周 瓊

(中國人民公安大學(xué)，北京 100038)

大數(shù)據(jù)背景下的公安情報(bào)工作研究

周 瓊

(中國人民公安大學(xué)，北京 100038)

當(dāng)今，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)悄然而至，各行各業(yè)都置身大數(shù)據(jù)中，公安工作也不例外。而公安情報(bào)是開展公安工作的核心，特別是在情報(bào)主導(dǎo)警務(wù)的今天，海量數(shù)據(jù)包圍下的公安情報(bào)對公安情報(bào)工作的開展帶來了巨大影響。本文基于大數(shù)據(jù)的背景，對公安情報(bào)工作進(jìn)行了研究和解析，推動(dòng)公安情報(bào)工作發(fā)展。

大數(shù)據(jù);公安情報(bào);公安情報(bào)工作

一、大數(shù)據(jù)背景下公安情報(bào)工作的現(xiàn)狀

從上面可以看出，大數(shù)據(jù)除了海量難處理、樣式多樣外，高速變化和潛在價(jià)值已經(jīng)備受關(guān)注。也就是說，圍繞大數(shù)據(jù)所采取的行動(dòng)都是為了獲取其的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。在醫(yī)療行業(yè)，美國醫(yī)療業(yè)全面使用大數(shù)據(jù)，每年能多創(chuàng)造3000億美元的價(jià)值;在個(gè)人位置信息領(lǐng)域，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以為服務(wù)商帶來1000億美元的利潤，并為消費(fèi)者和商業(yè)用戶帶來7000億美元的價(jià)值。①M(fèi)anyika J，Chui M，Bughin J，et al．Big Data:The Next Frontier for Innovation，Competition，and Productivity．McKinsey Global Institute，20112008年Nature刊發(fā)一篇文章顯示:Google搜索引擎利用看似無規(guī)律的巨量用戶查詢數(shù)據(jù)能夠提前1—2周預(yù)測流感的爆發(fā)。②Ginsberg J，Mohebbi M H，Patel R S，et al．Detecting Influenza Epidemics Using Search Engine Query Data．Nature，457(7232):1012－1014

看待大數(shù)據(jù)帶來的巨大價(jià)值，公安情報(bào)工作領(lǐng)域也積極投身其中，從大數(shù)據(jù)中發(fā)掘?qū)儆谧约旱摹包S金”。在公安情報(bào)工作中，“條”、“塊”結(jié)合的情報(bào)體系一直占據(jù)主導(dǎo)地位。這樣的體系結(jié)構(gòu)在實(shí)際工作中弊端重重，在大數(shù)據(jù)的背景下，公安系統(tǒng)的情報(bào)體系進(jìn)行了調(diào)整和改進(jìn)，基本上實(shí)現(xiàn)了橫向情報(bào)流動(dòng)和縱向聯(lián)動(dòng)的局面，即進(jìn)一步完善了情報(bào)共享的流程和機(jī)制。公安情報(bào)工作中的情報(bào)源在大數(shù)據(jù)背景下變得更加豐富多樣，各種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、流媒體數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)每時(shí)每刻沖擊著公安情報(bào)工作，給情報(bào)的采集、存儲(chǔ)和處理帶來了巨大挑戰(zhàn)。為此，公安部門已經(jīng)把海量數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、信息感知技術(shù)、圖像視頻智能分析技術(shù)、信息安全技術(shù)、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)等列入了項(xiàng)目建設(shè)中?，F(xiàn)階段我們已經(jīng)部署了公安云技術(shù)、云存儲(chǔ)技術(shù)以及公安內(nèi)部各大數(shù)據(jù)庫聯(lián)機(jī)處理技術(shù)，為公安情報(bào)工作的順利開展和實(shí)施提供了技術(shù)支持和保障。并且在公安工作中注重?cái)?shù)據(jù)流通和梳理，及時(shí)有效性的實(shí)現(xiàn)公安工作政務(wù)公開，滿足公眾的知情權(quán)。

二、大數(shù)據(jù)背景下公安情報(bào)工作存在的問題

公安情報(bào)被稱為具有參考價(jià)值，維護(hù)國家安全和社會(huì)治安形勢的信息和資料的總稱，主要用于同敵視中國的社會(huì)主義制度，破壞我國社會(huì)穩(wěn)定的國內(nèi)外的所有敵對元素作斗爭。③《簡明公安詞典》，群眾出版社，1989年，第124頁。顯然這個(gè)定義生硬落后，不利于公安情報(bào)工作的開展。隨后學(xué)者們從不同角度對公安情報(bào)概念下了定義。例如，公安情報(bào)是指公安機(jī)關(guān)的各警種采取公密結(jié)合手段，獲取的各類違法犯罪分子實(shí)施的危害國家安全、影響社會(huì)穩(wěn)定、侵害人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全的行動(dòng)性、預(yù)警性、內(nèi)幕性信息，經(jīng)甄別、匯總、研判、提煉后，生成的可供偵破案件、分析掌握敵情和治安動(dòng)向的成果。④吳明志:《關(guān)于構(gòu)建公安大情報(bào)工作體系的思考與實(shí)踐》，《上海公安研究》，2003年第1期。公安情報(bào)是指公安機(jī)關(guān)通過田野調(diào)查、文獻(xiàn)分析、走訪談話等途徑獲取的有關(guān)違法犯罪活動(dòng)、公安管理及其他與公安工作相關(guān)的各類信息，并對其進(jìn)行分析研判后所得的成果。簡言之，公安情報(bào)是指由公安機(jī)關(guān)通過各種渠道獲取的、最大化服務(wù)于公安工作的各類信息經(jīng)過升華后得出的成果。⑤彭之輝:《公安情報(bào)概念辨析》，《江蘇警官學(xué)院學(xué)報(bào)》，2005年第2期。

公安情報(bào)工作是指公安機(jī)關(guān)為維護(hù)國家安全與社會(huì)穩(wěn)定而開展的公安情報(bào)搜集、整理、傳遞、分析、編寫的過程。主要內(nèi)容包括情報(bào)搜集、情報(bào)整理、情報(bào)分析、情報(bào)編寫以及情報(bào)應(yīng)用等。

英國萊斯特大學(xué)的Mark Phythian教授認(rèn)為:情報(bào)工作中情境相融很重要，情報(bào)研判失敗的產(chǎn)生受到細(xì)小問題的影響，比如戰(zhàn)略所處環(huán)境、領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格等;突出信息之間的相關(guān)關(guān)系，而非因果關(guān)系。美國政府部門之間的信息壁壘，致使分析人員可供利用的信息資源短缺，導(dǎo)致情報(bào)預(yù)測失敗;最后是要從各外界專業(yè)鄰域汲取精華。這樣做雖然不能保證分析的完全成功，但是給公安情報(bào)工作帶來了啟迪。

融合大數(shù)據(jù)時(shí)代要求和以往公安情報(bào)工作的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，借鑒學(xué)習(xí)國外有關(guān)情報(bào)工作的研究成果，本文將公安情報(bào)工作研究的發(fā)展趨勢總結(jié)如下:公安情報(bào)工作領(lǐng)域的單一研究轉(zhuǎn)向全領(lǐng)域的交叉性研究;公安情報(bào)的情報(bào)源更廣泛多樣;公安情報(bào)研究嚴(yán)謹(jǐn)性加強(qiáng);公安情報(bào)工作智能化增強(qiáng)。

(一)公安情報(bào)工作領(lǐng)域的單一研究轉(zhuǎn)向全領(lǐng)域的交叉性研究

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，公安情報(bào)工作以往的單一研究方式已經(jīng)不適應(yīng)公安工作的需要了，需要緊跟時(shí)代步伐，從單一研究向全局研究靠攏。

首先，公安情報(bào)研究工作已從自身需要出發(fā)借鑒其他領(lǐng)域方法。心理學(xué)、建筑學(xué)、環(huán)境學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等的理論已經(jīng)用于公安情報(bào)工作的情報(bào)分析、情報(bào)搜集等過程，并指導(dǎo)公安情報(bào)工作的順利展開和公安情報(bào)理論的建設(shè)。社交網(wǎng)路分析、時(shí)間－空間分析等其他學(xué)科的分析方法也廣泛應(yīng)用于公安情報(bào)工作領(lǐng)域。技術(shù)方面更是突出，計(jì)算機(jī)建模、計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)、可視化技術(shù)等都被有效“移植”到公安情報(bào)工作領(lǐng)域?？傊黝I(lǐng)域綜合交叉性越來越強(qiáng)，無論從理論還是技術(shù)方面交集越來越明顯，雖然交叉借鑒并不稀奇，但現(xiàn)階段交叉意識更強(qiáng)、意義更重大。其次，公安情報(bào)工作分析內(nèi)容的擴(kuò)展。公安情報(bào)工作不能局限于就違法犯罪問題進(jìn)行分析，而要拓展分析內(nèi)容，盡可能在更廣闊的情境下分析研判從而產(chǎn)出更具建設(shè)性的產(chǎn)品。在公安情報(bào)工作研究領(lǐng)域，由于其特殊性和外部不可抗力，數(shù)據(jù)往往比較碎片化和單一，導(dǎo)致最終的情報(bào)產(chǎn)品發(fā)揮不了應(yīng)有的作用?，F(xiàn)階段需要從時(shí)間維度、空間維度和背景依托出發(fā)，結(jié)合案件細(xì)節(jié)信息，根據(jù)案件進(jìn)展實(shí)時(shí)調(diào)整，產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)情報(bào)。

(二)公安情報(bào)的情報(bào)源更廣泛多樣

公安情報(bào)源分布及其廣泛，涉及社會(huì)生活的方方面面。按其載體或存在形式，可將情報(bào)分為人力情報(bào)源、實(shí)物情報(bào)源、文獻(xiàn)情報(bào)源、科技情報(bào)源。人物情報(bào)源包括人物對象情報(bào)源、人物本體情報(bào)源和人際網(wǎng)絡(luò)情報(bào)源。實(shí)物情報(bào)源分為樣品、痕跡、文書物證以及現(xiàn)場遺留物、微量物證和被盜搶物品等。公安工作中涉及的重要文獻(xiàn)情報(bào)源有公安業(yè)務(wù)資料、公安灰色文獻(xiàn)、公安科學(xué)文獻(xiàn)和新聞媒介等。網(wǎng)絡(luò)情報(bào)源包括網(wǎng)站、搜索引擎、聯(lián)網(wǎng)公安信息系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫等。以上這些是常規(guī)傳統(tǒng)公安系統(tǒng)內(nèi)部熟知并認(rèn)可的情報(bào)源，但在大數(shù)據(jù)背景下，面對互聯(lián)網(wǎng)上良莠不齊的信息、紛繁多樣的社交網(wǎng)站和各領(lǐng)風(fēng)騷的通訊軟件，情報(bào)源不論從廣度還是深度都有很大變化。Web2.0技術(shù)的誕生，各種新型媒體如雨后春筍崛起，包括博客、論壇、社交網(wǎng)站、自組織的合作項(xiàng)目、虛擬游戲世界等，現(xiàn)在又新加入了微博、微信等以移動(dòng)即時(shí)通訊軟件為主角的微媒體。這些新型媒體下，用戶以自己為中心組織、傳播信息，其話題涉及政治、經(jīng)濟(jì)、娛樂、國家等各方面，話題內(nèi)容或豐富、或新穎、或偏激，所有這些都需引起公安情報(bào)領(lǐng)域的高度重視。

(三)公安情報(bào)研究嚴(yán)謹(jǐn)性加強(qiáng)

就宏觀層面而言，公安情報(bào)研究活動(dòng)是一種意義構(gòu)建①Gary Klein，et al．Making Sense of Sensemaking 1:Alternative Perspectives．Intelligent Systems，2006，21(4):70 －73．，它是在原有認(rèn)知架構(gòu)的基礎(chǔ)上，通過情報(bào)分析人員根據(jù)需要不斷進(jìn)行修正更新來完成。這就表明不確定性在公安情報(bào)研究活動(dòng)普遍存在，情報(bào)研究的效用受到多方因素影響。正因如此，公安情報(bào)工作應(yīng)當(dāng)更加嚴(yán)謹(jǐn)，減少情報(bào)不確定性來增加情報(bào)效用性，已成為公安情報(bào)工作的趨勢所在。情報(bào)研究嚴(yán)謹(jǐn)是指過程嚴(yán)謹(jǐn)性，并不單單追求結(jié)果正確性，情報(bào)研究的整個(gè)過程都要統(tǒng)攬全部要素，應(yīng)用精確的標(biāo)準(zhǔn)，經(jīng)驗(yàn)和實(shí)證相結(jié)合，最終理解整個(gè)情報(bào)過程并得出正確結(jié)論。美國俄亥俄州立大學(xué)的Deniel Zelik提出了衡量分析過程是否嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?個(gè)指標(biāo):即假設(shè)探索、信息檢索、信息驗(yàn)證、立場分析、敏感度分析、專家協(xié)作、信息融合和解釋評價(jià)。這8項(xiàng)指標(biāo)可以給情報(bào)分析過程提供借鑒。假設(shè)探索從多維度來揭示數(shù)據(jù)和信息;信息檢索和融合是從情報(bào)源上消除片面性;信息驗(yàn)證重心在于數(shù)據(jù)的溯源和佐證;敏感度分析從情報(bào)局限性出發(fā)，以消除主觀偏見為目的，實(shí)現(xiàn)分析的客觀實(shí)際;專家協(xié)作是為了防止情報(bào)分析人員因自身學(xué)科背景和經(jīng)驗(yàn)的局限性影響情報(bào)產(chǎn)品質(zhì)量;解釋評價(jià)是指情報(bào)產(chǎn)品的可讀性及要正確看待情報(bào)結(jié)果?？傊睬閳?bào)工作的嚴(yán)謹(jǐn)性目的在于消除人的局限性和主觀偏見，從客觀出發(fā)看待情報(bào)工作。

(四)公安情報(bào)工作智能化增強(qiáng)

大數(shù)據(jù)時(shí)代的公安情報(bào)工作研究，技術(shù)成了生產(chǎn)力。美國國家科學(xué)基金會(huì) (NSF)指出:要在科學(xué)和工程領(lǐng)域傲視群雄，美國將越來越取依賴?yán)每梢暬ぞ邔?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息和知識的能力。就公安情報(bào)分析而言，智能化技術(shù)的應(yīng)用使得公安民警從人海戰(zhàn)術(shù)中解脫出來，使得繁重的情報(bào)工作處理起更加快捷高效，尤其面對瞬息萬變的數(shù)據(jù)，智能化技術(shù)顯得尤為重要。

2011年5月，美國McKinsey Global Institute發(fā)布了題為《大數(shù)據(jù):創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個(gè)前沿領(lǐng)域》①Big data:The Next Frontier for Innovation，Competition，and Productivity．2012－09－15．http://www．mckinsey．com/insights/mgi/research/technology_and_innovation/big_data_the_next_frontier_for_innovation．的研究報(bào)告，列舉了26項(xiàng)適用于各行業(yè)各鄰域的分析技術(shù)，包括A/B測試、數(shù)據(jù)挖掘、可視化分析等。在這26項(xiàng)技術(shù)中，大多數(shù)技術(shù)都不是獨(dú)立使用的，交叉復(fù)合使用的情況屢屢發(fā)生，下面主要介紹復(fù)合使用的可視化技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，這兩大技術(shù)在公安情報(bào)工作中堪稱新寵兒，是公安情報(bào)工作的研究重心之所在。

可視化分析是結(jié)合了自動(dòng)分析技術(shù)與交互技術(shù)而產(chǎn)生的，它通過交互的可視化界面來便利分析推理②Thomas，J．J．，Cook，K．A．Illuminating the Path:The Research and Development Agenda for Visual Analytics．IEEE Computer Society Press，2005，可以幫助用戶在對大規(guī)模且紛繁雜亂的數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行高效理解、分析和決策③DA Keim，et al．Visual Analytics:Definition，Process，and Challenges．2012 － 09 －06．http://www．ll．gatech．e du/atasko/7450/sy//abus．html．。目前公安系統(tǒng)內(nèi)部使用的可視化技術(shù)，情報(bào)產(chǎn)品是以多種視圖的方式呈現(xiàn)出來的，但是局限于分析結(jié)果的可視化，情報(bào)分析過程、分析方式等等對公安民警來說是不可知的，所有的步驟都在一個(gè)黑匣子里面完成，公安情報(bào)分析人員無法參與其中。也就是說可視化分析過程中產(chǎn)生的偏差不能被消除，公安民警對情報(bào)產(chǎn)品只能完全接受。因此，可視化技術(shù)要囊括結(jié)果可視化和過程可視化，過程可視化就是說情報(bào)分析過程中，公安情報(bào)分析人員和機(jī)器能實(shí)現(xiàn)良性互動(dòng)，對不合時(shí)宜的步驟進(jìn)行調(diào)整和修改，保證情報(bào)產(chǎn)品的質(zhì)量。

數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)知識提煉的過程，它從大量看似毫無關(guān)聯(lián)的繁雜數(shù)據(jù)中提取出被人們忽略、但又是潛在的有用的信息和知識。數(shù)據(jù)挖掘與公安情報(bào)工作有著天然的聯(lián)系。面對復(fù)雜的公安情報(bào)源和結(jié)構(gòu)各異的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都能輕松應(yīng)對，這樣使得公安情報(bào)工作不僅效率提高了，公安民警也從繁瑣的體力勞動(dòng)中解放出來，總之?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的引進(jìn)對公安情報(bào)工作真是如虎添翼。公安系體內(nèi)部隨著公安信息化建設(shè)，已經(jīng)建立了多個(gè)數(shù)據(jù)庫和信息系統(tǒng)，這為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)施提供了平臺(tái)。數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹算法可以完美的應(yīng)用于群體性事件分析。決策樹的非葉子節(jié)點(diǎn)設(shè)置成群體性事件的屬性，然后進(jìn)過循環(huán)測試，得出的葉子節(jié)點(diǎn)就是群體性事件的表現(xiàn)形式，這樣經(jīng)過訓(xùn)練形成公安系統(tǒng)內(nèi)部的模型，在群體性事件苗條期就能預(yù)測出來，公安部門就能提前進(jìn)行防范工作，最大可能的減少群體性事件的發(fā)生。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在公安公安中也是經(jīng)常使用。關(guān)聯(lián)規(guī)則可以挖掘出罪犯的犯罪規(guī)律，它的運(yùn)行機(jī)理是把案件相關(guān)的所以要素進(jìn)行關(guān)聯(lián)運(yùn)算，并最終形成規(guī)律性的事項(xiàng)。例如把某個(gè)案件的作案時(shí)間、地點(diǎn)、受害對象等和全國違法犯罪信息庫或者某個(gè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行關(guān)聯(lián)運(yùn)算，很大可能上會(huì)發(fā)現(xiàn)犯罪規(guī)律，這也為日后的預(yù)警機(jī)制建設(shè)提供里有效的支持。數(shù)據(jù)挖掘中的其他算法和規(guī)則同樣也可以進(jìn)過局部調(diào)整和改造，有效移植到公安情報(bào)工作中，為公安情報(bào)工作的高效準(zhǔn)確開展提供強(qiáng)有力的保障。

三、大數(shù)據(jù)背景下公安情報(bào)工作的對策

當(dāng)數(shù)據(jù)堪比黃金，成為一種競爭資源，各行各業(yè)聚焦數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)時(shí)代悄然而至，公安機(jī)關(guān)運(yùn)用大數(shù)據(jù)的時(shí)代成為必然。

(一)樹立大數(shù)據(jù)思維模式

傳統(tǒng)的公安情報(bào)工作中，數(shù)據(jù)在支持決策和戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)略制定中所占比重底下，經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)工作的情況時(shí)常發(fā)生。很長一段時(shí)間，準(zhǔn)確分析大量數(shù)據(jù)對公安工作人員而言是一種挑戰(zhàn)。過去，因?yàn)橛涗洝⒋鎯?chǔ)和分析數(shù)據(jù)的工具不夠好，公安工作人員只能收集少量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。長期下來，公安系統(tǒng)內(nèi)部人員已經(jīng)無意中形成了以少量數(shù)據(jù)支持決策的思維模式，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不適應(yīng)大數(shù)據(jù)背景下的公安情報(bào)工作的發(fā)展。公安內(nèi)部人員需要轉(zhuǎn)變思維，迎接大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來。首先，在面對具體案件或者事件時(shí)，不在依靠少量的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析，要囊括所有相關(guān)數(shù)據(jù)。其次，公安情報(bào)工作人員要樂于接受數(shù)據(jù)的紛繁復(fù)雜，而不再追求精確性。最后，應(yīng)關(guān)注事物間的相關(guān)關(guān)系，而不是探求難以捉摸的因果關(guān)系。

(二)協(xié)同大數(shù)據(jù)的價(jià)值鏈與公安情報(bào)工作的價(jià)值鏈

關(guān)于大數(shù)據(jù)的開發(fā)涉及價(jià)值鏈，包括數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)監(jiān)控，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)檢索，數(shù)據(jù)共享，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)顯示等各個(gè)環(huán)節(jié)組成的信息價(jià)值鏈，這一鏈條與管理信息和公安情報(bào)工作價(jià)值鏈基本吻合。公安情報(bào)領(lǐng)域?qū)ㄐ畔⑹占?，信息的安排，信息檢索存儲(chǔ)，信息備份，信息分析，信息可視化等理論和技術(shù)應(yīng)用到公安大數(shù)據(jù)工作領(lǐng)域，在推動(dòng)大數(shù)據(jù)的研究和開發(fā)的同時(shí)，擴(kuò)大情報(bào)服務(wù)范圍。

(三)結(jié)合“事實(shí)數(shù)據(jù)+工具方法+專家智慧”三者

科學(xué)研究大數(shù)據(jù)充分反映在定量方法上，當(dāng)工具和方法作為人類智慧的結(jié)晶，也必須有效結(jié)合人類的智慧本身，當(dāng)這一數(shù)據(jù)偏離定性和人類的洞察力，不會(huì)有真正意義上的事實(shí)。傳統(tǒng)的公安情報(bào)工作聚焦于各種傳統(tǒng)文獻(xiàn)專著和數(shù)據(jù)資料，大數(shù)據(jù)的興起和發(fā)展不但補(bǔ)充了數(shù)據(jù)源，還豐富了數(shù)據(jù)的內(nèi)容，擴(kuò)大了數(shù)據(jù)依托的媒體形態(tài)，實(shí)現(xiàn)了不同事實(shí)數(shù)據(jù)的互印互補(bǔ)，提升情報(bào)工作水平。同時(shí)，在公安系統(tǒng)內(nèi)部專家運(yùn)用自身智慧，把大數(shù)據(jù)技術(shù)和事實(shí)數(shù)據(jù)完美結(jié)合起來，積極投入現(xiàn)實(shí)工作中。事實(shí)數(shù)據(jù)、工具方法和專家智慧組成了公安情報(bào)工作的堅(jiān)固三角型，為公安情報(bào)工作的運(yùn)轉(zhuǎn)提供堅(jiān)實(shí)保障。

綜上，大數(shù)據(jù)時(shí)代已將公安情報(bào)工作卷入其中，給公安情報(bào)工作帶來機(jī)遇。但機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，公安情報(bào)工作的順利高效的運(yùn)行，需要我們理性引進(jìn)其他領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)和理論，為推進(jìn)公安情報(bào)工作助動(dòng)推力。如今各行各業(yè)都從不同緯度不同層面關(guān)注著大數(shù)據(jù)對自己的實(shí)踐和研究帶來的觸動(dòng)，公安情報(bào)工作也不例外。

(責(zé)任編輯 梁晉云)

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A

1672—6057(2014)04－54－05

在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)在呈指數(shù)級增長。如果數(shù)據(jù)沒有得到妥善管理，則會(huì)面臨巨大的風(fēng)險(xiǎn)。各行各業(yè)雖然對“大數(shù)據(jù)”作了具有本行業(yè)或本領(lǐng)域特點(diǎn)的定義，但并未統(tǒng)一說法，比較有代表性的定義有:麥肯錫①麥肯錫公司是世界級領(lǐng)先的全球管理咨詢公司。自1926年成立以來，公司的使命就是幫助領(lǐng)先的企業(yè)機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)顯著、持久的經(jīng)營業(yè)績改善，打造能夠吸引、培育和激勵(lì)杰出人才的優(yōu)秀組織機(jī)構(gòu)。指出，“大數(shù)據(jù)”是指那些大小已經(jīng)超出了傳統(tǒng)意義上的尺度，常規(guī)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)難以完成捕捉、存儲(chǔ)、管理和分析的數(shù)據(jù)集合。②McKinsey Global Institute．Big data:The next frontier for innovation，competition，and productivity．2012－08－21．http://www．mckinsey．com/Insights/MGI/Research/Technology_and_Innovation/Big_data_The_next_frontier_for_innovation．IBM把大數(shù)據(jù)概括成了規(guī)模性、多樣性、高速性。規(guī)模性指大數(shù)據(jù)的規(guī)模很大，突破了PB級數(shù)據(jù)量;多樣性指大數(shù)據(jù)來源廣泛，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化以及無結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如文本、射頻數(shù)據(jù)、視頻、音頻、網(wǎng)絡(luò)日志等;高速性指大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理能力要求極高。③IBM．What is big data?．http://www01．ibm．com/software/data/bigdata/．按EMC④EMC公司是全球信息存儲(chǔ)及管理產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案方面的領(lǐng)先公司。EMC是每一種主要計(jì)算平臺(tái)的信息存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)，而且，世界上最重要信息中的2/3以上都是通過EMC的解決方案管理的。的界定，“大數(shù)據(jù)”其中的“大”是指大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB規(guī)模左右;多用戶把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起，形成PB級的數(shù)據(jù)量;同時(shí)這些數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，以實(shí)時(shí)、迭代的方式來實(shí)現(xiàn)。⑤姜奇平．大數(shù)據(jù)時(shí)代到來．(2012－02－02)2012－08－15．http://www．ciweek．com/article/2012/0118/A20120118554491．shtml．ForresterForrester⑥世界上最為知名的信息技術(shù)分析公司之一，它的業(yè)務(wù)涉及新聞出版、咨詢、會(huì)議展覽等。提出大數(shù)據(jù)的4項(xiàng)典型特征——海量、多樣性、高速和易變性。⑦全球著名的信息技術(shù)、電信行業(yè)和消費(fèi)科技市場咨詢、顧問和活動(dòng)服務(wù)專業(yè)提供商。在IT領(lǐng)域的市場跟蹤數(shù)據(jù)已經(jīng)成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。IDC又加上了潛在價(jià)值原則。

大數(shù)據(jù)背景下的公安情報(bào)工作需要構(gòu)建可靠的信息基礎(chǔ)，就要建立高性能的數(shù)據(jù)管理工具，這種工具能夠以高效、可靠的方式將信息提供給公安機(jī)關(guān)各警種的情報(bào)部門，同時(shí)還能夠幫助從數(shù)據(jù)創(chuàng)建到退役的整個(gè)生命周期進(jìn)行管理。IBM數(shù)據(jù)管理軟件能夠提供一個(gè)強(qiáng)大的高性能基礎(chǔ)平臺(tái)，幫助公安機(jī)關(guān)運(yùn)行決策，并且將運(yùn)行決策應(yīng)用程序循環(huán)到情報(bào)工作中。借助軟件，將獲得的大量信息經(jīng)處理為有用的公安情報(bào)，為公安機(jī)關(guān)各警種提供有效和正確的戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)略決策。

2014－06－01

周 瓊，女，中國人民公安大學(xué)研究生院2013級公安學(xué)專業(yè) (公安情報(bào)方向)碩士研究生，研究方向?yàn)楣睬閳?bào)學(xué)。