美國(guó)的大數(shù)據(jù)警務(wù)應(yīng)用

王欣

20世紀(jì)90年代開始，發(fā)源于英美的“情報(bào)主導(dǎo)警務(wù)”“ComStat模式”事實(shí)上都可以看做是今天大數(shù)據(jù)警務(wù)的雛形，只不過那時(shí)可以利用的數(shù)據(jù)資源遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于現(xiàn)在。近十年內(nèi)，在熱點(diǎn)警務(wù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)警務(wù)的概念驅(qū)動(dòng)下，不少軟件工具被開發(fā)設(shè)計(jì)出來并應(yīng)用在美國(guó)的警務(wù)工作中。以往，美國(guó)警察組織體系相對(duì)地方化、權(quán)力分散化，但在“9 ·11事件”后美國(guó)就開始注重信息數(shù)據(jù)的融合和共享，進(jìn)行了多項(xiàng)立法，開發(fā)了多個(gè)項(xiàng)目，其中包括著名的融合中心來推動(dòng)跨地方、跨部門的警務(wù)數(shù)據(jù)共享，以應(yīng)對(duì)越來越嚴(yán)重的恐怖主義威脅和有組織犯罪。

洛杉磯警察局和紐約警察局是美國(guó)較大規(guī)模的警察局，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，財(cái)政投入充足，警務(wù)信息技術(shù)也一直比較領(lǐng)先。尤其是洛杉磯警察局，緊鄰美國(guó)軟件開發(fā)的大本營(yíng)——硅谷，擁有得天獨(dú)厚的軟件開發(fā)人才基礎(chǔ)，在大數(shù)據(jù)警務(wù)方面走在了英美最前沿。PredPol【這是一款“預(yù)測(cè)性警務(wù)”（predictive policing）軟件程序，它通過一套專有算法分析歷史犯罪數(shù)據(jù)，然后計(jì)算出10～20個(gè)最有可能在警察下一次執(zhí)勤時(shí)發(fā)生犯罪活動(dòng)的地點(diǎn)。下簡(jiǎn)稱PredPol】和帕蘭提爾（Palantir）兩個(gè)平臺(tái)都是在洛杉磯警察局最先開發(fā)使用的，其中Predpol主要是熱點(diǎn)警務(wù)，用于犯罪預(yù)測(cè)和合理調(diào)度分配警力資源，帕蘭提爾則是一個(gè)整合多個(gè)平臺(tái)、多種數(shù)據(jù)源、多地方數(shù)據(jù)庫和視頻監(jiān)控、車牌感知等終端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的超級(jí)智能搜索引擎，不僅僅用于犯罪偵查信息的檢索，還能夠主動(dòng)預(yù)警具有風(fēng)險(xiǎn)的個(gè)人和高風(fēng)險(xiǎn)受害者，使警方可以提前行動(dòng)。英國(guó)也開發(fā)了類似的其他軟件平臺(tái)，綜合起來看，這些軟件工具主要有以下三種大數(shù)據(jù)應(yīng)用方式：犯罪熱點(diǎn)預(yù)測(cè)，犯罪個(gè)體和受害者個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的信息融合、檢索與挖掘。同時(shí)，政府在努力不斷地拓寬數(shù)據(jù)來源，一方面大力促進(jìn)政府部門間的數(shù)據(jù)共享與整合，另一方面加大信息采集設(shè)備的布設(shè)，增加監(jiān)控?cái)z像頭、移動(dòng)攝像頭、車牌讀取器以及其他物聯(lián)網(wǎng)信息采集終端，最后努力通過立法、合作、購(gòu)買等方式將交通、金融、商務(wù)、通信等私有數(shù)據(jù)納入大數(shù)據(jù)警務(wù)體系。

PredPol全解析

PredPol是加州大學(xué)洛杉磯分校和圣塔 ·克拉羅大學(xué)的數(shù)學(xué)家和社會(huì)學(xué)家以及洛杉磯警局共同合作開發(fā)，美國(guó)有西雅圖、亞特蘭大等幾十個(gè)城市都在使用PredPol預(yù)測(cè)幫派犯罪、毒品犯罪、槍支暴力、街面盜搶等犯罪活動(dòng)。英國(guó)肯特警察局使用該工具預(yù)測(cè)毒品犯罪和搶劫?？咸鼐植粌H利用該工具派警，還會(huì)安排參與公共安全的市民志愿者和毒品干預(yù)人員前往該地區(qū)?；赑redPol的犯罪熱點(diǎn)預(yù)測(cè)信息，警官可以結(jié)合預(yù)測(cè)地點(diǎn)的谷歌街景圖像提高發(fā)現(xiàn)和阻止犯罪的能力。在使用中巡邏警官只須攜帶一個(gè)電子地圖，地圖上會(huì)指示出發(fā)生犯罪的熱點(diǎn)地區(qū)，他們則按照地圖指示開展巡邏。據(jù)開發(fā)者提供的研究報(bào)告顯示，該軟件能夠有效地降低犯罪率，圣塔 ·科魯茲警察局從2012年1月到6月，與前些年同期相比盜竊案件減少了 14%，洛杉磯警察局的福特希爾分局從2013年到2014年一年的犯罪率減少了20%，在其他地區(qū)也得到了類似的報(bào)告。

但是在警察局內(nèi)部和外部對(duì)該軟件有不少質(zhì)疑的觀點(diǎn)。有些警官認(rèn)為，犯罪預(yù)測(cè)算法不過是告訴警官一些他們?cè)缇椭赖闹R(shí)。對(duì)于這種說法，軟件的設(shè)計(jì)者布蘭廷漢姆并不認(rèn)同，他說：“犯罪熱點(diǎn)的動(dòng)態(tài)性是超乎想象的，城市里有良善之區(qū)，也有犯罪熱點(diǎn)，沒有這些犯罪預(yù)測(cè)工具的幫助，警察個(gè)人是很難準(zhǔn)確判斷的?！北M管與始于上世紀(jì)90年代的犯罪制圖思想方法相同，但是與犯罪制圖相比，PredPol基于更大的數(shù)據(jù)量，用更加復(fù)雜的數(shù)學(xué)方法去計(jì)算，該軟件比簡(jiǎn)單的熱點(diǎn)地圖效果好得多，諸多科學(xué)實(shí)驗(yàn)已經(jīng)證明了軟件的有效性。然而批評(píng)者并不完全認(rèn)可實(shí)驗(yàn)結(jié)果，他們認(rèn)為應(yīng)當(dāng)在更多的城市進(jìn)行更多更準(zhǔn)確的實(shí)驗(yàn)，以檢驗(yàn)其效果。事實(shí)上，犯罪預(yù)測(cè)并不是完全機(jī)械指揮基層警官的，在很多城市使用PredPol的警官并不會(huì)完全盲目唯犯罪預(yù)測(cè)地圖是從，警官們?nèi)匀挥泻艽蟮淖杂刹昧繖?quán)，僅僅依靠算法是不夠的，警官們?nèi)匀恍枰銐蛄私庾约旱钠瑓^(qū)，根據(jù)需求自己作出調(diào)節(jié)。

還有一些觀點(diǎn)認(rèn)為跟著犯罪熱點(diǎn)去調(diào)度巡邏警官追著犯罪跑，并非真正的主動(dòng)預(yù)防警務(wù)方法。辛辛那提大學(xué)的犯罪學(xué)教授約翰 ·艾克認(rèn)為：“預(yù)測(cè)警務(wù)是今日警務(wù)的刀鋒，但是這個(gè)刀鋒已經(jīng)鈍了……如果某個(gè)地方在很長(zhǎng)一段時(shí)間其犯罪問題都是可預(yù)測(cè)的，那么說明這個(gè)地方一定有什么根本上的問題。這個(gè)地方的管理者的失職使其變成了一個(gè)犯罪熱點(diǎn)，那么管理者就有責(zé)任修正問題，而不是在這個(gè)地方巡邏、攔截盤查大量的無辜人員，干擾他們的生活?！?/p>

從技術(shù)上分析，PredPol也存在一些局限。該模型使用的是類似基于地震后的余震預(yù)測(cè)模型的算法，采用的是自預(yù)測(cè)的算法，將犯罪類型、犯罪地點(diǎn)和犯罪時(shí)間作為輸入變量，輸出對(duì)未來一小段時(shí)間內(nèi)的犯罪類型、犯罪地點(diǎn)和犯罪時(shí)間的預(yù)測(cè)。因此，PredPol是基于過去的事件來預(yù)測(cè)未來事件，并不考慮環(huán)境變化的復(fù)雜因素，事實(shí)上人們?nèi)粘Ｐ袨槟Ｊ胶统鞘械乩憝h(huán)境都會(huì)影響犯罪熱點(diǎn)的分布。犯罪預(yù)測(cè)領(lǐng)域還有其他一些軟件模型用于犯罪熱點(diǎn)預(yù)測(cè)，例如美國(guó)羅格斯大學(xué)兩位教授開發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域模型（RTM）軟件，這是一個(gè)中長(zhǎng)期犯罪預(yù)測(cè)模型，將不同的因素疊加到地圖層中以預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間犯罪的變化。RTM可以和PredPol這樣的短期預(yù)測(cè)地圖共同使用。類似的工具還有MoRiLE模型（執(zhí)法部門風(fēng)險(xiǎn)管理模型），該軟件會(huì)考慮不同類型疊加起來造成的總體危害來指導(dǎo)警力資源的調(diào)配，包括對(duì)個(gè)人、對(duì)組織、社區(qū)的危害以及公眾的期望和經(jīng)濟(jì)損失。

總之，盡管犯罪預(yù)測(cè)工具仍然在部分地區(qū)比較流行，但是并非大數(shù)據(jù)警務(wù)的主要方向，很多人對(duì)其功效仍然心存質(zhì)疑。該軟件在一定程度上忽視了基層巡邏警員的智慧，機(jī)械地按照計(jì)算機(jī)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估去調(diào)度警員巡邏路線，必然會(huì)導(dǎo)致一線警官本能的心理抵觸，也容易被犯罪分子掌握規(guī)律使得預(yù)測(cè)失效。

帕蘭提爾大數(shù)據(jù)融合與分析系統(tǒng)

與犯罪預(yù)測(cè)和個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具相比，帕蘭提爾才是真正的大數(shù)據(jù)工具。帕蘭提爾公司是一家很有傳奇色彩的公司，其創(chuàng)辦者是來自硅谷的三位天才計(jì)算機(jī)工程師，而其公司和軟件平臺(tái)名稱則來自指環(huán)王中的一個(gè)能夠穿越時(shí)空看到一切的水晶球。2004年開始，該公司就開始為CIA服務(wù)，主要提供信息整合和分析的軟件服務(wù)。自從2011年起，他們開始幫助洛杉磯警察局分析數(shù)據(jù)，該公司也與FBI合作，帕蘭提爾并沒有公開使用他們工具的警方用戶有多少，但是很多國(guó)家安全機(jī)構(gòu)以及著名的加州警局和紐約警局都曾經(jīng)與該公司合作過，據(jù)說發(fā)現(xiàn)麥道夫的旁氏騙局和抓獲本 ·拉登都有該軟件的功勞。目前，這家名不見經(jīng)傳的公司正在默默地改變著美國(guó)警務(wù)的方式。

帕蘭提爾首先是一個(gè)數(shù)據(jù)整合平臺(tái)。與世界上所有組織一樣，美國(guó)執(zhí)法系統(tǒng)中存在著大量的、孤島式的信息系統(tǒng)，加之美國(guó)警察組織的分散特點(diǎn)，更增加了數(shù)據(jù)整合的困難。帕蘭提爾提供所有分析功能都是建立在數(shù)據(jù)整合的基礎(chǔ)之上，目前該系統(tǒng)能夠整合美國(guó)警方常見的案件管理數(shù)據(jù)、個(gè)人生物信息數(shù)據(jù)、逮捕數(shù)據(jù)、犯罪記錄數(shù)據(jù)、機(jī)動(dòng)車信息、幫派和嫌疑人等數(shù)據(jù)，還整合了來自其他政府部門和私有機(jī)構(gòu)的一些數(shù)據(jù)。有了這樣的整合，使用者可以通過一站式智能檢索輕松地獲取所需信息。根據(jù)德州大學(xué)奧斯汀分校社會(huì)學(xué)家莎拉 ·布萊恩的一份調(diào)研報(bào)告，該平臺(tái)的使用和社交網(wǎng)絡(luò)一樣簡(jiǎn)單，只要在計(jì)算機(jī)鍵入該嫌疑人的名字和外貌特征，數(shù)據(jù)庫就會(huì)給出可能的嫌犯，這些嫌疑人的年齡、描述、住址、幫派、機(jī)動(dòng)車等信息都會(huì)出現(xiàn)在相關(guān)的區(qū)域。其中有些信息是在攔截盤查過程中記錄的，不僅僅記錄了當(dāng)事人，也記錄他的同行人員。

帕蘭提爾還是提供智能案件管理功能，并且提供案件情報(bào)分析等輔助調(diào)查功能。例如，系統(tǒng)能夠自動(dòng)根據(jù)案件中的內(nèi)容進(jìn)行信息匹配，串并不同地區(qū)不同警官偵辦的案件。據(jù)莎拉 ·布萊恩描述，警方探員很容易通過帕蘭提爾系統(tǒng)找到相關(guān)聯(lián)的案件，一個(gè)探員能夠使用“杰克、搶劫、男、五英尺11英寸高”這樣的描述進(jìn)行信息碰撞，從而使其他探員也能夠了解有人在偵破這樣的案件，為串并案件創(chuàng)造條件。系統(tǒng)還能通過數(shù)據(jù)碰撞挖掘偵破案件，例如當(dāng)多個(gè)地區(qū)發(fā)生線纜被盜的案件時(shí)，系統(tǒng)可以在丟失線纜的地區(qū)查找重復(fù)出現(xiàn)的車牌，從而篩選出可疑車輛。

帕蘭提爾也具有風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警功能。與積分模型和熱點(diǎn)警務(wù)的預(yù)測(cè)不同，帕蘭提爾的預(yù)測(cè)是根據(jù)具體的個(gè)體行為和具體信息發(fā)布警告的。警官可以像在臉書上關(guān)注朋友一樣訂閱關(guān)注人員的動(dòng)態(tài)信息，只要有敏感行為發(fā)生，警官就會(huì)在自己的手機(jī)上收到關(guān)于此人的警告信息。洛杉磯警局已經(jīng)將裝在警車上和街道上的攝像頭都整合到帕蘭提爾的系統(tǒng)里，攝像機(jī)能夠讀取車牌信息，并將時(shí)間和地理位置錄入系統(tǒng)。例如，一個(gè)銀行搶劫嫌疑人的車輛被攝像頭捕捉到正在進(jìn)入特定銀行周邊區(qū)域，警官就會(huì)收到一條警告。該系統(tǒng)還能幫助警察減少行動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，例如，當(dāng)警察打算搜查嫌疑人房屋時(shí)，他們可以先在平臺(tái)上尋找相關(guān)信息，了解目標(biāo)是否有槍支注冊(cè)，相鄰的住戶是否有槍支，以及在該區(qū)域是否有通緝犯或者相關(guān)聯(lián)的幫派存在，從而降低搜查帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

豐富的信息采集終端

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)包括使用海量數(shù)據(jù)和多種多樣的數(shù)據(jù)來源。為增加數(shù)據(jù)量，英美警方使用各種方法加大信息采集力度，車牌識(shí)別、人臉識(shí)別等技術(shù)的應(yīng)用范圍迅速擴(kuò)大，對(duì)視頻內(nèi)容的進(jìn)一步提取與分析成為警方亟須解決的技術(shù)問題。洛杉磯警局在公共地區(qū)接入了閉路監(jiān)控?cái)z像頭，警察巡邏車上安裝了車牌讀取器，最近還嘗試使用搭載在飛機(jī)上的實(shí)時(shí)攝像頭，來監(jiān)視和記錄城市的整體情況。2012年紐約警察局和微軟合作開發(fā)了DAS系統(tǒng)（區(qū)域警報(bào)系統(tǒng)），該系統(tǒng)能夠從監(jiān)控?cái)z像頭、自動(dòng)車牌識(shí)別系統(tǒng)、射頻感應(yīng)器等多個(gè)數(shù)據(jù)源，實(shí)時(shí)地分析潛在的威脅。2013年11月，正值波士頓爆炸案發(fā)生后的半年，紐約市警察局為了保障即將舉辦的紐約馬拉松比賽，在馬拉松沿線布置了幾百個(gè)臨時(shí)攝像頭，用DAS實(shí)時(shí)分析捕捉到的信息。盡管該系統(tǒng)投入不菲，但是作為微軟合作伙伴的紐約警察局，每年可以從微軟銷售給全國(guó)其他警察部門的該軟件的利潤(rùn)中提取30%，而且這個(gè)系統(tǒng)帶來的工作效率的提高將遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于當(dāng)初的投入。FBI提取了大量來自刑事記錄中的相片信息，以及如員工背景審查等非刑事原因的記錄中提取的相片，形成了一個(gè)海量的人臉檢索、對(duì)比、識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以用于在關(guān)鍵地理位置實(shí)現(xiàn)人像對(duì)比和案件調(diào)查。

大數(shù)據(jù)警務(wù)面臨的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)改變了傳統(tǒng)警務(wù)的方式，帶來了前所未有的效率與便捷，但是也引起了民權(quán)人士的擔(dān)憂，一些人擔(dān)心會(huì)生活在“數(shù)字暴政”之下。還有一些學(xué)者提出大數(shù)據(jù)警務(wù)改變了美國(guó)憲法第四修正案賦予的人權(quán)，即必須具備“合理懷疑”的前提下才能攔截盤查，然而現(xiàn)在警方無需獲得任何許可即可通過大數(shù)據(jù)開展調(diào)查。盡管有著種種人權(quán)、倫理障礙，近些年迫于反恐壓力不斷增大，政府也在不斷賦予警察更多的數(shù)據(jù)獲取權(quán)限。

除法律、倫理障礙之外，信息孤島問題仍然是全方位開展大數(shù)據(jù)警務(wù)的最大障礙。美國(guó)為此也作出過大量的努力，促進(jìn)國(guó)家層面的數(shù)據(jù)共享與融合。例如，成立了多級(jí)別多層次的信息融合中心，以促進(jìn)地方、州和聯(lián)邦的執(zhí)法數(shù)據(jù)共享與交換。