劉莉莉,貢曉靜,秦 概

(1.廣西警察學(xué)院,廣西 南寧 530028;2.廣西南寧市公安局青秀分局,廣西 南寧 530028)

0 引言

信息化、建設(shè)智慧城市、平安城市的發(fā)展要求以及大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,大力推動了科技強(qiáng)警的步伐,廣西公安在加快信息化建設(shè)的過程中建立了很多科學(xué)的地理信息系統(tǒng),大大提高了公安機(jī)關(guān)防范和打擊犯罪的效能。近年來,在公共安全建模與預(yù)測領(lǐng)域也取得了一定的成果,并通過應(yīng)急指揮系統(tǒng)解決了一些特、重大事件。但是,一些易發(fā)案件的發(fā)案率還是居高不下,這影響到社會治安和民眾生活質(zhì)量,也不符合平安城市的建設(shè)要求。因此,對警情進(jìn)行預(yù)測是將是很重要的一項(xiàng)工作。

隨著公安數(shù)據(jù)的海量增長,傳統(tǒng)的基于個人經(jīng)驗(yàn)的警情分析已逐漸滿足不了日益增長的犯罪數(shù)據(jù)以及錯綜復(fù)雜的時空關(guān)聯(lián)關(guān)系。當(dāng)下,警情預(yù)測應(yīng)該在大數(shù)據(jù)的支持下,通過可視化的方式,即地理信息系統(tǒng)展示,對海量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行時間、空間等進(jìn)行相關(guān)性分析,得出準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果,定位警情高發(fā)地域和時域,為公安機(jī)關(guān)警力部署提供決策依據(jù)。利用環(huán)境犯罪學(xué)的相關(guān)理論以及地理信息技術(shù),對警情進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與時空相關(guān)性分析,將成為公安機(jī)關(guān)未來研究的重點(diǎn)之一。

1 國外研究現(xiàn)狀

在時空關(guān)聯(lián)挖掘算法上,較為認(rèn)可的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的算法主要有Apriori算法和PF-Growth算法,主要針對“購物籃”類型的數(shù)據(jù)庫,是非時空屬性的數(shù)據(jù)。

Marcin Gorawski等[1]在傳統(tǒng)的Apriori算法基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)集連接步驟進(jìn)行改進(jìn),通過擴(kuò)展自連接的約束條件,獲得更多候選項(xiàng)集和頻繁項(xiàng)集,進(jìn)而生成時空關(guān)聯(lián)模式。

人們從外界獲取的信息約有80%以上來自于視覺系統(tǒng),可視化分析的優(yōu)勢在于能夠直觀形象地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形或圖表,向用戶提供知識化結(jié)果,并且能夠直觀地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的差異或關(guān)聯(lián)。因此,可視化時空分析是當(dāng)前時空關(guān)聯(lián)分析領(lǐng)域應(yīng)用較為廣泛的研究方法之一。

2011 年年底美國警方公布開發(fā)了一個名為 Blue CRUSH的犯罪預(yù)測軟件,稱此軟件可以對已發(fā)案的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來預(yù)測今后犯罪將發(fā)生的時空。一些城市試用了此軟件后犯罪率降低了30%。

國外一些地區(qū)已經(jīng)在日常警務(wù)工作中使用犯罪預(yù)測技術(shù),犯罪率有了明顯降低。如美國肯特利用 Pred Pol將盜竊降低了 15%～50%,美國蘭凱斯特市使用 IBM SPSS Modeler 將犯罪率降低了42%,大曼徹斯特警局利用犯罪預(yù)測,將入室盜竊降低了 26.6%等。

2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀及水平

目前在國內(nèi),不少學(xué)者結(jié)合自身研究領(lǐng)域?qū)r空數(shù)據(jù)進(jìn)行了時空關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的擴(kuò)展和改進(jìn)。

岳慧穎[2]提出的時空數(shù)據(jù)挖掘算法(Shi Kong Data Mining,SKDM),先考慮空間約束條件后綜合考慮時間因素,得到有時間與空間約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則。夏英[3]、張俊[4]等學(xué)者借鑒SKDM算法思路,提出了時空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Spatio-Temporal Apriori (STApriori)算法,該算法用于智能交通指揮可科學(xué)有效地緩解城市交通擁擠,調(diào)整城市交通流量分布。郭文月[5]使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,研究了用于表現(xiàn)時空事件特征的可視化表達(dá)方式,再運(yùn)用可視化分析系統(tǒng)對全球恐怖主義事件的時空分布特征、局部對比特征及整體趨勢進(jìn)行可視化分析,最后利用ArcGIS處理工具構(gòu)建社會安全事件可視化表達(dá)模型。柳林等[7]對城市入室盜竊案件進(jìn)行了研究分析,揭示了一定區(qū)域環(huán)境內(nèi)犯罪者的行為特征,之后又利用隨機(jī)森林分析方法及時空核密度分析方法分別對不同周期的犯罪熱點(diǎn)進(jìn)行了預(yù)測,通過實(shí)例分析,得出最優(yōu)預(yù)測方法。借鑒美國的Blue CRUSH軟件,國內(nèi)學(xué)者閻耀軍等[8]研發(fā)的以北京市懷柔區(qū)為研究區(qū)域的犯罪預(yù)測時空定位信息管理系統(tǒng)于2013年4月在北京市懷柔區(qū)投入運(yùn)行,運(yùn)行2個多月的數(shù)據(jù)顯示,該系統(tǒng)明顯地降低了犯罪的發(fā)生率,提高了各類案件的破案率,并為懷柔區(qū)警力部署提供了科學(xué)的決策,減少了警務(wù)分布的盲目性和隨機(jī)性。

總體來說,雖然很多學(xué)者研究了警情時空分布的形成原理,然而他們選取的空間環(huán)境數(shù)據(jù)項(xiàng)各有千秋,再加上不同城市環(huán)境的差異性,這些研究對警情時空的關(guān)聯(lián)分析仍顯匱乏,亟須深入發(fā)掘。

3 廣西警情預(yù)測存在的問題

目前,廣西公安機(jī)關(guān)案件除涉穩(wěn)、電詐案件有預(yù)警外,其他犯罪基本沒有預(yù)警,據(jù)有關(guān)方面統(tǒng)計,世界各國警察與人口數(shù)量的平均比例是35名/萬人,而我國的警民比例遠(yuǎn)低于這個數(shù)。一些已經(jīng)發(fā)生的案件都有可能無法破案,這與人力、財力、物力息息相關(guān),警力不足是一個很大的原因,公安機(jī)關(guān)打擊犯罪還處于一種被動局面,即案件發(fā)生后的破案而不是案發(fā)前的預(yù)測。即使有預(yù)警采用的也是傳統(tǒng)的人工分析,如盜竊(包括入室盜竊、盜竊電動自行車)主要還是依靠民警的個人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行警情預(yù)測分析,通過同類案件、同一犯罪主體、犯罪環(huán)境和時間的規(guī)律進(jìn)行分析預(yù)測,在海量的數(shù)據(jù)中,犯罪原因、主體、發(fā)案現(xiàn)場的環(huán)境等關(guān)系盤根錯節(jié),人工分析費(fèi)時而且還容易出現(xiàn)遺漏,并且需要大量的經(jīng)驗(yàn),一般的民警根本無法完成。所以,傳統(tǒng)的基于個人經(jīng)驗(yàn)的警情分析已不能應(yīng)對日益增長的犯罪數(shù)據(jù)以及錯綜復(fù)雜的時空關(guān)系。如果將海量的數(shù)據(jù)交由計算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行分析預(yù)測,瞬間就能得出結(jié)果。實(shí)現(xiàn)這個目標(biāo)并不是不可能,國內(nèi)外諸多學(xué)者已經(jīng)在犯罪預(yù)測領(lǐng)域取得了一定的研究成果[9]。

3.1 側(cè)重個案分析

目前廣西對警情的預(yù)測研究大多側(cè)重某個案例的分析,提出的方法比較分散,沒有形成一個通用的技術(shù)框架。比如情報氣象站,通過發(fā)案區(qū)域監(jiān)控、案件以及重點(diǎn)人員管控模型進(jìn)行組合數(shù)據(jù)分析得出預(yù)警信息,這些預(yù)警針對的是涉穩(wěn)事件,預(yù)警重點(diǎn)為報復(fù)社會人員、非正常上訪人員、精神病人、揚(yáng)言報復(fù)社會的極端人員等,其他犯罪如盜竊、搶奪、搶劫等沒有納入預(yù)測的行列,而盜竊案的發(fā)案率是相當(dāng)高的,有時盜竊還會在特定的環(huán)境影響下演變?yōu)閭Π干踔撩?嚴(yán)重影響了公民的生活質(zhì)量,也影響了公民對公安機(jī)關(guān)的滿意度。所以,普通案件預(yù)測同樣應(yīng)該得到重視。

3.2 犯罪預(yù)防措施具有一定的盲目性

為降低城市犯罪的發(fā)生率,公安機(jī)關(guān)一般會采用街面巡邏和設(shè)置社區(qū)警務(wù)的方式,雖然對預(yù)防犯罪起到了一定的作用,但是,由于街面巡邏具有盲目性和隨機(jī)性,民警對犯罪發(fā)生的時間和地點(diǎn)不能事先預(yù)測,再加上一些犯罪主體反偵察能力較強(qiáng),他們通過事先踩點(diǎn),伏擊守候,在巡邏民警離開后再實(shí)施犯罪。還有一些犯罪是臨時起意,其中有環(huán)境因素的影響,比如天氣、犯罪主體的心情等。由于警力不足,公安機(jī)關(guān)不可能做到任何區(qū)域時時刻刻都有人巡邏,犯罪主體總會有見縫插針的機(jī)會,這樣的街面巡邏會造成人力物力的浪費(fèi)[10]。

4 解決策略

4.1 研發(fā)應(yīng)用于實(shí)際警務(wù)工作的警情預(yù)測信息系統(tǒng)

近年來,國內(nèi)研究犯罪預(yù)測的學(xué)者大有人在,但鮮少應(yīng)用于警務(wù)實(shí)戰(zhàn),偏重于理論研究。我國正處于并將長期處于社會主義初級階段,全國老齡化問題日趨嚴(yán)重,警民比例短期內(nèi)不可能有大幅提高,所以,在有限的警力條件下,要擺脫人工分析進(jìn)行預(yù)測的瓶頸,必須依靠科技的力量增強(qiáng)公安機(jī)關(guān)的執(zhí)法能力,美國的 Pred Pol 犯罪預(yù)測平臺、IBM SPSS Modeler的犯罪預(yù)測、大曼徹斯特警察局采用最佳覓食者理論預(yù)防犯罪及國內(nèi)的犯罪預(yù)測時空定位信息管理系統(tǒng)都表明警情預(yù)測能有效地降低犯罪率。但是,犯罪的發(fā)生與很多因素相關(guān),如環(huán)境、犯罪主體的思想活動、人們的生活習(xí)慣、建筑物結(jié)構(gòu)、地形、天氣等,要從這些因素入手進(jìn)行研究才有可能達(dá)到準(zhǔn)確的警情預(yù)測,這就需要相關(guān)部門加強(qiáng)對犯罪地理學(xué)、時空數(shù)據(jù)模型、時間數(shù)據(jù)挖掘和犯罪形成機(jī)理的研究,開發(fā)出能夠正確預(yù)警的信息系統(tǒng)并應(yīng)用于警務(wù)實(shí)戰(zhàn)。

4.2 擴(kuò)大警情預(yù)測范圍

南寧市自2018 年以來發(fā)生在街面、入室盜竊、盜竊電動自行車等傳統(tǒng)侵財類案件發(fā)案率占刑事案件的一半以上,而且具有專業(yè)性、職業(yè)性、團(tuán)伙性和跨區(qū)域性的特點(diǎn),這些案件發(fā)案率高但是破案率低,即使破案,贓款贓物也很難完全追回,對社會治安穩(wěn)定和人民生活質(zhì)量的影響非常大。所以,防治這些易發(fā)案件是保障社會治安穩(wěn)定和民眾生命財產(chǎn)安全的有效手段。相關(guān)部門僅僅將報復(fù)社會人員、非正常上訪人員、精神病人、揚(yáng)言報復(fù)社會的極端人員進(jìn)行警情預(yù)測還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,其他多發(fā)性案件同樣會對社會治安產(chǎn)生威脅,也應(yīng)該納入警情預(yù)測。

4.3 針對性地進(jìn)行巡防

警情何時何地發(fā)生,受到時間維、空間維動態(tài)性、關(guān)聯(lián)性和不確定性的影響,而且警情發(fā)生的原因也很復(fù)雜,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法不具備處理多個數(shù)據(jù)項(xiàng)集復(fù)雜關(guān)系的能力。因而,街面巡邏依靠的是對歷史發(fā)案情況的經(jīng)驗(yàn)總結(jié),找出易發(fā)案地段和時段從而進(jìn)行巡防,不能準(zhǔn)確地預(yù)測發(fā)案時間和地點(diǎn),具有一定的隨機(jī)性和盲目性,犯罪嫌疑人仍然有機(jī)可乘。使用科學(xué)預(yù)測警情的信息系統(tǒng)能準(zhǔn)確地預(yù)測未來一段時間警情發(fā)生的時空,公安機(jī)關(guān)就可以提前部署警力在這些時空,既避免了警力的浪費(fèi),也能預(yù)防犯罪的發(fā)生。

5 結(jié)語

從國內(nèi)對警情預(yù)測的研究來看,時空關(guān)聯(lián)的理論、方法、模型研究多,應(yīng)用比較少,特別是一些經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份走在了前面,而且已經(jīng)取得了一些成果,但是警情的發(fā)生規(guī)律、成因及變化趨勢都會有所區(qū)別,因此,任何一種警情的時空關(guān)聯(lián)分析研究都不能脫離當(dāng)?shù)卣?、?jīng)濟(jì)、文化背景,廣西可以到這些省份進(jìn)行實(shí)地調(diào)研,借鑒其預(yù)測技術(shù)與成果以及寶貴經(jīng)驗(yàn),但需要緊密結(jié)合本省城市的特點(diǎn)以及特定犯罪類型,并與有實(shí)力的公司進(jìn)行合作開發(fā),研發(fā)出科學(xué)的適合本地區(qū)的警情預(yù)測信息系統(tǒng),得出客觀合理的警情預(yù)測結(jié)果,通過測試進(jìn)行不斷優(yōu)化,再向全區(qū)甚至全國進(jìn)行推廣使用。相信,在不久的將來,廣西也可以利用先進(jìn)的警情預(yù)測技術(shù)降低犯罪的發(fā)生率,給民眾一個更加安全穩(wěn)定的社會治安環(huán)境。