“数据警察”人才培养模式下侦查学专业教学改革与实践研究

谢 玲

（西南政法大学 刑事侦查学院，重庆 401120）

“数据警察”是指利用网络、通信等信息技术，以公安大数据平台为分析研判武器，打击预防犯罪，保障公共安全，同时服务于智慧公安体系的新型警种。面对当前电信网络诈骗案件高发多发及传统作案方式向网络滋生蔓延的严峻形势，侦查学专业的人才培养应对接实务需求，按照“数据警察”所需要的能力结构要求完备课程体系，创新教学模式，优化人才培养方案，改善人才培养条件。通过大数据侦查的课程体系全面进专业、进课堂、进实验室，加快学生在新型犯罪侦查领域实现知识更新，加快侦查传统理论与涉网案件侦办实务的融合与对接，以培养适应同新型刑事犯罪作斗争的新时代侦查专业人才。

一、“数据警察”人才培养模式产生的背景

“数据警察”作为智慧公安体系中技术能力要求较高的一个全新的警种，是顺应信息化技术发展进程与打击犯罪的实际需要而产生的。近年来，以互联网为工具实施的涉网新型犯罪呈现活跃趋势，其基本犯罪形态包括利用互联网实施的诈骗、赌博、买卖毒品、敲诈勒索、传播淫秽物品、实施恐怖主义犯罪等。充分利用快速发展的新一代信息技术，在数据采集和预处理基础上，强化信息智能化分析和挖掘，形成各类数据处理模型，增加大数据在公共安全领域的综合利用，是实现警企大数据功能迁移和应对当前日益复杂的涉网犯罪活动的关键环节。

案件侦查工作不能仅依靠“数据”，关键还是要依靠“人”来落实。不论是公安实务部门还是高校公安技术类人才培养机构，都要求培养一批具有较强的数据提取、收集和处理能力的“数据警察”及其预备力量，以实现新时代大数据执法的要求，精准打击各类新型互联网犯罪。尤其是从当前全国公安机关以数据支撑强力驱动打击犯罪、预警和反恐等警务，安保及危机处置工作来看，深入融合大数据新技术，聚焦数据和业务实战已成为顺应“数字警务时代”发展趋势的关键环节。当前，“数据警察”在中央层面已有部署，公安部成立全国公安大数据工作领导小组，大力实施公安大数据战略。2019年7月，上海市公安局数据处成立，率先设立了全国省级公安机关中首家独立的“数据警察”部门，之后四川、湖北等地公安机关也纷纷建立该部门①出自《大数据警察揭开警务发展新篇章》，《法治日报》2021年5月13日第6版。。该部门依托警务大数据为“数据赋能”，不断提升公安机关打击犯罪与服务人民的能力，为城市社会综合治理提供有力支撑。

公安机关大数据侦查模式的转型，为高校刑侦人才培养提供了新的要求和任务。面对日益复杂的新型互联网犯罪，过去传统型侦查教学内容与实训课程已经不能对接实务人才供求需要，无法适应“数据警察”的职能定位要求［1］。受数据驱动警务模式的启发，在传统侦查学的课程体系中增加大数据侦查理念，设置新型网络犯罪侦查、大数据犯罪分析、犯罪制图、电信网络诈骗犯罪专题研究等教学内容，同时培养学生的侦查业务专业能力和数据专业能力。通过技术训练促进学生数据理念以及人工智能意识的塑造，以满足公安机关侦查模式转型和打造“数据警察”侦查队伍的需要。

二、侦查学专业教学改革与实践的路径

面向“数据警察”实务工作的现实需求，立足于培养新型智慧警务人才，在理论课程设置与实训平台建设方面，按照“数据警察”所需要的能力结构要求创新教学模式［2］，是推进大数据前沿理论与犯罪分析实战一体化人才培养的基本路径。具体而言有两种方法：一是在原有的侦查学学科教学框架内增加新型互联网犯罪侦查的相关内容。二是在办学条件成熟的情况下，选拔人员组建特色专业方向实验班，实现智慧警务人才培养的专门化。不论采取何种实现路径，都需要以增强学生的综合数据利用能力和信息分析研判能力为目标。以下内容是教学改革与实践的重要抓手，有利于实现“数据警察”人才培养模式的构建：

（一）侦查学主干课程增加“数据挖掘与分析”教学内容

“数据挖掘与分析”是培养“数据警察”数据专业能力的重要技术内容。通过嵌入性的方式将相关内容与侦查学原理、侦查策略与措施等侦查学主干课程进行有机结合，在激活原有传统侦查学知识的基础上，将针对新型互联网犯罪的数据采集、清洗、存储、分析和组证等新的知识融入传统侦查思维和侦查逻辑中，实现学生对于侦查策略与方法认知结构的重建与优化，使其既具有扎实的侦查学理论基础，又能够将传统侦查学知识转化为应对新型犯罪案件的技能，具有数据专业上的能力。“数据挖掘与分析”教学内容具体包括：

1.涉网案件主要类型、特点和实案办理经验

对网络赌博、电信网络诈骗、网络洗钱、网络非法销售等涉网案件的基本特点和案发规律、犯罪构成要件、法律适用进行讲解，围绕每一类案件给出一个实例，从案发背景、侦查流程、数据调取范围和途径、数据分析思路与结果作出实案分析。

2.电子证据取证类型、现场取证流程与相关法律规定

除了讲授计算机、服务器、手机、移动存储介质等常规类型电子数据的现场取证、拷贝复制和分析的步骤与方法之外，对运用信息隐藏加密技术传送的特殊文件查看方式、固定证据手段也要进行介绍，对国内外有关电子数据取证的法律法规、证据采信标准予以阐明和释疑。

3.犯罪分析和犯罪制图常用软件操作

主要包括Xmind思维导图软件的基本操作和信息分类应用，Excel 数据导入与求和、排序、计数、平均值等常用数据预处理，不同类型统计图的应用场景与制作，数据库相关基础知识，不同种类的数据模型特征与基础应用操作语句，SQL 语句的基本操作训练等。

4.涉网案件资金流和信息流基础分析方法

资金流犯罪分析方面，针对涉网案件中常用的支付宝、微信财付通等快捷支付方式，对涉案账户数据表的构成内容及其分析维度进行讲解。通过演示脱敏数据库操作让学生能够学会掌握对手账户之间的转账分析要点和资金分析要点，从中迅速发现交易金额与时间节点规律，在庞大复杂的若干资金交易记录中找到重点收款账户、扩线打击上下线嫌疑账户。在信息流犯罪分析方面，针对涉网案件中常用通联手段形成的电话话单进行多个维度的通信数据分析和挖掘，让学生掌握特征性通话规律及其表示的嫌疑人活动状态和作案习惯，通过数据表单的统计迅速筛选出重点嫌疑人及其同伙，依据对基站变化状态的侦测与同环境技术分析确定侦查落地打击位置。

5.以实战案例训练“数据警察”采集、分析、侦查、处理涉案数据的整体技战能力

通过设置多起实战案例，让学生学会综合应用大数据分析和挖掘技能，从不同来源的海量数据中查找、筛选重大涉案线索，透过各数据列表反映的强相关性要素建立具有构建意义的可视化数据结构，在规定的时间内找出数据背后隐藏的犯罪活动，对涉案嫌疑人身份和行为习惯进行最大程度的解析描述，获得有价值的分析结果。

（二）新建涉网案件侦查专业课程

电信网络诈骗犯罪研究、电信网络诈骗案侦查等课程是培养“数据警察”业务专业能力的重要内容。电信网络诈骗犯罪是当前最为高发、实务部门和理论界最为关注的新型互联网犯罪类型，其在网络犯罪侦查、刑事法适用和新型犯罪防控等活动中的重要性日益凸显。建设这一门课程是为了帮助学生了解目前最新的互联网犯罪类型、犯罪手法、涉网犯罪团伙活动规律及应对措施、实践中的打击和防范难点等相关理论知识。学生在学习本课程前应具备一定的侦查学、刑事法、犯罪学等相关基础知识。课程主要教学内容包括电信网络诈骗犯罪的概况和发展趋势，主要诈骗犯罪类型及实现形式，骗术中的心理控制机制，资金流、信息流、人员流查控的运用、技术反制和预警模式等［3］。

通过课程教学，使学生了解电信网络诈骗犯罪的概念、特征、产生原因，犯罪集团组织构架和犯罪实现原理等基本理论及未来发展趋势，了解电信网络诈骗犯罪及其上下游黑灰产犯罪调查、取证的相关法律依据，掌握电信网络诈骗犯罪查控的思路与常用方法，在高发类型案件侦查中学会运用。教学中还要增强学生解决问题的实际能力，能够通过电信网络诈骗案件犯罪与侦查的学习“举一反三”。将相关的案件侦查方法和犯罪信息分析方法运用到网络赌博犯罪、网络传销犯罪、网络色情犯罪、网络毒品犯罪、网络黑灰产犯罪和网络洗钱犯罪等更多的新型互联网犯罪领域，为学生今后可能面临的多种形态的新型互联网犯罪实务工作和理论研究奠定基础。

（三）实训提高学生“犯罪分析与犯罪制图”能力

犯罪分析与犯罪制图课程的实训环节是提高“数据警察”实战能力的重要内容。犯罪分析是使用定性或定量的数据分析方法为侦查活动提供帮助，犯罪制图是犯罪分析的一部分，是对犯罪分析结果和统计分析的可视化展示。在知识结构上，犯罪分析与犯罪制图课程由犯罪分析理论、犯罪分析方法、犯罪数据处理、犯罪制图技术、战术犯罪分析等方面组成［4］，可以通过开设专门的犯罪分析课程或者在现有课程体系下增加相关内容，让学生掌握相关知识。其中，关于一些常规的犯罪分析工具包括SPSS、NVIVO、GIS 等数据分析软件的操作和使用，可以通过设置专业选修课或公选课的方式向学生普及，丰富、提高学生的研究方法和分析技能。

通过在侦查学专业实训课程中增加相关教学内容，以及让本科生在毕业实习期间参与实际办案实现“犯罪分析与犯罪制图”课程的应用。除了让实习学生参与公安机关反诈中心办案，还可以向与公安机关有合作关系并且负责研判分析电信网络诈骗案件的大数据公司派遣实习生。在签订保密协议之后，安排实习学生参与“网络赌博”“电信网络诈骗”“网络涉枪”等案件的初级犯罪分析工作。通过实战训练深化对于前期所学的各类数据挖掘和分析软件、平台工具、犯罪分析和制图方法的组合应用能力。以学生参与分析网络赌博案件犯罪为例，让实习学生承担个人或企业支付宝账户的分析任务，用Xmind思维导图做数据汇总：通过筛选主控账户与对端账户的单笔大金额、多次转账累积大金额、转账频次、非正常转账时间等分析网络赌博平台资金流动情况；依据账户资金出入的收支差值对符合嫌疑特征的账户进行识别、排序和统计；查找平台交易、提现的时间规律。交易数据分析的目标包括：判断网络赌博平台的付款账户、收款账户和中间账户等账户类型；从网络赌博平台保证金收款账户中发现支出特征，从中识别平台负责联络“跑分人员”的工作人员账户，以及平台对盈利赌客的出账规律和佣金返现情况；从平台付款账户中查找生活消费标题及相关转账记录，从购买的商品判断平台规模、类型等相关情况；对资金和交易分析、查找到的主控账户人和涉案嫌疑人实施IP落地。

三、侦查学专业教学改革与实践需要解决的问题和应对措施

侦查学专业教学改革与实践需要完成侦查学专业课程体系更新、侦查学传统课程内容优化、与院企局建立“数据警察”人才培养合作机制等至少三方面的工作。新的教学改革与实践模式有利于培养侦查学专业学生对“非接触式”案件作案手法的数据分析和挖掘技能，克服传统侦查学理论教学模式下数据类型与活性不足、学生的数据分析能力不强等问题。但需要注意的是，不论在理论教学环节还是实训实践环节，“数据警察”能力培养目标的实现有赖于新技术手段的大量运用与嵌入，这对现有的教学模式、理念、设备的更新完善甚至再造提出了更高的要求。因此，还需要采取一定的措施解决教学改革过程中出现的一些问题。

（一）在传统侦查学原理的教学与新的大数据分析技术方法的教学之间做好相互协调，发挥优势互补的协同作用

针对“数据警察”培养所涉及的课程因加入了网络安全、通信技术等基础知识，体系较为庞杂，需要进一步整合以发挥课程之间协同作用的问题。应以大数据应用为基础和抓手，以实战型和创新型思维为核心培养目标，过滤一些弱关联性的理论和实训课程，深化基础型学科课程对于应用型学科的源头性指导作用。不再用分散的多个学科进行多元叠加来增强学生的复合型技能，应当最大限度地利用和挖掘与涉网犯罪紧密联系的核心学科深度知识，以应用于培养网络安全方面专家型人才。

（二）提升用于教学和模拟实战的案件库和数据库建设

数据采集是数据库建设的基础环节，但限于实案数据采集和信息脱敏数量的制约，反映各类新型互联网案件数据类型有一定的局限，局限性包括数据标准化规范尚未一以贯之于所有的实验室数据，现有的侦查大数据实验室存在数据体量不大、涉案类型种类不多、来源数据活性较低、现有硬件设施不能满足开展某一复杂案件的全局统一数据交互与分析等问题。过去，学生只能采取样本化分析的方式，从事小样本数据处理，难以实现串并案的信息深度运用，更无法保证来源数据的完整性和鲜活性。对此，可以通过与网络科技企业合作共建新型大数据实验室，对案件库和数据库的数据容量予以扩充，增加数据资源采集的范围并加快更新效率，探索与数据规模相适应的信息教学方法，充分改善新型网络犯罪侦查专业人才培养所需的实验技术条件。

（三）在教学过程中提高数据的智能化应用水平

过去，用于教学的数据多为文本式的结构化数据，存在非结构化警务数据缺失、异源数据模型缺乏建构基础、数据智能化应用水平低等问题。从实案搜集的数据种类来看，网络社交媒体的发展明显增加了视频、音频、图片和网络论坛互动等非结构化警务数据的应用维度，拓展了数据模型组建的信息来源基础，进一步加大了犯罪分析所需的数据使用量和种类。而案件与数据性质的多样化又决定了建立模型必须掌握的算法涉及多种技术类型，因为在针对具体案件和典型问题时选择采取最合适的算法才能优化模型的精准度，以满足在数据模型执行过程中发现更多有意义变量的工作任务。对此，在强化大数据实验室功能建设的同时，应结合主要社会信息应用开发多个基础数据平台，着力解决信息资源平台的数据更新和资源整合问题，让学生能够在此基础上采用更多的分析工具和统计方法，提升数据挖掘效度的实案应用。

（四）在教学活动中采取建构主义的教学与学习方法

侦查学教学改革意味着传统侦查学原理知识与新的大数据分析技术知识之间将发生新旧知识的交互。基于传统侦查课程与新型涉网案件侦查课程既有侦查思维逻辑、侦查目的论上的重合，又有侦查方法运用上的全然更新，教学思路和学习过程容易出现新旧体系两“头”衔接不上或重复认知的问题，要在原有知识结构基础上进行已有概念、认知、抽象知识和具体经验的分化，找出新旧侦查策略、措施的异同点，让学生领会新旧知识之间的内在逻辑联系，使侦查学理论知识与实践需求相对接，生成和发展新的教学方法，推动创新人才培养方案。

（五）优化人才培养方案积极推进教学实践创新

针对新型网络犯罪侦查理论体系尚不成熟，理论与实务对接融合难的问题，一是在条件具备的情况下，进一步推进侦查学专业“新型网络犯罪侦查实验班”建设，优化调整人才培养方案，充实警务大数据分析研判型人才的培养内容；二是强化新型网络犯罪侦查教学团队建设，利用侦查学学科带头人、教学骨干、青年博士的教学经验和科研潜能，打造新型网络犯罪侦查的专业教学团队，围绕大数据侦查申报教改、课改项目，出版《新型网络犯罪侦查》《电信网络诈骗犯罪研究》等新型互联网犯罪侦查教材、专著；三是增加侦查学专业学生派遣实习机会，将学生的实训和实习工作并入实战环节，让学生和老师进入公安实务部门和专业数据分析机构学习交流，利用其数据库资源、最新技术和产品开展数据模型建构与分析教学，将实验室操作指导与犯罪分析实践有机结合。