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摘要：大數據時代下，公安機關的偵查模式必定由犯罪后偵查、犯罪時偵查逐步轉向犯罪前偵查，以更高效地降低犯罪率，促進社會長治久安。預防性犯罪干預就是提前預知犯罪動態，并將部分犯罪扼殺在搖籃里，這是大勢所趨。當然，這種技術尚未完全成熟，同時，預防性犯罪干預與傳統法律賦予我們的公民權利有著必然的矛盾與沖突。在二者間取得平衡，需要我們深入思考并努力付諸實踐。

關鍵詞：大數據；犯罪預測；預防性干預；公民權利保護

隨著網絡技術的迅猛發展，數據傳輸的速度日益加快，我們的日常生活已經逐漸被分離為現實和網絡兩個層面。在網絡層面，我們已真切進入到了“云端”生活環境，現實生活中的各種基礎數據、行為數據會被即時上傳和記錄到這朵“云”里，龐大的數據庫為我們進行各種數據分析提供了可能。隨著智能手機以及可佩帶計算設備的出現，人們的行為、位置，甚至身體生理數據等每一點變化都成為可被記錄和分析的數據，一個大規模生產、分享和應用數據的時代正在開啟。而利用大數據進行預防性犯罪干預，是公安機關在未來實現犯罪前偵查的必要手段。但硬幣的另一面，如果這一手段被濫用，也必然會帶來與公民權利保護之間的矛盾與沖突。

一、利用大數據進行預防性犯罪干預的現狀

早在2011年，犯罪預測系統就已經在美國、英國的多個主要城市投入運行并取得顯著成果，美國《時代》周刊更是將基于大數據的犯罪預測系統列入2012年度50大發明之一。根據2013年美國蘭德公司撰寫的題為《預測警務——犯罪預測在執法機構業務運作中的作用》的研究報告，美國犯罪情報預測分析分為四大類，分別是預測犯罪的方法、預測罪犯的方法、預測犯罪者身份的方法和預測犯罪受害人的方法。具體手段主要是基于低復雜、小規模的歷史犯罪數據，利用犯罪地圖（CrimeMapping）、犯罪熱點分析（Hot-spotPolicing）、計算機比較統計（CompStat）等分析工具開展預測。通過分析歷史犯罪數據、接報警警情數據和經濟狀況等小范圍的外部數據，結合犯罪地圖以確定犯罪熱點，利用電子數據制表軟件生成基礎回歸模型，進行概率預測與警報提示。其結論是通過計算機程序運算、推演，得出的結果。之前筆者在蘇州實習時了解到，2013年，蘇州市公安局虎丘分局滸墅關派出所成為第一批犯罪預測系統的試點單位。經過3個多月的試運行，派出所轄區內97種可防控的違法犯罪警情環比下降20%，其中路面盜竊類警情更是環比下降45%。該派出所針對大數據分析出的重點時間、重點區域，加大巡防力度，變重視數量為重視質量，優化了所內人力資源配置，提高了巡防工作效率。然而目前犯罪預測在我國尚處于實驗狀態，并未得到大規模應用，范圍也較為局限。原因包括技術手段不到位、樣本數據不足、國人思想觀念落后等方面。由此可見，大數據時代下，我國犯罪預測領域與警務創新方面面臨著新的機遇與挑戰。

二、犯罪預測及預防性犯罪干預的價值

（一）提前預防犯罪，實現精準打擊犯罪預測，顧名思義，最直接的用處便是提前預防犯罪，以此實現精準打擊。當前階段，各偵查機關更多采用的仍是傳統的犯罪后偵查手段，雖也有效懲戒了犯罪，但犯罪后果已經發生，難以彌補。與之相比，犯罪預測則能夠做到預防性犯罪干預，將犯罪扼殺在搖籃提供了可能。預防性犯罪干預的具體實現，簡而言之，就是通過分析數據，套用不同情況的犯罪預測模型進行程序運算，重點關注犯罪高發區域、犯罪高發時間，觀察形跡可疑人員。北京市公安局懷柔分局2013年起便開始運行的“犯罪數據分析和趨勢預測系統”。這套系統共收錄了1.6萬余件犯罪案件數據，通過標準化分類后導入系統數據庫，同時采用地圖標注，將懷柔區分成16個警務轄區，抓取4700余個犯罪空間坐標實施空間網格編號，通過多種預測模型，自動預測未來某段時間、某個區域可能發生犯罪的概率以及犯罪的種類。各公安機關派出所可以根據系統運算結果，提前在犯罪率高發的時間地點，增派人手，精準打擊、防范、控制犯罪。

（二）優化資源配置，提高工作效率犯罪預測系統運算得出的結果，有利于公安機關合理分配警力，優化資源配置。前文已經提到，犯罪預測可以提前預防犯罪。誠然，機器并不全然可信，但是數據卻是另一種無聲而有力的語言。機器以海量云端數據為基礎得出運算結果，比起人類帶有主觀性的判斷，更具有可信性，這也是如今大數據在各種領域越來越得到廣泛運用的原因。因此，在信任犯罪預測系統的基礎上，公安機關可以最大程度的地利用有限的人力，完成打擊犯罪、守護平安的任務。有時值班指揮官會根據以往經驗來做出資源部署決策，向已知的熱點地區派送更多人員，但通常這種部署決策更具被動性。但如果犯罪預測系統能夠以數據為基礎根據地形、時間、天氣和外圍事件對事件發生的可能性做出預測，指揮官便可以提前主動地做出每個派遣區域的警力部署決策。在目前中國整體警力資源不足的情況下，盡可能多地優化資源配置。一方面減少重復勞動，減輕警察壓力，提高公安機關工作效率；另一方面也有助于公安機關更好地為百姓做實事。

（三）震懾不法分子，維護社會安定目前，監控是震懾不法分子最有效的手段之一，它可以實時捕捉不法分子的犯罪動態，并成為有力證據。與監控相比，犯罪預測系統更是將犯罪控制在了發生之前，就像科幻電影《少數派報告》那樣的幾個超自然先知的犯罪預測出現在真實生活中，既魔幻卻又現實。當然，目前犯罪預測系統還不至于預測未來，但是卻能夠通過分析數據推算結果，合理安排警力配置。犯罪預測的相關理論更適用于搶劫、盜竊等“陌生人犯罪”，而非某些因果關系型或激情式犯罪。前者往往是高發性犯罪，占據犯罪統計中的較大比例。不法分子若是慣犯，本身就會被系統重點標記；若是出現在犯罪率高發地段，更是會觸發警報，引起公安機關重視；本身治安良好的地區，由于有保安負責、防護到位等因素，不法分子更是不敢輕舉妄動，這都會使得社會治安得到更好地維護。

三、預防性犯罪干預與公民權利間的沖突與矛盾

（一）預防性犯罪干預與公民個人數據權的保護《民法總則》第一百一十一條規定：“自然人的個人信息受法律保護。任何組織和個人需要獲取他人個人信息的，應當依法取得并確保信息安全，不得非法收集、使用、加工、傳輸他人個人信息，不得非法買賣、提供或者公開他人個人信息。”至此，體現個人信息的個人數據作為權利得到了法律的確認。數據權利兼具人格權和財產權雙重屬性：數據人格權主要包括數據知情同意權、數據修改權、數據被遺忘權，其所承擔的主要功能是保障隱私空間，讓人們享受大數據時代的美好生活；數據財產權主要包括數據采集權、數據可攜權、數據使用權和數據收益權，其功能是引導數據資源被合理高效地利用，讓人們分享大數據價值增益的紅利。而預防性犯罪干預的前提，必然要收集海量數據以建立云端數據庫，包括公民的聯系方式、犯罪記錄、家庭關系等個人信息。這就使人擔憂遭遇相關國家機關、社會組織過度收集、泄露、共享、甚至出售公民個人信息等情況的發生。從我們所發放的調查問卷的結果來看，大部分問卷對預防性犯罪干預持開放性態度，這為公安機關開展預防性犯罪干預提供了社會基礎，但同時對于政府監視和收集個人信息還是會感到不適，這種不適一方面來自于擔心信息的泄露，另一方面源于對于政府收集個人信息的范圍的不確定。如何加強公民對于政府的信任，如何從法律層面建立一套完整的個人信息收集機制，以及個人信息收集的范圍都是亟需思考的問題。另一方面，法律對于公民個人數據權的保護不到位，相關法律規定相對空泛，實踐也不足。近年來，由公民個人信息泄露所引發的犯罪案件呈現逐漸高發態勢。山東膠州考生常升高考志愿被篡改案，山東徐玉玉案，王某輝，庫某等人侵入部委醫療服務信息系統，某省扶貧網站竊取公民個人信息7億余條案……這些案件不斷牽動人們敏感的神經。上述案件的犯罪嫌疑人最終都被繩之以法，但是關于案件的反思一直沒有停止。這些受害者是否可以以個人數據權作為請求權的基礎向相關和單位要求賠償？如果對個人數據權侵犯行為的社會危害性較小，不足以構成犯罪，公民是否可以基于個人數據權向有關機構和個人提起民事訴訟？盡管理論層面是可行的，但是取證困難，實際操作不易，還需在今后的實踐中破題。

（二）預防性犯罪干預與公民隱私的保護我國在隱私權方面的研究以及立法起步較晚，對隱私權的規定較為模糊且范圍狹隘。長期以來民法沒有把隱私權確立為一項獨立的人格權，只是借助司法解釋并通過保護名譽權的方式或以維護公序良俗涵括公民的隱私權，直到《侵權責任法》出臺，才明確提及隱私權，但是相關規定仍然模糊，沒有對隱私權做詳細闡釋。刑法中的數據保護對象則主要包括與網絡犯罪相關的侵犯個人信息的犯罪，傳播色情淫穢物品的社會法益犯罪等。但在大數據背景下，我國刑法并未對個人信息涉及的數據保護范圍進行確定，現行司法解釋也相當模糊和不全面，再加上大數據量的巨大性，致使現有罪名體系無法有效保護大數據背景下的公民隱私。例如，一位公民每天行走的步數，常用的出行方式，常光顧的商鋪等信息，在一般數據背景下并不涉及個人隱私，但在大數據背景下，上述信息可通過與其他信息組合通過特定的算法構成有價值的數據信息，而這些數據信息則可能侵害公民的隱私權，但我國現行法律體系對此并無限定。

（三）預防性犯罪干預與公民人身自由的保護預防性犯罪干預在未來一定程度上可能會發展成為提前犯罪干預，這就涉及到公民人身自由的保護。犯罪預測檢測到犯罪對象，在其還未實施犯罪行為的時候，公安機關是否有權力限制其人身自由，以防止數據分析得出的可能的犯罪結果發生，即保護法益和保障人權的天平要更傾向哪一端。一方面要看預測結果的嚴重程度和可能性，另一方面也要看對嫌疑人人權侵害是否嚴重。若是處理結果不當，造成冤假錯案或其他后果，法律又應當考慮是開發犯罪預測系統的程序者還是執行決定者需要對此負責，或是機器失誤無人需要負責。之前我們研究小組下發的調查問卷詢問了這個問題，統計結果顯示絕大多數人選擇了執行決定者需要對此負責。由此可見，在多數人眼中，“人”仍是犯罪預測系統的核心，計算機只是提供更為精確的選擇，機器無法成為法律中存在的主體。

四、在預防性犯罪干預與公民權利保護間取得平衡的方法

（一）完善公民權利保護機制1.修改相關法律，適應時代現狀目前預防性犯罪干預侵犯較多的公民權利，往往因為訴訟周期長、消耗多、回報少等問題，公民不愿意提起訴訟，于是更加難以得到有效維護。就目前來看，在犯罪預測系統收集大數據的情況下，公民的權利保護獲得法律救濟的途徑和依據還相對模糊，現行法律中關于公民權利的內容敘述過于抽象籠統，且少有案例來做司法解釋。這些都不適應大數據迅猛發展的時代現狀，這就需要對法律做出相應修改，突出隱私權、個人信息的保護等。另外對于犯罪預測系統，一方面要肯定法律對機器人適用的可能性，通過修改、完善現有的法律制度，開辟出適用于人工智能的內容，通過強化法律規制的傳統制度改造，同時建立嚴密的監管防控的政策體系，形成制度性、法治化的AI治理體系；另一方面則否認機器人的法律適用性，通過采取必要的預防性行為和因應性制度，避免在利用AI進行犯罪治理過程中所產生的負面影響，對人工智能的法律權責從人類身上進行規制。2.從試點到推廣，從理論到實踐法律的改革有其周期性，立法者修改法律往往是深思熟慮后的結果，是一個從試點到推廣、理論到實踐的漫長過程。因為法律既要保護法益，又要保障人權，基于足夠基礎的民意調查則顯得非常重要。我們可以通過地區實踐，從民眾反響、社會輿論、執法司法等過程中感受法律修改后給民眾帶來的益處與缺陷，進行深層次的研究比較，并根據反映結果對法律進行適時調整，確保在最大限度利用大數據進行預防性犯罪干預的同時，保護好公民的各項權利。3.完善權力監督體系法律賦予了行政機關行政優位權，行政機關可以憑借單方面意志對公民的權利義務進行安排和調整。公安機關作為行政機關、司法機關，其權力需要多方面監督、約束以得到適度控制。首先，可以從警察自身職業素質入手，提高警察的執法素質；其次，強化內部監督，提高權力監督組織的實際地位；再次，強化外部權力監督，如人民代表大會這樣的外部機構對權力行使情況進行評估驗收，提高警察執法的規范性；最后，執法工作也要公開透明，便于群眾進行監督，提出合理意見。

（二）重視信息保護龐大的云端數據庫儲存了數以億萬計公民的信息，片面的、割裂的來看，它們只是一堆數字，但當它們結合起來，卻可以推算出每個公民的地理位置、社交狀況、活動軌跡等具體準確的信息。這是大數據的力量，可以為預測犯罪提供有效信息，這些信息同時也會是犯罪分子青睞的對象。預防性犯罪干預在打擊犯罪的同時，也要小心被不法分子利用淪為其竊取信息的工具。“當你在凝望深淵的時候，深淵也在凝望著你。”公安機關也要重視信息保護，如網安設置好防火墻嚴防網絡黑客，同時監督機構也要嚴防內部人員監守自盜，利用職位便利為不法分子竊取信息。

（三）加大宣傳力度想讓公民積極支持預防性犯罪干預工作，首先要做好前期的宣傳工作，使其充分了解到預防性犯罪干預對于打擊犯罪、維護社會穩定的重要意義。一是要做好民意調查，比如網絡問卷、隨機采訪，充分尊重群眾的意見；二是要程序正當，通過人民代表大會討論決策，修訂法律；三是做好普法工作，利用公眾號、宣傳欄等進行大力宣傳，分析利弊。一個新理念從被提出到被接受往往曠日持久，打贏這場持久戰的基本保障就是使公民了解這一新理念，并支持該理念的普及。

五、結語

回收調查問卷，根據統計結果發現，現階段絕大部分人對大數據預防犯罪手段持開放性態度，但只有少數人愿意犧牲絕對的隱私權來換取安全。為了安全，人們可以付出類似加裝攝像頭這種隱形隱私權的代價，也可以接受網上言論，購買火車票等信息被特定的單位或組織收集。由此可見，如果向公民解釋清楚，法律上有明確規定的，收集個人信息用于什么，具體收集哪方面的信息，公民對此是能夠接受的，這也提示我們將來實行預防性犯罪干預一定要公開透明。問卷還顯示，大部分人認為應該修改法律來適應未來的大數據預防犯罪形式，包括改變對犯罪的界定、對負責人的判定、對犯罪者的懲罰，以使得預防性犯罪干預合法化、制度化。同時也需要盡快出臺針對個人信息的保護法，以震懾懲戒妄圖利用這些信息的不法分子，使民眾接受大數據預防犯罪這一方式。警方也必須建立一套完善的機制，確保信息從收集、使用到保存都不給不法分子可乘之機。

作者：郭笑妍 蔡至欣 蔣顧譽 柏劍文 蔡翔 單位：江蘇警官學院