胡铁流
湖北警官学院侦查系,湖北 武汉 430034
大数据来源于英文单词Big data,是指互联网中的海量数据。在互联网发展的早期,互联网终端数量较少,网络信息量不大。这一时期的互联网用户通过搜索引擎,利用关键词搜索等方式可快速有效地寻找到自身需要的信息。但随着互联网的高速发展,网络终端大幅增加,互联网空间内的数据量呈几何式增长。运用传统的信息处理方式,已经无法满足终端用户的需要。同时近年来部分搜索企业利用自身的垄断优势,为客户大量推荐广告信息,使得用户的权益受到损害。在此背景下,美国著名信息数据专家维克托·迈尔-舍恩伯格与肯尼斯·库克耶与2008年联合提出了大数据概念。在这一理论中,明确提出了网络信息的处理原则,并在实践应用中,总结出了新型的信息处理方式。
大数据理论一经推出,就引起了我国刑侦单位的重视。刑事侦查最重要的工作就是搜集并分析信息,这一工作特征与大数据分析模式极为吻合。但由于大数据应用模式尚不成熟,其在刑事侦查领域的应用仍然存在一定的问题。首先部分操作人员缺乏大数据分析的经验,在工作开展的过程中,难以有效甄别隐秘性较强的信息。其次近年来我国居民的信息保护意识逐渐增强,针对刑事侦查工作开放的信息空间逐渐缩小。再有随着计算机技术的普及,部分犯罪分子的反侦察能力不断增强,在日常的互联网应用中,极为注意对信息的保护。
我国刑事侦查领域的工作人员,具有优良的工作传统,在遇到困难的情况下,总会寻找到新型的工作方式。首先针对缺乏大数据应用经验不足的问题,我国的刑侦单位可调派业务骨干,进入到计算机企业内部开展学习,通过这样的方式,刑侦单位的技术人员可快速掌握先进的应用知识。其次针对信息开放的问题,我国应当开展相关的立法工作,明确刑侦工作的信息搜索范围。同时针对重大案件,主要网站应当给予积极配合。再有针对犯罪分子反侦察能力增强的问题,刑侦单位应当适当引入人工智能系统,通过其强大的运算能力以及学习能力加强对隐性信息的检查。
在刑侦工作中,锁定犯罪嫌疑人是极为重要的工作。传统的侦查模式往往是从受害人的社会关系入手,通过对作案动机的分析,逐步排查犯罪嫌疑人。但这样的排查过程存在一定的局限性,部分犯罪动机不明显的嫌疑人常常难以被锁定。针对这一问题,刑侦单位可运用大数据分析系统,扩大搜索范围。首先刑侦单位应当在全网范围内,寻找与受害人、犯罪现场以及作案时间等有关的犯罪信息。同时将搜索到的信息进行关联比对,并将可疑信息的发布人定为犯罪嫌疑人。
在对犯罪嫌疑人实施抓捕的过程中,寻找到犯罪嫌疑人的位置,通常是抓捕工作的重点。传统的定位工作通常是依据嫌疑人的活动习惯并运用长期守候的方式,对嫌疑人进行抓捕,但这样的模式效率较低并且占用了大量的警力。在当下的技术条件下,我国刑侦部门可以运用大数据分析系统对犯罪嫌疑人进行搜寻。首先可针对嫌疑人作案前遗留的信息进行分析,并总结出嫌疑人的持续逃亡能力。其次可运用信息技术,对当地主要出入口的监控信息进行分析,已确定嫌疑人的大致范围。最后刑侦部门可对重点范围内,新出现的手机号码以及交流工具进行跟踪,从而获得更加准确的抓捕范围。
犯罪嫌疑人往往会选择环境较为复杂的地点进行隐藏,使得抓捕工作较难开展,并且增大了安全风险。针对这一问题,刑侦单位可运用大数据分析系统,对犯罪嫌疑人的社交情况进行分析。之后刑侦单位可选择其重点的社会关系,将犯罪嫌疑人诱离藏身地点。其次针对社会关系不清晰的嫌疑人,刑侦部门可模仿网络交友以及快递外卖的身份,突破犯罪嫌疑人防线。
我国的刑事侦查工作中,大数据已经得到了广泛的运用。首先,通过大数据分析,对于犯罪嫌疑人的搜索工作将更加高效。其次运用大数据分析,可快速锁定犯罪嫌疑人的具体位置。再有在抓捕过程中,可运用大数据分析系统,模仿犯罪嫌疑人的主要社会关系,并将其诱离藏身地点进行抓捕。