大數(shù)據(jù)平臺在市域治安風險防控中的設計與應用

摘 要：通過對大數(shù)據(jù)技術在市域治安風險防控應用中的現(xiàn)狀與不足進行剖析，深度挖掘市域治安風險源頭和應對方法.探討了適用于市域治安風險防范的大數(shù)據(jù)平臺設計的要素基礎與設計基礎，對市域治安風險防控大數(shù)據(jù)平臺進行結(jié)構(gòu)設計、流程設計和功能設計，給出了矛盾糾紛風險防控、平安校園風險防控、重點關注人員時空軌跡分析等功能的實現(xiàn)方法，深度分析了由矛盾糾紛引起刑事案的內(nèi)在因素（變量）及各因素的特征.為大數(shù)據(jù)在市域治安風險防控中的應用提供支撐.

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；治安風險防控；平臺設計

中圖分類號：TP391.4""""" 文獻標志碼：A""" 文章編號：1000-2367（2025）01-0100-06

隨著時代的發(fā)展和科技的進步，在市域治安風險防控領域（包括人、機、物在內(nèi)的監(jiān)測監(jiān)控工作）中使用新形式、新手段，顯得尤為重要［1-2］.事實證明，社會智能化大數(shù)據(jù)平臺能夠幫助我們充分利用信息時代下的科技紅利，實現(xiàn)社會內(nèi)智能化治安風險分析與管控，大幅提升警務實踐工作效率，將新時代公安工作“科技強警”目標照進現(xiàn)實［3-4］.

當前，在市域治安風險防范方面尚存在諸多不足與缺陷.在大數(shù)據(jù)背景下，現(xiàn)有的設備、技術大多不能為大數(shù)據(jù)所用.各種數(shù)據(jù)細分程度不夠，海量的數(shù)據(jù)雜亂且難以厘清，喪失了一部分數(shù)據(jù)的活力［5］.況且，當前數(shù)據(jù)深度融合不夠，標準體系不統(tǒng)一，不能充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)在市域治安風險防控方面的作用.但是，當前針對大數(shù)據(jù)平臺下的市域治安風險防控的研究十分匱乏，以大數(shù)據(jù)為核心技術的市域治安風險防控系統(tǒng)體系尚未形成，本文重點研究市域治安風險防控大數(shù)據(jù)平臺體系結(jié)構(gòu)、設計流程及大數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建.

1 大數(shù)據(jù)技術在市域治安風險防范應用中的不足

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)、開發(fā)編程語言仍顯單一

當前，國內(nèi)市域服務型大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)編程語言多以JAVA為主要語言，中間件平臺以B/S架構(gòu)、WEBSPHERE等為較常見.這一結(jié)構(gòu)的局限性在于，大數(shù)據(jù)平臺建成的使用過度依賴于電腦端，而社會范圍內(nèi)居民、網(wǎng)格、社區(qū)、街道等劃分區(qū)域內(nèi)的多元化數(shù)據(jù)，大多需要在現(xiàn)場借助人工輔助對信息進行采集、預處理等，這就使得現(xiàn)有大數(shù)據(jù)平臺的自動化、智能化程度不高，數(shù)據(jù)信息的采集、錄入、處理等過于依賴人力，從而導致了大數(shù)據(jù)平臺使用效率的低下.隨著科技的進步，智能手機等智能化移動設備已深入人們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?，現(xiàn)代化的社會大數(shù)據(jù)平臺必須具備“可移動”的多點接入特性.

1.2 “信息孤島”現(xiàn)象仍然常見

當下，國內(nèi)服務型大數(shù)據(jù)平臺建設中所使用的系統(tǒng)大多難以統(tǒng)一，整個大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)中往往有數(shù)個乃至數(shù)十個不同的系統(tǒng)在同時運行，這就直接導致了大數(shù)據(jù)平臺各版塊之間各自為政、條塊分割等不兼容現(xiàn)象的普遍出現(xiàn)，既大大增加了運維的成本和難度，又造成了不必要的人力資源、物力資源的浪費，更給市域治安風險防控帶來了一定程度的風險.如此背景下，大數(shù)據(jù)被割裂成了一個個“信息孤島”，數(shù)據(jù)信息的收集與存儲的難度大大增加［6］.如：某市涉及行政許可、行政確認、行政征收、行政給付等行政權(quán)力事項的部門總計39個，合計行政權(quán)力事項數(shù)據(jù)約109億條，其中進入行政服務中心的可供綜合使用的數(shù)據(jù)只有約3億條，僅占2.8%.

1.3 網(wǎng)絡安全形勢不容樂觀

由于大數(shù)據(jù)平臺離不開互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息網(wǎng)絡的支撐，網(wǎng)絡信息安全也是當今大數(shù)據(jù)平臺建設過程中不可忽視的重要一環(huán).數(shù)據(jù)平臺一旦遭到攻擊，其數(shù)據(jù)就面臨著被違法犯罪分子竊取的危險［7］.現(xiàn)今國內(nèi)數(shù)據(jù)化平臺的使用過程中，數(shù)據(jù)平臺的信息安全形勢仍十分嚴峻.據(jù)調(diào)查，國內(nèi)許多政府、企業(yè)的信息平臺都曾遭受數(shù)據(jù)信息泄露的危機.如今，隨著智能手機、應用軟件的廣泛應用，大數(shù)據(jù)平臺在建設和使用過程中更要注重對居民的信息數(shù)據(jù)進行合法且有效的保護.視頻監(jiān)控前端設備的安全也是一個不容忽視的問題，如：某市共有30余萬個監(jiān)控探頭，其中近6 000臺視頻監(jiān)控前端設備存在安全問題.

1.4 標準規(guī)范體系不統(tǒng)一

近年來，隨著科技水平的發(fā)展和社會管理水平的提高，在數(shù)據(jù)管理方面所投入使用的各類基礎硬件設施有了很大提升，然而大數(shù)據(jù)化平臺建設中所使用的軟件設施仍然存在老舊化等問題［8］.除不可忽視的軟硬件設施存在的問題外，大數(shù)據(jù)平臺在管理方面也存在利用率低、作用發(fā)揮不佳等現(xiàn)象，大量新型設施建成之后得不到足夠的重視，閑置現(xiàn)象也呈普遍存在態(tài)勢.設備設施的利用率低下，不僅造成了資源的浪費，也阻礙了社會數(shù)據(jù)化進程的發(fā)展速度.如：某市通過市域治安防控各種手段獲取近8 000萬人次流動人口人像視頻資料，由于標準規(guī)范體系不統(tǒng)一的制約，在社會治安防控中僅有6 000人次的人像資料能得到充分利用，占比不到萬分之一.

綜上所述，當前大數(shù)據(jù)平臺建設和使用中仍存在諸多問題，國內(nèi)大部分數(shù)據(jù)化平臺建設整體上尚未積累成熟經(jīng)驗，降低了大數(shù)據(jù)平臺在市域治安風險管控應用中的實用性與靈活性，使其難以貼合并服務于現(xiàn)代市域治安警務實戰(zhàn)的需要.因此，市域大數(shù)據(jù)平臺的建設和使用必須在數(shù)據(jù)收集能力、信息儲存和信息關聯(lián)分析等方面多投入人力資源和物力資源［9］.

2 應用于市域治安風險防控的大數(shù)據(jù)平臺設計基礎

2.1 要素基礎

“人”.社會人員作為治安事件的主體，是市域治安風險的最主要來源.與治安風險相關的人員信息包括身份信息、地理位置信息、行為模式等.大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)采集是以市域內(nèi)人員為核心，搭建人員信息庫，在此方面可搭配人臉識別系統(tǒng)等新型技術對人員信息管理實施智能化操作.

“事”.事務要素是以市域人員要素為基礎的，在不同的事務情境中，大數(shù)據(jù)平臺可依據(jù)實際情況做出快速反應，聯(lián)系、協(xié)調(diào)市域各主體人員，如警務人員的調(diào)動與不同劃分區(qū)域內(nèi)居民的緊急疏散調(diào)離等，并根據(jù)具體的現(xiàn)場情況最大程度地反映事件（現(xiàn)場）真實情況.

“地”.地理位置要素在大數(shù)據(jù)運用過程中有著不可或缺的作用.利用GPS、北斗等衛(wèi)星定位系統(tǒng)，收集市域監(jiān)控范圍內(nèi)與人物、設施等相關GIS地理信息數(shù)據(jù)，再通過動態(tài)軌跡交疊分析，結(jié)合市域治安風險要素的分析，可為市域事務管理工作構(gòu)造動態(tài)時空特征圖并為市域治安事件的監(jiān)測、預警與處理提供依據(jù).

“物”.大數(shù)據(jù)平臺需要在較大覆蓋范圍內(nèi)擁有較為完善的傳感器、音視頻設施、WIFI熱點網(wǎng)絡設備等硬件設施為條件基礎，以此將具象化的要素信息轉(zhuǎn)化為信息系統(tǒng)可感可知的大數(shù)據(jù)信息流，通過對市域治安風險管控體系內(nèi)各種屬性值的采集，以直觀的文字形式展現(xiàn)出來，實現(xiàn)可視化管理［10］.

通過對市域治安風險的一些典型案例事件（以某某省某某市為例）數(shù)據(jù)的簡要分析，并對市域治安風險要素進行了相應格式化處理之后，得到表1所列信息.

通過對表1進行分析，可以得到市域治安風險事件數(shù)據(jù)分析表，如表2所示.

2.2 設計基礎

環(huán)境監(jiān)控.治安事件的發(fā)生具有明顯的不確定性、不可預測性，這就要求在治安事件發(fā)生前要最大限度提高治安風險的感知度.在市域范圍內(nèi)關鍵位置廣泛搭設監(jiān)控探頭等實時監(jiān)控設備，不僅能夠為大數(shù)據(jù)平臺收集到人員活動信息，同時也可以將這些設備用于車輛識別、司乘人員人臉抓拍等.這些視頻監(jiān)控捕捉等功能對硬件設施有著更高的要求，這就可以嘗試將交通信號燈系統(tǒng)中的地感監(jiān)測設備搭配視頻監(jiān)控設施使用在大數(shù)據(jù)平臺之中，為平臺提供更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)信息［11］.

風險預警.當今社會居民家庭中，家用入侵檢測系統(tǒng)的廣泛使用也使得市域治安風險防控領域得到延伸.門窗探測器、卷閘門磁探測器、紅外探測器等家用安防傳感器，可通過無線連接入侵檢測系統(tǒng)并將訊號通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送至報警器、智能手機等設備上［12］.在居民的戶外，也同樣有各種各樣的傳感設備如邊界入侵報警系統(tǒng)等被廣泛使用，這對市域特殊位置的風險預警有著十分重要的作用.

智能化風險應對.我國人員結(jié)構(gòu)復雜、流動性大，做好治安管控工作有較大的難度.在此情形下，以互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等新型技術工具為抓手的智能化治安風險應對，必然成為未來社會發(fā)展過程中不可或缺的重要環(huán)節(jié).通過集成整合市域數(shù)據(jù)信息和各主體之間的聯(lián)系，打破“信息孤島”局面，采用高集成度的軟硬件基礎設施以及統(tǒng)一訪問接口，提高市域數(shù)據(jù)在不同主體、部門之間的共享性，打造一站式大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)市域多主體聯(lián)動的治安風險應對系統(tǒng)［13］.

3 市域治安風險防控的大數(shù)據(jù)平臺設計

3.1 市域治安風險防控大數(shù)據(jù)平臺體系結(jié)構(gòu)

如圖1所示，市域治安風險防控大數(shù)據(jù)平臺體系結(jié)構(gòu)主要分為以下層次.

1）市域治安風險防控數(shù)據(jù)采集層：利用公安云計算中心的資源，通過在線和離線方式匯聚涉及市域治安風險防控的各類數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等.

2）市域治安風險防控數(shù)據(jù)資源層：對基礎資源匯聚的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)治理，構(gòu)建各類數(shù)據(jù)庫、知識庫、算法庫、模型庫等.

3）服務支撐層：包括對接各類業(yè)務系統(tǒng)、業(yè)務協(xié)同等.

4）市域治安風險防控多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合智能化應用：根據(jù)市域治安風險防控的業(yè)務要求，提供大數(shù)據(jù)預測預警等智能化應用.

5）標準體系：包括數(shù)據(jù)標準、接口標準等.

6）主要保障體系：包括網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)安全等.

市域治安風險防控大數(shù)據(jù)平臺的結(jié)構(gòu)設計，可有效解決本文提到的4個方面的問題.

3.2 市域治安風險防控大數(shù)據(jù)設計流程

采用云服務器的大數(shù)據(jù)平臺擁有功能強大的云計算架構(gòu)，云計算的SaaS軟件提供方式可以幫助實現(xiàn)不同主體、部門之間的跨主體、跨部門信息繼承共享.隨著越來越多先進物理、化學傳感器的投入使用，在市域治安風險防范應對中所需要采集的多類別、多源頭市域治安風險數(shù)據(jù)也更容易被大數(shù)據(jù)平臺獲取，憑借關聯(lián)性強、集成度高的優(yōu)點，可以實時對市域內(nèi)治安動態(tài)更全面地掌握，為治安風險防范提供有力支撐［14］.

如圖2所示，構(gòu)建市域治安風險防控大數(shù)據(jù)平臺設計流程.匯聚公安、企事業(yè)單位等建設的治安風險防控系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)（如視頻監(jiān)控系統(tǒng)、單位門禁系統(tǒng)、停車場管理系統(tǒng)、人像卡口系統(tǒng)、智能卡口系統(tǒng)）.其他業(yè)務系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)（如暫住人口管理系統(tǒng)、酒店管理系統(tǒng)、網(wǎng)吧管理系統(tǒng)等），對數(shù)據(jù)進行清洗、對標等處理，并進行初步融合.構(gòu)建市域治安風險防控主題庫及各專題庫，利用各種深度學習算法構(gòu)建治安風險防控模型；利用經(jīng)過處理的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行特征提取，深度融合，采用治安風險防控模型進行預測預警，展示預警信息的動態(tài)變化；基于此，實現(xiàn)市域治安風險防控大數(shù)據(jù)的深度應用、分發(fā)、共享.

3.3 市域治安風險防控大數(shù)據(jù)平臺

市域治安風險防控大數(shù)據(jù)平臺功能架構(gòu)各個功能模塊，能夠?qū)崿F(xiàn)矛盾糾紛風險防控、平安校園風險防控、重點關注人員時空軌跡分析等各項功能.

矛盾糾紛風險防控.該功能模塊主要實現(xiàn)由矛盾糾紛引起的治安風險因素分析、風險預警等功能，對風險較高的矛盾糾紛給予重點關注，及時化解.該功能的實現(xiàn)過程如下：1）首先對從公安接警獲得矛盾糾紛、法院判決結(jié)果引起的矛盾糾紛、社會綜治推送的矛盾糾紛進行分類，然后獲取某市近5年因矛盾糾紛引起的刑事案件數(shù)量等案件的基本信息.2）對因矛盾糾紛引起的刑事案件的誘因（變量），即矛盾糾紛進行細化，對每種誘因（變量）再分析其特征，然后進行細節(jié)特征提取，進行矛盾糾紛風險因素分析，見附錄表S1所示.3）利用隨機森林深度學習算法，對誘發(fā)刑事案件的矛盾糾紛進行分類預測，可得到每一種矛盾糾紛誘發(fā)刑事案件的可能性，并進行排序.4）根據(jù)預測分析結(jié)果，對出現(xiàn)的矛盾糾紛及時采用相應的方式予以化解，可減少此類刑事案件的發(fā)生.

平安校園風險防控.該功能模塊主要實現(xiàn)由校園詐騙、校園暴力、非正常戀愛等引起的治安風險要素分析、風險預警等功能.該功能的實現(xiàn)過程如下：1）獲取與平安校園風險防控有關的報警數(shù)據(jù)、涉校園警情數(shù)據(jù)，如校園賭博、校園詐騙、校園傳銷等校園內(nèi)發(fā)生的各種刑事案件數(shù)據(jù)，以及存在校園安全隱患的各類事件的相關數(shù)據(jù)，校園暴力事件、非正常戀愛、校園矛盾糾紛等等.2）對與平安校園風險防控有關的各類數(shù)據(jù)進行清洗、分類、提取，如某地有一批校園詐騙犯罪團伙，利用某市近5年的案件對該校園詐騙案件進行特征提取，之后進行特征分析，構(gòu)建該類有關校園平安的詐騙案件的研判模型工具.3）利用研判模型工具深入挖掘數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)線索分析、實體關系分析，實現(xiàn)對平安校園風險點的預測預警，減少未成年犯罪案件的發(fā)生.

重點關注人員時空軌跡分析：該功能模塊主要實現(xiàn)對重點關注人員進行時空軌跡分析，實現(xiàn)對重點關注人員的風險管理.該功能的實現(xiàn)過程如下：1）獲取重點關注人員基本數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，如飛機、火車、酒店等數(shù)據(jù)信息，將這些數(shù)據(jù)信息進行分類，然后進行特征提取.2）對重點關注人員的數(shù)據(jù)信息根據(jù)特征提取進行選取，構(gòu)建案件的模型.如某地有一批通過各種手段的盜竊慣犯，經(jīng)常在本地流竄作案，利用近5年的案件對這類盜竊的案件進行特征選取，包括區(qū)域、軌跡、作案手段、典型特征等，構(gòu)造該類案件的模型，3）利用深度學習算法，對相似特征的人員進行篩選，得出同類人員信息，對同類人員進行軌跡分析，實現(xiàn)對重點關注人員的活動區(qū)域的展示、預測和預警.4）通過離線計算、深度學習算法等，實現(xiàn)對群組或個體用戶的畫像分析，從而給出危險情況預警.

4 小結(jié)

市域社會治安風險防控中包含的主體繁多，治安風險要素之間關系復雜，研究應用于市域治安風險防控的大數(shù)據(jù)平臺對社會公共安全穩(wěn)定具有重要意義.論文對當前大數(shù)據(jù)技術在市域治安風險防控應用中的不足進行了剖析，對矛盾糾紛風險因素進行了細分，討論了市域治安風險防控大數(shù)據(jù)平臺體系結(jié)構(gòu)、設計流程、平臺功能等.本文關于大數(shù)據(jù)平臺應用于市域治安風險防控方面的設想整體上是一種嘗試，具有一定的理論價值和實踐價值.

附錄見電子版（DOI：10.16366/j.cnki.1000-2367.2023.08.16.0001）.

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Design and application of big data platform in city security risk prevention and control

Abstract： This paper analyzes the current status and shortcomings of big data technology in the application of city-level security risk prevention and control， deeply explores the sources of city-level security risks and response methods. It discusses the elemental and design foundations applicable to the design of big data platforms for city-level security risk prevention， and provides structural， procedural， and functional designs for such platforms. It also presents methods for implementing functions such as conflict resolution risk prevention， safe campus risk prevention， and spatiotemporal trajectory analysis of key individuals. Furthermore， it analyzes in depth the intrinsic factors（variables）and characteristics of each factor that lead to criminal cases caused by conflicts， providing support for the application of big data in city-level security risk prevention and control.

Keywords： big data; security risk prevention and control; platform design

附 錄