎn)生積極而深遠(yuǎn)的影響。

一、“大數(shù)據(jù)”時代的特點與影響

（一）“大數(shù)據(jù)”時代的內(nèi)涵與特點

目前，“大數(shù)據(jù)”一般指的是這樣一種現(xiàn)象：互聯(lián)網(wǎng)公司在日常運營中生成、累積的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)。半個世紀(jì)以來，隨著計算機技術(shù)全面融入社會生活，信息爆炸已經(jīng)由量變引發(fā)質(zhì)變。即，以往在小規(guī)模數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上無法完成的事情，在大規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上可以奇跡般地得以實現(xiàn)。邁入“大數(shù)據(jù)”時代有兩個明顯的標(biāo)志：一是數(shù)據(jù)儲存能力的進(jìn)步，使世界能被“數(shù)字化”記錄。據(jù)預(yù)測，2013年，人類存儲的數(shù)據(jù)可達(dá)3ZB（澤字約相當(dāng)于普通數(shù)據(jù)計量單位“千兆字節(jié)”的一萬億倍）。更重要的是，數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)在所有的數(shù)據(jù)中占98%以上，而2000年數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)只占所有數(shù)據(jù)的25%。二是運算能力的進(jìn)步，使運算和應(yīng)用“大數(shù)據(jù)”成為可能。據(jù)統(tǒng)計，計算機數(shù)據(jù)處理能力提升速度比存儲能力提升還要快1倍左右?！霸朴嬎恪币褳橛嬎銠C運算速度的提升提供了更強大的動力。2011年5月，美國易安信公司（EMC）把其World 2011大會的主題設(shè)為“云計算相遇大數(shù)據(jù)”，正式提出了“大數(shù)據(jù)”的概念。同年6月，國際數(shù)據(jù)公司（IDC）發(fā)布年度研究報告《從混沌中提取價值》，提出了全球進(jìn)入“大數(shù)據(jù)”時代的論斷。其依據(jù)為：其一，根據(jù)IDC過去五年的研究發(fā)現(xiàn)，全球數(shù)據(jù)量大約每兩年翻一番；其二，到2010年，全球數(shù)據(jù)量跨入ZB時代；其三，未來全球數(shù)據(jù)增速將會維持，預(yù)計到2020年全球數(shù)據(jù)量將達(dá)到35ZB。

“大數(shù)據(jù)”主要是通過虛擬社會和現(xiàn)實社會的人們各類勞動、生產(chǎn)、生活活動而產(chǎn)生的，有如下四個特點：一是數(shù)據(jù)量的巨大。據(jù)IDC統(tǒng)計，2008年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為0.49ZB，到2011年的數(shù)量更是高達(dá)1.82ZB，相當(dāng)于全球每人產(chǎn)生200GB以上的數(shù)據(jù)。據(jù)預(yù)測，到2020年，全世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達(dá)到今天的44倍。二是數(shù)據(jù)的復(fù)雜多樣。除來源多元外，其自身類型也是多種多樣。三是數(shù)據(jù)價值密度相對較低。因為數(shù)據(jù)信息海量特征，挖掘“大數(shù)據(jù)”的價值猶如沙里淘金，如何更迅速地完成數(shù)據(jù)的價值“提純”，是“大數(shù)據(jù)”時代亟待解決的難題。四是處理速度快、時效性要求高。對于“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用而言，必須在1秒鐘內(nèi)形成答案，否則這些結(jié)果可能就是過時的、無效的。比如，立足于“大數(shù)據(jù)”的股市分析，往往相差幾秒就會造成得出的結(jié)論過時無用，甚至造成巨大經(jīng)濟損失。

需要說明的是，“大數(shù)據(jù)”和“云計算”盡管是兩個不同的概念，但兩者之間有很多交集。全球主要的“云計算”公司，比如谷歌、雅虎、亞馬遜等都擁有大量數(shù)據(jù)。這些公司在構(gòu)建云基礎(chǔ)設(shè)施時，就往往會考慮“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用。換言之，“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用必須運行在“云”基礎(chǔ)設(shè)施上，“大數(shù)據(jù)”離不開“云計算”?！按髷?shù)據(jù)”應(yīng)用與“云計算”對基礎(chǔ)設(shè)施底層的要求是一樣的，即規(guī)模化、自動化、靈活的資源配置等。

（二）“大數(shù)據(jù)”時代對思維方式和工作方法的沖擊

一是“大數(shù)據(jù)”分析使社會科學(xué)擺脫了對抽樣分析的單純依賴。社會科學(xué)中的統(tǒng)計測量方法與幾何學(xué)定律、物理學(xué)萬有引力定律一樣，都是構(gòu)建現(xiàn)代文明的基石。在數(shù)據(jù)收集和處理能力有限的“小數(shù)據(jù)”時代，統(tǒng)計學(xué)家發(fā)明了隨機采樣法，即通過盡可能少的數(shù)據(jù)獲得盡可能接近實際情況的結(jié)果。但這種方法存在諸如準(zhǔn)確性高度依賴采樣隨機性、無法滿足分類深入分析要求等缺陷。在“大數(shù)據(jù)”時代下，通過將“樣本”擴展到全體數(shù)據(jù)，不僅可以提高分析的客觀準(zhǔn)確性，更有條件對數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位細(xì)分和探究，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度利用。二是“大數(shù)據(jù)”帶來明顯的效能優(yōu)勢。微軟、谷歌等公司科學(xué)家在進(jìn)行“大數(shù)據(jù)”實驗時發(fā)現(xiàn)，“大數(shù)據(jù)”條件下的簡單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效，當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定程度后，將帶來明顯的效能優(yōu)勢。2008年，麻省理工學(xué)院的兩位經(jīng)濟學(xué)家決定拋開政府提供的精確經(jīng)濟數(shù)據(jù)，改用互聯(lián)網(wǎng)上數(shù)量更多但精確度相對較低的商品信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)運算，結(jié)果在2008年雷曼兄弟破產(chǎn)后馬上就發(fā)現(xiàn)了通貨緊縮趨勢，而依賴官方數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測的學(xué)者直到2個月后才得出相同結(jié)論。三是提升了相關(guān)關(guān)系分析的精度和效率，使“捕捉現(xiàn)在，預(yù)測未來”成為可能。相關(guān)關(guān)系分析是指通過量化分析兩個事物之間的數(shù)理關(guān)系，尋找趨勢規(guī)律的統(tǒng)計計量方法。在“大數(shù)據(jù)”時代之前，受制于數(shù)據(jù)量的限制，相關(guān)關(guān)系分析的應(yīng)用很少，效果也很容易受到人為因素的影響。人類可以把數(shù)學(xué)算法運用到海量數(shù)據(jù)上，以此來修正人類的偏見和直覺，讓“數(shù)據(jù)說出未來”。近年來，計算機學(xué)家、物理學(xué)家、數(shù)學(xué)家、社會學(xué)家已經(jīng)通過無數(shù)次實驗證明，人類的大部分行為都受制于規(guī)律、模型以及原理法則。甚至有美國學(xué)者指出，在“大數(shù)據(jù)”時代，人類93%的行為是可以預(yù)測的。

二、邁入“大數(shù)據(jù)”時代的公安工作

經(jīng)濟全球化進(jìn)程的加快，全球各地間的聯(lián)系變得日益緊密，資源網(wǎng)絡(luò)通達(dá)世界每一個角落，通信和交通工具打破了地理的局限，跨地區(qū)、跨國流竄犯罪、利用互聯(lián)網(wǎng)實施的“不在場”犯罪等日益增多；網(wǎng)絡(luò)謠言、社會矛盾等各種不安定因素大量出現(xiàn)；現(xiàn)代城市的安全軟肋日益增多。對此，如何第一時間發(fā)現(xiàn)安全隱患和犯罪苗頭？如何第一時間鎖定對象，實施打擊？等等。這都對警務(wù)工作提出了新的挑戰(zhàn)。而“大數(shù)據(jù)”無疑為此提供了一條解決之道。

目前，世界很多國家與地區(qū)警察部門都在積極應(yīng)對“大數(shù)據(jù)”時代的挑戰(zhàn)。所謂“情報主導(dǎo)警務(wù)”，從某種意義上而言，就是通過對海量的信息積累和分析處理，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)相關(guān)規(guī)律，并據(jù)此指導(dǎo)相關(guān)警務(wù)工作。如香港警務(wù)部門通過構(gòu)建情報信息中心，以海量數(shù)據(jù)分析彌補傳統(tǒng)線人、臥底工作的不足，有效提高了偵查破案和維護(hù)社會穩(wěn)定工作能力，而對中國內(nèi)地公安機關(guān)而言，盡管尚未提出明確“大數(shù)據(jù)”時代公安工作的發(fā)展對策，但隨著信息時代、信息技術(shù)的發(fā)展，公安工作已經(jīng)踏上了探索“大數(shù)據(jù)”之路。

（一）“大數(shù)據(jù)”時代公安工作的發(fā)展前景

應(yīng)當(dāng)看到，十多年的公安信息化建設(shè)，為公安工作運用“大數(shù)據(jù)”提供了強大基礎(chǔ)保障；各類數(shù)據(jù)采集、傳輸?shù)谋憬莼?，為公安工作開展海量數(shù)據(jù)分析提供了有力支撐。同時，近年來的相關(guān)實踐和探索，為公安工作邁入“大數(shù)據(jù)”時代奠定了扎實的實踐基礎(chǔ)。為此，我們肯定地說，“大數(shù)據(jù)”時代的來臨，必然會為公安工作帶來全新的變革。初步預(yù)測，以下幾項工作將取得長足進(jìn)步：

一是“由人到案”偵查能力得到顯著提升?！坝扇说桨浮眰刹槟Ｊ奖旧砭褪且环N由情報信息入手，挖掘線索，針對性經(jīng)營，適時破案打擊的綜合性偵查工作方式?！按髷?shù)據(jù)”時代的到來，必然為公安機關(guān)帶來更全面的數(shù)據(jù)支持。在數(shù)據(jù)全面的情況下，通過數(shù)據(jù)比對，以往在大量數(shù)據(jù)中被淹沒的微觀細(xì)節(jié)和異常情況就能顯現(xiàn)出來，為“由人到案”的偵查提供大量線索。美國Xoom公司是一個專門從事跨境匯款業(yè)務(wù)的公司，它在數(shù)據(jù)公司的支持下對每一筆交易的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。2011年，它注意到某賬戶從新澤西州匯款交易量比正常情況多了一些，盡管單獨看，每筆交易均合法，但該公司還是啟動報警，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這是一個犯罪集團正試圖實施詐騙犯罪。

二是預(yù)知預(yù)警能力得到顯著提升。建立在相關(guān)關(guān)系分析法基礎(chǔ)上的預(yù)測是“大數(shù)據(jù)”的核心。美國一些以追蹤人類行為為商業(yè)模式的公司已經(jīng)實現(xiàn)了通過分析網(wǎng)絡(luò)檢索詞條提前幾周預(yù)測流感病毒的爆發(fā)。其實，預(yù)測突發(fā)群體性事件和公共安全事件與預(yù)測上述事項并無根本性的差異。在“大數(shù)據(jù)”時代，有了數(shù)據(jù)和分析方法，就能預(yù)測未來。

三是民意把握能力得到顯著提升。要進(jìn)一步完善民意導(dǎo)向的警務(wù)工作機制，首要前提是最大可能地準(zhǔn)確把握民意。當(dāng)前安全感和滿意度調(diào)查主要采用的是隨機抽樣分析法，準(zhǔn)確度不可避免地受樣本局限性的影響。在“大數(shù)據(jù)”時代，通過盡可能地擴大數(shù)據(jù)采集來源，全面分析多樣化、混雜形的原生態(tài)數(shù)據(jù)，可以更好地排除人為因素的干擾，取得更加客觀準(zhǔn)確的結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，通過分類分析和趨勢分析，可以進(jìn)一步把握不同人群對公安工作的需求和期望，真正把工作做到老百姓心坎上、把問題解決在老百姓反映前。

（二）“大數(shù)據(jù)”時代公安機關(guān)面臨的困難和挑戰(zhàn)

一是思維觀念上尚未與“大數(shù)據(jù)”時代同步。目前，一些公安機關(guān)的領(lǐng)導(dǎo)和民警的思路還停留在傳統(tǒng)的數(shù)字時代。在數(shù)據(jù)采集上還是局限在某些限定的數(shù)據(jù)上，力求精益求精，并以考核的方式加以固定，而忽視了對其它可能的數(shù)據(jù)的采集，或者根本沒有預(yù)見到哪些數(shù)據(jù)可以采集進(jìn)來為我所用。在數(shù)據(jù)應(yīng)用上，常常借助傳統(tǒng)的經(jīng)驗，開展個案化的因果分析，分析的效率不高，而且不能把一些新情況的影響納入分析。

二是信息數(shù)據(jù)的共享整合程度有待進(jìn)一步提高。近幾年隨著公安信息中心建設(shè)工作的深化，可利用的信息量大大提升，但地區(qū)與地區(qū)、部門與部門還不同程度地存在一些信息壁壘，目前在上海公安信息中心整合的幾百億條信息中，社會信息僅占7.3%，難以適應(yīng)“大數(shù)據(jù)”時代對數(shù)據(jù)完整性、混雜性的要求。有時，就因為一些數(shù)據(jù)的缺失或采集獲取不及時，使得一些分析研判工作滯后于實際事態(tài)的發(fā)展。尤其是政府部門間、各個行業(yè)間的數(shù)據(jù)，出于自身利益的考慮，很多部門（行業(yè)）嚴(yán)重忽視國家利益和社會公共安全，對一些完全可以整合的數(shù)據(jù)搞數(shù)據(jù)孤島，與“大數(shù)據(jù)”時代的要求格格不入。

三是信息處理能力有待提升。在信息處理中，多沿用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具和分析方法，對于多種格式的數(shù)據(jù)整合力度不夠，數(shù)學(xué)模型等技術(shù)創(chuàng)新不夠，難以滿足實戰(zhàn)的需要。很多數(shù)據(jù)的處理還只是簡單的累加、比對和百分比計算，未能完全滿足公安工作的需求，在操作性方面也存在一定的不足。甚至有些數(shù)據(jù)的處理還依賴人工。如，目前很多地區(qū)對視頻監(jiān)控信息的分析，還主要依靠人工觀看，工作效率較低。一些已經(jīng)開發(fā)出視頻監(jiān)控軟件分析的地區(qū)，也沒有共享的意識。

四是相關(guān)專業(yè)人員較為匱乏?！按髷?shù)據(jù)”時代需要大量專業(yè)的系統(tǒng)研發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘、應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計計量、社會心理等方面的專業(yè)人才，但這方面專才匱乏。例如，在數(shù)學(xué)模型等技術(shù)創(chuàng)新上，在公安機關(guān)內(nèi)很難見到能夠使用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的人才。同時，從近年來的實際情況看，民警隊伍信息化應(yīng)用水平得到了顯著的提高，但對于“大數(shù)據(jù)”的功能和基本應(yīng)用，大多數(shù)還處于懵懂階段。

三、“大數(shù)據(jù)”時代公安工作的發(fā)展

“大數(shù)據(jù)”時代公安工作要發(fā)展，關(guān)鍵與核心就是提高數(shù)據(jù)采集和利用的水平。具體來說，可從以下幾方面著手：

（一）盡快推動思維和理念的轉(zhuǎn)變

應(yīng)通過有效的培訓(xùn)和宣傳，提升各部門領(lǐng)導(dǎo)和廣大民警對“大數(shù)據(jù)”的認(rèn)識水平，引導(dǎo)其轉(zhuǎn)變思維方式。主要是樹立四個意識：一是樹立“大數(shù)據(jù)”、大采集意識。分析判斷不應(yīng)僅僅滿足于案例分析或抽樣調(diào)查，而應(yīng)立足“樣本=總體”的思路，盡可能采集更多的數(shù)據(jù)用于分析。二是打破傳統(tǒng)的、依靠個人經(jīng)驗和主觀臆斷來分析判斷事物趨勢的思維定勢，樹立用數(shù)據(jù)“說話”的意識。在具體的分析應(yīng)用中，不再僅僅滿足于簡單的數(shù)據(jù)累加和比較，而應(yīng)引入關(guān)聯(lián)分析的思路，在數(shù)學(xué)建模、預(yù)警分析等方面大膽嘗試。三是樹立注意挖掘已有數(shù)據(jù)內(nèi)在價值的意識?！按髷?shù)據(jù)”講究數(shù)據(jù)分析的速度，但分析是建立在原有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的，講究的是對過往數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，尋找其中的規(guī)律，進(jìn)而預(yù)測今后的發(fā)展趨勢。因此，在注重數(shù)據(jù)更新的同時，應(yīng)認(rèn)真做好已有數(shù)據(jù)的保存和分析應(yīng)用。四是樹立能夠接受誤差的意識。“大數(shù)據(jù)”的分析準(zhǔn)確率不可能達(dá)到100%，存在一定的誤差。而且作為一項新技術(shù)、新模式的實踐應(yīng)用，更不可能一蹴而就，但不能因噎廢食，而應(yīng)在不斷的探索和實踐中予以逐步完善。

（二）研究建立公安“大數(shù)據(jù)”發(fā)展規(guī)劃

面對海量的“大數(shù)據(jù)”，建議要從頂層設(shè)計入手，在現(xiàn)有信息化建設(shè)的基礎(chǔ)上，研究制定公安“大數(shù)據(jù)”發(fā)展規(guī)劃，明確具體任務(wù)和發(fā)展計劃。一是明確數(shù)據(jù)需求。應(yīng)從公安機關(guān)近幾年的工作實踐出發(fā)，梳理分析公安機關(guān)的數(shù)據(jù)需求，并根據(jù)需求的緊迫性，制定近期、中期和遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)采集計劃。二是規(guī)劃推進(jìn)公安“云計算”中心建設(shè)。目前，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫軟件和系統(tǒng)已經(jīng)難以適應(yīng)海量的、形式多樣的數(shù)據(jù)整合和處理要求。對此，應(yīng)緊跟技術(shù)發(fā)展趨勢，進(jìn)一步建設(shè)能夠適應(yīng)“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用要求的“云”基礎(chǔ)設(shè)施，在此基礎(chǔ)上建設(shè)公安“云計算”中心，從硬件和軟件上同步予以加強。三是確立相關(guān)研究開發(fā)計劃?！按髷?shù)據(jù)”的應(yīng)用，其價值就是根據(jù)數(shù)據(jù)建立一系列的預(yù)警指標(biāo)和數(shù)學(xué)模型，但是公安工作內(nèi)容較多且相互交叉，如果不加規(guī)劃，就可能造成相關(guān)資源的浪費和重復(fù)勞動。因此，應(yīng)從公安工作全局的高度，分門別類，制定相關(guān)研究計劃，分步予以實施推進(jìn)，并在實戰(zhàn)中不斷予以調(diào)整和補充。

（三）進(jìn)一步擴大數(shù)據(jù)整合共享的覆蓋面

數(shù)據(jù)的占有量直接關(guān)系到數(shù)據(jù)處理的質(zhì)量。邁入“大數(shù)據(jù)”時代的公安工作必須在數(shù)據(jù)積累和共享上下功夫。一是在公安內(nèi)部打破部門、地域的限制，在安全保密的前提下，開展更大范圍內(nèi)的警務(wù)信息的共享。目前，可在區(qū)域警務(wù)信息共享的基礎(chǔ)上，依托公安信息網(wǎng)和相關(guān)信息技術(shù)，進(jìn)一步深化區(qū)域間警務(wù)信息共享。二是進(jìn)一步強化社會數(shù)據(jù)的采集和共享。建議提請公安部牽頭，加強與各相關(guān)部委和行業(yè)主管部門聯(lián)系，研究建立更大范圍的社會信息采集和共享機制，必要時積極爭取相關(guān)立法支持，從法律制度層面進(jìn)一步打破數(shù)據(jù)壁壘?？煞e極借鑒國外警務(wù)部門的做法，通過購買的方式，委托一些咨詢機構(gòu)有針對性地開展一些調(diào)查研究，并為公安機關(guān)采集相關(guān)數(shù)據(jù)。比如，可以委托圖書館信息中心，搜集一定時間段內(nèi)圍繞特定事物的媒體報道信息，為輿情分析和社會情緒監(jiān)控作參考。三是著力深化國際警務(wù)信息共享?？梢罁?jù)相關(guān)警務(wù)合作機制，與世界各國、各地區(qū)警務(wù)部門以及國際刑警組織等開展信息共享。建議各地公安機關(guān)可在各自的權(quán)限范圍內(nèi)與港澳警務(wù)部門開展一些試點工作，為公安部的相關(guān)工作規(guī)劃和部署提供參考。

（四）進(jìn)一步研究提升數(shù)據(jù)利用水平

“大數(shù)據(jù)”的關(guān)鍵就是通過對海量數(shù)據(jù)的“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”，數(shù)據(jù)應(yīng)用水平直接關(guān)系到數(shù)據(jù)“增值”的程度。一是針對海量數(shù)據(jù)，應(yīng)改變目前公安業(yè)務(wù)信息各自存放的情況，以公安信息中心和公安信息網(wǎng)絡(luò)為依托，繼續(xù)強化公安信息數(shù)據(jù)的集中存放，確保海量的數(shù)據(jù)能夠安全保存、靈活調(diào)用。二是進(jìn)一步整合現(xiàn)有科技力量，并與相關(guān)社科機構(gòu)和IT企業(yè)合作，針對不同規(guī)格數(shù)據(jù)的整合和量化、海量數(shù)據(jù)的自動挖掘和分析等開展研究，研發(fā)相關(guān)符合公安實戰(zhàn)需求，便于民警應(yīng)用的應(yīng)用工具。特別是針對目前公安工作的一些緊迫需求，積極開展一些數(shù)據(jù)分析實踐。如，通過對不同社會階段物價、輿論、失業(yè)率、平均工資等相關(guān)數(shù)據(jù)的搜集和比對，研究建立有關(guān)社會穩(wěn)定趨勢的數(shù)學(xué)模型，開展社會穩(wěn)定情況預(yù)測和風(fēng)險評估；通過對已有犯罪分子的相關(guān)信息采集和分析，研究類案人員的心理特征和行為規(guī)律，為偵查破案提供借鑒。三是針對美國、英國，以及香港等國家和地區(qū)警務(wù)部門在“大數(shù)據(jù)”方面的先行探索和實踐開展相關(guān)資料及案例搜集研究，組織專業(yè)人員進(jìn)行考察訪問和培訓(xùn)交流，積極引入其相關(guān)先進(jìn)經(jīng)驗和技術(shù)為我所用。

（五）積極強化專門人才的保障

應(yīng)從專業(yè)人才隊伍建設(shè)和民警實戰(zhàn)應(yīng)用兩方面入手，進(jìn)一步強化“大數(shù)據(jù)”時代的專門人才保障。一是積極爭取黨委、政府的重視和相關(guān)部門的支持，通過進(jìn)一步完善公安科技人才政策，創(chuàng)新用人機制，綜合運用行政編制、事業(yè)編制和合同聘用等多種用人形式，解決公安科技隊伍警力不足，高技術(shù)人才“引進(jìn)難、留住難、發(fā)展難”的突出矛盾。同時，與高等院校、科研院所和企業(yè)合作，開展各種形式的人員培訓(xùn)，提高公安科技人員的技術(shù)水平。“人才引進(jìn)”和“自我培養(yǎng)”兩手并舉，打造一支高素質(zhì)的公安專業(yè)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用技術(shù)隊伍。二是繼續(xù)深化科技練兵，將相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘和分析技能列入練兵和各警種業(yè)務(wù)培訓(xùn)內(nèi)容中，使廣大民警真正了解“大數(shù)據(jù)”時代，熟悉相關(guān)系統(tǒng)和工具，并在實踐中不斷研究新的戰(zhàn)法，并提出進(jìn)一步的修改完善意見，從而發(fā)揮“大數(shù)據(jù)”的最大效能。

Initial Probe into Police Work in the Big Data Era

Zhou Fei, Shi Jinjie, Cui Lei
(Shanghai Police College, Shanghai 200137, China; Command Centre of Shanghai Municipal Public Security Bureau, Shanghai 200042, China)

Since 2012, the term “big data” has frequently been mentioned and used to describe and define the huge amount of data in the information explosive era and to name related technological development and innovation. As to the police work, the coming of big data era is not only a challenge but also an opportunity. Police agencies should go with the tide of development to start with such aspects as work thinking, top design, public information sharing and application and talent provision so as to promote the new development and progress of police work.

Big Data; Informatization; Police Work; Development

D631

：A

：1008-5750(2013)02-0034-(04)

10.3969/j.issn. 1008-5750.2013.02.007

2013-03-01 責(zé)任編輯：何銀松

周飛，男，上海公安高等?？茖W(xué)校培訓(xùn)二部主任；石晉杰，男，上海市公安局指揮部研究室干部；崔磊，男，上海市公安局指揮部研究室干部。