大数据背景下公安机关化解社会纠纷路径研究

关丽莹

（中国人民公安大学 研究生院,北京 100038）

一、引 言

社会纠纷是普遍存在的，有人的地方就会有纠纷。伴随着社会经济的发展，社会成员之间的利益联系愈加紧密，利益冲突也随之增多。公安机关作为与人民群众接触最为广泛的部门之一，身处化解社会纠纷的一线，承担了巨大压力，需要积极创新纠纷化解途径。大数据技术的出现，为纠纷化解工作带来了新的思路。譬如，河南省灵宝市公安局根据已搜集到的纠纷数据为基础，经过反复实践和探索，与专家联手，建立了全国首个自主研发的矛盾纠纷排查调处系统平台，创新纠纷受理、纠纷研判等模块，排查调处成功率高达95%。但目前大数据技术更多地应用于打击违法犯罪行为、促进情报信息精准研判等方面，在化解社会纠纷方面的应用并不充分。本文结合当前大数据在公安工作中的应用，从公安机关化解社会纠纷存在的难点出发，分析大数据在社会纠纷化解工作中的优势，探究公安机关社会纠纷化解工作的新路径。

二、当前公安机关社会纠纷化解存在的难点

近年来，各地公安机关在纠纷化解方面，对大数据的应用仍然处于起步阶段。很多地区受制于资金、技术等限制，纠纷化解工作依然存在纠纷预警不充分、化解效率较低、其他社会组织参与度不高等难题。

（一）公安机关社会纠纷预警体系尚不完善

纠纷是日常生活中常见的现象。纠纷当事人之间由于生活中的小摩擦或者不满情绪的积累达到一定的临界点，从而引发的冲动杀人、伤人事件并不少见。防范未然、未雨绸缪是公安机关做好纠纷化解工作的关键前提。但是公安机关在日常警务活动中，往往缺乏对社会纠纷的预警意识。一是忽视纠纷升级的征兆信息。公安机关的日常出警工作繁重，对于一些民众的普通纠纷疲于应付，很多时候急于化解纠纷而忽视对双方当事人社会关系的修复及当事人过往经历的全息了解，冲突一旦激化很有可能出现民转刑、集体上访等事件，从而造成不良影响。二是对于重点场所、人员等要素的监管不到位。以前科人员为例，前科人员因特殊人生经历、情感缺失等原因，难免会存在极端、偏执的情绪，与他人发生纠纷时容易冲动，造成无法挽回的后果，因此有必要对前科人员的个人情况、家庭情况、心理与行为状况、社会交往等风险因素进行评估，在出现反社会情绪时及时进行疏导，但目前公安机关缺乏有效的评估工具和方法，对前科人员再次违法犯罪的风险疏于管理。三是对网络上社情民意疏于监测。网络提供给了社会成员自由表达言论的空间，但近年来，虚拟网络成为民众的情感发泄地，在现实生活中的普通纠纷，被别有用心的人恶意剪辑后传播到网络上，放大纠纷争执点，引发更多民众在网络上的争论，甚至由线上扩至线下，因此网络纷争的监测和预防极为重要。在现实中，公安机关受限于技术、人员、资金等主客观因素，对于网络上的民意表达并不关注，相应的预警体系并不完善，以至于某一纠纷事件的影响在网络上持续发酵时，公安机关却始终处于被动一方，错过及时控制纠纷发展的时机。

（二）公安机关社会纠纷化解工作效率较低

公安机关的日常工作繁重且复杂，而社会纠纷化解工作常常是最耗时、耗力的警务工作之一，应对起来难免会力不从心。同时，民警缺乏纠纷化解的专业能力。在警务培训中，多是注重对警员侦查能力、刑事能力等业务能力的训练，鲜少注重在法律知识和纠纷化解经验技巧方面的培训，导致民警在化解社会纠纷时效率低下。一方面，纠纷化解速度较慢。对于某些牵扯利益关系较为复杂或冲突比较激烈的纠纷，民警在处理时存在畏难情绪，消极对待、久调不决。另一方面，纠纷化解效果不理想。一件矛盾纠纷的真正化解不仅仅是结束当事人的冲突，矛盾纠纷本身终结的同时包括矛盾纠纷当事者对化解结果的满意,以及因矛盾纠纷而破坏的社会关系重归友好[1]。这对纠纷化解主体的专业能力和素质提出了较高的要求。很多民警在化解纠纷时，因纠纷化解能力不足，化解不化结。这样的纠纷化解工作不仅会对纠纷双方日后的相处埋下隐患，也会造成当事人对公安机关的不满。

（三）其他社会纠纷化解组织的参与度不高

随着社会的发展，社会各阶层之间的利益需求发生变化，各主体之间的冲突也随之增加。社会纠纷的特点呈现出主体、类型多样化，因此国内很多学者提出建立多元化纠纷解决机制，避免依托单一的纠纷解决程序，灵活地满足民众提出的纠纷化解需求[2]。人民调解、司法调解等纠纷化解组织事实上比公安机关更具专业性，融合多种纠纷化解力量，能够缓解公安机关化解社会纠纷的压力。但目前，其他纠纷化解组织的功能在逐渐弱化，譬如随着城市化发展，人情关系逐渐疏远，居委会、村委会等组织在近几年纠纷化解中发挥的作用愈来愈小，使很多“非警务”类纠纷涌入派出所。当前很多地区的公安机关与其他纠纷化解组织的衔接并不通畅，很多时候都是处于各自独立的状态，并没有建立有效、快捷的合作渠道。同时各纠纷化解组织的责任界限不明确，导致了纠纷化解主体无法将化解责任予以划分归属，多头共同化解和责任主体缺位的现象往往交替出现[3]。

三、大数据在化解社会纠纷中的优势

海量数据的出现，推动政府改变传统的社会治理模式，同时也带给公安机关一种全新的治理思路，借助大数据技术，从不同维度更加立体化地认识纠纷，掌握纠纷的发展现状，由此挖掘纠纷背后的逻辑规律，预测纠纷的发展动向。在充分认识纠纷本质的基础上，通过纠纷类型化处理的方法，提高公安机关化解纠纷的效率。

（一）大数据能够帮助公安机关更加准确判断社会纠纷现状

大数据时代，人们观察事物的角度不仅仅局限于传统的时间、地点、人物等单一的角度，而是逐渐扩大到生物特征、行为轨迹、互联网等多个维度[4]。过去的时代，是精确的小数据时代，人们是先建立好设想，然后去搜集数据证明设想，但是在大数据时代，人们能够不被设想限制，而是利用数据发现设想。大数据能够帮助公安机关从时间、地域、文化等不同的维度认识纠纷，发现纠纷的内在联系和相互关系，并且通过借助大数据技术，不仅仅局限于某一具体纠纷，而是能够看到全体纠纷，以总体分析取代个体分析，从宏观层面上更加科学地掌握纠纷背后的各类社会规律，为纠纷预测提供支持。同时，利用大数据技术，汇集政府部门数据和社会基础数据，能够帮助公安机关更准确地分析民众的需求，了解真实的社情民意，及时发现和处理潜在的社会纠纷，形成以人为本的社会治理方式。

（二）运用大数据使公安机关对纠纷的预测更具前瞻性

对社会纠纷现状进行分析和总结，需要用更科学的方式挖掘纠纷背后的规律，判断社会纠纷的动态发展方向，而大数据的核心功能就是预测。事物在发展过程之中，都有自己的客观发展规律。纠纷也同样存在发展规律，然而人的力量是有限的，仅仅靠人为的观察、预测是远远不够的，利用大数据的力量不仅能够节省人力，而且能提供给公安机关更加准确的结果。利用大数据技术，对纠纷的发生溯源，归类每起纠纷发生的时间、地点、类型，在此基础上，不断地改进大数据技术的方法、算法等，为公安机关对纠纷的预测提供更具有前瞻性的方向。譬如，对纠纷双方当事人展开全面分析，从中发现何种性格、职业的人易于参与纠纷；判断发生纠纷的社会场景，进而分析出何种社会场景更容易发生纠纷；剖析群体性和组织性纠纷，归纳出其中的基本规律等[5]。

（三）运用大数据公安机关可以对纠纷进行类型化处理

近年来，纠纷数量呈现出上升的趋势。据国家统计局公布的数据，2018 年我国共调解民间纠纷近953 万起[6]。这些只是记录在案的，还有很多没有记录的社会纠纷。公安机关承担着较重的解纷压力，因此更加有效、更加快速的化解纠纷的途径也是公安机关所需要的。大数据在收集信息和分析信息上有着巨大的潜力，尤其是在非结构化数据分析上。大数据通过文本挖掘等分析技术，将大量人类语言材料用特定算法，形成计算机语言，从中发现新的知识。譬如，建立某个词汇的同义词库，搜索含有该词汇时的文章时，能够关联到数十篇乃至上百篇的文章，对文本进行自动分类。公安机关可以通过总结每起纠纷的起因、发展过程、化解过程等，形成纠纷资料库，归类出属于同一种类型并且产生原因相似的纠纷，对此类的纠纷建立标准的化解流程，尤其是民警处置最多的或最棘手的类型。当民警再次遇到同一类型的纠纷时，可以在数据库中进行自动检索，检索出有关该纠纷的标准化解流程与解决方案，参考相关纠纷的处理流程，快速采取有效措施，提高纠纷化解效率。

四、大数据背景下完善公安机关化解社会纠纷的路径

大数据技术在数据的处理方面具有得天独厚的优势。利用大数据技术，可以从纠纷全面预防到具体化解各方面推动公安机关纠纷化解工作的进步。首先，创新社会纠纷预防措施，将其化解在源头；其次，将纠纷化解类型化处理，提高效率；最后，建立社会纠纷综合化解中心，引入多种纠纷化解力量。在此基础上培养公安机关驾驭大数据的能力，充分挖掘大数据的价值，进一步发挥大数据在纠纷化解工作中的作用。

（一）创新社会纠纷预防措施

公安机关的社会纠纷预防总体可以分为三个阶段。

一是纠纷数据的采集阶段。纠纷数据的采集是纠纷预防的基础，大数据技术能够对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集和存储。纠纷数据的采集应当是全方位的，线上与线下、虚拟与现实相互交错融合。数据采集方式大体包括三类。其一是利用各类设备实时自动采集的数据，包括各场所的视频监控、人脸识别、智能终端、传感器等泛在网络技术，对既定目标进行识别，利用网络传输技术自动传入远程数据库[7]。譬如，对重点人员的识别，当监测目标出入于某一场所时，通过人脸识别技术，记录其出入该场所的时间和次数，以防出现异常。其二是公安机关每日主动收集的数据，包括日常巡逻、走访以及对各类网络社交媒体的信息收集。如，公安机关通过设定类似“上访”等关键词，对微信、微博等社交媒体工具进行自动监测，若有人因纠纷无法化解，利用社交媒体纠集人群进行集体上访，频繁发出类似“上访”的信息，公安机关能够及时收到有关的预警信息。其三是公安机关从其他政府部门、社会组织或企业等获得的数据。各类公共部门的业务数据每日都在源源不断地产生，这类数据数量庞杂但潜藏巨大价值。

二是纠纷数据的分析阶段。纠纷数据分析具体是指对社会纠纷背后的隐藏价值进行分析，发现纠纷背后的逻辑规律。从无序的纠纷数据中发现有序的规律，是应用大数据技术的重要环节。纠纷数据的采集提供给了公安机关一个丰富、鲜活的数据库，研究每起纠纷的基本类型、表现形态、演化过程、当事人的性格特征等，分析各类纠纷发展的一般规律，譬如纠纷产生的高发时间段、高发地域，高发人员等[5]，将这些纠纷数据以文字、图表等可视化方法呈现出来，并借助一定的分析方法，如回归分析预测法，有针对性地建立纠纷预防模型或风险指标体系，分析纠纷发展趋势，一旦符合某一风险指标，及时发出预警信号。如贵州省贵阳市息烽县人民调解小组，利用大数据分析两年来的矛盾纠纷规律，发现在每年9 月至12 月期间，正是农作物收成时节，“界临土地”归属不明引发的农作物权属纠纷易发高发。根据这一特点，成立由自然资源局工作人员与基层人民调解员组成的“界临土地排查确权小组”。由自然资源局当场确权，调解部门提前介入，有利于矛盾纠纷化解于萌芽阶段[8]。

三是纠纷的预防管理阶段。纠纷预防管理是在纠纷监测和分析工作的基础上，及时采取有效措施避免纠纷影响的扩大。首先是及时向上级进行汇报，对于易引发集体上防、示威等事件的纠纷，应当及时通知上级部门，协调各类纠纷化解力量进行处置。其次是公安机关在先期要及时稳定事态发展，安抚双方当事人的情绪，防止采取过激举动。最后是需制定有效的纠纷处置预案，根据纠纷的类型、特点、风险等级制定预案，并且及时更新完善预案。

（二）以类型化方式化解社会纠纷

纠纷化解类型化在电商平台应用极其广泛。因交易量的迅速增加，每日的纠纷数量已不是能够人工处理的，很多电商平台建立了标准化的纠纷处理程序。如阿里巴巴针对网络消费纠纷，创立了标准化的处理问题机制，通过对全网买卖纠纷数据梳理，整理出上百项“退款原因”，实现维权结构化[9]。基于类型化、标准化纠纷处置流程，阿里巴巴实现了纠纷快速解决、效率不受影响、客户持续增加等目标。

纠纷化解类型化实质上是对纠纷化解程序的一种简化，将复杂的工作可视化、简明化。首先，对公安机关化解的每起纠纷进行全过程记录，在不泄露当事人隐私的情况下，有标准、有规范的记录当事人的主要背景、纠纷发生的原因、发展过程、公安机关的化解过程、最终的化解结果等，将记录的内容按照规定上传纠纷数据库，为每起纠纷建立档案。其次，根据总结公安机关以往成功化解的纠纷案例，将纠纷主体、纠纷类型、纠纷化解过程进行归类，归纳纠纷化解过程的共性，同时结合本地区的文化、习惯等因素，建立不同类型纠纷的标准化解流程，以及不同社会场景下该类型纠纷化解的最优方案，使民警在处置该类型纠纷时心中有数，及时抓住纠纷化解的关键时机，进一步提高公安机关的纠纷化解效率。

（三）建立社会纠纷综合化解中心

纠纷综合化解中心，是指利用大数据技术、互联网等信息化技术，引入人民调解、劳动仲裁、司法调解等多种纠纷化解力量，拓宽纠纷化解渠道，利用“互联网+”纠纷化解模式，线上与线下同步进行，不再是公安一个部门单打独斗。纠纷综合化解中心，需要与社会上各类纠纷化解组织及有经验的化解人才之间建立便捷的沟通渠道，并包含至少三个模块。其一是纠纷化解申请，民众按照要求提供相关的信息，根据纠纷类型和具体需求为其匹配合适的纠纷化解员。其二是纠纷化解平台，纠纷化解平台可以通过视频技术、通信技术等进行线上化解，也可以通过预约地点、时间，选择纠纷化解员，进行线下化解。其三是综合查询，包括法律知识查询、纠纷化解进度查询、纠纷化解组织地点查询等。

目前很多地区已经开始探索纠纷综合化解模式的建立，该模式对接各类纠纷化解组织，在各居（村）委会、人民调解室、法院等进行接口，保证纠纷分流化解，对症下药。公安机关也应当融入纠纷综合化解模式。譬如，在遇到疑难纠纷或有重大影响的纠纷时，可以先行固定证据，并通过互联网向有关上级进行汇报，根据纠纷的特点、类型等请求其他纠纷化解组织的帮助。对于不属于公安机关管辖的纠纷，可以进行线上转移，对纠纷进行分流处理。如宁波市将“互联网+”理念引入警调衔接机制，将预约端口嵌入网络平台和警务平台，群众可以直接在线上选择调解员，由后台协调确定纠纷化解的时间与地点，实现纠纷化解资源均衡化[10]。

（四）培养公安机关驾驭大数据的能力

目前公安机关对大数据的应用尚在起步阶段，并没有充分发掘大数据的价值。公安机关内部外部存在的信息壁垒难破；数据收集的来源、记录标准、程序等没有完整的法律体系对其进行规范；纠纷数据质量是否合格、数据存储是否安全以及对收集到的有关纠纷的数据的逻辑分析是否可靠、有效等，都将成为大数据技术使用过程中面临的挑战。因此，培养公安机关驾驭大数据的能力至关重要。

一是数据收集能力。数据的收集和准备工作是数据分析的基础，做好数据收集是关键的一步。一是公安机关要协调内部与外部的数据共享，对内各个部门之间不要建立数据壁垒，保证内部数据的无障碍共享，对外与其他公共管理部门做好对接。公共管理部门每天都能够产生大量的业务数据，如工商局掌握大量企业信息、医院掌握就医人员的基本信息等。公安机关对内对外建立良好的数据共享渠道，能够第一时间了解纠纷当事人的相关背景信息，掌握与纠纷相关的证据，保证公安机关在化解纠纷过程中处于“主动”地位。二是公安机关要做好与纠纷相关的基础数据的收集工作。一方面公安机关在平时的警务工作中，如社区民警定时的走访、每日巡查等等，都应当留心记录与纠纷相关的信息，在发现纠纷苗头时，及时化解并做好后续记录和跟踪。另一方面利用其他社会组织的力量，包括人民调解机构、村（居）委会等等的纠纷记录，调动社区网格员广泛参与居民纠纷排查，学习和分析企业、高校等收集的有关纠纷的调研数据等等，这些都能够成为公安机关获得与社会纠纷相关信息的渠道，对公安纠纷化解工作提供参考。三是网络安全部门对互联网用户形成的数据进行监测。根据最新的《中国互联网络发展状况统计报告》展示，至2019 年6 月，我国网民规模达到8.54 亿，手机网民规模达到8.47 亿[11]，一半的中国公民都在使用互联网。网络用户生成内容不是零散的，而是能够形成一个庞大的生态系统，挖掘用户和内容之间多层次的关联关系，能在可预见的将来产生深刻的影响。

二是数据储存能力。数据储存有两个重要方面。一是公安机关能否大容量储存将直接影响到数据分析的结果。公安机关要及时更新数据存储平台，可以同当前优秀的数据行业人才合作，建立高效安全的数据存储系统，提升数据储存效率。二是数据储存的安全问题。数据固然越多越好，但是这也加大了数据泄露的风险。很多数据事关公民的个人隐私，甚至涉及国家安全，因此公安机关应当建立严密的信息防护体系。依托大数据立法，建立严格的数据管理、应用和保密制度，保证数据传输、应用的安全可靠[12]。从数据收集开始建立严格的收集程序，收集过程中不随意侵犯公民个人隐私，同时对数据储存的管理建立严格的规范，对数据的使用人员，数据使用的内容，数据的用途进行详细记录，对于非法采集和使用数据的行为有严格的惩处措施。强化密码技术、信息漏洞监测技术等，提高信息系统的安全性。

三是数据分析能力。大数据是错综复杂的，公安机关要在海量的混乱数据中挖掘和发现数据的价值。打铁还需自身硬。首先，建立数据人才队伍，吸收社会优秀数据人才，同时开展相关课程，加强对民警的培训，提升民警分析数据的能力。其次，确保纠纷数据的真实性、有效性才能够使其有效服务于纠纷化解工作，对收集的与社会纠纷有关数据的质量进行筛选，改进数据统计方法，尽可能多渠道、多方式获取数据，发现数据之间的关联，提前建立具有可操作性的纠纷处置程序，提高公安机关化解纠纷的效率[13]。

五、结 语

大数据在社会公共治理方面已经崭露头角，给国家带来了全新的治理方式和治理思维，其在公安机关的警务工作中发挥的作用也愈加明显。利用大数据化解社会纠纷是公安工作的创新，但大数据在公安工作中的应用才刚刚开始，行百里者半九十，在社会纠纷日益复杂，公安机关解纷压力愈加沉重的今天，需要每一位民警的努力和社会的支持，积极探索数据的价值。同时，公安机关要更加注重发挥人文力量的作用，科技是帮助公安机关进步的重要辅助力量，但不能过度依赖于技术，以人为本仍是公安工作开展的原点。