付立华

(山东大学 哲学与社会发展学院，山东 济南，250100)

社会治理是国家治理的重要方面，社会治理现代化是国家治理体系和治理能力现代化不可缺少的重要内容。在信息技术飞速发展的背景下，大数据以其多样化、规模化、价值性、高速性等特点，在政府事务、公共服务、治安管理等社会治理各领域得到广泛应用。(1)徐曼：《大数据技术在社会治理领域的典型应用分析》，《数字技术与应用》2020年第11期。将大数据同社会治理深度融合，运用大数据解决社会问题成为时代发展的必然趋势，云计算、大数据、人工智能等现代信息技术在社会治理领域蓬勃兴起。我国司法社会治理领域也极其重视信息化建设。2018年司法部召开全系统网络安全和信息化工作会议，要求加快“数字法治，智慧司法”建设，到2019年底将初步建成“数字法治、智慧司法”体系，形成“大平台共享、大系统共治、大数据慧治”的信息化格局。2020年7月1日正式实施的《中华人民共和国社区矫正法》(下称《社区矫正法》)规定，“支持社区矫正机构运用大数据、人工智能等现代信息技术开展监督管理和教育帮扶”，第一次以立法的形式确立了运用现代科学技术对社区矫正对象进行监管和教育帮扶的法律地位，为社区矫正信息化发展提供了有力的法律依据。(2)周逸璇、李晶晶、徐津霞等：《基于大数据分析的社区矫正对象再犯罪预警研究》，《网络安全技术与应用》2020年第4期。大数据所具有的高速化、潜藏价值等特征有利于提高社区矫正的科学水平，实现信息化管理维护，提升社区矫正成效。然而，近年来虽然大数据与社会治理领域逐步融合，但大数据技术在司法社会治理中的应用程度仍然较低，尤其是缺乏对社区矫正对象的矫正和社会融入的大数据应用研究。

一、大数据应用于社区矫正的相关研究

(一)国内关于大数据在社区矫正应用中的研究

一是在社区矫正信息化的浪潮下，对大数据平台建设提出初步构想。近年来，许多学者已经意识到“大数据”在矫正对象社区矫正与社会融入过程中的积极作用，不仅尝试建构“互联互通、信息共享、业务协同”的智慧体系(3)汪友海：《大数据视野下智慧社区矫正体系的构建》，《法制博览》2019年第9期。，而且主张利用云平台将对矫正对象的静态管控转变为动态管控(4)倪斌：《大数据时代“智慧司法云”社区矫正综合管理平台设计与应用》，《智能城市》2016年第9期。。随着大数据技术与平台建设的日益成熟和普及化，依托大数据的智慧化社区矫正与社会融入指日可待。二是学者们更加专注于挖掘大数据在社区矫正中的深层次价值。通过大数据搜集前科人员的基本属性信息、劣迹信息、活动轨迹等数据，构建感知预警分析模型，减少和消除越轨行为(5)张蕾华：《基于大数据的前科人员犯罪预警模型构建研究》，《信息网络安全》2019年第4期。，通过大数据技术对社区矫正对象犯因性因素进行研究，对矫正对象再犯罪的危险性进行预测预警(6)周逸璇、李晶晶、徐津霞、刘红杏：《基于大数据分析的社区矫正对象再犯罪预警研究》，《网络安全技术与应用》2020年第4期。，还可以构建矫正对象轨迹模型，对其生活轨迹、社交行为、环境变动进行分析，展开犯罪预测和有效监管(7)郭兆轩等：《基于大数据的社区服刑人员监管和再犯罪预防研究》，《电脑知识与技术》2017年第13期。，进而借助数据挖掘技术提升社区矫正对象再犯风险评估方法的科学性和效率性。三是大数据在司法矫正应用过程中存在挑战。大数据在发展过程中潜藏了危机，只有正视可能产生的负面效果，才能将新科技带来的损害降到最低限度(8)许华孚：《大数据发展趋势以及在犯罪防治领域之应用》，《河南警察学院学报》2016年第6期。。大数据和人工智能在司法系统中不仅面临着准确性、歧视等问题和挑战(9)李本：《美国司法实践中的人工智能：问题与挑战》，《中国法律评论》2018年第2期。，还存在隐私保护、数据伦理责任主体、污名化、数据独裁等伦理议题(10)付立华：《大数据与司法社会治理：应用及其伦理》,《山东社会科学》2021年第4期。。

(二)国外相关研究梳理及研究动态

一是大数据在社区矫正中的实际应用方面。(1)电子监控(监管)。许多国家很早就开始对假释罪犯实行电子监控，并通过可视化地图了解罪犯在社区的实时位置。(2)犯罪预测。大数据通过大数据算法提前预测再犯危险性，有助于降低相关区域的犯罪率。(3)再犯风险评估应用研究。大数据技术建立的再犯风险评估工具不但强调风险评估的精准性、对动态因素的考量、临床监控，也强调科学的研究方法、采取可认知的标准进行综合评估。二是关于大数据在犯罪预防方面发挥作用的有效性研究。尽管大数据在刑事司法领域的应用发展迅速，但是到目前为止，似乎对罪犯没有起到威慑作用，大数据预测模型虽可以对人类犯罪进行分析和预测，但尚未证明它对于预防犯罪的好处(11)Mohler ,G. O.,“Randomized controlled field trials of predictive policing”,Journal of the American Statistical Association,Vol.110,No.512,2015,p.1399-1411.，所以说从大数据犯罪预测到犯罪预防还有很长一段距离，如何将其转化为具有减少犯罪效益的实际操作才是挑战(12)Ridgeway, Greg,“Policing in the Era of Big Data”,Annual Review of Criminology, Vol.1,2018,p.401-419.。三是大数据在司法应用中面临的伦理问题。随着大数据技术在司法中的广泛应用，出现了潜在的公共风险和罪犯风险、无理侵犯隐私、污名化等伦理问题，因此需要制定合乎伦理的法规和立法(13)Bulow, William，“Electronic Monitoring of Offenders: An Ethical Review”，Science and Engineering Ethics，Vol.20,No.2,2014,p.505-518.，而缺乏此类法规本身可能也构成伦理问题。

国内外相关研究均显示大数据在刑事司法领域表现出巨大潜力，已有的研究主要集中在基础性研究、大数据价值、伦理议题等三方面，这些为本研究提供了丰富资料。但国内外研究不均衡，多数研究聚焦于大数据在罪犯的监管(电子监控)和犯罪预测方面的作用，而对教育矫正和社会帮扶的具体应用研究非常少。大数据如何在庞大群体、海量数据和个别化的帮扶和矫正方案之间架起一座桥梁？大数据监测下的社会状态信息与矫正帮扶策略逻辑关系为何？本文通过探索大数据在社区矫正各环节的具体应用，探讨如何真正利用“大数据”帮扶平台来提高社区矫正对象的社会融入水平，进而推进司法社会治理朝着更加智慧化、便捷化、规范化方向发展。

二、大数据应用于社区矫正的必要性

(一)传统社区矫正工作方式不能满足现实需要

截至2019年底，我国累计接受社区矫正对象达478万人(14)支振锋：《推进刑事法治文明的坚实一步》，《人民日报》2020年2月18日。，由于矫正队伍建设不足，许多基层司法所依旧是1人所或2人所，社区矫正力量不足，监管手段缺失，矫正帮扶能力不高。在当前矫正工作者专业素质较低且人手不足的情况下，传统的社区矫正工作方式已经不能满足社区矫正工作的开展。社区矫正这一新的功能定位，需要通过严谨、扎实的科学研究，来确保各种工作手段和方法的创新能够符合目标要求，而不是仅仅靠各种口号或者经验来自我吹嘘工作成效。我国司法行政领域也在倡导“循证矫正”工作模式(evidence-based correction)(15)张苏军：《张苏军在循证矫正方法及实践与我国罪犯矫正研讨班上的讲话》，《犯罪与改造研究》2013年第1期。，例如，矫正工作者利用大数据等可以快速地从数据库中寻找到最相似案例，并按照其矫正策略进行初步矫正，不仅能够快速提高矫正工作效率，而且还能总结概括出矫正工作的普遍方法和原则。循证矫正要求司法矫正工作要建立在实证科学的研究基础上，根据以往研究的有效证据，来选择矫正手段，并且在实践中开展科学研究，积累新的证据，指导以后的司法矫正工作。(16)郭伟和：《扩展循证矫正模式：循证矫正在中国的处境化理解和应用》，《社会工作》2017年第5期。因此，随着大数据、互联网的发展，主动适应信息时代发展要求，积极推进“互联网+司法行政”，打造“线上司法”“智慧司法”，最大限度地提升司法行政工作效能，是实现司法社会治理现代化的必要途径。

(二)社区矫正对象融入社会困难

社区矫正对象是社会上一类特殊群体，他们具有双重身份，既是社会的特殊弱势群体，又是影响社会治安的潜在因素。矫正期间家人们的不了解、邻居的鄙视、同事的排斥，都会使社区矫正对象容易产生自卑、焦虑、抑郁等心理问题，这些社会特殊群体较难融入社会。尤其是青少年矫正对象，他们的叛逆心理比较严重，情绪波动性较大，应付性行为较多，在社会融入方面存在较大问题。大数据分析框架为社区矫正对象从“犯罪人”转变为“社会人”提供了新的理念和工具。基于大数据技术的行为与心理特征智能检测设备，可以通过智能穿戴式智能装备、移动式采集装备和固定式监测设备，同步采集和实时评估社区矫正对象的行为与心理多模态数据，对于矫正时期行为和心理数据异常的社区矫正对象，进行风险预警实时干预，利用大数据矫正和社会帮扶案例库制定科学化、个性化的矫正策略，帮助社区矫正对象以积极向上的心态融入社会。

(三)大数据介入有助于社区矫正的科学性和有效性

面对庞大的、复杂的社区矫正对象群体，传统的社会学研究方法不足以解决复杂的社会问题，大数据研究通过对个体化、全样本的研究，尤其是凭借网络分析和数据可视化技术，能发现已有研究中所忽视的及受方法制约无法完成的大量网络特征及相关性。一方面，大数据高速化和规模化等特点，完全可以架起信息互联互通的数字桥梁，实现采集、储存与社区矫正相关的海量、高速和多样化的信息资源，利用平台进行大数据分析处理，挖掘数据的核心价值，实现公安部门、检察院、法院、司法行政等不同司法领域的信息互联互通，解决数据孤岛和信息壁垒问题。例如，安徽省高级人民法院和省司法厅共同打造了减刑假释网上办案平台，实现了业务和技术方面的全面对接，有效解决信息数据共享问题，大幅提高了办案效率。(17)李林：《法治蓝皮书：中国法院信息化发展报告(2017)》，北京：社会科学文献出版社，2017年，第210页。另一方面，大数据技术能够打造精准社会治理新模式，实现社区矫正信息化。大数据将采集的海量信息进行分析处理，并将结果运用到社区矫正的各个环节，提供数据支撑和决策辅助。统筹运用网络、大数据、人工智能等技术，融合智能数据分析实现执法办案数据化辅助决策，实现社区矫正核心业务流程标准化、监管措施智能化和教育矫正信息化。

(四)相关立法为大数据介入社区矫正提供了法律依据

《中华人民共和国社区矫正法》(下称《社区矫正法》)将国家支持社区矫正机构提高信息化水平写入了总则，并对信息化核查、使用电子定位装置等作出专门规定，为运用大数据等现代信息技术加强对社区矫正对象的监督管理和教育帮扶提供了法律依据。根据《社区矫正法》第26条规定，社区矫正机构可以运用手机定位、视频通话等信息化核查方式掌握社区矫正对象的活动情况。根据第29条的规定，对不服从管理的五类特定情形的社区矫正对象，可以按照规定的批准程序和期限，使用电子腕带这种不可拆卸的专门电子定位装置加强监督管理。社矫人员的定位、通话等日常重复行为会产生海量数据，这些数据的综合分析能够为精准管控和科学矫正提供数据支持。《社区矫正法》还规定，社区矫正工作相关部门之间依法进行信息共享，人民法院、人民检察院、公安机关、司法行政机关依法建立完善社区矫正信息平台，实现业务协同、互联互通，运用现代信息技术及时准确传输交换有关法律文件，根据需要实时查询社区矫正对象交付接收、监督管理等情况，共享社区矫正工作动态信息，提高社区矫正信息化水平。为深入贯彻落实司法部“数字法治·智慧司法”信息化体系建设和“智慧矫正”建设部署要求，多个社区矫正机构在实践中创新经验，如建立社区矫正信息互通互联平台、犯罪预防平台以及动态监控信息系统等都是社区矫正机构信息化建设的成功经验。《社区矫正法》将这些成功的做法提升为法律层面和制度成果，为运用现代信息技术开展监督管理和教育帮扶提供了明确的法律依据。

三、大数据在社区矫正实务中存在的问题

大数据与社会治理的有机融合，可以提升司法社会治理的智能化水平和工作效率。但是，大数据在司法社会治理中的应用程度仍然较低，以社区矫正为例，主要表现在大数据不够“大”、不够“全”、不够“准”等问题。

(一)大数据不够“大”

首先，大数据不够“大”是指未形成全国范围内统一的社区矫正信息管理平台，广度不够，容易产生数据上的问题和疏漏。在目前的社会环境下，由于全国人口的频繁流动，非监禁刑罚的判决地和执行地分属不同省份的案件较多，导致跨省执行矫正的案件增多，社区矫正对象流动性大，需要跨省委托管理的数量趋增。当社区矫正对象从外地来到本地时，因为信息管理系统不一致，本地的工作人员只能通过纸质层面了解其日常表现，不利于深入了解矫正对象、帮助其矫正和帮扶。其次，公检法司及相关部门之间存在信息壁垒。社区矫正具有很强的复合性的特点，尽管是司法行政机关主要负责本行政区域内的社区矫正工作，但是人民法院、人民检察院、公安机关等部门也要按照自身职责相互配合，分工协作，才能共同做好社区矫正工作。然而，就目前的实践情况来看，各司法部门之间的信息并不能完全共享共通，仍然存在数据信息孤岛问题，也未能实现公、检、法、司的“四方联动”执法模式。例如社区矫正对象在矫正期间因为违法乱纪被公安机关登记上网，但司法部门却只能在公安机关通知后才了解情况，不能够及时对突发事件作出处理。司法大数据平台建设不仅涉及司法部门内部的信息，很多情况下还需要外部数据，例如来自学校、工商、税务等司法外部门的业务数据和信息。只有将与审判、执行等相关联信息最大限度地整合，才能发挥司法大数据的真正功效。所以说，目前的司法大数据平台还不是真正意义上的“大”数据平台。

(二)大数据不够“全”

一方面，大数据应用方面不够“全”。当前大数据技术主要应用于监督管理方面，而在教育矫正和社会帮扶方面的应用性不够。教育帮扶是社区矫正的“治本”之举，是减少社区矫正对象重新违法犯罪、顺利回归社会的关键环节，教育帮扶方式、手段的信息化发展，对于实现社区矫正对象顺利融入社会的目标具有重要意义。然而当前大数据智能设备主要集中在信息监管系统，而教育帮扶方面的信息化水平较低。另一方面，大数据信息收集也不够“全”。矫正工作者对社区矫正对象的信息收集工作还停留在对其既有的身份信息、社会关系信息等静态信息的层面，矫正对象的生理、心理、行为、认知和情绪状态等动态信息的采集工作还不够完备，深度也不够，尚未实现矫正全周期覆盖。目前，大数据对社区矫正对象只能起到监管效用，很难实现分类管理、因人施矫、精准矫正，达成融入社会的目的。

(三)大数据不够“准”

由于基于大数据分析的数据量不够广、不够深，大数据的准确性难以保证。例如具体到教育矫正和社会帮扶的应用上，存在数据采集的角度单一、应用场景不多、算法设计简单等问题。由于数据量的问题，数据建模不够完整，无法实现精准建模。利用有缺陷的模型进行小数据量的模型训练，进行大数据分析，很难得到精准、可用的分析结果，造成大数据对司法社会治理的支撑力度不强。同时，当前大数据技术在其他行业的应用也参差不齐，由于研发力度不足，大数据工具存在弊端和漏洞，亟须从技术、质量等方面不断升级和完善。司法部《智慧矫正总体技术规范》(SF/T 0081—2020)中提到大数据服务应包括对社区矫正数据中心的基础信息库、内部业务数据库、外部共享数据库、生物特征库和专题库等进行清洗、分类、挖掘和展示等服务，应构建大数据管理和管控预警模型，建立“部、省、市、县”的四级分析研判体系，满足综合查询、数据分析、信息比对、决策分析和风险预警等业务应用的需要。而在此标准的智慧融合部分规定大数据应用要对定位数据分析、心理数据分析、教育帮扶分析和社区矫正+区块链实现应用。由于缺乏全国上下统一的应用平台和数据共享分析机制，很难实现大数据应用智慧融合的效果。

四、从治理到“智理”：大数据应用于社区矫正的全周期

针对大数据在社区矫正应用中存在的问题，要发挥大数据的实际价值和作用，从入矫前到矫正解除的各个阶段，都需要借助大数据等现代信息技术来对各个环节进行管理，实现社区矫正全周期覆盖，以避免传统的人工工作方式效率低下和缺乏科学性等问题，提高社区矫正工作质量，维护社会和谐稳定。在初入矫阶段，矫正工作者通过采集社区矫正对象的社会状态监测数据，搭建大数据平台，做好监测和犯罪预防。社区矫正对象正式进入社区矫正程序之后，通过构建社区矫正案例库和数据库，在案例库中选取相似案例的矫正方案作为新入矫对象的矫正策略，利用大数据开展循证矫正。开展循证矫正的关键在于基于社会状态监测大数据的矫正方案，利用算法实现社会帮扶智能推荐。在此过程中，矫正工作者和司法社工对矫正效果进行质量评估，及时发现矫正中存在的问题，进行再犯罪风险预警，通过犯罪预防平台不断修订和调整矫正策略和帮扶方案，这是一个循序渐进的过程。

(一)采集社区矫正对象社会状态监测数据，搭建社区矫正大数据平台

多源信息融合是大数据技术分析处理的关键环节，通过多源信息融合以及交叉印证，能够挖掘数据的核心价值，减少信息纰漏和错误，防止决策失误。多源信息融合表现为传感数据与社会数据的融合、历史数据与实时数据的融合、线上数据和线下数据的融合、内部数据和外部数据的融合。(18)化柏林、李广建：《大数据环境下多源信息融合的理论与应用探讨》，《图书情报工作》2015年第16期。目前，社区矫正对象的社会状态数据的采集渠道主要分为线上采集和线下采集。线上采集主要收集矫正对象的动态信息，一方面，可以利用智能穿戴式设备(智能手环、脑电帽)、移动式采集设备(GPS实时定位数据、移动设备视频数据、移动端设备各类数据)及固定式监测装备线上采集数据。例如，穿戴式设备监测社区矫正对象的心理和行为特征，包括运动轨迹、动作模态、脉搏、皮电、血氧、血压、心率等多通道数据，社区矫正对象将佩戴穿戴式设备，并要求安装手机端APP，采集日常生活中的数据，这些终端需保持在线，持续向犯罪预防平台通过无线网络发送状态信息，及时反映异常情况。移动式采集设备可以实现矫正对象在社区矫正不同阶段的生理、心理、行为、位置数据的同步采集；固定式监测设备可以实现矫正对象自陈、心率、皮电等多模态数据采集。通过这些设备采集到的数据，会24小时不间断地传输到大数据平台上。另一方面，线上采集还可以通过智能技术设备获得业务数据(工作统计)、政务数据(相关政务部门的共享信息)、个人通讯数据(通信行为、上网行为、搜索行为、位置信息等)、个人社交数据(微信、QQ等社交软件)、个人出行数据(交通、住宿等)，等等。

线下采集主要收集矫正对象的静态信息，一般包括他们的基本信息、犯罪历史、家庭状况、经济状态、心理特征、社会交往、行为习惯、健康状况、教育情况、就业状况。采集方法主要是利用传统的社会调查的方法，例如，可通过入户走访、无结构访谈、问卷调查、实地观察、与社区居民聊天或拜访社区居委会的工作人员，多渠道获得社区矫正对象的信息和资源。监测系统采集汇总到数据之后，还要进行数据融合和相应的清洗，对不同系统之间的数据进行融合，主要用于解决社会状态监测系统由于获取数据异构、关联复杂度高、数据规模大导致机器学习算法性能下降甚至失效的问题。另外，还需要比对社区矫正对象线上线下的信息数据，及时修改虚假、随意捏造的数据，发现并纠正数据文件中可识别的错误。通过采集社区矫正对象的信息并促进多源信息融合，搭建社区矫正大数据平台，为犯罪检测和预防、智能决策系统的分析、矫正策略的自主更新提供数据支撑。值得注意的是，对社区矫正对象大数据使用的伦理问题也是关注点，确定社会监测大数据的采集遵循哪种标准、应该采集到哪个层面？对数据的挖掘和预判应该到什么程度以及分析结果如何使用等都应该得到重视。由此，在采集社区矫正对象社会状态监测数据基础上，搭建一个社区矫正大数据平台。(见图1)

图1 社区矫正大数据平台构建示意图

(二)构建社区矫正数据库和帮扶案例库，利用大数据开展循证矫正

社区矫正数据库和帮扶案例库的建设是大数据介入社区矫正的重要基础，也是促进社区矫正信息化管理的关键所在。矫正案例库的建设不仅仅需要计算机信息技术人员，同时还需要一支教育和社会帮扶专家团队。以“山东大学大数据与司法社会工作教学研究团队”为例，团队包括信息学、心理学、社工、一线矫正工作者、监狱学、社会学等跨学科合作的专家：计算机信息技术人员可以为数据库的建设和后期维护提供技术支撑；教育和社会帮扶专家团队可以为案例库的建设提供专业指导，利用专业优势和实践经验为采集的案例设计科学化的矫正策略和矫正项目；一线的矫正工作者可以作为数据库的使用者和后期维护者不断收集、更新案例的信息，为案例的编写提供一手资料，同时在操作过程中发现案例库存在的问题并及时向信息技术人员反映。矫正案例库是社区矫正利用大数据开展社区矫正的重要基础，也是最核心的一部分。

当前我国正处于社会转型期，社会矛盾复杂多样，社区矫正对象身份特殊、情况复杂，犯罪案件种类繁杂，社区矫正的矫正方式和方法也逐渐趋向复合性和多元化，因此，案例库和数据库若要跟随时代发展，需要保持整合性和时效性。在数据库和案例库的维护上，一方面，针对社区矫正对象出现的新情况，要及时补充相应案例，并定期维护、丰富案例库的数据类型，使数据库得以正常运用。另一方面，专家团队应该定期对矫正案例库进行评估，评估案例库的运行现状以及在运行过程中出现的问题，及时调整矫正案例库运行模式。例如，可以在系统里设置使用情况反馈系统，一线矫正工作者在使用过程中能将出现的运行问题进行反馈，便于专家团队了解在实践中的使用情况，利用现代信息技术补全技术漏洞，使案例库朝向更加健康的方向发展，真正发挥案例库的价值。

(三)研究基于社会状态监测大数据的矫正方案，提供循证矫正

社区矫正方案设计是指矫正工作者和司法社会工作者针对社区矫正对象的个人和家庭基本情况、个性特征、犯罪事实等，评估社区矫正对象的需求，预判服务对象的问题，并提出解决方案的过程。目前一线的司法矫正工作者主要是凭借工作经验制定矫正方案，主观性较强且缺乏科学标准，为了提高矫正方案的科学性和有效性，可以运用大数据应用中的智能推荐方法提供辅助决策。在社区矫正信息平台和案例库建设的基础上，司法社工可以利用社区矫正数据分析结果，通过对多源渠道反馈的社区矫正对象大数据的动态分析，对社区矫正对象的问题形势进行预判，研究基于社会状态监测大数据的矫正方案。其目的在于构建矫正策略和社会帮扶案例库，研究增量学习的方法，利用迁移学习方法增大案例库的规模，并依据案例制定个性化的矫正方案，为下一步研发矫正方案智能推荐系统作准备，以最终实现智能推荐、科学矫正。在这一阶段，将司法社工的专家知识迁移到大数据智能化矫正和帮扶系统中，为矫正对象制定科学化和个别化的矫正方案。由于矫正对象处于随时变化的、复杂的社会环境中，矫正工作者和司法社工在得出大数据智能推荐方案后，需要跟踪社区矫正对象的生活事件，尤其是关键性事件，定期调整矫正方案，便于司法社工及时处理社区矫正突发问题，再研发新的应对策略。

(四)构建社区矫正方案智能推荐系统，实现社会治理现代化

大数据矫正方案智能推荐系统是建立在矫正案例库的基础之上，利用矫正案例库中的人工标定案例做矫正智能决策技术研究，构建基于深度强化学习的矫正策略推荐算法模型，实现矫正方案大数据智能推荐算法有效性，其基本原理是系统会选择案例库中最相似案例的矫正方案作为其矫正策略。具体来讲，矫正工作者可以通过犯罪预防平台将矫正对象的个人基本信息、犯罪事实、悔罪表现、心理状况等信息录入并归纳分类，同时也能够对社区矫正对象的特征性数据进行处理，通过智能分析和研判，结合实践经验和法律依据，智能化制定个性矫正方案，真正实现“一人一方案”，做到精准监管、精准矫治。此外，还可以在社会帮扶案例库、再犯罪案例库构建基础上，依据帮扶方案个性化搜索与智能推荐算法，研发社会帮扶方案智能推荐系统。可以说，在实现监管手段智能化的同时，基本能够实现多维度分析后的科学矫正和精准矫正，实现精准帮扶，将社会治理推向社会“智理”，真正做到司法社会治理的智能化和现代化。

五、结论及讨论

大数据技术能够打造智能化社会治理新模式，实现社区矫正信息化，可以更精准地发现社区矫正对象所面临的问题和需求，并分类制定和实施帮扶教育方案，以实现遵循研究证据进行循证矫正。通过建立矫正案例库和社会帮扶案例库，突破矫正(帮扶)方案个性化推荐关键技术，为社区矫正对象提供科学化、智能化、个性化的矫正方案，促进矫正对象融入社会，同时提升社会治理智能化水平，最终实现“智慧矫正”和“智慧治理”。但是，大数据参与司法社会治理也伴随一些新的问题：一方面，大数据技术在司法领域的成功应用，逐渐暴露出科技是把双刃剑，在科技和人文的博弈中，呈现出诸多伦理议题。2020年中共中央网络安全和信息化委员会办公室公开发布《关于做好个人信息保护利用大数据支撑联防联控工作的通知》，明确规定：因为疫情防控、疾病防治收集的个人信息，不得用于其他用途。任何单位和个人未经被收集者同意，不得公开姓名、年龄、身份证号码等个人信息。尽管大数据在司法社会治理领域带来了巨大的潜力和价值，但会引发隐私保护、数据伦理责任主体、污名化、数据独裁等伦理议题。如何在社区矫正实务中以合乎伦理的方式收集数据、科学使用数据，以及解决数据可能存在的偏差显得尤为重要。另一方面，大数据技术是客观的，但矫正工作者和司法社会工作者是主观能动的，在司法社会工作实践过程中，社会工作者应该建立以专业经验干预为主，以大数据辅助决策的实务工作模式，来帮助社区矫正对象顺利融入社会。这就要求矫正工作者和司法社工在运用大数据工具时，既不能完全依赖主观经验，又不能完全依赖大数据技术智能推荐的矫正策略。因此，智能化结果如何与工作者的实践性智慧结合起来，即大数据辅助下得出的社区矫正策略和社会帮扶推荐方案如何与司法社会工作服务相结合也是未来应该关注的重点。