浅析信息化技术在特殊人群防控应用研究

2019-03-11 07:25马文学
数字通信世界 2019年2期
关键词:特殊人群防控社区

马文学,秦 晓

(1.一体化指挥调度技术国家工程实验室,北京 100192;2.武警部队,北京 100089)

随着城市化的不断发展,外来人口增加、贫富悬殊、文化冲突等问题的突出,以“打击工作”为主的社会治安管理模式已不能满足时代的需求,特殊人群作为潜在的社会治安隐患群体,其控制不当则往往演变成治安高危人群,如何有效预防和管理特殊人群是当代社会管理中亟需解决的主要问题之一。

在欧美国家,很多城市社区已经通过情境预防预防犯罪,并取得了很好的效果,如奥斯卡·纽曼在《防卫空间-通过城市设计预防犯罪》一书中提出了“可防卫空间”的概念[1];1971年,杰佛瑞在著作《通过环境设计预防犯罪》中提出应当重视事前通过环境设计预防犯罪[2]。然而在我们国家,社区内犯罪预防设计基本属于一片空白,特殊人群在我国以前社会管理中经常被忽视,然而特殊人群违法犯罪和肇事已成为当前影响社会稳定和构建和谐社会的一大因素或者隐患。

情景预防的主要思路包括很多,本文旨在通过防控目标对象的角度,以特殊人群为主体,通过完善视频技术监控体系,实时采集特殊人群进出及轨迹信息,并在此基础上,依托后台智能算法,及时推送预警信息,进而让行为人认识到犯罪的行为难度增加,被捕的可能性增大,收益减少,以此来减少犯罪的结果。

1 特殊人群防控应用研究的背景

1.1 特殊人群概念界定

特殊人群,不同社会管理领域对其范围有不同界定,理论上是指那些因主客观原因导致在社会竞争中处于不利形势的“边缘”人群[3]。本文所探讨的特殊人群,是针对公共安全管理领域而言,由综治办于2015年发布的《社会治安综合治理基础数据规范GB/T 31000-2015》中定义的五类人员,具体包括刑满释放人员、社区矫正人员、肇事肇祸等严重精神障碍患者、吸毒人员、艾滋病危险人员。针对这部分v人员,全国已经陆陆续续开展相应的数据采集录入工作,如何利用信息化技术盘活这些实时、海量的静态数据,高效挖掘特殊人群人员行为特征,并对异常行为推送预警信息,成为本文研究的重点。

1.2 特殊人群防控应用研究理论依据及关键技术

1.2.1 情景预防理论基础

情景预防是由美国罗格斯大学学者罗纳得·克拉克[4]提出,他依据“控制环境—增加难度—减少汇报—预防犯罪”这假设提出了一些了具体措施,指通过恰当的改变或控制日常生活情境,来让行为人认识到犯罪行为难度增加,进而减少犯罪机会。针对社区犯罪预防,可通过边界及出入口犯罪预防安全设计,即通过增加摄像头、进出小区通过人脸识别等方式来消减犯罪场景。

1.2.2 多维一体关系管理机制

本文研究以“人”为中心,通过整合“人”的“居住、出行、工作、社会关系、案件、娱乐”多维信息,形成围绕人的多维一体的闭合管理模式,即通过全息感知、数据互联等手段,以特殊人群为原点,将其管理半径扩散到其所关联的居住、工作、出行等信息,从微观层面出发,形成特殊人群的日常生活网络,将分散的点连接成线,继而形成一个面,在发现异常情况时,可随时调动相关信息,比如吸毒人员复吸现象,可快速定位到该吸毒人员所居住地,历史戒毒情况记录、关联亲人等,简化搜索、调研流程,根据关联信息快速关联对应的处置方案,并快速调度对应的机构及人员进行处置。

1.2.3 “端+云”技术手段

物联网的出现,让全面感知、实时传递成为常态,而云计算出现,使每秒10万亿次的运算能力成为可能;依靠多样化终端(比如门禁、视频、人脸识别、手环等)可为社区、街道实时采集人员信息、人脸信息、指纹信息、车牌信息等,并通过数据清洗、数据整理、数据分发等方式,将采集的数据依据一定的规则存储到云平台上,通过统计分析方法和数据模型测算犯罪数量与特定因素之间的相关关系,依照数据驱动决策方法。比如,针对社区特殊人群,可通过采集特殊人群进出口人脸信息,掌握特殊人群的行动轨迹,如何时进社区,何时去戒毒所,这个月去社区报到过几次,实现轨迹信息全掌握,将传统的纸质、人工管理及服务模式转换为电子化、信息化的可追踪的手段。

2 信息主导下特殊人群防控特征分析

2.1 信息化技术与特殊人群管理、服务流程的融合

科技手段的出现改变了传统的单一的、点对点的服务管理模式,比如工作流引擎的出现,可标准化社区、街道日常服务流程,提高工作效率,实现特殊人群管控无死角。如可通过流程化的方式实时获取社区某个精神病人历史治疗记录、社区工作人员随访记录、公安人员巡防记录以及下次责任医生面访时间,实现业务流的在线化,可追溯化。

2.2 特殊人群管理与服务信息处理的集约化和智能化

在日常综治工作中,公安、监狱、司法所、法院等防控机构存储了大量的案卷、档案、报表、文件数据,这些属于无关联性的非结构化数据,但缘于记录的非结构化数据只有转换为能够测量的结构化小数据才有应用的价值。数据治理技术的应用,可将这些信息通过数据清洗、数据挖掘等手段按照不同标签实现分布式存储、层次化分析,进而发现表象信息所反映的实质内容,充分利用采集的海量信息,实现特殊人群异常行为的预警预测。

2.3 系统的开放性、共享性

系统的开放性,一方面,打破了派出所、司法所、戒毒所、医疗部门之间的信息壁垒,以特殊人群为对象,将其关联的车、居住地、事件以及历史服务信息以树状图形式关联起来,充分挖掘、整合和利用各类信息,并依靠技术手段实现各要素之间、要素与网络之间的互联互通和共享,增大了防控的覆盖面;另一方面,在数据共享的基础上,可根据特殊人群类型,提供个性化的服务应用,比如心理建设、专业教育培训,更好的也有针对性的为特殊人群进行服务。

3 信息化技术在特殊人群防控应用场景分析

3.1 打造特殊人群全域感知的防控圈

特殊人群作为治安防控的重点,其强流动性给相关管理及服务机构日常管理带来了巨大的挑战,亟需从空间和时间的维度保证特殊人群服务与管理的周期性与连续性。物联网的出现将管理与服务的触角触及到神经末梢,以智能探头、智能门禁、人脸围栏、语音围栏、网络围栏、重点围栏出入市境监测感知系统为代表的感知终端,可实时传递现场采集的人脸、指纹、语音信息,实现特殊人群来有登记、动有轨迹、走有注销的目标。

3.2 编织围绕特殊人群的关系网络

基于物联网打造的“全息感知,智能防控”的防控圈,在数据后台智能算法操作下,自动匹配和关联特殊人群手机、MAC、虚拟身份、居住情况、经济情况、日常行踪、来源地域等数据,归纳出特殊人群画像信息,建立特殊人群“一人一档”数据模型,即以“人”为中心,整合“人”的“居住、出行、工作、社会关系、案件、娱乐”等信息,刻画特殊人群行为特征和社会关系网络,通过对辖区特殊人群的个性化行为分析,实现对弱势群体的精准服务,有效掌控。

3.3 个性化算法推荐实现精细化管理

个性化算法的核心包括两个,一个是前端采集的海量数据;另一个是后台模型分析工具;比如可通过分析某一类群体的行动轨迹、行动规律、对外联系,发现可能会引发社会稳定的事件并预警;除此之外,通过积累的业务技战法中的轨迹分析、以点搜人、昼伏夜出、聚焦点分析等模型库,可判断社区特殊人群异常行为,比如吸毒人员是否有吸毒复吸,矫正人员是否有离开矫正区域,并结合各类业务知识库,打造了能24小时不间断增强“学习”+“工作”的电子社区警察,彻底解放基层警力,智能化预警安全异常人员和事件,实现高效智能的社区安全管理。

图1 “一人一档”关系模型图

3.4 建立信息互联互通应急联动机制

通过信息集成,公安机关可与卫生、司法、民政、劳动和社会保障、教育、文明办、综治办等建立互联互通平台,共享特殊人群实时信息,并动态监控,一旦出现矛盾纠纷、违法犯罪、突发事件时,可及时通过移动端将信息反馈给指挥中心,和依据现场采集的视频信息、业务流信息,合理调度应急资源、应急预案进行处置。

4 结束语

特殊人群管理与服务工作是社会管理工作创新的重要内容,作为潜在的社会治安隐患群体,有针对性的解决当前特殊群体的服务和管理问题,对于治安防控具有积极的意义。物联网、移动互联网、大数据、云计算等技术的出现,为特殊人群管控提供了一种全新的管理模式,即以信息为先导来整合、引导和分配社区服务管理资源,能够使特殊人群服务管理从定性变为定量、静态变为动态、单一变为综合、滞后变为实时。

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