基于大数据技术的犯罪情景预防研究

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　　摘   要：文章简要介绍了大数据技术在犯罪情境预防中的应用价值，通过案例数据研究、分析了大数据背景下犯罪情境预防工作的运行环节，最后提出基于大数据技术的犯罪情境预防开展策略，旨在通过大数据的行为画像和信息数据预警，分析可能出现的犯罪行为，从而进行防范和预警处理。
　　关键词：犯罪预防;应用价值;工作环节
　　随着科学技术水平的不断提高，社会治安预防工作也进入到新的阶段，社会经济下行，压力逐渐增大，各种风险关联性、跨界性提高，使得犯罪向着职业化发展。在大数据背景下，传统的社会治安手段不再适用，一些网络犯罪和非接触性案件频繁发生，如何准确预防犯罪活动成为各地公安和司法部门关注的重点。现阶段关于犯罪预防的理论研究比较少，在基层工作时也得不到充分重视，由于平时任务繁重、精力不足，犯罪预防工作的绩效考核也无法量化。但开展犯罪预防研究，通过大数据分析平台完善、健全现有的多警联动机制，可以提高工作的准确性和针对性，最大限度地降低犯罪行为的发生。
　　1    大数据技术在犯罪情境预防中的应用价值
　　1.1  有利于提升犯罪情境预防的准确性
　　以往的犯罪情景预防措施都发生在案件后，专业机构对案情进行分析，提出相应的犯罪预防措施，并由当地公安部门落实，精准性较低并且工作难度较大。结合大数据技术，通过互联网对大量数据进行分析处理，了解案件中的细微关系，建立动态模型进行实时分析，能够在案件发生之前对可能发生犯罪的环境进行整改，最大限度地降低犯罪发生概率[1-2]。
　　1.2  有利于把握新型犯罪手段的相似性
　　根据实际调查，在2019年上半年，某市受理网络诈骗案件多达9 000余起，占据全市犯罪案件总量的35%，可以发现，非接触性案件发生比较频繁，并呈现逐年上涨的趋势[3]。利用大数据分析手段，能对犯罪轨迹精准预判和预测，具有非常重要的现实意义，也可以为公安和司法机关犯罪预防工作提供研究路径。
　　2    大数据背景下的犯罪情景预防工作的运行环节
　　2.1  数据收集
　　在大数据背景下，各级公安机关开展的犯罪情景预防工作属于综合性的业务流程，具体包括4个环节，其中针对犯罪数据进行收集是工作的基础。所有的犯罪预防技术都离不开数据的支撑，通过不同的角度和层面，将不同数据源的数据进行收集，之后根据不同犯罪预防类型将数据进行融合，为犯罪情景预防提供更高效的便利[4]。
　　2.2  犯罪预测分析
　　国内外不少研究发现各类犯罪人员与正常人群相比，在文化水平、父母教育方式上存在显著差异，并且发现他们实施犯罪的场所具有共同特点，所以本研究主要立足于研究罪犯的学历水平、父母教养方式对人格的影响以及对犯罪场所选择的趋好性。
　　（1）研究对象。通过收集和整理，本团队汇总了450名犯人的材料，主要包括年龄、文化水平、对自己所受家庭教育不同方面的评价以及所犯罪行信息等。
　　（2）研究方法。对收集到的信息进行整理并剔除无用信息，运用SPSS进行描述型性分析包括相关分析、t检验方差分析、聚类分析。
　　（3）研究内容包括3个方面，具体如下：
　　第一，比较罪犯在人格障碍分量表[5]总分上的文化水平差异，按照文化程度，分为小学、初中、高中及中专、大专及以上将罪犯4组，进行单因素方差检验。从单因素方差分析结果看到，各类型障碍人格分析在小学、初中、高中、大专及以上这4个水平上的平均得分随着文化程度增加而降低，分值越高说明具有障碍人格的情况越严重，小学组在各因子上的得分最高，大专及以上组在各因子上的得分最低。说明由于文化知识贫乏，限制了他们认清事物的本质及其因果关系，其兴趣和愿望往往是低级的，对本能的欲望缺乏控制能力，不考虑行为后果，故易出现犯罪行为，具体如表1所示。
　　第二，比较罪犯与对照组父母教养方式。从11类教养方式因子[6]方面分析罪犯受到的教养方式与普通人群受到的教养方式差异，具体如表2所示。分析结果表明：在父母教养方式的个因子中，除父亲过分干涉、父亲偏爱被试和母亲过干涉、过保护3个因子没有显著性差异外，其余因子均有显著差异。这说明不合理、不科学的家庭教育方式会给孩子造成压力，导致孩子心里有障碍，容易走向极端，时间一长就会容易走上犯罪道路。
　　第三，比较犯罪地点。通过对统计分类的描述统计，72件系列杀人案例中有13件发生在犯罪人家，39件发生在偏僻场所，约占系列杀人犯罪样本总量54.2%。通过方差分析创建犯罪地点方差分析模型。犯罪场所方差分析如图1所示。
　　模型检验：F=103.143，p=0.000<0.05，说明模型具有统计学意义。该模型检验假设H0：犯罪地是否偏僻与因变量之间无显著影响;假设H1：犯罪地是否偏僻与因变量之间有显著影响。若方差分析结果P<0.05，则证明H1成立，反之，则证明H0成立。本实验结果p=0.000< 0.05，说明犯罪地是否偏僻对因变量具有显著影响。基于此，系列杀人犯罪地点的一个显著特征是多数案件发生在较为偏僻的场所。
　　3    大数据背景下的犯罪情景预防开展策略
　　3.1  正確把握大数据理念
　　大数据时代的到来，人们的生活环境和思维观念发生重大改变，公安和司法机关的工作方式也随着发生转变，为了顺应时代的发展趋势，公安和司法机关必须准确地掌握大数据理念，利用互联网技术，从海量数据中获取具有价值的信息，进而提高警方工作效率。首先，要接纳大数据，构建大数据思维，对非结构性大数据深度挖掘。其次，关注大数据，不但可以提高计算机的应用效率，还能提升数据的管理水平。最后，充分认识大数据的价值[7]。 　　3.2  加大人才培养力度
　　人才是社会发展的基础，只有提高人才素质和管理水平，才可以获取更大的发展空间。对于我国的公安和司法系统来说，相关的管理体系和培训体系已经完善，要想进一步提高警务人员的工作能力和效率，就需要加大人才培养力度[8]。此外，强化培训的针对性，基于大数据的背景下，将大数据培训加入到干部技能培训，从警务人员的队伍内挑选专业人才，打造水平高、技能强的团队，全力开展大数据的研究工作。
　　3.3  运用大数据分析引导犯罪情境预防的警种联动
　　基于犯罪情景预防的警种联动，具体是对犯罪发生之前或者更早的时间进行干预，对于不同的犯罪类型采取不同的管控措施，将所有进行犯罪预防工作的群体或者个人所应用的各种防范措施进行融合，具有复合型、超前性和应对性，对犯罪行为预防有着重要意义[9]。结合大数据分析手段，以低成本的方式将数据终端大量、高速、多变地保存下来[10]，为后续的分析计算提供保障，进而获得更大的实用价值和作用。
　　4    结语
　　随着科学技术的不断升级、突破，信息化技术的应用范围进一步扩大，各行各业都获得了较好的发展。在我国公安和司法系统方面，结合大数据开展犯罪情景预防，通过互联网技术对犯罪风险、位置、时间等犯罪因素进行全面分析，掌握犯罪行为发展的规律，做好预防工作。并且通过警务软件能够将犯罪情景预防与各警种的日常工作紧密结合，充分发挥出不同警种的专业优势，不但增加工作的趣味性和协作性，还可以提高警务人员的工作效率。大数据技术的应用，为公安和司法机关针对犯罪学研究提供更大的数据支持，也逐渐成为新时代警务人员开展工作的利器。
　　[参考文献]
　　[1]国启文.大数据背景下主动型侦查模式研究[D].北京：中国人民公安大学，2019.
　　[2]曲滨鹏，缪佳，朱丽娜.大数据背景下的计算机信息处理技术应用与实践[J].电子技术与软件工程，2020（1）：109-110.
　　[3]孟媛.大数据背景下网络诈骗犯罪案件侦查研究[J].北京警察学院学报，2017（4）：98-102.
　　[4]孙洪鹏.计算机信息处理技术在大数据时代中的有效应用[J].南方农机，2019（23）：222.
　　[5]曲晓艳，甘怡群.大学生成人依恋与人格特点的关系[J].中国临床心理学，2017（1）：89-92
　　[6]葛未央.成年男性服刑人员人格障碍共病调查及其影响因素的研究[D].南京：南京师范大学，2018.
　　[7]姚若松，梁乐瑶.大五人格量表简化版在大学生人群中的应用分析中国临床心理学杂志[J].中国临床心理学杂志，2018（4）：457-459.
　　[8]杨婉婷.论大数据在中国司法领域的建立和应用[D].上海：华东政法大学，2018.
　　[9]REYNOLDS B.A review of delay-discounting research with umans：relations to drug use and gambling[J].Behavioral Pharmacology，2016（17）：651-667.
　　[10]李凯，李志成.计算机应用现状与发展趋势研究[J].數字通信世界，2019（1）：47.
　　Abstract：This paper briefly introduces the application value of big data technology in crime situation prevention， analyzes the operation link of crime situation prevention in the context of big data through case data research， and finally puts forward the development strategy of crime situation prevention based on big data technology， aiming to analyze the possible criminal behavior through the behavior portrait of big data and information data early warning， so as to prevent and forewarn.
　　Key words：crime prevention; application value; work link
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