[摘要]大數據時代下的犯罪呈現出新趨勢：非傳統(tǒng)化、多元化威脅，犯罪活力、再生力明顯增強，遠程非接觸式犯罪增大打擊難度。這導致傳統(tǒng)犯罪偵查模式受到沖擊：滯后型打擊模式亟需轉換，經驗型決策模式呼喚科學理性，孤島型情報模式不利創(chuàng)新實踐，科層制組織模式阻礙機制運轉。為此，有必要從犯罪預測、偵查破案、偵查辦案與偵查組織等方面對大數據視野下的偵查新思路著手，以期在理論上找到新時代下犯罪與偵查的制衡點，并對偵查工作的進一步完善起到拋磚引玉的作用。

[關鍵詞]大數據時代，犯罪偵查，傳統(tǒng)偵查模式，犯罪預測，偵查決策，偵查合成

[中圖分類號]D918 [文獻標識碼]A [文章編號]1004-4175（2018）05-0109-06

信息時代的大數據正在潛移默化地影響著人們生活的方方面面，帶來了巨大的經濟價值、社會價值及無限的開發(fā)潛能，同時也蘊含著巨大的風險。大數據的“4V”特征帶來的首先是技術、商業(yè)以及社會管理范疇的深刻變革，在產生這些變革的同時，在縱深上亦驅使著思維、理念、機制等方面的轉型使其與之匹配。大數據對社會系統(tǒng)影響深遠，甚至被評價為繼產業(yè)革命、技術革命之后又一次重大的社會系統(tǒng)革命——數據革命。社會系統(tǒng)中的各個子系統(tǒng)必然受到大數據的影響，“這是社會系統(tǒng)用生產力使外部自然社會化”[1]的必然過程，犯罪系統(tǒng)由于處在社會系統(tǒng)之中，也必然受其影響呈現出一些新的變化，導致傳統(tǒng)犯罪偵查模式在犯罪新形勢下產生了階段性的不適應，因而打擊犯罪的新思路勢在必行。

一、大數據時代的犯罪新趨勢

大數據時代沒有旁觀者，每個領域、群體、個人甚至物品自身都可以被看作是一套能夠保證機體獨立運轉的系統(tǒng)，在數據信息視角下，這亦是一套有著精密計算能力與嚴格運轉機制的數據系統(tǒng)。與此同時，這些看似獨立的系統(tǒng)構成了大數據網絡上的連結點，正是由于這些彼此連結的點，架成了信息數據彼此融合、反應的橋梁，也產生了為世人所矚目的數據價值。但另一方面，收益與風險是相生相伴的一對矛盾，在享受大數據帶來的巨大便捷與財富的同時，我們必然也要承擔由其所產生的風險，這種風險在犯罪領域中具象化的結果就是使后者產生一系列新趨勢新變化。大數據視野的犯罪新趨勢，可以概括成以下幾個方面。

（一）非傳統(tǒng)化、多元化威脅

隨著大數據革命的逐步深入，其帶來的現實難題引發(fā)了廣泛的探討，其中最為嚴重的當屬網絡安全。在萬物互聯(lián)、人人互通的大數據時代，網絡安全是引發(fā)安全威脅的一大重要因素，由網絡安全引發(fā)的安全威脅也由傳統(tǒng)安全向非傳統(tǒng)安全轉化。互聯(lián)網一開始源于軍事攻防的需要，20世紀50年代美國在美蘇爭霸中為維護軍事安全而開發(fā)了互聯(lián)網。20世紀80年代伊始，互聯(lián)網廣泛運用到非軍事領域，人類社會出現了以計算機為終端、在虛擬空間進行信息互換的新型連接方式和國家治理方式，“網絡”在生產、流通、溝通、管理中的應用日益廣泛，由此帶來的網絡犯罪、信息安全、帶有民族主義的社會網絡戰(zhàn)等“非武力對抗”問題愈加顯現。大數據時代下，移動支付、互聯(lián)網金融、無人機信息采集、手機后臺軌跡追蹤等融入我們生活中“衣、食、住、行、銷、樂”的各個方面，使得這種“非武力對抗”的非傳統(tǒng)安全威脅隨之走向多元。根據第41次《中國互聯(lián)網絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》提供的數據，截至2017年12月，我國使用網上支付的用戶規(guī)模達到5.31億，較2016年底增加5661萬人，年增長率為11.9%，使用率達68.8%。其中，手機支付用戶增長迅速，達到5.27億，較2016年低增加5783萬人，年增長率為12.3%，使用比例達70.0%。[2]我國互聯(lián)網+、物聯(lián)網、云計算等網絡信息技術繁榮發(fā)展，相關配套規(guī)制措施卻相對欠缺，是造成國家安全、社會穩(wěn)定、百姓民生等問題的主要原因。

（二）犯罪活力、再生力明顯增強

大數據時代，犯罪的活力與再生能力明顯增強，尤其是依托互聯(lián)網產生的網絡新型犯罪，如電信網絡詐騙、網絡傳銷、網絡賭博等亦如“雨后春筍”般層出不窮。根據某研究機構進行的統(tǒng)計，我國電信網絡詐騙犯罪近年來一直保持著高速增長的勢頭，2015年曾創(chuàng)下了年增速30%的“佳績”，此后隨著國家一系列政策的出臺和公安機關的大力整治，2015年后此類犯罪增速放緩，但總量仍然居高不下。究其原因，是犯罪低投入高回報的外在驅動力與犯罪系統(tǒng)強大的序變能力綜合作用產生的結果。首先，低投人高回報是所有經濟類犯罪的共有特征，而虛擬空間的隱蔽性更是為犯罪提供了庇護所，使其暴露的風險大幅降低。因此，這類網絡新型犯罪成為了“犯罪藍海”，高增長也就成為了必然。其次，序變能力是系統(tǒng)論中的概念，系統(tǒng)論告訴我們，任何系統(tǒng)都是由相互作用、相互聯(lián)系的若干要素組成的具有特定功能的整體，這些要素之間、要素與系統(tǒng)之間存在著種種有規(guī)則的聯(lián)系，這些聯(lián)系被稱之為系統(tǒng)的秩序或有序。而有的系統(tǒng)具有改變自己秩序的能力，即它具有活力和發(fā)展的內在潛力，這種改變被稱為序變，這種序變的能力被稱為序變能力，也稱自維生能力[3]43。而序變能力與有序性存在某種負相關的關系。有序性程度很高的系統(tǒng)，組織嚴密而且宏大，但適應能力低，更新系統(tǒng)的成本高，因此序變能力低。大數據時代的犯罪組織由于要適應瞬息萬變的時代環(huán)境，其組織結構進化得更加扁平化、無序化，有著更強大的序變能力，以更好地適應環(huán)境及時作出應對。

（三）遠程非接觸式犯罪增大打擊難度

首先，犯罪邊界一直處于模糊與運動狀態(tài)，有些甚至無所謂邊界，這就造成了跨國、跨境、跨地域犯罪大行其道。所謂信息戰(zhàn)“沒有國界和前后方之分”[4]11指的也是這個意思。如現在大行其道的網絡新型詐騙，犯罪嫌疑人在世界上任何國家，只要接入互聯(lián)網，就可以對世界上任何國家的任何人行騙，而且隨時可以更改受眾目標和范圍。這不但給打擊犯罪的管轄劃分帶來現實困難，而且這種模糊性與靈活性也給犯罪預防帶來了極大的挑戰(zhàn)。

其次，犯罪空間具有跨越性，犯罪實施地與結果發(fā)生地不再重合。大數據時代的犯罪借助于網絡實現其犯罪行為，以虛擬化的“網絡”為新型載體，具有“非接觸性”特征，網絡的虛擬空間成為犯罪行為的庇護所，使其犯罪過程難以被追蹤。從表面來看，整個犯罪鏈條只有頭尾兩端露出水面，而能被用以追蹤犯罪過程、固定犯罪證據的中間環(huán)節(jié)，則隱藏在虛擬空間這一廣袤的水面以下。

二、大數據時代傳統(tǒng)偵查模式受到的沖擊

在大數據視野下，犯罪呈現出的新趨勢使傳統(tǒng)偵查模式受到了沖擊，主要表現在以下方面。

（一）滯后型打擊模式亟需轉換

傳統(tǒng)的破案模式，立足于現場，通過現場勘查、摸排走訪等一系列偵查手段，運用同一認定和物質轉移等偵查學基本原理分析案情、發(fā)現線索、收集證據，最終抓獲犯罪嫌疑人。這種偵查模式的起點，在于案件發(fā)生以后，且犯罪結果大多已經產生。這種滯后型的打擊模式在應對以實地現場為中心的傳統(tǒng)犯罪尚具有優(yōu)勢，而在面對模糊現場甚至無現場犯罪案件時就會顯得局促無力。如電信網絡新型詐騙，這類犯罪具有受害人數眾多、損失金額巨大，破案追贓難度大等特點，一旦發(fā)生會給百姓民生帶來極大的消極影響。此外，一些新型網絡犯罪中，犯罪嫌疑人會在作案的同時消除作案痕跡，且這種作案痕跡的消除往往是不可恢復的。造成的結果就是，當偵查機關介人案件時，提取不到有價值的證據和線索，更加大了偵查機關破案、辦案的難度。

（二）經驗型決策模式呼喚科學理性

偵查這個概念可以從不同的角度進行定義，若從決策的角度來看，偵查就是不斷擬定決策方案、不斷優(yōu)選方案并付諸實施的過程。[5]傳統(tǒng)偵查決策以經驗決策為主導。經驗決策，顧名思義，就是決策者憑借在業(yè)務工作中積累的辦案經驗或形成的辦案直覺來指導辦案工作的活動。經驗決策具有包容性強、創(chuàng)造性強、高效靈活等優(yōu)點，其以價值前置為前提，能夠包容直覺、先驗性經驗、確證偏見等非邏輯思維，在決策過程中將偵查的藝術性體現得淋漓盡致，且在短時間內可以提出多條決策方案供決策者篩選，在信息密集程度不高且不甚追求偵查效益的傳統(tǒng)偵查中一直占居著主導地位。但另一方面，經驗決策由于受決策者閱歷、認知水平、分析能力、情感與動機甚至群體思維等主客觀因素的限制，其理性程度較弱，加之其親歷性質過強，可復制性與規(guī)范性都受到限制，因此其在偵查實踐中具有一定的局限性。在信息密集程度與繁復程度都顯著提升的大數據時代，經驗決策必將應對乏力，偵查工作呼喚著更具科學理性的決策方式。

（三）孤島型情報模式不利創(chuàng)新實踐

雖然我國公安信息化建設已經取得了階段性成果，但是面對當代中國社會的急劇變革與犯罪形勢的飛速發(fā)展，我國的偵查情報工作顯示出諸多的不足。造成孤島型情報模式的原因有以下幾個方面。

首先，存在著對偵查情報的重視程度不足的情況。有些偵查人員將偵查情報等同于偵查線索，有些偵查人員將偵查情報僅作為偵控戰(zhàn)術手段來理解，對其在犯罪預防、精確打擊等方面發(fā)揮的積極戰(zhàn)略及戰(zhàn)術作用認識不足，因此在使用偵查情報時沒能夠發(fā)揮出其應有的作用。

其次，站在國家的層面上，情報工作在整體上存在規(guī)劃不統(tǒng)一的情況，制約著情報共享。目前，信息化應用已經基本覆蓋了主要公安業(yè)務，各地區(qū)建立起來的信息系統(tǒng)平臺已經處在正式運轉之中。但我國情報主導偵查的信息系統(tǒng)平臺和情報分析軟件在實戰(zhàn)應用方面缺乏科學發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃，導致各地區(qū)錄人數據標準不一、種類各異，無法真正實現系統(tǒng)之間的數據對接，無法展開異地情報的導入和分析，因而阻礙了偵查情報的共享，導致偵查情報工作無法適應當今犯罪復雜化和跨地域化的新形勢。

再次，在偵查機關內部層面，情報部門與其他部門在協(xié)調與配合方面存在一些問題。其一，情報交流制度沒有完全建立和完善，許多地方的情報搜集、核查、會商、反饋等交流機制尚未建立成熟，加之公安機關科層制的機構運行體制根深蒂固，各部門的專業(yè)職能已經固化，短期內既無法打破科層制的運轉機制，也無法生成新的協(xié)調部門負責保證部門之間的信息傳遞，因而嚴重限制了情報在部門之間的自由流轉。其二，現有的績效評估標準抑制了相關部門進行情報交流的積極性。各職能部門雖有著各自的業(yè)務領域，但在實際工作中難免會有業(yè)務上的交叉，而業(yè)務的完成情況又是績效評估的重要考核指標?？粗约盒量嗍占那閳笮畔閯e人的考核加了分，自己付出了努力卻得不到回報，久而久之就形成了一道人為筑起的高墻，阻礙了情報流轉與部門配合。

（四）科層制組織模式阻礙機制運轉

我國目前是科層制的偵查組織形式。在偵查漫長的發(fā)展史中，科層制一直發(fā)揮著穩(wěn)定且積極的作用?？茖又崎L期的職能分化和專業(yè)化塑造了工作人員較為穩(wěn)定的行為方式和思維習慣，提出了解決上下級、同級部門間溝通和解決問題的穩(wěn)定方案，實現了組織的整體性和協(xié)調性，統(tǒng)一了組織內部的一系列行為標準和管理制度。然而，新形勢下，這種傳統(tǒng)的組織模式也面臨著一系列挑戰(zhàn)。

首先，基層偵查人員將有關案件情況和擬采取的行動逐級上報，可能因耗時而貽誤戰(zhàn)機，尤其在處置緊急事件中表現得更為明顯。其次，科層制可能造成信息失真。基層偵查人員直接接觸現場，并親自實施現場勘查、調查訪問等偵查措施，掌握一手的現場案件信息，對于案件有最直觀和鮮活的主觀認知，而在形成書面文字或口頭報告向上級匯報時，這些鮮活的認知經過加工處理后變得概括化和間接化，在上級頭腦中形成的意象模糊、單一，可能會在決策時減弱其針對性和有效性。再次，科層制難以對突發(fā)狀況或需要特殊考慮的情況及時作出調整。正如前文所提及的關于系統(tǒng)有序性問題的探討：組織越嚴密、層級分化程度越高的系統(tǒng)，其序變能力越差；組織越松散、扁平化程度越高的系統(tǒng)，其序變能力越強?？茖又剖堑湫偷膶蛹壏只潭雀叩南到y(tǒng)組織形式，相比于那些組織結構更為松散的組織形式，其適應能力和靈活程度都較為有限。最后，在瞬息萬變的大數據時代，面對花樣翻新、層出不窮的犯罪新形勢，必然會出現適應不良的情況?？茖又圃斐傻臋C構臃腫，影響了警力配置的合理性。公安機關的設置行政化色彩較濃，長期的行政工作使得組織工作愈發(fā)精細化，從而衍生出許多專職負責部門之間、層級之間信息傳遞工作或監(jiān)督指導工作的部門，這些部門與偵查職責關系甚微，卻占用了大量的人力、物力、財力，造成上層與基層的警力配置頭重腳輕的局面，嚴重影響了警力配置的合理性。

三、大數據時代犯罪偵查新思路

大數據的核心在于數據的挖掘和應用。面對新形勢下更高、更快、更強的犯罪新變化，傳統(tǒng)偵查模式已經表現出諸多的不適應性。我們應該充分利用大數據帶來的巨大優(yōu)勢，結合新的犯罪趨勢，不斷提出一些新的偵查思路。筆者嘗試從以下幾個方面提供一些思路，以起到拋磚引玉的作用：

（一）犯罪預測思路

預防是對犯罪最好的打擊。本文所指的犯罪預防，從大數據角度來說，其實是通過數據建模、數據挖掘等一系列技術手段來實現犯罪預測，其預測原理在于對相關關系的分析。相關關系是指兩種以上的變量的樣本觀測值序列之間表現出來的隨機數學關系，是隨機變量之間的一種特殊類型的依存關系，而大數據犯罪預測則是通過對犯罪持續(xù)過程中其對周圍關聯(lián)物帶來的改變來預測犯罪走勢及其結果，即“通過總結、發(fā)掘過去的規(guī)律，來發(fā)現并預測現在與將來”。大數據犯罪預測功能的實現，要滿足兩個關鍵性前提。其一，犯罪具有規(guī)律性，這種規(guī)律性在大數據視野下就表現為一種較為穩(wěn)定的相關關系，即犯罪持續(xù)過程中其本身和對周遭產生的全部改變，當我們捕捉到這些改變，就意味著某些邪惡力量正在伺機而動。就像“一石激起千層浪”，投石與波浪之間就存在著一種相關關系，即當我們看到水波搖曳，就知道有人投石入水。需要注意的是，大數據時代的相關關系不再局限于對因果關系的探尋，后者的成立需要同時滿足關聯(lián)性、理論原理、時間序列等要素，從種屬關系來看，相關關系中包含了因果關系。上述例子中，雖然投石是波浪產生的原因，但我們注重的是兩個現象之間的伴生關系，關注的仍然是相關關系。其二，事物的發(fā)展具有連續(xù)性，即事物在時間維度上表現為一種線性的連續(xù)發(fā)展關系。過去是成就現在、預測將來的參考系，如果事物的發(fā)展缺少了連續(xù)性，犯罪預測便無從談起。

大數據視野下的犯罪預測可以分為戰(zhàn)略性預測和戰(zhàn)術性預測。戰(zhàn)略性預測，是著眼于對整體犯罪趨勢的預測，并研究治本之策。美國馬里蘭大學組織的研究小組對此進行了長期的研究綜述分析，得出的結論是：“成功的戰(zhàn)略管理手段能夠使那些頻繁持續(xù)做案的犯罪分子喪失犯罪能力，從而實現發(fā)案率長期降低”[6]163。由于脫離了對個案與具體的人的關注，因此在數據使用方面，使用公安系統(tǒng)外部的數據更具有說服力。在確定戰(zhàn)略目標的過程中，確定犯罪控制重點有五個標準：公眾關注水平、特定犯罪多發(fā)、某類發(fā)案增多引起警方關注、犯罪問題對個人或社會所造成的危害水平、放任犯罪問題可能造成的危害等。戰(zhàn)術性預測，即針對個案和具體人員所展開的預測。戰(zhàn)術性預測目前在偵查領域應用得十分廣泛，是以高危預測為核心的犯罪預測模式，改變了過去對信息線索的靜態(tài)認識，偵查人員將過去的信息與當前的信息相結合，運用相關的數學算法在海量的偵查信息環(huán)境中預測犯罪發(fā)生的可能性和偵查工作的走向，提高偵查效能，使偵查活動由一種傳統(tǒng)意義上的事后干預型活動演變?yōu)橐环N事前預測型活動。

（二）偵查決策思路

正確的偵查決策是案件能夠成功破獲的的決定性要素，它考驗著領導的情報決策功底。大數據對偵查決策的貢獻體現在提高決策的科學理性上。科學決策是經驗決策的相對概念，其過程是運用科學方法對決策的過程進行解構、重塑和模型化、數據化、結構化，決策過程中的每一個分析和結論都是科學方法和科學技術手段檢驗鑒定的結果，其核心競爭力是用以進行決策的科學技術及方法。相對于經驗決策基于表淺的分析和主觀偏好而作出的決策，科學決策具有更高的理性程度。一方面，可以平衡決策者因主觀原因造成的結果偏差。信息是一切決策的基礎[7]，隨著社會信息化程度的提升，可用以決策的信息資源無論在數量還是廣度上都是傳統(tǒng)偵查時代難以望其項背的，信息死角的減少加之收集方法手段科學性的提升，決策結果的信度必將大大提高。另一方面，在價值選擇方面更為理性。經驗決策之下最常見的是決策者或集體意識對單一價值的追求而選擇性忽略掉其他價值，如片面追求犯罪嫌疑人口供而刑訊逼供導致犯罪嫌疑人的基本權利受到嚴重侵犯，再如為片面追求破案率而投人大量人財力的粗獷式決策，結果可能收效甚微卻極大地浪費了資源?？茖W決策會在科學技術手段和方法的計算下盡量實現各價值間的平衡，以最經濟的手段實現目的，適當放棄決策的效率轉而追求行動的效用。

然而，在偵查決策中也要警惕過分依賴科學決策。一方面，科學決策有別于絕對理性的標準型決策，即使在理想狀態(tài)下的大數據社會，這種“全面回憶”的狀態(tài)也很難達到，因此科學決策是提供給決策者一個概念化的前進目標，引導決策者通過科學化努力不斷提升決策的理性程度。另一方面，科學決策在偵查工作中仍存在短板，偵查本身的性質并非一項極其嚴謹的科學探索活動，運用科學決策得出的結論也需要決策者在解讀的基礎上付諸實踐，解讀仍然是帶有主觀色彩的活動，如若過分強調科學理性則會使偵查活動因過于刻板而陷人停滯狀態(tài)。因此，偵查決策既應是理想與現實的結合，又應達到科學性與藝術性的平衡。

經驗決策和科學決策不是非此即彼的對立關系。傳統(tǒng)偵查由于信息收集量、信息分析技術以及偵查組織結構上的限制，更傾向于經驗決策。大數據偵查在上述方面都較前者有了較大幅度的改善，因此在決策方面提供了更多的科學性，但并不是說信息化偵查的決策就是科學決策，它只是在原有經驗決策的基礎上使之更精確、更細化、更有效。正如劉曉光所說，科學決策的價值在于降低經驗決策的任意性[8]。

（三）線索與證據思路

在傳統(tǒng)偵查語境下，發(fā)現偵查線索與收集犯罪證據的活動具有同向性，二者路徑重合。在回溯性偵查路徑下，偵查活動是一種尋找既存犯罪事實、犯罪嫌疑人及證據的過程，這一過程中的所有相關信息都可稱之為線索。線索與證據都是在偵查過程中通過各種偵查措施手段獲得與固定的，二者的區(qū)別僅體現為證據在收集方法和存在形式上有著更嚴格的要求。證據是按照法定程序收集的對案件具有證明作用的事實，它以某種法定的證據形式存在；而線索并沒有收集手段及存在形式等方面的限制。偵查人員在偵查線索的指引下，逐漸認識所辦理的案件事實，在認識的過程中，對于一些具有證據資格的線索進行固定、提取，從而形成證據，進一步對所認識的案件事實用證據進行固定，以便后續(xù)的起訴、審判。從這個角度來看，線索為偵查活動指明方向，而證據則在證明偵查活動方向正確的基礎上固定了作為下一步偵查基礎的案件事實。

大數據時代的偵查則不同，以相關性為主導的思維方式致使發(fā)現線索與收集證據的路徑在偵查活動中不再重合，二者在時間上往往存在先后差別。究其原因，筆者認為是由大數據偵查思維引導下的因果關系不再連續(xù)造成的。傳統(tǒng)偵查簡單來講就是由果及因的調查，前面?zhèn)刹榈墓窍乱徊絺刹榈脑?。因為在大數據偵查的正向思維引導下的結果往往是告知，而不是解釋，更不是證明，我們往往在得到“是什么”的結果以后卻不知道“為什么是”。雖然大數據為我們提供的正向思維能夠引導偵查人員直接認識到問題本身，省去回溯與假設的步驟，整個過程更為直接且高效，但其不足的方面在于不能保證正確還原事物發(fā)展的全過程。一方面，因為大數據分析經常會給出風馬牛不相及的結論，只有在后續(xù)進行深入分析才能避免發(fā)生事實認識錯誤的情況。例如：我們應用大數據分析出交通警察聚集與交通擁堵之間存在相關關系，如果被解讀成交警的聚集導致了交通擁堵的后果，就要貽笑大方了，這明顯是犯了時間顛倒、本末倒置的錯誤。在了解相關關系的同時不放棄對因果關系的探尋，就是為了在偵查過程中準確認識案件事實。另一方面，從刑事司法的角度來講，大部分情報資源只能作為破案線索，卻不能直接作為定案的證據使用。因為刑事訴訟對證據的要求，除要具備法定形式之外，還要達到排除合理懷疑的證明標準，即要求待證犯罪事實與刑事證據之間具有排他性的因果關系，相關性的關聯(lián)性達不到刑事證明標準，偵查人員在知道“是什么”之后還需繼續(xù)探索“為什么是”，大數據偵查的正向思維導致了線索和證據的獲取路徑不再重合，在時間先后上證據的獲取晚于線索。因此，偵查人員將大數據思維、理念用于偵查破案的同時，并不能放棄對因果關系的探尋。

（四）偵查合成思路

大數據與“互聯(lián)網+”的到來，不但開啟了“可預測”的時代，也開啟了“大融合”的時代。大數據偵查雖然是刑事偵查對大數據時代犯罪新形勢的主動適應，但早已不是單靠刑偵部門一己之力就能應對自如的了，無論是線上路徑中決策情報的產出，還是線下環(huán)節(jié)中抓捕、審訊的情報支撐，全都離不開各業(yè)務警種的支持與配合。如果我們將視線從偵查的理論推演轉移到實際的辦案工作中，就會發(fā)現話單信息分析、基站信息查詢、視頻信息追蹤、網絡信息監(jiān)控、關系人信息拓展等在偵查過程中發(fā)光發(fā)熱的重要手段分屬不同的業(yè)務警種。由此可見，大數據時代的偵查非常需要各相關業(yè)務警種的通力配合，也就是警力合成。目前精確型偵查在實戰(zhàn)應用中出現的問題主要表現在信息壁壘難以破除、警種各自為戰(zhàn)現象普遍存在、系統(tǒng)重復建設現象突出、綜合情報部門核心業(yè)務不突出等方面，導致整體上情報的應用效能不強，精確型偵查難以真正達到“精確”的標準。究其原因，根本問題都是“合成”不充分造成的。

大數據的融合性使得犯罪要素、手段的復雜性、靈活性與偵查方式的固著性、單一性之間的矛盾愈發(fā)凸顯，單一業(yè)務資源與手段在犯罪偵查工作中發(fā)揮的作用愈發(fā)有限。在“大融合”的背景下，公安機關亟需融合不同業(yè)務警種的數據并創(chuàng)新應用發(fā)展，使數據在深度融合后煥發(fā)出疊加倍增的價值，來應對犯罪愈發(fā)靈活與復雜的變化趨勢。數據整合可以從深層次引發(fā)偵查工作的多方面變革。

首先，以數據融合帶動偵查資源的合成。從數據存儲的角度來看，目前各業(yè)務部門根據自身業(yè)務優(yōu)勢收集業(yè)務數據、興建系統(tǒng)平臺，使業(yè)務數據在各自的系統(tǒng)平臺內運行，各自解決實戰(zhàn)中的問題。但由于受端口不開放、權限不對等以及情報紅利分布不均等現實問題的限制，數據共享阻礙重重，導致偵查資源分配不平均、使用不充分甚至浪費的現象突出，嚴重制約了大數據偵查的效能。數據融合能夠帶動各部門共享信息資源與情報紅利，從內部打破數據壁壘，實現1+1>2的價值配比。數據融合實現了知識共享，而知識共享則打破了科層制組織內部的知識、經驗、技術的封鎖，改變了組織結構僵化、滯后的境況，縮短了信息傳遞的時間，減少了傳遞過程中的遺漏和失真，使數據發(fā)揮出更大的效用與價值。

其次，以數據融合促成偵查手段的合成。數據來源決定數據視角，數據視角決定數據用途，數據用途決定應用手段，來源于不同部門、采用不同方式方法獲取的數據天然地具備各自不相同的視角，如由視頻偵查部門掌握的視頻數據具有感知視角，在偵查工作中一般被用來重現案件事實或進行特征篩選；而網絡偵查部門所掌握的網絡輿情數據則一般被用來進行輿情監(jiān)控與群體性事件的預警。當不同類型、視角的數據被融合在一起，附著于數據之上的手段價值也被整合到了一起，大數據偵查既可以應用于犯罪偵查也可以應用于犯罪預警，其本質就是以數據的整合促成不同偵查手段的合成。

當然，大數據偵查的數據來源不僅限于公安業(yè)務數據，社會行業(yè)數據與公民數據體量巨大、種類繁多，可能包含更多價值。在數據融合中，要將公安業(yè)務數據之外的社會數據與個人數據也納入融合范圍中來，以豐富數據資源，提高應用效能。

四、結論

大數據時代對犯罪的影響給偵查工作帶來了巨大的挑戰(zhàn)。但是時代是公平的，它賦予所有客體向時代看齊的機會是等同的，結果的差異取決于客體作為的向心力強烈與否。[9]大數據時代對偵查是挑戰(zhàn)，亦是機遇，關鍵在于如何把握。大數據從犯罪預測、偵查破案、偵查辦案以及偵查組織等方面為偵查工作提供了諸多嶄新思路，其中既包含積極的方面，也包含需要注意、警醒之處。

隨著技術的發(fā)展，理念的革新，大數據會在犯罪偵查領域發(fā)揮更加重要的作用，并在“智慧公安”與“智慧警務”的方向指引下，發(fā)展出具有“智慧”標簽的大數據偵查模式。在不久的將來，智慧偵查會具有與生命體較為相似的特征，擁有較完善的感知、認知、分析能力，通過深挖大數據，以可視化的小數據來展現分析結果，壓縮偵查的工作流程與時間，恰當地把握時機，以精準化高、可操作性強的優(yōu)勢更好地服務犯罪預防與偵查打擊工作。為此，我們在應用大數據進行犯罪預警與偵查破案過程中，一方面要時刻關注社會背景與犯罪形勢的新發(fā)展新變化，另一方面也要刀刃向內，勇于對公安內部不科學、不先進的理念、技術、手段進行大刀闊斧的改革，使之向著良性方向發(fā)展，最終實現偵查的現代化。

參考文獻：

[1]于志剛，李源粒.大數據時代數據犯罪的類型化與制裁思路[J].中國社會科學，2016（9）：13-29.

[2]中國互聯(lián)網信息中心.第40次中國互聯(lián)網絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告[EB/OL].http： //www.cac.gov.cn/2018-01/31/c_1122347026.htm.

[3]楊桂華.轉型社會控制論[M].太原：山西教育出版社，1998.

[4]盧新德.構建信息安全保障新體系——全球信息戰(zhàn)的新形勢與我國的信息安全戰(zhàn)略[M].北京：中國經濟出版社，2007.

[5]李雙其.偵查決策方案的擬定與優(yōu)選[J].福建公安高等?？茖W校學報，1999（4）：73-75.

[6]杰瑞·萊特克里菲.情報主導警務[M].崔高，譯.北京：中國人民公安大學出版社，2010.

[7]楊郁娟.論偵查經驗決策與偵查科學決策[J].山東警察學院學報，2010（2）：74-78.

[8]劉曉光.論有限理性基礎上的偵查決策優(yōu)選[J].中國人民公安大學學報（社會科學版），2012（1）：116-124.

[9]王夢瑤，陳剛.大數據時代犯罪與偵查動態(tài)發(fā)展研究[J].山東警察學院學報，2017（2）：74-80.