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    基于ARIMA模型的公安機(jī)關(guān)受理詐騙案件數(shù)預(yù)測模型研究

    2022-01-04 07:50:56
    法制博覽 2021年36期
    關(guān)鍵詞:詐騙案反詐公安機(jī)關(guān)

    曹 霽

    (南京森林警察學(xué)院基礎(chǔ)部,江蘇 南京 210023)

    一、研究背景

    2014年,Ratcliffe將預(yù)測警務(wù)定義如下:“利用歷史數(shù)據(jù)建立犯罪活動(dòng)或犯罪熱點(diǎn)地區(qū)的時(shí)空預(yù)測模型,以此作為警力資源分配的基礎(chǔ),并期望在預(yù)測的地點(diǎn)和時(shí)間區(qū)間內(nèi)部署相應(yīng)的警力資源來阻止或預(yù)防犯罪活動(dòng)?!保?]

    時(shí)間序列分析是概率統(tǒng)計(jì)學(xué)科中應(yīng)用性較強(qiáng)的分支,廣泛應(yīng)用于金融經(jīng)濟(jì)、氣象水文、信號(hào)處理、機(jī)械振動(dòng)等實(shí)際問題中,是一個(gè)具有相當(dāng)高的實(shí)際價(jià)值的應(yīng)用研究領(lǐng)域。所謂的時(shí)間序列,指的是同一種現(xiàn)象在不同時(shí)間上的相繼觀察值排列而成的一組數(shù)字序列。觀察這組時(shí)間序列在過去的變化規(guī)律,推斷其以后可能的變化趨勢,從而對(duì)該現(xiàn)象的未來進(jìn)行預(yù)測,就是時(shí)間序列預(yù)測法。

    隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,全國各級(jí)公安系統(tǒng)都已建立較為完備的犯罪事件數(shù)據(jù)庫,各類犯罪事件的發(fā)生情況和相關(guān)信息都記錄在內(nèi),但目前關(guān)于這些數(shù)據(jù)的處理更多的集中在簡單的查詢、統(tǒng)計(jì)和簡單的分析。如何利用這些已有的數(shù)據(jù),采用更加精確的處理手段,充分利用有限的警力資源,提高出警效率、精準(zhǔn)打擊犯罪行為,更好地保護(hù)人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全,是非常有必要來進(jìn)行研究的。

    時(shí)間序列分析能夠充分利用原時(shí)間序列的各項(xiàng)數(shù)據(jù),運(yùn)算速度快,對(duì)模型參數(shù)有動(dòng)態(tài)確定的能力,是一種非常好的短期預(yù)測方法。利用時(shí)間序列模型來進(jìn)行犯罪預(yù)測是我國公安情報(bào)工作的重要工作之一。目前知網(wǎng)上相關(guān)的主要文獻(xiàn)有:2013年屈茂輝、郝士銘作出了1986—2010年全國財(cái)產(chǎn)類犯罪人數(shù)變遷的時(shí)間序列,建立了ARMA(1,10)擬合預(yù)測模型,預(yù)測了2011年我國財(cái)產(chǎn)類犯罪人數(shù)[2];2015年陳鵬、趙鵬凱、瞿珂針對(duì)廊坊地區(qū)的110警情數(shù)據(jù),采用ARIMA模型和指數(shù)平滑模型進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析預(yù)測[3]。2016年陳鵬、黃鴻志、胡嘯峰、丁寧對(duì)2012年北京市入室盜竊類警情的天時(shí)間序列進(jìn)行實(shí)證分析,得出了案發(fā)量與當(dāng)日溫度之間的關(guān)系[4]。韓一士、范英盛、李國軍、鄭滋椀利用ARIMA模型給出了浙江省衢州市通訊網(wǎng)絡(luò)詐騙犯罪的發(fā)案模型[5]。侯苗苗、胡嘯峰基于2005年12月—2013年12月我國某北方大型城市的一般傷害、搶奪和搶劫三類犯罪案件數(shù)量建立了SARIMA時(shí)間序列預(yù)測模型[6]。

    近年來詐騙案件頻發(fā),影響極其惡劣,手段花樣百出。8· 19徐某玉電信詐騙案,使準(zhǔn)大學(xué)生徐某玉遭受電信詐騙導(dǎo)致身亡;阿里巴巴女員工遭遇殺豬盤,被初中文化水平男子騙500多萬;南京爆出老同學(xué)利用消色筆寫借條給老同學(xué)涉嫌詐騙案;還有大量的“公檢法”詐騙案、支付寶詐騙案等等。不同于人們印象中的受教育水平低的人容易被騙,涉世未深的“乖乖女”“大學(xué)生”,對(duì)世界有著美好的向往,警惕性低,容易相信人,是詐騙犯的“新寵”。然而由于各種各樣無奈的原因,大多數(shù)人只能無奈接受損失很難追回的事實(shí)。2021年4月,習(xí)近平總書記對(duì)打擊治理電信網(wǎng)絡(luò)詐騙犯罪工作作出重要指示,為做好當(dāng)前和今后一個(gè)時(shí)期的打擊治理工作指明了前進(jìn)方向、提供了根本遵循。2021年6月17日,公安部召開新聞發(fā)布會(huì),推出了國家反詐中心APP,為人民群眾構(gòu)筑一道防詐反詐的“防火墻”。目前百度百科介紹國家反詐中心APP的全國注冊(cè)用戶已超過6500萬,已向用戶發(fā)送預(yù)警2300萬次,接受群眾舉報(bào)涉詐線索65萬條,在防范詐騙工作中發(fā)揮了重要作用。江蘇省泰州市公安局姜堰分局完善電信網(wǎng)絡(luò)犯罪‘打防阻’一體化機(jī)制;無錫公安以雷厲風(fēng)行領(lǐng)跑“平安賽道”,守護(hù)萬家燈火;吉林九臺(tái)農(nóng)商銀行把反電信詐騙工作作為全年重點(diǎn)工作來抓,全市公安機(jī)關(guān)展開“凈網(wǎng)2021”專項(xiàng)行動(dòng);深圳掀起了一場聲勢浩大的反詐攻堅(jiān)行動(dòng),在打擊、預(yù)警、止付、斷卡、宣防、聯(lián)動(dòng)六條戰(zhàn)線同步發(fā)力、齊頭并進(jìn)。打擊整治詐騙違法犯罪正在成為公安機(jī)關(guān)越來越重要的一項(xiàng)工作。

    然而,詐騙案件類型繁多,手段豐富,“反詐”工作依舊任重道遠(yuǎn)。知網(wǎng)檢索上關(guān)于詐騙案件的相關(guān)文獻(xiàn)有:2021年9月10日北京大學(xué)博雅講席教授、博士生導(dǎo)師陳興良認(rèn)為套路貸是以詐騙罪為核心的一個(gè)犯罪群組,以民間借貸為名,采用詐騙方法設(shè)立虛假債權(quán)是套路貸的主罪。在虛假債權(quán)實(shí)現(xiàn)過程中,采用侵害人身或者擾亂秩序的方法,可能觸犯非法拘禁罪、非法侵入住宅罪、強(qiáng)迫交易罪、虛假訴訟罪、尋釁滋事罪等多種罪名[7]。同在2021年9月10日,清華大學(xué)法學(xué)院的李淼博士在《人工智能時(shí)代新型支付方式與詐騙罪處分意識(shí)》[8]中指出隨著新型支付方式的涌現(xiàn),詐騙罪的發(fā)生領(lǐng)域逐漸由線下轉(zhuǎn)為線上,這樣的變化不僅給詐騙學(xué)的教義學(xué)建構(gòu)帶來沖擊,也給具體案例的適用帶來了新問題。2021年9月7日中國人民大學(xué)刑事法律科學(xué)研究中心的謝望原教授在文獻(xiàn)中對(duì)冒用他人身份信息套取網(wǎng)絡(luò)金融機(jī)構(gòu)貸款(信貸消費(fèi))的行為的界定提出了意見[9]。

    接下來我們將時(shí)間序列分析中的ARIMA模型,在往年歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對(duì)未來幾年公安機(jī)關(guān)受理詐騙案件數(shù)進(jìn)行預(yù)測分析。

    在中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒上我們可以查到2006—2019年公安機(jī)關(guān)受理詐騙案件數(shù)如表1所示。

    表1 2006—2019年公安機(jī)關(guān)受理詐騙案件數(shù)

    我們將在這些已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建ARIMA模型,并對(duì)2020—2024年的公安機(jī)關(guān)受理故意傷害案件數(shù)進(jìn)行預(yù)測。

    二、模型構(gòu)建及結(jié)論

    模型構(gòu)建的基本方法可參考本人另一篇文章《基于ARMA模型的故意傷害案件預(yù)測模型研究》。下面將模型構(gòu)建簡要敘述如下。

    b=diff(a);

    n=length(b);

    m=armax(b,[2,0])

    即得到模型

    隨后利用forecast程序:

    ythat=forecast(m,b,5);

    xthat=a(end)+cumsum(ythat)

    預(yù)測2020—2024年的公安機(jī)關(guān)受理詐騙案件數(shù)如表2所示。

    表2 模型預(yù)測結(jié)論

    三、總結(jié)

    時(shí)間序列分析預(yù)測方法在犯罪數(shù)據(jù)預(yù)測方面具有較大的優(yōu)勢。一是此類預(yù)測方法只考慮前面幾年該犯罪數(shù)據(jù)的歷史數(shù)據(jù),不考慮其他方面例如民生、經(jīng)濟(jì)等等其他可能相關(guān)的數(shù)據(jù),在整個(gè)的模型構(gòu)建方面思路非常清晰,避免了繁雜的數(shù)據(jù)搜集、處理,也避免了此過程中可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤和誤差;二是時(shí)間序列分析在充分利用歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,簡單、快速地預(yù)測在未來較短時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)的變化趨勢,預(yù)測精度高,便于掌握,我們?cè)陬A(yù)測過程中使用的是公開的、全國性的數(shù)據(jù),但相關(guān)工作人員帶入具體的基層數(shù)據(jù)后模型依然可以處理,這說明該類數(shù)據(jù)處理方法具有非常廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。

    利用時(shí)間序列分析模型,在現(xiàn)有近幾年案件數(shù)的基礎(chǔ)上,建立和優(yōu)化數(shù)學(xué)模型來預(yù)測未來幾年公安機(jī)關(guān)受理案件數(shù),從而協(xié)助公安機(jī)關(guān)制定更加有效的犯罪防范對(duì)策,具有非常重要的意義。

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