陈 欣

(武警学院 研究生队，河北 廊坊 065000)



大数据在内蒙古边境地区治安防控中的应用研究

陈 欣

(武警学院 研究生队，河北 廊坊 065000)

对内蒙古边境地区治安防控而言，大数据时代的到来既是机遇，也是挑战。内蒙古公安边防部门必须对接国家战略规划，从更新思维观念、打破数据壁垒、提高分析能力、强化数据更新、充分依靠群众等方面入手，以开放的心态、创新的勇气拥抱大数据时代。

大数据；内蒙古；边境地区；治安防控

内蒙古自治区毗邻俄蒙，横跨三北，在东南西三个方向与八个省区接壤，边境管理区面积36万多平方公里，有着4 200多公里的漫长国境线，是祖国的“北大门”，首都的“护城河”，在国家安全稳定大局中具有十分重要的地位。2014年1月，习近平总书记在内蒙古调研期间明确提出“把内蒙古建成祖国北疆安全稳定的屏障”，为当前和今后一个时期进一步做好内蒙古边境地区治安防控工作指明了方向。近年来，随着社会经济的快速发展，一些消极因素给内蒙古边境地区的安全稳定带来了新的问题，以往后发、被动的边境管理方式已很难适应形势任务的发展需要，对内蒙古公安边防部队提高管边控边水平提出了新的要求。大数据时代，我们的思维方式、工作模式产生了颠覆性的变革，让“提前介入、积极预防、科学决策、主动管理”成为可能。随着大数据被纳入“十三五”规划以及国务院《关于促进大数据发展的行动纲要》的出台，国家从战略层面对大数据的发展应用进行了顶层设计，为大数据技术在边境地区治安防控工作中的深度应用提供了难得的历史机遇。如何对接国家战略规划，搭上大数据的时代快车，实现边境管理工作的创新发展，是摆在内蒙古公安边防部门面前的一项重要而紧迫的课题。

一、大数据的定义、特征及应用价值

(一)定义

大数据作为一个术语，最早应用于著名的开源软件社区Apache的Nutch搜索引擎项目之中。从狭义上讲，大数据是指“无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”；从广义上讲，大数据是从各种类型的海量信息中快速获得有价值信息的能力[1]。

(二)特征

大数据的概念最早来源于IT界，一些学者将大数据的特征归纳为4个“V”。也就是说，一个数据集合能称之为大数据必须具备以下四个方面的特点：(1)数据体量(Volume)大。移动互联网、智能终端的快速发展，导致数据爆炸式的增长。据美国思科公司的统计，全球数据在2016年达到了1.3 ZB。据国际统计公司(IDC)预测，全球数据总量在2020年将达到40 ZB左右。(2)速度(Velocity)快。大规模并行处理、云计算等技术的出现，可以在极短的时间内完成海量数据的分析、处理，从而使数据的分析利用更加高效。(3)类型(Variety)多。不仅包括数字、符号等结构化数据，还包括文本、图片、音频、视频、网页等非结构化数据，数据类型的多样化给数据处理分析能力提出了更高的要求。(4)价值(Value)密度低。由于人们的各种行为产生了大量数据，如何通过强大机器算法进行“淘金”，迅速完成海量数据的“提纯”，是各个领域深入应用大数据必须面对的问题。

(三)应用价值

当前，世界主要大国均已将大数据列入国家战略。大数据技术在商业、安全、金融、教育、医疗等领域得到了广泛应用。对于边境地区治安防控而言，大数据也具有十分广阔的发展前景。2016年12月，公安部边防管理局专门召开信息化领导小组会议，对“十三五”期间部队信息化建设进行顶层设计，确立了加快形成以“数据警务”为核心的现代警务工作模式的发展目标。目标明确后，就要了解大数据到底能发挥什么作用，笔者认为其有三大核心应用价值：(1)提高决策能力。有了数据的支撑和辅助，部队领导层将摆脱以往靠经验和直觉做决策的工作方式，可以轻而易举地通过数据找出事物的关联性和内在规律，决策也将更加科学、精准。(2)有效犯罪预测。这里所讲的犯罪预测包括两个层面的含义：第一个层面是犯罪发生之前分析出可能被侵害的人群、个体以及时间、地点；第二个层面是犯罪发生后分析出可能的嫌疑人。要达到上述目标，必须有海量数据和先进的犯罪分析模型作为支撑。(3)提升工作效率。大数据的出现，将彻底颠覆过去繁重低效的数据采集、统计、分析、处理工作，随着高效处理分析技术的推广，公安边防部门数据统计的质量和工作效率都将得到大幅度提升。

二、边境地区治安防控工作对大数据应用的必然要求

(一)适应边境地区治安防控形势的必然要求

内蒙古边境地区大多人烟稀少、交通不便、通信闭塞、基础设施条件相对较差，给治安防控工作带来了较大挑战。打架斗殴、酗酒滋事、盗赶牲畜、越境生产作业等传统治安问题复杂多样的同时，还出现了很多非传统治安问题，比如：涉恐人员搭窝设点伺机潜逃出境、邪教组织秘密渗透非法传教、不法人员挑起民族矛盾煽动闹事、境外组织利用所谓的“夏令营”“宗教场所”进行意识形态传播等。大数据时代，包括人、财、物、事等在内的社会治理数据越发庞杂，原有的管控方式已很难适应时代的发展和群众的期盼，公安边防部门必须寻求新的解决途径。

(二)构建边境地区立体化社会治安防控体系的必然要求

构建边境地区立体化社会治安防控体系，需要整合各方面的资源和力量，对影响边境安全稳定的“人、地、物”等基础要素进行全方位、全时段的管控，主要目的是消除影响稳定和激化矛盾的各种不良因素，最大程度地维护边境地区社会治安大局。在警力投入、工作效率遇到瓶颈的情况下，大数据的出现给我们“创新社会治理体制，提高社会治理水平”提供了崭新的思路，治安防控由人力密集型向技术密集型转变，是公安边防部门发展的必然趋势，对于全面深化警务机制改革、提高边境地区治安管控能力具有重大的战略意义。边防部门需要不断提升信息掌控、预警防范、打击犯罪和整体防控能力。

(三)改进传统的边境地区治安防控工作的必然要求

传统的边境地区治安防控多以人海战术为主，强调警力下沉、屯警街面、加强巡逻和群防群治，必要时适时组织开展军警民联合巡边、严打专项行动来提升对各类违法犯罪行为的预防、震慑和打击力度。随着时代的发展，也运用了电子身份核实、感应、监控等信息化设备，但在数据掌握的广度、信息交互的速度、资源共享的深度等方面仍有一些局限性。与传统方式不同，大数据背景下的边境地区治安防控主张进行全面、有效、实时的信息收集，每个信息库之间无缝对接，对海量数据进行高速智能的分析筛选，变被动应对为主动预警、提前防范。

三、大数据在内蒙古边境地区深度应用面临的问题

随着十多年的持续建设发展，内蒙古公安边防工作信息化水平取得了长足进步，网络设备、通信线路、个人终端等一批硬件设施得到了普及优化，为边境管理工作迈入大数据时代奠定了较好的物质基础。但仍存在一些问题制约着大数据技术在边境地区社会治安防控中的深度应用。

(一)数据意识有待加强

大数据之大不是在于其体量，而是在于其蕴含的巨大价值，其价值的挖掘，需要每名边防民警打破思维禁锢，树立数据意识。在日常执法执勤过程当中，基层边防民警每天都在和数据打交道，在档案台账、文件报表、走访笔记、信息系统、数字终端中充斥着大量的数据资源，涉及综治组织、人口信息、特种行业、重点场所、危爆物品、沿边生产作业等方面。随着信息化建设的不断加速，诸如人口信息系统、一体化指挥平台、案件办理系统、宾馆旅店管理系统、警务综合指挥系统等软件应运而生，需要边防民警常态化地采集、更新、录入各种数据信息。应当讲，在边境地区治安防控中从不缺乏数据，缺乏的是用数据服务工作、辅助决策的思维意识。虽然边防民警通过“基础信息采集大会战”以及日常工作采集了大量的数据信息资料，但不少信息的真实性、公信力还值得商榷。同时，一些领导和指挥者只注重数据采集的数量而忽略其精准性，利用、挖掘数据价值的思维尚不牢固，在勤务组织方面经常还依靠经验和直觉进行判断，决策的科学性、精准性有待提升。

(二)部门之间存在数据壁垒

随着信息化建设的不断深化，内蒙古公安边防部门在加强信息化基础设施建设、深化信息化软件开发利用、优化服务群众功能等方面进行了积极探索。但是由于社会治安治理涉及多个部门，相关业务纵横交错等客观事实的存在，政府和公安机关之间、公安机关各警种之间，甚至是公安边防部门之间在系统建设、软件开发方面存在重复投入、互不兼容的问题，这种现象被称为“数据壁垒”“信息孤岛”。有的部门从维护自身利益、体现独特价值、保守工作秘密的角度出发，在相关软件系统建设之初就采用与其他部门不一致的数据格式和标准，人为设置障碍。涉及边境治安防控的同一类基础数据，边防派出所民警需要在不同的软件系统内重复录入，增加了工作负荷、造成了资源浪费，与大数据时代的发展趋势不相适应。联合国经济和社会事务部每两年会出版一个《联合国电子政务调查报告》，以电子政务发展指数(EGDI)为依据，对各成员国电子政务方面取得的进展进行评估。2016年我国在193个成员国中排名63位，距离世界发达国家水平仍有较大差距，其中信息资源利用率不高，部门之间缺乏沟通共享机制是主要原因之一[2]。

(三)大数据预测功能不能得到有效发挥

“只要得到了合理的利用，而不单纯只是为了‘数据’而‘数据’，大数据就会变成强大的武器。”[3]因此要充分挖掘数据的价值，从中萃取出有助于加强边境管理工作的关键信息，从而实现大数据的预测功能，关键环节就是提高对数据的分析能力。世界500强企业中有90%以上都建立了数据分析部门，并有一大批数据分析师专门从事数据收集、整理、分析工作。一些地方的公安机关也建立了类似的情报分析师队伍，他们依托公安机关收集掌握的海量数据，利用大数据思维和云计算技术，为实战部门提供有价值的“情报产品”，从而实现对违法犯罪行为的“风险预警、精准导控”。在数据分析人才的培养使用和思维理念上，公安边防部门稍显滞后。今后，根据边境治安防控需要，如何加强大数据分析人才的引进培养、开发大数据业务分析软件，是摆在公安边防部门面前的一个崭新课题。

(四)指挥要素无法实现同步更新

目前，内蒙古公安边防部门建立了“总队—支队—大队—基层所站队”四级指挥体系，即在总队、支队两级机关编配专职人员从事指挥业务工作，在大队、基层所站队两级由民警兼职负责，以指挥中心为枢纽的垂直指挥体系。该体系在重大活动安保、突发事件处置、勤务指挥调度等方面发挥了重要作用。但指挥中心在日常工作中更多承担的是上传下达、组织交班会、规范基层值班秩序、组织应急拉动演练等功能，习惯于按指令动作、按脚本演练。由于基层单位人员分布情况、武器装备实力、车辆运行状况、辖区治安状况、网上舆情动态等基本指挥要素是不断变化的，客观上导致了相关数据报送的滞后，一旦遇到突发情况，指挥中心工作人员需要用很多时间对相关基础数据进行统计核实。这就容易影响指令的及时下达和基层单位的快速反应，可能导致整个应急处置行动的失败。

(五)边民参与治安防控的渠道有待拓宽

内蒙古公安边防总队所属的边防派出所、边境检查站、机动中队等基层单位，分布在八千里的边境线上，点多、线长、面广、高度分散是其特点，仅仅依靠有限的警力，显然难以满足边境治安防控的任务需求。边民群众沿边而居，生产、生活均在沿边地区，任何破坏边境管理秩序的行为都难逃脱他们的视线，只要做好了群众工作，充分动员发挥群众的力量，边境安全就会得到可靠保障[4]。群众的作用不言而喻，但受国防意识、文化程度等因素的影响，部分边民群众目前仍是治安信息的被动接受者，参与边境治安防控和数据信息反映的思想认识还有待提升。边防部门汇集采纳群众报送信息的渠道也仅限于草原110超短波电台、电话或来队反映等传统方法，诸如音频、视频、图片、地理信息等涉及边境地区治安状况、社情民意、人流、车流、物流等的关键信息匮乏。在人人都是数据提供者、受益者的时代，这种状况显然不符合加强边境管理的发展要求。

四、大数据在内蒙古边境地区应用的路径探析

内蒙古公安边防部队要想借助大数据技术推进边境社会治安防控工作取得新突破，就必须顺应时代发展要求，紧跟国家战略规划，更新思维观念，加强人才队伍、机制体制和相关平台建设，着力提高获取、处理、分析、应用大数据的能力和水平。

(一)更新思维观念，提高大数据的意识和素养

大数据的兴起势必会对现有的边境管控思维方式产生冲击，这也要求我们必须尽快转变思维观念。第一是要做到心中有“数”。这里所说的“数”是数据的数。也就是说，作为一名边境管理者，我们的边防民警要具备大数据思维，在对边境问题的认识上和治安形势的把握上，要从传统意义上的“样本思维”转向大数据时代下的“总体思维”，不断提高发现、挖掘、利用大数据的能力。第二是用数据辅助决策。大数据技术的应用，实现了海量数据的快速汇聚和分析结果的快速得出。在此基础上，领导者在决策时应从靠经验判断决策向科学理性决策转变。在实际工作中，边防部门决策者还要防止过度依赖大数据技术，毕竟最终做决策的还是人，数据只能提供一个参考辅助。第三是要有容错性思维。大数据之父舍恩伯格指出“只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的，如果不接受混乱，剩下的95%的非结构化数据都无法利用”。也就是说，我们不能把追求所有数据的绝对精准作为目标，过于关注微观事物苛求完美，会影响对宏观层面的整体把握[1]。

(二)打破数据壁垒，实现数据信息的深度融合和高度共享

大数据价值的本质就是开放、包容、链接、共享，有的部门数据垄断造成的“数据壁垒”与大数据的本质背道而驰，在数据占有量决定数据处理质量的情况下，必须打破数据壁垒的限制，才能让沉睡的数据创造非凡的价值。第一是要打破公安机关内部的限制。应当从边防总队层面与公安厅刑侦、治安、交警、国保、反恐、禁毒、网监、出入境等部门签订数据交流共享协议，在经过严格审核授权的情况下，允许数据资源的相互传递，以深化公安现役警种与非现役警种之间横向交流。第二是要实现各支队级单位间的数据开放共享。各支队级单位有辖区限制，但各类边境违法犯罪行为却不受地域的约束，在数据资源无法实现共享的情况下，很容易给不法分子提供可乘之机。因此，要尽快建立全总队乃至全国边防统一的大数据建设制度体系，统一技术、数据、接口标准，破解各单位在系统建设中的各自为政、重复投入、互不兼容等问题，让大数据回归开放、共享的本性。第三是要积极吸收各类社会数据资源。为了更好地预测辖区治安形势、准确掌握犯罪嫌疑人活动轨迹，仅仅依靠公安机关自身的数据资源远远不够，还需要铁路、民航、交通、银行、通信、快递等各行各业的支持配合，因此需要与各相关部门和行业建立良好的沟通交流机制，在安全保密、不泄露个人隐私的前提下，将社会信息资源收集整理并转化为对边境社会治安防控有帮助的数据资料。

(三)提高分析能力，打造预测型边境治安防控信息平台

实施警务预测将是公安边防部门应对边境地区社会治安复杂局势的必然趋势，适应这种趋势，需要打造一个运行高效的预测型边境治安防控信息平台。该平台的建立应做好以下几方面工作：第一是配备智能手持终端。按照“基础工作信息化、信息工作基础化”的思路为民警配备能够与信息平台相兼容的手持终端，利用日常走访、案件办理、边境巡逻、设卡检查等时机，广泛采集各类人员、车辆、场所、物品、案件等数据信息，使之成为思维定式和工作习惯。第二是建立数据仓库。被誉为“数据仓库之父”的比尔·恩门认为：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。为了避免重复投资和规避投资风险，可以先行在总队一级建立数据仓库，并对公安机关各部门和总队下属单位开放共享，时机成熟时建立统一的全国边防数据仓库。数据仓库需要把公安机关各警种、社会各行业以及边防民警采集的各类数据，按统一定义的格式汇集起来，为下一步的数据分析、挖掘打好基础[5]。第三是开发研制基于“云计算”的警务数据信息分析系统。建立“云计算”中心，运用先进的大数据算法和工具，对数据仓库中的大数据进行分析计算，对边境地区社会治安防控风险增加的时间和地点、犯罪行为的种类、实施犯罪的个人危险等级、受害群体或个人进行预测，以达到“提前预知、赢得先机、做好管控、消除危害”的工作目标。

(四)强化数据更新，确保指挥要素信息的准确鲜活

强化边境地区社会治安防控，既需要基层单位扎实做好基层基础工作，也离不开指挥机关的高效指挥和科学决策。达到上述目标的必要条件之一，就是确保数据实时更新、准确鲜活。如果部队人员分布情况、武器装备实力、车辆运行状况、辖区治安状况、网上舆情动态等基本指挥要素能够实现同步实时更新，并可以随时调取显示，势必会缩短应对突发事件的响应时间，大大提高工作效率和质量。大数据技术的产生，为实现上述目标提供了可能。大数据技术及相关数据分析、处理工具软件，能够将零散分布在智能营区、请销假系统、武器弹药管理系统、装备车辆GPS定位系统、警务综合信息平台等软件系统的核心关键数据进行快速提取，可以大大减少人工上报所需要的时间，减少人工统计数据可能造成的误差。一旦某一区域发生突发事件，部队就可以利用大数据技术生成的指挥要素信息，准确分析形势，快速启动预案，科学指挥调度，以确保突发事件能够得到快速妥善处置。

(五)充分依靠群众，调动边民群众采集提供数据信息的积极性

“爱民固边”战略实施以来，内蒙古边防部门深入开展大走访活动，积极扶贫帮困、关爱无助儿童、化解社会矛盾，真心真意为群众办好事、办实事，进一步增进了警民关系，建立了执法为民、专群结合、群防群治的边境管理工作机制。警力有限，民力无穷，利用大数据技术提升内蒙古边境地区社会治安防控水平，同样离不开边民的参与。应当在继续做好治保会、草原110联防队、蒙古包哨所、边境堡垒户等群防群治工作的基础上，充分发挥边民群众语言熟、人员熟、情况熟的优势，积极做好宣传工作，说明开展大数据对于维护边境稳定和群众生命财产安全的重要意义，把社会各类资源调动起来。要利用村民大会、警民恳谈会等形式对工作先进、成绩突出的群众予以表彰，并给予适当的物质奖励，带动更多的群众参与到此项工作中来。

[1] 新玉言,李克.大数据：政府治理新时代[M].北京:台海出版社，2016:22,169-177.

[2] 刘奕湛.2016年我国电子政务国际排名稳步提升[EB/OL].(2016-07-31)[2016-12-01].http://news.xinhuanet.com/politics/2016-07/31/c_1119311231.htm.

[3] 舍恩伯格，库克耶.大数据时代[M].盛杨燕,周涛,译.杭州：浙江人民出版社,2013：213.

[4] 马长泉.边境管理学[M].北京:中国人民公安大学出版社,2014:54.

[5] 张兆端.关于公安大数据建设的战略思考[J].中国人民公安大学学报(社会科学版)，2014,30(4):17-23.

(责任编辑 杜 彬)

Research on Big Data Application to Maintaining Public Security in Inner Mongolia Border Areas

CHEN Xin

(Team of Graduate Students, The Armed Police Academy, Langfang, Hebei Province 065000, China)

The era of data’s mass production, sharing and application emerges, which brings the opportunities and challenges to the public security of the Inner Mongolia border areas. Besides integrating the national strategies, the competent authority of these border areas must update the mindset, break down the barriers between different databases, improve data analysis capability, lay emphasis on data updating, and rely on the public, so as to embrace the big data era with an open mind and the courage of innovation.

big data; Inner Mongolia; border area; public security prevention and control

2017-03-08

陈欣(1984— )，男，河南商丘人，在读硕士研究生。

D631.46

A

1008-2077(2017)05-0020-05