胡勉寧 王宇哲 賈 楠講師

(中國(guó)人民公安大學(xué) 信息網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院，北京 100038)

0 引言

城市安全取決于社區(qū)安全。隨著社區(qū)規(guī)模擴(kuò)大、社區(qū)居民聚集，社區(qū)治安事件也隨之增多，如2018年杭州藍(lán)色錢江社區(qū)的保姆縱火案，2020年杭州城東某社區(qū)殺妻案。社區(qū)作為城市的基本構(gòu)成單元，社區(qū)治安安全是城市安全的基礎(chǔ)，是居民平安穩(wěn)定生活的基本保障，因此研究社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)多主體關(guān)系、對(duì)社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警，是進(jìn)一步完善社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)管理、實(shí)現(xiàn)城市精細(xì)化管理的重要一步。社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)高度匯聚、相互復(fù)雜耦合關(guān)聯(lián)，社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)具有“人—地—事—物—組織”多主體混雜的特點(diǎn)。社區(qū)治安事件的發(fā)生往往起源于社區(qū)中錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系，社區(qū)作為若干社會(huì)群體的生活聚集體，擁有其所屬范圍的有界性，在狹小范圍內(nèi)包含人與人之間鄰里關(guān)系、婆媳關(guān)系、債主關(guān)系，人與物之間的攜帶危險(xiǎn)物品關(guān)系，人與組織之間隸屬犯罪團(tuán)伙關(guān)系等，這些關(guān)系可總結(jié)歸納為 “人—地—事—物—組織”5風(fēng)險(xiǎn)要素。同時(shí)單一案件往往是由多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系疊加所致，例如在2018年杭州藍(lán)色錢江社區(qū)的保姆縱火案中，由于保姆和雇主之間盜與被盜關(guān)系，保姆與高利貸集團(tuán)催債事件關(guān)系，消防設(shè)備老化的關(guān)系等疊加導(dǎo)致悲劇發(fā)生。因此，在社區(qū)安全事件頻繁發(fā)生、社區(qū)治安與生活安全問題凸顯的當(dāng)下，應(yīng)厘清社區(qū)中風(fēng)險(xiǎn)多主體的關(guān)聯(lián)關(guān)系，盡早對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行預(yù)警，切斷風(fēng)險(xiǎn)事件的演化進(jìn)程。

社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)因素關(guān)聯(lián)機(jī)制研究方面，國(guó)內(nèi)外專家已開展部分研究工作，如Every等采用實(shí)地考察和訪談的方式，分析Sampson公寓內(nèi)易引發(fā)火災(zāi)的風(fēng)險(xiǎn)因素，還原風(fēng)險(xiǎn)因素導(dǎo)致火災(zāi)發(fā)生的鏈?zhǔn)竭^程；Cruz等運(yùn)用案例分析方法，定性分析社區(qū)周邊及內(nèi)部各系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提出適用于社區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別預(yù)測(cè)方法，但已有研究也僅停留在運(yùn)用定性或半定量的方法分析風(fēng)險(xiǎn)因素間的線性關(guān)聯(lián)，對(duì)實(shí)時(shí)演化的風(fēng)險(xiǎn)因素間相關(guān)關(guān)系的刻畫能力明顯欠缺，無法全面反映社區(qū)主體間的交互關(guān)聯(lián)。而國(guó)內(nèi)很少有學(xué)者對(duì)我國(guó)錯(cuò)綜復(fù)雜的社區(qū)關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行詳細(xì)研究，在國(guó)內(nèi)社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)防與預(yù)警中也缺乏相關(guān)理論指導(dǎo)。

本文針對(duì)社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)防范中多主體復(fù)雜關(guān)聯(lián)梳理的實(shí)際需求，在闡析梳理社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)事件的主體、特質(zhì)和演化邏輯的基礎(chǔ)上，總結(jié)歸納出社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)事件的多主體關(guān)聯(lián)關(guān)系，即“人—地—事—物—組織”5類主體之間的二元及多元關(guān)聯(lián)關(guān)系，并以多米諾骨牌原理為基礎(chǔ)解釋社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件的演化邏輯模型及風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)防方式，為后續(xù)社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)防范研究奠定基礎(chǔ)。

1 社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)概述

社區(qū)作為各類突發(fā)事件的直接承受者，其承受的治安風(fēng)險(xiǎn)包括可能發(fā)生的治安案件、治安事故和自然災(zāi)害事件。社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)的特征是多元異構(gòu)特性、隱蔽性和不確定性。

首先，社區(qū)治安事件是多主體之間相互作用的結(jié)果，新的致災(zāi)要素的加入，或者已經(jīng)存在于事件鏈中的致災(zāi)要素與其他要素進(jìn)行迭代后被重新加入到事件鏈中，最終形成導(dǎo)致社區(qū)治安事件發(fā)生的完整閉合環(huán)。

其次，社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)具有隱蔽性特征也是不可忽視的因素之一。許多受人為因素影響較大的致災(zāi)要素(如巡邏次數(shù)少、檢查不到位等)成為社區(qū)治安事件催化劑，原因就在于其隱蔽性使得人們無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)社區(qū)中存在的各種風(fēng)險(xiǎn)，例如：物品——雜亂堆砌的物品中可能存在的易燃易爆品；地點(diǎn)——環(huán)境復(fù)雜的鬧市以及各種監(jiān)控死角。

再次，由于社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)的不確定性，在預(yù)警預(yù)測(cè)方面主要以不斷提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率進(jìn)行輔助決策。各地方現(xiàn)有的基于公安大數(shù)據(jù)的智能警務(wù)平臺(tái)能夠滿足數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)可視化的需求，但是數(shù)據(jù)挖掘、尋找潛在風(fēng)險(xiǎn)的輔助決策功能依然存在不足，社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)事件多源異構(gòu)的復(fù)雜特性在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整合方面對(duì)公安機(jī)關(guān)提出較高要求。

2 社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件多主體分析

2.1 “人—事—地—物—組織”多主體特征分析

社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件涉及的主體包括人、事、地、物、組織5類要素，下面分析各主體在社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)本體中的特征。

(1)人。人是社區(qū)治安事件最重要的組成部分，大多數(shù)治安事件都是以人作為主體貫穿于時(shí)空之中，直接或間接由人導(dǎo)致或與人相關(guān)。犯罪模式理論認(rèn)為一次成功的犯罪是由3個(gè)基本要素所構(gòu)成的：具有動(dòng)機(jī)的犯罪者、合適的目標(biāo)和犯罪防范缺失。具有動(dòng)機(jī)的犯罪者，即需要重點(diǎn)關(guān)注的存在治安風(fēng)險(xiǎn)的人，例如存在犯罪前科人員、流動(dòng)人口、無業(yè)人員等，都會(huì)增加潛在社會(huì)治安風(fēng)險(xiǎn)，因此掌握這些重點(diǎn)人口的各種信息尤為重要，包括目標(biāo)人員的身份證號(hào)、居住地、社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、活動(dòng)軌跡等。

(2)事。事作為最后的結(jié)果，包括治安案件、治安事故、以及自然災(zāi)害事件。治安案件是由調(diào)查違反治安管理行為所形成的案件，一般針對(duì)人數(shù)有限，例如搶劫案件、盜竊案件等。治安事故是未按治安管理制度或操作流程作業(yè)等，造成人身傷亡或財(cái)產(chǎn)損失的事故，例如火災(zāi)、危險(xiǎn)品爆炸等事故，其造成的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡較治安案件的后果更為嚴(yán)重。突發(fā)事件，例如自然災(zāi)害、公共衛(wèi)生事件、社會(huì)安全事件等，影響范圍甚廣，后果最嚴(yán)重。處置和控制突發(fā)事件對(duì)于維護(hù)公共安全、社會(huì)穩(wěn)定有著十分重要的意義。

(3)地。社區(qū)內(nèi)的公共場(chǎng)所和居民區(qū)中一定會(huì)存在安防薄弱點(diǎn)?！暗亍弊鳛橹伟彩录猩婕暗降乃锌臻g位置，包括“人”的軌跡地點(diǎn)、“物”的軌跡地點(diǎn)以及最終事件現(xiàn)場(chǎng)，對(duì)構(gòu)建治安事件各主體的空間軌跡有重要作用，例如娛樂場(chǎng)所、偏僻小巷等。其中，公共場(chǎng)所作為社區(qū)中不可缺少的重要組成部分，往往與居民區(qū)交織在一起，具有環(huán)境復(fù)雜、人員聚集程度高等特點(diǎn)，同時(shí)又是財(cái)物集散地，為各類治安問題產(chǎn)生提供條件。犯罪類型理論指出，充斥著“犯罪誘因”(如商場(chǎng)、火車站)、“犯罪吸引子”(如酒吧、便利店、主干道交叉口)的社區(qū)吸引著有違法意圖的人員，導(dǎo)致更多違法犯罪案件發(fā)生，空間位置是該理論的核心。充斥著“犯罪誘因”的場(chǎng)所，例如：離居民區(qū)較近的休閑娛樂場(chǎng)所，如KTV、影劇院、洗浴中心等；離居民區(qū)較遠(yuǎn)的游樂場(chǎng)所，如游樂場(chǎng)、動(dòng)物園，位置相對(duì)較偏僻。

(4)物。社區(qū)治安事件中的“物”是連接“人”與“事”的重要線索?！拔铩卑ìF(xiàn)實(shí)物品，例如管制刀具、易燃易爆品等；虛擬物品，例如聊天記錄、網(wǎng)銀記錄等。同樣的物品在與不同人員構(gòu)成聯(lián)系時(shí)風(fēng)險(xiǎn)性是不同的，例如犯罪前科人員的購(gòu)買刀具行為和普通民眾的購(gòu)買刀具行為，他們購(gòu)買刀具的行為所蘊(yùn)含的治安風(fēng)險(xiǎn)是有區(qū)別的，犯罪前科人員的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)相對(duì)普通人更高。

(5)組織。社區(qū)內(nèi)各類組織是由人員構(gòu)成的，受人的風(fēng)險(xiǎn)因素影響較大，分為合法組織與非法組織。合法組織包括物業(yè)、街道管理、居委會(huì)等，旨在為社區(qū)內(nèi)的居民提供各種幫助和服務(wù)，有利于維護(hù)社區(qū)內(nèi)部居民生活的和諧安定；非法組織，例如盜竊團(tuán)伙、傳銷組織等，是以進(jìn)行非法活動(dòng)來獲取不正當(dāng)個(gè)人利益的團(tuán)伙組織，由組織的風(fēng)險(xiǎn)造成的社區(qū)治安事件所產(chǎn)生的影響相較于個(gè)人事件影響范圍更廣，其組成人員往往是犯罪前科人員或社區(qū)重點(diǎn)監(jiān)控對(duì)象。

2.2 社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)多主體關(guān)聯(lián)架構(gòu)

社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)事件往往具有多主體的復(fù)雜性，社區(qū)治安事件的發(fā)生往往是多主體多要素之間相互聯(lián)系共同決定的后果。結(jié)合警方經(jīng)驗(yàn)以及警情案件大數(shù)據(jù)的分析，得到社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)多主體分析圖，如圖1。社區(qū)多主體之間存在密切的交互關(guān)聯(lián)，每個(gè)主體都有其各自對(duì)象和屬性，正是由于這種密切交互和其自身多樣化，才導(dǎo)致社區(qū)治安事件的難以預(yù)見性。以社區(qū)團(tuán)伙盜竊案為例，整個(gè)案件會(huì)涉及到人、事、地、物、組織多主體關(guān)聯(lián)，犯案人員在自己的居住地(多為出租屋)內(nèi)商討作案流程細(xì)節(jié)，購(gòu)買作案工具或進(jìn)行改裝，隨后在深夜前往某臨街店鋪實(shí)施盜竊。該盜竊全過程涉及五要素之間相互關(guān)聯(lián)，若能在其主體間發(fā)現(xiàn)異常關(guān)聯(lián)，便可以及時(shí)預(yù)警，預(yù)防犯罪發(fā)生。

圖1 人—事—地—物—組織多主體關(guān)聯(lián)框架Fig.1 The multi-subject correlation framework of people-event-place-object-organization

3 事件驅(qū)動(dòng)的社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)多主體關(guān)聯(lián)機(jī)制分析

以社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件作為本體，“人—事—地—物—組織”多主體關(guān)聯(lián)關(guān)系框架，梳理出各風(fēng)險(xiǎn)主體要素之間復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

3.1 二元主體關(guān)聯(lián)關(guān)系

(1)人—X二元主體關(guān)聯(lián)關(guān)系。人作為一種擁有情感、易受外界影響的物種，是社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)事件的重要因素，它與其他任何相關(guān)要素碰撞形成的人—X二元關(guān)聯(lián)關(guān)系都可能促使社區(qū)案件發(fā)生，結(jié)合真實(shí)的社區(qū)案例可以得到以下例子。例如：一名刑滿釋放一段時(shí)間有盜竊前科的人員和一處坐落于偏僻位置的老舊社區(qū)，2個(gè)分別隸屬于人和地的單要素，看似沒有任何風(fēng)險(xiǎn)，但要是兩者發(fā)生了碰撞，即該前科人員一段時(shí)間內(nèi)多次出入該社區(qū)，那么該社區(qū)具有發(fā)生盜竊案件的風(fēng)險(xiǎn)，即該風(fēng)險(xiǎn)屬于人—地關(guān)聯(lián)關(guān)系；某天社區(qū)攝像頭捕捉到一名盜竊前科人員和同行人員進(jìn)入某社區(qū)，同時(shí)同行人員隸屬于正在被公安機(jī)關(guān)調(diào)查的盜竊犯罪團(tuán)伙，那么社區(qū)內(nèi)發(fā)生盜竊案件風(fēng)險(xiǎn)提高，屬于人—組織關(guān)聯(lián)關(guān)系；一名患有老年癡呆登記在冊(cè)的老年人以及他的行程軌跡和往日出現(xiàn)較大偏差，可能即將發(fā)生走失案件，那么公安機(jī)關(guān)應(yīng)及時(shí)和其家屬聯(lián)系并接回老人，從而實(shí)現(xiàn)基層警力合理分配，等等。針對(duì)社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件中人—X關(guān)聯(lián)關(guān)系的詳細(xì)分析，見表1。

表1 人—X二元關(guān)聯(lián)關(guān)系表Tab.1 The binary association table of man-X

續(xù)表

續(xù)表

(2)X-Y二元主體關(guān)聯(lián)關(guān)系。同時(shí)，社區(qū)還存在著諸多其他二元關(guān)聯(lián)關(guān)系，如事—物關(guān)聯(lián)關(guān)系、地—組織關(guān)聯(lián)關(guān)系、物—組織關(guān)聯(lián)關(guān)系等。社區(qū)內(nèi)的煤氣罐、菜刀等生活用品，當(dāng)與發(fā)生激烈爭(zhēng)吵事件的家庭相關(guān)聯(lián)時(shí)，便構(gòu)成事—物的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)，例如2020年杭州殺妻案，一次積攢很久的家庭矛盾，一把不起眼的菜刀，兩者在同一時(shí)空產(chǎn)生交集發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件，屬于事—物的關(guān)系；在一處偏僻位置開放程度高的小區(qū)，公安機(jī)關(guān)對(duì)該片區(qū)的打擊力度比較薄弱，使犯罪分子更容易得逞，從而易發(fā)生盜竊案件，屬于地—組織關(guān)系。同時(shí)，本文針對(duì)X-Y二元關(guān)聯(lián)關(guān)系，見表2。

表2 X-Y二元關(guān)聯(lián)關(guān)系表Tab.2 The binary correlation table X-Y

3.2 多元主體關(guān)聯(lián)關(guān)系

在社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件中，要素越多，發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件概率就越大。針對(duì)社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)事件，認(rèn)真分析多主體關(guān)聯(lián)關(guān)系有助于對(duì)真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)案件起到預(yù)防作用。當(dāng)一名盜竊前科人員、一個(gè)出入口繁多且監(jiān)控設(shè)備不足的老舊社區(qū)、該盜竊前科人員留有購(gòu)買盜竊工具的記錄、社區(qū)安保巡防次數(shù)較少這4個(gè)要素在同一時(shí)間碰撞后，該社區(qū)的盜竊事件發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)增大，此為人—地—物—組織多元關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如，當(dāng)一棟監(jiān)控設(shè)施少的居民小區(qū)中，出現(xiàn)一名非小區(qū)的無業(yè)人員，同時(shí)該人有在網(wǎng)絡(luò)上購(gòu)買相關(guān)開鎖工具的記錄，那么該小區(qū)此棟居民樓內(nèi)很可能發(fā)生相關(guān)盜竊案件，屬于人—地—物關(guān)系，需要引起公安機(jī)關(guān)高度重視，及時(shí)預(yù)警制止。當(dāng)多主體涉及越多，關(guān)系越復(fù)雜，就更加貼近于真實(shí)社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件。針對(duì)社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件多元關(guān)聯(lián)關(guān)系的分析，見表3。

表3 多元關(guān)聯(lián)關(guān)系表Tab.3 Multi-subject correlation table

4 社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

4.1 社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件演化邏輯

基于多米諾骨牌理論，構(gòu)建社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件的演化機(jī)理，即社區(qū)治安事件是由“人—地—事—物—組織”5類社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)主體要素疊加至閾值后，導(dǎo)致多米諾骨牌連鎖效應(yīng)，發(fā)生相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)事件以及后果。社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)多主體—風(fēng)險(xiǎn)事件—后果的演化邏輯模型，如圖2。

圖2 社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件演化邏輯模型圖Fig.2 The model diagram for evolution logic of community security risk event

如圖2所示，由“人—地—事—物—組織”5類風(fēng)險(xiǎn)要素形成社區(qū)多主體關(guān)聯(lián)，以“盜竊前科人員—老年型社區(qū)—涉及其他盜竊案件—攜帶盜竊工具—巡防組織力度不足”5個(gè)具體的多主體關(guān)系為例，它們相互之間的關(guān)系碰撞與疊加導(dǎo)致社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件演化，如同多米諾骨牌效應(yīng)一樣，由此接連產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)事件、后果。在每類風(fēng)險(xiǎn)要素形成之初，如果給予不同要素不同的積分值，即圖2中積分塊，在同一社區(qū)多主體關(guān)聯(lián)背景下積分塊疊加在一起，當(dāng)其最終積分和值超過最初設(shè)定閾值時(shí)，將及時(shí)提醒管理員并進(jìn)行人為干預(yù)，譬如密切監(jiān)控相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)要素中重點(diǎn)人員、重點(diǎn)場(chǎng)所、重點(diǎn)設(shè)備、重點(diǎn)團(tuán)體等，從而能夠在風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生之前及時(shí)予以制止，阻斷社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件演變。

4.2 社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法

基于構(gòu)建的社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件演化邏輯模型，提出社區(qū)治安事件預(yù)警方法。

社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件的演化邏輯模型很大程度上取決于社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)要素及其關(guān)聯(lián)關(guān)系，而這些社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)要素及其關(guān)聯(lián)關(guān)系就潛藏在社區(qū)的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)中，利用智能技術(shù)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將大數(shù)據(jù)變成“小事情”，為解決社區(qū)治安中的重點(diǎn)和隱患、為相關(guān)部門的精確治理提供精細(xì)化保障。知識(shí)圖譜在知識(shí)及其載體的關(guān)聯(lián)分析刻畫、數(shù)據(jù)挖掘、信息處理方面表現(xiàn)出優(yōu)異的信息可視化效果，可用于梳理社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)中的多主體關(guān)聯(lián)。通過知識(shí)提取、知識(shí)融合等技術(shù)搭建社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件的本體庫(kù)，常見的本體構(gòu)成要素有實(shí)例、關(guān)系、屬性、事件等，通過構(gòu)建出的本體庫(kù)發(fā)現(xiàn)本體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系從而搭建關(guān)聯(lián)關(guān)系庫(kù)，從海量的異構(gòu)數(shù)據(jù)中形成具有預(yù)警功能的社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件知識(shí)圖譜，并以當(dāng)下發(fā)案比例較高的盜竊類案件為例展現(xiàn)出其預(yù)警功能，如圖3。首先，分析并構(gòu)建社區(qū)盜竊案件的“人—地—事—物—組織”本體及關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)多主體知識(shí)圖譜；其次，采用在一定區(qū)域內(nèi)、一定時(shí)間段內(nèi)、同一時(shí)空下警務(wù)與社區(qū)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過概率統(tǒng)計(jì)學(xué)方法得出“人—地—事—物—組織”5類要素的每種特征的積分值，并根據(jù)該地區(qū)的盜竊案件大數(shù)據(jù)發(fā)案特征按照迭代計(jì)算、統(tǒng)計(jì)的方式預(yù)設(shè)出每類關(guān)聯(lián)關(guān)系在該區(qū)域內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)閾值。最后，將所有積分值及閾值一同融入到所搭建的知識(shí)圖譜中，形成具有預(yù)警功能的社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件知識(shí)圖譜。當(dāng)某種關(guān)聯(lián)關(guān)系類型的積分和值超過所設(shè)該類關(guān)聯(lián)關(guān)系的閾值時(shí)，就會(huì)及時(shí)預(yù)警并反饋相關(guān)主體關(guān)聯(lián)信息。

圖3 盜竊案件預(yù)警知識(shí)圖譜圖Fig.3 The knowledge graph of early warning of theft cases

以社區(qū)盜竊案件預(yù)警為例。假設(shè)將某社區(qū)聯(lián)網(wǎng)攝像裝置抓拍的眾多采集數(shù)據(jù)與后端大數(shù)據(jù)人員庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，得知該人具有盜竊前科(屬于“人”的風(fēng)險(xiǎn)要素)并計(jì)算得出積分值；然后結(jié)合社區(qū)建筑基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可以知道該社區(qū)的出入口有6個(gè)，進(jìn)出難易度程度低(屬于“地”的風(fēng)險(xiǎn)要素)得出此積分值；接著通過與互聯(lián)網(wǎng)上該人的數(shù)據(jù)痕跡得知其購(gòu)買過相關(guān)盜竊工具、有過搜索周邊相關(guān)路線痕跡、搜索一些反偵察方法痕跡(屬于“物”的風(fēng)險(xiǎn)要素)得到此積分值；最后針對(duì)“人—地—物”關(guān)聯(lián)關(guān)系系統(tǒng)提前通過迭代計(jì)算、統(tǒng)計(jì)的方式得出來該同一時(shí)空下閾值。綜合上述已有相關(guān)信息并將其轉(zhuǎn)化為積分和值并在知識(shí)圖譜中進(jìn)行預(yù)算和研判，一旦超過其閾值，知識(shí)圖譜將及時(shí)向管理員預(yù)警，并反饋該類關(guān)聯(lián)關(guān)系下知識(shí)圖譜中所有內(nèi)容信息，告知相關(guān)單位并及時(shí)處理，將社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)隱患遏制在源頭。

5 結(jié)論

社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)多主體關(guān)聯(lián)分析是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的基本前提，本文在詳細(xì)分析事件驅(qū)動(dòng)的“人—地—事—物—組織”多主體關(guān)聯(lián)機(jī)制的基礎(chǔ)上，結(jié)合社區(qū)真實(shí)案例分析研究，得到如下結(jié)論：

(1)根據(jù)社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生邏輯，構(gòu)建出社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)邏輯演化模型。

(2)結(jié)合知識(shí)圖譜技術(shù)以及多主體特點(diǎn)，提出通過構(gòu)建的本體庫(kù)和關(guān)聯(lián)關(guān)系庫(kù)搭建出知識(shí)圖譜的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。

(3)本文采用技術(shù)手段，通過以概率統(tǒng)計(jì)學(xué)的方式設(shè)定出相關(guān)積分值和閾值，提出實(shí)現(xiàn)治安風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警方法。但是本文僅在理論層面對(duì)社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法進(jìn)行初步探討，關(guān)于社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)圖譜的構(gòu)建依然在進(jìn)行中。今后還需圍繞基于知識(shí)圖譜的各類社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)警方法開展系列研究，以期為我國(guó)社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)防范提供支撐。