姚曉黎
(山東警察學(xué)院, 山東 濟(jì)南 250000)
大數(shù)據(jù)下治安管理工作探析
姚曉黎
(山東警察學(xué)院, 山東 濟(jì)南 250000)
大數(shù)據(jù)的使用在治安管理工作中具備提高治安管控率、有效預(yù)警治安事件、提高治安管理效率和優(yōu)化處理復(fù)雜治安數(shù)據(jù)等優(yōu)勢,但同時(shí)也存在沒有全面掌握大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵、存在信息孤島現(xiàn)象、信息處理能力偏低和公共參與度低等挑戰(zhàn)?;谝陨戏治觯髷?shù)據(jù)下的治安管理工作的開展應(yīng)從以下五個(gè)方面努力:改變數(shù)據(jù)處理的原有思維,快速適應(yīng)大數(shù)據(jù)技術(shù)特點(diǎn);努力消除信息孤島現(xiàn)象;積極做好大數(shù)據(jù)相關(guān)人才的儲備和供給工作;大數(shù)據(jù)技術(shù)和傳統(tǒng)調(diào)查方法有機(jī)結(jié)合;高效溝通,提高公眾的參與意識。
大數(shù)據(jù);治安管理;治安工作
隨著時(shí)代的發(fā)展,貧富差距、階層分化等一系列新的社會問題不斷涌現(xiàn),治安管理工作呈現(xiàn)出越來越多的新變化,同時(shí)也面臨著越來越多的挑戰(zhàn)。治安管理的過程中越來越離不開對數(shù)據(jù)的收集和處理。傳統(tǒng)的治安管理模式是以警力資源為主、視頻監(jiān)控等信息數(shù)據(jù)為輔。這種管理方式下,資源利用率很低,更多的是使用小數(shù)據(jù),依靠經(jīng)驗(yàn)積累解決案件,案件的偵破率也偏低。在信息時(shí)代,治安管理的過程中善用大數(shù)據(jù)可以事半功倍,能夠更好地解決治安問題。
從農(nóng)耕時(shí)代發(fā)展到工業(yè)時(shí)代,再到現(xiàn)在的信息時(shí)代,技術(shù)不斷創(chuàng)新,不斷改造人類世界。在信息時(shí)代,數(shù)據(jù)占據(jù)了主體地位。近年來提出的大數(shù)據(jù)被稱為繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后的又一次重要的技術(shù)變革,這次技術(shù)變革對國家治理模式、企業(yè)決策以及個(gè)人生活方式都會產(chǎn)生重要的影響。
根據(jù)世界著名咨詢機(jī)構(gòu)麥肯錫(2011)發(fā)布的研究報(bào)告《大數(shù)據(jù):下一個(gè)創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)率的前沿》中提出的大數(shù)據(jù)定義,認(rèn)為“大數(shù)據(jù)是超出了典型數(shù)據(jù)庫軟件的采集、存儲、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集”[1]。奧巴馬政府(2012)發(fā)布了《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》,提出將通過廣泛收集的龐雜的數(shù)據(jù)資料,從中獲取知識和洞見以提升能力,進(jìn)而轉(zhuǎn)變學(xué)習(xí)模式。此倡議標(biāo)志著大數(shù)據(jù)在信息社會的重要地位。
一般來說,大數(shù)據(jù)技術(shù)具有四個(gè)特點(diǎn),一般稱為4V。第一是數(shù)據(jù)巨量(Volume)。據(jù)統(tǒng)計(jì),2013 年中國產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量超過0.8ZB(相當(dāng)于8億TB),2 倍于2012 年,是2009 年全球的數(shù)據(jù)總量。預(yù)計(jì)到2020 年,中國產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量將是2013年的10倍,超過8.5ZB。第二是數(shù)據(jù)快速處理(Velocity),可以在短時(shí)間內(nèi)完成大量數(shù)據(jù)的處理,進(jìn)行數(shù)據(jù)間相關(guān)關(guān)系分析。第三是數(shù)據(jù)的來源和種類復(fù)雜多樣(Variety),大數(shù)據(jù)就是要在巨量數(shù)據(jù)不同種類間發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)。大數(shù)據(jù)的運(yùn)用需要接受數(shù)據(jù)存在一定的混雜性,因?yàn)閿?shù)據(jù)來源形式多樣,通過接收不同形式的數(shù)據(jù)來源,容許適量數(shù)據(jù)的容錯率,取得事件發(fā)展的趨勢和規(guī)律。谷歌公司的工程師(2009)《利用搜索引擎查詢數(shù)據(jù)檢測禽流感流行趨勢》,論述了谷歌基于用戶的搜索日志的匯總信息,利用了Logistic回歸分析,設(shè)計(jì)了流感預(yù)測系統(tǒng)(Google Flu Trends,GFT),成功預(yù)測了流感病人的就診人數(shù)。谷歌公司利用大數(shù)據(jù),使用相對簡單的算法,預(yù)測了復(fù)雜的流感問題。第四是大數(shù)據(jù)低價(jià)值密度(Value ),數(shù)據(jù)來源紛繁復(fù)雜,表面看來毫無聯(lián)系,但是隱藏在數(shù)據(jù)背后的細(xì)微關(guān)系卻存在著意想不到的價(jià)值,大數(shù)據(jù)需要從紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提煉出所需要的有價(jià)值的信息,快速完成數(shù)據(jù)的收集整理和相關(guān)信息提煉。
隨著經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程的加快,全世界各地的聯(lián)系變得越來越頻繁,各種通信和交通工具打破了地理的界限,跨地區(qū)犯罪、社會矛盾等不安定因素日益增多。治安管理工作作為一項(xiàng)綜合性業(yè)務(wù),如何能從眾多的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)犯罪的苗頭,遏制犯罪?大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)對治安管理工作提出了新的挑戰(zhàn),同時(shí)也為治安管理工作開辟了新的發(fā)展道路。通過對海量的信息進(jìn)行處理,發(fā)現(xiàn)隱藏在繁雜數(shù)據(jù)背后的事件規(guī)律,并以此為指導(dǎo)指揮相關(guān)警務(wù)工作,這就是大數(shù)據(jù)在治安管理工作中的作用。
(一)我國治安管理工作中數(shù)據(jù)運(yùn)用的歷史沿革
我國于20世紀(jì)80年代中期開始進(jìn)行公安通信及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)。進(jìn)入20世紀(jì)90年代,公安交通管理信息、人口管理信息、出入境管理信息等先后接入網(wǎng)絡(luò)。2003年國家發(fā)改委正式批復(fù)了公安通信網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)建設(shè)工程,(“金盾工程”一期), 2006 年 11 月順利通過了國家驗(yàn)收。2008 年公安部開始實(shí)施 “金盾工程”二期工程。“金盾工程”的開展,加強(qiáng)了公安機(jī)關(guān)利用現(xiàn)代化的技術(shù),加強(qiáng)了公安機(jī)關(guān)協(xié)同作戰(zhàn)、快速反應(yīng)的能力,提高公安機(jī)關(guān)的工作效率,更好地適應(yīng)新形勢下的社會治安的動態(tài)管理。經(jīng)過多年的公安信息化建設(shè),為公安機(jī)關(guān)使用大數(shù)據(jù)提供了基礎(chǔ)保障,各類數(shù)據(jù)的采集和上傳為公安工作開展大數(shù)據(jù)工作提供了有力支撐。
(二)治安管理工作中大數(shù)據(jù)運(yùn)用的優(yōu)勢
黨的十八屆五中全會提出,“實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,推進(jìn)數(shù)據(jù)資源開放共享”[2]。大數(shù)據(jù)為現(xiàn)代社會治安管理提供了全新的管理視角。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,可以使公共安全處于無縫對接的大網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中。在現(xiàn)代社會的治安管理工作中,強(qiáng)化大數(shù)據(jù)的核心地位,技術(shù)先行,有效整合各類資源,可以實(shí)現(xiàn)治安管理的主動性和智能性。
1.提高治安管控率
通過社會治安管理發(fā)展看,公安機(jī)關(guān)對社會治安局勢的駕馭體現(xiàn)在治安管控率水平高低上。在傳統(tǒng)的治安管理模式中,僅通過路面監(jiān)控?zé)o法做到對全轄區(qū)、全區(qū)域的治安情報(bào)預(yù)警。在大數(shù)據(jù)的幫助下,通過采集到的公眾行為數(shù)據(jù),同時(shí)分析犯罪區(qū)域的視頻影像資料,可以發(fā)現(xiàn)犯罪嫌疑人的活動模式,可以有效地對犯罪行為模式、犯罪行為特點(diǎn)、熱點(diǎn)問題進(jìn)行預(yù)測,這對于治安管理工作的分析、研判以及治安管理工作的重點(diǎn)內(nèi)容的確定有著極其重要的作用。例如香港警務(wù)部門利用海量數(shù)據(jù)分析臥底工作的不足,就有效提高了破案和維護(hù)治安的能力。
2.有效預(yù)警治安案事件
隨著大數(shù)據(jù)的迅速發(fā)展,傳統(tǒng)的治安管理方式也會發(fā)生改變。傳統(tǒng)的治安管理只是通過巡邏、接警、處警,很難做到事先預(yù)警、防控和有效破案等問題。大數(shù)據(jù)可以融合物聯(lián)網(wǎng)、安防、互聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域的優(yōu)勢資源,為政府、公眾提供實(shí)時(shí)音、視頻服務(wù),可以極大地提升社會治安防控水平。公眾通過安裝移動終端APP軟件或者電腦客戶端,就可以實(shí)現(xiàn)通過移動終端、電腦進(jìn)行大屏實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程音視頻監(jiān)控、存儲、報(bào)警。治安管理機(jī)關(guān)在進(jìn)行社會治安防控信息分析時(shí),可以通過對區(qū)域治安情況、地理位置、人口密度、人口流動性、人口結(jié)構(gòu)等因素分型分析,使用聚類算法確定治安案件中的等級,對新出現(xiàn)的治安案件進(jìn)行及時(shí)分類,確定等級,及時(shí)進(jìn)行處理。
3.提高治安管理效率
通過公安機(jī)關(guān)的110報(bào)警平臺與微博、微信上全國各地的警情互聯(lián),實(shí)時(shí)交流相關(guān)信息,快速提高辦案效率,可以更好地為公眾提供高效率、高質(zhì)量的治安服務(wù),整體提高公安機(jī)關(guān)的公共服務(wù)水平。例如李偉等人的論文中提到的在近12億卡口視頻抓拍系統(tǒng)中查找套牌車輛,設(shè)定了查找規(guī)則,利用“HADOOP+ORACLE”的模式建立模型,對此模型進(jìn)行運(yùn)行后發(fā)現(xiàn),效率基本滿足應(yīng)用要求,50分鐘內(nèi)排查出394輛疑似套牌車輛[3]。
4.優(yōu)化處理復(fù)雜治安數(shù)據(jù)
公安機(jī)關(guān)的現(xiàn)狀是警察力量嚴(yán)重不足,各地警力尤其是基層民警壓力巨大。利用信息科技技術(shù),可以在一定程度上實(shí)現(xiàn)技術(shù)替代人,減少警務(wù)人員工作負(fù)擔(dān)。比如當(dāng)前公安機(jī)關(guān)通過高清攝像監(jiān)控系統(tǒng),可以收集到巨量的視頻、圖像數(shù)據(jù),以相對簡單的 GPS 定位數(shù)據(jù)而言,該視頻、圖像數(shù)據(jù)具有難以識別、數(shù)據(jù)處理速度低、傳輸難度大等特點(diǎn),而大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)為這些復(fù)雜的治安數(shù)據(jù)處理帶來了新的突破可能。將來自治安管理系統(tǒng)中的大多數(shù)數(shù)據(jù)作為部分?jǐn)?shù)據(jù)源,對來自道路探頭的交通道路數(shù)據(jù)和公共區(qū)域的監(jiān)控?cái)z像進(jìn)行深度的數(shù)據(jù)挖掘,可以揭示更多的規(guī)律性的東西,提高治安管理的能力。
(三)治安管理工作中大數(shù)據(jù)運(yùn)用的挑戰(zhàn)
1.沒有全面掌握大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵
要全面掌握大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵,就要認(rèn)識到數(shù)字不同于數(shù)據(jù),普通的數(shù)據(jù)也不等同于大數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)采集工作中僅收集到限定數(shù)據(jù),力求精準(zhǔn),但同時(shí)會忽視到其他數(shù)據(jù)的采集。在數(shù)據(jù)使用的過程中,如果沒有辦法做到大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)應(yīng)用,僅借助傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行分析,分析效率就偏低。
2.資源配置效率不高,信息孤島現(xiàn)象仍然存在
大數(shù)據(jù)要依托海量數(shù)據(jù),則信息數(shù)據(jù)的共享融合就非常重要。隨著多年的公安信息化建設(shè),公安機(jī)關(guān)獲取的數(shù)據(jù)量大大增加,但是從資源設(shè)置的角度看,現(xiàn)存的治安管理系統(tǒng)大多數(shù)都是相互獨(dú)立、借助于高清攝像頭的輔助性系統(tǒng),從高清攝像頭設(shè)備角度來看,治安管理系統(tǒng)與企業(yè)、社會等已經(jīng)存在的安全防衛(wèi)系統(tǒng)形成各自獨(dú)立的信息孤島,相互之間存在著較為嚴(yán)重的信息覆蓋過度、覆蓋區(qū)域不全等資源浪費(fèi)和失效問題,不同部門和不同地區(qū)間還存在著信息壁壘。
3.信息處理能力偏低
基于目前高清攝像監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是視頻圖像數(shù)據(jù),相對于簡單的 GPS 定位來說,在信息的操作性方面,此類視頻圖像數(shù)據(jù)的處理還依賴人工,效率較低,無法實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控信息的智能化篩選,相關(guān)軟件需要進(jìn)一步開發(fā)。在公安機(jī)關(guān)利用高清攝像監(jiān)控系統(tǒng)的視頻圖像數(shù)據(jù)時(shí),為了追蹤一個(gè)犯罪嫌疑人,往往需要耗費(fèi)大量人力物力來人工觀看視頻圖像。
4.公眾參與度低
從治安管理方式看,維護(hù)治安仍然是警務(wù)人員責(zé)無旁貸的責(zé)任,警務(wù)人員是治安管理的維護(hù)者與監(jiān)督者,公眾只是作為社會秩序的遵從者,被動接受治安信息。然而在大數(shù)據(jù)時(shí)代,人人都應(yīng)該是大數(shù)據(jù)的提供者和接受者,而目前的現(xiàn)狀明顯與此不符。
為了能在大數(shù)據(jù)下更好地改進(jìn)治安管理工作,需要從以下幾個(gè)方面繼續(xù)努力。
(一)改變數(shù)據(jù)處理的原有思維,快速適應(yīng)大數(shù)據(jù)技術(shù)特點(diǎn)
公安機(jī)關(guān)的信息化建設(shè),越來越重視信息的上報(bào)率。信息上報(bào)率和上報(bào)條數(shù)激增的情況下,要注意開發(fā)大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)從技術(shù)層面解決了信息碎片化的問題,為實(shí)現(xiàn)大范圍的共享應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。治安管理大數(shù)據(jù)要求重視學(xué)習(xí)新的建模工具和分析方法,通過海量數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)背后隱含的規(guī)律性的趨勢,這種思維的培養(yǎng)對治安管理工作有著重要的作用。公安機(jī)關(guān)應(yīng)采用培訓(xùn)等有效措施,快速提升廣大干警對大數(shù)據(jù)的認(rèn)識,深刻理解大數(shù)據(jù)內(nèi)涵。大數(shù)據(jù)不是抽樣調(diào)查,越多的數(shù)據(jù)越利于大數(shù)據(jù)分析的順利進(jìn)行。抽樣調(diào)查就是從所研究的總體中,選取一部分個(gè)體進(jìn)行調(diào)查,依托數(shù)理統(tǒng)計(jì)的大數(shù)定律,描述抽樣理論下的樣本特征,對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述和推斷統(tǒng)計(jì),根據(jù)樣本的調(diào)查結(jié)果反映總體。大數(shù)據(jù)需要全面獲得數(shù)據(jù)的相關(guān)信息,工作量很大,數(shù)據(jù)來源混雜且多樣,大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果存在著一定誤差,使用大數(shù)據(jù)要在一定程度上接受大數(shù)據(jù)的誤差率。大數(shù)據(jù)中的混雜信息和小部分錯誤不會影響對事件發(fā)展趨勢的判斷,而且不斷探索新技術(shù)和新方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行開發(fā)和應(yīng)用,可以用數(shù)據(jù)來創(chuàng)造價(jià)值。
(二)努力消除信息孤島現(xiàn)象
數(shù)據(jù)的數(shù)量直接決定了數(shù)據(jù)處理的質(zhì)量,從而影響數(shù)據(jù)處理的結(jié)果。邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代的治安管理工作必須進(jìn)行數(shù)據(jù)積累和共享。第一,通過打破公安內(nèi)部部門、地區(qū)的限制,在公安機(jī)關(guān)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)警務(wù)信息的共享。要克服不同部門、地區(qū)間數(shù)據(jù)編碼和類型可能存在的不同,和數(shù)據(jù)信息整合存在的困難,另外如何在信息共享過程中避免信息泄露也是需要重視的問題。第二,繼續(xù)加大數(shù)據(jù)的采集、分析。公安機(jī)關(guān)信息收集人員首先要做好信息的及時(shí)、準(zhǔn)確上傳,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,利用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研判,從而才能做到預(yù)防、打擊犯罪。利用多種技術(shù)手段將零碎的、分散的治安管理信息進(jìn)行有效的整合,從而形成完整的治安信息鏈條,改變孤島現(xiàn)象,及時(shí)有效地預(yù)測預(yù)警社會中的危險(xiǎn)源和危機(jī)事件。通過建立社會信息采集和共享機(jī)制,必要時(shí)積極爭取相關(guān)立法支持,從法律制度層面打破數(shù)據(jù)壁壘。第三,加強(qiáng)警務(wù)信息的國際共享。為了更好地解決跨地區(qū)和跨國家的犯罪,應(yīng)盡量爭取各國之間相關(guān)警務(wù)信息共享。
(三)積極做好大數(shù)據(jù)相關(guān)人才的儲備和供給工作
公安工作是實(shí)踐性很強(qiáng)的工作,為了做好大數(shù)據(jù)相關(guān)人才的儲備和供給,應(yīng)從大數(shù)據(jù)專業(yè)人才隊(duì)伍建設(shè)和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用兩方面同時(shí)進(jìn)行。第一,建立合理的內(nèi)、外部供給機(jī)制,保證專業(yè)人才的充分供給。在人才外部供給角度,考慮在公安院校中培養(yǎng)相關(guān)人才,通過設(shè)立相關(guān)技術(shù)課程,也可與地方高校相關(guān)系部建立聯(lián)系,建立長期人才輸送通道。在人才內(nèi)部供給角度,通過聘請專家在公安內(nèi)部選取部分人員開展相應(yīng)培訓(xùn),通過公安內(nèi)部自我培養(yǎng)的方式,提高公安干警的大數(shù)據(jù)技術(shù)水平。第二,要建立合理的招聘錄用機(jī)制,在大數(shù)據(jù)人才招錄方面,打破傳統(tǒng)用人方式,綜合運(yùn)用靈活的用人方式(如合同聘用),采用靈活的方式引進(jìn)大數(shù)據(jù)的相關(guān)專業(yè)領(lǐng)先人才。第三,在人才保持方面,可在薪酬和福利兩方面同時(shí)進(jìn)行。對于外部引進(jìn)的專家,在薪酬方面適當(dāng)考慮基本薪酬加可變薪酬或年薪制的方式,在福利方面提供住房、商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)補(bǔ)充、帶薪休假等方式,以此來提高引進(jìn)人才工作積極性。對于公安內(nèi)部培養(yǎng)的人員,通過對人員的內(nèi)部培養(yǎng)提高專業(yè)技術(shù)水平,可考慮對這部分人員在可變薪酬方面增加績效獎勵。
(四)大數(shù)據(jù)技術(shù)和傳統(tǒng)調(diào)查方法有機(jī)結(jié)合
根據(jù)前文分析,在當(dāng)今社會的治安管理工作中,大數(shù)據(jù)發(fā)揮著非常重要的作用。在使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行治安管理的同時(shí),傳統(tǒng)調(diào)查方法的使用仍然不可忽視,要將這兩者有機(jī)結(jié)合起來。傳統(tǒng)的調(diào)查方法大多使用抽樣調(diào)查、訪談等方法,利用少量樣本信息判斷整體,信度相對較低。傳統(tǒng)的調(diào)查方法中,辦案人員依據(jù)已有經(jīng)驗(yàn),理清線索,確定方向,判斷實(shí)踐的因果關(guān)系。大數(shù)據(jù)更多地是分析判斷相關(guān)關(guān)系,通過分析可以發(fā)現(xiàn)看似不相關(guān)數(shù)據(jù)之間的密切聯(lián)系。比如里士滿市的警察將犯罪數(shù)據(jù)同音樂會或體育賽事的時(shí)間等事件相結(jié)合進(jìn)行分析,幫助警方推斷可能的犯罪趨勢。大數(shù)據(jù)作的趨勢預(yù)測分析,可以從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中得出規(guī)律性的結(jié)論,但是如何解釋結(jié)論,則需要傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)分析、案情摸查對大數(shù)據(jù)作有益補(bǔ)充,這一點(diǎn)不能被忽視。
(五)高效溝通,提高公眾的參與意識
原有的治安管理模式中,公安機(jī)關(guān)是主要的治安維護(hù)者和監(jiān)督者,公眾被動接受公安機(jī)關(guān)的管理。社會治安狀況和公眾的利益密切相關(guān),為了更好和公眾進(jìn)行信息交流,公安機(jī)關(guān)相繼推出公共微信、微博平臺。在大數(shù)據(jù)技術(shù)下,借助微信、微博等多種渠道,社會中的每個(gè)個(gè)體都可以是治安信息的發(fā)布者和傳播者。通過發(fā)動公眾對治安相關(guān)信息的及時(shí)收集上報(bào),可以建立治安信息覆蓋的“零缺口”,改變原有的治安信息壟斷狀態(tài),提高公安機(jī)關(guān)的公共服務(wù)水平,增加公眾對治安管理工作的認(rèn)可度,促進(jìn)公眾在治安管理中的積極參與,多元化的信息來源提供可以更好地提高治安管理效率,治安管理將從以公安機(jī)關(guān)為主導(dǎo)轉(zhuǎn)變成全社會共同關(guān)注、利益共擔(dān)。
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(責(zé)任編輯:岳凱敏)
A Study on the Public Security Management with the Use of the Big Data
YAO Xiao-li
(Shandong Police College, Jinan Shandong 250000, China)
The use of big data in public security management has advantages such as improving public security control rate, early warning of public security incidents effectively, enhancing public security efficiency, optimizing the processing of complex public security data and so on. There are also challenges such as not fully grasping the connotation of big data, the phenomenon of information isolated island, lack of information processing capacity, the low participation in public. Based on the above analysis, the public security management with the use of the big data can be conducted from the following aspects: to change the original thinking of data processing, to adapt to the technical characteristics of the big data; to eliminate the phenomenon of information isolated island; to actively carry out big data related personnel reserve and supply work; to combine big data technology with traditional survey methods; to communicate effectively, and to improve the public awareness of participation.
big data; public security management; public security
2016-11-24
山東警察學(xué)院人文社會科學(xué)計(jì)劃項(xiàng)目“社會良性運(yùn)行視域下網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件輿情引導(dǎo)機(jī)制研究”(YSKYB201401)的階段性成果。
姚曉黎(1982— ),女,山東棗莊人,山東警察學(xué)院講師,山東大學(xué)公共經(jīng)濟(jì)學(xué)博士研究生,研究方向?yàn)楣步?jīng)濟(jì)學(xué)、治安學(xué)。
D631
A
1008-2433(2017)01-0114-04