大数据在重点人口社区心理服务与干预中的应用

马锦飞　王金玲

在党的十九大报告中，习近平总书记提出：“建设平安中国，加强和创新社会治理，维护社会和谐稳定，确保国家长治久安、人民安居乐业。”“第一个阶段，从2020年到2035年，在全面建成小康社会的基础上，再奋斗十五年，基本实现社会主义现代化。基本公共服务均等化基本实现，全体人民共同富裕迈出坚实步伐;现代社会治理格局基本形成，社会充满活力又和谐有序。”习近平总书记的治理思想符合社会历史的发展规律，具有重大的理论和实践意义。

同时，习近平总书记在党的十九大报告中进一步指出：“加强社区治理体系建设，推动社会治理重心向基层下移，发挥社会组织作用，实现政府治理和社会调节、居民自治良性互动。”社区是社会的重要基础，社会治理好坏的关键，在于基层社区治理的能力和水平。“加强和创新社会治理，关键在体制创新，核心是人，只有人与人和谐相处，社会才会安定有序。社会治理的重心必须落到城乡社区，社区服务和管理能力增强了，社会治理的基础就实了。”

重点人口管理是社会治理工作的重要组成部分，在预防、发现、控制、打击违法犯罪活动，实现治安综合治理，维护社会和谐稳定方面发挥了积极的作用。《公安部重点人口管理规定》指出，重点人口是指具有危害国家安全或者社会治安嫌疑，由公安机关重点管理的人员。随着改革开放的不断深入，区域经济不断融合发展，人口流动速度加快，流动体量也大幅增长，客观上导致重点人口在管理上难度增加，传统的重点人口管理模式难以适应新时代的要求。目前，重点人口管理主要存在以下三个特征：教育、帮教管理措施缺少人文关怀;在重点人口管理上存在管理弱化现象;信息化应用水平有待提高。在推进社区心理服务体系建设工作中，重点人口管理是一个关键点，以大数据为技术手段可以为重点人口犯罪行为的预测提供便利。

一、大数据在社区心理服务体系建设领域的应用

近年来，大数据技术在社会各行各业得到了广泛应用，心理学作为社会科学的重要组成部分，致力于探讨人类的心理与行为规律。互联网平台和网络应用积累的海量网络大数据记载着大规模人群所思、所想和所感，这为挖掘人类的心理与行为规律提供了庞大、客观、真实的数据资源。在这个信息化时代，从微观到宏观，一个全面高效安全的、基于互联网技术的社区心理服务体系有待建设。

（一）基于大数据的重点人口犯罪行为预测变量

导致犯罪行为的社会因素有很多，而诱发犯罪更重要的因素是犯罪嫌疑人的个人因素。心理问题并不是无迹可寻，往往会有一些行为表现，这就使犯罪行为和犯罪行为的预测变为可能。基于大数据的社区心理服务体系建设中的犯罪行为预测以预测警务理论作为理论基础，预测警务理论和实践的基本概念使我们可以根据现有的数据对未来的犯罪活动进行概率推断。

预测方法可以结合更广泛的数据，从而对犯罪可能发生的地点和犯罪嫌疑人可能被定位的地点作出预测。这些预测性的特征变量可分为空间、时间、社交网络三类。一是空间变量。犯罪嫌疑人一般从以下3个维度出发，寻找合适的空间变量。潜在受害者的活动范围：以抢劫、盗窃为例，大型商超和酒店人流繁杂，很容易给扒手可乘之机;犯罪嫌疑人的逃生路线：高速公路、大桥隧道、地铁等等为犯罪嫌疑人提供了方便快捷的逃跑方式;犯罪嫌疑人的落脚点：酒吧、成人用品店、快餐连锁店、公交站、公共医疗站这些人流密集且不容易引起注意的地方是犯罪嫌疑人极佳的临时落脚点。二是时间变量。时间变量会随天气、活动、节日等因素改变。社会学家认为高温会引发愤怒、沮丧等情绪，导致人類的攻击性行为，因此和暴力相关的犯罪会增加。温度较高时，人们在室外活动时间较长，更有可能成为受害者，此外，无人的房子也更有可能成为窃贼的目标。其他的时间如薪水发放日、大型文体活动举办期间、夜间、自然灾害期等也更容易引发犯罪事件。三是社会关系网络。该变量描述了两个个体之间的关系。这些关系当中包含积极和消极的关系。积极的关系有家庭亲属关系、朋友关系、同事关系等等。消极的关系如施害者与被害者、债务纠纷的债权人和债务人。当我们明确预测方向的时候，就可以选择将某一类的关系作为预测变量。例如，分析人员在试图预测嫌疑人的藏身之处时，使用积极关系中的变量去做预测分析可知，通常嫌疑人有很大的概率投奔自己信任的人。

（二）基于大数据的重点人口监管流程

基于大数据的社区心理服务体系建设是一个综合的流程，包括数据收集、犯罪预测分析、采取干预行动、刑事响应四个运行环节。

1.数据收集。根据不同的分析主题将不同数据源的数据汇集起来，并依据不同的分析主题将其有机地融合在一起，这个过程被称为数据融合。除了警方已有的数据外，也要将各类商业、基础设施、人口统计学等数据融合其中，形成一个高风险位置、个人和群体紧密结合的图像。

2.犯罪预测分析。主要包括四类：预测犯罪的方法、预测犯罪嫌疑人的方法、预测犯罪嫌疑人身份的方法和预测犯罪受害人的方法。预测犯罪的方法主要指应用于预测犯罪风险增加的地点和时间的方法。预测犯罪嫌疑人的方法可以用来识别将来可能犯罪的个人。预测犯罪嫌疑人身份的方法用于精确匹配特定的过去犯罪的最有可能的嫌疑人画像。预测犯罪受害人的方法是指采用类似于聚焦犯罪嫌疑人、犯罪位置和高风险时间等方法，用于识别可能成为犯罪受害人的群体或在某种情况下的个人。

3.采取干预行动。这类干预行动分为三类：一般干预、特定的犯罪干预和特定的问题干预。一般干预指分配更多的警力资源用于响应增加的风险，比如对“犯罪热点”派更多的警察，或者对“热点人物”分配更多的假释和缓刑联系人。特定的犯罪干预是针对特定的犯罪类型量身分配资源，这些资源投放和干预行动可能聚焦于一个给定的热点或一个处于犯罪风险的特定的个人。特定的问题干预是指对特定位置、人群、个人的犯罪风险进行识别，并采取有针对性的情境预防措施。

4.刑事响应。当警方发起干预后，部分犯罪嫌疑人可能被逮捕，部分犯罪嫌疑人可能远离该热点位置，从而导致热点位置冷却下来。这些变化将使最初的数据发生变化，必须通过新一轮的数据收集、分析和干预，再次启动新的业务循环。

二、重点人口社区心理服务体系平台的构建

（一）正确把握大数据理念，培育大数据思维

大数据在人们的生活中无处不在，公安机关必须充分重视大数据，利用大数据来展开警务分析预测工作。针对重点人口，公安机关应率先在重点领域开展应用示范，如：提高公安机关的大数据安全态势感知能力，加强公安机关对大数据的预测能力和应急处置能力，提高公安机关的情报分析能力。

（二）重视硬件建设，着力解决保障问题

通过人工智能分析平台构建前科人员再次犯罪预测模型，可以为事先防控犯罪提供科学的参考依据。在大数据时代，公安机关要以实战、实用为追求，开发建设各类数据分析应用平台系统。建立社区重点人口心理测评档案系统，包括基本人口学信息采集、心理测评信息采集、线下民警和居委会信息搜集;搭建社区重点人口大数据信息平台，包括大数据采集手段的应用途径、大数据信息的搜集和储存方式，从而推动公安机关将掌握的海量数据最大限度地服务于社区治理工作。

（三）依托预警APP推进大数据平台建设

数据的流动性和可获取性是大数据发展最大的障碍，最主要的技术难题在于大数据平台的兼容和通道的建立。犯罪行为预测要实现联动需要攻克的最大障碍就是信息的共享性和传输的便捷性，所以要在机制上进行一次根本性的改革。一是推翻传统理念，提升犯罪预防在公安工作中的地位;二是充分调动不同警力的积极性，使其主动投身到犯罪预防中，并在起步阶段尽量避免给民警增加额外的工作负担;三是借助新型手段构建共享平台，形成一套多警种参与的预防工作合成作战机制，并形成相互协作、相互促進的良性循环。

（四）大数据犯罪行为预测与公民权利关系的平衡

我国现行法律对大数据可涉及的范围并没有明确的限制与规定，导致大数据可能会侵犯公民的隐私。虽然在一般情况下并不涉及个人隐私，但是在大数据分析下有可能推算出更有价值的信息，而这些信息可能会涉及公民的隐私。虽然大数据可以帮助公安机关提前预测犯罪行为的发生，但是在犯罪行为未发生之前，公安机关如何对被预测者进行干预且不侵犯公民的人身自由权是个值得研究的问题。

三、结语

在大数据时代，警务人员和社区心理工作者必须顺应社会发展趋势，实现数据资源整合，加强社会资源和互联网资源的信息处理，深度挖掘犯罪案件相关数据，与此同时，又要注重保护公民的隐私权和人身自由权，以大数据应用为支撑，提升社区心理服务水平以及公安机关的工作效率，从而合理建设重点人口社区心理服务体系，为建设平安中国作出应有的贡献。

【本文系辽宁省社科规划基金项目“全面落实习近平社会治理思想，构建社区重点人口心理服务与干预体系”（L18DKS004）的阶段性成果】

（作者单位：辽宁师范大学心理学院）