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大数据技术助力公安执法规范化

来源:中国安防行业网
2019/7/18 10:07:2637859
  【安防展览网 媒体导读】 随着互联网、大数据、云计算技术的发展,中国已进入了大数据法治时代,与人民群众工作和生活密切联系的公安执法活动面临着以往不同的挑战,时代要求公安执法人员转变迟钝、神秘、机械的思维方式,以敏捷、开放、前瞻、个性化的思维来应对各种挑战,方能及时解决执法规范化建设中存在的问题,深化推进公安执法规范化建设的进程。
 
  早在前大数据时代,公安机关已经不同程度地运用现代信息技术以辅助法律的执行。大数据技术的兴起不仅能更准确地预测违法行为的时空分布、实现对于个体行为的监控与危险评估,还有助于了解执法过程中的风险点和社会公众的需求。
 
  随着大数据时代的来临,新的信息分析技术将促进警务管理和执法效能的进一步提升。而大数据技术在警务中的应用也必然会带来权力运用形式的变化,如何通过法律规则进行提前预防,避免权力滥用所带来的新的风险是尤为值得关注和研究的课题。
 
  一、大数据对于公安执法的重要意义
 
  大数据本身就是一场宏大的技术革命。所谓大数据技术,是指从复杂多样的海量信息中快速获得有价值信息的技术和能力,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征,将对经济社会运行特别是促进治理手段和模式创新产生深远影响。大数据战略是全面深化公安改革的强大引擎,从我国国情和科技发展水平出发,紧紧围绕改革强警战略目标,把大数据理念、大数据技术运用到公安工作中,推进警务机制与科技应用深度融合,有助于提高维护国家安全和社会稳定的能力,为服务公安现实斗争提供强有力的支撑。
 
  公安工作涉及面广,头绪复杂,是一个庞大的系统工程,必须适应新一轮科技革命大趋势,更加注重统筹谋划、一体构思,积极运用现代科技新成果有效破解难题,推动技术、业务、数据"三融合",进一步提升公安工作现代化、智能化、专业化水平,增强公安工作前瞻性、性、性。无论是全面深化公安改革,还是实施大数据战略都不能就事论事、零打碎敲,只有具备宏观而严密的系统思维、充分的理论准备和实践积淀才能扎实进行。要增强改革的系统性、整体性、协同性,加强大数据战略与政策的统筹协调,防止零敲碎打,防止来回折腾"翻烧饼"。
 
  对大数据的分析运用,本质上是把握大势、赢得主动、赢得未来的思维方式。大数据通过大量数据的快速收集挖掘、及时分析研判,可以实现预测,从而为预警、科学决策提供基础。为此,要进一步深化公安科技信息化顶层设计,推进公安机关云计算平台建设,集约管理公安机关各类信息资源,促进大数据与警务体制机制深度融合,让公安机关的执法活动和管理决策更多基于数据和数据分析。
 
  加强对数据相关性分析结果的运用。充分运用警务云综合大数据平台系统分析研判各类信息数据,从多源、分散的大数据中综合把握国家安全和社会稳定形势,其对于提高预测预警预防各类风险忧患的能力,提高警务决策和行动的效率质量、提升打击*整体效能、促进社会治理精细化具有重要意义。要着眼于扁平化管理、专业化建设、实战化运行,加强系统建设、系统整合、信息共享,积极构建资源汇聚、合成研判、实战指挥、数据服务为一体的大数据格局,提高运用数据全程追踪、动态监测的水平,促进信息技术在战斗力生成上的转化。
 
  充分运用大数据技术手段促进警务流程再造、警务结构优化,积极创新大数据支撑下的重点要素源头管控,建立全时空治安要素感知网络,不断优化信息化条件下的基层勤务运行机制。大力推进执法办案、执法管理各类信息的互联互通、数据共享,实现执法办案全过程全流程管理。通过运用科技信息化手段,建立跨警种、跨部门、跨区域合成作战平台,实现各警种、各部门之间信息资源的互联互通,让警务运行质态更科学、更可持续。
 
  充分运用大数据技术手段完善权力监督机制,建立健全系统严密的执法管理体系。运用大数据技术手段,对执法权力运行过程中产生的数据进行全程记录、挖掘分析,及时发现和处理各类不作为、乱作为及腐败行为,使权力真正在阳光下运行。探索建立执法大数据分析模型和公安机关规范执法的大数据评价体系,通过动态监测和客观评价公安执法的实际效果,促进执法队伍专业化、执法行为标准化、执法管理系统化、执法流程信息化,确保在每一起案件办理、每一个执法环节上都能体现社会公平、彰显法律正义。
 
  二、大数据技术在公安执法中的应用
 
  (一)预测违法行为的时空分布
 
  既有关于*热点空间分布的研究表明*行为在空间上呈现聚集分布,在相应的时间段内也保持相对稳定。这对于预防*和充分利用警务资源具有重要的意义。大数据技术的兴起将进一步提升对于违法行为空间分布特征分析的精细化水平。
 
  (二)对个体行为的监控与危险评估
 
  在个体危险评估层面,大数据分析软件可以依据与个人相关的交易数据、公共行为纪录、*记录和社交媒体信息等数据为基础,通过对每个人进行危险评估并划分为不同的等级。故执法者能够以此为依据对相关的*员展开进一步的调查。
 
  (三)利用开放性数据了解执法过程中的风险点以及社会公众的迫切需求
 
  执法者除了拥有与执法事项相关的数据外,还能够结合微博、微信、论坛等社会媒体的信息,从相关性的视角分析执法可能引发的政治风险、经济风险以及法律风险。同时,从大数据中还可以挖掘出不同区域、不同群体对于公共安全服务的需求以及对执法者的意见和建议。
 
  三、大数据技术应用于公安执法面临的挑战
 
  (一)因为数据或算法的偏差导致虚假的确定性
 
  无论以何种算法为基础的大数据执法软件,它都是通过已有的数据推测未来。这样的预测是以不变的规律性为前提条件。然而,人类的主观认知多元化以及社会的迅速流变使得以"过去"预知"未来"的方式存在相应的不确定性。另外,如果严格按照数据的概率性预测进行执法,那么当相应的统计数据存在不准确甚至虚假可能性时,或者当个人的相关信息被其他人利用的时候,相应的预测就可能造成错误的结果。
 
  (二)改变权力与权利的平衡,扩大警察权力。
 
  大数据技术作为一种能够清晰描述世界的重要工具,它能更加有效地预防*或违法行为,但是这一工具却是预先掌握在强有力的机构而非一般公众手中,且需要对公民个人行为的"监视"为前提。故一旦相应的制度建设阙如,公安机关就可以无法察觉的方式使用我们的信息,面临滥用权力而无法限制的可能。
 
  (三)执法者的自由裁量权转化为程序设计者的自由裁量权
 
  当大数据的概率预测应用于实际的执法过程中时,执法者的自由裁量权转变为数据收集者、软件设计者或者信息专家的自由裁量权。他们对于程序的设计,对于法律语言的转换以及运算法则的采用都是影响法律执行的关键。因此,数据化的工具并没有消除执法者的自由裁量权,而将其转换为算法或程序设计者的自由裁量权。
 
  (四)以大数据技术为基础的预测性执法可能导致执法合理性的缺失
 
  大数据下的预测性执法就是主张即使在不确定的情况下,也应采取措施预防可能的风险。而预防权力的滥用,可能导致对一些纯粹臆测的风险进行不必要的预防,或者对某些影响较小的风险过度干预。
 
  如何保证执法过程中目的与手段之间的比例适当等依然是预测性执法所面临的重要挑战。
 
  后,大数据技术作为现代科技的一种,在给警察执法带来益处的同时,也会带来其他各种风险。

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