大数据分析在智慧矫正监管领域中的运用

    周逸璇　李晶晶　徐津霞　匡露婷　刘红杏

    关键词 社区矫正 大数据分析 智慧矫正 电子定位监管

    基金项目：云南省教育厅科学研究基金项目：基于大数据的服刑人员监管和再犯罪预防研究（课题编号：2018JS592）。

    作者简介：周逸璇、李晶晶、徐津霞，云南司法警官职业学院“科学研究基金项目”课题组;匡露婷，云南省官渡监狱;刘红杏，云南中医药大学。

    中图分类号：D926.4 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文献标识码：A ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2020.04.166

    社区矫正最初起源于西方国家，我国从2003年开始在北京等6个省、市开始社区矫正试点工作，2007年推广至全国实行[1]。十多年来，经过各地社区矫正机构的共同努力下，成功的将一大批社区矫正对象教育矫正为守法公民，在社会治理和法治中国建设中发挥了重要的作用，节约了国家的刑罚执行成本，维护了社会的和谐与稳定，有效的促进了司法文明的进步与发展[2]。2020年7月1日起开始施行的《中华人民共和国社区矫正法》，将国家支持社区矫正机构提高信息化水平写入了总则[3]，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[4]。一、相关概念

    （一）社区矫正

    社区矫正是立足我国基本国情发展起来的具有中国特色的刑事执行制度，是与监禁矫正相对的非监禁刑罚执行制度，是指将管制、缓刑、暂予监外执行、假释的符合法定条件的罪犯置于社区内，由专门的司法行政机关、社区矫正机构和司法所在相关社会团体和社会志愿者的协助下，在判决、裁定或决定确定的期限内，矫正其犯罪的行为恶习和心理，促进其改造为遵纪守法的合格公民，促进其顺利回归社会的非监禁刑罚执行活动[5]。

    （二）智慧矫正

    智慧矫正是指将信息技术与社区矫正工作深度融合再造，实现人力、设备和信息等资源有效整合与优化配置，构建集自动化数据采集与共享、精准化大数据分析与研判、智能化管理决策与指挥调度等功能为一体的全流程智能化社区矫正信息化体系[6]。

    （三）大数据分析

    关于大数据的定义，在不同领域有着不同的概念。麦肯锡的报告提出，“大数据”是一种数据集，该数据集超出了一般普通数据库软件的采集、存储、管理和分析能力[7]。大數据并不是描述数据量的大小，而是在种类繁多，数量庞大的多样数据中快速地获取有用的信息[8]。关于大数据的特点，普遍认为有四个：规模化、多样化、快速化和价值化。通俗的讲，就是从海量的数据中挖掘出有价值的信息[9]。

    （四）电子定位监管

    借助电子设备，采用电子定位技术，掌握限制社区矫正对象的活动范围、加强监督管理的措施。二、全国社区矫正对象监管现状

    截至目前，全国司法行政机关和社区矫正机构累计接收社区矫正对象478万人，累计解除矫正对象411万人。2019年全国新接收社区矫正对象57万人，解除矫正59万人，全年列管126万人。目前，全国各省已建立并深度使用社区矫正管理信息系统，通过对社区矫正对象保存在系统中的结构化数据（基本信息、法律文书信息、刑罚执行信息等）、半结构化数据（社区矫正对象教育学习和社区服务信息）和非结构化数据（电子定位信息）组成的海量多源数据，进行有效组织存储，筛选过滤，经大数据分析后提取出更为有效的知识，为社区矫正对象的危险性识别和再次犯罪预警服务。三、大数据分析在智慧矫正建设中的作用

    近年来，司法部高度重视“智慧矫正”的建设，将“智慧矫正”列为“数字法治 智慧司法”信息化体系的重要组成部分，充分运用大数据分析等现代信息技术对促进社区矫正工作创新发展，全面提高社区矫正工作质量有着十分重要的意义[10]。

    （一）统一数据标准，实现数据汇聚和互通

    根据大数据分析规模化、快速化和价值化的特点，可以实现社区矫正工作中海量信息的动态感知和存储，实现全国数据的汇聚和互通，并且，通过数据的高速分析和最大化的挖掘其中有效价值，实现与法院、检察院、公安等政法部门的跨部门数据共享互通，形成社区矫正数据的有机整体，为数据应用提供基础支撑和决策辅助[11]。

    （二）构建智慧化管理模式，发挥预测预警作用

    科学构建大数据管理模式，建立“部级-省级-市级-县级”四级分析研判体系，采用数据建模、数据挖掘等技术，进一步加强数据资源整合共享和深度应用，开展风险评估、行为预测和矫情研判等方面的预测预警和辅助决策，降低执法成本，提升工作质效。

    （三）实现政法跨部门信息共享和网上办案

    大数据分析技术的核心是运用互联网、云计算、区块链等现代科技化手段实现“大数据”的共享和互认，利用鲜活、完整、准确的大数据支持，打造开放、共享、规范的社区矫正智能化平台，真正实现政法跨部门大数据的互认互助、高效联动和网上业务流转和办理。四、大数据分析在智慧矫正监管领域中的运用

    大数据分析技术可运用在智慧矫正领域的多个方面和各个阶段，本文主要对大数据分析在电子定位监管方面的运用进行分析。在现阶段，全国各地主要使用手机定位、电子腕带定位等方式对社区矫正对象实施电子定位监管，截至2019年12月，全国在册社区矫正对象进行电子定位监管的人数占在册社区矫正对象的比例超过了80%，部分省市超过了90%，电子定位设备通过北斗、GPS、基站和WIFI等方式实现社矫对象的定位信息上报，与各省市社区矫正管理信息系统中的定位监管模块互通，通过对系统中的定位信息、社矫对象基本信息、日常监管信息等进行大数据分析，可以充分发挥科技信息技术在社区矫正对象日常监管中的巨大作用，具体分析如下：

    （一）频繁出没分析和告警

    通过分析在某段时间在指定地点范围内频繁出没的社区矫正对象的定位和轨迹信息，支持對检索结果按时间、地点、时间段等多维度进行筛选，快速发现有价值的信息，若社区矫正对象在某地频繁出没且超过设定阈值，则触发报警功能，进而有效预防违法犯罪情况的发生。例如，属于涉毒类犯罪类型的社区矫正对象或者有吸毒史的社区矫正对象，如果频繁出没某些娱乐场所并且超过了预设阈值，将触发告警信息，社区矫正工作人员可根据告警情况并结合近段时间该类社区矫正对象的日常表现等采取一定措施（调查走访、与公安及时对接等），以免社区矫正对象再次出现贩毒或吸毒等行为。

    （二）同行碰撞分析

    在同一个时段内，进行定位和轨迹信息的碰撞分析，判断是否有社矫对象同时符合在相同的时间和地点都出现，定位同行人员，尤其是有同案犯的社矫对象，防止该类人员再度聚集在一起从事违法犯罪活动。例如，打架斗殴、故意伤害等罪名的社区矫正对象，又属于同案犯的，在排除集中教育学习、社区服务等情形外，又在相同的时空聚集，将触发告警信息，社区矫正工作人员可将此类告警信息作为辅助决策的依据，及早发现社区矫正对象重新违法犯罪的情况。

    （三）特殊人员聚集分析和告警

    根据社区矫正管理信息系统中的轨迹信息，对于列为重点监管的社矫对象或“五独”（疆独、藏独、蒙独、台独、港独）、“五涉”（涉恐、涉邪、涉毒、涉黑、涉枪）、“四史”（吸毒史、脱逃史、自杀史、袭警史）等具有特殊类型的社矫对象进行聚集分析。按照选定人员，进行数据碰撞，判断其有无聚集及聚集频率。在规定某段时间内，当有聚集现象时，需社区矫正机构重点关注，一旦告警数量达到指定指标，社区矫正管理信息系统将会进行预警提醒。

    （四）昼伏夜出分析

    针对每个社区矫正对象的出行时间规律进行分析，结合社矫对象夜晚出现的时间、次数和比例等相关因素，对比正常情况下的相关数据，当超过一定阈值时，则在社区矫正管理信息系统中发出告警信息，提醒工作人员高度关注。例如，当某个社区矫正对象突然在某个时间段内频繁的在深夜外出，其本人的工作和生活又排除夜晚操作的可能，则应重点关注此人，必要时进行走访调查，避免再次违法犯罪情况的发生。五、结语

    本文阐述了社区矫正的相关概念和现状，讨论了在充分运用大数据分析的基础上，对社区矫正对象频繁出没、同行碰撞、特殊人员聚集和昼伏夜出等方面进行预测预警，一方面可以解决目前社区矫正工作人员紧缺和监管手段匮乏的难题，另一方面也充分展示了向科技要警力的途径和方法。下一步的主要工作是在此基础上，将大数据分析与人工智能、移动互联和物联网技术进一步交互融合，对社区矫正对象的个人基础信息、肖像画像信息、定位监管信息、刑罚执行信息等数据进行选取和评价，通过相关算法对各评价指标赋权，进而得到社区矫正对象在不同阶段的综合性、可比性分析评估。

    参考文献：

    [1]陈瑜.社区矫正立法和制度建设的研究[D].华东政法学院，2006.

    [2]司法部.全国累计接受社区矫正对象已达478万[EB/OL].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1654136540391166278&wfr=spider&for=pc.

    [3]姜爱东.《社区矫正法》具有里程碑意义[J].人民调解，2020（2）：10-13.

    [4]新浪新闻.司法部：累计解除社区矫正对象411万[EB/OL].http：//news.sina.com.cn/o/2019-12-28/doc-iihnzhfz8877602.shtml.

    [5]张妍.浅谈我国社区矫正制度的现状和完善[J].法制与经济（中旬），2012（11）：26-27.

    [6]社区矫正术语（SF/T 0055-2019）.中华人民共和国司法行政行业标准[S].

    [7]赵哲峰.基于语义分析方法的视频流媒体大数据技术研究[D].太原理工大学，2013.

    [8]李凤念.大数据时代高校图书馆受到的挑战及其发展对策[J].农业图书情报学刊，2014（3）：80-83.

    [9]吴少莹.大数据分析对于精细化网络运营的价值探索[J].数字化用户，2018（28）.

    [10]赵晓林.大数据、人工智能等新一代信息化技术在社区矫正工作中的应用探讨[C].贵州省消防协会、贵州省安全技术防范行业协会.2019贵州社会公共安全高端论坛优秀论文集.贵州省消防协会、贵州省安全技术防范行业协会：贵州金盾工程科技研究所，2019：111-117.

    [11]郭兆轩，赵怡高，任锡杰，原智，吴梓豪.基于大数据的社区服刑人员监管和再犯罪预防研究[J].电脑知识与技术，2017，13（13）：3-4+6.