智慧警務背景下個人極端暴力犯罪大數據預警機制研究

宋健

摘 要：近年來，個人極端暴力犯罪頻發，危害人民群眾生命財產安全，影響社會治安大局穩定。在智慧警務不斷建設發展的背景下，深度學習、云計算、人工智能等先進技術，為利用大數據進行個人極端暴力犯罪大數據預警提供了可能。文章立足于智慧警務科技基礎與案件發案規律，從搭建大數據預警信息平臺、確立預警目標劃分標準、建立科學風險評估體系、采取專業預警管理措施四個方面著手，構建個人極端暴力犯罪大數據預警機制。

關鍵詞：個人極端暴力犯罪 大數據預警 公安機關

中圖分類號：F061.3；D924.3 ?文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2024）01-059-03

一、個人極端暴力犯罪的概念界定

研究個人極端暴力犯罪預警的首要問題是對其概念進行準確的界定。當前學者對于個人極端暴力犯罪的概念存在不同觀點，代表性的觀點有以下三種：趙建生將其稱為“個人極端暴力事件”[1]。楊輝解將其命名為“個體恐怖犯罪”[2]。靳高風將其定義為“個人極端暴力犯罪”[3]。本文基本認同靳高風教授的觀點，并在此基礎上結合公安實踐對概念界定進行完善。

從公安實務工作角度看，以上觀點都不恰當地擴大了個人極端暴力犯罪的概念外延。一是將某些精神分裂癥患者由于疾病發作導致的暴躁無差別傷人案件涵蓋其中。二是命名為“恐怖犯罪”極易讓人將“獨狼式”恐怖主義犯罪誤認為個人極端暴力犯罪。但前者具有的政治性、受宗教極端主義影響性的特征是個人極端暴力犯罪所沒有的。三是“針對特定人”會將某些具有特定目標的滅門滅親案件包括其中，將攻擊目標未泛化的滅門滅親案件與此罪相混同，必然會對防范工作的精準性造成妨礙。

本文立足公安實務工作將個人極端暴力犯罪界定為：具有辨控能力的個人，由于極端化思維方式，不能理性面對生活中的矛盾、挫折等負面事件，在悲觀失意、絕望厭世等不良心態支配下，針對特定目標而泛化傷及無辜以及無特定目標直接攻擊不特定多數人，使用殘忍暴力手段實施的造成嚴重傷亡和重大社會影響的行為。

二、個人極端暴力犯罪分析

（一）犯罪行為方面分析

犯罪行為突發性強，個人極端暴力犯罪案件突發性主要體現作案人在選擇犯罪時間、犯罪對象、犯罪地點沒有規律，具有臨時性和隨意性。犯罪手段殘忍暴力，個人極端暴力犯罪案件的作案手段暴力烈度大、殘忍程度深。犯罪工具選擇隨意，個人極端暴力犯罪案件中的作案工具多種多樣，毫無規律。作案地點刻意選擇，作案人選擇中小學、幼兒園、步行街、公園、十字路口等人員流動較大的特定場所作案，且被害對象在案發前毫無防范意識，無法及時采取避免措施。

（二）犯罪行為人方面分析

個人極端暴力犯罪案件的作案人大多都存在日常生活表現正常，心理異常的特征。心理問題往往是隱性的，不像肉體上的傷害可以一目了然，除非具有專業的心理學知識，一般人都發覺不出；行為人“去組織化”，個人極端暴力犯罪案件相對于有組織性的暴力犯罪來說此類犯罪案件不存在任何的組織形式，背后也沒有相關組織為其提供資源支持，往往是個人作案。

（三）犯罪后果分析

一是被害人數眾多。個人極端暴力犯罪行為人采取殘暴的手段選擇在人群聚集的場所針對防范意識和防范能力弱的對象實施犯罪行為，造成大量的人員傷亡，被害人數眾多，在作案手段上，作案人采用駕車沖撞、持刀砍殺、危險物質、爆炸等暴力烈度強的手段，極易造成大量人員傷亡。二是示范效應強。根據犯罪學中的犯罪學習理論可知在發生一起個人極端暴力犯罪案件之后，會有一些潛在犯罪人模仿其實施類似的個人極端暴力犯罪。三是社會影響惡劣。個人極端暴力犯罪殘忍的案發現場畫面沖擊著人們的視覺，一些案發現場的目擊群眾甚至因此產生心理陰影。嚴重地降低了人民群眾的幸福感、安全感。

三、個人極端暴力犯罪大數據預警的基礎

（一）以智慧警務背景下的大數據優勢為科技基礎

智慧警務為海量數據收集提供支持。依托5G、人臉識別技術、智能卡口優勢形成全天候治安防控網絡，實現社會信息無感化、海量化收集。智慧警務可為特征化人員建模提供支持。以錄入的個人極端暴力犯罪歷史案例為模板，利用人工智能等智能算法發掘其中的相關關系并將其特征化，將收集的海量碎片化數據通過數據碰撞、關系分析等進行特征化匹配。智慧警務為風險程度判定提供支持。大數據挖掘技術以及區塊鏈等技術，可以從海量的信息數據中挖掘線索，根據輸入的標準參數進行自動運算，將符合相關標準的可能實施個人極端暴力犯罪的重點人員作案風險程度進行系統化分析、科學化認定生成。

（二）以個人極端暴力犯罪個案規律為分析基礎

1.發案有原因。個人極端暴力犯罪的發生是個體主觀原因與客觀社會環境共同作用的結果。從主觀方面分析：一是錯誤的認知思維習慣與人生價值觀念，是個人極端暴力犯罪心理的形成基礎，對個人極端暴力犯罪行為人起著精神支撐作用。二是享樂主義與極端個人主義，對個人極端暴力犯罪心理的形成起促進作用，使其不顧社會集體與他人的利益，為達個人目的而不擇手段。三是因現實落差產生的消極情緒和負面情感，對個人極端暴力犯罪動機的發展和行動的實施起著催化作用。

從客觀方面分析：一是社會發展不夠均衡、社會結構存在失衡，使得部分人感受到強烈的被剝奪感，產生心理過載情況。二是社會保障存在不足。部分個人極端暴力犯罪行為人處于社會底層屬于失意人員，容易受到歧視與不公對待，在得不到保障的情況下，選擇實施極端暴力犯罪來宣泄不滿情緒，尋求社會關注。三是矛盾糾紛化解不力?，F有矛盾糾紛化解機制存在排查不力、響應不快、跟蹤不緊、力度不夠、效果不佳等問題，使得矛盾糾紛升級，產生“民轉刑，刑轉命”情況。

2.作案有條件。個人極端暴力犯罪的發生還須具備一定的條件，這個條件就是存在潛在犯罪者、有合適的犯罪目標以及缺少遏制犯罪發生的監控者，從而使個人極端暴力犯罪發生的可能性變為現實性。分析個人極端暴力犯罪案件，幾乎每個案件都需具備以上三個條件。

3.案前有征兆。行為人在實施個人極端暴力犯罪前，會有相關的作案征兆表現出來。具體征兆表現為異樣情緒與異常行為。異常情緒征兆主要有犯罪動機斗爭的情緒表露、與親友告別的不舍情緒流露。行為人犯罪動機斗爭的情緒表露表現為神色呆滯，寢食不安，或不愿說話，無心做事。與親友告別的不舍情緒流露，如某起案件中，行為人在實施爆炸行為前，留了一封遺書給其家人。異常行為征兆主要是指實施與其往常行為反常的做法。例如，在一起個人極端暴力犯罪中，犯罪行為人告訴家人，你們過幾天就會聽到驚天動地的事，那就是我做的。有的行為人還會在網絡上發表極端言論，提前“預告”自己即將實施個人極端暴力犯罪。

四、個人極端暴力犯罪大數據預警機制構建路徑

（一）搭建大數據預警信息平臺

可靠的數據源與巨大的數據量是個人極端暴力犯罪大數據預警的基礎[4]，大數據預警信息平臺的數據信息來源包括公安內部信息數據、政府部門信息數據、互聯網絡信息數據、社情民意信息數據。公安內部信息數據是指公安機關根據職責分工與部門劃分可以直接調取的內部數據資源。例如，出行住宿信息數據、違法犯罪信息數據、110警情數據等。政府部門信息數據主要是圍繞個人極端暴力犯罪發生有關的信息數據，例如民政部門的患病孤獨人員信息數據；信訪部門的涉及拆遷補償、勞資糾紛、信訪人員信息數據等?；ヂ摼W絡信息數據是指在互聯網上發表極端言論與悲觀厭世情緒的網絡貼文等信息數據，根據其可以捕捉到個人極端暴力犯罪發生的微弱信號。社情民意信息數據是指人民群眾主動向公安部門以及其他部門提供的相關線索，如群眾提供的遭受家庭變故的人員反常行為信息、具有自殺傾向揚言報復人員的情況信息等等。公安機關應與政府政務數據管理部門合作，建立部門之間信息數據動態同步共享機制，確保信息數據的真實可靠。將相關政府部門掌握的數據與公安內部信息數據進行資源整合，納入大數據預警信息平臺。

（二）確立預警目標劃分標準

公安機