基于犯罪大數(shù)據(jù)的社會(huì)治安精準(zhǔn)防控

[摘要]數(shù)據(jù)之中蘊(yùn)藏著社會(huì)發(fā)展與犯罪治理的規(guī)律，犯罪治理如何適應(yīng)大數(shù)據(jù)浪潮成為在立體化治安防控中開(kāi)展循數(shù)管理的關(guān)鍵。對(duì)此，我國(guó)應(yīng)重視“犯罪大數(shù)據(jù)”問(wèn)題，從把握大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)、理論與數(shù)據(jù)、相關(guān)與因果、工具理性與價(jià)值理性的關(guān)系出發(fā)解讀犯罪大數(shù)據(jù)，據(jù)此研判數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的治安防控精細(xì)化發(fā)展趨勢(shì)，提出犯罪的精準(zhǔn)防控范疇，為大數(shù)據(jù)時(shí)代犯罪治理模式的升級(jí)開(kāi)辟進(jìn)化之路。作為日常性治理戰(zhàn)略的戰(zhàn)術(shù)延伸，精準(zhǔn)防控是為解決犯罪治理的“短板問(wèn)題”而提出的，在“人力+科技”“傳統(tǒng)+現(xiàn)代”治理技術(shù)的有機(jī)融合下，具有系統(tǒng)性、多層次、全方位、前瞻性、整合式的應(yīng)用表現(xiàn)。

[關(guān)鍵詞]犯罪大數(shù)據(jù)；循數(shù)管理；社會(huì)治安防控；精準(zhǔn)防控；犯罪治理模式

[作者簡(jiǎn)介]單勇，同濟(jì)大學(xué)法學(xué)院副教授

本文系2014年度國(guó)家社科基金青年項(xiàng)目“基于犯罪熱點(diǎn)制圖的城市防衛(wèi)空間研究”（項(xiàng)目編號(hào)：14CFX016）的階段性成果，并受同濟(jì)大學(xué)中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)資助。

一、問(wèn)題：犯罪治理如何適應(yīng)大數(shù)據(jù)浪潮

“數(shù)據(jù)表示的是過(guò)去，關(guān)注、表達(dá)的卻是未來(lái)。數(shù)據(jù)之中蘊(yùn)藏著社會(huì)發(fā)展的規(guī)律?！眥1}隨著《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展的行動(dòng)綱要》的發(fā)布，大數(shù)據(jù)上升為國(guó)家核心戰(zhàn)略，“數(shù)據(jù)治國(guó)”成為推進(jìn)國(guó)家治理能力現(xiàn)代化的重要著力點(diǎn)。在治安防控領(lǐng)域，如何以數(shù)據(jù)文化推進(jìn)犯罪治理，如何解讀“以信息化為引領(lǐng)”方略，怎樣借力“互聯(lián)網(wǎng)+”的增量效應(yīng)和“大數(shù)據(jù)×”的乘數(shù)效應(yīng)提升立體化社會(huì)治安防控的科學(xué)性，成為亟待深入探究的問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)浪潮孕育了尊重事實(shí)、推崇理性、強(qiáng)調(diào)精確的數(shù)據(jù)文化，數(shù)據(jù)文化推動(dòng)了社會(huì)治理模式的轉(zhuǎn)變，也催生了社會(huì)科學(xué)研究范式的轉(zhuǎn)換，社會(huì)科學(xué)與計(jì)算科學(xué)、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)相結(jié)合，向著“計(jì)算社會(huì)科學(xué)”和“網(wǎng)絡(luò)社會(huì)科學(xué)”轉(zhuǎn)變。大數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)著傳統(tǒng)的科學(xué)研究方法論。圖靈獎(jiǎng)得主詹姆斯·格雷認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代將形成數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究的“第四范式”。{2} 在社會(huì)治理研究如沐大數(shù)據(jù)春風(fēng)的同時(shí)，社會(huì)科學(xué)界出現(xiàn)了“大數(shù)據(jù)有限論”“數(shù)字利維坦”等頗值得關(guān)注的反思觀點(diǎn)。

關(guān)于“大數(shù)據(jù)有限論”，有學(xué)者強(qiáng)調(diào)，“之所以出現(xiàn)‘大數(shù)據(jù)崇拜，不是數(shù)據(jù)擁有者有什么高明之處，而是人類監(jiān)測(cè)手段出現(xiàn)了爆炸式增長(zhǎng)”{3}；“大數(shù)據(jù)不能質(zhì)疑，更不能取代各種非量化的人文社會(huì)研究”{4}。有學(xué)者認(rèn)為，“無(wú)論如何精巧的大數(shù)據(jù)分析工具的使用，都不能代替生產(chǎn)工具的人的理性思考?！淦鞯呐胁⒉荒苋〈械奈淦鳌眥5}。有學(xué)者指出，大數(shù)據(jù)重相關(guān)關(guān)系而輕因果關(guān)系，“在大數(shù)據(jù)庫(kù)中，由于數(shù)據(jù)量龐大，通常很容易得出統(tǒng)計(jì)意義上顯著的回歸系數(shù)，但這并不意味著兩個(gè)變量之間存在因果關(guān)系”{6}。“大數(shù)據(jù)檢測(cè)到的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系是一種弱聯(lián)系，不足以預(yù)測(cè)高風(fēng)險(xiǎn)的社會(huì)行為?！眥7}

關(guān)于“數(shù)字利維坦”，有學(xué)者指出，“信息技術(shù)不僅孕育著走向數(shù)字民主的巨大機(jī)會(huì)，而且潛伏著滑向‘?dāng)?shù)字利維坦的現(xiàn)實(shí)風(fēng)險(xiǎn)”{8}?！皵?shù)字利維坦”的風(fēng)險(xiǎn)在于，國(guó)家依靠信息技術(shù)的全面裝備，將公民置于徹底而富有成效的監(jiān)控體系之下，而公民卻難以有效地運(yùn)用信息技術(shù)來(lái)維護(hù)其公民權(quán)利，即無(wú)法通過(guò)數(shù)字民主來(lái)制衡國(guó)家的監(jiān)控體系。{9}

大數(shù)據(jù)浪潮與“大數(shù)據(jù)有限論”“數(shù)字利維坦”形成了觀念上的沖突與對(duì)立，爭(zhēng)議的焦點(diǎn)是在社會(huì)治理中如何正確理解及科學(xué)運(yùn)用大數(shù)據(jù)。面對(duì)觀念對(duì)沖、思潮起伏，犯罪治理如何適應(yīng)大數(shù)據(jù)浪潮且不至于陷入盲目濫用、誤讀誤解、動(dòng)輒泛化的數(shù)據(jù)陷阱，成為在“創(chuàng)新立體化社會(huì)治安防控體系”中開(kāi)展循數(shù)管理的關(guān)鍵。對(duì)此，我國(guó)應(yīng)正視和重視“犯罪大數(shù)據(jù)”問(wèn)題，針對(duì)上述爭(zhēng)議觀點(diǎn)，從把握大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)、理論與數(shù)據(jù)、相關(guān)與因果、工具理性與價(jià)值理性的關(guān)系出發(fā)解讀犯罪大數(shù)據(jù)，據(jù)此研判數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的治安防控發(fā)展趨勢(shì)，并思考犯罪治理模式的進(jìn)化之路。

二、基點(diǎn)：正解犯罪大數(shù)據(jù)

IBM（國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司）和IDC（國(guó)際數(shù)據(jù)公司）將大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)歸納為“4V”，即海量性（Volume）、多樣性（Variety）、快速性（Velocity）、真實(shí)性（Veracity，IBM的界定）或價(jià)值性（Value，IDC的界定）。在此基礎(chǔ)上，有學(xué)者提出，數(shù)據(jù)有測(cè)量、計(jì)算、記錄三種來(lái)源，大數(shù)據(jù)可理解為傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)（源自測(cè)量）加上現(xiàn)代的大記錄所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)?！按髷?shù)據(jù)是指人類有前所未有的能力來(lái)使用海量的數(shù)據(jù)，在其中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、創(chuàng)造新價(jià)值，從而為社會(huì)帶來(lái)‘大知識(shí)‘大科技‘大利潤(rùn)和‘大智能等發(fā)展機(jī)遇?！眥10} 因此，大數(shù)據(jù)之大，不僅在于大容量，更在于大價(jià)值。

作為大數(shù)據(jù)在治安防控領(lǐng)域的分支，“犯罪大數(shù)據(jù)是指能全面反映犯罪相關(guān)人、事、物的數(shù)量特征、時(shí)空分布特征，以及變化過(guò)程的海量、多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)。犯罪大數(shù)據(jù)具有多源異構(gòu)、高維度、長(zhǎng)時(shí)序的特征”{11}。犯罪大數(shù)據(jù)同樣具有“4V”特性，在思維、方法、類型、價(jià)值上與大數(shù)據(jù)一脈相承，但它是以犯罪及其防控為核心的數(shù)據(jù)，是犯罪及其防控信息的載體。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)整理與加工后，犯罪大數(shù)據(jù)能夠呈現(xiàn)出具有規(guī)律性的犯罪防控知識(shí)。

犯罪大數(shù)據(jù)的大價(jià)值主要體現(xiàn)于犯罪防控的創(chuàng)新實(shí)踐中。在國(guó)外，美國(guó)圣克魯斯警局較早運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析歷史案件，發(fā)現(xiàn)推測(cè)犯罪趨勢(shì)和犯罪模式；美國(guó)馬里蘭州運(yùn)用軟件預(yù)測(cè)罪犯假釋或緩刑期間的再犯可能性，這種預(yù)測(cè)成為了法庭假釋審查的參考；南卡羅來(lái)納州警察運(yùn)用IBM的數(shù)據(jù)分析工具探察犯罪模式，發(fā)現(xiàn)犯罪熱點(diǎn)，優(yōu)化警力部署；洛杉磯警局與科研機(jī)構(gòu)合作，基于過(guò)去80年的130萬(wàn)個(gè)犯罪記錄開(kāi)發(fā)出預(yù)測(cè)犯罪高發(fā)地點(diǎn)的軟件；在國(guó)內(nèi)，信息警務(wù)異軍突起，犯罪大數(shù)據(jù)分析逐漸成為治安防控的重要支撐。山東省公安機(jī)關(guān)“警務(wù)云平臺(tái)”建設(shè)取得重大進(jìn)展，截至2016年已收集460類369億條數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)總量達(dá)到10P，每日處理數(shù)據(jù)達(dá)千億條；2013年北京市公安局懷柔分局與天津工業(yè)大學(xué)合作，研發(fā)出“犯罪數(shù)據(jù)分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)系統(tǒng)”，取得了良好的防控效果。

相對(duì)于犯罪大數(shù)據(jù)的豐富實(shí)踐，我國(guó)犯罪大數(shù)據(jù)的理論研究甚為滯后，這在客觀上制約了犯罪大數(shù)據(jù)在治安防控中的應(yīng)用。為此，在全面體察上述實(shí)踐的基礎(chǔ)上，本文嘗試從以下五個(gè)方面解讀犯罪大數(shù)據(jù)：endprint

1.犯罪大數(shù)據(jù)不能簡(jiǎn)單等同于公安大數(shù)據(jù)

公安機(jī)關(guān)與海量的線索、情報(bào)、信息打交道，并擁有人、車、案件、證據(jù)、戶籍管理、警力部署、警用地理信息等犯罪數(shù)據(jù)庫(kù)，因此有學(xué)者直接提出“公安大數(shù)據(jù)”{12}范疇。雖然公安機(jī)關(guān)是打擊和預(yù)防犯罪的重要力量，但犯罪治理的主體不應(yīng)限于公安機(jī)關(guān)。從全局層面、系統(tǒng)角度來(lái)理解，法院掌握的已判決刑事案件數(shù)據(jù)、檢察機(jī)關(guān)掌握的提起公訴刑事案件數(shù)據(jù)、國(guó)家安全機(jī)關(guān)掌握的國(guó)家安全數(shù)據(jù)、司法部門掌握的罪犯矯治數(shù)據(jù)、政法委掌握的維穩(wěn)及綜合治理數(shù)據(jù)、紀(jì)委掌握的反貪及廉政建設(shè)數(shù)據(jù)、政府其他機(jī)構(gòu)掌握的城市公共安全數(shù)據(jù)、社會(huì)其他團(tuán)體及公民個(gè)人（現(xiàn)代社會(huì)每個(gè)人都是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)記錄與傳輸?shù)慕K端）掌握的與治安防控有關(guān)的數(shù)據(jù)均與公安大數(shù)據(jù)一樣，屬于犯罪大數(shù)據(jù)的范圍。可見(jiàn)，“犯罪大數(shù)據(jù)”比“公安大數(shù)據(jù)”涵蓋范圍更廣、視野更加開(kāi)闊、內(nèi)容更為豐富，“犯罪大數(shù)據(jù)”應(yīng)成為研究大數(shù)據(jù)浪潮對(duì)犯罪防控影響的基石范疇。

2.犯罪大數(shù)據(jù)包括犯罪小數(shù)據(jù)

從類型上看，犯罪小數(shù)據(jù)亦是犯罪大數(shù)據(jù)的有機(jī)組成部分，源自測(cè)量的小數(shù)據(jù)與現(xiàn)代大記錄形成的數(shù)據(jù)共同組成了犯罪大數(shù)據(jù)?！按髷?shù)據(jù)從類型上可分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。”{13}結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是防控機(jī)關(guān)內(nèi)部系統(tǒng)中的信息，如Excel表格中案件情況的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。從容量及數(shù)據(jù)來(lái)源上看，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)屬于典型的犯罪小數(shù)據(jù)。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括Word文檔中的文字、網(wǎng)頁(yè)中的新聞、電郵等；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是基于物聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)等移動(dòng)智能終端、車聯(lián)網(wǎng)等的傳感器所形成的視頻、圖片、地理位置、活動(dòng)軌跡、網(wǎng)絡(luò)日志等數(shù)據(jù)。

從數(shù)據(jù)可用性上看，大數(shù)據(jù)的價(jià)值主要體現(xiàn)在傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)或結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上。當(dāng)前人類的數(shù)據(jù)約75%是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這也是大記錄的表現(xiàn)形式。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)要想體現(xiàn)出數(shù)據(jù)治理的價(jià)值，當(dāng)前主要的處理方法還是把它們轉(zhuǎn)化為嚴(yán)整結(jié)構(gòu)的小數(shù)據(jù)。{14}以往傳統(tǒng)的區(qū)域犯罪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、基于犯罪地圖的熱點(diǎn)探測(cè)、實(shí)驗(yàn)性防控項(xiàng)目跟蹤等量化研究很多都屬于小數(shù)據(jù)分析。“大數(shù)據(jù)無(wú)法取代以抽樣調(diào)查和實(shí)驗(yàn)研究為代表的傳統(tǒng)的‘小數(shù)據(jù)研究，抽樣調(diào)查的樣本在特定情況下比某些‘大數(shù)據(jù)更具有代表性。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，大數(shù)據(jù)不僅不會(huì)取代小數(shù)據(jù)，而且必須依靠小數(shù)據(jù)才能得到發(fā)展。”{15}因此，犯罪大數(shù)據(jù)并不排斥傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)分析，犯罪小數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)是一種共生相依的關(guān)系。

3.“理論+數(shù)據(jù)”結(jié)合下的數(shù)據(jù)相對(duì)論

犯罪大數(shù)據(jù)分析以對(duì)犯罪規(guī)律的精準(zhǔn)把握為目標(biāo)，但這種分析并不是單純的客觀性分析，仍離不開(kāi)主觀假設(shè)、理論思辨、經(jīng)驗(yàn)和偏好、既有知識(shí)積累、價(jià)值評(píng)判的影響。有了犯罪大數(shù)據(jù)也不意味著就能為決策者、研究者提供一個(gè)絕對(duì)真實(shí)的“鏡像世界”。大數(shù)據(jù)分析的推崇者以往每每列舉洛杉磯警局運(yùn)用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)犯罪的例子，但2015年洛杉磯犯罪率卻出現(xiàn)了13年以來(lái)各類犯罪的犯罪率齊升高的現(xiàn)象。這是否意味著犯罪大數(shù)據(jù)分析失靈或大數(shù)據(jù)泡沫破裂呢？

實(shí)際上，數(shù)據(jù)越多，分歧也可能越多，因?yàn)槊恳粋€(gè)不同的觀點(diǎn)，都能找到相應(yīng)的數(shù)據(jù)來(lái)支持。“要將千變?nèi)f化的人類行為提煉歸納進(jìn)一套相關(guān)性分析模型和數(shù)學(xué)公式里面，幾乎是不可能的。這就是大數(shù)據(jù)不可能宣告理論終結(jié)的原因所在?！眥16} 數(shù)據(jù)是不能單靠自己“說(shuō)話”的，還有賴于研究者的數(shù)據(jù)清理、分析、解釋工作?！安粚?duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整就等于故意公布錯(cuò)誤的信息?！眥17}因此，犯罪大數(shù)據(jù)分析必須扎根在犯罪學(xué)基礎(chǔ)理論之上，并接受理論的指導(dǎo)，任何分析都是一半數(shù)據(jù)、一半理論；理論驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)之間是一種“海上明月共生潮”的珠聯(lián)璧合關(guān)系。

根據(jù)數(shù)據(jù)相對(duì)論的理解，數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)在追趕事實(shí)。數(shù)據(jù)僅記錄事實(shí)的一個(gè)側(cè)面。數(shù)據(jù)再大都不是事實(shí)，但它逼近事實(shí)。事實(shí)確實(shí)只有一個(gè)，但又千萬(wàn)個(gè)棱面，任何一組數(shù)據(jù)，可能都只僅僅描繪了一個(gè)“面”。{18}研究者用數(shù)據(jù)描述事物不同棱面的過(guò)程就是解釋數(shù)據(jù)。可見(jiàn)，犯罪大數(shù)據(jù)分析是否科學(xué)有效不僅取決于犯罪數(shù)據(jù)的質(zhì)量，更取決于研究者如何將犯罪學(xué)理論與犯罪數(shù)據(jù)有機(jī)結(jié)合，以既有理論、知識(shí)設(shè)計(jì)算法和程序，以量化分析探究犯罪規(guī)律、檢驗(yàn)和修正犯罪學(xué)理論，從而改進(jìn)犯罪治理模式。此外，有效的犯罪大數(shù)據(jù)分析能夠提升犯罪防控決策和實(shí)施活動(dòng)的科學(xué)性，但并不意味著能直接帶來(lái)犯罪率的降低。畢竟，影響特定區(qū)域犯罪率的因素很多，即使犯罪大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用甚多，有時(shí)也無(wú)法對(duì)沖人口、城市化、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)結(jié)構(gòu)等深層次原因的影響。

4.從相關(guān)到因果的犯罪規(guī)律探究

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，“相關(guān)比因果更重要”的觀點(diǎn)甚為流行，基于相關(guān)關(guān)系的預(yù)測(cè)分析成為大數(shù)據(jù)的基本應(yīng)用。犯罪原因一直是傳統(tǒng)犯罪學(xué)的核心議題。隨著大數(shù)據(jù)分析的流行，相關(guān)關(guān)系能夠取代因果關(guān)系、犯罪預(yù)測(cè)會(huì)架空犯罪原因研究嗎？

一般來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)思維強(qiáng)調(diào)歸納，注重分析事物之間的相關(guān)關(guān)系；傳統(tǒng)犯罪學(xué)研究強(qiáng)調(diào)演繹思維，以解釋因果關(guān)系為目標(biāo)?！按髷?shù)據(jù)分析可以闡述關(guān)聯(lián)和概率，但歸納法具有無(wú)法確定因果關(guān)系的天然缺陷?？茖W(xué)的最終目的顯然不只是陳述概率或可能性，而是解釋因果關(guān)系和給出答案?！眥19}在概率分析中，有時(shí)兩個(gè)風(fēng)馬牛不相及的因素之間會(huì)存在顯著的回歸系數(shù)，這并不意味著變量之間有真實(shí)的因果關(guān)系。

概率分析的上述局限也無(wú)法否定相關(guān)分析在犯罪原因研究中的獨(dú)特價(jià)值。盡管相關(guān)并非完全等同因果，但“相關(guān)性觀察是絕大多數(shù)犯罪原因研究的前期研究”{20}。犯罪原因的等級(jí)取決于同結(jié)果發(fā)生之間的聯(lián)系概率。概率越大，原因等級(jí)便越高?！把芯空哌\(yùn)用基于概率論的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法可從眾多因素中篩選出與犯罪存在較大概率的相關(guān)因素、排除無(wú)關(guān)因素，并精準(zhǔn)把握特定變量影響犯罪發(fā)生的數(shù)量關(guān)系。”{21} 在分析過(guò)程中，歸納和演繹思維往往難以分割，“‘?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)科學(xué)必須把歸納和演繹結(jié)合起來(lái)。通過(guò)歸納性的大數(shù)據(jù)分析洞察情況，然后依據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果提出假設(shè)，最后再用演繹法與數(shù)據(jù)分析相結(jié)合去驗(yàn)證假設(shè)”{22}?？梢?jiàn)，相關(guān)關(guān)系不但沒(méi)有取代因果關(guān)系，而且從相關(guān)性角度探究犯罪的因果關(guān)系構(gòu)成了量化犯罪原因的可行進(jìn)路。endprint

從相關(guān)到因果的研究進(jìn)路不僅能夠預(yù)測(cè)犯罪、量化犯罪原因，還有助于揭示犯罪規(guī)律?！胺缸镆?guī)律是指犯罪現(xiàn)象中客觀存在的本質(zhì)聯(lián)系。犯罪規(guī)律首先是指犯罪的因果關(guān)系，又包括重復(fù)出現(xiàn)的各種犯罪相關(guān)性。在因果中心說(shuō)和概率中心說(shuō)的互補(bǔ)下，犯罪規(guī)律的范疇得以完善。”{23}因此，犯罪規(guī)律研究包括相關(guān)分析和因果分析。犯罪大數(shù)據(jù)分析不僅沒(méi)有架空犯罪原因研究，相反還從犯罪規(guī)律的層面為犯罪防控提供了堅(jiān)實(shí)的理論支持。

5.工具理性與價(jià)值理性的交相輝映

從數(shù)據(jù)文化上看，犯罪大數(shù)據(jù)不能止步于工具理性，不能片面主張大數(shù)據(jù)分析對(duì)社會(huì)的精準(zhǔn)控制，也不能僅強(qiáng)調(diào)“用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新”；更應(yīng)彰顯價(jià)值理性，在法治框架下開(kāi)展犯罪大數(shù)據(jù)分析，防范“數(shù)字利維坦”的出現(xiàn)，尤其是在牽涉公民權(quán)利時(shí)價(jià)值理性不能“失語(yǔ)”。

安東尼·吉登斯指出，“我們生活在一個(gè)?？路Q之為國(guó)家‘監(jiān)控變得越來(lái)越廣泛和越來(lái)越明顯的社會(huì)。通過(guò)計(jì)算機(jī)和芯片技術(shù)的使用，對(duì)所屬人口信息的儲(chǔ)存和控制已成為國(guó)家權(quán)力的主要媒介。在國(guó)家監(jiān)控活動(dòng)得到極大發(fā)展的條件下，公民權(quán)利的維護(hù)很大程度上受到了限制”{24}。因此，犯罪大數(shù)據(jù)分析不僅要求防控機(jī)構(gòu)必須依法開(kāi)展（如防止出現(xiàn)公民賓館登記記錄泄露等數(shù)據(jù)泄密事件），還要求在數(shù)據(jù)開(kāi)放理念下進(jìn)行犯罪數(shù)據(jù)的開(kāi)放（如刑事案件裁判文書(shū)的網(wǎng)上公開(kāi)）、鼓勵(lì)“數(shù)據(jù)平民”的崛起。在英美等國(guó)，犯罪數(shù)據(jù)開(kāi)放最典型的表現(xiàn)就是犯罪地圖的網(wǎng)上公開(kāi)，通過(guò)犯罪地圖公開(kāi)，為民眾安全生活提供行動(dòng)參考、實(shí)現(xiàn)警察執(zhí)法效果的可視化監(jiān)督、以信息化助力警民互動(dòng)。

三、趨勢(shì)：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的治安防控精細(xì)化轉(zhuǎn)向

我國(guó)在“十三五”規(guī)劃中首次提出“社會(huì)治理精細(xì)化”的新思路。在理論脈絡(luò)上，“精細(xì)化管理”源自企業(yè)管理的“勞動(dòng)分工理論”，后被引入社會(huì)管理領(lǐng)域?！盁o(wú)論是傳統(tǒng)的官僚制階段，還是新公共管理階段，為了保證社會(huì)管理的高效率，實(shí)現(xiàn)政府的管理目的，必須要保證政府工作的精細(xì)化?！眥25}

當(dāng)前，我國(guó)治安防控的精細(xì)化程度有待加強(qiáng)?！拔覀兊膫鹘y(tǒng)文化中，推崇直覺(jué)、感性思維，習(xí)慣于對(duì)事物進(jìn)行模糊的歸類，缺乏嚴(yán)謹(jǐn)、理性、體系化的實(shí)證研究。這種思維方式在公共安全工作中容易導(dǎo)致簡(jiǎn)單化，日常管理粗枝大葉、大而化之，形成一筆‘糊涂賬”。{26} 對(duì)此，作為“數(shù)據(jù)治國(guó)”文化的實(shí)踐探索，犯罪大數(shù)據(jù)分析不是傳統(tǒng)意義上的“數(shù)目字管理”，而是基于“互聯(lián)網(wǎng)+”增量效應(yīng)和“大數(shù)據(jù)×”乘數(shù)效應(yīng)的犯罪的數(shù)據(jù)治理。這種數(shù)據(jù)治理從防控理念、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)及技術(shù)條件上推動(dòng)了治安防控的精細(xì)化轉(zhuǎn)向。

一方面，犯罪大數(shù)據(jù)應(yīng)用倡導(dǎo)尊重事實(shí)、推崇理性、強(qiáng)調(diào)精確的精準(zhǔn)防控理念。

“互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代也是一個(gè)數(shù)據(jù)技術(shù)時(shí)代?！ヂ?lián)網(wǎng)與‘大數(shù)據(jù)結(jié)合到一起，將產(chǎn)生功能強(qiáng)大、影響持久的‘聚變效應(yīng)。這種‘聚變效應(yīng)波及國(guó)家治理活動(dòng)。”{27}“公安機(jī)關(guān)掌握的犯罪數(shù)據(jù)一般在局域網(wǎng)內(nèi)運(yùn)行，從低安全性網(wǎng)絡(luò)向高安全性網(wǎng)絡(luò)單向流動(dòng)，最后在公安的核心網(wǎng)絡(luò)中匯集所有數(shù)據(jù)?！眥28}目前，相關(guān)數(shù)據(jù)只有進(jìn)入公安的局域網(wǎng)后才能進(jìn)行犯罪數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析、碰撞對(duì)比、研判應(yīng)用，從而在海量、多源、分散的犯罪大數(shù)據(jù)中找到犯罪規(guī)律。因此，犯罪大數(shù)據(jù)應(yīng)用能夠把數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為社會(huì)治理優(yōu)勢(shì)，變經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的決策為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，提高決策的預(yù)見(jiàn)性、精準(zhǔn)性。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)分析逐漸從案件偵破環(huán)節(jié)擴(kuò)展到犯罪風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)及分析、治安專項(xiàng)行動(dòng)評(píng)估、警力部署、智能安防、犯罪預(yù)測(cè)預(yù)警、防控決策等多個(gè)領(lǐng)域，“用數(shù)據(jù)說(shuō)話、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新”的犯罪精準(zhǔn)防控理念影響甚廣、漸入人心。“文化是制度之母”{29}，“數(shù)據(jù)治國(guó)”文化強(qiáng)調(diào)的精準(zhǔn)防控理念構(gòu)成了“完善社會(huì)治安綜合治理體制機(jī)制”的重要價(jià)值目標(biāo)。

另一方面，犯罪大數(shù)據(jù)為治安防控精細(xì)化轉(zhuǎn)向提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)條件。

“數(shù)據(jù)是科學(xué)的度量、知識(shí)的來(lái)源，沒(méi)有數(shù)據(jù)，無(wú)論是學(xué)術(shù)的研究抑或是政策的制定，都將舉步維艱?！眥30}數(shù)據(jù)和信息是執(zhí)法工作當(dāng)中制定戰(zhàn)略和決策的基礎(chǔ)。犯罪大數(shù)據(jù)首先是容量大，互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)均是犯罪大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的基礎(chǔ)。犯罪大數(shù)據(jù)不僅包括公安機(jī)關(guān)所掌握的各類案件信息、人口戶籍信息、指紋信息、警用地理信息、視頻監(jiān)控信息數(shù)據(jù)庫(kù)，還包括防控參與主體擁有的數(shù)據(jù)庫(kù)，如城市規(guī)劃、金融機(jī)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商（包括微信及QQ數(shù)據(jù)、百度人口密度實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁(yè)瀏覽記錄）、房產(chǎn)部門、快遞公司、電信運(yùn)營(yíng)商等。

“大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而是要提高對(duì)數(shù)據(jù)的‘加工能力，通過(guò)‘加工實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的‘增值?！眥31}犯罪的相關(guān)性分析是犯罪大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)技術(shù)，通過(guò)關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘?qū)⒐矙C(jī)關(guān)與防控參與主體的數(shù)據(jù)有效整合起來(lái)，把人、房產(chǎn)、銀行記錄、出行軌跡、車輛信息、住宿信息、航班信息、快遞信息與犯罪的關(guān)系鏈接起來(lái)，建立用于綜合研判、量化評(píng)估的數(shù)學(xué)模型，從中挖掘與犯罪有關(guān)的人與人、人與事物之間的顯性、隱性關(guān)系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)犯罪評(píng)估與預(yù)測(cè)。以PGIS（警用地理信息系統(tǒng)）為例，研究者將犯罪的地理信息與城市空間信息聯(lián)系起來(lái)，在可視化探測(cè)犯罪熱點(diǎn)區(qū)域的基礎(chǔ)上，運(yùn)用空間回歸模型，計(jì)算哪些空間因素對(duì)犯罪熱點(diǎn)具有顯著的影響，從而解釋犯罪熱點(diǎn)的空間成因，指導(dǎo)防控布局，對(duì)城市改造與規(guī)劃提出防衛(wèi)空間設(shè)計(jì)的建議。

隨著人工智能的發(fā)展，犯罪大數(shù)據(jù)分析將越來(lái)越依賴于以機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、分析數(shù)據(jù)、推演未來(lái)。例如，人臉識(shí)別技術(shù)能夠在重要卡口進(jìn)行人臉監(jiān)測(cè)、人臉跟蹤及對(duì)比，對(duì)疑犯進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤；又如，智能視頻監(jiān)控技術(shù)能夠在公共場(chǎng)所進(jìn)行徘徊分析、擁擠預(yù)測(cè)，以預(yù)防突發(fā)性公共安全事件。犯罪大數(shù)據(jù)分析能夠以IT和DT系統(tǒng)創(chuàng)造“智慧警察”，進(jìn)而助力“智者見(jiàn)于未萌”愿景的實(shí)現(xiàn)。

四、回應(yīng)：精準(zhǔn)防控模式的提出

“任何重大技術(shù)革命的背后都有科學(xué)、哲學(xué)，甚至是世界觀的巨大變化。”{32}伴隨治安防控的精細(xì)化轉(zhuǎn)向，犯罪大數(shù)據(jù)為精準(zhǔn)防控提供了驅(qū)動(dòng)力，精準(zhǔn)防控構(gòu)成了犯罪的日常性治理在大數(shù)據(jù)時(shí)代的延伸與發(fā)展，是在創(chuàng)新立體化社會(huì)治安防控中開(kāi)展循數(shù)管理的關(guān)鍵。所謂精準(zhǔn)防控，“是指在技術(shù)治理邏輯下，遵循計(jì)量犯罪學(xué)的研究模式，根植于犯罪大數(shù)據(jù)挖掘和分析，注重探測(cè)及干預(yù)高危地點(diǎn)、把握高發(fā)時(shí)間、對(duì)高危人群進(jìn)行數(shù)據(jù)畫像、體察罪犯出行特征、設(shè)計(jì)最佳出警路線、優(yōu)化防控布局、設(shè)定治安緩沖區(qū)、分犯罪類型進(jìn)行專題性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等的日常性治理策略”{33}。精準(zhǔn)防控模式的提出是對(duì)犯罪治理如何適應(yīng)大數(shù)據(jù)浪潮問(wèn)題的理論回應(yīng)。關(guān)于精準(zhǔn)防控的理解可從以下五個(gè)方面展開(kāi)：endprint

1.從理論地位上看，精準(zhǔn)防控是日常性治理戰(zhàn)略的戰(zhàn)術(shù)延伸

在綜合治理理論構(gòu)架下，“運(yùn)動(dòng)式治罪”式微與“日常性治理”興起亦是不爭(zhēng)的事實(shí)。{34}作為整體意義上的防控理論，日常性治理傾向于針對(duì)結(jié)構(gòu)性的犯罪原因，開(kāi)展系統(tǒng)性、全局性、綜合性的防控戰(zhàn)略，如犯罪的社會(huì)治理、被害治理、刑事治理等；但結(jié)構(gòu)性的犯罪原因往往無(wú)法在短期內(nèi)根治或改變（如外來(lái)人口的城市融入、青年群體的就業(yè)、底層群體的社會(huì)失范、流動(dòng)未成年人輟學(xué)等問(wèn)題），這種宏觀層面的防控應(yīng)用往往缺乏針對(duì)性與可操作性。因此，日常性治理戰(zhàn)略亟待向著更具可操作性、更易開(kāi)展評(píng)估分析、應(yīng)用價(jià)值更大的防控戰(zhàn)術(shù)延伸，而根植于犯罪大數(shù)據(jù)土壤的精準(zhǔn)防控則為這種轉(zhuǎn)向指明了方向。

精準(zhǔn)防控往往針對(duì)非結(jié)構(gòu)性的犯罪條件，以犯罪數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從海量、模糊數(shù)據(jù)中的細(xì)微信息和蛛絲馬跡中分析犯罪規(guī)律，開(kāi)展犯罪風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估，直接采取有針對(duì)性的預(yù)警預(yù)測(cè)及防控部署。以針對(duì)犯罪熱點(diǎn)的精準(zhǔn)防控為例，精準(zhǔn)防控以犯罪時(shí)空信息及城市相關(guān)因素信息為基礎(chǔ)，運(yùn)用制圖技術(shù)探測(cè)犯罪熱點(diǎn)，以空間統(tǒng)計(jì)量化哪些因素影響犯罪熱點(diǎn)的形成，針對(duì)犯罪時(shí)空熱點(diǎn)及其影響因素開(kāi)展地點(diǎn)警務(wù)?？梢?jiàn)，精準(zhǔn)防控是日常性治理向著循數(shù)治理的具體轉(zhuǎn)向，也是提升防控科學(xué)性和可操作性的理性延伸，還是改善防控績(jī)效的戰(zhàn)術(shù)選擇。

2.從治理目標(biāo)上看，精準(zhǔn)防控是為應(yīng)對(duì)我國(guó)現(xiàn)階段犯罪治理的“短板問(wèn)題”而提出的，不是對(duì)全能管控型治理模式的回歸，更不是要打造“數(shù)字利維坦”

“提高社會(huì)治理整體水平，關(guān)鍵要補(bǔ)齊短板。當(dāng)前，要盡快補(bǔ)齊基層基礎(chǔ)、社會(huì)共治、科技運(yùn)用、法治保障等四個(gè)方面存在的短板，把社會(huì)治理提高到新水平?！眥35}犯罪治理適應(yīng)大數(shù)據(jù)浪潮就屬于上述社會(huì)治理在科技運(yùn)用上的短板問(wèn)題，而精準(zhǔn)防控通過(guò)犯罪大數(shù)據(jù)分析能夠提升犯罪治理的科學(xué)性，從而“補(bǔ)齊短板”。隨著公安機(jī)關(guān)的犯罪打擊力度不斷增強(qiáng)，犯罪黑數(shù)如同海綿一樣，從中擠出水分的力度日趨增大?；诖髷?shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)防控就是減少犯罪黑數(shù)、改善犯罪預(yù)防能力的有效舉措。

精準(zhǔn)防控所強(qiáng)調(diào)的精細(xì)化更多是指防控應(yīng)對(duì)的精細(xì)化，而非僅是防控機(jī)構(gòu)自身的精細(xì)化；精準(zhǔn)防控不僅強(qiáng)調(diào)犯罪防控頂層設(shè)計(jì)的精細(xì)化，更關(guān)注基層基礎(chǔ)環(huán)節(jié)犯罪防控的精細(xì)化。在基層，過(guò)于精細(xì)的組織機(jī)構(gòu)分工容易“導(dǎo)致組織流程破碎、管理思維弱化政府服務(wù)職能、條線過(guò)多降低基層整體效率、復(fù)雜系統(tǒng)削弱居民參與意愿”{36}，從而陷入社會(huì)治理的“碎片化”危機(jī)。正所謂“基礎(chǔ)不牢、地動(dòng)山搖”，基層是立體化治安防控的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，也是精準(zhǔn)防控的重中之重。犯罪大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)開(kāi)放策略為基層開(kāi)放性政府的建設(shè)提供了基本前提，以滿足公共安全服務(wù)的有效供給；犯罪制圖、統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測(cè)建模、視頻監(jiān)控等技術(shù)的集成運(yùn)用為犯罪在基層的整體性治理提供了技術(shù)支持；犯罪大數(shù)據(jù)分析促進(jìn)了“傳統(tǒng)+現(xiàn)代”治理技術(shù)的有機(jī)融合，這為犯罪在基層的柔性治理和非正式控制提供了科技保障。

此外，精準(zhǔn)防控雖然是一種技術(shù)治理，但離不開(kāi)人文關(guān)懷和法治精神的指引。精準(zhǔn)防控不是國(guó)家對(duì)社會(huì)的單向管控，而是國(guó)家和社會(huì)的雙向互動(dòng)。精準(zhǔn)防控不應(yīng)僅是國(guó)家機(jī)器精密運(yùn)作的體現(xiàn)，并非一味以效率為導(dǎo)向，而更注重公平和民眾滿意度，建立自下而上的治安議程產(chǎn)生機(jī)制，注重民眾的參與，不斷提升民眾的主體地位及滿足不同人群在治安防控中的差異化需求。

3.從表現(xiàn)形式上看，得益于犯罪大數(shù)據(jù)分析的強(qiáng)悍功能，精準(zhǔn)防控具有系統(tǒng)性、多層次、全方位、前瞻性的應(yīng)用表現(xiàn)

在犯罪偵破領(lǐng)域，基于視頻監(jiān)控搜索、數(shù)據(jù)交叉比對(duì)、罪犯出行軌跡分析等技術(shù)，精準(zhǔn)防控為抓捕罪犯插上智慧的翅膀，提高了傳統(tǒng)的人力走訪、入戶排查、案情分析效率。在犯罪空間領(lǐng)域，基于地理信息系統(tǒng)的制圖技術(shù)，精準(zhǔn)防控能夠可視化探測(cè)犯罪熱點(diǎn)區(qū)域，找到少數(shù)熱點(diǎn)網(wǎng)格和熱點(diǎn)路段，為地點(diǎn)警務(wù)的開(kāi)展提供依據(jù)。在犯罪時(shí)間環(huán)節(jié)，借助時(shí)間序列等模型，精準(zhǔn)防控能夠測(cè)量出特定犯罪在某個(gè)月、一周中某些天、一天中某些時(shí)段的時(shí)間規(guī)律，把握犯罪的高發(fā)時(shí)間。在高危人群方面，借助互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)及監(jiān)控記錄，精準(zhǔn)防控可對(duì)特定高危人群（如暴恐犯罪高危人群）進(jìn)行數(shù)據(jù)畫像，以了解該群體的生活特點(diǎn)、人際交往范圍、行為方式，把握提前干預(yù)與危機(jī)處置的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，以實(shí)現(xiàn)“挽狂瀾于既倒、扶大廈之將傾”的犯罪預(yù)測(cè)。以反恐為例，通過(guò)處理包括銀行轉(zhuǎn)賬、ATM 機(jī)的使用、電話通訊、購(gòu)物、就醫(yī)、保險(xiǎn)等海量信息，鑒別出個(gè)別人的非正常行為，這對(duì)預(yù)防暴恐犯罪會(huì)起到很好的效果。根據(jù)犯罪時(shí)空分布特征的量化評(píng)估，精準(zhǔn)防控倡導(dǎo)設(shè)計(jì)最佳出警路線、設(shè)定治安緩沖區(qū)、改進(jìn)防衛(wèi)空間方案等優(yōu)化防控布局的具體舉措。可見(jiàn)，精準(zhǔn)防控是一種能夠回溯過(guò)去、評(píng)估現(xiàn)實(shí)、吸收外來(lái)、預(yù)見(jiàn)未來(lái)的犯罪的數(shù)據(jù)治理策略。

4.從技術(shù)方法上看，精準(zhǔn)防控是“人力+科技”“傳統(tǒng)+現(xiàn)代”等治理技術(shù)的有機(jī)融合，推崇大數(shù)據(jù)分析并不意味著忽視摒棄傳統(tǒng)中行之有效的犯罪治理手段

“時(shí)移而治，不易者亂”，精準(zhǔn)防控戰(zhàn)術(shù)的提出是對(duì)大數(shù)據(jù)浪潮的適應(yīng)。雖然精準(zhǔn)防控集成了基于地理信息系統(tǒng)的可視化分析、基于數(shù)學(xué)建模的犯罪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及預(yù)測(cè)、犯罪數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析、視頻監(jiān)控及人臉識(shí)別技術(shù)、基于物聯(lián)網(wǎng)的智能安防等現(xiàn)代技術(shù)手段，但精準(zhǔn)防控在基層或一線的執(zhí)行仍取決于具體的人所實(shí)施的具體防控活動(dòng)。傳統(tǒng)意義上的治安巡邏、入戶走訪、抽檢臨檢、人力盯防、隱患排查等防控手段仍不可或缺，不過(guò)基于大數(shù)據(jù)的現(xiàn)代技術(shù)手段大大提高了傳統(tǒng)防控方式的效率。以犯罪制圖為例，制圖分析能夠精確探測(cè)犯罪熱點(diǎn)，在犯罪熱點(diǎn)地圖的指引下，警務(wù)巡邏更具針對(duì)性和有效性。因此，精準(zhǔn)防控在方法上需集成運(yùn)用“人力+科技”“傳統(tǒng)+現(xiàn)代”等治理技術(shù)。

5.從實(shí)施條件上看，精準(zhǔn)防控以信息整合、資源整合、決策機(jī)制整合為基礎(chǔ)

“非知之艱，行之惟艱”，精準(zhǔn)防控的有效開(kāi)展亟待實(shí)現(xiàn)信息、資源、機(jī)制的大整合，從大整合中產(chǎn)生大價(jià)值。信息整合是通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)打通數(shù)據(jù)壁壘、聯(lián)通各種數(shù)據(jù)庫(kù)，將分散在社會(huì)各領(lǐng)域的犯罪及治安信息收集、整理、挖掘、過(guò)濾、利用起來(lái)，為精準(zhǔn)防控的實(shí)施提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和分析依據(jù)。資源整合是向社會(huì)延伸精準(zhǔn)防控的觸角，與網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商、軟件運(yùn)營(yíng)商等數(shù)據(jù)擁有者無(wú)縫對(duì)接，以信息化技術(shù)動(dòng)員、吸納、聚合、組織社會(huì)力量，通過(guò)犯罪地圖公開(kāi)等數(shù)據(jù)開(kāi)放形式助力精準(zhǔn)被害預(yù)防，實(shí)現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”與“大數(shù)據(jù)×”下的高維度公共參與。決策機(jī)制整合是在精準(zhǔn)防控中強(qiáng)調(diào)治安防控的“數(shù)據(jù)化決策”，以信息采集、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、決策制定、政策仿真模擬、日常防控任務(wù)的信息化傳遞與反饋、專項(xiàng)行動(dòng)治理效果的量化評(píng)價(jià)輔助防控決策，但同時(shí)不忽視防控經(jīng)驗(yàn)、犯罪學(xué)理論在決策中的價(jià)值，從而在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)、理論驅(qū)動(dòng)的整合下不斷提高防控決策的科學(xué)性。endprint

總之，精準(zhǔn)防控的提出是將犯罪大數(shù)據(jù)與犯罪治理關(guān)聯(lián)起來(lái)的產(chǎn)物，是立體化治安防控適應(yīng)大數(shù)據(jù)浪潮的有益探索，也推動(dòng)了犯罪治理模式的改進(jìn)，更為犯罪治理的理論研究走向深入開(kāi)放提出了新的重要議題。

注釋：

{1}涂子沛.大數(shù)據(jù)（3.0升級(jí)版）[M].桂林：廣西師范大學(xué)出版社，2015：1.

{2}J Gray，Tony Hey，“The Fourth Paradigm-Data-In tensive Scientific Discovery”，E-Science and Informa tion Management，2012，p. 1. 有學(xué)者指出，學(xué)術(shù)史上先后有四個(gè)范式。第一范式出現(xiàn)于文藝復(fù)興以前，特征是崇尚經(jīng)驗(yàn)主義，通過(guò)觀察描述自然現(xiàn)象；第二范式出現(xiàn)于文藝復(fù)興以后，關(guān)注理論，注重建造模型和‘概括；第三范式是計(jì)算科學(xué)，主要方法是通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬復(fù)雜現(xiàn)象；第四范式的特征是數(shù)據(jù)探索，強(qiáng)調(diào)海量數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析。參見(jiàn)Hey T， Tansley S， Tolle K. The fourth paradigm： data-intensive scientific discovery[M]. Redmond， WA： Microsoft research， 2009.

{3}潘綏銘.批判“大數(shù)據(jù)崇拜”[EB/OL].http：//www.aisixiang.com/data/93017.html.

{4}潘綏銘.生活是如何被篡改為數(shù)據(jù)的？——大數(shù)據(jù)套用到研究人類的“原罪”[J].新視野，2016（3）.

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責(zé)任編輯：陳艷華

（本文發(fā)表于《中國(guó)特色社會(huì)主義研究》雜志2016年第6期）endprint