大数据背景下流动盗窃案件防控体系研究

黄元弘，刘红琳

(中国刑事警察学院，沈阳 110854）

引言

大数据是IT 行业（指信息技术行业）的一个专业术语，虽然近年来大数据这一概念伴随着商用才不断出现在公众视野，但早在2008 年，维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶就提出了“样本=数据” 的全数据模式概念。从字面上来看，大数据是指海量数据的集合体。国家大数据战略重点实验室领导小组组长陈刚认为，以大容量、类型多、存储速度快、应用价值高为主要特征的数据结合，正快速发展成为对数量巨大、来源分散、样式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态[1]。伴随着第四次工业革命的推进，大数据技术越来越深入人们的日常生活，它最先在商用领域崭露头角，促进了商业活动的繁荣，同时也催生了新的技术方法和生产经营模式的变革。

党的十八大以来，中国的经济社会加速了转型升级的步伐，交通基础设施的长足进步，日渐活跃的国内经济活动，使得区域之间人口流动的频率和速度前所未有，这给流动盗窃分子提供了作案的有利条件。2019年12月27日，全国公安科技信息化暨大数据智能化建设工作会议在北京召开，公安部部长赵克志在会议上对公安工作作出重要指示，提出要大力推进公安大数据战略实施，不断深化大数据智能化应用，将大数据运用于侦查活动中。因此，在大数据的时代背景下，如何运用大数据来更好服务于流动盗窃案件的侦查，成为各级公安机关亟待研究的问题。

一、流动盗窃案件概述

（一）流动盗窃案件的概念

根据我国刑法的有关规定，盗窃是指以非法占有为目的，盗窃公私财物数额较大或者多次盗窃、入户盗窃、携带凶器盗窃、扒窃公私财物的行为。流动盗窃案件是基于侦查实务或理论总结形成的名词，指的就是犯罪分子有计划、有目的地跨越一定的时空条件，在多个省市县接连实施盗窃行为的犯罪案件。相比较于其他类型的盗窃案件，流动盗窃案件危害更大，犯罪分子在得手后会迅速流窜至周围省市县，在造成财产损失的同时，也会造成一定程度的社会恐慌，破坏社会大局稳定和公安司法机关的社会公信力。

（二）流动盗窃案件的特点

1.“踩点” 行为常态化

2019 年以来，辽宁省内多地市接连发生多起以老旧小区为目标、以技术开锁为手段的入室盗窃案件，辽宁警方经过研判后认为系列案件系同伙犯罪分子所为，于是果断将系列案件进行串并。在该案件调查中发现，犯罪分子在实施盗窃犯罪之前会进行经常性的 “踩点”。踩点的目的在于摸清老旧小区的方位，小区周边基本情况，包括安保力量的配置、监控探头的设置、进入/退出现场的路径、警察的反应速度，通过观察失主的生活习惯和周围群众的活动规律，选择对自己有利的作案时间等[2]，这些举措无一例外都是为了提高盗窃的成功率。

2.盗窃分工精细化

流动盗窃的犯罪分子之间往往是行为较为固定或者关系较为松散的犯罪团伙，相互之间进行配合以提高盗窃的成功率。2020年1月，山西省太原市警方侦破的一起盗窃案件中，两名犯罪分子相互配合，实施盗窃前先一同踩点，进入现场后一人实施拆卸电瓶，另一人则望风和协助搬运，完成盗窃后再一同驾车离开，之后再由其中一人专职负责销赃。此人从事过电工相关工作，将盗窃来的电瓶拆卸，将可用的金属元器件销售给五金店，再将其余的废料丢弃或转手卖给冶炼厂。分工的精细化提高了犯罪的效率和成功率，也给警方的侦查造成了巨大的阻碍。

3.时间空间跨度大

时间空间跨度大指的是犯罪行为通常会涉及多个地点和持续较长时间，而且便捷的交通网络使流动盗窃犯罪分子的 “手伸得更长，脚走得更远”[3]，因此，出现A 地作案、B 地销赃、C 地隐匿的作案特点。2019 年，海南省公安厅海岸警察总队破获的 “4·12特大系列盗窃案” 中，从发案到破案历经数月之久，随犯罪分子的脚步，转战昌江、东方等数个市县，终于破获了这起涉案金额200余万元的大案。为了躲避警方追捕，犯罪分子也往往会低调行事，异地隐匿一段时间，使得此类案件的侦破周期变长。

4.手段方法连贯化

手段方法的连贯化表现在具体的作案手段和销赃方式上。流动盗窃分子具有累犯、惯犯的特征，在成功实施一起案件后，犯罪分子执迷于盗窃成功的经验，极有可能再次以类似手段进行作案，一般也会有较为固定的销赃途径。2021年1月下旬，在福建省漳州市警方破获的一起跨县金店盗窃案件中，警方调取两家被盗金店和周围路口监控视频进行研判，发现犯罪分子均头戴面罩，身着全套雨衣，手持挎包，脚穿灰色帆布鞋，通过锤子挖穿墙壁进行作案，盗窃成功后联系厦门市的下家进行销赃。对系列案件中的类似手法进行研判，有助于将同一人或同一团伙实施的数起盗窃案件进行归类，集中并案侦查，提升侦查效率。

5.交通工具固定化

为了实现快速脱逃，躲避追捕的目的，犯罪分子通常都会搭乘固定类型的交通工具，可能是自行车、电动车、摩托车、轿车、动车，甚至是其他的海空交通工具。现代交通的迅速发展在给经济活动带来便利的同时，也极大方便了犯罪分子在省市县之间流窜作案，给侦破工作带来阻碍。在2020年11月海南省东方市警方破获的一起飞车抢夺盗窃案中，东方市警方利用案发现场调取的各种视频监控进行综合研判，发现监控虽不甚清晰，但能清晰识别出犯罪分子所驾驶的某品牌型号摩托车，并以此为依据顺藤摸瓜，找出驾驶者。

二、流动盗窃案件中的侦查主客体困境分析

(一)侦查主体困境分析

1.犯罪所得的赃物难以追缴

犯罪分子作案得手后，最常见的处理方式是销赃。寻找购买的下线，及时对赃物进行销赃处理，以获得非法所得，或者藏匿一段时间，然后前往下一个作案地侍机再次作案。在流动盗窃案件中，犯罪分子为了保密和安全，通常会和比较固定的下线进行合作，下线将赃物迅速拆分成零部件转手再卖给新的下家，与此同时，通过寄快递的渠道进行异地销赃已成为当前销赃的主要方式之一[4]，将赃物通过快递的方式迅速转手至其他省市县乃至国外，也对追缴工作带来极大的困扰。

2.侦查主体的侦控能力有限

近年来，中国的经济社会持续高速发展，人口的流动数量和频率也大幅增加，一些公安机关对流动人口管理失范、情报滞后、控制乏力，人口基础工作反哺侦查破案力度小[5]。中国是世界上警民配比比例最低的国家之一，由于警力的匮乏，更多的侦查资源被配置在重大案件的侦办上，部分民警片面认为将宝贵的警力投入涉案金额较小的案件中得不偿失。因为，侦破的成本远高于案件本身造成的损失，因此，仅投入较少的财力、物力、人力。在一些经济欠发达的中西部地区，由于缺乏财政的支持和系统的规划，公安机关无法大规模安装高清监控摄像探头，公安基层的各类监控系统都存在不同程度的问题，主要有以下几个方面：一是监控的硬件落后，因老化、遭遮挡、曝光严重、夜间缺乏补光等因素而导致成像不够清晰；二是监控的覆盖率偏低、拍摄角度不正确，较难拍摄到犯罪行为；三是和企业、社区、私人的监控系统缺乏联动导致监控资源匮乏。

（二）侦查客体困境分析

1.犯罪主体的反侦查意识强

犯罪与破案，始终是一种智力对抗[6]。犯罪分子会运用各种方式来增强反侦查能力。目前的一些普法节目是一把双刃剑，在给普通百姓进行法治教育的同时，也给一些居心叵测的人 “上了一课”，从中学习到一些应对侦查的套路。流动盗窃案件的犯罪分子相对于其他类型的盗窃分子来说，由于其经常流窜到周边省市县作案，多次遭到警方打击，这些作案经历和遭打击经历变相丰富了其作案手段，培养了其反侦查意识。甚至有一些曾经从事过司机、建筑工、水电工等职业的犯罪分子，由于具有较强的专业技能和一定的文化素养，就会利用其专业知识来应对警方的侦查。

2.犯罪现场的痕迹遗留较少

由于此类犯罪分子具有较强的反侦查意识，因此，在实施犯罪前，会为犯罪的顺利实施准备工具，创造条件。为了躲避监控，犯罪分子会选择在监控死角进行活动以及在夜间监控拍摄不清的时候行动，他们或佩戴头套、面罩以避免在监控中留下人脸影像，或佩戴手套以避免在犯罪现场留下指纹掌印，或套上鞋套以避免在犯罪现场留下鞋印等等以掩盖罪行……如果是经验丰富的犯罪分子，还会把在现场使用过的物品或者其他任何可能附着有个人DNA 样本的材料带走，以避免被警方提取。更有一些经验老到的犯罪分子，会对现场进行伪装和破坏，为警方的破案带来了困难。

三、大数据背景下流动盗窃案件防控体系的构建

形势逼人，时代呼唤建立流动盗窃案件防控体系。而大数据的核心在于 “预测”，通过对历史犯罪数据的挖掘、比对、碰撞、分析，可以总结分析出犯罪活动的规律，从而将被动挨打的侦查模式转变为事先侦查的模式，将犯罪所造成的损失降到最低，以达 “防范于未然” 的目的。与此同时，亦可从数据基建和人才培养的角度出发，对健全防控网络进行制度性设想。

（一）防控体系建设之预警模型

大数据预警在新冠肺炎疫情防控期间起到了重要的作用，当行为人从疫区出发，或者途经疫区到达目的地时。其行动轨迹、密切接触者、停留站点和停留时间等信息，就会通过联网的方式迅速汇总给各地的疫情防控指挥部，各地的疫情防控指挥部再对海量数据进行筛选比对，迅速反馈至基层疫情防控部门，从而对行为人进行有效监管。维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶在其著作《大数据时代》 中指出 “大数据的核心在于预测”。既然 “亚马逊” 可以利用大数据技术来给读者推荐适合的书，“拼多多” 可以利用大数据技术来给消费者推荐其可能想要的产品，那么，大数据技术也可以应用于流动盗窃案件的防控，实现从被动反应到主动出击的转变。总结起来就是可建立 “一个模型、算法计算、三层预警” 的大数据实时预警机制。

一个模型指的是在对一定历史时期大量流动盗窃案件的案件构成各要素进行全面收集、分析、统计、整理的基础上，总结出一套流动盗窃案件犯罪预警模型。该预警模型包括从启动到运算到触发警报三个阶段。

第一个阶段是启动阶段，其目的是为了迅速从人海中筛查出可疑人员，通过高清摄像头进行人脸抓拍、出入网吧和宾馆等特殊场所时进行身份证登记、使用各种公共交通工具的身份证核验、手机应用（高德地图、美团外卖等）使用时自动记录的时空定位、警察或治安联防组织街头随机巡查等方式启动预警。

预警启动后，通过算法设计，实行要素积分累进计算，该算法应当且不只包括以下几点要素：前科劣迹、高危年龄段、高危户籍地域、性别、教育背景、异常出行轨迹、异常宾馆记录、异常话单、异常同行者等。值得一提的是上述要素不是简单的相加，而是复杂的关联关系。例如，前科劣迹人员的异常话单记录和短时多地开房记录或者短时多地的人脸抓拍记录，就明显比无前科人员的异常话单记录、短时多地开房记录、短时多地人脸抓拍记录的预警级别要来得高。

三层预警指的是在进行了初步可疑人员筛查、算法计算之后，得出相应的危险等级结论，辅之以低、中、高三层级预警介入模式。当预警层级为低级的时候，可以通过预警系统自动向可疑人员活动范围区域的周边居民住户、商户经营业者、村（或居委会）等进行短信或电话预警。短信或电话预警的内容应当且不仅应包含以下几点要素：可疑人员体貌特征、前科劣迹、活动路径分析结果等。以此提高有关人员和单位的防范意识。当预警层级为中级的时候，可以向有关单位保卫部门、群防群治组织进行短信或电话预警，短信或电话预警的内容应当且不仅应包含以下几点要素：可疑人员基本个人信息、前科劣迹、未来路径预测等。据此，有关单位保卫部门和群防群治组织可以派出相应人员对其进行安全性评估和危险性查验。当预警层级为高级的时候，预警系统除了执行预警级别低和中的所有措施以外，应直接就近向公安机关报案，公安机关情报指挥部门接报案后则应当迅速对此做出反应，派警力前往巡逻盘查，发现可疑情况可采取巡逻盘查、传唤、甚至拘传等相应措施。流动盗窃案件预警模型如图1所示：

图1 预警机制示意图

（二）防控体系构建之基础建设

1.完善监控安防设施

现阶段，基层运用得最广的大数据侦查技术，当属人脸识别、车辆比对、轨迹分析三种。人脸识别可以通过输入身份证号码，或者抓拍到的犯罪嫌疑人面部照片等，输入人脸比对系统进行比对，可以迅速判明身份并对其所处的位置进行定位。车辆比对则可以通过输入嫌疑人所驾驶车辆的照片，将车辆品牌、型号、外观特征等进行车辆比对。轨迹分析则可以系统梳理出犯罪嫌疑人的活动轨迹，为下一步侦查提供线索。而这三种大数据侦查方式有效与否则严重依赖于视频监控系统。视频监控系统是最主要的预防各类盗窃犯罪的安防手段，起着记录犯罪原始资料、为刑事诉讼提供证据、为侦查破案提供线索和震慑潜在犯罪行为的重要作用。在侦查实践中，监控视频资料往往能为破案提供最强有力的支撑，起着为人脸识别、车辆比对、轨迹分析等大数据侦查行为奠定信息基础的重要作用。因此，应当加大对于各类安防监控的财政投入，根据各地区实际情况，布置数量相当、成像清晰、布局合理的安防监控。

2.构筑完备的情报网络

《孙子兵法》是我国伟大的军事谋略专著，孙武在《计篇》中指出：“夫未战而庙算胜者，得算多也；未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜，而况于无算乎！” 这里面的 “算” 实际上就是指的情报，正所谓 “知己知彼，百战百胜”，情报的重要性不言而喻。大数据时代，数据就是最大的情报，数据持有的多寡直接影响到大数据应用的成效。当今各行各业的各种数据量增长惊人，但数据壁垒与封锁也是实实在在存在着，并严重影响和制约着可利用的数据资源[7]。要精准、有效打击犯罪，需要社会各界主动向公安机关提供数据、信息，需要社会各界齐心协力才能实现。国家应建立完备的大数据情报体系，加强对开源数据库和非开源数据库的搜集，不应只包括公安机关在日常工作中所搜集到的数据情报资源，还应当涵盖其余各社会各部门单位的数据。在收集数据资源的同时，也要从法律层面规范大数据侦查资源的适用，避免非法使用大数据资源而导致公民个人隐私被侵犯的问题。

（三）防控体系构建之人才培育

1.在职民警素质亟待提升

在职民警是打击违法犯罪活动、维护社会安定的主力军，懂不懂大数据、会不会用大数据，是新的历史条件下每一个执法民警所面临的问题。实现在职民警素质提升应从以下两方面着手。一是健全相关领导体系，二是完善在职教育制度。

2018 年全国公安大数据工作领导小组成立，其主要职责是通过实施公安大数据战略，向科技要人力，向科技要战斗力，提高公安工作的智能化水平，更好护航经济社会发展。因此，各级公安机关应当依据实际情况，成立各自的大数据领导小组，设立专项资金，由一名党委成员和数名懂技术的领导干部进行直接领导，从组织上、技术上、业务上、财政上进行四位一体的有效保障。在领导小组的指挥下，定期开展集中性的大数据技战术业务学习；在专案侦办中，领导小组应经常性地进行业务指导，实现 “向实战要经验，靠实战提技能”；侦办完一起案件后，也要经常性地召开反思总结大会，表彰先进的个人和集体，同时对存在的问题和不足进行反思，实现“以战促提、以战促改” 的目的。此外，要严格落实在职教育活动，主动联系开设大数据侦查的公安部各业务局、各公安院校、各地市的公安干校，建立点对点的校局合作机制，经常性地开展专题教育学习和技能提升训练，选派优秀民警赴上述部门进行业务学习的同时，也要经常性地邀请上述部门的实战教官来基层一线进行实战教学，实现教、学、练、战一体化。

2.高校开设相关专业培养人才

青年人是祖国的未来，民族的希望，而大学又是社会中最为朝气蓬勃的地方。在实现在职民警素质提升的同时，应为未来的公安战线储备大批懂得大数据技术、会用大数据技术的新鲜血液，而各级公安院校是培养未来公安大数据人才的主阵地。因此，各级公安院校的领导干部和专家学者应站在历史的高度，展望科技的前沿，以高度的责任意识与时不我待的奋斗意识，积极主动谋划大数据专业教育建设，进行理论构建、知识储备、课程规划、导师选拔等。在这方面，中国人民警察大学已经走在全国公安教育的前列，率先开设了数据警务技术专业，为各级公安机关培养从事公安信息化平台架构与运维、警务大数据分析与预测、警务大数据管理与决策的高素质复合型警务人才。相信在不久的将来，这批新时代的弄潮儿将会在基层实战中大放异彩。

四、结语

当前，我国经济社会正处于深刻的转型变革期，社会治安大局的稳定与否直接影响转型变革的成败。在新的历史条件下，高发的流动盗窃案件对社会治安总体稳定构成了严峻的挑战，而大数据为解决这一问题提供了新的路径，值得理论界和业界进行深入探索。本文通过剖析当下流动盗窃案件的特点、侦查难点等，提出利用大数据理念及其相关技术，通过建立大数据预警模型、构建分级预警模式、培养大数据人才等有效举措，以期提高侦查机关对该类案件的侦办能力，更好地服务经济社会健康发展。