王若輕 孫鵬斐 李浩 高冠東

摘要：大數(shù)據(jù)預(yù)測是執(zhí)法機構(gòu)現(xiàn)代化辦公的重要手段，為了提高人們對盜搶騙犯罪的預(yù)防意識并給執(zhí)法部門的工作側(cè)重提供參考，應(yīng)用大數(shù)據(jù)可視化分析手段歸納了盜搶騙活動的發(fā)生規(guī)律，在高校內(nèi)隨機采集了大量調(diào)查問卷，分析了各類學(xué)生對盜竊、搶劫、詐騙這三類犯罪活動的各方面認識和經(jīng)歷。調(diào)查結(jié)果表明： 盜搶騙活動具有明顯的失物類型及人群發(fā)生率等方面的規(guī)律，能夠用于對此類犯罪的預(yù)測和預(yù)防。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；盜搶騙犯罪；預(yù)防意識

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）14-0010-02

大數(shù)據(jù)預(yù)測犯罪源于對地震到的預(yù)測。洛杉磯警察局把大量犯罪記錄輸入地震預(yù)測模型后，發(fā)現(xiàn)模型對犯罪的預(yù)測與歷史數(shù)據(jù)的吻合度很高[1]。本文運用問卷調(diào)查的方法獲取大學(xué)生對盜搶騙犯罪的經(jīng)歷和了解程度等方面的數(shù)據(jù)，用大數(shù)據(jù)技術(shù)及數(shù)據(jù)挖掘方法對所得數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和可視化分析，獲得盜搶騙犯罪的一般發(fā)生規(guī)律，為執(zhí)法機構(gòu)增強高校學(xué)生對盜搶騙犯罪的預(yù)防意識提供有效參考。

1 數(shù)據(jù)的調(diào)查及采集

1.1調(diào)查目的

以調(diào)查問卷的形式調(diào)查保定市高校學(xué)生對盜搶騙犯罪的經(jīng)驗及認識，其意義和目的在于通過對高校學(xué)生的調(diào)查及大數(shù)據(jù)分析來了解高校的盜搶騙犯罪現(xiàn)狀，從而提高大學(xué)生對盜搶騙犯罪的預(yù)防意識并為執(zhí)法機構(gòu)提供數(shù)據(jù)參考，最終降低盜搶騙犯罪的發(fā)生率。

1.2調(diào)查方式

本文主要采用問卷調(diào)查和SPSS統(tǒng)計分析法，對高校學(xué)生進行調(diào)查與分析。調(diào)查問卷采取選擇題的形式，在班級、宿舍和網(wǎng)絡(luò)上共發(fā)放問卷229份，回收問卷 229 份，有效問卷 229份，有效回收率為 100%，問卷采用無記名形式，此次調(diào)查采取隨機抽查的形式。

1.3統(tǒng)計分析方法：

指標對比分析法：通過有關(guān)數(shù)據(jù)對比來反映事物數(shù)量上差異和變化的方法。[1]分組分析法：根據(jù)分析目的要求，把研究數(shù)據(jù)按照一個或幾個標志劃分為若干部分加以整理，分析，以揭示其內(nèi)在的聯(lián)系和規(guī)律的方法。[2]預(yù)測分析法：通過已知數(shù)據(jù)預(yù)測未來盜搶騙犯罪發(fā)展趨勢。[3]

2 高校學(xué)生對盜搶騙犯罪認識基本情況

2.1 調(diào)查對象背景

調(diào)查范圍限于保定大學(xué)生群體，收回有效問卷229份，其中男性136份，女性93份，使用了可視化分析方法統(tǒng)計和顯示數(shù)據(jù)。

2.2調(diào)查結(jié)果與分析

（1）親身經(jīng)歷類

對此類犯罪的調(diào)查：犯罪物品和犯罪方式的分析

85%的同學(xué)認為手機，錢包等隨身物品是作案者重點關(guān)注的對象。50% 的同學(xué)認為首飾是犯罪者的重點關(guān)注對象。在大學(xué)生群體中，盜搶騙的犯罪類型以電信詐騙為主，主要表現(xiàn)在QQ詐騙，游戲詐騙，以及銀行卡密碼泄露等。部分學(xué)生在問卷中表示，QQ號及游戲賬號是盜竊詐騙的多發(fā)點。而銀行卡、手機支付詐騙雖發(fā)生率低，但財產(chǎn)損失巨大。

（2）數(shù)據(jù)分析類

（a）案發(fā)時間

數(shù)據(jù)顯示，搶劫犯罪發(fā)生多發(fā)生在22： 00至 23： 00之間 ，較少發(fā)生在 11： 00至 12： 00之間 ； 盜竊犯罪多發(fā)生在 07： 00至 09： 00之間 ，較少發(fā)生在 01： 00至 02：00 之間 ； 詐騙犯罪多發(fā)生在 12： 00至13： 00之間 ，較少發(fā)生在 00： 00至 01： 00之間 ；從數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)搶劫犯罪以夜間為主，盜竊犯罪以上班上課高峰期為主，而詐騙活動以午休時間為主。

（b） 行兇者與受害者

從性別來看94.32%的同學(xué)認為是男性作案居多。5.68%的同學(xué)認為是女性作案。由于男性在力量、敏捷等方面的先天性優(yōu)勢，犯罪發(fā)生率更高。由年齡段來看，青少年即是主要受害群體又是被侵害的主要對象.調(diào)查結(jié)果顯示，青少年犯罪率雖然在近年來有所下降，但還是占到65%左右。而在行兇者中，中年人的比重占到60%。

（3） 分析與總結(jié)

根據(jù)以上數(shù)據(jù)結(jié)果，可以預(yù)測到犯罪高發(fā)的地點、時間段、受害群體、作案人群等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，而犯罪預(yù)測數(shù)據(jù)對有關(guān)部門先發(fā)制人從而降低犯罪發(fā)生率起著決定性的作用。

3 大數(shù)據(jù)背景下預(yù)測、預(yù)防盜搶騙犯罪的策略

3.1搭建專業(yè)數(shù)據(jù)平臺

大數(shù)據(jù)時代下，“數(shù)據(jù)”的范圍不僅僅包括有根據(jù)來源的數(shù)字，各種途徑的信息、文本、視頻等。而現(xiàn)在的預(yù)測工作是進行主動地進攻模式，從數(shù)據(jù)到案件。偵查部門和偵查人員利用此平臺，以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過整理、提煉、挖掘、分析等方式對數(shù)據(jù)進行處理，研究犯罪形式，把握犯罪規(guī)律，從而實現(xiàn)宏觀層次的準確判斷，以及微觀的精準打擊。

3.2思維的轉(zhuǎn)變

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，偵察思維也相應(yīng)地轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)思維[3]。通過對海量的數(shù)據(jù)進行分析，可以基本掌握事物的發(fā)展規(guī)律與趨勢。能夠有效地幫助預(yù)測犯罪嫌疑人。如對歷年住旅店的數(shù)據(jù)分析，警方可以掌握犯罪人的入住時段、入住頻率等規(guī)律，從而開展指向性防衛(wèi)。

3.3將大數(shù)據(jù)手段與傳統(tǒng)警務(wù)工作相結(jié)合

第一，對危險的犯罪嫌疑人進行重點監(jiān)控，對可能發(fā)生犯罪的地區(qū)進行重點監(jiān)控，不放過任何情況。第二，充分利用大數(shù)據(jù)分析手段，對已收集的情報進行分析處理，對已發(fā)生的犯罪案件進行總結(jié)，了解其中的發(fā)展規(guī)律與治安管理中的漏洞，消除治安管理中的隱患。第三，利用大數(shù)據(jù)處理能力，通過對系統(tǒng)內(nèi)的情報進行分析，科學(xué)的分析出犯罪分子的過激行為與犯罪方式，及時采取針對措施，進行提前預(yù)防。

3.4提升智能處理數(shù)據(jù)能力

大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵不在于數(shù)據(jù)龐大，而在于對海量數(shù)據(jù)的加工處理能力。如對于某地區(qū)每天的交通流量、住房信息、手機定位信息等數(shù)據(jù)可以很容易獲得，這些看似無關(guān)的數(shù)據(jù)，可能是一起犯罪的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[4]。對這些數(shù)據(jù)的加工處理也是不能忽視的。提升智能處理數(shù)據(jù)能力對于犯罪預(yù)測工作的開展也是至關(guān)重要的。

3.5增強人們的防范意識

調(diào)查結(jié)果顯示，大多數(shù)人缺乏自我防范意識，這也是盜搶騙這類犯罪多發(fā)的原因。所以預(yù)防犯罪，人們自身也需要增強自我防范意識以及學(xué)習(xí)遇到這類犯罪時的處理方法。政府應(yīng)定期組織預(yù)防宣講活動，提高人們的認識。另外從調(diào)查結(jié)果來看，犯罪的受害人群多為學(xué)生，所以學(xué)校也應(yīng)注重這方面的教育，對學(xué)生進行思想教育工作。只有個人與政府都重視，我們才能更好地預(yù)防犯罪。

4 結(jié)語

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)為警務(wù)工作的進行帶來了機遇，對于當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時代，必須予以重視，取有效的方法對取得數(shù)據(jù)進行合理的整合、分析，對犯罪行為進行主動性的預(yù)測與防范，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)在犯罪預(yù)測工作中的作用。同時也要增強普通民眾特別是大學(xué)生的防范意識以及對大數(shù)據(jù)的重視程度，加強宣傳，培養(yǎng)人才，真正構(gòu)建在大數(shù)據(jù)背景下的社會防范體系。

參考文獻：

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[2] 李蕤.大數(shù)據(jù)背景下侵財犯罪的發(fā)展演變與偵查策略探析—以北京市為樣本[J].中國人民公安大學(xué)學(xué)報：社會科學(xué)版，2014（4）.

[3] 郭躍軍，侯江雷.大數(shù)據(jù)時代網(wǎng)絡(luò)群體性事件處理[J].人民論壇，2015（10）：132-134.

[4]王云鵬.大數(shù)據(jù)時代下的公安偵查研究[J].電腦數(shù)據(jù)與技術(shù)，2017，13（21）：5-6