大數據視域下偵查預測性思維的運行路徑

馬 方，唐 娜

大數據的概念在2000年左右開始浮現，它誕生的初衷是為了解決互聯網用戶在檢索信息時面臨的困境。(1)參見《大數據白皮書(2014)》，載中國信通院，http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/201804/P020151211378899999508.pdf。經過二十多年的迅速發展，大數據這一概念已經滲透到人類社會幾乎所有重要領域。隨著大數據技術的廣泛應用，我國公安領域也發生了翻天覆地的變化，全面迎來了智慧警務的新時代，如“智慧浙江公安”“山東大數據警務云計算”等。(2)參見張兆端：《智慧公安：大數據時代的警務模式》，中國人民公安大學出版社 2015年版，第256、276、286頁。大數據在公安領域的發展呈現出驚人的速度和廣闊的前景。然而，隨著智慧警務時代的到來，公安領域也面臨著新的挑戰。在新常態下，偵查工作需要適應智慧警務背景，發展偵查預測性思維成為推動公安工作不斷前進的必然選擇之一。

思維方式在人們認識問題、分析問題和解決問題的過程中起著至關重要的作用。在大數據時代，偵查思維必須不斷優化、升級和變革，才能更好地指導偵查活動的開展。只有不斷適應時代發展的需求，偵查思維才能發揮其應有的作用，為打擊和預防犯罪提供有力支持。因此，偵查人員需要不斷更新自己的思維方式，提高自己的專業素養，以應對日益復雜的犯罪活動。在大數據時代，傳統的偵查思維已經難以適應依托科技進行的犯罪活動。為有效打擊和預防犯罪，偵查人員必須培養和樹立與犯罪新趨勢相匹配的偵查新思維，采用與之相適應的偵查方法，并時刻保持與時俱進的態度。因此，思維的轉換是推動公安工作向前發展的根本所在。同時，我們還需要深入分析偵查預測性思維在大數據背景下難以推進的根本原因，并不斷改進和完善，確保其在公安工作中暢通運行。只有這樣，我們才能更好地應對日益復雜的犯罪活動，維護社會治安的穩定。

一、偵查預測性思維的特征與發展趨勢

大數據被認為是具有體量大、結構多樣、時效性強等特征的數據，并且在處理大數據時要采取新技術，如新型計算架構、智能算法等。大數據不僅在體量上“大”，在數據處理方式上也是“新”的，是新資源的綜合體，也是新工具、新應用的綜合體。(3)參見《大數據白皮書(2014)》，載中國信通院，http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/201804/P020151211378899999508.pdf。吃、穿、住、行、用每一個方面都隨著大數據的廣泛應用而日新月異。當然，大數據的出現也給公安工作帶來了機遇與挑戰。一方面，公安領域大數據的運用，使得偵查工作效率確實得到了提升。大數據偵查的出現，對于提高偵查破案效率、打破偵查僵局、突破偵查瓶頸等方面都有很大的幫助。大數據偵查通常被認為是法定偵查機關以大數據思維為主導，以大數據技術為支撐，對已經發生或尚未發生的犯罪行為，以收集證據、查明犯罪事實、預測犯罪行為等為目的所采取的相關偵查活動。(4)參見王燃：《大數據偵查》，清華大學出版社2017年版，第32頁。另一方面，大數據也給公安工作帶來了不可避免的挑戰。大數據在給偵查人員帶來便捷的同時也給預謀實施違法犯罪行為的人遞了“一把刀”。網絡犯罪依靠高科技層層遞進，使得辦案人員的工作難度大大增加。因此，偵查人員想要熟練掌握以大數據技術為支撐的偵查方法，首先要轉變的就是偵查思維。

(一)偵查預測性思維的概念與特征

預測性思維通常是指人們以客觀事物發展的必然性認識為基礎進行的一項思想活動，這種思想活動主要是運用概念、范疇等與思維相關的工具來推測和判斷事物發展的趨勢、發展的狀況和發展的結果。(5)參見李榮：《論毛澤東的預測性思維》，載《理論月刊》1995年第2期。大數據出現之前，偵查預測性思維主要依靠偵查人員以往的辦案經驗和相關知識的掌握對案件進行推演或預測。大數據出現之后，偵查預測性思維方式的運用是在經驗思維和專業知識的基礎上，借助大數據技術對案件進行更加科學、準確的推斷和預測。因此，本文論述的偵查預測性思維，主要是指偵查主體以大數據技術為支撐，在偵破案件的思維活動中，根據預警信息及分析提取的數據，獲取犯罪情報，查證線索，制定偵查計劃或對現有偵查計劃進行選擇、修改，從而助益偵查實踐活動的一種思維方式。隨著大數據偵查的廣泛應用，偵查預測性思維成為當下運用最普遍的思維方式，其特點主要有以下三個方面：

第一，偵查預測性思維具有超越性。偵查預測性思維的超越性主要體現在兩個方面：一方面，偵查預測性思維的預測指的是對已經發生的犯罪事實展開的預測，它是在偵破案件的過程中，通過收集到的線索，對犯罪行為的發生過程和對社會造成的影響進行推斷和判斷；另一方面，偵查預測性思維的預測是對未知事物的預測，它超出了對事物現實的規定性，盡管它是以現實和事實為基礎而進行的預測，但是思維的結果并不存在于現實中，而是在將來會出現或者發生的。在偵查預測性思維中，其超越性體現在獨立的意識中，其產生是以實踐為依據的，是對客觀事物的一種反射，而這種反射又與客觀事物不同步。就一個案件的偵破過程而言，偵查主體對案件的發展趨勢及案件對社會造成的影響、后果的預測既有滯后的一面，也有超前的一面。這兩種情況都是偵查主體在案件認識過程中存在的普遍現象。

第二，偵查預測性思維具有探索性。從已知到未知，是預測性思維的一個突出特點。盡管在成為現實前，人們的思維還存在著一些猜想的成分，但并不是盲目的。(6)參見劉寶三：《試論預測性思維》，載《社會科學研究》1987年第5期。在偵查破案之前，辦案人員要以所選擇的方向和目的為依據，確立一個清晰的偵查目標和偵查思路，并根據以往的經驗和教訓，利用偵查實踐，把未知逐漸轉變為已知，最后才能將案件偵破成功。

第三，偵查預測性思維具有近似性。偵查預測性思維是偵查人員對案件的發生過程和發展后果所作的推斷和預測。雖然預測性思維是以事實為根據、以科學為前提，但其本質上仍然是一種帶有猜測性的思維活動，有了猜測性，就意味著所預言的結果會與實際情況產生偏差。在實際工作中，偵查人員的專業知識、辦案經驗、觀察事物的能力、個人的思想情感、志趣愛好等方面的因素，都會對預測和判斷的結果造成影響。此外，案件是一個持續發展變化的過程，其犯罪嫌疑人也處在一種錯綜復雜的關系當中，因此，偵查主體對案件的預測和實際結果有可能會出現一定的偏差。

(二)偵查預測性思維的哲學依據

偵查預測性思維能夠作為一種科學、可靠的思維活動延用至今，是因為將馬克思主義哲學思想作為理論基礎，主要體現在客觀依據、內在依據和方法論依據三個方面。

一是客觀依據?？陀^事物及其規律是偵查預測性思維的客觀依據。(7)參見劉寶三：《試論預測性思維》，載《社會科學研究》1987年第5期。預測性思維是一種從遠古時代就廣泛存在的思維，但由于受到古代科技與實踐環境的制約，未能形成科學的預測性思維?？茖W的預測性思維活動的發展主要得益于馬克思主義哲學思想的產生。辯證唯物主義認為，物質是運動的，運動是有規律的，而規律則是能夠被認識的。正是因為客觀事物的發展變化有章可循，所以客觀事物才能夠被預測，而客觀事物發展的基本規律就是它自身發生、發展到衰亡的一個必然過程。在這個發展過程中，一方面，使一事物區別于他事物，保持現實的規律性；另一方面，使一事物向他事物轉化，從一個過程向另一個過程推移，保持確定的方向性，即在某一事物前一個發展進程的基本趨向中，已包含了這一事物后一個發展進程的基本路徑與可能出現的結果。在客觀事物不斷發展的過程中，這種基本路徑和可能出現的結果必然會從前一個發展進程的基本趨勢中表現出來。(8)參見冰利：《辯證邏輯教程》，哈爾濱工業大學出版社1987年版，第28-30頁。因此，想要預測客觀事物的未來的發展趨勢，就要正確認識和把握它的現狀，對于偵查而言也是如此。偵查思維作為一項重要的偵查活動，在發現線索、提出假說、推理案情等方面對案件的偵破起到了非常重要的作用。在傳統偵查思維方式中，偵查人員主要是通過相似案件的比對，或者總結以往的破案經驗，以此來推斷和預測新案情的發展走向和犯罪嫌疑人的身份特征。但是，證據鏈的不完整和犯罪手段的智能化使這樣的預測往往具有局限性?？茖W預測的發展離不開馬克思主義哲學的指導，也離不開科技的進步。大數據偵查的產生，極大地彌補了預測性思維在偵查實踐中應用的技術缺陷。人們以往都是通過總結客觀事物發展的基本規律來預測未來事物的發展趨勢，而大數據時代對未來的預測則是建立在海量數據分析的基礎之上。大數據的預測功能對于偵查領域而言，無疑是對案件進行預測、對犯罪分子進行預測、對整體犯罪趨勢進行預測的最佳選擇。

二是內在依據。意識的能動性是偵查預測性思維的內在依據。(9)參見李榮：《論毛澤東的預測性思維》，載《理論月刊》1995年第2期。意識是能動性的，思維作為意識的重要組成部分，且處于核心地位，它比意識的其他形式具有更強大的能動性。思維的能動性主要體現在透過現象看本質，透過事物的表面現象可以認識和把握事物的內在本質和規律，再通過認識的內在規律性對其未來進行預測。除了這種能動性外，思維還可以按照人們對一件事情的動機和目的，依據目前的客觀條件，對其進行計劃和制定未來的發展前景、發展方向和發展措施等。因此，思維還可以通過不斷的實踐，將預測中的事物轉化為客觀實際的事物。思維的能動性主要在偵查工作中的調查取證階段發揮作用，大數據偵查可以從看似毫無關系的大量信息中挖掘出與案件有關的重要線索，這正是思維能動性在偵查工作中的體現。例如，從雜亂無章的賬單、房產信息和車輛信息的數據中可以分析出犯罪嫌疑人的經濟水平和債務情況；從行蹤軌跡、人際關系和通話規律能夠獲取到犯罪嫌疑人的社交范圍及高頻聯絡人。這些細碎的信息看似跟案件沒有直接的強關聯性，但是，透過這些數據的表象，分析得出的是犯罪嫌疑人的內在，這種信息在某種程度上或許就成為破案的關鍵。

三是方法論依據。唯物辯證法是偵查預測性思維的方法論依據。(10)參見錢學森：《關于思維科學》，上海人民出版社1986年版，第28-34頁。唯物辯證法是人們用來認識和改造世界的一種基本方法。唯物辯證法認為，在這個世界上，一切事物都是相互影響、相互作用和相互制約的，它們是一種不受人的主觀意志影響的普遍聯系。這是一種存在于事物自身之中的聯系，既不能人為地創造出來，也不能人為地消滅。唯物辯證法強調的事物之間與生俱來的這種聯系，既包括與周圍事物的聯系，也包括與歷史未來的聯系。這與大數據偵查追尋的相關關系不謀而合。無論是犯罪動機、犯罪行為、犯罪手段，還是實施犯罪行為的時間和空間都不是孤立存在的，它們之間也存在著相互作用、相互影響的關系。大數據偵查是以大數據技術為支撐，提取海量數據，進行分析研判，其目的就是找到案件各要素、各部分、各環節之間存在的聯系，或者通過數據分析發現不同案件之間是否也存在著某種相關關系，以此來制定偵查計劃或調整偵查方向。當然，大數據偵查的最終目的是通過案件之間的相關關系實現智能預警，并根據預警信息提前進行干預，預防犯罪行為的發生。因此，偵查人員應當在偵查活動中將唯物辯證法運用于偵查預測性思維，使其具有可靠的方法論依據。

(三)偵查預測性思維的發展趨勢

在偵查工作中，從案情的分析、偵查方案的制定、案件線索的確定，到偵查手段的運用，再到最后的偵破，都離不開偵查思維，顯然，偵查思維的不斷更新對整個偵查活動都具有重要的影響。大數據偵查的出現和廣泛應用對偵查預測性思維的發展帶來的影響主要體現在以下三個方面：

第一，相關關系成為主流。大數據時代的到來，打破了人類長期拘泥于小數據時代的思維范式——因果關系思維，開始追求相關關系，偵查思維也不例外。在傳統的偵查思維方式中，由于因果性思維占主導地位，因此，在認定犯罪事實時，需要分析事實與證據之間存在導致與被導致的因果關系。而大數據偵查強調的是各要素之間存在的關聯性，其核心就是通過對數據的分析找出各事物、各要素之間是否存在相關關系。換言之，為了發現事物的發展規律，要對兩個事物之間的關聯因素進行量化。(11)參見維克托·邁爾-舍恩伯格、肯尼思·庫克耶：《大數據時代》，盛楊燕、周濤譯，浙江人民出版社2013年版，第71頁。相關關系的分析只告訴人們結果“是什么”，而不解釋“為什么”。(12)參見王天思：《大數據中的因果關系及其哲學內涵》，載《中國社會科學》2016年第5期。比如，谷歌會篩選出網民搜索頻率最高的詞條，通過大數據分析判斷這些人是否患上了流感，谷歌并未說明背后的原因是什么，但是對結果進行了成功的預測。相關關系可能并不能準確地告訴我們為什么會發生某件事情，但它會讓我們想到這件事情正在發生。當然，對于疾病診斷、推薦治療措施，甚至是對潛在罪犯的識別，都可以采用同樣的技術。一是要發現相關的事物或者是相關的資料，以此幫助我們預測還未發生的事情。比如，A和B總是一起出現，我們只需要注意到A實施了某種違法犯罪行為，就可以預測B也實施此種行為。如果偵查對象本身不方便觀察，那么就可以尋找與其相關的數據并進行監測，通過大數據算法，分析關聯數據的變化，來推測偵查對象的情況。二是關注數據背后的相關性。偵查人員在辦案過程中一般都會收集到與案件有明顯關系的證據和線索，忽略了一些看似無關緊要的數據和線索，而大數據則能夠通過處理這些海量數據，進行二次挖掘分析，從中找出與案件相關的信息。例如，大數據可以通過立體式數據畫像，分析出犯罪嫌疑人的性格特征和行為習慣，如通話規律、行蹤軌跡、生活作息、人際關系等一系列的個人信息，從而有效地引導辦案人員查找線索、搜集證據，并據此制定審訊策略。

第二，數據整體性的重要作用逐漸凸顯。整體性思維強調的是數據總體，而非樣本。以前人們獲取信息的能力有限，記錄、儲存和分析數據的工具也存在短板和缺陷，對大量的數據進行準確分析是人們無法逾越的難題，因此，抽樣調查的方法成了人們得出結論的唯一途徑。小數據時代的偵查思維也有同樣的局限，主要表現在數據共享和調查取證上。很長一段時間以來，由于偵查人員自身認知能力的欠缺和技術條件的限制，偵查人員在案件偵查過程中獲取的證據充其量只有一小部分，大量未知的證據由于主觀和客觀因素的限制無法獲得。證據不充分，就會導致事實認定過程中出現偏差，導致事實還原不夠客觀全面，從而出現偵查僵局或者偵查瓶頸?，F如今，技術條件的改善使我們能夠處理的數據量有了很大的增長，我們能夠把所有的數據都利用起來。大數據采用的是利用所有數據的方法，強調的是數據總體，而不是局部。大數據偵查也同樣具有“全數據”的思維模式，我們可以在偵查過程中獲取到與犯罪嫌疑人有關的所有資料，這樣的思維方式有助于對事物進行全景式的觀察。一方面，偵查人員在調查取證時，也存在獲取“全數據”的可能。雖然獲取的海量數據中與案件直接相關的數據僅僅只有一小部分，但是通過大數據技術分析仍然可以獲取到與案件相關的信息。另一方面，整體性思維也體現在數據共享上。(13)參見李建利等主編：《大數據在刑事偵查中的應用研究》，吉林大學出版社2017年版，第150頁。整體性思維促進了建立統一的數據共享平臺，實現警務信息的互通互聯及公安機關不同層級、不同區域之間的協作配合；同時，為擴大情報線索來源，提高破案效率，公安機關內部不同警種之間也加強了相互協作。

第三，以技術手段為基礎的預測活動愈發頻繁。在小數據時代，偵查人員一般是在犯罪行為發生后通過對有限的證據去分析案情，還原犯罪事實，這樣的思維所產生的分析結果往往帶有一定的滯后性。大數據最核心的價值在于預測，它的原理在于，一旦事物發展出現突破常規的變化，就不可避免地會有痕跡可循的跡象。(14)參見維克托·邁爾-舍恩伯格、肯尼思·庫克耶：《大數據時代》，盛楊燕、周濤譯，浙江人民出版社2013年版，第71頁。比如，沃爾瑪超市就通過數據分析發現，在颶風用品附近放置庫存蛋撻，可以提高蛋撻的銷量，直到季節性颶風來臨。同樣，在偵查工作中，利用大數據對違法犯罪的傾向性和實施的可能性進行預測也是當下利用技術手段輔助偵查的主要手段。例如，警方可以通過使用大數據算法的應用，推算出某些街區犯罪行為發生的概率。該預測系統能夠引導民警有的放矢巡邏，通過大數據繪制違法犯罪熱點圖進行有效防控。(15)參見陸娟等：《犯罪熱點時空分布研究方法綜述》，載《地理科學研究進展》2012年第4期。大數據的預測功能基于海量數據，以往人們由于技術限制無法獲取大量數據，但是，隨著科技的進步和數據分析技術的突飛猛進，收集海量數據成為了現實。因此，培養數據思維是大數據偵查背景下辦案人員的必然選擇，重視對案件偵破過程中數據的收集、分類和歸納，打好大數據研判的基礎，避免案件陷入偵查僵局。

二、偵查預測性思維運用面臨的困境

以往的偵查預測性思維幾乎都是依靠偵查人員總結的經驗來進行預測性的思維活動，大數據偵查出現以后，偵查預測性思維就不再是依靠人腦來進行單一的、不全面的預測，而是開始依托高科技進行全面、精準的犯罪預測。雖然大數據的運用提高了預測的準確性，但是偵查人員也要理性看待大數據在偵查工作中的運用。一個事物的發展必然會受到一定程度的阻礙，偵查預測性思維在大數據偵查的背景下也面臨著困境。

(一)傳統偵查思維定勢的束縛

偵查人員在積累了大量的破案經驗之后很容易形成固定的思維定勢，這種思維定勢在偵查工作中會引導偵查人員做出決策。(16)參見盧明森：《創新思維學引論》，高等教育出版社2005年版，第151-154頁。傳統的偵查思維與偵查預測性思維在做出決策時的根據有所不同。傳統的偵查思維主要依靠辦案人員的專業知識和長期積累的工作經驗，而偵查預測性思維是以數據為依據。傳統的偵查思維是在長期的偵查工作中基于對辦案經驗的總結而形成的，因此偵查經驗與辦案實踐有著緊密的聯系。偵查經驗是一種實用的思維方式，偵查人員可以根據自己的經驗對同類型犯罪的犯罪模型進行粗略的勾畫，對犯罪事實進行比較細致的掌握，對犯罪過程中的因果關系進行初步的探索，從而為偵查人員對案件進行分析提供方便。經驗思維對于同類案件的偵破具有非常重要的作用，經過多次應用且奏效之后比較容易形成固定的思維模式，如果碰到類似的情況，偵查人員會根據大腦中的反映作出與以往相同的判斷。(17)參見姚旺：《偵查思維優化路徑探析》，載《犯罪研究》2009年第6期。但是，同類案件也并不意味著完全相同，偵查人員在面對相似案件時容易陷入思維慣性，忽視重要細節，這種思維誤區會使一些相關證據隨著時間的推移而失去最佳查證時機，在案件初始階段面臨著極大的錯誤風險，以至于在后面的階段出現偵查瓶頸。

(二)偵查權監管的缺失

偵查預測性思維的運用必須要有數據的采集與使用以及數據的開放與共享，否則，數據的持續使用與過度利用將會對數據治理系統產生影響。這不僅會侵害公民的隱私，而且還將給尚未完善的共享機制帶來沖擊。(18)參見程雷：《大數據偵查的法律控制》，載《中國社會科學》2018年第11期。偵查預測性思維是將大數據應用于實際的偵查活動中，對于偵查人員來說，大數據是獲得案件信息的重要來源。但對于個人而言，數據卻屬于“隱形財產”，屬于個人權利的一種外在形式，應受到法律的保護。

偵查機關行使的偵查權，是國家公權力的一種延伸，其一般的作用是將違法犯罪的人繩之以法，保護人民的合法權益，維護社會治安。偵查人員的偵查行為需要依靠個人信息來完成。傳統的偵查是比較單純地找數據，所獲得的數據多是單一向度數據的表面信息，采用這種方式收集數據會給公民的個人信息造成一定的負面影響，但并沒有對數據進行深入的挖掘。當下，隨著數據對于偵破工作的重要性日益提高，這就使得各國更加注重個人資料收集的廣度和深度，建立數據資料庫，并進行數據挖掘，但是這一過程的監管并不完善。首先，數據主體對數據的獲取方式并不清楚，也不清楚數據的來源及數據的數量，更不清楚數據的收集行業部門。即便這些數據信息不會涉及具體的使用，只是被保存起來以備不時之需?？梢坏┵Y料外泄，被有心之人發現并轉賣，就有很大可能被用來進行電信詐騙。其次，隨著數據挖掘技術的不斷進步，可供分析的數據量不斷增加，對公民個人信息的挖掘也不斷加深，這些都會給個人信息帶來新的隱患。一是當前偵查機關在搜集個人資料時已不再局限于某一方面，而致力于多個方面的整合。對每個單獨的數據進行分析，可能并不會對個人隱私造成負面影響，但將這些數據結合在一起，就很容易反映出一個人的社會關系和行為軌跡，從而窺探到個人隱私。二是數據的獲得不只是停留在表象上，更注重對其進行多重應用。大數據偵查就是從大量毫無關聯的數據中挖掘出有用的信息，而這些信息又跟每個人的隱私有著密切的關系，若監管不到位，勢必帶來不良后果。

(三)數據孤島的普遍存在

當前，我國已有較多的數據資料庫，但各個資料庫之間存在著某種程度上的相互孤立，乃至相互隔離的狀態，這就是所謂的“數據孤島”。(19)參見印大雙：《偵查模式從信息孤島向結構化數據庫的邏輯演進》，載《湖北警官學院學報》2016年第6期。隔離的數據是靜止的，無法得到更深入和更全面的分析，與廣為連接的數據相比，它們的價值要低得多。這種情況在公安機關各部門之間也很常見。一是不同部門、不同警種、不同地區之間的信息資源不能充分利用；二是在偵查活動中，數據資料的查詢權相對較弱。由各個行業所形成的數據資料庫，屬于各自的專有資料，通常并不向公眾開放。但是，偵查機關與其他行業有著本質的區別，偵查的目的就是為了能夠快速地找到犯罪嫌疑人，從而保護受害人的合法權益。此外，偵查機關建立內部數據庫的初衷也是為了實現數據共享，方便發現犯罪線索。查找證據的程序非常煩瑣，各部門之間若不能實現信息的共享，將會對案件的偵查工作產生不利影響。在實際情況中，很多數據庫都是人為設置的，而且按照不同的等級、區域，設置了不同的使用權限?？傮w而言，層級愈高，權限愈大，而底層機構對資料的需求反而是很大的，而權限卻很低。

不管是偵查機關和其它行業之間，或者是在偵查機關內部，都會出現數據共享不充分的情況，甚至存在數據孤島的現象。(20)參見彭知輝：《“大數據觀”辨析》，載《情報理論與實踐》2020年第1期。造成這種情況的原因有三個方面：第一，很多部門因為擔心自己的利益受到損害，所以不愿意進行信息的分享；第二，由于數據分享的機制還沒有完全完善，為了避免承擔一些沒有必要的責任，各行各業選擇了放棄信息分享；第三，目前國內還沒有針對信息共享的相關立法，導致很多部門對此無從下手。這一現象在很大程度上制約著偵查思維的進一步發展。面對這種挑戰，各個行業、各個部門之間必須協同合作，才能突破目前的僵局，達到信息共享的目的。

(四)偵查主體的自身局限

大數據的出現和發展使公安領域不斷涌現出新的偵查方法和偵查模式，這對偵查人員的思維方式產生了巨大的沖擊。依靠先進技術和海量數據分析的大數據偵查讓辦案人員找到了破案利器，而長期依賴先進的科學技術和辦案工具，導致偵查人員出現了思維惰性。(21)參見揭萍、方鎮杰：《大數據時代偵查思維的轉型與優化——基于SWOT的分析》，載《山東警察學院學報》2018年第5期?，F如今的偵查工作幾乎都跟數據密切相關。在偵破案件的過程中，如果缺少視頻資料或者在網絡上查不到任何與犯罪嫌疑人相關的信息，很容易使辦案人員失去偵查信念。這種局限于信息科技的偵查思維也成了大數據驅動偵查時代面臨的一個重要問題，雖然傳統的偵查思維方式與現階段的偵查工作存在脫節現象，但是公安工作的本質沒有改變，傳統偵查思維方式仍然有其存在的價值。辦案人員不能在學習、吸收了新的偵查方法、偵查模式之后就完全拋棄傳統的偵查措施和偵查工作思路，只關注數據和信息，反而將偵查預測性思維的優勢變成了劣勢。

大數據出現后，不僅數據類型發生了變化，即從先前的結構化數據變成了半結構化或者非結構化的形態，而且數據來源也很廣泛。不可否認，大數據對于偵查思維的轉變有著重要的作用，從海量數據中提煉出有效數據、相關數據這一具體操作過程還需要依靠偵查人員來完成，這就要求我們的偵查人員要具備過硬的專業素質來應對時代的發展和改變。而我國偵查隊伍的現狀是，經驗豐富、業務能力強的精英骨干不在少數，但是既熟悉偵查工作，又熟練掌握大數據知識并能夠在偵查工作中熟練運用大數據技術的人才較為匱乏。因此，偵查主體自身的局限性也成為預測性思維在公安工作中運行困難的一個重要因素。

三、大數據時代偵查預測性思維的提升路徑

公安機關在偵查過程中對犯罪嫌疑人、犯罪行為的認識所必備的偵查思維，需要系統、全面的學習和工作實踐。因此，偵查預測性思維的培養非一蹴而就的工作，需綜合各種力量全面推進。

(一)優化傳統偵查思維

思維作為一種較為穩定的大腦神經活動，決定了人們對客觀事物間接的認識，人腦中的思維方式一旦形成將很難徹底改變。在一切都可“數據化”的大數據時代，傳統的偵查思維在偵破案件時的確有一定的局限性，但是，傳統偵查思維是偵查工作理論研究與實踐探索的成果，即使在大數據時代也有不可忽視的價值。偵查人員應當發揮思維的能動性，將傳統偵查思維與大數據思維有機結合起來，不斷發展和完善偵查預測性思維。

一方面，辦案人員應該以經驗思維為基石。傳統的偵查思維屬于經驗思想，能夠經受住歷史的考驗并且延用至今，必然有它的可取之處。經驗思維在一定程度上是具有實用性的，辦案經歷豐富的老偵查員可以通過以往的辦案經驗大致勾勒出相似犯罪行為的發生過程，找出各要素之間存在的因果關系，一定程度上把握犯罪事實。從這方面看，經驗思維依然可以對偵破案件起到較為重要的作用。另一方面，辦案人員則需要培養數據意識。(22)參見王容剛：《大數據背景下偵查的“變”與“不變”》，載《北京警察學院學報》2021年第2期。偵查預測性思維的核心理念就是樹立數據主導偵查的理念。大數據時代的犯罪形式已經從現實空間向虛擬空間轉移，犯罪嫌疑人在虛擬的網絡空間進行犯罪活動，作案方式從線下轉移到了線上，隱蔽的網絡空間使得辦案人員在掌握犯罪嫌疑人的行蹤軌跡時存在很大的困難。雖然沒有物理空間的犯罪現場提供線索和證據，但是虛擬空間依然留下了犯罪嫌疑人的痕跡，并以數據的形式保存了下來。預測作為偵查預測性思維的核心內容，其關鍵在于偵查主體要掌握大量的數據。在大數據時代，無論是犯罪時間、犯罪空間還是犯罪嫌疑人的行為特征、犯罪手段、犯罪嫌疑人的價值觀念或情緒等，幾乎所有的犯罪形態都可以通過數據的形式表現出來。(23)參見道格拉斯·W.哈伯德：《數據化決策》，鄧洪濤譯，世界圖書出版廣東有限公司2013年版，第21頁。數據是大數據偵查的基礎和關鍵，換句話說，大數據時代的偵查活動就是如何使用數據的一個過程。所以，先培養偵查主體的數據意識，樹立數據主導偵查的理念，才是完善偵查預測性思維的第一步。

(二)法律層面建章立制強化約束力

偵查預測性思維的發展離不開數據的收集提取、分析運用，而電子證據種類繁雜，收集、提取是一項難度系數較高的工作，偵查人員在提取電子證據的過程中一定要遵循法律法規，合理合法地分析運用電子證據，這既是偵查工作的必然要求，也是偵破案件的關鍵所在。因此，在培養偵查人員的數據意識時要從保護公民個人信息的視角出發。一是從制度上對大數據偵查進行規范。使用大數據辦理案件時，應當對其合法性、合理性、真實性進行嚴格的法律和制度規范，比如，在收集數據、分析數據、使用數據等方面，對其進行綜合立法。同時，利用信息安全技術對數據予以脫敏、匿名化處理，對使用者的權限也應當予以設定，避免偵查權濫用、侵犯公民隱私的現象發生。二是在安全層面(24)參見李雙其等：《大數據偵查實踐》，知識產權出版社2019年版，第449頁。，對大數據的使用過程予以全程監督，必須依法合規地予以使用。尤其是在偵查機關內部，可以酌情增加相關的法律職業測試來提高偵查主體的專業能力，提升偵查主體的法律素養，要求內部人員做好保密工作。除此之外，公安機關還需要明確責任機制，嚴防泄密問題。

(三)建設完善數據互通共享平臺

偵查預測性思維的關鍵要素就是數據。在大數據時代，人們的吃、穿、用、行都可以被數據化，大數據偵查也是要讓數據來說話，因此，數據只有不斷地更新和共享才能將其作用發揮到最大，才更具有生命力。在偵查工作中，數據共享普遍存在以下兩個方面的問題：一是其他行業配合不積極。偵查機關在辦理案件的過程中，如需要其他行業部門提供涉案人員的相關信息，單位利益應向社會利益讓步，配合公安機關的偵查工作，破除行業資源共享的壁壘，在合理合法的情況下，滿足偵查機關打擊犯罪的需要。二是公安機關內部未實現資源共享。公安機關內部應該打開數據共享通道，不同警種、不同區域、不同部門之間實現資源互通。偵查預測性思維對數據質量要求較高，數據應用平臺的分析結果會受到收集數據數量不足或者質量不佳的影響，從而導致偵查思路出現偏差。而數據資源在互通共享的情況下，會發揮更大的價值。因此，不管是公安機關內部還是其他單位，只有建立數據資源互通共享平臺，制定統一的信息共享法律規范，才能讓偵查機關在辦案時對相關部門和行業的數據信息進行實時獲取，提高偵查破案效率。

公安機關建設的數據應用平臺為偵查預測性思維的培養提供了基礎保障，這是一個集數據搜索、碰撞、挖掘等功能于一體的龐大的數據庫。在大數據時代，人們不再缺乏搜集數據的能力，對于搜集到的數據進行分析，也不再缺乏分析的工具和技術。隨著大數據的廣泛應用，公安信息數據庫也在不斷更新和擴大，從通信、娛樂、出行到求職、購物、社交，無一不被公安信息數據所覆蓋。這些看似毫無關聯的數據加以處理就會產生巨大的利用價值，偵查人員可以通過GPS定位鎖定犯罪嫌疑人的軌跡，通過賓館住宿的信息可以抓獲在逃人員。因此，不斷地擴大公安信息數據庫規模，有效地整合社會信息數據，為偵查預測性思維方式的運行提供了堅實的物質基礎。

(四)立足崗位職責提升偵查主體專業素養

辦案人員的專業素養、身體素質以及思維方式都會對偵查工作的質量和效率產生影響。偵查主體的自身素質水平不高、工作狀態懶散，是偵查預測性思維在運行過程中面臨的根本問題。偵查人員作為偵查預測性思維發展的重要支撐，自身問題的克服最主要的是需要從專業素養的方面著手。大數據驅動偵查階段，應當確保偵查人員的數據意識不斷提升，保持對數據信息的敏感性，更重要的是，將傳統偵查思維與數據思維高效融合在一起，形成既有經驗知識又有數據意識的新型偵查思維方式。一是先從入職培訓做起，使剛入職的偵查人員具備系統完備的大數據偵查基礎和數據偵查思維。二是對在職的偵查人員以考核的形式對大數據作戰能力進行全面考核，鼓勵偵查人員積極開展數據化實戰應用，全方位考察偵查人員的工作質量以及執法行為是否規范。三是組建專業的大數據偵查人才隊伍。(25)參見翟海、江平：《大數據時代的智慧偵查：維度分析及實現路徑》，載《中國刑警學院學報》2018年第3期。精選大數據偵查經驗豐富的偵查人員，開發創新數據應用平臺，打造獨具特色的數據化創新實戰團隊。當然，在強化偵查主體的專業素養時，也不能完全摒棄傳統的偵查戰法和思維，傳統的偵查思維依然是偵查主體素質培養的基石。

(五)暢通相關機制運行渠道

偵查預測性思維包括犯罪行為發生前的干預、犯罪行為發生后的防控和對未發生的犯罪行為進行預防三個方面。(26)參見何軍：《大數據與偵查模式變革研究》，載《中國人民公安大學學報(社會科學版)》2015年第1期。大數據背景下，公安機關要暢通相關機制的運行渠道才能完善偵查預測性思維。

首先，發揮事前監控機制的“排頭兵”作用。在傳統的偵查思維中，犯罪監控一般是由人力來完成的，對監控人的感官要求非常高；而在偵查預測性思維中，犯罪監控依靠的是各種監控設備，通過對各種各樣的數據記錄進行分析、提取之后實現的一種數據監視。主要由兩部分組成：一是數據記錄和存儲，以供后續階段的分析和提??；二是實時報警系統，主要包括問題識別與界定、模型構建、實時報警三個步驟。第一步，先確定提取何種信息，需要完成哪些目標才能進行數據分析，對提取的信息和需要實現的目標進行數據化界定是關鍵。第二步，通過大數據對所要提取的信息和實現的目標構建數據模型，構建好的數據模型需要智能搜索和比對，以及異常數據的捕捉。最后一步，根據比對結果進行相應處理，如果有異常數據出現，即刻報警。

其次，重視事中偵破機制“尖刀”作用。犯罪偵破是指偵查機關在案件發生后，收集犯罪線索和證據，明確偵查思路，選擇偵查措施，制定偵查計劃，最終成功破案。其主要包括四個階段，分別是準備數據、確定偵查思路、分析數據和驗證犯罪信息。準備數據階段要先采集到與案件相關的所有信息，包括在現場勘查和現場訪問中獲取到的數據，以及銀行數據、公共交通運行的軌跡數據、電話數據等在社會面收集到的相關數據。盡可能將全面采集到的數據作進一步處理，清除與案件明顯無關的數據，然后將這些不同來源，不同結構的相關數據組合起來，進行分析。偵查人員在確定偵查思路階段，首先要做的就是根據前期準備的數據，明確要解決的是什么問題，把問題具體化、數據化，最后再根據不同的問題，確定不同的分析思路。分析數據階段，主要是針對所提問題進行數據分析。通常會使用以下這三種分析方法。在海量數據中挖掘出相關關系的關聯分析法。分類分析是指按照已經規定好的標準對數據進行歸類，并對數據特征進行更深層次的說明。聚類分析是指對沒有標記的數據進行合理的分類，并加以規定。最后一個階段是驗證犯罪信息的階段。通過大數據的分析，犯罪嫌疑人最終會被確定下來，但這需要辦案人員對其進行調查核實。當然，也不能排除無法確定犯罪嫌疑人的可能，只是排除了不具有犯罪可能性的群體，縮小了偵查范圍，還是需要辦案人員在行為人中進行甄別，并對可能實施犯罪活動的犯罪嫌疑人進行最終認定。

最后，強化事后預測機制的預測作用。犯罪預測機制是指通過數據應用平臺分析、挖掘過去的犯罪數據，形成一定的犯罪規律，然后建立模型并加以優化，再將已有的數據輸入模型，進而對某一地區的犯罪趨勢、犯罪類型進行預測，甚至可以精確到作案地點、作案時間等，從而形成犯罪預測機制。犯罪預測系統已在全球范圍內得到不同程度開發，并獲得了成功經驗。例如，北京市在整理了大量案件信息的基礎上建立了犯罪預測系統，并投入運行，取得了不錯的成果。綜上所述，偵查預測性思維一方面是對已經發生的案件，利用大數據技術對其展開偵查，提高破案效率；另一方面也是通過對已有數據的分析，預測將來可能會發生的犯罪行為、犯罪時間和犯罪地點，實現精準防控。

結 語

大數據時代是機遇與挑戰并存的時代，大數據技術的發展與革新在全球范圍內掀起了一場深刻的革命，公安機關合理運用大數據偵查技術能夠有效提高打擊犯罪、預防犯罪的能力，也能提高偵查工作的工作效率。大數據時代，移動互聯網為新型網絡犯罪創造了更多機會，也讓違法犯罪變得更加便捷，網絡用戶的增長導致非接觸式犯罪主體越來越多。公安機關辦案智能化水平的提升，在嚴峻的犯罪形勢面前勢在必行。因此，在大數據偵查日益重要的時代背景下，推動公安工作不斷向前發展的必然選擇是提升偵查人員的數據意識，加強他們對科學技術的學習和應用。此外，培養偵查人員的預測性思維，將傳統偵查思維與預測性思維高效融合在一起，也是提升偵查工作效率的重要途徑。