大数据背景下多发性侵财犯罪预警模式研究
中小城市多发性侵财案件预防--以人防技防有机结合为视角
盗窃 抢 夺 抢 劫
２ １ ４３％ ｌ９ ％ ８ ｌ．ｌ ８２
从 多发性 侵财 案件发 案时 间 上来 看， 盗窃 、 夺 、 劫案件 抢 抢
在夜 晚 ｌ ．４ ８２ 点较 为 多发 ， 期间 由 于有 夜色作 为掩护 ， 为犯罪分
子提 供 了极佳 的作案机 会 。同时 ， 着居 民生活 条件 的提高 ， 随 夜 晚 的户外 活动也 相对较 多 ， 时 ， 此 忙碌 一天人 们的心 理防 线相对
对多 发性侵 财案件 的数据 分析 卧龙 区位 于南 阳市中心 地带 ， 人 口 ８ 万人 ， 总 ７ 总面积 １ ０ ０７
一
、
平方 公里 ， 区面积 ２ 平方 公里 ， 城 ７ 耕地 面积 ７ 万亩 ， ７ ４乡 ３ 辖 镇
街道 １ 区， 景 典型 的城 乡结合特 点 ， 以此为“ 常数” 行分 析 ， 进 其 有一 点必 须要看 到 ， 多发 性侵财 案件 仍然 高发 ， 犯罪 手段 不断更 ７ 新， 产生 的社会 负面 影响极 大 。笔者在 基层 政法 系统工作 多年 ， 数据 更具有 一 定的普遍 性和代 表性 。
．
６１ －２点 ３， ％ ３ ｌ ｓ％ ９． ４ ７７ ４
１．ｇ点 ２１ ２ ７ ３％ ３ ． ％ ６４ ０ ｌ６ 客． ３
ｌ．４ ８２ 点 ４ ６９ ４ ３ ２５ ％ ， ４
速改革 发展 ， 生 了诸多 不同层 面的社 会需 求矛盾 ， 一发 而动 产 牵 全身 ， 何 因素都可 能成 为影 响社会 治安稳 定 的隐患 。 任 “ 打防 结合 ， 以防为主” 多发性侵财 案件大部分都属 于可防性 ， 的。从宏观 角度 来讲 ， 某一地 区一定 时期 内的刑 事犯罪特别 是多 发性侵财案件 ， 由于诱发 、 生和控制 犯罪各类 因素的综合作 用， 滋 其 总量 处于特 定的“ 常数” 状态 ， 而在这 一地区 内部犯 罪的分 布却 是 流动 和变化 的。 因此 ， 乡差 距、 城 区域异 同形成 了案 件多发类 型 的 多样化 ， 防可防性 多发侵 财案件 ， 预 就成 为了一个社会化 的大课
落地侵财案件“快侦快破”机制的探索与实践讲解学习
落地侵财案件“快侦快破”机制的探索与实践杭州市公安局江干区分局江干区地处杭城东大门，直接管理区域约105平方公里，下辖8个街道，共140个社区、4个村。
全区治安形势较为复杂，主要体现在“四多”：警情案情多。
近三年来，全区年均接报有效警情97061起、受理侵财案件19194起，警情、案情总量始终保持在高位。
流动人口多。
江干区是人口大区，2016年登记在册实有人口114.1万人，其中流动人口71.7万人，占六城区总量的三分之一，与常住人口形成严重倒挂。
出租房屋多。
全区登记在册出租户8.1万户、出租房屋25.7万间，多分布于农居社区和回迁安置小区，其中大量存在的群租房、日租房成为警情案情多发的治安洼地。
高危人员多。
高峰时期的2015年，全区七类重点人员5405人、日均预警48人次，成为影响警情、案情的重要因素之一。
2016年以来，江干区公安分局对标国内一流现代化中心区建设，立足打造国内最具安全感中心区的长远目标，从最量大面广、最影响老百姓安全感的落地侵财案件入手，坚持“重点案前案中、兼顾案后”“快侦快破、打早打小”的工作理念，以反入室盗窃专项行动实践落地侵财案件“快侦快破”机制，实行24小时全天候勤务模式，强化屯警街面、破案追赃，打防管控工作效能大幅提升，辖区群众安全感和满意度显著提高。
一、“快侦快破”机制的实践意义探索实践落地侵财案件“快侦快破”机制，主要是基于三个方面的考虑：（一）站在保障群众生命财产安全的角度思考。
根据全区发案情况显示，2013年至2015年，落地侵财案件年均发案16550起，占总发案数的86.2%，长期居高不下，且受害群体广泛、人数众多、社会危害性大，已成为影响全区社会治安平稳的重要因素。
同时，对广大人民群众而言，其最切身相关、最容易遭受、最深恶痛绝的就是“偷拎扒抢”等落地侵财案件，特别是入室盗窃、抢劫、抢夺等侵财案件，一旦遇到受害人察觉或反抗，极易转化为命案等恶性案件，严重威胁人民群众的生命财产安全。
基于大数据分析的法律风险预警机制研究
基于大数据分析的法律风险预警机制研究随着信息技术的迅猛发展，我们正逐渐进入了一个大数据时代。
大数据不仅改变了人们的生活方式和商业模式，也给法律领域带来了巨大的影响。
在这种背景下，研究基于大数据分析的法律风险预警机制变得尤为重要。
一、大数据分析在法律领域的应用大数据分析是指通过对大规模数据进行收集、存储、处理和分析，挖掘其中蕴含的信息和规律。
在法律领域，大数据分析可以帮助律师和法官更加准确地了解案件相关的情况，提供更有力的证据和支持。
首先，大数据分析可以用于案件预测。
通过分析大量的历史案件数据和相关法律规定，可以建立预测模型，从而预测出某个案件的可能判决结果。
这对律师和当事人来说，无疑是一种有力的辅助工具，可以用来制定更具针对性的辩护策略或和解方案。
其次，大数据分析可以用于法律风险评估。
通过收集和分析大量的企业数据和市场数据，可以评估出企业在某个领域内的法律风险程度。
这对于企业来说，是一种重要的决策支持工具，可以帮助他们及时了解并应对潜在的法律风险。
二、法律风险预警机制的研究在基于大数据分析的法律风险预警机制中，有几个关键环节需要研究和完善。
首先，数据收集和清洗。
要构建一个稳定、准确的预警机制，首先要收集和清洗可靠的数据。
这包括从各种来源采集数据，并对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
其次，特征提取和建模。
在大数据分析中，特征提取是一个关键的环节。
只有通过提取具有代表性的特征，才能得到准确的模型。
在法律风险预警机制中，特征可以是与法律风险相关的企业数据、市场数据等，建模则可以使用机器学习等方法。
再次，模型评估和改进。
建立好模型后，需要对其进行评估和改进。
这包括验证模型的准确性和可靠性，并根据实际情况对模型进行改进和优化。
最后，预警和应对。
在预测出潜在的法律风险后，预警机制应及时向相关方发出预警信息，并提供相应的建议和应对措施。
这可以帮助相关方及时采取行动，避免或减少法律风险的发生。
三、法律风险预警机制的挑战与展望虽然基于大数据分析的法律风险预警机制具有很大的潜力，但目前仍面临一些挑战。
基于大数据技术的犯罪情景预防研究
基于大数据技术的犯罪情景预防研究随着社会的进步和科技的发展，大数据技术在安全领域的应用越来越广泛。
在犯罪防范方面，大数据技术能够对犯罪行为进行分析和预测，帮助执法部门及时采取措施，避免或减少犯罪的发生。
本文将重点介绍基于大数据技术的犯罪情景预防研究。
一、大数据技术在犯罪防范中的应用大数据技术是指通过对大量的、多样化的数据进行分析和挖掘，从中获取有价值的信息和知识的技术手段。
在犯罪防范中，大数据技术能够收集和分析各种来源的数据，包括社交媒体、传感器、监控视频等，提取出相关性强的特征和模式，从而预测犯罪情景并采取措施。
1.数据收集和整合：通过各种手段收集和整合大量的数据，包括案件数据、环境数据、行为数据等。
2.数据分析和挖掘：利用机器学习、数据挖掘等技术，对收集的数据进行分析和挖掘，从中提取出相关信息和规律。
3.犯罪预测和情景分析：在收集和分析数据的基础上，利用大数据技术对犯罪情景进行预测和分析，从而及时采取措施防范犯罪。
1. 数据收集和整合数据收集和整合是预防犯罪的关键。
通过对各种来源的数据进行收集和整合，能够全面了解犯罪背景以及可能的犯罪情景。
数据来源包括但不限于以下几种：1）案件数据：包括各种犯罪的案件数据，包括时间、地点、作案手段等。
2）环境数据：包括气象数据、地理数据、人流数据等。
2. 数据分析和挖掘1）行为分析：通过对社交媒体数据、通讯数据等进行分析，分析出用户的行为习惯、社交圈等。
2）人流分析：通过对监控视频等进行分析，分析出人流的热点区域、人员的运动轨迹等。
3）犯罪分析：通过对案件数据进行分析，分析出各种犯罪的类型、作案手段等特点。
3. 犯罪预测和情景分析1）实时预警：通过对实时数据进行分析，及时发现有可能发生的犯罪情景，并通知相关部门进行处理。
2）情景模拟：通过对历史数据进行分析和模拟，预测出未来的犯罪情景，并提前采取相应的防范措施。
3）决策支持：通过对收集和分析的数据进行可视化呈现，为执法部门提供决策支持。
大数据环境下的侵财犯罪发展及侦查策略
大数据环境下的侵财犯罪发展及侦查策略作者：刘昆来源：《电脑知识与技术》2016年第18期摘要：目前我国暴力犯罪下降，侵财犯罪走高，对社会造成一定影响的侵财案件时有发生，犯罪分子作案的职业化特点明显，手段迅速更新，作案的方式也在较为多样化，犯罪主体的流动性强、低龄化特点突出等不断为侦查勘破案件带来难度；天网工程、金盾工程等信息化系统工程的建设，公安机关汇聚的数据种类越来越多，数据总量也越来越大，侦查过程与科学技术相结合，注重侵财犯罪侦查的战略思路和策略的创新研究，在打击已出现的侵财犯罪的同时，还要加强防范和强化侦查队伍的建设，深化工作机制、丰富侦查手段。
关键词：大数据；侵财犯罪；侦查策略中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）18-0038-02随着社会经济的发展，侵财犯罪屡有发生，对于这一课题的研究已经成为了相关学者专家的重点工作，并且侵财犯罪也已经上升成为一种不可回避的社会问题。
侵犯财产的犯罪，不管是在哪个国家，也不管是总数量上还是个别特例上，其数量和频率都是远超于侵犯人身的犯罪；在一些发达国家地区，在所有的犯罪案例中财产犯罪这一类就占据了80%以上，可见财产犯罪在是社会中出现的频率之高；当下是我国快速发展的阶段，处于一种现代化程度不断加深的转型期，刑事犯罪案件是社会中常见的矛盾表现形式，并且保持长期高位运行的状态，对社会发展、民生安全都起到了严重的威胁；这就使得对侵财犯罪发展及侦查策略的研究变得更具现实意义。
1 侵财犯罪的主要特点随着天网工程、金盾工程等信息化系统工程的建设，公安机关汇聚的数据种类变多，数据规模更大；在这些数据中，不仅包含有常规的数据规格结构，还有一些新兴科技技术采集所得的大量的视频、语音等非结构化数据。
然而面对如此海量的信息数据，如何从中准确地挖掘出有价值的信息、如何有效的将其运用于实际的侵财犯罪侦查当中，是目前公安机关面临的难题；另外如何实现多源异构数据之间的关联与融合，将社会中的人际关系以一种例题形象的形式展现出来，如图1所示，有利于主动防控、精确打击，提高公安机关驾驭社会治安的能力和水平，也是当前亟待解决的难题。
浅析当前多发性侵财案件现状、特点、原因及防控对策
浅析当前多发性侵财案件现状、特点、原因及防控对策1. 引言随着社会进步和科技发展，多发性侵财案件成为当前社会面临的一大问题。
该类案件给受害者带来身心上的重大伤害，也对社会秩序和经济安全造成负面影响。
本文将对当前多发性侵财案件的现状、特点、原因及防控对策进行浅析。
2. 多发性侵财案件的现状多发性侵财案件指的是同时涉及多个受害者和多个侵财行为的案件。
根据公安部的统计数据，近年来多发性侵财案件呈上升趋势，涉及人数众多，涉案金额巨大。
尤其是在网络时代，网络犯罪手段和技术不断更新，给多发性侵财案件的打击和防控增加了难度。
3. 多发性侵财案件的特点多发性侵财案件具有以下几个特点：3.1. 涉及面广泛多发性侵财案件一般会涉及不同地区、不同行业和不同人群。
例如，涉案人员可能来自不同的城市，涉及的行业包括电信诈骗、网络盗窃、投资诈骗等。
这使得侦破和打击工作更加复杂和困难。
3.2. 作案手段多样化多发性侵财案件的作案手段多样化，包括网络攻击、伪造身份、诈骗电话等。
作案人员不断创新手段，以逃避打击和侦查，给打击工作带来了一定的挑战。
3.3. 行为罪犯数量大多发性侵财案件常常涉及一组犯罪团伙，涉案人员数量众多。
这些团伙往往分工明确，组织严密，形成高效的作案链条，增加了侦破难度。
另外，案件中也涉及一些散布犯罪思想的人，他们在网络上出售相关工具和知识，使得更多的人参与到侵财行为中来。
4. 多发性侵财案件的原因多发性侵财案件的出现有以下几个原因：4.1. 社会信任度下降当前社会存在着普遍的信任危机，人们对他人的信任度下降。
这导致了人们容易相信陌生人的承诺，从而容易成为侵财案件的受害者。
4.2. 经济压力加大社会竞争加剧，经济压力不断增加，一些人为了追求经济利益，不择手段地进行侵财行为。
4.3. 技术进步与安全意识不足随着科技进步，黑客和网络犯罪分子的技术不断提高，他们不断利用技术手段进行侵财行为。
而大部分人对网络安全意识不足，容易成为网络犯罪的受害者。
多发性侵财案件实施方案
多发性侵财案件实施方案
在实施多发性侵财案件时，犯罪分子往往会采取一系列精心策划的
方案，以达到其不法目的。
为了有效打击和防范此类犯罪行为，我
们需要深入了解犯罪分子可能采取的实施方案，从而有针对性地加
强预防和打击措施。
首先，犯罪分子可能会选择在人流密集的地方实施侵财行为，如商场、车站、公园等。
在这些地方，人们往往会分散注意力，给了犯
罪分子可乘之机。
因此，加强这些地方的安保措施，增加监控设备，提高警力巡逻频率，对于预防和打击侵财案件至关重要。
其次，犯罪分子可能会选择在夜间或者人少的时间段实施侵财行为，以减少被发现的可能性。
因此，加强夜间巡逻和警力部署，提高夜
间安全防范意识，对于防范夜间侵财案件具有重要意义。
另外，犯罪分子可能会采取偷窃、抢劫、诈骗等手段实施侵财行为，他们可能会选择在目标不备、警惕性较低的情况下下手。
因此，加
强对于偷窃、抢劫、诈骗等犯罪手段的宣传教育，增强民众的防范
意识，可以有效减少此类案件的发生。
此外，犯罪分子可能会利用网络进行侵财行为，通过虚假信息、诈
骗网站等手段进行非法获取财物。
因此，加强网络安全意识教育，
提高民众对于网络诈骗的警惕性，加强网络安全技术防范手段，对
于打击网络侵财案件具有重要意义。
总的来说，针对多发性侵财案件的实施方案，我们需要加强对于各
种犯罪手段的了解和预防意识，加强安保措施和警力部署，提高民
众的防范意识和安全技能，以达到有效预防和打击侵财案件的目的。
希望通过我们的努力，能够有效减少多发性侵财案件的发生，维护
社会的安定和谐。
中小城市多发性侵财案件预防——以人防技防有机结合为视角
从多发性侵财案件发案时间上来看，盗窃、抢夺、抢劫案件 在夜晚１８－２４点较为多发，期间由于有夜色作为掩护，为犯罪分 子提供了极佳的作案机会。同时，随着居民生活条件的提高，夜 晚的户外活动也相对较多，此时，忙碌一天人们的心理防线相对 较为放松，犯罪分子能够找到更多的作案目标和作案机会。在 ０－６点期间，盗窃案件仍然高发，据分析，期间发生的盗窃案件已 经从公共场所转向室内，其原因是此时人们多已休息，犯罪分子 多寻找疏于防范的居民小区和办公场所入室盗窃；抢夺、抢劫等 案件却因为难以寻找作案目标而减少发生。６．１２点，各类案件相 对低发，可以看做是犯罪行为的预备期或者是一天中的过渡期。 １２点左右，各类案件开始高发。从类型上看，盗窃案件一天中只 有６－１２点低发．从白天到夜晚，犯罪目标从行人逐渐过渡到室内 入户：抢夺行为白天仍然是高发期：抢劫行为由于涉及到暴力取 财。需要隐蔽的环境，因此夜间属于高发时段。 表２盗窃案件发案地点分析
＼＼堕阀 美捌＼
盗窃 抢夺 抢幼
６．１２点
３．３５％ １９Ｊ４％ ７ ７４
ｌ
２－１８点 ２５３７％
３６．０４％ １０＿６３
培．２４点
４６＿９７％
彪ｊ，％ ”．４２％
发性侵财案件，由于诱发、滋生和控制犯罪各类因素的综合作用， 其总量处于特定的“常数”状态，而在这一地区内部犯罪的分布却
是流动和变化的。因此，城乡差距、区域异同形成了案件多发类型
性侵财案件已经成为当前和今后一个时期影响社会治安稳定的
一、对多发性侵财案件的数据分析 卧龙区位于南阳市中心地带，总人口８７万人，总面积１００７
平方公里，城区面积２７平方公里，耕地面积７３万亩，辖７镇４乡
７街道ｌ景区，典型的城乡结合特点，以此为“常数”进行分析，其
最新-当前多发性侵财案件现状特点原因及防控对策 精品
当前多发性侵财案件现状特点原因及防控对策近年来，随着为期两年“严打整治”斗争和打黑除恶、反盗抢等一系列专项斗争的深入开展，各种刑事犯罪活动受到了沉重打击，一大批人民群众反映强烈的治安突出问题得到了有力整治，社会公众安全感不断增强，治安形势呈现出总体平稳的态势。
然而，由于社会转型期间各种矛盾的相互冲突，城市下岗无业人员逐渐增多，外来暂住人口无序流动，社会防控机制乏力等原因，致使刑事案件发案数量仍在高位运行，特别是各种盗窃、抢劫、抢夺等侵财性案件发案突出，所占比重大，侵害客体多，影响范围广，人民群众深感不满和不安。
为此，笔者根据我区今年上半年刑事案件发案情况，对侵财性案件进行了专题调研。
分析研究了其多发的原因、特点和规律，并就如何提高打击防范的针对性和实效性，提出了一些粗浅的看法：一、当前我区多发性的侵财犯罪现状多发性侵财犯罪在刑事发案中占据主导地位，一直左右着刑事案件的升降，影响社会治安的稳定。
2019年上半年我区共立各类刑事案件1101起，与去年同期1199起相比下降81%，立多发性侵财性案件1026起，与去年同期1124起相比下降87%，其中盗窃案件立888起，与去年同期1004起相比下降116%。
虽然多发性侵财案件总体来说有所下降，但在整个刑事案件中多发性侵财案件占主导地位，所立案件占全部刑事案件的932%。
上半年发生抢夺案件61起，其中飞车抢夺案件56起，占全部案件的55%。
与去年同期36起相比上升694%。
二、我区多发性侵财犯罪的发案特点1、盗窃案件虽然总量得到有效遏制，仍居高不下，在高位振荡，在侵财类犯罪中占有很高比重。
且涉案金额有明显上升趋势，其中入室盗窃是主流，共发385起，占盗窃案件的434%。
一次性盗窃价值在1万元以上的案件22起，与去年同期16起相比上升375%。
盗窃汽车案件发生一起，盗窃摩托车、电动自行车案件共发266起，带有很强地方特色，内部单位盗窃案件65起、盗窃工业原材料案件28起有反弹趋势。
大数据技术在犯罪预防中的应用研究
大数据技术在犯罪预防中的应用研究随着信息技术的快速发展和数据的爆炸式增长，大数据技术开始在各个领域发挥重要作用。
其中，犯罪预防是一个非常关键的领域，大数据技术的应用为犯罪预防提供了新的思路和手段。
本文将深入探讨大数据技术在犯罪预防中的应用研究，并对其影响和挑战进行探讨。
首先，大数据技术在犯罪预防中的应用可以帮助警方和执法机构更准确地预测犯罪行为。
通过整合和分析大量的警方报告、犯罪案件数据、人口普查数据等，可以建立起犯罪模型，根据历史数据和特定环境因素预测未来可能发生的犯罪事件。
这样的预测能够帮助执法机构合理配置资源，加强巡逻力量，以及采取针对性的预防和干预措施，从而最大程度地减少犯罪事件的发生。
其次，大数据技术在犯罪预防中的应用还可以帮助执法机构更迅速地发现未知的犯罪模式。
犯罪行为往往具有一定的规律和模式，在大数据的支持下，可以发现人类无法察觉的犯罪关联和模式。
通过分析大量相关数据，执法机构可以发现新的犯罪线索、犯罪网络，从而有效打击犯罪活动。
例如，在金融领域，大数据技术可以用来识别异常交易，防范洗钱和金融诈骗等犯罪行为。
此外，大数据技术还可以帮助执法机构更好地利用已有的数据资源，提高犯罪侦查效率和准确性。
传统上，警方和执法机构要依赖人工分析大量的案件数据、电话记录、视频监控等信息，这样的工作量巨大且容易出现疏漏。
而通过大数据技术的支持，可以自动化地处理和分析这些数据，提取有价值的信息。
例如，通过构建图数据库，可以将嫌疑人的社交网络信息和通信记录整合起来，帮助警方更好地了解嫌疑人的活动轨迹和社会关系，从而更准确地抓捕犯罪分子。
然而，大数据技术在犯罪预防中的应用也面临着一些挑战。
首先，数据隐私和安全是一个重要问题。
大数据技术所涉及的数据往往包含个人隐私信息和敏感数据，如何保证数据的安全和隐私成为了一个亟待解决的问题。
大数据技术所需的数据可能涉及到个人隐私和商业敏感信息，因此，在大数据应用的过程中，必须制定合适的数据保护和隐私保护政策，确保数据在获取、存储、处理和传输过程中的安全性。
“大数据”视域下打击多发性侵财型犯罪案件机制的构建维度——以
作 者简介 ：刘汝 宽 ， 贵 州警 察 学 院侦 查 系教 授 ， 主要 研 究 方 向 ： 侦查学、 犯罪学； 刘疆 ， 贵 州省公 安 厅 刑 侦 总 队情报 作 战 处副 处长 ． 主要 研 究 方 向 ： 侦 查 学。
・
５ ５・
峥 学刈 ２ ０ １ ７ 年・ 第５ 期
省 系列 技 术 性 开 锁 盗 窃 案 以及 “ ３ ・ ２ ０ ” 高速公路丢包诈 骗系列案 、 贵 州 省 黔 南 州 公 安 机 关 侦 办 的“ ７ ・ ｌ ２ ” 跨省系列盗抢柴油案等 。
（ 二） 地域性 职 业犯 罪 突 出
在侵 财型犯 罪案件 中 ， 地 域 性 犯 罪 比较 突 出 ， 这 在 电信 诈 骗 案 件 中 尤 为 明 显 。公 安 部 于 ２ ０ １ ６ 年 公 布 了第 一 批 包 括 河 北 省 丰 宁 满 族 自治 县 在 内 的 ７ 个 重 点 整 治 县 ，都 是 职 业 性 诈 骗 的 犯 罪 区域 。这 些 地 域 性 的 职业 犯 罪 团伙 主要 以地 缘 、 血缘 、 亲 缘 关 系为 纽 带 组 成 。贵 州 有 １ Ｏ 多 个“ 盗抢骗 ” 地域性职业犯 罪区域 ， 如 贵 州 省 沿 河 籍 攀 爬 入 室犯 罪 、 黄平 籍 盗 撬 保 险 柜犯 罪 等 。 公 安 部 部督 案 件 “ １ ２・ ２ ０ ” 跨 省 系 列 技 术 性 开 锁 盗 窃 案 就 是 以 贵 州 省 黔 西 县 籍 地 缘 关 系 为 纽 带 结 成 的犯 罪 团伙 。２ ０ １ ６ 年， 贵州 省 摧 毁 地 域 性 职 业 犯 罪 团伙 近３ ０ ０ 个． 抓获犯罪嫌疑人３ ０ ０ ０ 多
中 图分 类 号 ：Ｄ ９ １ ８ 文 献标 识 码 ：Ａ 文 章 编号 ：１ ６ ７ １ — ０ ５ ４ １（ ２ ０ １ ７ ）０ ５ — ０ ０ ５ ５ — ０ ７
基于大数据技术的犯罪情景预防研究
基于大数据技术的犯罪情景预防研究随着社会的不断发展和进步，犯罪问题一直是社会治安领域的重点关注对象。
对于犯罪情景的预防和控制，一直是社会治安管理的重要任务之一。
而随着大数据技术在各个领域的广泛应用，犯罪情景预防也开始借助大数据技术进行研究和实践。
本文将围绕基于大数据技术的犯罪情景预防展开研究探讨。
大数据技术在犯罪情景预防中的应用主要体现在以下几个方面。
一是数据采集和分析。
通过大数据技术，可以对各种类型的犯罪数据进行采集和分析，包括案件发生地点、时间、作案手段、犯罪嫌疑人等信息。
通过对这些数据进行分析，可以揭示出犯罪活动的规律和趋势，为预防犯罪提供有力的依据。
二是预测和预警。
利用大数据技术可以对犯罪情景进行预测和预警，例如通过对历史犯罪数据的分析，可以发现犯罪发生的潜在规律，从而提前识别可能发生犯罪的地点和时间，及时采取有效的预防措施。
三是犯罪情景建模和仿真。
通过大数据技术可以对犯罪情景进行建模和仿真，以便更好地理解和分析犯罪活动的特点和规律，为犯罪情景的预防和控制提供科学依据。
大数据技术在犯罪情景预防中的应用面临的挑战和问题。
一是数据隐私和安全问题。
犯罪数据的采集和分析可能涉及大量的个人隐私信息，如果处理不当可能会引发个人隐私泄露和信息安全问题。
二是数据质量和真实性问题。
犯罪数据的准确性和真实性对于预测和预警的准确性至关重要，但是由于犯罪数据本身可能存在不确定性和不完整性，因此要对数据进行严格的质量控制和验证。
三是技术和方法的不足。
大数据技术的应用也需要一系列配套的技术和方法支撑，包括数据挖掘、人工智能、模型建立等，目前这些方面还存在着一定的不足。
针对上述问题，可以从以下几个方面进行完善和改进。
一是加强数据隐私保护措施，加强对犯罪数据的合规采集和使用，保障个人隐私信息的安全和保密。
二是加强数据质量和真实性的管控和验证，建立健全的数据质量评估体系，确保犯罪数据的准确性和全面性。
三是加强技术和方法的研发和应用，不断提升大数据技术在犯罪情景预防中的应用水平和效果。
侦办多发性侵财“小案”的思考
廖志红（贵州警察学院，贵州 贵阳 550005）摘 要：近年来，严重暴力犯罪案件已逐年减少,而诈骗、盗窃、抢夺、扒窃等关乎老百姓切身利益,影响群众安全感、幸福感的各类侵财小案则一直呈高发态势,原有的侦破案件的措施手段、侦查工作的机制体制等短板缺项逐渐显现，对小案的侦办和查处还不能够满足人民群众的期望和要求。
因此,在大数据条件下如何提升对此类案件的打防力度、怎样进一步做好小案侦破工作,是推动和落实小案管控工作重要抓手和切入点,也是各级公安机关打防工作重心转移的新课题。
关键词：多发性侵财小案；问题现状；解决路径收稿日期：2022-05-11作者简介：廖志红（1966-），女，苗族，四川成都人，贵州警察学院侦查系副主任，副教授，研究方向为刑事侦查学。
Reflections on the Investigation and Handling of "Minor Cases "of Multiple Sexual Assault on PropertyLiao Zhihong （Guizhou Police College, Guiyang 550005，China）Abstract ：In recent years, serious violent crime cases have decreased year by year, while fraud, theft, robbery, pickpocketing and other small cases of property invasion related to the vital interests of the people and affecting the people's sense of security and happiness have been at a high incidence. The shortcomings of the original measures and means to detect cases and the mechanism and system of investigation work have gradually emerged, and the investigation and handling of small cases can not meet the expectations and requirements of the people. Therefore, under the condition of big data, how to improve the fight against such cases and how to further do a good job in the detection of small cases is an important starting point and entry point for promoting and implementing the control of small cases, and it is also a new topic for public security organs at all levels to shift the focus of their fight and prevention work.Keywords ：multiple sexual assault cases; problem status; solution path[中图分类号：D918 文献标识码：A 文章编号：2096-8752（2022）04-0063-05 ]DOI：10.13310/ki.gzjy.2022.04.008随着社会的发展变化,当发案数量大、波及面广的侵财型小案成为影响社会治安的主要因素时,公安机关打击各类犯罪的策略、方法也应由以打击大要案为主向大小案并重的观念转变,推行并确立“破小案”警务战略模式，进一步强化对轻微违法犯罪的打击和处理,同时重视打防并举，从源头上将滋生犯罪的各种因素降到最低，实现少发案、破小案、控大案的社会治安治理目标。
数据分析在犯罪预警中的应用
数据分析在犯罪预警中的应用随着社会的不断发展和科技的迅猛进步，犯罪活动呈现出更加复杂和隐蔽的趋势，传统的犯罪侦查手段已经无法满足当今社会安全的需求。
在这个背景下，数据分析作为一种新兴的技术手段，正逐渐在犯罪预警中得到广泛的应用。
本文将探讨数据分析在犯罪预警中的应用，并分析其优势和问题。
一、数据分析在犯罪预警中的作用数据分析在犯罪预警中具有重要的作用。
首先，通过收集和整合大量的犯罪数据，可以建立起一个完整的犯罪数据库，包括各类犯罪案件的信息、嫌疑人的身份信息以及各类犯罪行为的特征等。
这些数据量庞大且复杂，如果仅凭人工整理和分析，将耗费大量的时间和人力成本。
而借助数据分析技术，可以快速高效地处理这些数据，提取出有用的信息和规律，为犯罪预警提供有力支持。
其次，数据分析可以通过对历史犯罪数据的挖掘，分析犯罪行为的规律和趋势。
通过对犯罪数据进行统计和分析，可以发现一些隐藏在背后的模式和规律，为犯罪预警提供线索和参考。
例如，某个地区在特定时间段内发生了多起盗窃案，数据分析可以帮助我们找到这些案件之间的联系，推断出作案者的特点和可能的下一步行动，从而提前采取相应的预防措施。
此外，数据分析还可以通过对各种社会因素的监测和分析，识别出可能导致犯罪发生的原因和潜在风险。
犯罪行为往往与各种社会环境因素密切相关，如失业率、收入水平、人口密度等。
通过对这些因素的数据进行分析，我们可以了解到一些犯罪高发的地区和人群，进而加强对这些地区和人群的监控和防范，以减少犯罪事件的发生。
二、数据分析在犯罪预警中的优势与问题尽管数据分析在犯罪预警中具有重要的作用，但也存在一些优势与问题需考虑。
首先，数据分析可以提高犯罪预警的准确性和及时性。
传统的犯罪预警手段往往依赖于人工的直观判断和经验，容易受到主观因素的影响。
而数据分析以客观的事实为基础，可以更加准确地判断犯罪的可能性和发生的时间，提供更及时有效的预警信息。
其次，数据分析可以帮助提高犯罪预防的效果和精度。
27125084_大数据视域下网络侵财犯罪问题研究
现代信息技术革命突飞猛进，智能化和数字化成为互联网产业发展的核心要义。
但是，我们在享受着网络时代便利化、多元化服务的同时，网络侵财犯罪也呈现逐年增加的趋势，发展成为不可忽视的社会问题，网络犯罪日渐成为主要的犯罪类型。
在数字经济时代，传统类型的网络侵财犯罪在计算机网络技术的衍变和支持下不断地被赋予新的时代特性，利用互联网络、大数据和人工智能为手段进行的犯罪现象层出不穷。
从其犯罪的特征来看，大数据背景下的网络侵财犯罪不仅具备传统刑法定义上针对财物、财产等的犯罪构成要件，还具有很强的技术性特点。
一、网络侵财犯罪概述（一）网络财产权1.网络财产权的法理分析网络财产权是一种支配权。
从民法上来看，支配权是指权利的主体所享有的对权利的客体直接控制和管领的权利。
权利人通过自己的行为实现排他性的占有，禁止他人妨碍行使支配该权利客体的行为。
这种支配方式也是网络财产的占有者取得在网络环境中从事各种活动、行使权利和履行义务的基础。
网络财产具有使用价值。
当某种物品能够满足人们某种需要的属性时，即具备了一定的使用价值。
网络财产作为凝结人类智力成果的脑力劳动，具备成为法律意义上财产的典型特征，拥有稀缺性的特点。
在古典政治经济学出现之前，人们在商品交换中普遍注意到的是物的使用价值，并且将其与满足人们需要的程度相联系。
因此可以得出结论，人们在长期的生产与交换实践中，对使用价值做出了深刻的总结，无论是人类劳动的衍生物或者是自然生长物，在不能满足人们的某种需要时都不具有使用价值。
大数据视域下网络侵财犯罪问题研究◎沈兴〔内容提要〕当下，互联网业已全面渗透到人们的生产生活之中，网络产生了体量庞大的社会财富。
网络侵财等犯罪行为的载体、数量和方式不断推陈出新，涉及网络财产的犯罪活动处于风口浪尖。
大数据背景下，现有刑事规制对于处理网络侵财等犯罪行为往往掣襟肘见。
以网络财产权作为研究起点，剖析大数据视域下网络侵财犯罪的表现形式和成因，以期构建行之有效的网络侵财犯罪综合防控体系。
基于大数据的违法犯罪分析与犯罪预警系统设计
基于大数据的违法犯罪分析与犯罪预警系统设计随着社会的发展和科技的进步，犯罪行为也不断翻新和普及。
为了提高公共安全水平，打击犯罪活动，利用大数据技术进行犯罪分析和预警成为一种趋势。
本文将探讨基于大数据的违法犯罪分析与犯罪预警系统的设计，以提高犯罪打击效率和减少社会安全风险。
一、背景违法犯罪行为给社会和个人带来了严重的伤害，包括财产损失、人身安全威胁等。
因此，建立一套基于大数据的违法犯罪分析与犯罪预警系统能够减少犯罪发生的机会、提高犯罪打击的精确性和效率。
二、系统设计1. 数据收集与整合首先，系统需要收集和整合各种公共领域的数据，包括但不限于公安局、交通管理部门、司法系统等。
这些数据可以是视频监控记录、人员信息、犯罪案件记录、交通违法记录等。
通过数据整合，可以构建一个全面的犯罪数据库。
2. 数据清洗与预处理由于原始数据可能存在噪声和冗余信息，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据正确和合理。
清洗和预处理包括数据去重、数据归一化、缺失数据处理等操作。
3. 数据挖掘与分析在数据清洗和预处理之后，可以使用数据挖掘和分析算法从数据中挖掘有用的信息。
这些算法可以包括聚类分析、关联规则挖掘、异常检测等。
通过分析这些数据，可以发现潜在的犯罪模式和行为特征，识别出犯罪活动的规律。
4. 预警模型建立基于数据挖掘和分析的结果，可以建立一个犯罪预警模型。
该模型可以根据历史数据和实时数据对犯罪活动进行预测和分析，识别出潜在的犯罪风险和犯罪模式。
预警模型可以结合机器学习算法，不断优化和更新，提高犯罪预警的准确性和效果。
5. 系统应用与反馈基于犯罪预警模型，可以开发一个用户友好的系统应用。
例如，可以开发一个移动应用程序，提供实时的犯罪预警信息，帮助用户避免潜在的犯罪风险。
此外，系统还应该提供相应的报警和求助功能，方便用户在紧急情况下寻求帮助。
三、系统的优势与挑战1. 优势基于大数据的违法犯罪分析与犯罪预警系统具有如下优势：- 全面性：可以整合各种数据源，构建一个全面的犯罪数据库，提高犯罪分析的准确性和全面性。
浅谈多发性侵财案件的特点、成因及打防对策
浅谈多发性侵财案件的特点、成因及打防对策侵财犯罪是一种典型社会现象，也是当今社会中一种多发性犯罪。
由于其涉及面广、社会危害大，严重威胁着人民群众的生命财产安全,直接影响社会治安的稳定，历来都是公安机关打击的重点。
近年来，侵财类犯罪一直是刑事案件的主要发案类型，尤其是盗窃类犯罪更是侵财犯罪中的重中之重,就拿创业园派出所辖区来说，仅2012年就发生侵财类案件达120余起.现就多发性侵财案件的特点、成因及打防对策做一点分析.一、侵财类犯罪的共同规律特点（一）发案部位的地域性。
从近几年的发案情况看,侵财型犯罪发案地域性较为明显,主要表现为:入室盗窃、盗窃机动车（绝大多数是摩托车、电动车）以城区和集镇为主；盗窃家禽家畜在乡村居多；诈骗是“遍地开花”；抢劫犯罪多发于人流稀疏而交通方便的公路及城乡结合部；夜幕下的街头巷尾则是抢夺犯罪的主要发生地。
（二）侵害群体的针对性。
居民住宅发生的入室盗窃案件较为突出,抢劫、抢夺案件的受害人一般是弱势群体,比如妇女、老人、在校学生等，而诈骗案中的对象以地道的农民、中年妇女和老年人为主。
（三）作案成员的多元性。
从我们抓获的犯罪嫌疑人来看,身份非常复杂,有未改造好的两劳释放人员、无业人员、在校学生、公司正式员工，这无疑给管理社会、打击违法犯罪提出了严峻的考验。
（四）涉案动机的复杂性。
随着社会的发展,人们由温饱需求逐步转向对物质、精神享受的追求，于是，犯罪嫌疑人的作案动机也在悄然变化，由以前单纯的“饥寒起盗心”演变为贪图享乐、攀高比富、铤而走险，侵害目标也由小到大，不仅是现金、金银首饰,且电脑、保险柜、变压器也成了窥觊的目标.只要能想到的，只要有利可图，他们不惜铤而走险。
（五）作案手法的新颖性.侵财类犯罪从过去的踹门、攀窗、扭锁入室发展为用技术开锁、直接抢劫、抢夺作案。
从目前发案频率来看,案犯连续作案，具有流窜作案的特点。
防盗网、防盗锁失去了其防盗功能,犯罪分子便如入自家探囊取物。
基于大数据技术的犯罪情景预防研究
基于大数据技术的犯罪情景预防研究随着科技的飞速发展，大数据技术被广泛运用于各个领域。
犯罪情景预防是大数据技术的重要应用之一。
本文旨在探讨基于大数据技术的犯罪情景预防研究。
犯罪情景预防是指通过分析犯罪发生的环境和特征，提前采取措施，减少犯罪的发生。
传统的犯罪预防方法通常是基于经验和直觉，缺乏科学性和准确性。
而基于大数据技术的犯罪情景预防研究，通过收集、处理和分析大量的数据，能够更加准确地判断和预测犯罪发生的可能性。
大数据技术可以帮助收集和整理犯罪相关的大量数据。
通过监控摄像头、传感器和移动设备等，可以收集各类犯罪行为和犯罪环境相关的数据，包括时间、地点、人员活动等。
还可以整合社交网络数据、通信数据、交通数据等多源数据，进一步丰富犯罪预测的信息。
大数据技术还可以通过数据挖掘和机器学习等技术，分析这些数据，挖掘犯罪的规律和特征。
通过对历史数据的学习和建模，可以预测未来可能发生的犯罪情景。
根据某个地区某个时间段的历史数据，可以分析出犯罪的高发区域和高发时间，提前采取措施加强巡逻和警力部署，从而减少犯罪的发生。
基于大数据技术的犯罪情景预防研究还可以在实时监测和预警方面发挥重要作用。
传统的犯罪预防方法通常是根据已有的统计数据分析，而大数据技术可以实时地监测和分析动态的犯罪数据。
通过即时收集和分析数据，可以提前发现和预警可能发生的犯罪行为，及时采取措施，保护社会的安全。
基于大数据技术的犯罪情景预防研究也面临一些挑战和问题。
数据的质量和准确性是一个关键问题。
大数据技术需要大量的训练数据，才能进行有效的预测和分析。
如果数据质量不好或者数据中存在错误，会导致预测结果不准确。
数据隐私和个人权益也是一个需要关注的问题。
在收集和分析大量的个人数据时，需要合法、合规地处理和保护个人隐私，避免滥用和泄露个人信息。
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大数据的核心价值是 预测 性分析 。传统 的数据 挖掘 也 在做类似的事 情 ， 但大 数据 分 析 由于数 据 的广度 和 深度 更 足， 因此所得 出的预测性分析的结果也更精准 。预测性 分析
一
、
大数 据概 述
理， 从而得出消费者 的喜好并 对其进 行产 品和服 务 的推荐 ，
目前理论界对 于大数据并 无统 一 的定 义 。麦 肯锡 咨询
公 司在 ２ ０ １ １年 ５月发布 的研究报告 中对大 数据进行 了较为 权威的 阐述 ： 大数 据指 的是 大 小超 出常 规 的数 据库 工具 获 取、 存储 、 管理和分析能力 的数据集 。 （ 一） 大 数 据 的 特 点 随着大数据 的应用 和发展 ， 呈 现 出较 为 明显 的特点 ， 业 界常用 ４ Ｖ进行 概括 。一 是数 据体 量大 （ Ｖ ｏ ｌ ｕ ｍｅ ） 。数据 的
美 国创业公 司 Ｐ ｒ ｅ ｄ Ｐ ｏ ｌ 基 于地震 后预测 余震 的原 理 ， 结 合 区 域犯罪统计数据 ， 构建犯 罪预测 系统 ， 并成 功预 测 了犯 罪发
存储 已从 Ｔ Ｂ级别 跃升 至 Ｚ Ｂ级 别 ， 互联 网一天 产生 的数 据
量可以装满 １ ． ６ ８亿 张 Ｄ Ｖ Ｄ光 盘。二是数 据类 型 多 （ Ｖ ａ ｒ ｉ ｅ — ｔ ｙ ） 。在数据量 急剧增长的 同时 ， 数据类 型也在不 断丰富 ， 在
生 的概率及其发 生的时段 和 区段 。这套 系统被美 国洛杉矶
和圣克鲁兹 的警 方采 用 ， 使用 预测系 统的 区域 ， 盗窃罪 和暴
结构化数据 的基础上衍生 出半结构 化数 据和非结构化数 据。 三是处理速度快 （ Ｖ ｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｙ ） 。强大的数据处理 工具使得 大数 据 的处 理过程极其迅速 ， 亚马逊基于协同过滤技术 的推 荐算 法， 能在用 户点 击 鼠标的瞬间向其推荐偏爱 的商 品。四是价
如亚 马逊 的相关 商品推荐 。另一方 面大数 据革 新 了传 统零
售 的模式 ， 如梅西百货 的实时定 价机 制 ， 根 据需求 和库 存 的 情况 ， 该公司基于 Ｓ Ａ Ｓ的系统对 多达 ７ ３ ０ ０万种 货品进 行实 时调价 ， 减少货物积压 的同时促进 了商 品的销售 。
与此 同 时 ， 警务领域也 开始尝 试运 用大数 据 预测犯 罪 。
前 国内在此领域 的研究还 较少。如何结合区域犯罪规 律 ， 构 建犯罪 预测 系 统 ， 是 大 数 据 背 景 下 公 安 工 作 未 来 的发 展
方 向。
二、 多 发 性 侵 财 犯 罪 构 建 预 警 模 式 的 必 要 性
分 析
侵财犯罪 ， 即侵犯财产 罪 ， 是指故 意非 法 占有 、 挪用 、 毁 坏公私财物或者 以毁 坏公 私财物 等方法破 坏生产 经营 的行 为。 ｌ １ 多发性侵财 犯罪并非 法律术语 ， 是公 安机关在 长期侦 查实践 中针对工作需要所 采用 的集 合概念 ， 是指犯罪人 以非 法 占有 公 私 财 物 为 目的 ， 实 施 的 对 社 会 治 安 秩 序 构 成 严 重 影
Ｖ０ １ ． １ ３ Ｎ ｏ ． ３
大 数 据 背 景 下 多 发 性 侵 财 犯 罪 预 警 模 式 研 究
钟 政
（ 中国人 民公 安大学 ， 北京 １ ０ ０ ０ ３ ８ ）
－
４ ＞ ・ 夺 ・ 夺 ・ 夺 ・ 争 ・ 夺 ・ 夺 ・ 寺 ・ 夺 ・ 夺 ・ 争 ・ 夺 ・ 夺 ・ 寺 ・ 幸 ・ 夺 ・ 孛 ・ 争 ・ 夺 ・ ÷ ・ 夺 ・ 孛 ・ 寺 ・ 夺 ・ 夺 ・ 寺 ・ 夺 ・ 争 ・ ÷ ・ 牵 ・ 争 ・ 夺 ・ 夺 ・ 争 ・ 争 ・ 夺 ・ 寺 ・ 夺 ・ 夺 ・ 辛 ・ ÷ ・ 夺 ・ 夺 ・ 夺 ・ 幸 ・ 夺 ・
值 密度低 （ Ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ） 。海 量 数据 中只有 微小 的部分 是 有价 值 的， 但 只要 通过正确地处理分析 ， 仍能得 到很 高的价值 回报 。 （ 二） 大数据的价值
力犯罪分别 下 降 了 ３ ３ ％和 ２ ｌ ％。大数 据 作 为新 型 预测 工 具， 各国警方都开始致力 于构建 本土 化的犯 罪预测 系统 ， 目
关 键词 ： 大数 据 ； 多发 性侵 财犯 罪 ； 预警模 式 中图分 类号 ： Ｄ Ｆ ７ ９ ２ 文 献标 识码 ： Ａ 文章 编 号 ： １ ６ ７ ２—２ ６ ６ ３ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ３ —０ ０ ５ ５—０ ３
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４ ＞ ． － ４ ＞ ・ 夺 ・ 夺 ・ 孛 ・ 夺 ・ 夺 ・ 夺 ・ 夺 ・ 夺 ・ 夺 ・ ÷ ・ 夺 － － ４ ＞ ・ 孛 ・ 夺 ・ 夺 ・ 夺 ・ 夺 ・ 夺 ・ ． ． 毒¨ ． 。 ５． ６ ・ 。 ＝ ． 。 ． ６ ． ． ６ ． ． ６． 。 ． ６ ． ６ ． 。 ５． ． ６ ． ６ ． ． ． ６ ． ・ ． ． ． ・ 夺 ・
第 １ ３卷
第 ３期
河 南 司 法 警 官 职 业 学 院 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｈｅ ｎ ａ ｎ Ｊ ｕ ｄ ｉ ｃ ｉ ａ ｌ Ｐ ｏ ｌ ｉ ｃ ｅ Ｖｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ
２ ０ １ ５年 ９月
Ｓ ｅ ｐ ｔ ｅ 案 率和低 破 案率 一直 是基层 侦 查 工作所 面 临的难题 ， 而新 时期其
犯 罪手段 多样 化 、 智 能化 ， 团伙犯 罪和 流 窜犯 罪趋 势 明显 的特 点 更是 让侦 查人 员举 步 维艰 。将 大数 据与侦 查 工作相 结 合 ， 构建 大数据 背 景 下 多发 性侵 财犯 罪预 警模 式 ， 将 会对 遏 制和打 击 多发性 侵 财 犯 罪有所裨 益 。