基于大數(shù)據(jù)的個(gè)人極端暴力犯罪防控研究

宋祥斌

摘? ?要：個(gè)人極端暴力犯罪具有突發(fā)性、不確定性、手段極其殘暴等特點(diǎn)，很難防控。文章基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，綜合源頭治理、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、監(jiān)測(cè)預(yù)警和快速處置，開(kāi)展個(gè)人極端暴力犯罪立體防控與打擊處置的技術(shù)和機(jī)制研究，實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人極端暴力犯罪的主動(dòng)防控，對(duì)于推動(dòng)社會(huì)管理方式的創(chuàng)新以及維護(hù)社會(huì)的安全、穩(wěn)定，具有極其重要的社會(huì)意義和現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);個(gè)人極端;暴力犯罪;防控

隨著我國(guó)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展與進(jìn)步、各項(xiàng)改革事業(yè)的不斷推進(jìn)，加之國(guó)內(nèi)外局勢(shì)的變幻，社會(huì)變革深刻而又復(fù)雜，導(dǎo)致個(gè)人極端暴力犯罪頻發(fā)，對(duì)人民群眾的安全感和社會(huì)的穩(wěn)定造成巨大影響。例如，2018年6月28日，浦北路近桂林西街人行道附近黃姓男子因生活無(wú)著落，產(chǎn)生報(bào)復(fù)社會(huì)念頭，持菜刀砍殺，造成兩名男童死亡。2018年11月22號(hào)，遼寧省葫蘆島市建昌縣一犯罪嫌疑人因?yàn)榉蚱廾苌?jí)，產(chǎn)生了厭世報(bào)復(fù)社會(huì)的極端思想，隨機(jī)選擇作案對(duì)象，駕車故意撞擊未成年學(xué)生，造成了5死19傷的嚴(yán)重后果。2018年12月25日，福建龍巖無(wú)業(yè)中年男性邱某，因與當(dāng)?shù)鼐游瘯?huì)干部有積怨，持刀劫持公交車撞人，造成重大傷亡。

個(gè)人極端暴力犯罪人性格扭曲、心理黑暗，把不公和不幸歸因于社會(huì)和他人，遇到事情不能正確去面對(duì)，而是采取極端報(bào)復(fù)社會(huì)的做法，嚴(yán)重危害人民的生命、財(cái)產(chǎn)安全，極大地破壞社會(huì)秩序，個(gè)人極端暴力犯罪是當(dāng)前和今后一段時(shí)期影響我國(guó)治安秩序和社會(huì)穩(wěn)定的突出問(wèn)題之一。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，為個(gè)人極端暴力犯罪的防控工作帶來(lái)了新的技術(shù)和思路。針對(duì)個(gè)人極端暴力犯罪的源頭治理、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、監(jiān)測(cè)預(yù)警和快速處置，開(kāi)展大數(shù)據(jù)下個(gè)人極端暴力犯罪立體防控與打擊處置的技術(shù)和機(jī)制研究，能夠改變傳統(tǒng)被動(dòng)應(yīng)對(duì)的局面，實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人極端暴力犯罪的主動(dòng)防控。

1? ? 個(gè)人極端暴力犯罪的社會(huì)危害及相關(guān)研究

極端暴力事件并非中國(guó)獨(dú)有，2009年11月5日，美軍陸軍少校馬利克·哈桑在得克薩斯州胡德堡軍事基地開(kāi)槍行兇，造成13人死亡、30多人受傷。2011年7月22日，挪威冷血?dú)⑹植祭拙S克先在挪威首都奧斯陸政府辦公樓附近引爆炸彈，而后趕往奧斯陸以西約40 km的于特島開(kāi)槍射殺參加挪威工黨青年團(tuán)夏令營(yíng)的青少年，共77人遇難。這些個(gè)人極端暴力犯罪事件，對(duì)社會(huì)和民眾造成了巨大危害和恐慌。

從犯罪手段來(lái)看，罪犯有直接報(bào)復(fù)殺人的，也有泄私憤爆炸縱火的;從犯罪地點(diǎn)來(lái)看，有校園、廣場(chǎng)、街道等人群聚集的地方。雖然犯罪形式多種多樣，但都是由單個(gè)人使用刀具、汽車、槍支等具有較強(qiáng)殺傷性的工具來(lái)實(shí)施且手段殘忍的犯罪，導(dǎo)致多名被害人死亡或重傷并產(chǎn)生重大社會(huì)影響。與傳統(tǒng)的暴力犯罪相比，個(gè)人極端暴力犯罪通常選擇公共場(chǎng)所，隨機(jī)選擇作案對(duì)象，以兇狠手段突然發(fā)起襲擊。犯罪后果極其嚴(yán)重、來(lái)不及防備、極易造成人群恐慌、示范效應(yīng)很強(qiáng)，這些特點(diǎn)決定了該類犯罪應(yīng)急與防控的艱難性。靳高風(fēng)教授[1]采用實(shí)證分析方法對(duì)近年來(lái)國(guó)內(nèi)發(fā)生的典型案例做了統(tǒng)計(jì)，闡釋了當(dāng)前我國(guó)個(gè)人極端暴力犯罪的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，全面、清晰地揭示了其犯罪特征與發(fā)案原因。靳高風(fēng)認(rèn)為，“個(gè)人極端暴力犯罪”是指一個(gè)人針對(duì)特定或不特定多數(shù)人使用殘忍的武力手段，實(shí)施造成嚴(yán)重傷亡和重大社會(huì)影響的行為[1]。江南社會(huì)學(xué)院馬濤博士立足于犯罪地圖理論，認(rèn)為在大數(shù)據(jù)時(shí)代，可以將數(shù)據(jù)和地圖結(jié)合起來(lái)分析、預(yù)測(cè)、預(yù)防恐怖主義犯罪，實(shí)現(xiàn)恐怖主義犯罪分布可視化;同濟(jì)大學(xué)副教授單勇認(rèn)為，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，應(yīng)該充分利用犯罪大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)社會(huì)治安精準(zhǔn)防控[2-3]。我國(guó)的國(guó)家自然科學(xué)基金已資助了大數(shù)據(jù)分析決策、非常規(guī)突發(fā)事件等相關(guān)項(xiàng)目，包括重大研究計(jì)劃“非常規(guī)突發(fā)事件應(yīng)急管理研究”“非常規(guī)突發(fā)事件演化分析和應(yīng)對(duì)決策的支持模型集成原理與方法”“非常規(guī)突發(fā)事件下恐慌群體行為分析與疏導(dǎo)研究”等。

新形勢(shì)下，社會(huì)對(duì)個(gè)人極端暴力犯罪襲擊事件的防范和處置提出了更高的要求，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等科技手段，為最大限度地預(yù)防、預(yù)警、監(jiān)測(cè)、控制與處理此類犯罪提供了技術(shù)解決的可能。（1）能夠促進(jìn)犯罪人員信息數(shù)據(jù)化，實(shí)現(xiàn)對(duì)已有個(gè)人極端暴力犯罪分子進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量和跟蹤測(cè)評(píng)。（2）能夠促進(jìn)犯罪要素程序化，通過(guò)多維信息感知和識(shí)別技術(shù)，科學(xué)獲取和厘清個(gè)人極端暴力犯罪的各個(gè)要素，構(gòu)建預(yù)警模型和系統(tǒng)。（3）能夠促進(jìn)犯罪數(shù)據(jù)監(jiān)管智能化，基于現(xiàn)有犯罪信息庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，智能監(jiān)控個(gè)人極端暴力犯罪數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)上的流動(dòng)[3]。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用對(duì)個(gè)人極端暴力犯罪的應(yīng)急應(yīng)變和打防結(jié)合、推動(dòng)社會(huì)管理方式的創(chuàng)新、保障社會(huì)公共安全和維持社會(huì)穩(wěn)定具有重要意義。

2? ? 基于大數(shù)據(jù)防控個(gè)人極端暴力犯罪的思路

個(gè)人極端暴力犯罪具有隱蔽性、突發(fā)性與暴力性，必須建立并覆蓋“感知、識(shí)別、預(yù)警、防控、處置”的全方位預(yù)防監(jiān)控體系。有效管控各類高危人員，切實(shí)把轄區(qū)內(nèi)肇事肇禍的“病”人、酗酒滋事人員和對(duì)社會(huì)嚴(yán)重不滿的人員排查出來(lái)，尤其是對(duì)情緒行為偏執(zhí)、對(duì)社會(huì)極端不滿等各類高危人員做到心中有數(shù)，逐一落實(shí)教育、疏導(dǎo)、穩(wěn)控等具體措施;對(duì)可能影響社會(huì)穩(wěn)定的苗頭性、傾向性問(wèn)題，及時(shí)感知和識(shí)別，防止從事違法犯罪活動(dòng);對(duì)已經(jīng)發(fā)生的個(gè)人極端暴力犯罪人員，要能及時(shí)啟動(dòng)預(yù)案，科學(xué)指揮和妥善處置。

在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)時(shí)代，極端暴力分子的一舉一動(dòng)，都極有可能留下蛛絲馬跡。國(guó)外在大數(shù)據(jù)反恐領(lǐng)域已有一定研究及應(yīng)用積累，英、美等發(fā)達(dá)國(guó)家都建立了反恐情報(bào)數(shù)據(jù)庫(kù)。美國(guó)的Palantir是一家大數(shù)據(jù)挖掘分析公司，將人工智能算法與強(qiáng)大的引擎整合在一起，對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行掃描，借助人工智能算法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)信息進(jìn)行處理，并允許用戶對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行快速瀏覽。目前，其產(chǎn)品已經(jīng)被CIA，F(xiàn)BI、私人調(diào)查機(jī)構(gòu)等多家機(jī)構(gòu)使用。Palantir公司開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品已成為美國(guó)情報(bào)機(jī)關(guān)反恐的必備工具。

國(guó)內(nèi)在智能情報(bào)分析與反恐、人員識(shí)別與反恐等領(lǐng)域也開(kāi)展了不同形式的警務(wù)實(shí)踐，但對(duì)于極端人員的識(shí)別、預(yù)警及管控的大數(shù)據(jù)防控與處置研究甚少。亟需通過(guò)大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等技術(shù)對(duì)個(gè)人極端暴力犯罪進(jìn)行源頭識(shí)別與治理防控，從事件、行為、區(qū)域、場(chǎng)所、行業(yè)等多個(gè)維度，為個(gè)人極端暴力犯罪事件預(yù)測(cè)、異常行為監(jiān)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等提供精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)預(yù)警服務(wù)。

2.1? 針對(duì)極端犯罪的隱蔽性，需要增強(qiáng)有效情報(bào)信息的獲取能力

及時(shí)獲取可靠的情報(bào)，有針對(duì)性地獲知和控制潛在極端暴力危險(xiǎn)者，將極端威脅有效地控制于萌芽狀態(tài)[4];通過(guò)研究已發(fā)生的個(gè)人極端暴力犯罪案例，分析其發(fā)生的特點(diǎn)、規(guī)律，梳理出犯罪主體在生理、心理、生活、社會(huì)關(guān)系等方面的特征，為有效刻畫(huà)和識(shí)別潛在極端人員提供標(biāo)準(zhǔn)化、可操作的測(cè)量手段。

2.2? 針對(duì)個(gè)人極端暴力犯罪的突發(fā)性，需要加強(qiáng)對(duì)個(gè)人極端暴力犯罪的態(tài)勢(shì)感知

要能對(duì)潛在的極端人員和事件進(jìn)行提前預(yù)測(cè)和預(yù)警，將情報(bào)信息及時(shí)通報(bào)和上報(bào)，提前獲取犯罪分子的襲擊企圖和計(jì)劃等情報(bào)信息，為主動(dòng)應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況提供預(yù)警，將危害后果最小化[4]。要對(duì)高危人員進(jìn)行特征識(shí)別和重點(diǎn)管控，對(duì)個(gè)人極端暴力犯罪案件發(fā)生的地點(diǎn)、作案手段、使用工具等進(jìn)行規(guī)律分析和特征建模，基于知識(shí)圖譜技術(shù)建立目標(biāo)知識(shí)庫(kù)和情報(bào)監(jiān)督系統(tǒng)，對(duì)高危人員進(jìn)行多維監(jiān)測(cè)。建立風(fēng)險(xiǎn)積分預(yù)警模型，及時(shí)發(fā)現(xiàn)有極端報(bào)復(fù)社會(huì)的苗頭性、傾向性行為。

2.3? 針對(duì)個(gè)人極端暴力犯罪的暴力性，盡可能在預(yù)謀階段或?qū)嵤┣坝枰钥刂坪吞幹?/p>

一旦發(fā)現(xiàn)有極端行為的可能性，及時(shí)對(duì)高危人員進(jìn)行處置，通過(guò)微表情誘發(fā)和識(shí)別，獲取其真實(shí)心理，及時(shí)干預(yù)和制止暴力犯罪活動(dòng)。如果個(gè)人極端暴力犯罪已經(jīng)發(fā)生，必須立即啟動(dòng)應(yīng)急處置預(yù)案，科學(xué)指揮，盡量控制犯罪對(duì)社會(huì)造成的傷害。

3? ? 基于大數(shù)據(jù)防控個(gè)人極端暴力犯罪的措施

從數(shù)據(jù)、模型和系統(tǒng)3個(gè)視圖梳理和分析個(gè)人極端暴力犯罪技術(shù)防控的需求，綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，研究潛在犯罪人員目標(biāo)體系、多層情報(bào)預(yù)警體系和應(yīng)急干預(yù)處置體系，構(gòu)建個(gè)人極端暴力犯罪一體化防控的體系作戰(zhàn)框架。解決現(xiàn)有個(gè)人極端暴力犯罪防控中情報(bào)模型適用場(chǎng)景單一、預(yù)測(cè)能力不足、以被動(dòng)應(yīng)對(duì)為主、難以滿足實(shí)際業(yè)務(wù)需要的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)防范的目標(biāo)。

3.1? 規(guī)劃和規(guī)范個(gè)人極端暴力犯罪防控?cái)?shù)據(jù)資源，構(gòu)建個(gè)人極端暴力犯罪防控大數(shù)據(jù)治理體系

對(duì)個(gè)人極端暴力犯罪防控與治理中的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行規(guī)劃，制定元數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，建立數(shù)據(jù)目錄;對(duì)個(gè)人極端暴力犯罪防控與治理中的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行整合，建立規(guī)范的數(shù)據(jù)服務(wù)和應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，提高數(shù)據(jù)對(duì)反個(gè)人極端暴力犯罪業(yè)務(wù)應(yīng)用的自適應(yīng)性，實(shí)現(xiàn)對(duì)新增數(shù)據(jù)的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)目錄的自動(dòng)維護(hù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的自動(dòng)對(duì)照、數(shù)據(jù)更新的自動(dòng)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)質(zhì)量的自動(dòng)檢測(cè)。

3.2? 研究潛在極端暴力人員的源頭識(shí)別和管控，構(gòu)建個(gè)人極端暴力犯罪的目標(biāo)管控體系

在對(duì)已有極端人員先驗(yàn)知識(shí)的前提下，借助大數(shù)據(jù)分析方法，從人格、價(jià)值觀、情緒、行為、社會(huì)關(guān)系、經(jīng)濟(jì)、重大事件等多種維度，對(duì)審訊記錄、上網(wǎng)資料、信訪數(shù)據(jù)、非法集聚數(shù)據(jù)、交通、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、量表測(cè)驗(yàn)和親屬描述等材料，進(jìn)行主要特征提取，依托大數(shù)據(jù)+量表測(cè)驗(yàn)的方法，構(gòu)建極端人員特征集常模。結(jié)合小樣本機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立智能研判系統(tǒng)，進(jìn)行信效度檢驗(yàn)、特征匹配，篩選出潛在極端人?；谥R(shí)圖譜技術(shù)，建立潛在極端人員的動(dòng)態(tài)目標(biāo)庫(kù)。

3.3? 研究極端暴力事件的態(tài)勢(shì)感知和預(yù)測(cè)預(yù)警，構(gòu)建個(gè)人極端暴力犯罪的情報(bào)預(yù)警體系

綜合運(yùn)用異常行為識(shí)別技術(shù)，對(duì)極端暴力事件進(jìn)行多維監(jiān)測(cè)和預(yù)警;建立面向重點(diǎn)目標(biāo)、行業(yè)、社會(huì)事件的極端暴力事件的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系;建立多情景個(gè)人極端暴力犯罪風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，提高對(duì)個(gè)人極端暴力犯罪的態(tài)勢(shì)感知和情報(bào)研判能力。

3.4? 研究個(gè)人極端暴力犯罪的監(jiān)測(cè)干預(yù)和應(yīng)急處置，構(gòu)建個(gè)人極端暴力犯罪的應(yīng)急指揮體系

對(duì)高危人員進(jìn)行微表情誘發(fā)和識(shí)別，一旦風(fēng)險(xiǎn)積分預(yù)警模型發(fā)現(xiàn)有極端行為的可能性，及時(shí)制止控制，獲取其真實(shí)心理，及時(shí)采取應(yīng)急處置措施;提出應(yīng)對(duì)個(gè)人極端暴力犯罪的資源布局和警力調(diào)度、預(yù)案生成及決策優(yōu)化等技術(shù)，建立跨層級(jí)跨部門協(xié)同應(yīng)急響應(yīng)體系，實(shí)現(xiàn)一點(diǎn)報(bào)警、多級(jí)感知、整體聯(lián)動(dòng)。

4? ? 個(gè)人極端暴力犯罪大數(shù)據(jù)防控的難點(diǎn)

實(shí)現(xiàn)個(gè)人極端暴力犯罪的預(yù)警和管控，需要突破個(gè)人極端暴力犯罪立體防控與打擊處置應(yīng)用中數(shù)據(jù)感知融合、異常行為監(jiān)測(cè)、應(yīng)急資源布局調(diào)度、源頭風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別治理、跨空間積分預(yù)警、自適應(yīng)敏捷指揮等關(guān)鍵技術(shù)的瓶頸，解決多維多源數(shù)據(jù)感知與融合、極端人員主體源頭識(shí)別與治理、極端事件風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警、極端行為識(shí)別防控等不同層面的關(guān)鍵問(wèn)題[5]。

在個(gè)人極端暴力犯罪數(shù)據(jù)的感知融合方面，采用個(gè)人極端暴力犯罪奇異稀疏數(shù)據(jù)的感知技術(shù)和融合方法，建立個(gè)人極端暴力犯罪元數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜和數(shù)據(jù)資源規(guī)劃體系，重點(diǎn)解決樣本數(shù)據(jù)規(guī)模過(guò)小和多源異構(gòu)高維分布數(shù)據(jù)之間的語(yǔ)義沖突等問(wèn)題，為極端暴力行為的大數(shù)據(jù)分析預(yù)警完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

在潛在犯罪人員的目標(biāo)建模方面，要構(gòu)建用于識(shí)別潛在極端暴力人員的常模標(biāo)準(zhǔn)和基于心理先驗(yàn)知識(shí)的動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)，為重點(diǎn)人員、重點(diǎn)部位的源頭風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與治理提供關(guān)聯(lián)搜索和預(yù)警模型，提升預(yù)知個(gè)人極端暴力犯罪風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確度、時(shí)效性。

在個(gè)人極端暴力犯罪行為的監(jiān)測(cè)預(yù)警方面，要解決個(gè)人極端暴力犯罪行為多維分析檢測(cè)與預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)，建立基于多重社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的個(gè)人極端暴力犯罪主體及其行為關(guān)聯(lián)模型，研究異常心理行為、異?；顒?dòng)軌跡、異常網(wǎng)絡(luò)行為等主體推測(cè)方法和極端行為模式解析方法，通過(guò)個(gè)人極端暴力犯罪預(yù)謀行為監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)預(yù)謀行為預(yù)測(cè)和干預(yù)處置，降低社會(huì)極端暴力事件發(fā)生概率。

在個(gè)人極端暴力犯罪的打擊處置方面，采用應(yīng)急資源優(yōu)化配置及調(diào)度、應(yīng)急預(yù)案快速生成及決策優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)，建立跨層級(jí)跨部門協(xié)同聯(lián)動(dòng)應(yīng)急響應(yīng)工作機(jī)制，實(shí)現(xiàn)一點(diǎn)報(bào)警、多級(jí)感知、整體聯(lián)動(dòng)。

5? ? 結(jié)語(yǔ)

文章研究與分析個(gè)人極端暴力犯罪的防控和治理需求，針對(duì)防控個(gè)人極端暴力犯罪中數(shù)據(jù)多源異構(gòu)、高維分布、樣本數(shù)據(jù)奇異稀疏、異常行為及犯罪主體監(jiān)測(cè)分析低質(zhì)低效、應(yīng)急處置缺乏快速協(xié)調(diào)機(jī)制等問(wèn)題，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，規(guī)劃和規(guī)范個(gè)人極端暴力犯罪防控?cái)?shù)據(jù)資源，強(qiáng)化對(duì)潛在極端暴力人員的源頭識(shí)別和管控，增強(qiáng)對(duì)極端暴力事件的態(tài)勢(shì)感知和預(yù)測(cè)預(yù)警能力，科學(xué)組織和實(shí)施極端暴力事件的應(yīng)急處置和指揮決策。建立潛在個(gè)人極端暴力犯罪分子源頭治理、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、預(yù)測(cè)預(yù)警、打擊處置的系統(tǒng)性技術(shù)解決方案，保證社會(huì)安全和正常的秩序，降低個(gè)人極端暴力犯罪的傷害程度。

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