2008年，巡警部长（已退职）威廉·布拉顿（J.）（即前洛杉矶特警局主任，模式的创始人，后任纽约特警局主任）与司法援助局代理局长詹姆斯·伯奇和国家司法委员会（NIJ）代理校长克里斯蒂娜·罗丝密切配合，开始探求“预测警务”这一新的理念和它在执法机构中的含意。2009年11月和2010年6月，由日本国家司法委员会承办举行了两次预测警务座谈会。参会者指出对区域化数据共享的关键需求，也包括对于强悍的剖析能力的须要。接出来的五年，澳大利亚预测警务遭到了执法机构、研究人员、教育工作者、政府高官、咨询顾问、犯罪剖析师、警察指挥官、软件厂商、民权积极分子和媒体持续的关注。

预测警务实践被广泛报导。对于预测警务的许多关注来自于一些重量级的媒体对于的报导。CBS早间新闻、纽约晨报，非常是NBC午间新闻数据警务技术，专门报导了加里福尼亚洲圣克鲁斯和纽约使用的一个预测软件包所取得的明显疗效。这一软件才能正确地预测那里将发生犯罪，并报导了通过软件应用在一个指定的高风险区域的停车场内拘捕了两个嫌疑人的事例。

2013年，印度兰德公司安全和司法项目部发布了《预测警务——犯罪预测在执法机构业务运作中的作用》研究报告。报告把预测警务划分为：预测警务是应用剖析技术，非常是定量剖析技术，通过统计预测为民警严打和防治犯罪，或预测已发犯罪案件最可能的目标的警务。预测警务的业务流程图如下：

如图所示，预测警务分为以下四个步骤：

一是数据搜集。所有的预测警务技术都依赖于数据。这种数据的质和量将决定任何方法的有效性。数据剖析依赖于巨量的数据，除了是犯罪数据还有犯罪发生时的环境数据。许多数据可能已被警员局在常态的业务过程中搜集，并且描述环境的信息可能来自于许多的其它资源。免费的和商用的数据集可以与犯罪数据一起加以借助；附加商业、基础设施和人口统计学数据，对犯罪剖析非常有价值。民警按照剖析的须要，必须才能融合不同的信息资源。将不同数据源的数据集中在一起，更重要的是要依照剖析主题，确定不同的数据在这一主题下应该贡献的价值，将这种数据有机的结合上去，亦称多种不同的数据以某种科学的方法协同服务于剖析主题，这一过程我们称之为“数据整合”。

二是数据剖析。也就是剖析犯罪、事件和犯人数据以产出一个预测两个步骤。预测方式分为四个大类：（1）预测犯罪的方式：这种方式用于预测一个犯罪风险降低的地点和时间；（2）预测犯人的方式：这种方式用于辨识将来有犯罪风险的个人；（3）预测犯罪者身分的方式：这种方式用于精确匹配过去的特定犯罪的最有可能的犯罪嫌疑人；（4）预测犯罪受害人的方式：类似于聚焦于犯人、犯罪高风险位置和高风险时间这种方式，用以辨识可能的犯罪被害群体，或在个别情况下最容易成为犯罪受害人的个人。

三是民警干预。剖析只有才能影响警务实践才有可能影响犯罪率的升降。有效的民警干预必须与一个连续的评估过程并行存在：一个警员部门响应犯罪的降低应该到哪些程度?一个积极主动的、客观的评估过程是改进这种响应的关键。干预类型将因情境和干预部门的不同而不同。图2-4显示了三个笼统的干预类型，依次（从上到下）从最简单到最复杂。（1）通常干预：分配更多的资源响应降低的风险。对于热点，可能意味着派更多的警员；对于“热点人物”，则意味着分配更多的缓刑和假释官联系人。（2）特定的犯罪干预：针对期望的犯罪类型量身分配资源。资源和干预可能聚焦于一个给定的热点或一个处于犯罪风险的特定的个人。（3）特定的问题干预：辨识形成犯罪风险的特定位置、人群、个人问题并固定她们。无论哪些样的干预类型，这种执行从指挥层级到战术警官都将须要信息以成功地执行干预。为此数据警务技术，任何一个干预计划的一个关键部份是为警员和职员提供须要的情境意识。

四是民事（）响应。一旦民警发起干预，一些犯人可能被拘捕或则远离街道。其他人可能选择停止犯罪，改变她们施行犯罪的地点或则改变施行犯罪的方式以响应民警的干预。因而，一个热点位置可能冷却出来，一些犯罪活动转移到其它地区。这种变化将使最初的数据集过时。这样，通过新一轮的数据搜集、分析和干预，循环将再度开始。

可以看出，日本的预测警务是通过大数据剖析，预测犯罪热点，辨识高风险的犯罪人员、易害群体或个人，并据此布署警力，提升犯罪防治的效能。这些模式提供了最有前途的预测工具和战术技巧，从这个意义上说，预测警务并不是一种新的警务模式，只是更为庞杂意义上的情报主导警务的重要组成部份。为此，预测警务仍然属于情报主导警务的范畴，只不过预测警务更凸显出犯罪剖析的价值，可以看作是在大数据背景下德国情报主导警务的新发展。

本期内容摘自吕雪梅,丁文俊著：《犯罪剖析及其社会整治》，群众出版社，2016年6月版第48-50页。公安部2014年度公安理论及软科学研究计划立项课题，入选2016年度广东科技进步银奖。

吕雪梅副院长

丁文俊院长

作者单位：广东巡警大学

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