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“大数据”告诉你哪里“贼”多(图)

[日期:2014-04-01] 来源:  作者: [字体: ]

  

数据,大数据

  首席记者 潘高峰

  周六傍晚6时50分,经过近4个小时跟踪,三名专门在街头扒窃的女性犯罪嫌疑人于得手后迅即落网。抓获她们的是闵行公安分局刑侦支队女探长姜峻的反扒小队。

  “被抓是迟早的事,通过情报分析,她们的作案习惯、活动区域甚至是落脚点都已被我们掌握,要等的就是她们动手的那一刻。”

  这是上海警方运用大数据精确打击街面犯罪的一个实例。记者昨天从市公安局刑侦总队获悉,今年1月1日至3月20日,全市共破获扒窃拎包案件 2440起,同比去年上升103.5%;抓获犯罪嫌疑人1086人,同比去年上升17.4%,其中团伙100余个。破获盗窃“三车”案件1956起,同比去年上升129.8%;抓获犯罪嫌疑人575人,其中团伙50余个。

  “系统的大数据分析,精确制导,使警方的破案打击告别了‘刀耕火种’和人海战术,提升了破案的质量和数量。”市公安局刑侦总队副总队长赵勇认为,这是上海现代警务机制的“升级”方向。

  三女贼一动手即落网

  周六下午2时许,女探长姜峻与同事们来到闵行区一处外来人员聚居的城中村守候。根据此前的案件信息和情报收集综合分析,有一伙专门从事街面扒窃的女性犯罪嫌疑人在此落脚。

  3时不到,三名看上去20多岁的年轻女子结伴从小区里走了出来,她们衣着时尚,挎着坤包,看上去和准备出门逛街的女孩子差不多,谁能想到她们正准备出门偷东西。

  侦查员驾车跟随三人,一路来到闵行七宝附近的商圈。“她们一般喜欢去商圈周边相对安静点的小马路。”姜峻的信息同样来自于大数据情报分析。但显然今天出师不利,逛了近两个小时,三名女子始终没有物色到作案对象,她们停在路边商量了一下,上了一辆黑车。

  看来准备“转场”。姜峻和同事们立刻驾车跟上,一路尾随上了沪闵高架。黑车在金沙江路匝道口下来后,停在了路边,三人下了车开始在金沙江路上来回游荡。

  “有目标了。”又逛了1个多小时,6时40分左右,在金沙江路枣阳路附近,这三名女子贴靠上了一个斜挎着包的过路女孩。一人望风,一人阻挡在前面,一人利用时机在身后动手。三人和作案目标一触即分,得手了吗?姜峻发现,她们正在加快脚步快速离开现场。“出货了(行窃得手)!”

  紧紧咬住目标的同时,姜峻让一位同事下车找女孩确认,包里是否少了东西。面对突如其来的陌生人询问,女孩开始担心是坏人,始终不肯开口,民警几经解释才放松警惕。结果打开包一看,钱包没了。

  动手!得到确切消息,姜峻和同事们立刻下车拦住三名女子,那名行窃的女子一见情况不妙,将手中的钱包丢在了路边的草丛中,很快被侦查员找了回来,里面有女孩被窃的400多元现金和各种证件。

  “数据巡逻”锁定人、事、物

  大数据破案听起来很悬,但在侦查员眼中,并没有那么神奇。“所谓的大数据其实就是和案件有关的所有的人、事、物。”大数据如何收集、分析并用于破案?市公安局刑侦总队七支队副支队长纪海在接受记者采访时,对此作出解读。

  记者:哪些是与破案有关的数据?

  纪海:(拿出随身带的钱包)这是我的皮夹子,我自己不小心,疏忽大意,在路上被偷了。里面有什么?身份证、银行卡、公交卡、人民币等。这些是什么?是物。

  所谓事,就是整个案件是怎么发生的?尤其重要的是发生的地点。在轨交站点,在热闹的商圈,这些信息很重要。

  再有就是人,什么人作案?被害人往往无法知道,即便大概知道,也就是个模糊的概念。怎么办?现在发达的街面监控就发挥了作用。

  记者:听起来并没有那么“高大上”?

  纪海:的确,很多人会说,“大数据”没什么嘛,听听也很普通,而且经常也会听你们讲,一会儿么视频坏了,一会儿被害人想不起来被偷什么东西了,遇到上述这些情况,怎么办?

  在我们看来,单个案件所反映出来的数据是有限的,也是残缺的,但是当数据采集成了系统,有了量的积累,然后数据之间进行交叉碰撞,那出来的结果就不一样了。所以我们现在看来,案件发生后,我们开展的相关工作与其说是在破案,还不如说是做数据的逻辑分析。

  现在有很多人手机被偷了,第一时间冲到派出所,要求定位,说苹果手机可以定位。类似的事情常会把我们弄得哭笑不得,为什么呢?所谓的定位只是一个区域的概念,不是精准到哪一个具体的人。即便明确了区域,一幢大楼,一条马路,也无法逐一盘查。所以与其这样,还不如尽可能回忆,提供更加多的数据,让我们在更加多的条件下,做好每一道“数学题”。

  “数据库”完善警力分布

  记者:破案的大数据是如何形成的?

  纪海:最基本的,我们每天基层派出所值班民警受理报案的情况内容,比如,我们每天110接到的警情(这里也包括一些作案信息的归类,作案手法上的分析,比如有些人习惯专门在车站扒窃的,有些习惯在医院扒窃的)。

  再比如,我们日常的户籍申报、违章处理、前科信息、宾旅馆信息、网吧登记信息、银行卡信息、身份证信息等。这些有的是来自于我们系统内部的数据,当然也有很多来自于社会各部门的数据。

  这些数据是海量的,这些信息的交叉碰撞,就会给我们的侦查破案带来新的线索和机遇。

  记者:具体如何使用这些大数据破案?

  纪海:首先是对数据的进一步细化、梳理。我们有一些工作人员,每天的工作内容就是梳理前一天全市的接报案信息,如果发现当时信息采集不是很完善,判断可能缺一些什么,就会和被害人联系,帮助对方回忆,完整相关报案内容,也就是完善数据库的采集。

  这样做的目的是什么,其实就是加大这些数据侦破案件、打击街面侵财类案件的功能。一个是对可控物品的查控工作,比如手机掉了,去报案的时候民警一定会问你,手机当时买的时候那个盒子还在吗?因为盒子上有串码。

  另一个,就是大数据能反映出一些发案的趋势性判断(哪里案发多),这主要是为我们分局、总队,如何投入打击整治的警力提供依据。

  再比如,我们经过一段时间的数据积累,发现哪一个区域是违法犯罪嫌疑人盘踞或者说光顾可能性较大的,我们就会针对这些区域采取集中统一行动。今年以来上海公安不定期组织的打击“夜窃”行动也是“大数据”的具体运用。

  动态升级“权威版”地图

  纪海:扒窃拎包是街面侵财类犯罪可以说是顽症之一,老百姓也很痛恨。2011年的时候我们本地的论坛KDS(宽带山)上还出现过一张很著名的反扒地图。当时我们的侦查员也认真研究过这张地图,长宁分局的侦查员还专门去过KDS,了解情况。

  从内心来讲,我们还是非常感谢KDS的。因为当一个问题引起公众共同关注的时候,或许就会有进步,如果因为这么一张地图,大家提高了防范意识,在公共场所减少了侵害,我觉得这是一个很好的结果。

  但我想说的是,这份民间制作的地图,其实还是不完整的。一是因为数据支撑不完整,二是因为没有动态变化。

  记者:那么,有没有可能发布权威版“扒窃地图”?

  纪海:理论上说,凡是人流密集的区域,都是侵财类案件容易发生的地方。而所谓的人流密集,与区域范围有关。学校对面的全家超市,里面有50个人,或许就是密集了,而来福士广场,或许就需要成千上万人。

  其次,季节的变化、每一天不同的时间段对于街面侵财类案件的发生意义也是不同的。秋冬天,穿得比较多,容易发案,早晚高峰,车站容易发案,中午,一些白领吃饭的小饭馆、小餐饮店,容易发案。所以如果要标注地图的话,阶段性可能更加重要。

  我们警方现在也在研究是否可能定期发布,以及通过何种形式来发布反扒地图。因为从总体来说,扒窃案高发的地区,往往就是人流密集的区域。

  在我们看来,一张全红的反扒地图,还不如一个良好的防范习惯。比如,人多的时候,包放在胸前;再比如,手机使用完,别斜插在裤子口袋里……





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