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    公安監(jiān)所被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究

    2020-03-25 08:50:46李勝?gòu)V李攀楊彥彬李猛
    警察技術(shù) 2020年1期
    關(guān)鍵詞:監(jiān)所監(jiān)管評(píng)估

    李勝?gòu)V 李攀 楊彥彬 李猛

    1. 公安部第一研究所 2. 北京市公安局監(jiān)所管理總隊(duì) 3. 北京時(shí)空易物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有限公司 4. 沈陽(yáng)軍德通博科技有限公司

    引言

    公安部監(jiān)所管理局于2018年6月4日決定在全國(guó)公安監(jiān)管部門(mén)推進(jìn)智慧監(jiān)管建設(shè),開(kāi)啟了“智慧監(jiān)管”工作的新階段,要求監(jiān)管工作要從被動(dòng)應(yīng)對(duì)處置向主動(dòng)預(yù)測(cè)預(yù)防轉(zhuǎn)變,運(yùn)用監(jiān)管大數(shù)據(jù)對(duì)被監(jiān)管人員進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,實(shí)施有效管控,防患于未然。同步頒布的《公安監(jiān)所智慧監(jiān)管技術(shù)指南》中要求:各地監(jiān)管場(chǎng)所依托公安監(jiān)所實(shí)戰(zhàn)平臺(tái),對(duì)被監(jiān)管人員羈押記錄、案件性質(zhì)、年齡、智力狀況等靜態(tài)信息,以及現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)、提訊會(huì)見(jiàn)、心理咨詢(xún)、健康狀況等動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分類(lèi),以此為基礎(chǔ)探索建立符合監(jiān)所執(zhí)法細(xì)則安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估要求的積分預(yù)警模型,對(duì)被監(jiān)管人員、監(jiān)室(拘室、戒毒室)安全風(fēng)險(xiǎn)做出定性定量分析和分級(jí)分色預(yù)警,直觀展現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果,據(jù)此實(shí)施分級(jí)管理。全面采集監(jiān)所被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果、超押情況、警押比、基礎(chǔ)設(shè)施狀況等信息,對(duì)監(jiān)所整體安全態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析評(píng)估,確定預(yù)警等級(jí),形成全國(guó)、省、地市三級(jí)監(jiān)管場(chǎng)所、地區(qū)安全警示,做到防患未然。

    本文從監(jiān)所風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的現(xiàn)實(shí)需求出發(fā),依據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)被監(jiān)管人員的靜動(dòng)態(tài)屬性和行為進(jìn)行定性、定量的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

    一、公安監(jiān)管大數(shù)據(jù)

    公安監(jiān)管數(shù)據(jù)有其本身鮮明的特點(diǎn),全部是重點(diǎn)人員的基本數(shù)據(jù)、社會(huì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)和在押期間的活動(dòng)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)既重要又敏感,既是各大警種警務(wù)工作必查的源頭活水,又是保證司法流程正常運(yùn)行的敏感數(shù)據(jù)。智慧監(jiān)管大數(shù)據(jù)應(yīng)用需要依托監(jiān)區(qū)物聯(lián)網(wǎng)、公安信息網(wǎng)和其他相關(guān)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)智能終端、生物特征采集臺(tái)、高拍儀、高清攝像機(jī)等信息化設(shè)備,以監(jiān)所內(nèi)各崗位的用戶(hù)為主體進(jìn)行信息資源的采集。之后通過(guò)數(shù)據(jù)匯聚大數(shù)據(jù)技術(shù)及傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)手段,把分散在各個(gè)系統(tǒng)中的信息孤島數(shù)據(jù)匯集到監(jiān)管綜合業(yè)務(wù)平臺(tái),經(jīng)過(guò)清洗、整合等處理后,形成統(tǒng)一的業(yè)務(wù)服務(wù)能力,向應(yīng)用提供數(shù)據(jù)服務(wù),進(jìn)而打破監(jiān)管系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)壁壘,為后續(xù)人工智能分析提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。

    依托大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建包括原始庫(kù)、標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)、主題庫(kù)、專(zhuān)題庫(kù)和配置庫(kù)等的公安監(jiān)管大數(shù)據(jù)服務(wù)中心,以滿(mǎn)足監(jiān)管業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型建設(shè)需求,為綜合展示、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)共享、領(lǐng)導(dǎo)決策等提供數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)接入系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)管綜合業(yè)務(wù)系統(tǒng)、安防系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)共享等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的接入和匯聚,針對(duì)不同來(lái)源、不同種類(lèi)的數(shù)據(jù)采用不同的接入方式和接入技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接入,解決監(jiān)管信息資源分散、孤立等問(wèn)題。

    (1)原始庫(kù):監(jiān)管大數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)項(xiàng),存儲(chǔ)業(yè)務(wù)平臺(tái)、安防平臺(tái)中的各類(lèi)業(yè)務(wù)、安防數(shù)據(jù)。

    (2)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù):在原始庫(kù)的基礎(chǔ)上,對(duì)各種來(lái)源數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列處理加工,而產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)項(xiàng)、關(guān)聯(lián)要素信息和基礎(chǔ)標(biāo)簽、行為標(biāo)簽、業(yè)務(wù)標(biāo)簽和分級(jí)分類(lèi)屬性。標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)也要盡可能反映原始場(chǎng)景。

    (3)主題庫(kù):主題庫(kù)建設(shè)的目的就是要把分散在各個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表中的要素提取出來(lái),打破數(shù)據(jù)表之間存在的數(shù)據(jù)壁壘,通過(guò)梳理數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,從邏輯上打通各個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表。

    (4)專(zhuān)題庫(kù):按照監(jiān)所應(yīng)用業(yè)務(wù)模型,通過(guò)二次抽取整合的方法,建立形成面向特定業(yè)務(wù)應(yīng)用需求的專(zhuān)題應(yīng)用資源庫(kù),滿(mǎn)足各業(yè)務(wù)的發(fā)展需要。專(zhuān)題庫(kù)包括但不限于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警情況、重點(diǎn)人員預(yù)警信息、重點(diǎn)監(jiān)室預(yù)警信息、實(shí)施預(yù)警信息、重點(diǎn)人員特點(diǎn)分析信息、監(jiān)所超押情況信息、所內(nèi)教育情況監(jiān)測(cè)信息、重要案犯和重點(diǎn)看管對(duì)象的監(jiān)管狀況監(jiān)測(cè)信息等。

    (5)配置庫(kù):配置庫(kù)是指形成結(jié)構(gòu)化、易操作、易利用、有組織的知識(shí)集群,如敏感等級(jí)、數(shù)據(jù)項(xiàng)分類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、校驗(yàn)規(guī)則、清洗規(guī)則、標(biāo)簽規(guī)則、業(yè)務(wù)模型等。

    二、被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

    對(duì)被監(jiān)管人員進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,首先必須選擇一個(gè)適合被監(jiān)管人員的方法體系,不僅要有較高的可信度,還要保證評(píng)估指標(biāo)盡可能的量化,以便支持評(píng)估方法的應(yīng)用。

    定性分析方法是一種典型的模糊分析方法,可以快捷地對(duì)被監(jiān)管人員涉及的案件屬性、身體狀況、時(shí)常表現(xiàn)、可能存在的威脅和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估,并對(duì)現(xiàn)有監(jiān)管措施進(jìn)行評(píng)價(jià)。傳統(tǒng)對(duì)被監(jiān)管人員的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主要依據(jù)案件類(lèi)型、家庭出身、管教對(duì)其的印象初判和監(jiān)室活動(dòng)表現(xiàn)等因素,從主觀角度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)成分進(jìn)行排序,屬于使用最為廣泛的定性分析方法。該方法主要依據(jù)評(píng)估者(主要是管教)的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、歷史教訓(xùn)、政策走向及特殊實(shí)例等非量化資料,對(duì)被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)狀況做出判斷。在定性評(píng)估時(shí)并不使用具體數(shù)據(jù),而是使用法律法規(guī)指定期望值,例如設(shè)定每種風(fēng)險(xiǎn)的影響值和概率值,比如評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為“一級(jí)重大安全風(fēng)險(xiǎn)”、“二級(jí)重大安全風(fēng)險(xiǎn)”、“三級(jí)重大安全風(fēng)險(xiǎn)”。

    定量分析是在定性分析的邏輯基礎(chǔ)上,對(duì)被監(jiān)管人員日常表現(xiàn)實(shí)時(shí)采集,實(shí)時(shí)量化計(jì)算,同時(shí)疊加歷史數(shù)據(jù)分析,對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)值真正有了量化分?jǐn)?shù),并對(duì)經(jīng)過(guò)量化后的指標(biāo)采用數(shù)學(xué)的統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行加工處理,累加積分,最后得出被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估結(jié)果的一套系統(tǒng)的分析手段,實(shí)現(xiàn)被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)的較精準(zhǔn)評(píng)估。

    被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估應(yīng)包括估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)大小的系統(tǒng)方法(即風(fēng)險(xiǎn)分析),和給定的風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則加以比較以便確定風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重性的過(guò)程(即風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià))。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估應(yīng)該周期性進(jìn)行,以便指出安全要求和風(fēng)險(xiǎn)情形的變化。借助物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)采集和大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù),這種方法既可以做到數(shù)據(jù)直觀,又將模糊的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)值化,為監(jiān)所整體風(fēng)險(xiǎn)防控模型運(yùn)算提供了一條途徑。

    被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估包括下面三個(gè)環(huán)節(jié),具體描述如下:

    (一)靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)定級(jí)

    公安監(jiān)管場(chǎng)所以看守所為例,在《看守所執(zhí)法細(xì)則(2013版)》已經(jīng)明確風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及分級(jí)管理:看守所應(yīng)當(dāng)根據(jù)被監(jiān)管人員的現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)、案件性質(zhì)、身體健康狀況以及心理和精神健康狀況等方面情況,進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,并根據(jù)評(píng)估結(jié)果,實(shí)行分級(jí)管理。

    公安監(jiān)所應(yīng)當(dāng)建立具備信息采集、匯總、研判、等級(jí)公布、管控措施部署以及考核等功能的被監(jiān)管人員安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估平臺(tái),建立健全被監(jiān)管人員安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作機(jī)制。安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)采用初次評(píng)估、日常評(píng)估、實(shí)時(shí)評(píng)估的方式進(jìn)行。

    (二)經(jīng)驗(yàn)?zāi)P吞釤?/h3>

    智慧監(jiān)管數(shù)據(jù)應(yīng)用首先要總結(jié)、提煉、形成監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估主題模型與專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng),建立大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和協(xié)同參與的數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)和知識(shí)庫(kù),為監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估應(yīng)用奠定“應(yīng)用模式數(shù)據(jù)基礎(chǔ)”。

    模型與專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,生成歷史案件、民警的技戰(zhàn)法經(jīng)驗(yàn)、異常案事件?;谶@三類(lèi)數(shù)據(jù)產(chǎn)生多種模型,對(duì)被監(jiān)管人員進(jìn)行全方位的描述,即360度畫(huà)像。通過(guò)對(duì)監(jiān)室、監(jiān)所內(nèi)所有被監(jiān)管人員的積分累加,則可以描述出某個(gè)監(jiān)室、整個(gè)監(jiān)所的風(fēng)險(xiǎn)值。

    比如:背景調(diào)查顯示文盲或小學(xué)文化程度、家庭經(jīng)濟(jì)狀況不佳的未成年人犯盜竊、搶劫等財(cái)產(chǎn)性犯罪的幾率高。心理調(diào)查表明神經(jīng)、精神因素與各種犯罪關(guān)系密切,其中神經(jīng)質(zhì)維度極高、精神質(zhì)維度極高的犯搶劫罪、殺人罪、敲詐勒索罪、強(qiáng)奸罪或故意傷害罪等重罪可能性大。

    (三)風(fēng)險(xiǎn)因子量化

    各地監(jiān)管場(chǎng)所都在探索符合監(jiān)所執(zhí)法細(xì)則安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估要求的積分預(yù)警模型,從而對(duì)被監(jiān)管人員、監(jiān)室(拘室、戒毒室)安全風(fēng)險(xiǎn)做出定性定量分析和分級(jí)分色預(yù)警。

    風(fēng)險(xiǎn)因子可分成:靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因子、動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因子、突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)因子和心理風(fēng)險(xiǎn)因子。具體包括:

    (1)靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因子包括利用執(zhí)法辦案平臺(tái)、信息管理系統(tǒng)等獲取被監(jiān)管人員入所前的各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),包括個(gè)人信息、案件信息、同案犯信息、家屬信息、家庭信息、健康信息(身體和心理評(píng)估)。

    (2)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因子則是入所后通過(guò)人工發(fā)現(xiàn)和設(shè)備自動(dòng)報(bào)警獲取,具體包括被監(jiān)管人員的違規(guī)信息、獎(jiǎng)懲記錄、消費(fèi)信息、所內(nèi)所外一般就醫(yī)信息、管教談話記錄等動(dòng)態(tài)信息數(shù)據(jù),逐項(xiàng)進(jìn)行細(xì)化,根據(jù)有經(jīng)驗(yàn)的管教和專(zhuān)家進(jìn)行研究初定分值,列項(xiàng)分值參見(jiàn)圖5。動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)因子計(jì)算過(guò)程中還要結(jié)合動(dòng)態(tài)分?jǐn)?shù)稀釋原則,通過(guò)稀釋算法F(t)對(duì)其分?jǐn)?shù)進(jìn)行稀釋?zhuān)乐蛊滹L(fēng)險(xiǎn)指數(shù)出現(xiàn)只增不減的飽和現(xiàn)象。

    (3)突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)因子則是入所后發(fā)生的突發(fā)情況,包括律師會(huì)見(jiàn)、家屬會(huì)見(jiàn)、緊急就醫(yī)、訴訟環(huán)節(jié)變化、家庭發(fā)生變故、自殺自殘暴力等突發(fā)類(lèi)信息數(shù)據(jù),此時(shí)會(huì)立刻升高分值,引發(fā)處置流程。б(t)為脈沖函數(shù),t為一周時(shí)間。

    (4)心理風(fēng)險(xiǎn)因子則是入所后根據(jù)被監(jiān)管人員通過(guò)心理量表進(jìn)行定期評(píng)價(jià),對(duì)焦慮、抑郁、人格特征、精神病癥等進(jìn)行心理評(píng)測(cè),得到量化指標(biāo)。

    最后的風(fēng)險(xiǎn)因子量化公式為:

    被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)因子動(dòng)態(tài)計(jì)算過(guò)程中,既可以顯示某被監(jiān)管人員的實(shí)時(shí)值,也能看到他的趨勢(shì)圖和與其他人的對(duì)比圖,完整描述該被監(jiān)管人員的動(dòng)態(tài)發(fā)展。

    三、綜合應(yīng)用

    在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程中,利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等多種技術(shù)實(shí)現(xiàn)具體風(fēng)險(xiǎn)采集、實(shí)時(shí)評(píng)估和事后分析,做出定性定量分析和分級(jí)分色預(yù)警,利用柱狀圖、餅狀圖、K線圖和報(bào)表等多種方式,直觀展現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果,據(jù)此實(shí)施人員和監(jiān)室的分級(jí)管理。根據(jù)事先定義的規(guī)則及模型進(jìn)行自動(dòng)判斷并給出建議,實(shí)現(xiàn)科技服務(wù)監(jiān)管。

    例如可以利用視頻智能分析對(duì)被監(jiān)管人員進(jìn)行違規(guī)動(dòng)作的判斷,常見(jiàn)視頻智能可以發(fā)現(xiàn)越線、超高、起身、打斗、超時(shí)滯留、非法闖入、單人值崗等違規(guī)行為??梢岳谜Z(yǔ)音識(shí)別實(shí)現(xiàn)管教談話過(guò)程中的語(yǔ)音自動(dòng)轉(zhuǎn)文字,并實(shí)時(shí)進(jìn)行關(guān)鍵字、敏感詞檢索和標(biāo)注,實(shí)時(shí)打上標(biāo)簽為后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)分析提供原始結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。可以利用RFID/位置/心率智能腕帶、數(shù)字監(jiān)控、移動(dòng)終端等核心設(shè)備,將被監(jiān)管人員信息轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)信息,利用基站對(duì)數(shù)據(jù)的接收、計(jì)算和解碼處理,實(shí)現(xiàn)對(duì)被監(jiān)管人員軌跡定位、業(yè)務(wù)狀態(tài)、視頻影像的集成管理,從網(wǎng)下“平行式”管理升級(jí)到網(wǎng)上“俯瞰式”管控??梢岳萌四樧R(shí)別、虹膜識(shí)別進(jìn)行被監(jiān)管人員出所時(shí)的身份判定,避免因?yàn)橥蛘咂渌虻恼`放事故發(fā)生。利用電子腳扣等定位設(shè)備,實(shí)時(shí)定位并預(yù)估風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),加大被監(jiān)管人員外出時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)管控。利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將犯罪類(lèi)型、年齡、地域、訴訟階段等各類(lèi)元素利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型計(jì)算,得出如何對(duì)監(jiān)室人員編排,使得監(jiān)室的風(fēng)險(xiǎn)值最小。被監(jiān)管人員風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)動(dòng)態(tài)計(jì)算,實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)預(yù)警預(yù)防,堅(jiān)持動(dòng)態(tài)信息主導(dǎo)勤務(wù),突出智能化安全防范,最大限度預(yù)防監(jiān)所事故。

    可以利用圖表形式綜合展現(xiàn)監(jiān)所數(shù)據(jù),如監(jiān)所動(dòng)態(tài)、風(fēng)險(xiǎn)管理、督導(dǎo)指令、安防事件等??梢越Y(jié)合視頻系統(tǒng)進(jìn)行人和圖像、事件和圖像、位置和視頻的自動(dòng)雙向關(guān)聯(lián)??刹榭幢槐O(jiān)管人員押量變化情況、人員進(jìn)出情況、重點(diǎn)人員情況、重大風(fēng)險(xiǎn)人員情況、患病人員情況、出所就醫(yī)人員情況、超期羈押情況、違規(guī)情況、技防報(bào)警事件、設(shè)備故障情況等信息。

    還有很多智能應(yīng)用有待智慧監(jiān)管建設(shè)者挖掘。利用這些智能技術(shù)和理論,最終目的是提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的自動(dòng)化、智能化和實(shí)時(shí)化。

    四、結(jié)語(yǔ)

    緊緊抓住公安大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、智慧公安建設(shè)的有利時(shí)機(jī),將大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)有機(jī)融入智慧監(jiān)管的建設(shè)

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