周 瓊
(中國人民公安大學,北京 100038)
大數(shù)據(jù)背景下的公安情報工作研究
周 瓊
(中國人民公安大學,北京 100038)
當今,大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)悄然而至,各行各業(yè)都置身大數(shù)據(jù)中,公安工作也不例外。而公安情報是開展公安工作的核心,特別是在情報主導警務(wù)的今天,海量數(shù)據(jù)包圍下的公安情報對公安情報工作的開展帶來了巨大影響。本文基于大數(shù)據(jù)的背景,對公安情報工作進行了研究和解析,推動公安情報工作發(fā)展。
大數(shù)據(jù);公安情報;公安情報工作
從上面可以看出,大數(shù)據(jù)除了海量難處理、樣式多樣外,高速變化和潛在價值已經(jīng)備受關(guān)注。也就是說,圍繞大數(shù)據(jù)所采取的行動都是為了獲取其的價值,實現(xiàn)目標。在醫(yī)療行業(yè),美國醫(yī)療業(yè)全面使用大數(shù)據(jù),每年能多創(chuàng)造3000億美元的價值;在個人位置信息領(lǐng)域,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以為服務(wù)商帶來1000億美元的利潤,并為消費者和商業(yè)用戶帶來7000億美元的價值。①Manyika J,Chui M,Bughin J,et al.Big Data:The Next Frontier for Innovation,Competition,and Productivity.McKinsey Global Institute,20112008年Nature刊發(fā)一篇文章顯示:Google搜索引擎利用看似無規(guī)律的巨量用戶查詢數(shù)據(jù)能夠提前1—2周預(yù)測流感的爆發(fā)。②Ginsberg J,Mohebbi M H,Patel R S,et al.Detecting Influenza Epidemics Using Search Engine Query Data.Nature,457(7232):1012-1014
看待大數(shù)據(jù)帶來的巨大價值,公安情報工作領(lǐng)域也積極投身其中,從大數(shù)據(jù)中發(fā)掘?qū)儆谧约旱摹包S金”。在公安情報工作中,“條”、“塊”結(jié)合的情報體系一直占據(jù)主導地位。這樣的體系結(jié)構(gòu)在實際工作中弊端重重,在大數(shù)據(jù)的背景下,公安系統(tǒng)的情報體系進行了調(diào)整和改進,基本上實現(xiàn)了橫向情報流動和縱向聯(lián)動的局面,即進一步完善了情報共享的流程和機制。公安情報工作中的情報源在大數(shù)據(jù)背景下變得更加豐富多樣,各種實時數(shù)據(jù)、流媒體數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)每時每刻沖擊著公安情報工作,給情報的采集、存儲和處理帶來了巨大挑戰(zhàn)。為此,公安部門已經(jīng)把海量數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)儲存、信息感知技術(shù)、圖像視頻智能分析技術(shù)、信息安全技術(shù)、海量數(shù)據(jù)存儲技術(shù)等列入了項目建設(shè)中。現(xiàn)階段我們已經(jīng)部署了公安云技術(shù)、云存儲技術(shù)以及公安內(nèi)部各大數(shù)據(jù)庫聯(lián)機處理技術(shù),為公安情報工作的順利開展和實施提供了技術(shù)支持和保障。并且在公安工作中注重數(shù)據(jù)流通和梳理,及時有效性的實現(xiàn)公安工作政務(wù)公開,滿足公眾的知情權(quán)。
公安情報被稱為具有參考價值,維護國家安全和社會治安形勢的信息和資料的總稱,主要用于同敵視中國的社會主義制度,破壞我國社會穩(wěn)定的國內(nèi)外的所有敵對元素作斗爭。③《簡明公安詞典》,群眾出版社,1989年,第124頁。顯然這個定義生硬落后,不利于公安情報工作的開展。隨后學者們從不同角度對公安情報概念下了定義。例如,公安情報是指公安機關(guān)的各警種采取公密結(jié)合手段,獲取的各類違法犯罪分子實施的危害國家安全、影響社會穩(wěn)定、侵害人民群眾生命財產(chǎn)安全的行動性、預(yù)警性、內(nèi)幕性信息,經(jīng)甄別、匯總、研判、提煉后,生成的可供偵破案件、分析掌握敵情和治安動向的成果。④吳明志:《關(guān)于構(gòu)建公安大情報工作體系的思考與實踐》,《上海公安研究》,2003年第1期。公安情報是指公安機關(guān)通過田野調(diào)查、文獻分析、走訪談話等途徑獲取的有關(guān)違法犯罪活動、公安管理及其他與公安工作相關(guān)的各類信息,并對其進行分析研判后所得的成果。簡言之,公安情報是指由公安機關(guān)通過各種渠道獲取的、最大化服務(wù)于公安工作的各類信息經(jīng)過升華后得出的成果。⑤彭之輝:《公安情報概念辨析》,《江蘇警官學院學報》,2005年第2期。
公安情報工作是指公安機關(guān)為維護國家安全與社會穩(wěn)定而開展的公安情報搜集、整理、傳遞、分析、編寫的過程。主要內(nèi)容包括情報搜集、情報整理、情報分析、情報編寫以及情報應(yīng)用等。
英國萊斯特大學的Mark Phythian教授認為:情報工作中情境相融很重要,情報研判失敗的產(chǎn)生受到細小問題的影響,比如戰(zhàn)略所處環(huán)境、領(lǐng)導風格等;突出信息之間的相關(guān)關(guān)系,而非因果關(guān)系。美國政府部門之間的信息壁壘,致使分析人員可供利用的信息資源短缺,導致情報預(yù)測失敗;最后是要從各外界專業(yè)鄰域汲取精華。這樣做雖然不能保證分析的完全成功,但是給公安情報工作帶來了啟迪。
融合大數(shù)據(jù)時代要求和以往公安情報工作的經(jīng)驗教訓,借鑒學習國外有關(guān)情報工作的研究成果,本文將公安情報工作研究的發(fā)展趨勢總結(jié)如下:公安情報工作領(lǐng)域的單一研究轉(zhuǎn)向全領(lǐng)域的交叉性研究;公安情報的情報源更廣泛多樣;公安情報研究嚴謹性加強;公安情報工作智能化增強。
(一)公安情報工作領(lǐng)域的單一研究轉(zhuǎn)向全領(lǐng)域的交叉性研究
在大數(shù)據(jù)時代,公安情報工作以往的單一研究方式已經(jīng)不適應(yīng)公安工作的需要了,需要緊跟時代步伐,從單一研究向全局研究靠攏。
首先,公安情報研究工作已從自身需要出發(fā)借鑒其他領(lǐng)域方法。心理學、建筑學、環(huán)境學、經(jīng)濟學等的理論已經(jīng)用于公安情報工作的情報分析、情報搜集等過程,并指導公安情報工作的順利展開和公安情報理論的建設(shè)。社交網(wǎng)路分析、時間-空間分析等其他學科的分析方法也廣泛應(yīng)用于公安情報工作領(lǐng)域。技術(shù)方面更是突出,計算機建模、計算機實驗、可視化技術(shù)等都被有效“移植”到公安情報工作領(lǐng)域??傊?,各領(lǐng)域綜合交叉性越來越強,無論從理論還是技術(shù)方面交集越來越明顯,雖然交叉借鑒并不稀奇,但現(xiàn)階段交叉意識更強、意義更重大。其次,公安情報工作分析內(nèi)容的擴展。公安情報工作不能局限于就違法犯罪問題進行分析,而要拓展分析內(nèi)容,盡可能在更廣闊的情境下分析研判從而產(chǎn)出更具建設(shè)性的產(chǎn)品。在公安情報工作研究領(lǐng)域,由于其特殊性和外部不可抗力,數(shù)據(jù)往往比較碎片化和單一,導致最終的情報產(chǎn)品發(fā)揮不了應(yīng)有的作用。現(xiàn)階段需要從時間維度、空間維度和背景依托出發(fā),結(jié)合案件細節(jié)信息,根據(jù)案件進展實時調(diào)整,產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)情報。
(二)公安情報的情報源更廣泛多樣
公安情報源分布及其廣泛,涉及社會生活的方方面面。按其載體或存在形式,可將情報分為人力情報源、實物情報源、文獻情報源、科技情報源。人物情報源包括人物對象情報源、人物本體情報源和人際網(wǎng)絡(luò)情報源。實物情報源分為樣品、痕跡、文書物證以及現(xiàn)場遺留物、微量物證和被盜搶物品等。公安工作中涉及的重要文獻情報源有公安業(yè)務(wù)資料、公安灰色文獻、公安科學文獻和新聞媒介等。網(wǎng)絡(luò)情報源包括網(wǎng)站、搜索引擎、聯(lián)網(wǎng)公安信息系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫等。以上這些是常規(guī)傳統(tǒng)公安系統(tǒng)內(nèi)部熟知并認可的情報源,但在大數(shù)據(jù)背景下,面對互聯(lián)網(wǎng)上良莠不齊的信息、紛繁多樣的社交網(wǎng)站和各領(lǐng)風騷的通訊軟件,情報源不論從廣度還是深度都有很大變化。Web2.0技術(shù)的誕生,各種新型媒體如雨后春筍崛起,包括博客、論壇、社交網(wǎng)站、自組織的合作項目、虛擬游戲世界等,現(xiàn)在又新加入了微博、微信等以移動即時通訊軟件為主角的微媒體。這些新型媒體下,用戶以自己為中心組織、傳播信息,其話題涉及政治、經(jīng)濟、娛樂、國家等各方面,話題內(nèi)容或豐富、或新穎、或偏激,所有這些都需引起公安情報領(lǐng)域的高度重視。
(三)公安情報研究嚴謹性加強
就宏觀層面而言,公安情報研究活動是一種意義構(gòu)建①Gary Klein,et al.Making Sense of Sensemaking 1:Alternative Perspectives.Intelligent Systems,2006,21(4):70 -73.,它是在原有認知架構(gòu)的基礎(chǔ)上,通過情報分析人員根據(jù)需要不斷進行修正更新來完成。這就表明不確定性在公安情報研究活動普遍存在,情報研究的效用受到多方因素影響。正因如此,公安情報工作應(yīng)當更加嚴謹,減少情報不確定性來增加情報效用性,已成為公安情報工作的趨勢所在。情報研究嚴謹是指過程嚴謹性,并不單單追求結(jié)果正確性,情報研究的整個過程都要統(tǒng)攬全部要素,應(yīng)用精確的標準,經(jīng)驗和實證相結(jié)合,最終理解整個情報過程并得出正確結(jié)論。美國俄亥俄州立大學的Deniel Zelik提出了衡量分析過程是否嚴謹?shù)?個指標:即假設(shè)探索、信息檢索、信息驗證、立場分析、敏感度分析、專家協(xié)作、信息融合和解釋評價。這8項指標可以給情報分析過程提供借鑒。假設(shè)探索從多維度來揭示數(shù)據(jù)和信息;信息檢索和融合是從情報源上消除片面性;信息驗證重心在于數(shù)據(jù)的溯源和佐證;敏感度分析從情報局限性出發(fā),以消除主觀偏見為目的,實現(xiàn)分析的客觀實際;專家協(xié)作是為了防止情報分析人員因自身學科背景和經(jīng)驗的局限性影響情報產(chǎn)品質(zhì)量;解釋評價是指情報產(chǎn)品的可讀性及要正確看待情報結(jié)果??傊?,公安情報工作的嚴謹性目的在于消除人的局限性和主觀偏見,從客觀出發(fā)看待情報工作。
(四)公安情報工作智能化增強
大數(shù)據(jù)時代的公安情報工作研究,技術(shù)成了生產(chǎn)力。美國國家科學基金會 (NSF)指出:要在科學和工程領(lǐng)域傲視群雄,美國將越來越取依賴利用可視化工具將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息和知識的能力。就公安情報分析而言,智能化技術(shù)的應(yīng)用使得公安民警從人海戰(zhàn)術(shù)中解脫出來,使得繁重的情報工作處理起更加快捷高效,尤其面對瞬息萬變的數(shù)據(jù),智能化技術(shù)顯得尤為重要。
2011年5月,美國McKinsey Global Institute發(fā)布了題為《大數(shù)據(jù):創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個前沿領(lǐng)域》①Big data:The Next Frontier for Innovation,Competition,and Productivity.2012-09-15.http://www.mckinsey.com/insights/mgi/research/technology_and_innovation/big_data_the_next_frontier_for_innovation.的研究報告,列舉了26項適用于各行業(yè)各鄰域的分析技術(shù),包括A/B測試、數(shù)據(jù)挖掘、可視化分析等。在這26項技術(shù)中,大多數(shù)技術(shù)都不是獨立使用的,交叉復合使用的情況屢屢發(fā)生,下面主要介紹復合使用的可視化技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),這兩大技術(shù)在公安情報工作中堪稱新寵兒,是公安情報工作的研究重心之所在。
可視化分析是結(jié)合了自動分析技術(shù)與交互技術(shù)而產(chǎn)生的,它通過交互的可視化界面來便利分析推理②Thomas,J.J.,Cook,K.A.Illuminating the Path:The Research and Development Agenda for Visual Analytics.IEEE Computer Society Press,2005,可以幫助用戶在對大規(guī)模且紛繁雜亂的數(shù)據(jù)內(nèi)容進行高效理解、分析和決策③DA Keim,et al.Visual Analytics:Definition,Process,and Challenges.2012 - 09 -06.http://www.ll.gatech.e du/atasko/7450/sy//abus.html.。目前公安系統(tǒng)內(nèi)部使用的可視化技術(shù),情報產(chǎn)品是以多種視圖的方式呈現(xiàn)出來的,但是局限于分析結(jié)果的可視化,情報分析過程、分析方式等等對公安民警來說是不可知的,所有的步驟都在一個黑匣子里面完成,公安情報分析人員無法參與其中。也就是說可視化分析過程中產(chǎn)生的偏差不能被消除,公安民警對情報產(chǎn)品只能完全接受。因此,可視化技術(shù)要囊括結(jié)果可視化和過程可視化,過程可視化就是說情報分析過程中,公安情報分析人員和機器能實現(xiàn)良性互動,對不合時宜的步驟進行調(diào)整和修改,保證情報產(chǎn)品的質(zhì)量。
數(shù)據(jù)挖掘是一個知識提煉的過程,它從大量看似毫無關(guān)聯(lián)的繁雜數(shù)據(jù)中提取出被人們忽略、但又是潛在的有用的信息和知識。數(shù)據(jù)挖掘與公安情報工作有著天然的聯(lián)系。面對復雜的公安情報源和結(jié)構(gòu)各異的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都能輕松應(yīng)對,這樣使得公安情報工作不僅效率提高了,公安民警也從繁瑣的體力勞動中解放出來,總之數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的引進對公安情報工作真是如虎添翼。公安系體內(nèi)部隨著公安信息化建設(shè),已經(jīng)建立了多個數(shù)據(jù)庫和信息系統(tǒng),這為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實施提供了平臺。數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹算法可以完美的應(yīng)用于群體性事件分析。決策樹的非葉子節(jié)點設(shè)置成群體性事件的屬性,然后進過循環(huán)測試,得出的葉子節(jié)點就是群體性事件的表現(xiàn)形式,這樣經(jīng)過訓練形成公安系統(tǒng)內(nèi)部的模型,在群體性事件苗條期就能預(yù)測出來,公安部門就能提前進行防范工作,最大可能的減少群體性事件的發(fā)生。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在公安公安中也是經(jīng)常使用。關(guān)聯(lián)規(guī)則可以挖掘出罪犯的犯罪規(guī)律,它的運行機理是把案件相關(guān)的所以要素進行關(guān)聯(lián)運算,并最終形成規(guī)律性的事項。例如把某個案件的作案時間、地點、受害對象等和全國違法犯罪信息庫或者某個數(shù)據(jù)庫進行關(guān)聯(lián)運算,很大可能上會發(fā)現(xiàn)犯罪規(guī)律,這也為日后的預(yù)警機制建設(shè)提供里有效的支持。數(shù)據(jù)挖掘中的其他算法和規(guī)則同樣也可以進過局部調(diào)整和改造,有效移植到公安情報工作中,為公安情報工作的高效準確開展提供強有力的保障。
當數(shù)據(jù)堪比黃金,成為一種競爭資源,各行各業(yè)聚焦數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)時代悄然而至,公安機關(guān)運用大數(shù)據(jù)的時代成為必然。
(一)樹立大數(shù)據(jù)思維模式
傳統(tǒng)的公安情報工作中,數(shù)據(jù)在支持決策和戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)略制定中所占比重底下,經(jīng)驗主導工作的情況時常發(fā)生。很長一段時間,準確分析大量數(shù)據(jù)對公安工作人員而言是一種挑戰(zhàn)。過去,因為記錄、存儲和分析數(shù)據(jù)的工具不夠好,公安工作人員只能收集少量數(shù)據(jù)進行分析。長期下來,公安系統(tǒng)內(nèi)部人員已經(jīng)無意中形成了以少量數(shù)據(jù)支持決策的思維模式,已經(jīng)遠遠不適應(yīng)大數(shù)據(jù)背景下的公安情報工作的發(fā)展。公安內(nèi)部人員需要轉(zhuǎn)變思維,迎接大數(shù)據(jù)時代的到來。首先,在面對具體案件或者事件時,不在依靠少量的數(shù)據(jù)樣本進行分析,要囊括所有相關(guān)數(shù)據(jù)。其次,公安情報工作人員要樂于接受數(shù)據(jù)的紛繁復雜,而不再追求精確性。最后,應(yīng)關(guān)注事物間的相關(guān)關(guān)系,而不是探求難以捉摸的因果關(guān)系。
(二)協(xié)同大數(shù)據(jù)的價值鏈與公安情報工作的價值鏈
關(guān)于大數(shù)據(jù)的開發(fā)涉及價值鏈,包括數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)監(jiān)控,數(shù)據(jù)存儲,數(shù)據(jù)檢索,數(shù)據(jù)共享,數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)顯示等各個環(huán)節(jié)組成的信息價值鏈,這一鏈條與管理信息和公安情報工作價值鏈基本吻合。公安情報領(lǐng)域?qū)ㄐ畔⑹占?,信息的安排,信息檢索存儲,信息備份,信息分析,信息可視化等理論和技術(shù)應(yīng)用到公安大數(shù)據(jù)工作領(lǐng)域,在推動大數(shù)據(jù)的研究和開發(fā)的同時,擴大情報服務(wù)范圍。
(三)結(jié)合“事實數(shù)據(jù)+工具方法+專家智慧”三者
科學研究大數(shù)據(jù)充分反映在定量方法上,當工具和方法作為人類智慧的結(jié)晶,也必須有效結(jié)合人類的智慧本身,當這一數(shù)據(jù)偏離定性和人類的洞察力,不會有真正意義上的事實。傳統(tǒng)的公安情報工作聚焦于各種傳統(tǒng)文獻專著和數(shù)據(jù)資料,大數(shù)據(jù)的興起和發(fā)展不但補充了數(shù)據(jù)源,還豐富了數(shù)據(jù)的內(nèi)容,擴大了數(shù)據(jù)依托的媒體形態(tài),實現(xiàn)了不同事實數(shù)據(jù)的互印互補,提升情報工作水平。同時,在公安系統(tǒng)內(nèi)部專家運用自身智慧,把大數(shù)據(jù)技術(shù)和事實數(shù)據(jù)完美結(jié)合起來,積極投入現(xiàn)實工作中。事實數(shù)據(jù)、工具方法和專家智慧組成了公安情報工作的堅固三角型,為公安情報工作的運轉(zhuǎn)提供堅實保障。
綜上,大數(shù)據(jù)時代已將公安情報工作卷入其中,給公安情報工作帶來機遇。但機遇與挑戰(zhàn)并存,公安情報工作的順利高效的運行,需要我們理性引進其他領(lǐng)域的先進技術(shù)和理論,為推進公安情報工作助動推力。如今各行各業(yè)都從不同緯度不同層面關(guān)注著大數(shù)據(jù)對自己的實踐和研究帶來的觸動,公安情報工作也不例外。
(責任編輯 梁晉云)
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1672—6057(2014)04-54-05
在當今信息爆炸的時代,數(shù)據(jù)在呈指數(shù)級增長。如果數(shù)據(jù)沒有得到妥善管理,則會面臨巨大的風險。各行各業(yè)雖然對“大數(shù)據(jù)”作了具有本行業(yè)或本領(lǐng)域特點的定義,但并未統(tǒng)一說法,比較有代表性的定義有:麥肯錫①麥肯錫公司是世界級領(lǐng)先的全球管理咨詢公司。自1926年成立以來,公司的使命就是幫助領(lǐng)先的企業(yè)機構(gòu)實現(xiàn)顯著、持久的經(jīng)營業(yè)績改善,打造能夠吸引、培育和激勵杰出人才的優(yōu)秀組織機構(gòu)。指出,“大數(shù)據(jù)”是指那些大小已經(jīng)超出了傳統(tǒng)意義上的尺度,常規(guī)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)難以完成捕捉、存儲、管理和分析的數(shù)據(jù)集合。②McKinsey Global Institute.Big data:The next frontier for innovation,competition,and productivity.2012-08-21.http://www.mckinsey.com/Insights/MGI/Research/Technology_and_Innovation/Big_data_The_next_frontier_for_innovation.IBM把大數(shù)據(jù)概括成了規(guī)模性、多樣性、高速性。規(guī)模性指大數(shù)據(jù)的規(guī)模很大,突破了PB級數(shù)據(jù)量;多樣性指大數(shù)據(jù)來源廣泛,包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化以及無結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù),如文本、射頻數(shù)據(jù)、視頻、音頻、網(wǎng)絡(luò)日志等;高速性指大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)實時處理能力要求極高。③IBM.What is big data?.http://www01.ibm.com/software/data/bigdata/.按EMC④EMC公司是全球信息存儲及管理產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案方面的領(lǐng)先公司。EMC是每一種主要計算平臺的信息存儲標準,而且,世界上最重要信息中的2/3以上都是通過EMC的解決方案管理的。的界定,“大數(shù)據(jù)”其中的“大”是指大型數(shù)據(jù)集,一般在10TB規(guī)模左右;多用戶把多個數(shù)據(jù)集放在一起,形成PB級的數(shù)據(jù)量;同時這些數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源,以實時、迭代的方式來實現(xiàn)。⑤姜奇平.大數(shù)據(jù)時代到來.(2012-02-02)2012-08-15.http://www.ciweek.com/article/2012/0118/A20120118554491.shtml.ForresterForrester⑥世界上最為知名的信息技術(shù)分析公司之一,它的業(yè)務(wù)涉及新聞出版、咨詢、會議展覽等。提出大數(shù)據(jù)的4項典型特征——海量、多樣性、高速和易變性。⑦全球著名的信息技術(shù)、電信行業(yè)和消費科技市場咨詢、顧問和活動服務(wù)專業(yè)提供商。在IT領(lǐng)域的市場跟蹤數(shù)據(jù)已經(jīng)成為行業(yè)標準。IDC又加上了潛在價值原則。
大數(shù)據(jù)背景下的公安情報工作需要構(gòu)建可靠的信息基礎(chǔ),就要建立高性能的數(shù)據(jù)管理工具,這種工具能夠以高效、可靠的方式將信息提供給公安機關(guān)各警種的情報部門,同時還能夠幫助從數(shù)據(jù)創(chuàng)建到退役的整個生命周期進行管理。IBM數(shù)據(jù)管理軟件能夠提供一個強大的高性能基礎(chǔ)平臺,幫助公安機關(guān)運行決策,并且將運行決策應(yīng)用程序循環(huán)到情報工作中。借助軟件,將獲得的大量信息經(jīng)處理為有用的公安情報,為公安機關(guān)各警種提供有效和正確的戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)略決策。
2014-06-01
周 瓊,女,中國人民公安大學研究生院2013級公安學專業(yè) (公安情報方向)碩士研究生,研究方向為公安情報學。