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    公安機(jī)關(guān)矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型構(gòu)建

    2022-12-08 02:47:27李子玉
    關(guān)鍵詞:公安機(jī)關(guān)糾紛矛盾

    李子玉

    (中國(guó)人民公安大學(xué) 治安學(xué)院,北京 100038)

    黨的十八屆四中全會(huì)提出建立健全社會(huì)矛盾預(yù)警機(jī)制以來(lái),及時(shí)預(yù)警重大矛盾糾紛、規(guī)避社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)成為基層社會(huì)治理研究的重要課題,學(xué)術(shù)界與實(shí)務(wù)界都對(duì)此進(jìn)行了積極的探索。從理論研究來(lái)看,當(dāng)前對(duì)于矛盾糾紛預(yù)警機(jī)制的研究主要集中在兩方面:一是糾紛預(yù)警指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)[1],二是針對(duì)矛盾糾紛的風(fēng)險(xiǎn)管理。如何有效利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)矛盾糾紛背后的數(shù)據(jù)特點(diǎn)開(kāi)展探討,相關(guān)研究成果較少。從實(shí)踐來(lái)看,矛盾糾紛預(yù)警工作側(cè)重于宏觀的機(jī)制設(shè)計(jì)、制度建設(shè)、組織安排等,對(duì)于大數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)與應(yīng)用較少。目前,僅杭州、上海、深圳等經(jīng)濟(jì)技術(shù)發(fā)達(dá)的城市,在推進(jìn)“智慧城市”“城市大腦”等智慧化建設(shè)的過(guò)程中,拓展輻射監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,嘗試?yán)么髷?shù)據(jù)對(duì)社會(huì)矛盾糾紛進(jìn)行預(yù)警預(yù)測(cè)。但由于數(shù)據(jù)分析方式缺乏專業(yè)業(yè)務(wù)知識(shí)支撐與預(yù)警模型、關(guān)聯(lián)信息采集不全面、特征關(guān)系分析不準(zhǔn)確,大量數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值沒(méi)有被深入發(fā)掘,矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警建設(shè)仍處于起步階段,業(yè)務(wù)實(shí)戰(zhàn)能力較低。此外,城市間、城鄉(xiāng)間發(fā)展差異較大,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)與權(quán)限有限,總體上來(lái)說(shuō),當(dāng)前矛盾糾紛預(yù)警機(jī)制普遍缺乏大數(shù)據(jù)思維與模型思維的支持,理論與實(shí)踐上都處于探索階段。

    一、公安機(jī)關(guān)矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型構(gòu)建的價(jià)值

    21世紀(jì)以來(lái),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展,公安機(jī)關(guān)對(duì)于業(yè)務(wù)工作中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集已經(jīng)比較完備。近年來(lái),公安機(jī)關(guān)實(shí)施大數(shù)據(jù)警務(wù)戰(zhàn)略,在公安業(yè)務(wù)工作中應(yīng)用人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)技術(shù),從這一角度而言,構(gòu)建數(shù)據(jù)預(yù)警模型的本身就有著重要的時(shí)代意義。學(xué)界對(duì)于模型構(gòu)建研究有多種觀點(diǎn),有的認(rèn)為模型構(gòu)建是通過(guò)對(duì)不同計(jì)算方法進(jìn)行搭建設(shè)計(jì)以創(chuàng)新應(yīng)用工具的行為;有的認(rèn)為模型構(gòu)建不僅是一種行為,更是一種思路,是提供一種關(guān)于問(wèn)題的思維方式,即背景模型或思維模型是一個(gè)建立有關(guān)世界本質(zhì)屬性和運(yùn)行規(guī)則基本概念的思維過(guò)程[2]。本文從宏觀視角出發(fā),認(rèn)為模型構(gòu)建是要沉淀出一種宏觀的方法論,通過(guò)具有高度總結(jié)性的抽象表達(dá),提供一種指導(dǎo)推理、解釋、預(yù)測(cè)、探索等功能發(fā)揮的系統(tǒng)邏輯。在公安機(jī)關(guān)矛盾糾紛預(yù)警工作中進(jìn)行模型構(gòu)建,即提供一種系統(tǒng)設(shè)計(jì)的方法與思想,將公安業(yè)務(wù)、法律知識(shí)等要素融入計(jì)算機(jī)處理、大數(shù)據(jù)技術(shù)中,對(duì)矛盾糾紛相關(guān)要素及其關(guān)系進(jìn)行分析、研判,以及時(shí)提示風(fēng)險(xiǎn),發(fā)出警報(bào)。

    (一)業(yè)務(wù)支撐,挖掘糾紛數(shù)據(jù)潛在價(jià)值

    基層社會(huì)矛盾糾紛預(yù)警中長(zhǎng)期存在業(yè)務(wù)知識(shí)與數(shù)據(jù)價(jià)值不對(duì)等的問(wèn)題,矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型的構(gòu)建對(duì)解決這一問(wèn)題,促進(jìn)公安機(jī)關(guān)矛盾糾紛預(yù)警機(jī)制建設(shè)具有重要意義。傳統(tǒng)的矛盾糾紛預(yù)警治理工作一般是基于工作人員的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)開(kāi)展的,然而,工作人員的能力與精力有限,難以關(guān)注到信息數(shù)據(jù)背后的潛在價(jià)值,達(dá)不到準(zhǔn)確、及時(shí)的預(yù)警要求。尤其是在大數(shù)據(jù)時(shí)代,公安機(jī)關(guān)依靠人力難以對(duì)海量的內(nèi)部基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與外部開(kāi)源數(shù)據(jù)進(jìn)行充分拓展分析。實(shí)踐中,公安機(jī)關(guān)也并非完全依靠人力,有很多經(jīng)濟(jì)條件較好的城市公安機(jī)關(guān)通過(guò)“局企合作”等方式與大數(shù)據(jù)技術(shù)企業(yè)進(jìn)行合作,研發(fā)相關(guān)的系統(tǒng)與工具。然而,承建公司在技術(shù)研發(fā)的過(guò)程中,未能深入了解公安業(yè)務(wù)知識(shí)與糾紛數(shù)據(jù)的時(shí)空特點(diǎn),出現(xiàn)了數(shù)據(jù)提取隨意性較大、提取要素不準(zhǔn)確、關(guān)系分析不透徹等問(wèn)題。在此條件下,公安機(jī)關(guān)搭建矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型的優(yōu)勢(shì)顯而易見(jiàn),能夠有效融合公安業(yè)務(wù)知識(shí)與矛盾糾紛治理特點(diǎn),充分挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理的終極目標(biāo)[3]。

    (二)技術(shù)賦能,有效針對(duì)糾紛形態(tài)新特點(diǎn)

    社會(huì)轉(zhuǎn)型期,利益結(jié)構(gòu)復(fù)雜,矛盾糾紛數(shù)量急劇增加,種類錯(cuò)綜復(fù)雜,公安機(jī)關(guān)糾紛預(yù)警治理逐步顯露手段的局限性,傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析工具難以迅速識(shí)別、排查需要及時(shí)介入的矛盾糾紛類型與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),以至于呈現(xiàn)被動(dòng)的治理局面。此外,具有重大風(fēng)險(xiǎn)的矛盾糾紛,其矛盾根源往往錯(cuò)綜復(fù)雜,隱蔽性較高,如果不能準(zhǔn)確識(shí)別、破除問(wèn)題根源,糾紛將會(huì)呈現(xiàn)反復(fù)的態(tài)勢(shì)。隨著互聯(lián)網(wǎng)與新興媒體的發(fā)展,社會(huì)矛盾常借微博、微信以及眾多的短視頻平臺(tái)等網(wǎng)絡(luò)渠道進(jìn)行表達(dá),助推了社會(huì)矛盾進(jìn)一步發(fā)展與擴(kuò)大[4]。這種矛盾糾紛的網(wǎng)絡(luò)表達(dá)特點(diǎn),極易引起部分網(wǎng)民的共鳴,或借題發(fā)揮,進(jìn)而將事態(tài)進(jìn)一步擴(kuò)大。這些新形勢(shì)、新特點(diǎn)都可以通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確解釋與應(yīng)對(duì),數(shù)據(jù)采集技術(shù)可以動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù),及時(shí)通過(guò)線上的方式對(duì)可能引起重大輿情的矛盾糾紛進(jìn)行識(shí)別、介入與干預(yù),并可以跟蹤監(jiān)測(cè)進(jìn)行反饋,形成全生命周期的守護(hù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從海量的數(shù)據(jù)中高效挖掘出符合風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)特點(diǎn)的要素信息,通過(guò)數(shù)據(jù)分析工具迅速向上或者向下滲透分析,進(jìn)行縱橫比較,厘清各要素之間的關(guān)系,并及時(shí)發(fā)現(xiàn)隱蔽的矛盾根源。數(shù)據(jù)預(yù)警模型的實(shí)質(zhì)就是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)具有重大風(fēng)險(xiǎn)的矛盾糾紛進(jìn)行信息采集、風(fēng)險(xiǎn)研判,及時(shí)介入,減少和消除越軌行為,以確保社會(huì)治安穩(wěn)定。

    (三)專業(yè)預(yù)警,科學(xué)指導(dǎo)矛盾糾紛治理

    矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型的業(yè)務(wù)專業(yè)性將體現(xiàn)在這三方面:一是及時(shí)預(yù)警,迅速識(shí)別矛盾糾紛高發(fā)的重點(diǎn)類型、重點(diǎn)時(shí)空、重點(diǎn)人員等,快速反應(yīng),化風(fēng)險(xiǎn)于無(wú)形,同時(shí)識(shí)別可能由政策、環(huán)境帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn),破解當(dāng)前公安機(jī)關(guān)矛盾糾紛化解的被動(dòng)局面,積極預(yù)防,治早治小,有效維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定。二是分類預(yù)警,細(xì)分的思維模式將貫穿從數(shù)據(jù)采集、特征數(shù)據(jù)提取到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的整個(gè)模型構(gòu)建過(guò)程,對(duì)矛盾糾紛進(jìn)行科學(xué)、合理、適度的類型化研究有助于迅速連接預(yù)警之后的行為模式選擇,克服無(wú)序性處理行為帶來(lái)的新的問(wèn)題與風(fēng)險(xiǎn),改善傳統(tǒng)民警個(gè)人經(jīng)驗(yàn)式的糾紛治理的困境,提高糾紛化解的質(zhì)量與效率。三是分級(jí)預(yù)警,其基本的預(yù)警思路仍然是細(xì)分思維與類型化研究,通過(guò)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)要素特征,利用科學(xué)化、可視化的分析工具厘清要素之間以及要素與環(huán)境之間的關(guān)系特征,直擊問(wèn)題根源,研判風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),進(jìn)行分級(jí)預(yù)警,科學(xué)指導(dǎo)警力投入。

    二、矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警的理論基礎(chǔ)

    數(shù)據(jù)預(yù)警是大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展而來(lái)的預(yù)報(bào)警示方式,通過(guò)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等方式對(duì)采集的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行多維度比對(duì)發(fā)現(xiàn)異常,并對(duì)可能存在的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)出預(yù)報(bào)與警示。早在1829年,法國(guó)就有了通過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析研究犯罪的先例,首次繪制了法國(guó)教育水平與暴力和財(cái)產(chǎn)犯罪相關(guān)性的地圖,這就是數(shù)據(jù)預(yù)警的技術(shù)緣起[5]。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與人工智能技術(shù)飛速發(fā)展,目前數(shù)據(jù)預(yù)警在公安領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在犯罪預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)研究等方面,未來(lái)公安大數(shù)據(jù)智能化建設(shè)將進(jìn)一步推進(jìn),數(shù)據(jù)預(yù)警會(huì)成為公安工作各項(xiàng)業(yè)務(wù)的得力助手。

    隨著全面深化改革進(jìn)入攻堅(jiān)期和深水區(qū),社會(huì)矛盾集中凸顯,2018年僅統(tǒng)計(jì)在冊(cè)的經(jīng)全國(guó)人民調(diào)解委員會(huì)調(diào)解的矛盾糾紛就多達(dá)953萬(wàn)件,已經(jīng)涉及全國(guó)上千萬(wàn)個(gè)家庭,給公安機(jī)關(guān)維穩(wěn)工作造成巨大壓力。在這種形勢(shì)下,利用大數(shù)據(jù)手段采集、挖掘矛盾糾紛相關(guān)數(shù)據(jù),構(gòu)建矛盾糾紛預(yù)警模型,可以提早監(jiān)測(cè)防范矛盾糾紛高發(fā)的重點(diǎn)類型、重點(diǎn)區(qū)域、重點(diǎn)人員、重要時(shí)段等,進(jìn)一步研判風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),有助于公安機(jī)關(guān)靠前一步及時(shí)介入化解矛盾糾紛,切實(shí)有效維護(hù)社會(huì)和諧穩(wěn)定。建立矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型在理論上是可行的,其理論基礎(chǔ)如下:

    (一)信息轉(zhuǎn)移原理

    信息轉(zhuǎn)移原理是物質(zhì)交換原理在新時(shí)代的發(fā)展。物質(zhì)交換原理是偵查學(xué)的著名理論,20世紀(jì)初由法國(guó)學(xué)者提出,強(qiáng)調(diào)犯罪過(guò)程必然伴隨著物質(zhì)轉(zhuǎn)移的過(guò)程。隨著科技發(fā)展,物質(zhì)交換原理遇到了一些挑戰(zhàn),其中最重要的就是,物質(zhì)交換原理更強(qiáng)調(diào)物質(zhì)性的信息而忽視了意識(shí)性的信息[6]。物質(zhì)交換原理隨著時(shí)代的不斷發(fā)展融入新的特征,豐富形成了信息轉(zhuǎn)移原理。信息轉(zhuǎn)移原理同樣強(qiáng)調(diào),犯罪過(guò)程必然存在信息轉(zhuǎn)移,這種信息既包括了具體物質(zhì)的變換,也包含了由內(nèi)心意念外化的信息,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,這些信息構(gòu)成了數(shù)據(jù)的汪洋大海,為大數(shù)據(jù)的采集、挖掘與分析提供了可能。需要公安機(jī)關(guān)介入的矛盾糾紛必然存在著外化的表現(xiàn)形式,并可能或?qū)?huì)造成一定的影響,根據(jù)信息轉(zhuǎn)移原理,這些矛盾糾紛發(fā)生全過(guò)程都必然伴隨著信息與數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)移與變化,通過(guò)對(duì)符合目標(biāo)特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,進(jìn)行智能化關(guān)聯(lián)關(guān)系分析,把控?cái)?shù)據(jù)的潛在價(jià)值,理論上是可以及時(shí)監(jiān)測(cè)矛盾糾紛的發(fā)展動(dòng)態(tài)并做出預(yù)警的。

    (二)情境犯罪預(yù)防理論

    情境犯罪預(yù)防理論融合了理性選擇理論、環(huán)境犯罪學(xué)、日?;顒?dòng)理論等內(nèi)容,關(guān)注被害人和犯罪機(jī)會(huì),通過(guò)控制犯罪因素、增加犯罪難度、減少犯罪回報(bào)來(lái)預(yù)防犯罪,隨著實(shí)踐的發(fā)展,逐步形成了增加犯罪難度(Increase the effort)、增大犯罪風(fēng)險(xiǎn)(Increase the risks)、減少犯罪收益(Reduce the rewards)、減少犯罪挑釁(Reduce provocation)、消除犯罪借口(Remove excuses)五大策略[7]。該理論強(qiáng)調(diào)犯罪受情境因素的影響,更適合于類罪研究,對(duì)具有重大風(fēng)險(xiǎn)的矛盾糾紛類型化預(yù)警研究具有重大意義。對(duì)社會(huì)穩(wěn)定造成重大影響的矛盾糾紛,往往是在一定的政策、氛圍、環(huán)境等情境的共同作用下發(fā)生的,并通過(guò)語(yǔ)言、肢體沖突、極端行為等外化形式予以實(shí)現(xiàn),進(jìn)而對(duì)安定有序的社會(huì)秩序造成影響。對(duì)發(fā)生情境的宏觀與微觀要素進(jìn)行收集采集分析,可以得出關(guān)鍵特征,將其設(shè)置為主要監(jiān)測(cè)指標(biāo)可以達(dá)到預(yù)警的目的,并且可以從更高的層面理解矛盾糾紛錯(cuò)綜復(fù)雜的根源。

    三、公安機(jī)關(guān)矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型構(gòu)建的思維方法

    無(wú)論是傳統(tǒng)的矛盾糾紛排查化解工作,還是面向大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)預(yù)警模型的構(gòu)建,其背后體現(xiàn)的都是人的工作思維與方法的應(yīng)用。運(yùn)用什么樣的思維方式指導(dǎo)工作,直接影響了工作的思路開(kāi)展、過(guò)程推進(jìn)、工作效率與工作效果等。就數(shù)據(jù)預(yù)警模型構(gòu)建而言,思維方式甚至直接決定了預(yù)警模型的結(jié)構(gòu)、特色與應(yīng)用效果。以公安機(jī)關(guān)對(duì)已采集的內(nèi)部基礎(chǔ)人口數(shù)據(jù)的處理為例,由于公安機(jī)關(guān)內(nèi)部大數(shù)據(jù)人才缺乏,實(shí)踐中有不少公安機(jī)關(guān)向外部的大數(shù)據(jù)技術(shù)公司購(gòu)買數(shù)據(jù)處理產(chǎn)品,然而在使用過(guò)程中常常會(huì)有力不從心的感覺(jué)。這是因?yàn)檫@些大數(shù)據(jù)技術(shù)公司在模型設(shè)計(jì)的過(guò)程中,缺乏業(yè)務(wù)思維指導(dǎo),沒(méi)有注入足夠的公安業(yè)務(wù)知識(shí),致使數(shù)據(jù)處理產(chǎn)品與公安工作的契合性降低。每一種矛盾糾紛預(yù)警的情境中必然都存在著一定的法律知識(shí)、公安業(yè)務(wù)知識(shí)等要素,缺乏了這些專業(yè)性的信息要素,整個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)警模型的運(yùn)行邏輯就不順暢了。因此,思維方法是構(gòu)建具有實(shí)戰(zhàn)能力的矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模式的關(guān)鍵一環(huán),本文認(rèn)為指導(dǎo)數(shù)據(jù)預(yù)警模型構(gòu)建的思維模式主要包括業(yè)務(wù)思維、細(xì)分思維、對(duì)比思維、溯源思維,每一種思維模式并不是獨(dú)立作用的,而是彼此環(huán)環(huán)相扣,共同指導(dǎo)模型構(gòu)建。

    (一)業(yè)務(wù)思維

    業(yè)務(wù)思維是指模型構(gòu)建的全過(guò)程以業(yè)務(wù)建設(shè)為主線,接受業(yè)務(wù)知識(shí)指導(dǎo),業(yè)務(wù)要素與信息數(shù)據(jù)相結(jié)合,以提升其業(yè)務(wù)能力與水平。公安機(jī)關(guān)矛盾糾紛治理工作涉及公安業(yè)務(wù)要素非常廣泛,包括警察權(quán)威、警察工作職責(zé)、公安政策等基礎(chǔ)理論要素,也包括類罪特征、行政手段、治安管理處罰裁量等法律要素,還包括打擊犯罪與治安預(yù)防、教育與懲罰等政策原則要素。從公安業(yè)務(wù)思維的角度來(lái)看,矛盾糾紛的數(shù)據(jù)預(yù)警模型并不是一種臨時(shí)性突發(fā)狀況的數(shù)據(jù)收集與分析工作,而是一種長(zhǎng)期性、復(fù)雜性的情報(bào)預(yù)警工作。業(yè)務(wù)思維對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)警模型的指導(dǎo),主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:一是模型構(gòu)建的整體思路要以公安業(yè)務(wù)為中心,不是所有的矛盾糾紛都需要公安機(jī)關(guān)的介入與處理,什么程度的矛盾糾紛才達(dá)到系統(tǒng)預(yù)警的標(biāo)準(zhǔn),達(dá)到了什么等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn),這之間存在著一個(gè)度,這個(gè)度的判斷需要以公安的業(yè)務(wù)特點(diǎn)為基準(zhǔn)。總體而言,公安機(jī)關(guān)應(yīng)該將大部分的警力投入對(duì)社會(huì)秩序、社會(huì)穩(wěn)定、公共安全以及公民人身財(cái)產(chǎn)安全造成一定影響的矛盾糾紛中。二是數(shù)據(jù)采集過(guò)程,應(yīng)根據(jù)保密工作的要求以及公安業(yè)務(wù)的需要,明確不同種類的矛盾糾紛預(yù)防情境中涉及的原始數(shù)據(jù)的采集范圍與邊界,這是一個(gè)人工自助與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的過(guò)程,但無(wú)論是哪一種,都要基于公安業(yè)務(wù)知識(shí)進(jìn)行分析判斷。三是業(yè)務(wù)知識(shí)是風(fēng)險(xiǎn)要素指標(biāo)的判斷基準(zhǔn),指標(biāo)是對(duì)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選的標(biāo)準(zhǔn)[8],而預(yù)警的前提是基于對(duì)事實(shí)數(shù)據(jù)的推理,即一項(xiàng)數(shù)據(jù)能否用于推理過(guò)程要看其是否符合一定的指標(biāo)特征,而這一過(guò)程要以業(yè)務(wù)思維為指導(dǎo),業(yè)務(wù)思維是矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型構(gòu)建的整體思路。

    (二)細(xì)分思維

    細(xì)分思維是數(shù)據(jù)分析最重要的思維,在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中,對(duì)指標(biāo)進(jìn)行單維度、多維度、交叉維度的拆解,以分析每一項(xiàng)數(shù)據(jù)特征值產(chǎn)生的原因,迅速有效識(shí)別數(shù)據(jù)價(jià)值,這是矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型構(gòu)建的基本思路。細(xì)分并不是問(wèn)題解決的最后一步,而是為了更好地解決問(wèn)題,指標(biāo)拆解是根據(jù)維度進(jìn)行的,為了更準(zhǔn)確識(shí)別問(wèn)題,維度的劃分要從業(yè)務(wù)邏輯入手以克服隨意性。當(dāng)前公安機(jī)關(guān)內(nèi)部基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集已經(jīng)比較完備,包括了人物、物品、賬號(hào)、交易、案件來(lái)源等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及部分互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)化類別數(shù)據(jù)越來(lái)越多,由于細(xì)分程度不夠,海量的數(shù)據(jù)又亂又雜難以厘清,喪失了一部分的數(shù)據(jù)活力,呈現(xiàn)出有價(jià)值數(shù)據(jù)密度較低的局面。在矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型構(gòu)建的過(guò)程中,可以進(jìn)行拆解的指標(biāo)包括矛盾糾紛的主體、種類、發(fā)生場(chǎng)景、持續(xù)過(guò)程、宏觀環(huán)境與政策等。通過(guò)對(duì)這些指標(biāo)的細(xì)分,可以看到每一項(xiàng)指標(biāo)的具體特征,這有助于準(zhǔn)確描述矛盾糾紛事件更具體、更基礎(chǔ)的特征。這也決定了細(xì)分思維對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的高要求,如果數(shù)據(jù)失真,一切細(xì)分過(guò)程都將失去意義。此外,數(shù)據(jù)的全面性也尤為重要,針對(duì)特殊種類的矛盾糾紛案件,宏觀與微觀環(huán)境的數(shù)據(jù)都可能形成特殊的關(guān)聯(lián)性,因而不可忽視。

    (三)對(duì)比思維

    對(duì)比思維是將相近或者相反的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的異同或者本質(zhì)屬性的思維模型。對(duì)比的方法至少要應(yīng)用在兩個(gè)及兩個(gè)以上的要素之間,是發(fā)現(xiàn)線索、判斷要素關(guān)聯(lián)性的重要手段。大數(shù)據(jù)時(shí)代,對(duì)比工作可以通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行,通過(guò)數(shù)據(jù)碰撞發(fā)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)項(xiàng)或者數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)與關(guān)聯(lián)特征,甚至可以分析出數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。對(duì)比的方法有很多種,包括橫向指標(biāo)對(duì)比、縱向指標(biāo)對(duì)比、交叉對(duì)比、綜合對(duì)比等,可以單要素對(duì)比、也可以多要素對(duì)比,可以是統(tǒng)計(jì)學(xué)上的數(shù)字間對(duì)比、也可以是要點(diǎn)思路的文字分析比對(duì)。在矛盾糾紛預(yù)警過(guò)程中,可開(kāi)展不同時(shí)期的前后風(fēng)險(xiǎn)值對(duì)比,進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)警;可分解到薄弱環(huán)節(jié)開(kāi)展單項(xiàng)工作對(duì)比,進(jìn)行類型預(yù)警;不同場(chǎng)域開(kāi)展橫向比較,進(jìn)行區(qū)域預(yù)警。對(duì)比思維是矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型構(gòu)建的關(guān)鍵思路,尤其是在識(shí)別要素特征與關(guān)聯(lián)性的問(wèn)題上發(fā)揮著重要的作用。

    (四)溯源思維

    溯源思維是指在矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型構(gòu)建過(guò)程中,要秉持發(fā)掘數(shù)據(jù)背后的隱藏邏輯關(guān)系的原則,追溯數(shù)據(jù)的詳細(xì)記錄,從根源上厘清矛盾糾紛,為預(yù)警及介入行動(dòng)提供高效有序的指導(dǎo)。溯源思維的應(yīng)用并不只是要查清數(shù)據(jù)的物理來(lái)源,更是要挖掘數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián)邏輯。然而,溯源思維要合理,與對(duì)比思維和細(xì)分思維環(huán)環(huán)相扣,溯源過(guò)程要緊扣因果關(guān)系,做到有據(jù)溯源、有理溯源、有序溯源,不能盲目溯源,更不能無(wú)限溯源。矛盾糾紛發(fā)生情境的各要素背后的深層次關(guān)系是破解矛盾糾紛的關(guān)鍵,可以通過(guò)同類業(yè)務(wù)、相關(guān)政策、事件變化進(jìn)行分析,撥開(kāi)層層迷霧,從本源重新推導(dǎo)分析,從更深層次上把握矛盾糾紛發(fā)生的邏輯,直擊解決問(wèn)題的關(guān)鍵。當(dāng)前社會(huì)矛盾糾紛高發(fā),各地區(qū)在矛盾糾紛排查化解工作中投入大量人力、物力,然而一些具有重大風(fēng)險(xiǎn)的矛盾糾紛并不能在短期內(nèi)徹底解決,甚至在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)反復(fù)出現(xiàn),究其原因就是矛盾糾紛的根源不明晰,矛盾的根源沒(méi)有得到關(guān)注,再多的調(diào)解技巧與化解手段最多也只能實(shí)現(xiàn)淺層治理,無(wú)法根除矛盾。改革攻堅(jiān)期利益結(jié)構(gòu)復(fù)雜,要想從大量的糾紛信息數(shù)據(jù)中排查出隱藏線索并非易事,要實(shí)現(xiàn)這一過(guò)程,構(gòu)建可以溯源的矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型顯得尤為重要。

    四、公安機(jī)關(guān)矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型構(gòu)建流程

    預(yù)警的過(guò)程就是對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別、分析、判斷并發(fā)出警示的過(guò)程。模型的構(gòu)建則是對(duì)模型中各要素及相關(guān)關(guān)系進(jìn)行抽象性的表達(dá),以實(shí)現(xiàn)解決某個(gè)問(wèn)題的業(yè)務(wù)需求。矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型要解決的核心問(wèn)題是對(duì)具有重大風(fēng)險(xiǎn)的矛盾糾紛的信息要素及時(shí)推送預(yù)警信號(hào),并給出落地行動(dòng)的指導(dǎo)建議,因此,以下構(gòu)建流程都要以解決這個(gè)核心問(wèn)題為導(dǎo)向進(jìn)行設(shè)計(jì)。

    (一)目標(biāo)設(shè)置

    目標(biāo)、要素與關(guān)系是模型構(gòu)建的關(guān)鍵,構(gòu)建模型的第一步是要進(jìn)行系統(tǒng)的目標(biāo)體系設(shè)置,既包括模型要實(shí)現(xiàn)的整體目標(biāo),又包括每個(gè)流程要實(shí)現(xiàn)的具體目標(biāo)。目標(biāo)設(shè)計(jì)要遵循以業(yè)務(wù)為指導(dǎo)的根本原則。矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型的整體目標(biāo)的設(shè)立,有利于合理劃分?jǐn)?shù)據(jù)采集范圍,準(zhǔn)確構(gòu)建要素特征,明確預(yù)警等級(jí)。當(dāng)前公安機(jī)關(guān)矛盾糾紛治理的困境之一即矛盾糾紛治理工作與警務(wù)工作的邊界不清,民警在工作中常常陷入法律與道德兩難的境地,既影響了警務(wù)工作的效率,也未能處理好矛盾糾紛。因此,矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型要實(shí)現(xiàn)的首要目標(biāo)是準(zhǔn)確識(shí)別預(yù)警公安機(jī)關(guān)需介入控制的矛盾糾紛類型與程度,即要明確哪些矛盾糾紛屬于公安機(jī)關(guān)管轄的范疇,哪些矛盾糾紛的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)達(dá)到了公安機(jī)關(guān)可以且必須介入控制的程度。當(dāng)前,公安機(jī)關(guān)矛盾糾紛管轄的范圍仍有爭(zhēng)議,從公安機(jī)關(guān)的性質(zhì)來(lái)看,其具有法律賦予的武裝性與強(qiáng)制性,這就決定了并非所有的矛盾糾紛都需要公安機(jī)關(guān)的介入,也并非所有的矛盾糾紛公安機(jī)關(guān)都可以介入。理論和實(shí)務(wù)界都對(duì)公安機(jī)關(guān)糾紛管轄范圍進(jìn)行了研究,但多是從歷史的角度、法理的角度進(jìn)行探討,鮮有利用數(shù)據(jù)分析開(kāi)展研究的。數(shù)據(jù)預(yù)警模型不僅具有預(yù)警功能,更能通過(guò)糾紛類型匯總、效果研判,科學(xué)分析以往矛盾糾紛管轄的范圍,并在此基礎(chǔ)上不斷修正,為公安機(jī)關(guān)糾紛管轄的界定提供科學(xué)的依據(jù)。

    (二)數(shù)據(jù)采集

    數(shù)據(jù)采集不是要將所有人口基礎(chǔ)信息與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)全部納入其中,海量的數(shù)據(jù)反而成為預(yù)警工作的壓力。在數(shù)據(jù)采集之前,首先要明確數(shù)據(jù)采集的邊界,了解信息數(shù)據(jù)與矛盾糾紛事件的關(guān)聯(lián)性及關(guān)聯(lián)強(qiáng)度,考量的關(guān)鍵是數(shù)據(jù)能否反映矛盾糾紛的性質(zhì)、形態(tài)、程度等特點(diǎn)。數(shù)據(jù)邊界的劃定一定程度上依賴于過(guò)去的經(jīng)驗(yàn),除了通過(guò)訪談法、問(wèn)卷法等調(diào)查方法對(duì)熟悉糾紛化解工作的民警進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)調(diào)查以外,還可以匯總分析矛盾糾紛發(fā)生、演變及處理的歷史數(shù)據(jù),獲得更多精準(zhǔn)的跟蹤指標(biāo)。這些歷史數(shù)據(jù)包括公安機(jī)關(guān)內(nèi)部記錄在案的因矛盾糾紛引發(fā)的刑事案件、治安案件以及經(jīng)調(diào)解處理的相關(guān)案件數(shù)據(jù),也包括通過(guò)開(kāi)源數(shù)據(jù)渠道采集的對(duì)社會(huì)造成重大影響的矛盾糾紛數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ),收集的數(shù)據(jù)越全面、越客觀,數(shù)據(jù)處理的結(jié)果越可靠。為了更加準(zhǔn)確地進(jìn)行矛盾糾紛預(yù)警,應(yīng)當(dāng)盡可能全面地收集包括但不限于以下種類的數(shù)據(jù)信息:

    一是內(nèi)部基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。隨著公安信息化的建設(shè),公安機(jī)關(guān)在各業(yè)務(wù)部門的日常工作中積累了海量的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù),包括社會(huì)成員的身份信息、生物痕跡信息、交通通信信息等人口數(shù)據(jù),也包括110警情、矛盾糾紛案卷信息、旅館住宿信息、公共場(chǎng)所視頻監(jiān)控等公安業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

    二是互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)源數(shù)據(jù)。隨著社會(huì)發(fā)展,公民的表達(dá)與監(jiān)督意識(shí)逐漸增強(qiáng),在自媒體與互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展的時(shí)代,社會(huì)公眾通過(guò)線上網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)發(fā)聲越來(lái)越便捷,這也為公安機(jī)關(guān)獲取開(kāi)源情報(bào)提供了便利。具有重大風(fēng)險(xiǎn)的矛盾糾紛案事件往往與網(wǎng)絡(luò)輿論情形有著密切的關(guān)系,輿論焦點(diǎn)的出現(xiàn)有可能是矛盾糾紛爆發(fā)的先兆,有可能預(yù)示矛盾糾紛的發(fā)展趨勢(shì)??傊?,在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,開(kāi)源數(shù)據(jù)情報(bào)越來(lái)越豐富,公安機(jī)關(guān)應(yīng)當(dāng)充分利用互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)源渠道收集矛盾糾紛預(yù)警數(shù)據(jù)。

    三是行政部門相關(guān)數(shù)據(jù)。當(dāng)前各地正在推行矛盾糾紛多元化解機(jī)制,糾紛化解的主體呈現(xiàn)多元化,因此,除了公安機(jī)關(guān)以外,政府、法院、檢察院、綜合執(zhí)法、人民調(diào)解等部門均參與矛盾糾紛的化解,這些行政部門也存在一定數(shù)量的糾紛化解案事件信息。

    四是企事業(yè)組織等其他相關(guān)社會(huì)數(shù)據(jù)。企事業(yè)等相關(guān)組織有一定形式的社會(huì)行為,同樣會(huì)與社會(huì)公眾產(chǎn)生關(guān)聯(lián),成為矛盾糾紛的當(dāng)事人、第三方或者是見(jiàn)證者。

    除了數(shù)據(jù)邊界外,公安機(jī)關(guān)數(shù)據(jù)采集過(guò)程中仍要遵循保密原則。有些數(shù)據(jù)要在立案以后持有相關(guān)證明文書(shū)才有資格采集,不同地區(qū)的市縣局的數(shù)據(jù)采集權(quán)限也不同,特別是涉及公安機(jī)關(guān)外部的數(shù)據(jù)時(shí),必須保證數(shù)據(jù)的采集符合法律、政策等標(biāo)準(zhǔn)。

    (三)數(shù)據(jù)預(yù)處理

    數(shù)據(jù)預(yù)處理是指采集的數(shù)據(jù)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前的預(yù)先治理過(guò)程。數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ),對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的主要方式是數(shù)據(jù)挖掘,即從已知數(shù)據(jù)中找到特征數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的進(jìn)度很大程度上取決于原始數(shù)據(jù)的質(zhì)量。由于數(shù)據(jù)采集的過(guò)程中遵循多多益善的原則,其中不乏一些弱關(guān)聯(lián)、無(wú)關(guān)聯(lián)甚至錯(cuò)誤數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)過(guò)雜過(guò)亂反而有可能掩蓋了真正有價(jià)值的數(shù)據(jù),影響數(shù)據(jù)分析的進(jìn)程與效果,故在數(shù)據(jù)分析以前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式統(tǒng)一、去重、清洗、補(bǔ)全尤為重要。數(shù)據(jù)采集的渠道眾多,數(shù)據(jù)形態(tài)多有不同,公安機(jī)關(guān)內(nèi)部基礎(chǔ)數(shù)據(jù)多為文本等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),但從互聯(lián)網(wǎng)等開(kāi)源情報(bào)渠道采集的數(shù)據(jù)則包含了文本、圖片、視頻、語(yǔ)音等不同格式,這些數(shù)據(jù)有可能是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)甚至可能是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。除數(shù)據(jù)本身的格式差異外,當(dāng)前國(guó)內(nèi)公安機(jī)關(guān)使用的數(shù)據(jù)分析軟件并不是由同一個(gè)公司生產(chǎn)的,國(guó)外分析軟件使用頻率也很高,這些分析軟件導(dǎo)出的數(shù)據(jù)也并無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),為了提高分析效率,應(yīng)在數(shù)據(jù)分析之前對(duì)其進(jìn)行處理,統(tǒng)一格式標(biāo)準(zhǔn)。此外,大數(shù)據(jù)的預(yù)處理還包括對(duì)數(shù)據(jù)的初步分類,制作數(shù)據(jù)目錄,對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,防止數(shù)據(jù)說(shuō)謊等。

    (四)建立預(yù)警指標(biāo)特征

    預(yù)警指標(biāo)體系是數(shù)據(jù)預(yù)警模型運(yùn)行的關(guān)鍵,它是數(shù)據(jù)篩選的標(biāo)準(zhǔn),也是數(shù)據(jù)分析的依據(jù)。預(yù)警指標(biāo)體系包括兩大部分:一是用以識(shí)別矛盾糾紛種類形態(tài)的要素指標(biāo),二是用以研判影響社會(huì)穩(wěn)定的風(fēng)險(xiǎn)要素指標(biāo)。要素關(guān)系的分析是預(yù)警指標(biāo)建立的前提。預(yù)警指標(biāo)體系建立,首先需導(dǎo)入矛盾糾紛歷史數(shù)據(jù),選擇合適算法,發(fā)掘矛盾糾紛相關(guān)要素特征及要素關(guān)系。結(jié)合對(duì)民警的經(jīng)驗(yàn)訪談、問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果,進(jìn)一步確定反映矛盾糾紛種類、性質(zhì)、程度、發(fā)展進(jìn)程等相關(guān)內(nèi)容的要素指標(biāo),校正數(shù)據(jù)處理的不足,以建立合理的預(yù)警指標(biāo)體系。有學(xué)者通過(guò)研究總結(jié)了包括征地拆遷問(wèn)題、收入差距問(wèn)題、醫(yī)患矛盾、腐敗問(wèn)題等在內(nèi)的20項(xiàng)可能引起基層社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)的因素①該研究確定的20項(xiàng)可能引起基層社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)的因素包括:征地拆遷問(wèn)題、社會(huì)差距問(wèn)題、醫(yī)患矛盾、腐敗問(wèn)題、行政執(zhí)法混亂和行為不規(guī)范問(wèn)題、社會(huì)保障問(wèn)題、勞資矛盾突出問(wèn)題、生態(tài)環(huán)境問(wèn)題、進(jìn)城民工問(wèn)題、就業(yè)需求與失業(yè)問(wèn)題、道德信仰危機(jī)問(wèn)題、資源問(wèn)題、社會(huì)治安問(wèn)題、誠(chéng)信問(wèn)題、公共教育問(wèn)題、金融風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題、國(guó)有資產(chǎn)流失問(wèn)題、負(fù)面心理效應(yīng)的影響問(wèn)題、通信與網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題、財(cái)政預(yù)算軟約束問(wèn)題。詳見(jiàn)施美萍、黃燕翔《建立健全基層社會(huì)矛盾的預(yù)警與化解機(jī)制探究——以Q市調(diào)查為樣本》一文,載于《長(zhǎng)春理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2015年第9期,第9-14頁(yè)。,這些因素就可以成為數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵要素指標(biāo)。此外,還需根據(jù)社會(huì)發(fā)展特點(diǎn),歸納影響社會(huì)穩(wěn)定的關(guān)鍵要素的特征,便于進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)程度的識(shí)別,這個(gè)過(guò)程也可以通過(guò)專家訪談、對(duì)預(yù)警指標(biāo)加權(quán)賦值來(lái)實(shí)現(xiàn)。矛盾糾紛相關(guān)要素特征與風(fēng)險(xiǎn)程度構(gòu)成了矛盾糾紛發(fā)生發(fā)展前的重要前兆性信息,是數(shù)據(jù)預(yù)警的關(guān)鍵內(nèi)容。

    (五)數(shù)據(jù)建模

    數(shù)據(jù)采集獲得了豐富的數(shù)據(jù),特征建立得到了預(yù)警指標(biāo)體系,但要在豐富的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)背后隱藏的線索與邏輯,還需要利用計(jì)算機(jī)算法對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)建模,自動(dòng)識(shí)別矛盾糾紛的相關(guān)特征,判斷風(fēng)險(xiǎn)與危害等級(jí)并發(fā)出指示警報(bào),完成矛盾糾紛風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警過(guò)程。筆者認(rèn)為,在建立整體預(yù)警模型之外,還應(yīng)當(dāng)根據(jù)當(dāng)前公安工作的實(shí)際情況,考慮建立群體性事件預(yù)警與重大輿情預(yù)警兩個(gè)子模型。

    群體性事件預(yù)警子模型主要對(duì)易引發(fā)群體性事件的矛盾糾紛進(jìn)行識(shí)別監(jiān)測(cè),并通過(guò)精準(zhǔn)跟蹤要素指標(biāo),著重識(shí)別有關(guān)的敏感動(dòng)因、重點(diǎn)類型、重點(diǎn)區(qū)域、重點(diǎn)人群、重點(diǎn)時(shí)間。群體性事件的爆發(fā)將會(huì)對(duì)社會(huì)治安秩序和社會(huì)穩(wěn)定造成重大沖擊,當(dāng)前國(guó)內(nèi)對(duì)群體性事件的防控主要聚焦在事后處置層面,數(shù)據(jù)預(yù)警實(shí)踐不足。有學(xué)者根據(jù)群體性事件的目的、特征和行動(dòng)指向,將群體性事件分為維權(quán)行為、社會(huì)泄憤事件、社會(huì)騷亂、社會(huì)糾紛和有組織犯罪五類[9],但無(wú)論是哪一類,都具備群體性事件的重要特性,即群體性與現(xiàn)場(chǎng)動(dòng)態(tài)變化性,因此在對(duì)群體性事件研判預(yù)警時(shí),除采取預(yù)防性監(jiān)測(cè)措施外,要特別注意現(xiàn)場(chǎng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)信息的收集?,F(xiàn)場(chǎng)形勢(shì)瞬息萬(wàn)變,來(lái)自現(xiàn)場(chǎng)的動(dòng)態(tài)信息數(shù)據(jù)是指揮者的決策依據(jù),數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)通過(guò)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集研判,準(zhǔn)確把握現(xiàn)場(chǎng)動(dòng)態(tài),尋找群體性事件防范、控制的最佳時(shí)機(jī)。與此同時(shí),子模型通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),對(duì)歷史群體性事件的處置過(guò)程進(jìn)行深度分析學(xué)習(xí),在發(fā)出預(yù)警的同時(shí)提出介入時(shí)機(jī)、警力部署、行動(dòng)指導(dǎo)等具體處理意見(jiàn),可以在一定程度上克服以往群體性事件處置效果多依賴指揮員自身素養(yǎng)的局面。

    重大輿情預(yù)警子模型,主要對(duì)易引發(fā)重大輿情的矛盾糾紛進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及預(yù)警,其突出的特點(diǎn)是動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與趨勢(shì)預(yù)警。當(dāng)前各地區(qū)基本上都已經(jīng)建立了網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng),對(duì)區(qū)域內(nèi)敏感詞匯進(jìn)行抓取與研判,但由于數(shù)據(jù)抓取過(guò)于機(jī)械、精準(zhǔn)度低等原因,風(fēng)險(xiǎn)感知與預(yù)警的效果并不是很好,尤其在短視頻監(jiān)測(cè)方面還存在著技術(shù)短板。網(wǎng)絡(luò)輿情背后的事實(shí)情況復(fù)雜,可能是多重矛盾與糾紛的復(fù)合,情況多變,因此子模型在設(shè)計(jì)上要突出溯源思維與動(dòng)態(tài)檢測(cè)功能。該子模型的構(gòu)建并非要背棄原有檢測(cè)平臺(tái)標(biāo)新立異,而是在原有網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行設(shè)計(jì)與搭建。主要設(shè)計(jì)內(nèi)容包括:改進(jìn)原有系統(tǒng)數(shù)據(jù)人工設(shè)置抓取指標(biāo)的隨意性、選擇性與機(jī)械性的問(wèn)題,以提高數(shù)據(jù)抓取的貼合性;打破數(shù)據(jù)壁壘,會(huì)同治安、刑偵、國(guó)安等業(yè)務(wù)部門及時(shí)進(jìn)行線上與線下的風(fēng)險(xiǎn)研判,提高輿情監(jiān)測(cè)預(yù)警的準(zhǔn)確率。

    (六)模型反饋與評(píng)估

    矛盾糾紛數(shù)據(jù)預(yù)警模型的構(gòu)建不是一蹴而就的,也不可能完備全部的要素而盡善盡美,要想使數(shù)據(jù)預(yù)警模型發(fā)揮越來(lái)越重要的作用,就要在構(gòu)建前、構(gòu)建中、構(gòu)建后不斷地進(jìn)行評(píng)估與驗(yàn)證,在發(fā)展中完善。綜合性驗(yàn)證與反饋評(píng)估系統(tǒng)的設(shè)計(jì),除了人工設(shè)計(jì)改造以外,還需要深度融入機(jī)器學(xué)習(xí),使模型本身建立一定程度的自我調(diào)節(jié)、自我修復(fù)、自我發(fā)展的功能。

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