数据化侦查理论系统化构建研究

杨战海

（南京森林警察学院，江苏 南京 210023）

生产力水平的提高以及计算机网络的普及应用带来了移动互联网高速发展的时代风口，与此同时犯罪活动的形式也日益复杂多变，呈现出非接触化、高危害性化的趋势。传统的侦查活动借助指纹、足迹、工具痕迹等实体的痕迹物证已经难以满足一线侦查活动的需要，亟需转变侦查思路，积极顺应数据化侦查发展的时代浪潮。可喜的是多地公安机关已经开始了数据化侦查建设的积极尝试，涌现出了一批像武汉CIIS智慧侦查平台、深圳警企合作实验室、西安全息作战平台等数据化侦查应用的优秀实战案例。部分公安院校的专家学者以及大数据科技公司也对数据化侦查开展了研究与科研攻关，描绘了“大数据侦查学”学科发展的蓝图以及“云上公安”的雏形。但是也存在着各地数据化侦查平台架构不同、无法兼容，数据化侦查的概念界定不清晰、发展建设规则不一致、基础理论研究被忽视的情况，这势必会阻碍数据化侦查发展的深度与广度，使得其在打击犯罪的领域中无法最大效度发挥其潜力。在物联网、5G技术方兴未艾的时代，准确把握数据化侦查背后的基础理论支撑，构建数据化侦查的理论系统，正确界定数据化侦查的概念系统，明确数据化侦查理论的规范系统，剖析数据化侦查的分析系统，能更好地挖掘数据化侦查的潜力，成为新时代公安机关治理犯罪、维护社会治安的重要帮手。因此，笔者认为，在加快建设数字中国的大背景下，构建数据化侦查的理论系统，完善数据化侦查的基础研究迫在眉睫。

一、研究缘起

（一）数据化侦查基础环境改善

数据化侦查的基础环境既包括以海量数据收集处理水平为代表的内部环境又包括以电子物证相关法律法规及相关行业规范为代表的外部环境。

1.就数据化侦查的内部环境而言，数据化侦查的实现需要借助软件数据处理与硬件数据传输的相互配合，没有物联网硬件海量铺装架构所带来的基础数据即时传输，那么数据化侦查将是纸上谈兵；没有大数据技术的突破性发展，海量数据无法深入挖掘出有价值的情报产品，数据化侦查工作的开展将徒有虚名。而正是移动互联网用户体量的提升加之各地市根据本地实际需求架设了海量摄像头、传感器，布局5G基站，国家也正大力推广以5G基站、大数据计算中心为主体的新基建，这也为数据化侦查提供了海量基础数据、强大的数据处理能力。大数据与云计算技术的深度融合使得数据处理挖掘能力大幅提高，AI技术的应用更是为智慧侦查的实现带来了新的时代风口。公安机关通过与腾讯、海康威视等科技公司的合作可以实现优势互补，低成本高效率地提高本地数据化侦查的战斗力。数据化侦查的内部环境的完善为其理论系统的构建扫清了基础性障碍。

2.侦查工作应以法庭需求为导向，通过侦查工作固定的电子物证只有在庭审的过程中被法官采信才会在整个刑事司法活动中发挥最大价值。可喜的是，现阶段我国刑事诉讼法和民事诉讼法已经将电子证据纳为证据的一种法定形式。电子数据适用的司法解释、取证规则、案件办理规定的配套出台使得电子物证的应用更具有操作性。为保证电子物证的取证应用规范开展，我国已经出台了3个国家标准、26个行业标准、13个司法检验鉴定技术规范、4个认可认证标准规范。电子物证相关法律规范的细化与完善为数据化侦查发展提供了稳定的外部环境。

（二）犯罪行为方式嬗变给传统侦查活动带来新的挑战

借助不断普及的移动互联网这把双刃剑，新型犯罪方式层出不穷、复杂多变。犯罪活动的有关时空地域关系存在着明显的割裂情况，时间跨度大、地域分布全球化、财产转移即时化、真实身份隐蔽化的特征明显。

伴随着犯罪主体低龄化、高智商化的大趋势，犯罪活动从侵财型犯罪向多元化犯罪演变，从单一型犯罪方式向交织型犯罪方式演变，从互联网领域向物联网领域演变，犯罪活动普遍存在非接触性、难预测性的特点。利用无人机、无人驾驶汽车导致人员受伤、死亡的案例屡见不鲜，在2017年我国甚至出现了首例利用人工智能技术非法获取公民个人信息的犯罪。根据中国司法大数据研究院2019年11月19日公布的网络犯罪的专题报告，2017年一审审结案件量同比增长32.58%，2018年一审审结案件量同比升幅为50.91%，可见在未来网络犯罪案件的数量会大幅增加。面对新型犯罪时空割裂、非接触性的特点，阵地控制、摸底排队等传统的侦查方式难以针对性地对新型犯罪实现有效的治理。因此，迫切需要更新数据化侦查手段，解决侦查手段与发案控制脱节的问题，以期使数据化侦查手段能在同步管控、即时侦破、预测防范三个维度行之有效，满足新时代治理犯罪活动的需要。

（三）思路脉络

在各地公安机关积极开展数据化侦查实践应用的背景下，总结典型的数据化侦查实战应用系统，分析数据化侦查与传统侦查方式的区别与联系，按照理论系统的不同维度以层层推进的逻辑体系将数据化侦查理论系统分为概念系统、规范系统、分析系统。概念系统是在梳理现阶段对于数据、数据化、信息化等概念不同认识的基础上对数据化侦查概念的内涵和外延进行明确的界定，对侦查学基本原理在数据化时代的新内涵加以丰富，明确基础概念系统为后期的研究内容与方向加以界定。规范系统是明确数据化侦查工作开展所依据的法律体系与行业规范标准。在法律规定的范围标准下归纳总结出数据化侦查工作的理念原则与程序标准，特别是规范数据化侦查的启动程序、明确电子物证收集取证标准、第三方数据调取规范及数据化侦查的信息使用规范。分析系统是在把握传统侦查基础模式特征的基础上结合数据化侦查的特点对数据化时代侦查活动的几种基本行为模式进行归纳总结。根据实战过程中全域打击的目的，从数据、云平台、抓捕组这三个不同的主体构建数据化侦查的DCA模型，分别从基础变量、云侦查、实践操作三个方面开展全领域的侦查打击。根据实战过程中犯罪预防的目的，从云平台、数据、干预组这三个不同的主体构建数据化侦查的CDI模型，分别从云侦查、基础变量、犯罪干预这三个层面开展犯罪预防活动（如图1）。

图1 思路示意图

无论数据化侦查理论系统有多少系统分层，基础理论研究终将为实践应用服务。所以在理论系统构建后对数据化侦查实践应用过程中出现的问题进行反思总结，以期在理论推广应用的过程中能够少走弯路。有权必有责，用权必监督。如果能够随心所欲地对数据进行深度挖掘，那么在数据化时代法律对于公民隐私权的保护就会荡然无存。因此，在数据化侦查体系建立的过程中坚持监管与实施双轨并重的思路，提高侦查打击力量与犯罪治理效能，同时加强对公民合法权益的保护。

二、数据化侦查包含的理论概念

侦查学能够作为公安学类下的二级学科分支，必然有着对于侦查学研究发展具有普遍性指导意义的科学道理，也就是支撑侦查活动的基础性原理。

数据化侦查丰富了侦查活动的方法与手段，也给侦查学基本原理赋予了新的内涵。特别是侦查活动进入数据化时代以来，如雨后春笋般涌现出很多不同的侦查学原理，但也存在着部分专家学者提出的原理过于超前，还没有深入系统的研究成果，因而没有获得大多数侦查领域的业务专家及特别是一线实战侦查人员的认可，甚至存在理论上的争议的情况。因此笔者在此选择广为接受且普遍熟知的物质交换原理、同一认定原理、因果关系原理来进行数据化时代的理论探究。

（一）数据化时代的物质交换原理

数据化时代的物质交换原理也并不是为了更新数据化时代的信息转移原理。对于行为人操作计算机利用网络空间输出数据而言，屏幕信息确实给行为人大脑突触以新的反馈形成了意识性信息。而对于现阶段日趋猖獗的非接触性犯罪而言，作案人与受害人之间通过网络系统的媒介实现了信息的转移交换与数据接触，留下了网络空间的电子痕迹信息，数据化背景下还原出的行动轨迹、进出信息何尝不是一种数据空间的电子足迹、电子指纹呢？而这一切何尝不是“触物留痕”呢？只不过从现实空间变为了虚拟空间，这与物质交换原理并行不悖。所以说，信息转移原理不是对物质交换原理的否定与更新，而是随着认知水平的提高对于物质交换原理认知深度的进步，对物质交换原理内涵的进一步丰富，把这称之为数据化时代的物质信息转移原理更为贴切。数据化时代的物质信息转移原理能更好地指导侦查人员在实战中注意对电子痕迹信息、心理印象性信息、反侦查信息等内容的收集，提高侦查认知的深度与广度，为数据化侦查工作创造更好的基础性条件。

（二）数据化时代的同一认定原理

在数据化时代，犯罪基本行为方式的二元裂变致使越来越多的非接触性犯罪活动出现在侦查人员的视野中。对于非接触性犯罪活动中出现的最为普遍的数据和信息以及留下的痕迹而言，是否同一反而会出现无法验证的情况。例如，某个犯罪分子利用计算机传输指令操控某个无人机实施故意伤害特定人员的犯罪活动，我们只能依靠科技认定出计算机传输的指令与无人机接收到的指令是相吻合的，至于是否能确定为某人所操作，还需要借助其口供以及其他视频资料相印证，最终达到认定某人与犯罪行为人同一的效果。但是数据吻合所依据的条件也是被认定客体的反映性、特定性与可识别性，这与同一认定所需要的客观条件基本一致，但是对于某些数据需要转化识别，正如同在数据化的世界中人们的行动轨迹、输入内容其实也就是人们留下的电子脚印、电子签名等。因此，笔者认为在数据化时代，同一认定理论的外延应扩大，不单单是通过实体的物质性特征来进行同一认定，还有数据信息进行数据吻合性比对后结合其他可印证信息来进行数据化时代下的同一认定。

（三）数据化时代下的因果关系原理

侦查的基本路径之一就是找到犯罪现象的异常之处倒推出其产生原因，根据其内在联系确定侦查方向，缩小排查对象的范围。在一般的案件侦查中，主要从这几对要素之间寻找因果关系的矛盾点：犯罪目的与犯罪动机、犯罪动机与犯罪行为、犯罪行为与犯罪结果、犯罪结果与犯罪后行为。例如，报复社会的犯罪动机可能会导致故意杀人的犯罪行为，故意杀人的犯罪动机可能会导致刀斧砍杀的犯罪行为，刀斧砍杀的犯罪行为可能会导致公众场所人员受伤、社会恐慌情绪蔓延，公众场所人员受伤、社会恐慌情绪蔓延的犯罪后果反而会刺激其采用破坏性更强的方法达成其报复社会的目的，这也就是某类案件的因果关系链条。

在数据化时代，犯罪的时空观发生较大的变化，新型犯罪层出不穷，年轻人的思想意识受到网络文化的冲击而越发自由和活跃，部分犯罪要素以数据作为介质在传输指令，很多犯罪活动并没有什么明确的因果关系，这都给侦查活动的开展带来了一定程度的困难。但是大数据技术在侦查活动中的应用似乎给解决这一困难带来了曙光。大数据技术通过对犯罪活动中收集到的数据进行深入碰撞、比对，对于不同数据间的关联性、相关性是较为容易筛选出的，而借助不同数据间的相关性，对侦查线索的确定、嫌疑人特征的刻画等侦查活动的开展起到了极大的帮助作用。但是犯罪的相关性原理并不是对于因果关系原理的更新，而是对于因果关系原理在数据化时代下的补充与完善。因此，数据化时代的因果关系原理既包含了各个犯罪因素间因果关系的探究又涵盖了对于不同数据背后相关性的挖掘。

三、数据化侦查理论的规范系统

（一）数据化侦查的原则

1.依法开展的原则。侦查工作是侦查主体依据法律相关规定开展的发现线索、收集证据、查清案情的专门工作。侦查主体必须是具有侦查权的专门工作人员，侦查措施应是刑事法律规定的专门行为，这一切都需要在法律规定的范围下开展。侦查人员作为执法者所需要坚守的底线与准则应当是后者，即法无授权不可为。但尽管侦查的过程是冰冷的，侦查结果甚至是残酷的，侦查人员作为有温度的执法者应在执法的过程中考虑到道德价值观的一般评价标准，使得侦查过程具有人性化的考量。我国已经确立了非法证据排除规则，对于在侦查过程中违反相关规定收集的证据且不能补正或作出合理解释的将会被作为非法证据排除，不会被法庭采信，而非法收集证据的侦查人员甚至会因暴力取证等罪名锒铛入狱。因此，数据化侦查必须坚持依法开展的原则。这既是对犯罪嫌疑人人权的保障，也是案件成功诉讼的前提，更是对侦查人员的保护性约束。

2.精准性原则。数据化侦查的情报产品输出不是随意刻画出一个非常模糊的犯罪画像，也不是划定并没有实践意义的一片侦查区域。而是根据前期侦查工作获取到的零散数据线索进行关联性碰撞、因果性挖掘得出较为清晰准确的侦查范围进而指导一线负责抓捕工作的侦查人员开展下一步的工作。如果只是划定一片非常大的范围甚至说错误的范围，而没有精准性的范围，那么数据化侦查也将是没有价值的。精准性原则一方面要求基础数据筛选提取的范围要精准，既避免因为大网打捞的方式造成无关人员权益受侵害的风险提高，也同时降低数据分析人员的工作量，提高数据分析挖掘效率；另一方面在云平台处理结果的产品输出上，在确保正确的前提下，拉长重点怀疑对象的数据时间轴，与数据模型印证性交叉碰撞，推测出重点地区、重点人员的概率数据，把范围划定精确，确保整个案件侦破工作的整体侦查效能。

3.可视化原则。数据化侦查的开展极易对公民隐私权造成侵犯，对侦查人员而言也存在权力寻租的空间。因此，要确保数据化侦查工作的开展有严格的审批、监管程序，对侦查人员可能会存在的权力寻租空间要通过可视化的侦查原则逐步压缩。数据化侦查的可视化是指对于数据化侦查的启动、数据采集、分析挖掘、报告输出等环节都落实到操作人员、审批人员的数字证书上。对于每个环节进行了什么操作、操作几次、操作结果的情况、操作人员、审批人员等信息以可视化图片的方式留存于数据分析平台，做好数据分析的留底与操作痕迹可视化，压缩侦查人员权力寻租的空间。数据化分析过程的可视化同样可以规范电子证据的取证，使其符合电子数据取证标准体系的要求，增强电子证据的证明力和证据能力，避免因取证过程不规范而被当作非法证据排除，影响案件诉讼。数据化侦查可视化原则也对各个侦查环节的标准样式提出了更高的要求，规范数据提取、情报输出、信息反馈的标准细则，使得侦查过程可以模块化开展，由更专业的人负责更擅长的业务，为数据化侦查未来模块化的发展趋势奠定基础。

（二）数据化侦查的运行理念

1.审判中心理念。十八届四中全会明确提出了推进以审判为中心的诉讼制度改革目标，在之前的审判工作会议及相关规范性文件中也明确提出了庭审中心的理念，切实保障庭审实质化。在数据化侦查工作开展前，要明确侦查为审判工作服务的审判中心理念，扭转长期以来的侦查中心主义观念。对于数据化侦查工作而言，大部分的证据都是以电子物证的形式呈现的，电子物证本身易损坏、易篡改的特点都是其在庭审环节可能被辩护律师、专家辅助人提出质疑的点，因而在侦查环节必须特别注意对于电子证据的证据能力的保护，确保其能为审判环节服务。在数据化侦查开展过程中，要牢固树立审判中心理念，强化侦查服务于审判的意识。对于电子物证的数据来源、收集过程严格依照提取规范操作，特别是对电子物证的存储、传输、出示等环节严格把关确保证据客观真实。总的来讲，数据化侦查的各项操作都要明确侦查服务于审判的理念，在以审判为中心，侦查人员出庭作证的背景下，保证电子物证的客观性、关联性、合法性。

2.数据主导侦查的理念。数据化侦查方法的普及应用也使得侦查模式发生了相应的变革，打击犯罪可以从事前的犯罪预测、事中的同步监管、事后的全景侦破三个维度来开展侦查工作，而主导这一切的关键性因素就是数据。数据化时代下，越来越多的行为方式可以被简单的二进制符号0和1以数据的形式记录下来。足够多、足够精准的数据为数据化侦查工作的开展奠定了坚实的基础，而数据的指向结果也能够为侦查工作的开展提供明确的方向，实现数据对侦查活动的主导，让数据说话。

就事前的犯罪预测而言，数据可以在地域性高发犯罪治理、暴恐犯罪的治理、大型活动的安保等勤务中大放异彩，根据高危因素及以往类案防控的经验建立风险防控模型，根据基础数据的输入推算出高危险地点及风险发生概率，主导侦查活动的开展进行事前干预避免危害结果的发生。就事中的同步监管而言，在继续犯的打击治理中，犯罪的基本行为与犯罪行为所带来的不法状态在一定时间内保持一种持续的状态，但是侦查机关必须采取应急措施将犯罪活动对群众的影响降到最低，对犯罪行为进行数据分析，指导侦查工作针对性地屏蔽、删除犯罪信息，切断犯罪信息的传播路径，冻结犯罪的资金，以数据为抓手实现对犯罪行为的事中同步监管。就事后的全景侦破而言，根据案情的数据信息全景还原出犯罪的过程，特别是犯罪嫌疑人的心理画像、犯罪行为的进出口、作案时间等全景行为轨迹图，实现侦查过程的可视化，为下一步侦查工作的开展提供科学客观的参考资料，主导侦查方向及侦查方式的选择。因此，在数据化侦查工作的运行中，必须牢固践行数据主导侦查的理念，明确数据化侦查开展中的运行规范。

四、数据化侦查理论的分析系统

数据化侦查的分析系统主要包含了数据化侦查分析应用的功能及数据化时代的犯罪防范型侦查模式与全域打击型侦查模式。

（一）数据化侦查的分析应用

数据化侦查系统的功能将随着科技水平的进步而不断发展完善，侦查人员对数据化侦查系统的使用首先应知道现阶段本地区数据化侦查平台的具体应用功能，笔者在此就现阶段数据化侦查平台使用较为成熟的几个分析应用功能进行探究。

1.人像比对。人脸识别技术在商业应用、移动支付等领域可谓是炙手可热，从面容ID解锁手机到刷脸支付等日常生活实践中的应用，人脸识别技术的普及应用也给数据化侦查实践中人像比对的实现提供了基础性条件。现阶段公安机关及社会商圈的视频监控体系建设已经较为完善，且大多都是高清摄像头，完全可以看清楚人的基本外貌特征，但是如何在海量的视频监控资源中快速锁定嫌疑人员、找到嫌疑人员图像特征后如何确定其身份成了摆在侦查人员面前的一道难题。在前几年数据化侦查手段未实践应用时，有的地方为了快速侦破案件甚至出现了组织上百名侦查人员集中查看几百TB的视频影像资料查找嫌疑人线索的情况，然而侦查人员看花了眼也没找到任何蛛丝马迹。而数据化侦查手段中人像比对技术可谓是侦查人员的福音，可以轻松解决此类问题。通过对人物图像中的耳朵形态、眉毛形态、脸型五官、特殊标识、眼神状态等面部特征的甄别，在海量视频影像资源中可以快速检测追踪到目标人员的视频片段，再与人员身份信息库进行碰撞关联即可快速锁定目标人员真实身份。面对嫌疑人在作案过程中面部遮挡、人脸面具等反侦查行为，最新的比对识别技术可以实现虹膜识别、步态特征识别等内容，通过上百个特征点位的印证关联将目标人员锁定。而在人像比对基础上进行优化的人脸聚类技术可以将目标人像与社交相册资源的合影进行聚类分析，刻画出目标人员的社交关系网，从而深挖余罪，实现全领域、全体系的打击。

2.行为特征刻画。对于生活特征的刻画最初来源于商业领域的营销应用，亚马逊、天猫等电子商务巨头根据用户的浏览商品种类、时间段、月消费金额、购买物品等用户习惯进行“用户画像”，并据此来进行广告的精准投放、同类商品的相关推送，以提高用户粘性及消费量。对生活特征采用“贴标签”的方式刻画可以对屏幕另一端的用户有基本的了解，而这同样也适用于侦查领域。在非接触性犯罪案件的侦办中，特别是涉财产类非接触性犯罪案件，可以根据嫌疑人员的网购信息、住宿出行、教育信息、移动支付信息等内容对嫌疑人进行“模拟画像”，对其活动地点、生活习惯、成长背景等内容进行相应了解，以便于抓捕及预审工作的开展。笔者在实习期间参与侦办过一起系列性的制作、贩卖、传播淫秽物品牟利案件，正是根据对不同“女主播”网购地址、消费习惯等信息的掌握刻画出其生活特征画像，在证据条件较为一般的情况下通过侦查员掌握的其生活特征画像在预审环节对其心理进行有效的引导把控找到了案件突破口，获取了重要的口供与其他电子物证相互印证，证明了其主观的非法牟利意图，案件得以顺利审查起诉。如图2所示就是对“女主播”生活特征刻画的简版图示，所以说，通过数据挖掘对嫌疑人的生活特征刻画是数据化侦查重要的分析应用方式。

图2 行为刻画示意图

（二）犯罪预防型数据化侦查（CDI模式）

1.犯罪预防型数据化侦查基本模式。犯罪预防型数据化侦查的基本模式主要包含云侦查平台（Cloud）、基础数据（Date）、干预组（Intervention）三个主体且呈等腰直角三角形的关系，实现数据的线索化（如图3）。由云侦查平台首先对基础数据进行主动筛选碰撞，根据计算模型找出异常数据并深入研判得出犯罪行为概率，根据相应的高危概率分析进行指导侦查、干预行动，进行提前的警力布控，将犯罪行为扼杀在摇篮中。

图3 CDI模式示意图

2.犯罪预防型数据化侦查适用范围与特征分析。犯罪预防型数据化侦查核心在于具体的犯罪危害尚未造成前对高概率风险的识别及干预。在传统侦查中，主要依托阵地控制、刑嫌调控等基础性侦查措施来开展犯罪预防干预活动，当侦查工作坐上数据化的时代快车后，使得侦查活动的开展得以向事前大幅延伸，通过对高危人群的模拟画像、高危地区的人员流动图、犯罪热点的热力值变化、城市某项数据的异常聚集或扩散等形式，能对犯罪行为活动的势态变化趋势得以有效把握，通过主动干预积极引导事态向可控方向发展，降低犯罪危害行为发生的可能性。在涉恐案件的侦防中，根据涉恐高危人员的出行流动情况、网络恐怖主义音像视频资料的传输、家产变卖的“伊吉拉特”式特征等内容进行主动把控，预测出暴恐案件可能发生的时间、地点及恐怖活动形式等内容及概率，进而有效化解暴恐袭击风险。在毒品犯罪的侦防中，通过对毒源地、新型毒品变化、本地区毒品市场需求、吸毒前科人员、毒品犯罪高发场所等数据进行挖掘研判，根据毒品输入的物品流经分散渠道、涉毒资金的来源去向这两大路径上的数据深挖布控，通过对异常数据的模型碰撞得以计算出相应的概率信息，并及时指导干预组开展打压布控的侦查活动。

3.犯罪预防型数据化侦查的实践应用。广东省中山市公安局治理网络涉枪犯罪的方式就是犯罪预防型数据化侦查实践应用的优秀案例。伴随着互联网社交软件、寄递业的蓬勃发展，网络涉枪犯罪也日趋猖獗。线上隐语联络、线下拆解邮寄的犯罪手法使得传统侦查手段的打击收效甚微。中山市公安局面对本地日趋猖獗的网络涉枪犯罪积极进行数据化侦查实践探索，建立“缉枪神探”数据模型。

数据模型的构建依托于中山市公安局大数据中心，借助数据魔方的功能进行搭建，并积极利用广东省公安厅可视化建模平台的资源进行移植关联，实现了运行速度与功能模式的双提升。通过将本省市的异常寄递信息、社交软件信息、群组聊天记录、电商浏览内容等数据进行行业隐语关键字眼的筛查，理顺信息流。通过重点人员的收付款记录、取款人活动轨迹查清资金流。结合WIFI探针、行动技术等方式以数据模型为规则得出积分结果。通过对AHP层次分析法的应用，构建递阶层次结构，对同层次元素两两比较赋值运算，将研判结果用于落地收网、抓捕归案。

（三）全域打击型数据化侦查（DCA模式）

1.全域打击型数据化侦查基本模式分析。全域打击型数据化侦查的基本模式主要包含基础数据（Date）、云侦查平台（Cloud）、抓捕组（Arrest）三个主体且呈正三角形的关系，以此实现线索的数据化（如图4）。在案发之后，根据现场勘查、摸排走访等侦查措施对基本案情有初步了解后，根据案件信息的汇总，通过云侦查平台对时、空、人、事、物五大要素深入挖掘把握，将犯罪嫌疑人的活动轨迹、心理画像等内容全景可视化还原，找出落脚点并指导抓捕组将嫌疑人缉拿归案。通过对同行人、同住人等密切联系人的伴随分析，找到同案人、犯罪上下游密切关系人，实现全领域、全链条的打击，有效摧毁犯罪团伙的根基，挤压犯罪滋生空间。

图4 DCA模式示意图

2.全域打击型数据化侦查的适用范围与特征分析。全域打击型数据化侦查的适用范围非常广，基本上所有的回溯型侦查案件都可以适用，但是也有一些因果关系较为明显的案件通过传统侦查方式加基础数据库的查询就可以非常便捷地侦破案件，而使用数据化侦查方法反而是多此一举。全域打击型数据化侦查擅长侦办有组织犯罪、电信诈骗、网络犯罪等跨时空地域、侵财的系列案件。通过将犯罪线索数据化展示及挖掘，利用好数据间的相关性关系完整展示犯罪组织结构、犯罪资金流向、犯罪物品流向，使得公安机关在信息掌握上占据主动权，把握好案件经营期限及抓捕时机，将犯罪团伙全领域清除。

全域打击型数据化侦查的一大特征是高度依赖于线上及线下的配合密切度。对于线上部分而言，需要准确理解前期线下工作所收集的案件线索，将线索数据化分析并选取合适的算法模型分析碰撞，并将云侦查结果以多元可视化的方式传输给抓捕组开展实际缉捕工作。就线下部分而言，在前期应尽可能全面准确地收集案件线索，做到客观公正，避免因侦查员主观因素影响导致侦查认知偏差进而影响整个案件的侦查策略制定，对于云侦查平台输出给抓捕组的情报线索，要根据缉捕现场的实际情况灵活制订抓捕方案，特别是精准度不够的时候，要结合传统侦查方法锁定到个人。全域打击型数据化侦查的另一大特征是可以深挖余罪，在将嫌疑人缉拿归案后，通过预审等方式获得新的案件线索后可以将其线索数据化后再次把数据输入云侦查平台的分析模型中，通过关联特征还原犯罪网络图得以深挖扩线，实现一案带破一类案件，一类案件带破多种犯罪利益链条，最终实现犯罪的有效治理。

3.全域打击型数据化侦查的实践应用。陕西省西安市公安局的全息作战平台就是全域打击型数据化侦查的优秀实践应用的案例。全息作战平台以信息资源整合与精准研判指导为核心，以类案侦查和合成作战为主要运行模式。平台内设“一办”即平台办，负责审批、协调及日常管理；“一室”即信息室，负责收集、梳理、分类、流转各类信息；“三组”即类案研判组、刑侦关注人员研判组、电子信息研判组，负责对类案信息、人员信息、电子痕迹和涉案物品信息进行深入研判，着力将研判成果转化为侦查破案的战斗力。建立市、区县、派出所为主体的三级研判机制，实现了“研判指导、情报流转、警种协作”三大功能。平台的重点工作在于对信息流转、深度研判、类案侦查这三个环节的完善优化。在平台运行中，一方面按照“案件、人员、物品”的主体分类将数据信息精准加工为情报产品，下达流转到相关警种、侦查人员手中开展防范管控与落地侦查打击工作；另一方面为全市的刑警建立了常态化的即时情报查询机制，为研判指令经营单位和实战部门确立了情报信息综合查询的强力支撑。在全息作战平台投入使用的第一年就直接侦破案件363起，带破案件1 013起，打掉系列犯罪团伙103个，充分发挥了数据化侦查平台资源整合、类案侦查、全息作战的优势。特别是在本市发生的“6·15”特大电信诈骗案、“58同城”特大系列诈骗案的侦破中，以准确的情报支撑、全面的线索分析梳理对这种新型非接触性犯罪的成功侦破起到了核心作用。通过一系列重大案件的成功侦破使得全息作战平台成为了数据化侦查探索的优秀实践案例。

数据化侦查系统的实践应用虽然在一些地区取得了令人瞩目的成果，但是总体而言，全国公安机关的数据化侦查系统应用仍处于从各自为战探索期向整体规模化应用期发展过渡的阶段。根据实际调研交流中得到的反馈信息来看，在各地探索应用中也出现了一些共性的问题，主要集中在数据化侦查平台自身建设及运行领域，比如自身建设维护成本高、兼容性差、公民隐私权保护、输出指令的精准度等，本文通过对基础概念的梳理明确，对规范要求的共性梳理，借助不同主体要素之间的关系归纳出数据化侦查应用的CDI、DCA两大主要的模型体系。当然，每起案件都是有自身特点的，不能机械地套用数据化侦查的常规分析模型及典型技战法，要充分发挥侦查人员的主观能动性，实现数据化侦查与传统侦查的有机融合，时代发展的步伐不会停下，犯罪形式将不断变化，数据化侦查的内涵及外延也将不断丰富，数据化侦查的理论系统将始终处于动态完善的过程中，更好地指导侦查实战。