薛亞龍，劉如意

（寧夏警官職業(yè)學(xué)院，寧夏 銀川 750021）

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新時(shí)代，海量的數(shù)據(jù)不僅推動(dòng)著相關(guān)產(chǎn)業(yè)的前進(jìn)，而且還給各學(xué)科的研究領(lǐng)域提供新的研究思維和方法。同時(shí)，世界各國(guó)的警察機(jī)關(guān)亦逐步地接受和應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的理論和方法為警察工作服務(wù)，尤其是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新方法在預(yù)防和打擊犯罪中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的偵查方法在幫助偵查人員提升偵查效能和創(chuàng)新偵查思維的同時(shí)，也給偵查人員帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。一方面，大量動(dòng)態(tài)、復(fù)雜、不確定的海量數(shù)據(jù)，造成傳統(tǒng)的偵查方法和偵查模式出現(xiàn)瓶頸；另一方面，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的新時(shí)代，迫切需要發(fā)揮數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新方法在偵查工作中的引領(lǐng)和決定性作用。引入基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的研究范式，不僅讓偵查人員對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的相關(guān)性展開(kāi)挖掘與分析，而且還能夠促使偵查人員獲取和掌握犯罪情勢(shì)發(fā)展的基本規(guī)律，從而對(duì)犯罪情勢(shì)進(jìn)行及時(shí)有效的偵查預(yù)測(cè)和偵查決策。

一、SWOT科學(xué)理論的發(fā)展與引入探究

（一）SWOT科學(xué)理論的起源與發(fā)展

SWOT科學(xué)理論最早屬于管理學(xué)的研究范疇，學(xué)者Learned等人在1965年從戰(zhàn)略管理的角度提出SWOT的研究方法，建議在研究企業(yè)戰(zhàn)略管理過(guò)程中應(yīng)該包含內(nèi)部管理優(yōu)勢(shì)、弱點(diǎn)、外部機(jī)會(huì)、威脅等相關(guān)要素，但是這些研究要素處于相對(duì)孤立研究的狀態(tài)。1972年，美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家安德魯斯在其著作《公司戰(zhàn)略概論》中正式提出SWOT研究法，安德魯斯指出：“SWOT研究法應(yīng)該包括研究對(duì)象的內(nèi)部?jī)?yōu)勢(shì)和劣勢(shì)、外部機(jī)會(huì)和威脅等構(gòu)成要素，然后用管理學(xué)中的戰(zhàn)略管理系統(tǒng)分析思維方法，從而做出企業(yè)的優(yōu)化決策分析方法?！盵1]20世紀(jì)80年代，美國(guó)舊金山大學(xué)的一位管理學(xué)教授提出，“所謂的SWOT分析法是指基于內(nèi)外部競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和競(jìng)爭(zhēng)下的態(tài)勢(shì)分析，就是將與研究對(duì)象密切相關(guān)的各種主要內(nèi)部?jī)?yōu)勢(shì)、劣勢(shì)和外部的機(jī)會(huì)和威脅等，通過(guò)調(diào)查列舉出來(lái)，并依照矩陣形式排列，然后用系統(tǒng)分析的思想，把各種因素相互匹配起來(lái)加以分析，從中得出一系列相應(yīng)的結(jié)論，而結(jié)論通常帶有一定的決策性?！盵2]隨著國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)SWOT科學(xué)理論的研究，SWOT科學(xué)理論從最初的管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、戰(zhàn)略學(xué)研究領(lǐng)域逐步應(yīng)用到藝術(shù)學(xué)、規(guī)劃學(xué)、教育學(xué)以及旅游學(xué)等多個(gè)學(xué)科研究領(lǐng)域。由于不同學(xué)科的研究對(duì)象和體系不同，造成不同學(xué)科的專家學(xué)者對(duì)SWOT學(xué)科理論的內(nèi)涵和外延的理解仍然存在一定的差異性。通說(shuō)認(rèn)為，SWOT學(xué)科理論的構(gòu)成要素主要包括優(yōu)勢(shì)（Strengths）、劣勢(shì)（Weaknesses）、機(jī)會(huì)（Opportunities）、威脅（Threats）四個(gè)方面（簡(jiǎn)稱SWOT）。

到目前為止，SWOT分析法已經(jīng)被成功地移植應(yīng)用于各個(gè)學(xué)科研究領(lǐng)域，SWOT分析法不僅能夠?qū)ρ芯繉?duì)象進(jìn)行全面、客觀、系統(tǒng)準(zhǔn)確的分析，而且還能夠在沒(méi)有精確數(shù)據(jù)支持下通過(guò)對(duì)分散、模糊的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性的挖掘與分析，從而得出結(jié)論且制定出相應(yīng)的發(fā)展計(jì)劃和戰(zhàn)略管理決策。

（二）SWOT理論引入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的可行性

在當(dāng)前云計(jì)算、“互聯(lián)網(wǎng)+”、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查工作改革的背景下，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性自身的動(dòng)態(tài)性、開(kāi)放性、關(guān)聯(lián)性等顯著的偵查情勢(shì)特征為基礎(chǔ)，開(kāi)展基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研究，不僅能夠?yàn)榛赟WOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查的相關(guān)性構(gòu)建奠定理論基礎(chǔ)，而且還能夠提高偵查人員對(duì)偵查預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和偵查決策的優(yōu)化性，從而實(shí)現(xiàn)“主動(dòng)出擊、精確打擊”的偵查效果。

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的動(dòng)態(tài)性

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查的相關(guān)性既包括案件內(nèi)外因素相互作用的數(shù)據(jù)情報(bào)，又包括案件中數(shù)據(jù)情報(bào)變化的方向和發(fā)展的態(tài)勢(shì)?！皠?shì)”即態(tài)勢(shì)之意，主要是指在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研判的過(guò)程中包含人為、易變、環(huán)境以及潛在性的案件數(shù)據(jù)情報(bào)，其與“形”相對(duì)應(yīng)，后者主要包含在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性中能動(dòng)或隨機(jī)的數(shù)據(jù)情報(bào)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性最顯著的特征就是它會(huì)隨著偵查人員、犯罪嫌疑人以及偵查環(huán)境等具有“混沌”體系的動(dòng)態(tài)情勢(shì)發(fā)生變化，而且數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性還是偵查人員和犯罪嫌疑人在一定時(shí)空范圍內(nèi)對(duì)涉案數(shù)據(jù)情報(bào)構(gòu)建的重要組成部分。它不僅是偵查人員通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查方法對(duì)案件數(shù)據(jù)相關(guān)性的研判和預(yù)測(cè)，而且還是偵查人員對(duì)虛擬犯罪空間的重建。但是，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的動(dòng)態(tài)性是隨著其偵查情勢(shì)的發(fā)展而變化，既有有利于案件偵查的偵查情勢(shì)，又有不利于案件偵查的偵查情勢(shì)。因此，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查的相關(guān)性研判只能通過(guò)對(duì)主觀和客觀、內(nèi)在和外在、必然和偶然等具有“混沌”體系的偵查情勢(shì)的認(rèn)識(shí)而把握，偵查人員只有全面、客觀地掌握了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的動(dòng)態(tài)性，才能夠?qū)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性進(jìn)行全面的研判和精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)，避免陷入偵查思維的僵局。

2.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的開(kāi)放性

依據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的動(dòng)態(tài)性，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查的相關(guān)性是由眾多具有動(dòng)態(tài)性的“混沌”體系而構(gòu)成。偵查人員想對(duì)案件中數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查的相關(guān)性進(jìn)行研判從而做出準(zhǔn)確的偵查預(yù)測(cè)，就必然要掌握數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性內(nèi)在和外在相互的作用形式，這樣才能使偵查人員在“活力對(duì)抗”的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性中對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的挖掘與分析占據(jù)主動(dòng)權(quán)，達(dá)到對(duì)偵查決策的準(zhǔn)確性和優(yōu)化性。同時(shí)，根據(jù)系統(tǒng)學(xué)和耗散學(xué)的原理，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查中的各相關(guān)性要素主要以系統(tǒng)性的形式呈現(xiàn)和發(fā)展，這些具有相關(guān)性的數(shù)據(jù)情報(bào)之間處于互相聯(lián)系、共同作用的模式。然而，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析和預(yù)測(cè)的核心價(jià)值就是要促使偵查人員實(shí)現(xiàn)對(duì)偵查預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)性和偵查決策的優(yōu)化性，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的強(qiáng)弱關(guān)系取決于各要素與其內(nèi)核位置互相連接而形成的類似蜘蛛網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的“橫斷剖面”。各個(gè)相關(guān)性要素在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查中均呈現(xiàn)出具有指向性和根源性的特征情勢(shì)。相關(guān)性要素處于或靠近案件核心位置，那么該要素就在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研判中處于強(qiáng)相關(guān)態(tài)勢(shì)；反之，則處于弱相關(guān)態(tài)勢(shì)。部分甚至還會(huì)脫離數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性這個(gè)“混沌”系統(tǒng)，對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查的相關(guān)性研判起不到任何作用。因此，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查的相關(guān)性研判具有典型的開(kāi)放性特征，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查中的各相關(guān)性要素要時(shí)刻與偵查主體、偵查客體、偵查環(huán)境等進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的交換。只有在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研判的過(guò)程中樹(shù)立開(kāi)放性的偵查思維，偵查人員才能更加準(zhǔn)確地掌握各種制約或影響數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研判和預(yù)測(cè)的因素，才能在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查的相關(guān)性研判中掌握偵查情勢(shì)變化發(fā)展的主導(dǎo)性。

3.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的關(guān)聯(lián)性

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的關(guān)聯(lián)性特征是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的內(nèi)在本質(zhì)必然的外在表現(xiàn)。從偵查人員對(duì)偵查情勢(shì)需求的角度而言，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的關(guān)聯(lián)性具有兩個(gè)方面的內(nèi)涵范疇：一方面，不是任何數(shù)據(jù)情報(bào)都屬于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的研究范疇，只有對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研判具有偵查價(jià)值的數(shù)據(jù)情報(bào)才屬于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研究的范疇。由于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查的相關(guān)性具有動(dòng)態(tài)性、開(kāi)放性、復(fù)雜性等內(nèi)在的情勢(shì)特征，必然造成各種涉及偵查主體、偵查客體、偵查環(huán)境等諸多要素進(jìn)行互相聯(lián)系、共同作用。如果偵查人員在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研判和預(yù)測(cè)的過(guò)程中，沒(méi)有對(duì)案件涉及的要素去偽存真、去粗取精，就會(huì)投入更多的人力、物力、財(cái)力等偵查成本，案件可能出現(xiàn)偵查錯(cuò)誤甚至陷入偵查僵局。另一方面，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的關(guān)聯(lián)性包含案件結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性和偵查結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)性。案件結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)性是指在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性中以具體的案件事實(shí)為中心的人、事、物以及時(shí)空等要素的互相關(guān)聯(lián)，而偵查結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)性是指數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查中以偵查行為為中心的偵查中主體以及偵查過(guò)程中與案件偵查有聯(lián)系的主客觀要素的相互關(guān)聯(lián)。

（三）SWOT理論引入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的必然性

從SWOT科學(xué)理論的研究范疇來(lái)看，SWOT分析法又被稱為態(tài)勢(shì)分析法。而將SWOT科學(xué)理論引入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研究的過(guò)程，能夠促使對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研究的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)、機(jī)會(huì)和威脅等內(nèi)部資源和外部環(huán)境進(jìn)行綜合研判。根據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性具有的動(dòng)態(tài)性、開(kāi)放性、關(guān)聯(lián)性等偵查情勢(shì)特征，基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的SWOT內(nèi)容主要包含兩部分：第一部分為SW部分，該部分主要用來(lái)分析數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研究的內(nèi)部條件；第二部分為OT部分，該部分主要用來(lái)分析數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的外部條件。SWOT科學(xué)理論的研究范式和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的偵查情勢(shì)特點(diǎn)決定了基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研究的必然性。

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的優(yōu)勢(shì)（Strengths）

就傳統(tǒng)的實(shí)體偵查方法而言，時(shí)空條件一直都是制約偵查效果和偵查效率的重要因素之一。不論是“抓住戰(zhàn)機(jī)，及時(shí)破案”偵查工作方針的內(nèi)在本質(zhì)要求，還是偵查機(jī)關(guān)建立快速反應(yīng)機(jī)制的外在迫切需求，都在強(qiáng)調(diào)時(shí)間因素對(duì)于偵查工作的至關(guān)重要性。正如法國(guó)偵查學(xué)家艾德蒙·費(fèi)加爾而言：“偵查工作的頭幾個(gè)小時(shí)，其重要性是不可估量的，因?yàn)槭У袅藭r(shí)間，就等于蒸發(fā)了真理?！盵3]誠(chéng)然，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的時(shí)代，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的核心價(jià)值即偵查預(yù)測(cè)，其主要通過(guò)對(duì)涉案構(gòu)成要素中的人、事、物等犯罪情報(bào)數(shù)據(jù)深入研究，深挖這些數(shù)據(jù)情報(bào)內(nèi)在的相關(guān)性規(guī)律，使偵查人員實(shí)現(xiàn)偵查預(yù)測(cè)。隨著大數(shù)據(jù)的普及和應(yīng)用，犯罪嫌疑人利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行違法犯罪已成為犯罪情勢(shì)發(fā)展的顯著特征，造成涉案橫向靜態(tài)構(gòu)成要素和縱向動(dòng)態(tài)構(gòu)成要素的數(shù)據(jù)化程度不斷上升。也正是這種犯罪案件表現(xiàn)出來(lái)的原生態(tài)數(shù)據(jù)或衍生數(shù)據(jù)的形式存在，使得案件中的犯罪嫌疑人條件、犯罪時(shí)空、犯罪地點(diǎn)、犯罪手段以及犯罪方式等在一定程度上能夠通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析被挖掘。相對(duì)傳統(tǒng)被動(dòng)的偵查模式，偵查人員能夠在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析過(guò)程中實(shí)現(xiàn)主動(dòng)偵查或同步偵查甚至還可以采取前瞻性的偵查預(yù)防措施。偵查人員通過(guò)對(duì)犯罪嫌疑人的犯罪思維、犯罪方式以及系列性犯罪特點(diǎn)等相關(guān)性的數(shù)據(jù)分析，尋找涉案犯罪活動(dòng)的基本規(guī)律和檢測(cè)涉案犯罪情勢(shì)的發(fā)展趨勢(shì)，建立涉案的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析模型，從而對(duì)犯罪情勢(shì)展開(kāi)偵查預(yù)測(cè)。因此，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研判的優(yōu)勢(shì)是通過(guò)優(yōu)化偵查途徑和拓展偵查思維，提高偵查效率和偵查質(zhì)量，采取及時(shí)準(zhǔn)確的偵查預(yù)測(cè)和偵查決策。

2.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的劣勢(shì)（Weaknesses）

首先，數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題突出。運(yùn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析而展開(kāi)偵查預(yù)測(cè)，其前提是需要大量的數(shù)據(jù)情報(bào)。就目前偵查人員所面臨的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)情報(bào)來(lái)源分析：一方面，主要還是由各個(gè)“小數(shù)據(jù)”構(gòu)成，并沒(méi)匯總成“大數(shù)據(jù)”情報(bào)來(lái)源；另一方面，就現(xiàn)存的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)源來(lái)看，其主要存在于不同級(jí)別的各個(gè)國(guó)家機(jī)關(guān)、企事業(yè)單位、社會(huì)組織以及個(gè)人等所屬的數(shù)據(jù)中，各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)之間互相獨(dú)立、各自所用，沒(méi)有從根本上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的互聯(lián)共享、共用，致使數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題突出。其次，數(shù)據(jù)情報(bào)研判人才稀缺。伴隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新時(shí)代的發(fā)展，90%以上的社會(huì)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的表現(xiàn)形式，而且其社會(huì)數(shù)據(jù)的來(lái)源也發(fā)生了根本性的轉(zhuǎn)變。面對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查的新情勢(shì)、新發(fā)展，如何對(duì)原始數(shù)據(jù)或衍生數(shù)據(jù)集成轉(zhuǎn)化和去粗存精、去偽存真進(jìn)而通過(guò)相關(guān)性挖掘與分析達(dá)到準(zhǔn)確的偵查預(yù)測(cè)，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性挖掘與分析過(guò)程中數(shù)據(jù)情報(bào)研判人才是最為重要的關(guān)鍵性要素。而數(shù)據(jù)情報(bào)研判專業(yè)人才的稀缺，最為直接的后果是造成對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性進(jìn)行挖掘與分析的基礎(chǔ)薄弱和缺乏動(dòng)力，導(dǎo)致案件中具有數(shù)理相關(guān)性的數(shù)據(jù)情報(bào)處于“休眠”狀態(tài)，無(wú)法真正發(fā)揮數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性挖掘與分析在偵查預(yù)測(cè)和偵查決策中的偵查價(jià)值。最后，個(gè)人隱私保護(hù)問(wèn)題嚴(yán)重。從基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性挖掘與分析對(duì)偵查預(yù)測(cè)的技術(shù)層面而言，其對(duì)涉案數(shù)據(jù)情報(bào)的發(fā)現(xiàn)、搜集、控制、傳遞以及研判到預(yù)測(cè)的整個(gè)過(guò)程，都能夠發(fā)現(xiàn)和獲取相關(guān)個(gè)人的大部分?jǐn)?shù)據(jù)情報(bào)信息，并且知悉相關(guān)的隱私數(shù)據(jù)。如果偵查人員在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的過(guò)程中沒(méi)有受制于嚴(yán)格的法律規(guī)制，那么會(huì)嚴(yán)重侵犯公民個(gè)人的隱私權(quán)，而且還會(huì)嚴(yán)重影響或干擾公民正常的社會(huì)生活。

3.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的機(jī)會(huì)（Opportunities）

偵查方法既是宏觀的也是微觀的，且要求其必須全面、客觀地貫穿于對(duì)案件偵查的全過(guò)程，使之成為行之有效的偵查方法導(dǎo)圖。從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性所具有的動(dòng)態(tài)性、開(kāi)放性、整體性等偵查情勢(shì)分析，涉案數(shù)據(jù)情報(bào)相關(guān)性分析的來(lái)源除了原生態(tài)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)情報(bào)之外，還包含大量衍生的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)情報(bào)信息。這不但造成犯罪情勢(shì)呈現(xiàn)出虛擬化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)據(jù)化等新的特征，而且對(duì)破案和定案的證據(jù)體系和標(biāo)準(zhǔn)提出更加嚴(yán)格的條件要求，給偵查工作帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。一方面，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查的偵查情勢(shì)要求偵查方法多元、發(fā)散、開(kāi)放，只有這樣才能夠使偵查方法緊跟數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新時(shí)代的發(fā)展。目前，偵查方法不能局限于立案、破案、定案等傳統(tǒng)的被動(dòng)型思維中，應(yīng)該由傳統(tǒng)重因果關(guān)系向重相關(guān)性數(shù)理關(guān)系偵查預(yù)測(cè)的新方向轉(zhuǎn)變。同時(shí)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)新時(shí)代會(huì)使傳統(tǒng)案件中的人與物、人與人、物與物等犯罪情勢(shì)發(fā)生內(nèi)在的邏輯性變化，偵查人員在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的過(guò)程中要運(yùn)用數(shù)據(jù)情報(bào)的相關(guān)性挖掘與分析案件內(nèi)在具有發(fā)展規(guī)律的偵查情勢(shì)，通過(guò)偵查預(yù)測(cè)對(duì)案件的偵查提出新的偵查思路。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的新時(shí)代和我國(guó)偵查法治建設(shè)的大背景下，犯罪證據(jù)的虛擬性、開(kāi)放性、動(dòng)態(tài)性以及數(shù)據(jù)性決定了在“以審判為中心”的刑事訴訟程序改革中，破案、定案的證據(jù)體系和標(biāo)準(zhǔn)必須具有邏輯性、整體性、系統(tǒng)性等高標(biāo)準(zhǔn)、高規(guī)格的要求，而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研究的偵查價(jià)值正是給其前進(jìn)、發(fā)展提供了必然的機(jī)遇和契機(jī)。

4.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的威脅（Threats）

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新時(shí)代，犯罪情勢(shì)的動(dòng)態(tài)性、整體性、開(kāi)放性使得犯罪行為呈現(xiàn)出智能性、隱蔽性、非接觸性等顯著特點(diǎn)，致使偵查人員在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的過(guò)程中面臨嚴(yán)重的威脅。就針對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查的相關(guān)性分析而言，其所面臨的威脅主要包括兩個(gè)方面：一方面，客觀方面的威脅。偵查人員在對(duì)案件進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的過(guò)程中，犯罪嫌疑人往往采取與之相對(duì)應(yīng)的智能反偵查行為。包含個(gè)人信息泄露、網(wǎng)絡(luò)詐騙等在內(nèi)的各種網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題，不但給人們的生活帶來(lái)了困惑，而且還給偵查工作帶來(lái)了威脅。顯然，各類的數(shù)據(jù)和隱私已逐步成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新時(shí)代犯罪情勢(shì)必然的工具，偵查人員在偵破案件過(guò)程中面臨各種各樣海量的“數(shù)據(jù)庫(kù)”，造成偵查人員無(wú)從下手或數(shù)據(jù)持有者各自所用的“孤島效應(yīng)”等偵查僵局，致使傳統(tǒng)偵查方法和偵查思維在面對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析中顯得力不從心。另一方面，主觀方面的威脅。關(guān)于偵查工作的宣傳或影視越來(lái)越多，導(dǎo)致各種各樣的偵查工作出現(xiàn)在社會(huì)公眾視野之中，關(guān)于犯罪現(xiàn)場(chǎng)勘查、偵查措施運(yùn)用、偵查途徑選擇、偵查思維啟發(fā)以及案情分析等偵查工作細(xì)節(jié)的報(bào)道屢見(jiàn)不鮮。這不僅造成各種偵查取證措施或環(huán)節(jié)的公開(kāi)化，而且還致使偵查方法、偵查思維以及偵查途徑的公眾化，導(dǎo)致偵查人員在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的過(guò)程面對(duì)透明化的威脅。同時(shí)，各種線上和線下有關(guān)偵查學(xué)、大數(shù)據(jù)偵查、犯罪現(xiàn)場(chǎng)勘查學(xué)等偵查方面的書(shū)籍均有銷售，犯罪嫌疑人可以購(gòu)買并且了解、掌握關(guān)于各種偵查與反偵查方面的專業(yè)理論和技術(shù)知識(shí)，這不但使犯罪嫌疑人的犯罪行為越來(lái)越凸顯智能性、隱蔽性，而且還給數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的研究帶來(lái)了挑戰(zhàn)和威脅。

二、基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性轉(zhuǎn)型的論證

（一）由犯罪行為轉(zhuǎn)向非犯罪行為——偵查途徑的拓展

由于在犯罪現(xiàn)場(chǎng)中遺留有與犯罪行為和犯罪嫌疑人相關(guān)的犯罪信息，偵查人員通過(guò)全面詳細(xì)地現(xiàn)場(chǎng)勘查發(fā)現(xiàn)、固定、提取與犯罪行為相關(guān)的痕跡物證，從而揭露和證實(shí)犯罪行為。所以，在偵查案件的過(guò)程中，偵查人員通常將犯罪現(xiàn)場(chǎng)視為偵查工作的邏輯起點(diǎn)，這是由犯罪現(xiàn)場(chǎng)的特殊性質(zhì)和地位所決定。對(duì)犯罪現(xiàn)場(chǎng)尤其是犯罪主體現(xiàn)場(chǎng)的重視，決定了犯罪行為在其位置具有非常重要的偵查價(jià)值。然而，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新時(shí)代，包括犯罪行為和犯罪嫌疑人在內(nèi)的犯罪情勢(shì)呈現(xiàn)出虛擬性、隱蔽性、非接觸性等新型犯罪情勢(shì)特征，造成在犯罪現(xiàn)場(chǎng)遺留的可供案件偵查的痕跡物證越來(lái)越少。如果偵查人員還將主要精力集中于犯罪現(xiàn)場(chǎng)上，那么就可能會(huì)出現(xiàn)偵查錯(cuò)誤甚至陷入偵查僵局。

隨著犯罪現(xiàn)場(chǎng)中能夠揭露和證實(shí)犯罪行為的痕跡物證越來(lái)越少，非犯罪行為的偵查價(jià)值就會(huì)越來(lái)越高。與犯罪行為相比較而言，犯罪嫌疑人在實(shí)施犯罪之前或之后的反偵查意識(shí)比較弱，不僅其視頻圖像等人身形象會(huì)暴露在社會(huì)公眾視野之中，而且其攜帶或使用的相關(guān)交通工具、通信工具、網(wǎng)絡(luò)工具等，會(huì)在非犯罪行為的過(guò)程中遺留相關(guān)的指紋、筆跡、DNA等痕跡物證。正如王大中教授所言：“犯罪現(xiàn)場(chǎng)既儲(chǔ)存了犯罪行為，也儲(chǔ)存有其他非犯罪行為。當(dāng)犯罪行為難以被認(rèn)識(shí)或?yàn)閭刹樘峁┯袃r(jià)值的線索時(shí)，而研究非犯罪行為則有可能對(duì)偵查有著特殊的重要作用?！盵4]偵查工作的重心由犯罪行為的“何人”轉(zhuǎn)向?yàn)榉欠缸镄袨橹蟹缸锵右扇藢?shí)施了哪些可疑的“行為”。一方面，傳統(tǒng)偵查工作的重點(diǎn)是犯罪嫌疑人實(shí)施了何種犯罪行為，而在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的分析過(guò)程中，偵查人員更加側(cè)重于通過(guò)研判非犯罪行為挖掘和認(rèn)定犯罪嫌疑人。另一方面，非犯罪行為往往還能夠?yàn)閭善瓢讣峁┲匾膫刹榫€索和偵查途徑。非犯罪行為不但為偵破案件提供大量具體地點(diǎn)、時(shí)間、環(huán)境、內(nèi)容的疑人和疑事，而且偵查人員還具有對(duì)疑人和疑事的分析、判斷以及利用的權(quán)利，促使偵查人員通過(guò)非犯罪行為提高偵查效率和拓展偵查途徑。誠(chéng)如郝宏奎教授所言：“在偵破案件中存在兩個(gè)基本規(guī)律，即案件構(gòu)成要素決定著偵查方法和途徑的選擇，犯罪的暴露程度決定著偵查的效果?！盵5]通過(guò)SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性對(duì)非犯罪行為的研究，不僅有利于延伸偵查工作的時(shí)空范疇，而且還有利于拓展偵查途徑和提高偵查效率，其必然將會(huì)成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新時(shí)代偵查工作的新焦點(diǎn)。

（二）由精確性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向模糊性數(shù)據(jù)——偵查情報(bào)的預(yù)測(cè)

在傳統(tǒng)的案件偵查工作中，偵查人員更加注重現(xiàn)場(chǎng)痕跡物證的關(guān)聯(lián)和認(rèn)定，即通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)的痕跡物證建立犯罪嫌疑人與被害人等偵查中主體①所謂“偵查中主體”即以偵查過(guò)程之外的獨(dú)立的第三人之眼光看待偵查過(guò)程，案件偵查過(guò)程中有所行為的人都是這一過(guò)程的推動(dòng)者，都具有主體的地位。此種認(rèn)識(shí)更有利于對(duì)偵查運(yùn)作過(guò)程的規(guī)律總結(jié)，客觀地看待各主體對(duì)這一客觀過(guò)程的影響力和作用方式，塑造“不是我在偵查，而是我在偵查中”的觀念，提醒偵查人員時(shí)刻以第三者的身份冷靜觀察案件的發(fā)展，及時(shí)對(duì)偵查行為的效果進(jìn)行評(píng)判，糾正和預(yù)防偵查錯(cuò)誤。詳見(jiàn)：楊宗輝、劉為軍著《偵查方法論》一書(shū)，中國(guó)檢察出版社2012年出版，第11頁(yè)。的關(guān)聯(lián)性，從而認(rèn)定犯罪嫌疑人的身份。在這種傳統(tǒng)偵查思維的引導(dǎo)下，證據(jù)的完整性、精確性就成為衡量痕跡物證偵查價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)，而眾多不完整、不確定的痕跡物證則沒(méi)有被引起足夠的重視。隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新時(shí)代的發(fā)展，不論是對(duì)個(gè)案?jìng)刹檫€是類案?jìng)刹椋瑐刹闄C(jī)關(guān)對(duì)涉及案件偵查相關(guān)專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)均取得前所未有的成績(jī)，尤其是大量不完整、不確定的數(shù)據(jù)情報(bào)進(jìn)入偵查工作的視野之中。正如日本學(xué)者越水重臣教授所言：“從研究人體坐姿這一與數(shù)據(jù)似乎搭不上邊的事物開(kāi)始，通過(guò)對(duì)車輛行駛中駕駛員的身形、姿勢(shì)、重量分布等數(shù)據(jù)的收集，逐步發(fā)展出了一個(gè)可供準(zhǔn)確識(shí)別坐乘人員的汽車防盜系統(tǒng)一樣。”[6]103涉案數(shù)據(jù)模糊性既包括不完整、不準(zhǔn)確的偵查情報(bào)，又包括不同格式、不同標(biāo)準(zhǔn)、不同類型的偵查情報(bào)。正如學(xué)者維克托·邁爾—舍恩伯格所言：“在大數(shù)據(jù)時(shí)代，混雜性，不是竭力避免，而是標(biāo)準(zhǔn)途徑。”[6]58顯然，基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研究的核心價(jià)值并不是對(duì)相關(guān)性數(shù)據(jù)偵查情報(bào)的發(fā)現(xiàn)、固定、提取，而是更加關(guān)注于對(duì)所獲取的模糊性偵查情報(bào)數(shù)據(jù)展開(kāi)挖掘與分析，從而為偵查人員提供準(zhǔn)確及時(shí)的偵查預(yù)測(cè)和偵查決策。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查時(shí)代偵查工作不僅能夠促使偵查人員轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)重視精確性偵查情報(bào)而忽視模糊性偵查情報(bào)的偵查思維，而且還能夠全面充分地挖掘與分析模糊性的偵查情報(bào)數(shù)據(jù)，進(jìn)而通過(guò)模糊性的偵查情報(bào)開(kāi)辟新的偵查假設(shè)，從而更加全面有效地對(duì)偵查情報(bào)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

（三）由分散孤立數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向共享協(xié)作數(shù)據(jù)——偵查協(xié)作的突破

傳統(tǒng)的犯罪行為主要發(fā)生在受犯罪時(shí)間和犯罪空間限制的犯罪現(xiàn)場(chǎng)之中，偵查工作大部分由偵查機(jī)關(guān)和偵查人員單獨(dú)在受限制的偵查時(shí)空條件內(nèi)所完成。而在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新時(shí)代，傳統(tǒng)的物理空間轉(zhuǎn)向具有開(kāi)放性、動(dòng)態(tài)性等特征的虛擬數(shù)據(jù)空間，犯罪行為和非犯罪行為均會(huì)在虛擬的數(shù)據(jù)空間中留下各種各樣的數(shù)據(jù)痕跡，這些數(shù)據(jù)痕跡成為基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的重要數(shù)據(jù)來(lái)源。但是，這些處于虛擬數(shù)據(jù)空間的數(shù)據(jù)痕跡分散、孤立且被不同機(jī)關(guān)或部門(mén)所有。如果要全面、客觀、詳細(xì)地搜集這些虛擬空間環(huán)境中的數(shù)據(jù)痕跡線索，單憑偵查機(jī)關(guān)力不從心，需要眾多相關(guān)機(jī)關(guān)和部門(mén)之間開(kāi)放數(shù)據(jù)共享的權(quán)限及互相協(xié)作、互相配合。

如果各個(gè)機(jī)關(guān)或部門(mén)仍然堅(jiān)持對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的權(quán)屬而沒(méi)有數(shù)據(jù)資源開(kāi)放共享的意識(shí)，那么這些處在各個(gè)虛擬數(shù)據(jù)空間中的涉案情報(bào)數(shù)據(jù)則無(wú)法發(fā)揮其固有的偵查價(jià)值。在偵查實(shí)踐中，除了偵查機(jī)關(guān)自身所建的數(shù)據(jù)庫(kù)之外，往往更需要涉及諸如犯罪嫌疑人通信話單、銀行賬單、社保、婚姻、水電繳費(fèi)、房產(chǎn)等個(gè)人數(shù)據(jù)情報(bào)。尤其是部分大型企事業(yè)單位持有大量涉及公民個(gè)人的原生態(tài)或衍生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)鏈，這些分散、復(fù)雜海量數(shù)據(jù)痕跡中往往隱藏著具有重大偵查價(jià)值的情報(bào)數(shù)據(jù)。從分散孤立數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向共享協(xié)作數(shù)據(jù)，需要具有開(kāi)放性、整體性偵查協(xié)作新型偵查模式的支持和保障，而基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研究的核心功能就是實(shí)現(xiàn)對(duì)各級(jí)各類虛擬空間數(shù)據(jù)的全面共享。因此，基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研究的偵查模式，能夠?yàn)樘摂M空間的情報(bào)數(shù)據(jù)建立可靠有效的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，為案件的偵查工作提供最大化的共享協(xié)作情報(bào)數(shù)據(jù)資源。

（四）由回溯性思維轉(zhuǎn)向預(yù)測(cè)性思維——偵查思維的延伸

犯罪時(shí)空條件的一維性，造成先有犯罪行為后有偵查行為的這種由果溯因的傳統(tǒng)偵查思維。偵查人員只能通過(guò)有限的證據(jù)去還原發(fā)生在過(guò)去的犯罪事實(shí)，而這樣的犯罪事實(shí)也便如鏡花水月一般具有模糊性。[7]即使該案件最終被偵破，也無(wú)法彌補(bǔ)或挽回被害人所遭受的生命、財(cái)產(chǎn)等損失。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新偵查工作新時(shí)代，偵查人員對(duì)未來(lái)犯罪的預(yù)測(cè)具有了可能性。基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性最核心的價(jià)值即是偵查預(yù)測(cè)，其對(duì)偵查預(yù)測(cè)的主要范式為：將涉案構(gòu)成要素中的犯罪行為和非犯罪行為的規(guī)律轉(zhuǎn)化成各個(gè)數(shù)據(jù)之間的數(shù)理關(guān)系，然后通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)之間的數(shù)理關(guān)系展開(kāi)歸納和總結(jié)分析，從而對(duì)其犯罪行為和非犯罪行為的情勢(shì)發(fā)展進(jìn)行啟發(fā)式的偵查預(yù)測(cè)。畢竟，大部分的犯罪行為不是一蹴而就的，而是經(jīng)過(guò)犯罪動(dòng)機(jī)、犯罪目的、犯罪預(yù)備、實(shí)施犯罪、后續(xù)犯罪等一系列循序漸進(jìn)的過(guò)程。

將預(yù)測(cè)學(xué)中的預(yù)測(cè)思維、預(yù)測(cè)方法及預(yù)測(cè)操作程式引入現(xiàn)代偵查工作中，不僅是保障偵查效果的必然要求，也是基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研究實(shí)現(xiàn)偵查預(yù)測(cè)和優(yōu)化偵查決策的內(nèi)在本質(zhì)需求。在基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研究的范疇中，可以將其偵查預(yù)測(cè)分為對(duì)“人”的預(yù)測(cè)和對(duì)“案”的預(yù)測(cè)。對(duì)“人”的預(yù)測(cè)是指對(duì)涉案的具有高危的犯罪嫌疑人進(jìn)行預(yù)測(cè)。犯罪嫌疑人往往會(huì)在不同時(shí)間、空間、環(huán)境等中表現(xiàn)出異常的行為特征?；赟WOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性在其偵查預(yù)測(cè)的過(guò)程中會(huì)總結(jié)和歸納出各類犯罪嫌疑人具有典型代表性的犯罪特征數(shù)據(jù)庫(kù)模型，從而使偵查人員在海量、不確定的虛擬空間數(shù)據(jù)中及時(shí)有效地發(fā)現(xiàn)和識(shí)別高危犯罪嫌疑人。對(duì)“案”的預(yù)測(cè)是指?jìng)刹槿藛T預(yù)測(cè)某區(qū)域在某時(shí)期內(nèi)發(fā)生某種犯罪行為的概率。研究表明：犯罪活動(dòng)在空間上往往呈現(xiàn)出一種聚集現(xiàn)象即犯罪熱點(diǎn)。在犯罪熱點(diǎn)分析中加入時(shí)序因素，可以了解犯罪熱點(diǎn)在時(shí)間上的變化趨勢(shì)和規(guī)律，這樣就可以對(duì)該區(qū)域未來(lái)犯罪活動(dòng)的發(fā)生概率進(jìn)行偵查預(yù)測(cè)。[8]國(guó)外一些警察機(jī)關(guān)已開(kāi)始運(yùn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查方法對(duì)犯罪行為進(jìn)行偵查預(yù)測(cè)。例如，英國(guó)西米德蘭茲郡警方牽頭研發(fā)一種名為“國(guó)家數(shù)據(jù)分析解決方案”（NDAS）的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)犯罪行為。一旦發(fā)現(xiàn)被計(jì)算機(jī)系統(tǒng)標(biāo)注為有可能實(shí)施暴力犯罪的高風(fēng)險(xiǎn)人群，NDAS系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)對(duì)屬地警察機(jī)關(guān)提出犯罪預(yù)防預(yù)測(cè)建議。美國(guó)洛杉磯警察局也率先使用了PredPol犯罪預(yù)測(cè)系統(tǒng)，在其犯罪預(yù)警中心，洛杉磯地區(qū)的電子地圖不停地閃爍著，每一次閃爍都預(yù)示著那個(gè)地區(qū)有可能發(fā)生一次犯罪活動(dòng)。根據(jù)地圖上的實(shí)時(shí)預(yù)警，指揮中心及時(shí)派遣警力，阻止犯罪。[9]偵查人員運(yùn)用基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的偵查思維，通過(guò)對(duì)案件中各個(gè)數(shù)理關(guān)系進(jìn)行歸納和總結(jié)進(jìn)而分析出各種犯罪行為和非犯罪行為在時(shí)間數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等活動(dòng)規(guī)律的演變特點(diǎn)，使偵查人員在犯罪嫌疑人實(shí)施犯罪行為之前就能夠進(jìn)行及時(shí)有效的偵查預(yù)測(cè)，從而達(dá)到“主動(dòng)出擊、精確打擊”的偵查效果。

三、基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的方法構(gòu)建

據(jù)IDC預(yù)測(cè)，全球數(shù)據(jù)總量預(yù)計(jì)2020年達(dá)到44個(gè)ZB，我國(guó)數(shù)據(jù)量將達(dá)到8060個(gè)EB，占全球數(shù)據(jù)總量的18%。[10]在這些網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)中，直接反映的往往是一個(gè)個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)和分散的鏈接，但這些反映相互關(guān)系的鏈接整合起來(lái)就是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)。[11]這些獨(dú)立、分散的數(shù)據(jù)資源具有突發(fā)性、交互性以及多源異構(gòu)性等特征，不僅呈現(xiàn)出非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式，而且還具有較強(qiáng)的時(shí)效性。同時(shí)，數(shù)據(jù)自身的屬性信息、此數(shù)據(jù)與彼數(shù)據(jù)的數(shù)理關(guān)系以及數(shù)據(jù)與空間的結(jié)構(gòu)關(guān)系都隱藏在這虛擬的數(shù)據(jù)空間之中?；赟WOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性研究的最主要價(jià)值，不是發(fā)現(xiàn)和搜集巨大海量復(fù)雜的情報(bào)數(shù)據(jù)，而是通過(guò)構(gòu)建其相關(guān)性分析的模型，促使偵查人員運(yùn)用人工智能技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)去粗存精、去冗分類，最終挖掘出對(duì)偵查預(yù)測(cè)和偵查決策起著重要作用的偵查情報(bào)數(shù)據(jù)。

（一）基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的內(nèi)容

1.基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的對(duì)象

傳統(tǒng)挖掘的偵查情報(bào)數(shù)據(jù)，范圍主要集中于機(jī)關(guān)或企業(yè)部門(mén)的相關(guān)信息管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)和少數(shù)的用戶在網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生的Web數(shù)據(jù)，且搜集和挖掘的范式主要以被動(dòng)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生為主。而基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析內(nèi)容，其對(duì)象可以是任何類型和形式的數(shù)據(jù)源，不僅包括具有結(jié)構(gòu)化類型的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)資源，而且還包括具有半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化類型的文本數(shù)據(jù)、倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)、時(shí)間數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、Web數(shù)據(jù)以及多媒體數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫(kù)資源，甚至在特定的偵查環(huán)境中（如非接觸型的網(wǎng)絡(luò)詐騙、電信詐騙等）還包括分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、開(kāi)放式數(shù)據(jù)庫(kù)、多數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)等異構(gòu)型的數(shù)據(jù)資源。與傳統(tǒng)被挖掘的偵查情報(bào)數(shù)據(jù)相比較，基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的對(duì)象類型或形式更加復(fù)雜、來(lái)源范圍更加廣泛、體量更加海量，而且其分析對(duì)象的范式也從被動(dòng)式轉(zhuǎn)向?yàn)橹鲃?dòng)式，且對(duì)分析對(duì)象數(shù)據(jù)的處理速度也是實(shí)時(shí)快速。

2.基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的特點(diǎn)

基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析具有以下幾個(gè)方面的特點(diǎn)：首先，云服務(wù)的融合性。從基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的偵查需求到偵查預(yù)測(cè)以及后續(xù)的偵查決策，都是偵查人員以人工智能技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為操作程式而服務(wù)于偵破案件，具有將海量復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與云服務(wù)相結(jié)合的融合性特征。其次，范圍的擴(kuò)大性。由于在對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性挖掘與分析的過(guò)程中主要依靠的是人工智能技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)等云挖掘技術(shù)，對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算環(huán)境平臺(tái)的依賴性越來(lái)越小，將該相關(guān)性分析的數(shù)據(jù)情報(bào)結(jié)果應(yīng)用于偵查實(shí)踐的范圍也是越來(lái)越廣泛。不僅能夠?yàn)橐詡刹楣ぷ鳛樾枨髮?dǎo)向的分布式相關(guān)性數(shù)據(jù)分析而服務(wù)，而且還能夠更加詳細(xì)地為偵查人員所提供虛擬空間數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)情報(bào)分析和分布式衍生數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析等個(gè)性化的偵查服務(wù)。最后，物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合性。未來(lái)的虛擬空間數(shù)據(jù)應(yīng)該是一個(gè)以物聯(lián)網(wǎng)為主的云+端系統(tǒng)構(gòu)成的復(fù)雜龐大網(wǎng)絡(luò)，對(duì)物體的“感、知、控”均可以通過(guò)對(duì)其進(jìn)行感應(yīng)、探測(cè)、識(shí)別、定位以及監(jiān)控等方式實(shí)現(xiàn)，這屬于物聯(lián)網(wǎng)的“前端系統(tǒng)”，而基于對(duì)各種物體進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的智能控制和反饋屬于物聯(lián)網(wǎng)的“后端系統(tǒng)”。偵查人員依據(jù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將虛擬空間的數(shù)據(jù)情報(bào)與互聯(lián)網(wǎng)相連接，對(duì)海量復(fù)雜、分散的數(shù)據(jù)情報(bào)進(jìn)行搜集、控制、傳遞、研判，為偵查工作提供具有物聯(lián)網(wǎng)性質(zhì)的云數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，對(duì)偵查情勢(shì)作出及時(shí)有效的偵查預(yù)測(cè)和偵查決策。

3.基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的程度

在面對(duì)復(fù)雜、開(kāi)放、動(dòng)態(tài)、分散的海量數(shù)據(jù)時(shí)，基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析充分發(fā)揮和利用人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)等云數(shù)據(jù)挖掘與分析平臺(tái)，對(duì)海量復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行全方面實(shí)時(shí)的處理和立體的多維分析，對(duì)數(shù)據(jù)情報(bào)分析范圍更廣、更深。在基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的環(huán)境中，偵查人員能夠以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新時(shí)代各種復(fù)雜、動(dòng)態(tài)的海量數(shù)據(jù)為情報(bào)來(lái)源，依靠人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)等物聯(lián)網(wǎng)新型的云數(shù)據(jù)挖掘與分析綜合平臺(tái)，將相關(guān)性分析出來(lái)的數(shù)據(jù)情報(bào)以云服務(wù)的方式及時(shí)有效地提供和反饋，對(duì)這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及異化結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)情報(bào)源作出快速有效的實(shí)時(shí)處理和多維度的分析、利用。

（二）基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的框架

偵查人員每天都會(huì)對(duì)復(fù)雜、分散的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、控制、儲(chǔ)存、傳遞、分析、研判以及利用，而這些經(jīng)過(guò)情報(bào)偵查工作的海量數(shù)據(jù)都具有明顯的時(shí)間動(dòng)態(tài)性，構(gòu)成了基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)①所謂動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)，也稱為事務(wù)性數(shù)據(jù)，是指信息通過(guò)異步變化的后續(xù)更新而形成有用的信息，是記錄和反映一個(gè)組織完成的交互活動(dòng)（或業(yè)務(wù)事務(wù)）且隨時(shí)間變化而變化的數(shù)據(jù)。詳見(jiàn)http：//en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_data，作者瀏覽日期：2020年1月10日。情報(bào)源。這些具有動(dòng)態(tài)性的數(shù)據(jù)情報(bào)源為偵查人員進(jìn)行偵查預(yù)測(cè)和偵查決策提供了及時(shí)有效的可行性支持，同時(shí)也增加了難度。如果這些獲取的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)情報(bào)源不能被偵查人員及時(shí)有效地深度挖掘其背后數(shù)理關(guān)系的相關(guān)性，那么其就很有可能成為偵查人員的負(fù)擔(dān)和累贅，從而形成不利于偵查情勢(shì)發(fā)展的“數(shù)據(jù)恐慌”局面。基于此，提出對(duì)基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的框架模型構(gòu)建，根據(jù)對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)情報(bào)源相關(guān)性挖掘和分析的過(guò)程，作者認(rèn)為，應(yīng)該將其具體的模型框架構(gòu)建為以下四個(gè)方面即動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的搜集、動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的處理、動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的挖掘①所謂動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的挖掘，是指將經(jīng)過(guò)篩選的歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)同時(shí)結(jié)合后續(xù)新數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，動(dòng)態(tài)檢驗(yàn)后續(xù)新數(shù)據(jù)的特性，從而提取出其中有意義的、新穎的、有價(jià)值的、關(guān)鍵的知識(shí)與規(guī)則。詳見(jiàn)：滕明鑫、熊忠陽(yáng)、張玉芳著《動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘研究》一文，載《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》，2008年第6期，第160-162頁(yè)。與分析以及動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的偵查服務(wù)。

1.動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的搜集

動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)源主要包括公安機(jī)關(guān)自建如全國(guó)人員基本信息資源庫(kù)、全國(guó)機(jī)動(dòng)車/駕駛?cè)诵畔①Y源庫(kù)、全國(guó)違法犯罪人員信息資源庫(kù)、全國(guó)被盜搶汽車信息資源庫(kù)等內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)。同時(shí)，還包括其系統(tǒng)外部涉及通信話單、銀行賬單、社保、婚姻、水電繳費(fèi)、房產(chǎn)等相關(guān)的外部數(shù)據(jù)庫(kù)。動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)搜集的主要目的是使偵查人員能夠?qū)?dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)全面、快速、準(zhǔn)確地搜集，為后續(xù)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的處理奠定基礎(chǔ)。

2.動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的處理

動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的處理結(jié)果直接決定了偵查人員對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)相關(guān)性挖掘與分析的偵查效果，主要包含動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)備、動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)處理的轉(zhuǎn)化、動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)處理的抽取三個(gè)具體環(huán)節(jié)。動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的處理過(guò)程是對(duì)前期搜集到動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)中的噪聲數(shù)據(jù)、冗余數(shù)據(jù)、缺失值數(shù)據(jù)等進(jìn)行處理，轉(zhuǎn)換結(jié)構(gòu)化型、半結(jié)構(gòu)化型、非結(jié)構(gòu)化型以及異結(jié)構(gòu)化型等動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)，然后將統(tǒng)一化的結(jié)構(gòu)化型動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)效數(shù)據(jù)的過(guò)濾，以便提取出對(duì)案件偵查具有偵查價(jià)值的相關(guān)性數(shù)據(jù)情報(bào)，再對(duì)過(guò)濾后的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取，最后將其儲(chǔ)存到動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)之中，為后續(xù)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的挖掘與分析做好準(zhǔn)備。

3.動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的挖掘與分析

對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的挖掘與分析是整個(gè)基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的核心內(nèi)容，其主要功能是根據(jù)不同案件的偵查需求，采取不同的數(shù)據(jù)挖掘與分析的技術(shù)方法對(duì)背后具有數(shù)理相關(guān)性的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)進(jìn)行尋找、挖掘、分析，獲取具有時(shí)間動(dòng)態(tài)性的相關(guān)數(shù)據(jù)情報(bào)，充分利用已經(jīng)建立的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)犯罪規(guī)律規(guī)則庫(kù)，將對(duì)案件偵查有價(jià)值的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)全面深度地挖掘與分析出來(lái)，然后提煉出對(duì)案件偵查需求有價(jià)值的數(shù)據(jù)情報(bào)，更新到動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)犯罪規(guī)律規(guī)則庫(kù)中，供偵查人員進(jìn)行偵查預(yù)測(cè)和偵查決策。

4.動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的偵查服務(wù)

動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的偵查服務(wù)功能主要是偵查人員在不斷更新的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)犯罪規(guī)律規(guī)則庫(kù)基礎(chǔ)上，對(duì)犯罪行為和非犯罪行為分別識(shí)別與評(píng)估后進(jìn)行偵查預(yù)測(cè)，然后根據(jù)偵查情勢(shì)發(fā)展的不同，及時(shí)有效地提供諸如對(duì)犯罪主體的分析、犯罪對(duì)象的分析、犯罪時(shí)間的分析、犯罪空間的分析、犯罪工具的分析、犯罪痕跡的分析、犯罪遺留物的分析、犯罪攜帶物的分析以及犯罪其它方面的分析等偵查決策服務(wù)。最后，根據(jù)偵查人員對(duì)案件偵查所提出的具體偵查需求，結(jié)合不斷更新的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)犯罪規(guī)律規(guī)則庫(kù)，選擇合理可行的情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)方法，將具有數(shù)理相關(guān)性而被挖掘與分析出來(lái)的情報(bào)數(shù)據(jù)提交和展示給偵查人員。

基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析框架模型構(gòu)建的工作原理為：偵查人員利用動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)情報(bào)的搜集技術(shù)和方法主要從公安系統(tǒng)內(nèi)部和外部中搜集歷史數(shù)據(jù)、當(dāng)前數(shù)據(jù)、更新數(shù)據(jù)，然后利用相關(guān)的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)其進(jìn)行處理，將被處理后的情報(bào)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存到動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)之中，再利用動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的挖掘與技術(shù)方法對(duì)其情報(bào)數(shù)據(jù)的相關(guān)性進(jìn)行挖掘與分析，并將已被挖掘與分析出來(lái)具有數(shù)理相關(guān)性的情報(bào)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存到動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的犯罪規(guī)律規(guī)則庫(kù)中，依托動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)相關(guān)性的挖掘技術(shù)，基于動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的犯罪規(guī)律規(guī)則庫(kù)而分別展開(kāi)對(duì)犯罪行為的識(shí)別與評(píng)估、非犯罪行為的識(shí)別與評(píng)估，最后將基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析獲取的結(jié)果應(yīng)用于偵查人員對(duì)偵查情勢(shì)所作的偵查預(yù)測(cè)和偵查決策之中。如果偵查人員的偵查預(yù)測(cè)和偵查決策經(jīng)偵查實(shí)踐后，發(fā)現(xiàn)已被應(yīng)用的情報(bào)數(shù)據(jù)與偵查實(shí)際不相符合或存在差距，那么則應(yīng)該及時(shí)修正或重新選擇情報(bào)數(shù)據(jù)的挖掘與分析技術(shù)和方法，對(duì)已搜集的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)重新進(jìn)行相關(guān)性挖掘與分析，作出符合偵查實(shí)際的正確偵查預(yù)測(cè)和偵查決策（詳見(jiàn)圖1）。

圖1 基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的框架模型

（三）基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的平臺(tái)設(shè)計(jì)

為了便于對(duì)基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性的具體分析，作者提出基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的平臺(tái)設(shè)計(jì)模型（詳見(jiàn)圖2）。

基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的平臺(tái)設(shè)計(jì)模型主要分為三個(gè)層次的平臺(tái)設(shè)計(jì)模型即支撐平臺(tái)、功能平臺(tái)、服務(wù)平臺(tái)。

1.支撐平臺(tái)

生物鮞層的加積過(guò)程可以參考藻疊層的形成[16]，藻疊層也稱為藻席，有富藻層和貧藻層疊積而成，富藻層由于殘余有機(jī)質(zhì)含量較多，鏡下透明度較低，厚度起伏不定，局部呈瘤狀。貧藻層中殘余有機(jī)質(zhì)含量較少，相對(duì)透明度較高(圖4)。圖2中界線之右側(cè)的微觀結(jié)構(gòu)也有類似特點(diǎn)，不同的是有些層紋界線較平直，為鮞粒在滾動(dòng)時(shí)磨平所致。

支撐平臺(tái)包括兩個(gè)方面的內(nèi)容：一是動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)源的技術(shù)方法。包含：數(shù)據(jù)決策樹(shù)挖掘法、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘法、數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘法、數(shù)據(jù)聚類挖掘法、數(shù)據(jù)分類挖掘法、數(shù)據(jù)頻繁挖掘法以及數(shù)據(jù)異常檢測(cè)挖掘法等。二是動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)類型。包含：結(jié)構(gòu)化型數(shù)據(jù)資源庫(kù)、半結(jié)構(gòu)化型數(shù)據(jù)資源庫(kù)、非結(jié)構(gòu)化型數(shù)據(jù)資源庫(kù)以及異構(gòu)型數(shù)據(jù)資源庫(kù)。支撐平臺(tái)作為基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)源和動(dòng)力保障，其主要功能是將結(jié)構(gòu)化型數(shù)據(jù)資源庫(kù)、半結(jié)構(gòu)化型數(shù)據(jù)資源庫(kù)、非結(jié)構(gòu)化型數(shù)據(jù)資源庫(kù)等海量的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)決策樹(shù)挖掘法、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘法、數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘法等多種情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法相結(jié)合。該平臺(tái)設(shè)計(jì)不僅能使偵查人員對(duì)歷史數(shù)據(jù)、當(dāng)前數(shù)據(jù)、更新數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)有效地?cái)?shù)據(jù)融合，而且還能夠?yàn)楹罄m(xù)對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的處理、挖掘與分析奠定基礎(chǔ)和提供強(qiáng)大的技術(shù)支撐保障。

圖2 基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的平臺(tái)設(shè)計(jì)模型

2.功能平臺(tái)

功能平臺(tái)主要包括情報(bào)數(shù)據(jù)查詢分析工具、情報(bào)數(shù)據(jù)搜集工具以及情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘工具等動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)相關(guān)性的挖掘工具等。功能平臺(tái)作為基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析實(shí)現(xiàn)偵查價(jià)值的重要途徑，其主要功能是根據(jù)案件偵查工作的需求導(dǎo)向，偵查人員可以自行選擇對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)展開(kāi)智能化的挖掘與分析。數(shù)據(jù)情報(bào)查詢分析、動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)相關(guān)性挖掘依托高效的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)搜集等工具，使該功能平臺(tái)對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的挖掘與分析具有快速有效、實(shí)時(shí)處理的偵查優(yōu)勢(shì)。

3.服務(wù)平臺(tái)

服務(wù)平臺(tái)主要功能是通過(guò)人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存技術(shù)等情報(bào)數(shù)據(jù)挖掘與分析客戶端與動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)源和偵查人員自動(dòng)地進(jìn)行智能化的交互認(rèn)知，其對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)相關(guān)性所挖掘與分析的結(jié)果通過(guò)立體多維工具、可視化工具等方式反饋給偵查人員，以便于偵查人員及時(shí)有效地作出正確的偵查預(yù)測(cè)和偵查決策。

就基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的平臺(tái)設(shè)計(jì)整體而言，其支撐平臺(tái)、功能平臺(tái)、服務(wù)平臺(tái)三者在運(yùn)行的過(guò)程中不僅能夠互相支持、互相依靠和互相融合，而且還能夠通過(guò)數(shù)據(jù)決策樹(shù)挖掘法、數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘法、數(shù)據(jù)聚類挖掘法等情報(bào)數(shù)據(jù)相關(guān)性分析的挖掘與分析技術(shù)方法對(duì)結(jié)構(gòu)化型數(shù)據(jù)資源庫(kù)、半結(jié)構(gòu)化型數(shù)據(jù)資源庫(kù)、非結(jié)構(gòu)化型數(shù)據(jù)資源庫(kù)以及異構(gòu)型數(shù)據(jù)資源庫(kù)等動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)資源進(jìn)行快速有效的實(shí)時(shí)挖掘與分析，最終能夠?yàn)閭刹槿藛T提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)情報(bào)支持。

（四）基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的方法

挖掘與分析方法是基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的核心工作，只有依靠科學(xué)有效的數(shù)據(jù)挖掘與分析的方法技術(shù)，才能夠發(fā)現(xiàn)和尋找出動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)背后相關(guān)的數(shù)理關(guān)系。不同動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的挖掘與分析方法技術(shù)，解決了不同案件中偵查工作的情報(bào)數(shù)據(jù)需求問(wèn)題?；赟WOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的偵查實(shí)踐中，依據(jù)不同的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)分析目標(biāo)，而采取不同的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析的方法技術(shù)，使偵查人員能夠快速有效地挖掘與分析出各個(gè)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)內(nèi)在本質(zhì)相關(guān)的數(shù)理關(guān)系。

數(shù)據(jù)決策樹(shù)挖掘法來(lái)源于一種對(duì)概念學(xué)習(xí)的系統(tǒng)CLS，然后被演變發(fā)展到由Quinlan提出的ID3算法。ID3算法是在信息論的基礎(chǔ)之上以信息增益度和信息熵為其衡量標(biāo)準(zhǔn)，ID3算法的主要作用是在計(jì)算各個(gè)信息屬性的相關(guān)信息增益之后，將具有最高增益的信息屬性確定為該信息源所屬集合的測(cè)試屬性。然而，ID3算法在運(yùn)行的過(guò)程中存在一個(gè)突出的問(wèn)題，就是信息增益屬性高的并不意味著已找到最佳的解決方法。為了解決ID3算法過(guò)程中的此問(wèn)題，改進(jìn)算法勢(shì)在必行。ID3算法的改進(jìn)版即C4.5算法的出現(xiàn)，不僅成功地解決了ID3算法中的突出問(wèn)題，而且還實(shí)現(xiàn)了對(duì)不完整的數(shù)據(jù)和分散化的數(shù)據(jù)進(jìn)行同時(shí)處理。盡管C4.5算法在運(yùn)算的過(guò)程中具有計(jì)算速度和預(yù)測(cè)精度兩個(gè)方面的優(yōu)勢(shì)，但是在對(duì)數(shù)據(jù)決策樹(shù)挖掘時(shí)還需要對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)進(jìn)行多次的排序和掃描，造成C4.5算法的時(shí)效性比較低。針對(duì)C4.5算法時(shí)效性比較低的瓶頸問(wèn)題，有學(xué)者提出其改進(jìn)版的模型即R-C4.5算法。該數(shù)據(jù)決策樹(shù)挖掘方法在挖掘與分析動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的時(shí)候，能夠整合分類較少的分支從而減少不必要的分支劃分，有效地減少了大量不必要分支。顯然，R-C4.5算法在保持模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的同時(shí)，還有效地改進(jìn)了決策樹(shù)的健壯性。[12]C4.5算法需要通過(guò)對(duì)大量動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)潛在的信息增益進(jìn)行劃分，就必然會(huì)降低該分類算法的時(shí)效性。所以，學(xué)者Irani和Fayyad對(duì)C4.5算法繼續(xù)進(jìn)行了改進(jìn)，調(diào)整了對(duì)連續(xù)值屬性懲罰的基礎(chǔ)，指定了一個(gè)閾值a，通過(guò)對(duì)閾值a與增益率的判定，決定是否繼續(xù)構(gòu)造節(jié)點(diǎn)。[13]同時(shí)，在動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)源中除了歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)之外還有更新的數(shù)據(jù)，按照C4.5數(shù)據(jù)決策樹(shù)挖掘的算法，還需要對(duì)不斷更新的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)源重新進(jìn)行挖掘與分析，這會(huì)造成需要大量的計(jì)算時(shí)間成本。作者認(rèn)為，在采取此數(shù)據(jù)決策樹(shù)挖掘?qū)?dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析時(shí)，偵查人員應(yīng)該盡最大努力保留原動(dòng)態(tài)性決策樹(shù)中的分支與分類，縮短運(yùn)用數(shù)據(jù)決策樹(shù)挖掘與分析數(shù)據(jù)相關(guān)性的計(jì)算與時(shí)間，提高其實(shí)時(shí)處理的時(shí)效性。

2.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘法

在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘法的體系中，最著名的莫過(guò)于由R.Agrawal等人首次提出的Apriori算法。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的Apriori算法原理為：首先在動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)源中尋找出其頻繁性至少與預(yù)先設(shè)置模型中最小支持度相符合的所有集合，然后由該集合產(chǎn)生具有強(qiáng)相關(guān)的關(guān)聯(lián)規(guī)則庫(kù)。簡(jiǎn)而言之，由于各個(gè)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)之間存在千絲萬(wàn)縷的互相聯(lián)系，當(dāng)某一動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，就可能會(huì)引起其它動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的變化。而數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘方法技術(shù)就是利用各個(gè)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)之間內(nèi)在本質(zhì)的關(guān)聯(lián)或依賴關(guān)系來(lái)挖掘與分析它們之間存在的相關(guān)性，然后通過(guò)挖掘與分析各個(gè)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)之間的相關(guān)規(guī)律性來(lái)進(jìn)行偵查預(yù)測(cè)和偵查決策。在采用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘Apriori算法對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析的過(guò)程中：首先，對(duì)動(dòng)態(tài)性的數(shù)據(jù)進(jìn)行一次全面的掃描來(lái)尋找與發(fā)現(xiàn)與其預(yù)設(shè)最小支持度相符合的所有頻繁的集合，在每一次掃描時(shí)只掃描符合該頻繁集合的同一長(zhǎng)度的項(xiàng)目集合，并且將掃描動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)所獲取所有個(gè)體的集合形成一個(gè)支持度的長(zhǎng)度為1的頻繁集合；其次，在后續(xù)對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)進(jìn)行每一次的關(guān)聯(lián)掃描中均以K-1次所形成的頻繁集合為新的被掃描的頻繁集合，再繼續(xù)檢測(cè)是否有符合預(yù)設(shè)最少支持度頻繁集合的剩余動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)；再次，根據(jù)偵查人員對(duì)案件偵查的需求，將低于預(yù)設(shè)最少支持度的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)給予刪除；最后，將符合數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則預(yù)設(shè)最少支持度的所有長(zhǎng)度形成為K的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)頻繁集合，直到無(wú)法再繼續(xù)從該動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的具有關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁集合為止。

3.數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘法

雖然數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘法在對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析過(guò)程中具有時(shí)間較長(zhǎng)、結(jié)果復(fù)雜以及所提供的結(jié)果服務(wù)展示形式比較難以理解等不足之處，但是其具有的結(jié)果低錯(cuò)誤率、良好的并行性等顯著特點(diǎn)是其他數(shù)據(jù)挖掘與分析的方法技術(shù)無(wú)法與之媲美的。特別是數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘法中的各種規(guī)則提取技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)剪枝技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘與分析的過(guò)程中被不斷優(yōu)化，使數(shù)據(jù)神經(jīng)挖掘方法在對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘與分析應(yīng)用中具有越來(lái)越多的優(yōu)勢(shì)。隨著數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘方法被不斷的自我完善，其中多層前饋式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘技術(shù)和后向傳播式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘技術(shù)被應(yīng)用得最為廣泛。多層前饋式的數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘技術(shù)主要作用是對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)中的元組類目標(biāo)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，而后向傳播式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘技術(shù)則主要作用是對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)中的搜索類目標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，使對(duì)多層前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘中元組類目標(biāo)的分析和預(yù)測(cè)與偵查情勢(shì)實(shí)際之間的差距越來(lái)越小，常應(yīng)用于對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)識(shí)別、語(yǔ)言類數(shù)據(jù)分析等方面動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)相關(guān)性的挖掘與分析。同時(shí)，針對(duì)數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘法技術(shù)中存在諸如時(shí)間較長(zhǎng)等突出問(wèn)題，學(xué)者們已提出具有針對(duì)性的改進(jìn)措施或建議，如引入模糊數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘算法，以期通過(guò)將模糊理論和數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展開(kāi)建模和訓(xùn)練，[14]從而實(shí)現(xiàn)改進(jìn)和優(yōu)化數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘法對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析的重要價(jià)值。

4.數(shù)據(jù)聚類挖掘法

所謂數(shù)據(jù)聚類挖掘法就是指在動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)中將物理或抽象對(duì)象的項(xiàng)目集合進(jìn)行分組，形成由相同或相類似的對(duì)象集合，然后對(duì)該對(duì)象集合進(jìn)行分類的分析過(guò)程，其主要的作用就是以相同或相類似的方式對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)展開(kāi)搜集數(shù)據(jù)的分類。顯然，數(shù)據(jù)聚類挖掘法屬于一種沒(méi)有監(jiān)督和前期知識(shí)的學(xué)習(xí)過(guò)程，其主要功能是從動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)中挖掘與分析出具有相關(guān)性的數(shù)理關(guān)系，然后將具有數(shù)理關(guān)系相同或相類似的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)被分成一個(gè)未知的類。此處未知的類并不意味著被分類，因?yàn)榇藭r(shí)還無(wú)法獲知被劃分為未知類的根本屬性。數(shù)據(jù)聚類挖掘法在對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)相關(guān)性進(jìn)行挖掘與分析的過(guò)程中，不僅被應(yīng)用于對(duì)交通擁擠的預(yù)測(cè)和日常生活中天氣預(yù)報(bào)的預(yù)測(cè)，而且還能夠?qū)κ挛锶鐒?dòng)物的遷移分析、移動(dòng)計(jì)算和異常點(diǎn)分析等方面。[15]同時(shí)，根據(jù)對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)挖掘與分析其相關(guān)性隸屬度取值范圍的不同，可以將數(shù)據(jù)聚類挖掘法分為數(shù)據(jù)模糊聚類挖掘法和數(shù)據(jù)硬聚類挖掘法兩種方法。數(shù)據(jù)模糊聚類挖掘法主要是依據(jù)對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)隸屬度取值范圍大小差異而分類，其中的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)可能屬于多個(gè)類別；而數(shù)據(jù)硬聚類挖掘法主要是根據(jù)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)非此即彼的屬性將其劃分到最近距離的一類，且只能屬于一類而不能屬于多類。因此，數(shù)據(jù)聚類挖掘法被廣泛應(yīng)用于生物學(xué)、心理學(xué)、市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)以及人工智能、大數(shù)據(jù)識(shí)別與分析等學(xué)科和領(lǐng)域之中。

5.數(shù)據(jù)分類挖掘法

數(shù)據(jù)分類挖掘法是對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)相關(guān)性挖掘與分析的重要基礎(chǔ)，主要工作的原理為：通過(guò)對(duì)已有動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析其所表現(xiàn)出具有的數(shù)據(jù)特性，然后從這些動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)中獲取每個(gè)類別的屬性和特征來(lái)構(gòu)建與其相對(duì)應(yīng)的分類或分類器。顯然，數(shù)據(jù)分類挖掘法是一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)過(guò)程，主要是根據(jù)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的屬性和特征而被劃分類別。在基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析的過(guò)程中，數(shù)據(jù)分類挖掘法主要的作用是基于犯罪嫌疑人的犯罪行為或非犯罪行為對(duì)象的特殊屬性特征建立數(shù)據(jù)分類模型并對(duì)其所屬的行為等對(duì)象進(jìn)行偵查預(yù)測(cè)。對(duì)犯罪主體、犯罪對(duì)象、犯罪時(shí)間、犯罪空間、犯罪手段、犯罪工具以及犯罪痕跡等涉及刑事案件的構(gòu)成要素其中一種或多種的偵查預(yù)測(cè)是至關(guān)重要的，這使偵查人員在偵破疑難案件工作中能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)和尋找到正確的偵查方向或偵查途徑，避免出現(xiàn)偵查錯(cuò)誤甚至偵查僵局。在基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查中對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的相關(guān)性采取數(shù)據(jù)分類挖掘的挖掘與分析方法，一方面能夠?qū)Ψ缸飼r(shí)空軌跡的位置、案件發(fā)生的頻率與密度、犯罪對(duì)象的選擇性等進(jìn)行偵查預(yù)測(cè)；另一方面還能夠更進(jìn)一步對(duì)犯罪嫌疑人未來(lái)可能落腳點(diǎn)的布控與搜查、犯罪思維與犯罪方法等采取移動(dòng)式的查詢與預(yù)測(cè)。這不僅有助于偵查人員采取數(shù)據(jù)分類挖掘方法對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的相關(guān)性進(jìn)行挖掘與分析的情報(bào)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源的分配，而且還能夠?qū)崿F(xiàn)偵查預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和偵查決策的優(yōu)化性。

6.數(shù)據(jù)異常檢測(cè)挖掘法

在對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的相關(guān)性進(jìn)行挖掘與分析的過(guò)程中，如果其中某一個(gè)數(shù)據(jù)和它在時(shí)間和空間上相鄰并且在一組連續(xù)的時(shí)空內(nèi)再次出現(xiàn)的相鄰數(shù)據(jù)存在顯著的差別，那么該動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)就被稱為數(shù)據(jù)的異常對(duì)象。數(shù)據(jù)異常檢測(cè)挖掘方法應(yīng)用的主要目的是從已獲知的動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)中挖掘與分析出某些顯著偏離正常數(shù)據(jù)發(fā)生和發(fā)展的數(shù)據(jù)對(duì)象。其主要有三大類：一是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)據(jù)異常檢測(cè)挖掘法。該方法原理為構(gòu)建一個(gè)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的概率分布模型，然后按照預(yù)設(shè)模型對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，并將低于該概率分布模型的數(shù)據(jù)視為數(shù)據(jù)異常點(diǎn)。二是基于數(shù)據(jù)聚類的數(shù)據(jù)異常檢測(cè)挖掘法。因?yàn)榇蟛糠值臄?shù)據(jù)聚類都是基于動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的屬性或特征而被聚類，所以如果在數(shù)據(jù)聚類的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)其部分已被聚類數(shù)據(jù)的數(shù)量、特征均值等都存在比其它被聚類的數(shù)據(jù)要少得特別多等差異，那么該數(shù)據(jù)聚類在動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)相關(guān)性的挖掘與分析中就屬于數(shù)據(jù)異常。三是專門(mén)的數(shù)據(jù)異常檢測(cè)法。該類專門(mén)的數(shù)據(jù)異常檢測(cè)法主要的任務(wù)就是對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)展開(kāi)專業(yè)性的數(shù)據(jù)異常檢測(cè)挖掘，典型專門(mén)的數(shù)據(jù)異常檢測(cè)挖掘法有Isolation Forest和One Class SVM等。因此，根據(jù)基于SWOT數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)情報(bào)偵查相關(guān)性分析對(duì)偵查預(yù)測(cè)和偵查決策的內(nèi)在導(dǎo)向需求而言，數(shù)據(jù)異常檢測(cè)挖掘法對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)相關(guān)性挖掘與分析實(shí)現(xiàn)的偵查效果主要取決于兩個(gè)方面因素即動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的分辨率和動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的尺度，這要求偵查人員在采取數(shù)據(jù)異常檢測(cè)挖掘法的時(shí)候還要考慮動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)的度量數(shù)理關(guān)系和非度量的數(shù)理關(guān)系等重要因素。