許華孚

(臺灣中正大學(xué)犯罪防治學(xué)系，嘉義60003)

大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢以及在犯罪防治領(lǐng)域之應(yīng)用

許華孚

(臺灣中正大學(xué)犯罪防治學(xué)系，嘉義60003)

大數(shù)據(jù)的發(fā)展不僅代表巨量數(shù)據(jù)、信息先進技術(shù)、龐大商機，它更是一套解決問題、改造世界、探索未來的新穎觀念與科學(xué)應(yīng)用的有效方法。大數(shù)據(jù)是一套系統(tǒng)化、標(biāo)準化及科學(xué)化的復(fù)雜概念，包括商業(yè)與管理的專業(yè)，需具備計算機儲存的字節(jié)概念，以及網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、系統(tǒng)管理等專業(yè)知識，具有巨量性、實時性、多樣性、變異性、不確定性與復(fù)雜性的特征。大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域跨足于金融管理、零售通路、疾病預(yù)防、醫(yī)療保健、節(jié)約能源、交通運輸、人文教育等技術(shù)，甚至可擴及救災(zāi)及人道求援等社會層面。就犯罪防治研究的學(xué)術(shù)領(lǐng)域而言，未來大數(shù)據(jù)應(yīng)用將日益深化。目前利用大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析臺灣犯罪之現(xiàn)況，以監(jiān)測社會犯罪事件發(fā)生現(xiàn)況，實時發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險犯罪人口特征、犯罪的模式，以及提供實時的相關(guān)措施與對策，來防治并減少犯罪事件以及民眾被害的可能性。因此，隨著大數(shù)據(jù)年代的風(fēng)起云涌，引領(lǐng)另一波信息權(quán)的革命、創(chuàng)新之際，我們必須以審慎思維，正視可能產(chǎn)生的潛藏危機，包括傳統(tǒng)專家權(quán)威的式微、大數(shù)據(jù)人才培育缺口、個人隱私權(quán)侵害、網(wǎng)絡(luò)犯罪問題等等議題產(chǎn)生。另外，在犯罪防治領(lǐng)域的未來研究，我們更加體驗在數(shù)據(jù)爆發(fā)增長的年代，如何善用現(xiàn)存數(shù)據(jù)的重要性，如何強化各項軟硬件的數(shù)據(jù)截取與分析能力、提升研究人員在數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的相關(guān)訓(xùn)練，如何提高大型數(shù)據(jù)的獲取、處理及分析能力，使得犯罪防治研究工作能盡快與新的科技接軌，讓研究更為精確、更具預(yù)見性及全面性，以保持研究的前端領(lǐng)先。

大數(shù)據(jù);大數(shù)據(jù)應(yīng)用;犯罪防治研究

一、前言

人類史上的幾項重大發(fā)明，屢屢引領(lǐng)文明躍進，隨著20世紀末計算機問市，引領(lǐng)全球邁向另一場信息革命以及帶動網(wǎng)絡(luò)信息蓬勃發(fā)展，當(dāng)傳輸速度與儲存技術(shù)不斷向上躍升，一場跨越政府與民間企業(yè)的全球大數(shù)據(jù)(Big Data)應(yīng)用革命正席卷而來，不僅走入你我世界、改變眾人生活，更影響交易模式與政府決策思維。2014年6月英國Oxford大學(xué)網(wǎng)絡(luò)研究所教授及“大數(shù)據(jù)”作者Mayer－Schn berger，應(yīng)邀來臺灣專題演講指出，過去20年資料成長100倍，2000年后進入數(shù)字數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)搜集、處理、分析比過去容易，已逐漸改變?nèi)蚋鲊恼呒案餍袠I(yè)的經(jīng)營走向。①引自《經(jīng)濟日報》社論，《大數(shù)據(jù)發(fā)展的機會與挑戰(zhàn)》，2014－06－17，http://www．cdnews．com．tw。

隨著前述網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的極速發(fā)展，帶動了云端運算服務(wù)的盛行，大家都能感受世界正快速變動，大數(shù)據(jù)即是未來信息革命中衍生的接續(xù)效應(yīng)，這股浪潮正在重塑我們的生活，改變?nèi)藗児ぷ骱退伎挤绞?徐承佑，2014)。近來云端技術(shù)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用已深植日常生活，更遑論商業(yè)的前端應(yīng)用，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用范疇已逐漸跨越政府、產(chǎn)業(yè)、學(xué)術(shù)領(lǐng)域，包括法規(guī)政策、創(chuàng)新服務(wù)、基礎(chǔ)通訊、醫(yī)學(xué)信息、智能制造、零售通路、交通運輸與物流管理、智能電網(wǎng)各種領(lǐng)域(潘人豪，2015)。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展不僅代表巨量數(shù)據(jù)、信息先進技術(shù)、龐大商機，它更是一套解決問題、改造世界、探索未來的新穎觀念與科學(xué)應(yīng)用的有效方法。因此，若從解決當(dāng)前犯罪問題的思維觀之，大數(shù)據(jù)亦代表改造犯罪環(huán)境、矯治潛在犯罪人、減少犯罪機會、解決犯罪問題，以及研議未來犯罪防治對策的無限機會與可能。是以，本文從大數(shù)據(jù)的剖析著手，逐次探討目前大數(shù)據(jù)的發(fā)展與應(yīng)用現(xiàn)況，最后導(dǎo)入犯罪預(yù)防實務(wù)與對策應(yīng)用。在日漸崛起的大數(shù)據(jù)年代，犯罪防治觀念與做法必須與時俱進，適時渠引創(chuàng)新科技的知識活水，讓犯罪防治在實務(wù)與學(xué)術(shù)領(lǐng)域均能更上層樓，再登高峰。

二、大數(shù)據(jù)的義涵

鑒于大數(shù)據(jù)概念深奧難懂，又各方見解不一，因此，我們先以幾個深入淺出的概念，勾勒輪廓樣貌，讓復(fù)雜抽象的概念更加淺顯易懂。

(一)名稱由來

考究現(xiàn)有文獻，“Big Data”一詞最早于2010年由IBM計算機公司提出，譯成中文或稱“海量資料”、“巨量資料”，又稱“大數(shù)據(jù)”。目前相關(guān)文獻大致以“大數(shù)據(jù)”為通用，也因此為本文所采用。

(二)開發(fā)潛力

以下引用二位學(xué)者的精辟見解，即可清楚了解大數(shù)據(jù)本身具備的開發(fā)潛力。

1．“大數(shù)據(jù)好比產(chǎn)業(yè)的新石油，數(shù)據(jù)媲美原油，但需經(jīng)過精煉才能突顯價值，或否難以直接使用。”(Clive Humby，DunnHumby)

2．“這是我們在經(jīng)濟發(fā)展上，首次必須仰賴的重要能源(信息Information)，它不僅具有回收利用價值，更具備再生功能。我們必須善加利用，否則會被這些龐大數(shù)據(jù)所淹沒。”(John Naisbitt)

(三)數(shù)據(jù)元素

大數(shù)據(jù)五項信息科技(information technology)趨勢的其中一項。

(四)基本特性

綜整陳柏宇(2014)、Shaun Connolly(2012)見解，以及IBM、①IBM，為企業(yè)海量數(shù)據(jù)賦予意義，http://www－01．ibm．com/software/tw/data/bigdata/。neubrain、②Neubrain，supercharge your business with analytic，http://www．neubrain．com/TechnologyCapabilities/Big－Data－Analytics．wikipedia③Wikipedia，the free encyclopedia，Big Data，http://en．wikipedia．org/wiki/Big_data．等官方網(wǎng)頁所賦予意義，認為大數(shù)據(jù)應(yīng)具備5V與1C六項特性:

圖1 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的來源說明(Mark Myers，2010)

圖2 大數(shù)據(jù)的基本特性圖

1．巨量性(volume)。大數(shù)據(jù)特色在于“龐大”，無論政府機構(gòu)、民間企業(yè)以及實時性感應(yīng)偵測器等數(shù)據(jù)多元而巨大，很容易上達數(shù)“兆位元組TB”(TeraBytes)，甚至“拍字節(jié)PB”(PetaBytes)。當(dāng)前每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已達2Zettabyte(ZB)，即約Gigabyte(GB)單位的一兆倍。人們每天約制造2．5兆位數(shù)據(jù)，過去兩年建立的數(shù)據(jù)占現(xiàn)今世界總量90%。由于數(shù)據(jù)龐大復(fù)雜，致難以利用傳統(tǒng)方式處理，必須透過新的硬件與演算系統(tǒng)加以管理分析，以為人類所能解讀(陳柏宇，2014)。

2．實時性(Velocity)。大數(shù)據(jù)通常具有時效性，一旦串流到運算服務(wù)器就須立即使用，實時才能發(fā)揮高價值。由于數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度不斷躍升，越多的數(shù)據(jù)會透過網(wǎng)絡(luò)或傳感器實時記錄、傳遞與儲存，必須應(yīng)用高效率及自動化運算系統(tǒng)，如串流運算(Streams Computing)才能進行分析。民間業(yè)者為創(chuàng)造更高利潤，將致力于縮短搜集與分析處理時間。

3．多樣性(Variety)。大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)范疇不僅止于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，尚包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文字、音頻、視訊、點擊串流、日志文件等，而數(shù)據(jù)依組合性質(zhì)可分“結(jié)構(gòu)化(structured)”、“半結(jié)構(gòu)化(semistructured)”、“準結(jié)構(gòu)化(quasi－structured)”和“非結(jié)構(gòu)化(unstructured)”等四類型，預(yù)測未來大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)將有高達90%以上屬后三類形態(tài)數(shù)據(jù)。

4．變異性(Variability)。這是關(guān)于由“誰”來主導(dǎo)分析資料的關(guān)鍵問題。不同目的與背景的人，在相同時間所作分析會產(chǎn)生南轅北轍的結(jié)果，會嚴重妨礙數(shù)據(jù)管理與分析的正確性。

5．不確定性(Veracity)。由于數(shù)據(jù)在搜集、儲存與分析過程中，可能因摻雜人為欺騙或操作錯誤，抑或因演算系統(tǒng)的失準等，致使大數(shù)據(jù)分析存在“不準確(Veracity)”的特性(胡世忠，2013)。因此，搜集數(shù)據(jù)的質(zhì)量良莠不齊，數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)就會出現(xiàn)不一致(inconsistencies)、不完整(incompleteness)、不明確(ambiguity)，以及延宕、造假(deception)、形態(tài)相近(model approximations)等瑕疵。

6．復(fù)雜性(Complexity)。數(shù)據(jù)管理會是一個非常復(fù)雜的過程，特別是當(dāng)大量的數(shù)據(jù)分別來自多個來源時。相關(guān)數(shù)據(jù)必須經(jīng)由截取(grasp)、連結(jié)(connected)、分類(correlated)、傳輸，最后被適當(dāng)歸類儲存，這是處理龐大信息過程的“復(fù)雜性”。

(五)基本的定義

大數(shù)據(jù)是一套系統(tǒng)化、標(biāo)準化及科學(xué)化的復(fù)雜概念，包括商業(yè)與管理的專業(yè)，需具備計算機儲存的字節(jié)概念，以及網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、系統(tǒng)管理等專業(yè)知識。為使復(fù)雜概念轉(zhuǎn)為系統(tǒng)化、簡單化解釋，本文引用Jaap Bloem等原著《解讀大數(shù)據(jù)分析》(No more Secrets with Big Data Analytics，2013)圖例釋義為范本，化約以下公式“大數(shù)據(jù)(Big Data)=事務(wù)處理(Transaction)+互動(Interactions)+觀測(Observations)”，闡釋大數(shù)據(jù)義涵精髓。

圖3 大數(shù)據(jù)釋義圖

本文特別將圖例中重要詞匯(Specialized Terminology)充分賦予正解，使其意義更易解讀。所謂企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)(ERP)①Enterprise Resource Planning，企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)，簡稱ERP。以推動MRP，MRPⅡ著名的美國生產(chǎn)及存貨管理協(xié)會(APICS)近年又改稱為“資源管理的教育協(xié)會”在其1995第8版辭典給予“企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)(ERP)”批注如下:“一個會計導(dǎo)向的信息系統(tǒng)用來確認和規(guī)劃為了接受、制造、運送和結(jié)算客戶訂單所需的整個企業(yè)的資源?！盓RP系統(tǒng)應(yīng)具備基本數(shù)據(jù)與管理維護、庫存管理、采購進貨管理、配銷管理、財務(wù)管理、人資/事務(wù)管理、生產(chǎn)管理與決策支持管理等功能。不同業(yè)者會有不同ERP系統(tǒng)，例如外銷型產(chǎn)業(yè)需要進出口管理系統(tǒng)、多角貿(mào)易管理系統(tǒng)、買賣流通業(yè)的門市專柜系統(tǒng)等(曾渙釗，2006)。、供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)(SCM)②Supply Chain Management，供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)，簡稱SCM，系指滿足一定客戶服務(wù)水平的條件下，為了使整個供應(yīng)鏈系統(tǒng)成本達到最小而把供貨商、制造商、倉庫、配送中心和管道商等有效地組織在一起來進行的產(chǎn)品制造、轉(zhuǎn)運、分銷及銷售的管理方法。供應(yīng)鏈管理包括計劃、采購、制造、配送、退貨五大基本內(nèi)容。SCM能為企業(yè)增加預(yù)測的準確性，減少庫存和工作流程周期，以及降低供應(yīng)成本;同時提高發(fā)貨供貨能力和生產(chǎn)率，加快市場響應(yīng)速度。隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，越來越多的企業(yè)開始利用網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)SCM(陳國權(quán)，2013)。、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)CRM③Customer Relationship Management System，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，簡稱CRM，系透過營銷自動化及銷售自動化，讓企業(yè)主掌握客戶動態(tài)及市場策略，進而鎖定銷售目標(biāo)及擬定最佳的營銷策略，達成精準營銷及有效銷售。經(jīng)由服務(wù)自動化的完整服務(wù)流程，達成滿意服務(wù)及主動追蹤。同時，透過整合自動化的前后貫通，將售前及售后進行緊密整合，提供以客戶為尊的360度全方位管理，有效提升企業(yè)的競爭力與獲利率。和事務(wù)的Web應(yīng)用程序等均為商業(yè)貿(mào)易中信息處理系統(tǒng)的典型例子，這些高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，通常被存儲在SQL④Structured Query Language，結(jié)構(gòu)化查詢語言，簡稱SQL，是一種特殊目的之程序語言，用于數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準數(shù)據(jù)查詢語言，IBM公司最早使用在其開發(fā)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中。1986年10月，美國國家標(biāo)準學(xué)會對SQL進行規(guī)范后，以此作為關(guān)系式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的標(biāo)準語言(ANSI X3．135－1986)，1987年得到國際標(biāo)準化組織的支持成為國際標(biāo)準。不過各種通行的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在其實踐過程中都對SQL規(guī)范作了某些編改和擴充，因此，實際上不同數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)間的SQL不能完全互通(維基百科)。數(shù)據(jù)庫。而互動(Interactions)代表客戶端與商務(wù)的往來或與公司的交流互動;網(wǎng)絡(luò)日志(Web Logs)、客戶端點擊匯流 (User Click Stream)、社會互動(Social Interactions)和回饋(Feeds)以及客戶端訊息內(nèi)涵(User Generated Content)等信息系統(tǒng)都潛藏著與顧客端互動的豐富信息。

三、大數(shù)據(jù)發(fā)展與應(yīng)用現(xiàn)況

1965年，英特爾創(chuàng)始人之一摩爾指出，未來網(wǎng)絡(luò)計算機發(fā)展大致每隔1至2年，等面積集成電路的晶體管將增加一倍，即計算速度提高一倍，同等計算，成本降低一半。經(jīng)過近50年的實踐，驗證了摩爾先生的預(yù)測，即所謂“摩爾定律(Moore’s Law)”。⑤引自IBM－Lib，摩爾定律(Moore＇s Law)，http://wiki．mbalib．com/zh－tw/%E6%91%A9%E5%B0%94%E5%AE%9A%E5% BE%8B。計算機、手機和網(wǎng)絡(luò)科技的高速發(fā)展，使得大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，包括音頻、視頻、圖片、文本等得以保存，并轉(zhuǎn)化為可供分析的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用因此水到渠成(袁衛(wèi)，2014)。因此，有人將大型計算機的出現(xiàn)視為第一波科技浪潮，第二波為個人計算機問世，第三波是網(wǎng)絡(luò)及社群媒體的出現(xiàn)，而巨量數(shù)據(jù)分析則被稱為第五波科技浪潮。1994年1月25日白宮在國情咨文中提出“信息高速公路”(Information highway)被視為進入網(wǎng)絡(luò)時代的里程碑(蘭夢，2006)。2012年由美國政府開啟“大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展計劃”(Big Data Research and Development Initiative)被視為進入大數(shù)據(jù)時代最具指針性事件。歐盟各國陸續(xù)開放政府資料，2012年聯(lián)合國發(fā)布大數(shù)據(jù)報告，掀起全球研究和應(yīng)用熱潮。誠如Wikipidia所言，在信息爆炸的數(shù)字數(shù)據(jù)(digital data)年代，我們大抵經(jīng)歷消息年代(information era)、社會年代(social era)、大數(shù)據(jù)年代(big data era) (Jaap Bloem，2013)。以下分列各國政府、我國臺灣地區(qū)與民間在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面的發(fā)展，讓我們更加深入理解大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實際現(xiàn)況。

(一)政府部門的政策發(fā)展

政府扮演公共政策與執(zhí)行的服務(wù)角色，在政策形成與執(zhí)行過程中，需要搜集大量信息以供分析，讓各種施政更貼近民意與現(xiàn)實，借以實現(xiàn)減少決策錯誤、精節(jié)預(yù)算經(jīng)費及提升行政效能之目的。這些數(shù)據(jù)每天會在行政體系中不斷被應(yīng)用，包括交通運輸、國防外交，國家安全，犯罪預(yù)防、會計經(jīng)理、環(huán)境管理以及社會服務(wù)等事項。“他山之石可以攻玉。”以下綜合介紹世界上幾個先進國家及地區(qū)對于大數(shù)據(jù)的發(fā)展與應(yīng)用情況，以為參考。

1．美國

盱衡美國的大數(shù)據(jù)發(fā)展與應(yīng)用，非但為最早發(fā)現(xiàn)和使用的國家，更在全球居于領(lǐng)先地位。2009年美國聯(lián)邦政府即將大量資料公布在中央信息交換庫網(wǎng)站(Data．gov)供民眾閱覽，此亦說明政府必須制定“證據(jù)導(dǎo)向”的公共政策，以提升決策質(zhì)量與效率。2013年5月9日，奧巴馬總統(tǒng)簽署第13642號總統(tǒng)行政令，要求在隱私與國家機密安全前提下，將數(shù)據(jù)公開納入政府義務(wù)范圍。①the white house president Barack obama，Executive Order－Making Open and Machine Readable the New Default for Government Information，The White HouseOffice of the Press Secretary，May 09，2013．

2012年3月，奧巴馬政府投資2億美元實施“大資料研究和發(fā)展計劃”(Big Data Research and Development Initiative)，84個子計劃涵蓋國防、醫(yī)療、教育、能源、交通運輸、國土安全、商業(yè)、科學(xué)、工業(yè)等應(yīng)用領(lǐng)域。為因應(yīng)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新領(lǐng)域的商機，Intel與 MIT頂尖大學(xué)結(jié)盟成立“Science and Technology Center for Big Data”，投入大數(shù)據(jù)核心技術(shù)開發(fā);產(chǎn)業(yè)界IBM及GE亦發(fā)展特定領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用(張進福，2014)。

該計劃涉及美國國家科學(xué)基金、美國能源部、美國國防部等6個聯(lián)邦部門，經(jīng)費超過2億美元。譬如能源部試圖通過先進計算科技研發(fā)，提供2500萬美元基金建立數(shù)據(jù)管理、分析和應(yīng)用等單位;國防部科研項目集中在情報、偵查、網(wǎng)絡(luò)間諜等方面，匯集傳感器、感知能力及建立自治系統(tǒng)，實現(xiàn)操作和決策自動化(文洋，2014)。2014年5月1日，美國白宮發(fā)表《2014年大數(shù)據(jù)白皮書》，②Executive Office of the President，BIG DATA:SEIZING OPPORTUNITIES，PRESERVING VALUES，The white house Washington MAY 1 2014．視大數(shù)據(jù)為“未來的新石油”，傾國家資源全力發(fā)展相關(guān)應(yīng)用和管理，借以強化國家整體競爭力。顯然，大數(shù)據(jù)不止是一個詞匯，更是一門技術(shù)，是一個產(chǎn)業(yè)時代，更代表大國趨起與競爭的基礎(chǔ)條件。

2．亞太地區(qū)

亞太地區(qū)的新加坡政府與 GE已共同成立“Big Data Innovation Center”，協(xié)助企業(yè)發(fā)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用(張進福，2014)。韓國積極制定有關(guān)大資料發(fā)展戰(zhàn)略，將其視為“國家意志”的科技項目，投資2億美元預(yù)算，企圖在2013至2017年間打造為國家重大工程。而為將韓國首都打造成為信息匯流中心，更推出“首爾開放數(shù)據(jù)廣場”，為廣大的網(wǎng)絡(luò)用戶提供十大類公共數(shù)據(jù)信息，首爾市2011年提出“智慧首爾2015”計劃，主要推動“利用大數(shù)據(jù)解決市民小煩惱”(張潤達，2014)。

日本在2013年6月，由安倍內(nèi)閣公布新IT戰(zhàn)略“創(chuàng)建最尖端IT國家宣言”，闡述2013至2020年間以開放公共數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)為核心，將日本建設(shè)成為“世界最高水平的信息產(chǎn)業(yè)應(yīng)用技術(shù)社會”。2021年將政府信息轉(zhuǎn)為云端計算，減少三成運行成本，同時加速地方政府完成系統(tǒng)云端化。③引自免費論文下載中心，《日本大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r及未來發(fā)展趨勢》，http://big．hi138．com/jisuanji/hulianwangyanjiu/201410/456533．a(chǎn)sp#．VPGUDfmUfuI。中國政府在美國提出“大資料研究和發(fā)展計劃”的2012年也核批“十二五國家政務(wù)信息化建設(shè)工程規(guī)劃”，總投資額估計在幾百億，計有人口、法人、空間、宏觀經(jīng)濟和文化等五大資源庫的五大建設(shè)工程。廣東率先啟動大資料戰(zhàn)略推動政府轉(zhuǎn)型，北京正積極探索政府公布大資料供社會開發(fā)，上海也啟動大資料研發(fā)三年行動計劃。④引自CITIF，《2014我國大數(shù)據(jù)發(fā)展分析報告》，http://www．citif．org．cn/zlyj/5a79a0314a954199014b250f1cbc2d42－1．html。為根植大數(shù)據(jù)教育，培養(yǎng)高等應(yīng)用人才，國家工信部與大學(xué)研究機構(gòu)，聯(lián)手成立大數(shù)據(jù)研究中心(張進福，2014)。

3．歐洲

歐洲方面，Oxford的大數(shù)據(jù)中心專注在藥物的開發(fā)(張進福，2014)。英國實施“開放數(shù)據(jù)”項目，建立“數(shù)據(jù)英國”網(wǎng)站用于數(shù)據(jù)公開，2014年英國宣布建立圖靈大數(shù)據(jù)研究院，確保英國未來大資料發(fā)展在經(jīng)濟和社會中處于領(lǐng)導(dǎo)地位。法國政府為促進大數(shù)據(jù)發(fā)展，將培養(yǎng)新興企業(yè)、軟件制造商、工程師、信息系統(tǒng)設(shè)計師等為目標(biāo)，開展一系列的投資計劃。法國政府“數(shù)字化路線圖”計劃，大力支持大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略性新技術(shù)，投入3億歐元資金用于推動大資料領(lǐng)域的發(fā)展。而法國生產(chǎn)振興部部長Arnaud Montebourg、數(shù)字經(jīng)濟部副部長Fleur Pellerin和投資委員Louis Gallois在第二屆巴黎大資料大會結(jié)束后的第二天，共同宣布1150萬歐元投資案，用于支持7個未來投資項目。法國政府開展系列投資計劃培養(yǎng)新興企業(yè)、軟件制造商、工程師、信息系統(tǒng)設(shè)計師，通過發(fā)展創(chuàng)新性解決方案，并用于實踐，促進法國在大資料領(lǐng)域的發(fā)展;法國還利用大數(shù)據(jù)推動其智能城市建設(shè)，實現(xiàn)降低城市管理成本或提升城市居民生活質(zhì)量的目標(biāo)(張潤達，2014)。

4．我國臺灣地區(qū)發(fā)展現(xiàn)況

(1)地區(qū)的行動

反觀臺灣地區(qū)對于大數(shù)據(jù)的未來發(fā)展，始終未提出策略白皮書。唯2014年6月13日馬英九接見Mayer－Schnberger教授時表示:“臺灣科技產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型尚未完成，大數(shù)據(jù)投資力道仍嫌不足?！?014年12月8日，臺灣地區(qū)祭出科技三箭，其中兩箭與數(shù)據(jù)相關(guān):一是開放資料，二則發(fā)展大數(shù)據(jù)，指派信息專長的張善政規(guī)劃，半年內(nèi)憑借“開放數(shù)據(jù)”、“大數(shù)據(jù)”與“群眾外包”讓民眾有感。加速大數(shù)據(jù)應(yīng)用，絕對是現(xiàn)階段臺灣地區(qū)科技發(fā)展重要策略。期許臺灣地區(qū)未來透過大數(shù)據(jù)應(yīng)用，精準計算民眾需求與前瞻施政，提升行政效能。

(2)學(xué)術(shù)的發(fā)展

2013年7月17日“東吳大學(xué)”率先成立校級“海量資料分析研究中心”;2014年元智大學(xué)獲成立“大數(shù)據(jù)與數(shù)字匯流創(chuàng)新中心”，成為目前臺灣地區(qū)第一個專以探討“大數(shù)據(jù)”及“數(shù)字匯流創(chuàng)新”為重點的學(xué)術(shù)研究單位，2014年8月1日發(fā)行“大數(shù)據(jù)匯流電子報”，截至2015年1月已發(fā)行4期。此外，“輔仁大學(xué)”等，相繼成立大數(shù)據(jù)相關(guān)分析學(xué)分學(xué)程，強調(diào)結(jié)合信息、管理、云端運算(Cloud Computing)、數(shù)據(jù)倉儲 (Data Warehousing)及數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)的跨學(xué)科領(lǐng)域。未來大數(shù)據(jù)將如綠能科技，是學(xué)界必然趨勢，希望借由學(xué)術(shù)創(chuàng)新研究，讓臺灣地區(qū)在大數(shù)據(jù)研發(fā)方面逐步成為頂尖研究中心。

(二)應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展

近來大數(shù)據(jù)發(fā)展不僅進入商事貿(mào)易，更影響諸多行業(yè)，也被視為提升產(chǎn)業(yè)競爭及政府效能的關(guān)鍵技術(shù)，國際均積極投入大數(shù)據(jù)的研究與應(yīng)用(張進福，2014)。然企業(yè)經(jīng)營以追求利潤為宗旨，與政府以民為本、強調(diào)廉能與效率，有著涇渭分明的本質(zhì)不同。誠如哈佛商業(yè)評論所言，大數(shù)據(jù)本質(zhì)系“一場管理變革”，需要改善整體管理模式及技術(shù)整合，方能發(fā)揮作用。應(yīng)用領(lǐng)域跨足金融管理、零售通路、疾病預(yù)防、醫(yī)療保健、節(jié)約能源、交通運輸、人文教育等技術(shù)，甚至可擴及救災(zāi)及人道求援等社會層面。

以下綜整大數(shù)據(jù)在各項領(lǐng)域應(yīng)用的典型案例，借以窺探大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)貌。

圖4 美國流感疫情－google估測病例數(shù)

1．疾病預(yù)防

談到大數(shù)據(jù)在疾病預(yù)防的實務(wù)，現(xiàn)有文獻中最廣為引用者莫過于 Viktor Mayer－Schnberger (2013)所著《大數(shù)據(jù):巨量資料掀起生活、工作和思考方式的全面革新》(Big Data:A Revolution That Will Transform How We Live，Work，and Think)一書，書籍的前幾頁即舉例Google成功應(yīng)用搜尋詞匯，預(yù)測流感的案例。讓讀者迅速感受大數(shù)據(jù)的影響—美國官方傳統(tǒng)追蹤疫情擴散方式，乃靠搜集醫(yī)師出診數(shù)據(jù)來推估，因一般民眾覺得身體不舒服，通常會過幾天才就醫(yī)，通報流程亦需時間，故掌握疫情速度仍慢了約1至2周;Google則發(fā)表了另一種追蹤方法，挑出美國最常使用的5，000萬個搜尋字詞，再與疾管局2003年至2008年間流感疫情比對，發(fā)現(xiàn)可利用其中45個搜尋字眼(例如“止咳退燒”)，搭配某數(shù)值模型，成功預(yù)測2009年冬季流感傳播，甚至特定地區(qū)和州。若善用本套軟件，可省卻搜集數(shù)據(jù)、采集檢體的麻煩，僅利用每天大量搜尋紀錄，就可精準而實時掌握疫情擴散與介入，如盡早發(fā)布警訊、隔離、調(diào)度醫(yī)療資源。

2．交通運輸

大數(shù)據(jù)已廣泛應(yīng)用在解決復(fù)雜交通環(huán)境上，由于車輛LBS定位可精確分析特定時間的車輛通行體量與速率，提供主管部門疏導(dǎo)、調(diào)度與管制預(yù)測，同時提醒用路人避開尖峰與擁塞路段、改善運輸環(huán)境。美國衛(wèi)星導(dǎo)航領(lǐng)導(dǎo)品牌TomTom利用監(jiān)測的八千萬支移動電話，一百萬臺TomTom Live衛(wèi)星導(dǎo)航機在路面移動速度，搭配RDS－TMC道路信息系統(tǒng)建構(gòu)實時數(shù)據(jù)庫，透過GPRS實時信息，如某路段平均速度、紅綠燈切換頻率、路段不同時段的平均速度、道路施工及事故等，以每兩分鐘一次的頻率及時推播衛(wèi)星導(dǎo)航機?？蛻糁灰褂肁pple iphone或是 Android phone上的 TomTom導(dǎo)航app，提供駕駛?cè)藘?yōu)化路徑、節(jié)省時間，即便身陷車陣亦可精準預(yù)測延誤時間，根據(jù)統(tǒng)計系統(tǒng)平均可節(jié)省15%行車時間。①TOMTOM，ANNUAL REPORT 2014，Available at:http://annualreport2014．tomtom．com/management－board－report/business－and－financial－review－by－business－unit。

圖5 google流感預(yù)測統(tǒng)計技術(shù)應(yīng)用

圖6 紐約曼哈頓的實時路況數(shù)據(jù)，借由Real－time路況數(shù)據(jù)系統(tǒng)協(xié)助駕駛?cè)吮荛_擁塞或施工路段

3．醫(yī)療保健

大數(shù)據(jù)在臨床診斷、遠程監(jiān)控、藥品研發(fā)的應(yīng)用已有長足進步。以大陸為例，目前已有十余座城市開展數(shù)字醫(yī)療，醫(yī)療的病歷、影像、遠程醫(yī)療等都制造大量數(shù)據(jù)，形成電子病歷及健康管理檔案?；谶@些海量數(shù)據(jù)，醫(yī)院能精準分析病癥、治療費用和療效數(shù)據(jù)，避免過度及副作用較大的治療，更可用于遠程監(jiān)護，對慢性病進行管理。2014年6月21日富山大學(xué)附屬醫(yī)院中川啟教授在第17屆全日本醫(yī)療信息學(xué)會春季學(xué)術(shù)大會上談到，該大學(xué)附屬醫(yī)院應(yīng)用近9年積累的1700萬件病例和14300萬件用藥處方及300萬件病名，協(xié)助醫(yī)師分析最佳處方。①引自論文免費下載中心，《日本大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r及未來發(fā)展趨勢》，http://big．hi138．com/jisuanji/hulianwangyanjiu/201410/456533．a(chǎn)sp#．VPMRT_mUfuI。

圖7 最短路徑與過去實際路徑時間比較表(左圖為最短路徑規(guī)劃，右圖為真實用路時間歷史紀錄，可清楚看到紅綠燈的多寡頻率以及真實行駛速度。)

4．監(jiān)督施政

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不如想象中復(fù)雜。美國南佛州《太陽哨兵報》(South Florida Sun－Sentinel)記者羅已克斯汀，為調(diào)查警察超速，向當(dāng)?shù)亟煌ü芾聿块T申請110萬筆警車通過高速公路收費站記錄。數(shù)據(jù)經(jīng)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析，竟發(fā)現(xiàn)3900輛警車在13個月的時間里共發(fā)生了5100多次的超速行駛記錄(比對同部警車所行駛的兩站間距離，再除以通過時間，換算平均速率)，而進一步篩選分析又發(fā)現(xiàn)，超速時間竟然大部分都發(fā)生在上下班時間，因此獲得警車超速行駛大致上非因公務(wù)。新聞刋載后引發(fā)輿論關(guān)切，涉案的12個部門近800名警察受到糾正或懲處。本案說明，大數(shù)據(jù)應(yīng)用其實可以很簡單，不如想象中復(fù)雜，數(shù)字數(shù)據(jù)加上簡單公式，就能發(fā)掘潛藏中的問題，唯需正確數(shù)據(jù)和精確運算。

5．人道救援

早在2010年IBM正式創(chuàng)“大數(shù)據(jù)(Big Tata)”一詞前，類似大數(shù)據(jù)、云端服務(wù)案例已陸續(xù)出現(xiàn)。2007年東非肯尼亞(Kenya)共和國總統(tǒng)大選，爭議引發(fā)全國暴動，約1300人喪生、35萬人離開家園。

當(dāng)時由一群程序設(shè)計師與網(wǎng)絡(luò)團體聯(lián)合展開名為“Ushahidi”計劃，②Ushahidi是肯亞當(dāng)?shù)豐wahili語言，系指證詞(testimony)之意，計劃主要內(nèi)涵系開發(fā)一種網(wǎng)絡(luò)平臺，用戶可將影像訊息實時上傳。使用者可透過手機簡訊(SMS，Short Message Service)或網(wǎng)站進行影像實時上傳，復(fù)經(jīng)Google map標(biāo)定位置，適時揭露地區(qū)實況，尋得國際援助。2008年后Ushahidi計劃常用于類似國際人道求援，提供多國用于重大事件通報與群眾標(biāo)記(crowdmapping)平臺，如2010年海地(Republic of Haiti)大地震與2011年日本東北大地震追蹤標(biāo)記，創(chuàng)下高達60萬姓名信息標(biāo)記紀錄，堪為短時間人道援助信息搜集與匯整成功案例(潘人豪，2015)。

圖8 政府軍隊進行武力鎮(zhèn)壓

(三)未來發(fā)展

隨著2014年5月1日美國白宮發(fā)表《2014年大數(shù)據(jù)白皮書》，列入國家戰(zhàn)略方計后，各先進國家紛紛迎頭趕上，相繼提出國家發(fā)展政策。民間應(yīng)用產(chǎn)業(yè)更是躍躍欲試，2014年12月 Apple與IBM正式宣布推出企業(yè)版 MobileFist App，提供IBM的大數(shù)據(jù)企業(yè)用戶可使用iPhone與iPad存取IBM的云端大數(shù)據(jù)分析工具與商業(yè)應(yīng)用軟件，讓大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的未來前景綻放。展望大數(shù)據(jù)的發(fā)展未來，將呈現(xiàn)以下八大趨勢:①Dcplus，《關(guān)鍵分享報》，《大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)和趨勢》(下)，http://dcplus．com．tw/mkt_academy/24847。

1．?dāng)?shù)據(jù)資源化，將成為最有價值的資產(chǎn);

2．大數(shù)據(jù)在更多傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)管理落地;

3．大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)商業(yè)智能化融合，行業(yè)定制化解決方案將涌現(xiàn);

4．?dāng)?shù)據(jù)將越來越開放，數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟將出現(xiàn);

5．大數(shù)據(jù)安全越來越受重視，大數(shù)據(jù)安全市場將愈發(fā)重要;

6．大數(shù)據(jù)促進智能化城市發(fā)展，為智能化城市的引擎;

7．大數(shù)據(jù)將催生一批新的工作崗位和相應(yīng)的專業(yè);

8．大數(shù)據(jù)在多方位改善我們的生活。

圖9 大數(shù)據(jù)未來發(fā)展?jié)搫輬D

四、犯罪防治領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用

犯罪預(yù)測和預(yù)防是犯罪防治研究領(lǐng)域的兩大課題，然而犯罪問題近來深受網(wǎng)絡(luò)科技發(fā)展的影響，個人計算機、手機透過網(wǎng)絡(luò)傳播，讓犯罪活動的觸角得以迅速串聯(lián)至世界各地，無遠弗屆的犯罪活動更趨向國際化、科技化及快速化發(fā)展，犯罪環(huán)境日趨多元復(fù)雜，引發(fā)層出不窮的新興犯罪問題，讓犯罪預(yù)防對策與實務(wù)日趨嚴峻。因此，面對今日的犯罪問題，我們必須具備更前瞻的思維、運用最新科技與嶄新研究方法來管理與應(yīng)用信息科技，包括信息的取得、分析與應(yīng)用，讓犯罪研究與實務(wù)工作能在充分科技的支持基礎(chǔ)下，緊緊掌握時代脈動、與時俱進。

在計算機信息的數(shù)字年代，大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的擴散效應(yīng)，不僅開啟犯罪防治學(xué)術(shù)研究的科技新門，為本節(jié)著墨重點，唯鑒于近來在治安維護的實務(wù)應(yīng)用亦有長足進步，本文特別列舉目前廣為犯罪防治實務(wù)應(yīng)用的“犯罪活動在線實時偵測”、“犯罪地點與形態(tài)的預(yù)測(GIS)”以及“監(jiān)視錄像系統(tǒng)”等三項科技，讓本節(jié)內(nèi)容更臻完整。

(一)犯罪防治研究的應(yīng)用

社會科學(xué)研究的本身受諸多條件限制，如量化研究的隨機抽樣，始終尚無法擺脫個人情緒、心理動機、抽樣誤差等質(zhì)疑和干擾;復(fù)社會科學(xué)領(lǐng)域的“研究倫理”意識抬頭，凡屬相關(guān)應(yīng)用研究，對于參與受試者的基本人權(quán)保護，已漸次列入“人文社會科學(xué)研究倫理審查委員會”(Institutional Review Board on Humanities＆Social Science Research)審查范疇，以降低對受試者的傷害與不平等對待。因此，未來犯罪防治的相關(guān)研究不得不另辟蹊徑，尋求更客觀可靠的分析數(shù)據(jù)，減少研究倫理的限制，同時提升研究結(jié)果的精確性。當(dāng)大數(shù)據(jù)所提供的分析，已經(jīng)可以直接定論“這是什么”的時候，未來大數(shù)據(jù)在社會科學(xué)研究的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)缪葜匾慕巧?/p>

顯然，就犯罪防治研究的學(xué)術(shù)領(lǐng)域而言，未來大數(shù)據(jù)應(yīng)用將日益深化，目前利用大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析臺灣犯罪之現(xiàn)況，以監(jiān)測社會犯罪事件發(fā)生現(xiàn)況，實時發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險犯罪人口特征、犯罪的模式，以及提供實時的相關(guān)措施與對策來防制，并減少犯罪事件以及民眾被害的可能性。以下茲就我國臺灣地區(qū)及其他國家犯罪統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫建置與應(yīng)用現(xiàn)況，以及重點摘要大數(shù)據(jù)在幾項犯罪類型的犯罪趨勢分析，最后綜整提出未來犯罪防治建言。

1．臺灣地區(qū)數(shù)據(jù)庫建置與應(yīng)用

現(xiàn)有的犯罪統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫包含刑事警察局臺閩刑案統(tǒng)計、監(jiān)獄個案資料、刑事司法部門施政滿意度分析等，但以上的數(shù)據(jù)庫皆缺乏統(tǒng)計上之效度、無法實時提供因應(yīng)策略，透過大數(shù)據(jù)將以上的數(shù)據(jù)庫之文件搜集與調(diào)查，以了解犯罪模式概況，且針對個案訪談了解受刑人之犯罪模式、電話調(diào)查機關(guān)之施政滿意度與效能，對于以上的調(diào)查分析提出適切的防治犯罪對策與政策建議。

2．其他國家數(shù)據(jù)庫建置與應(yīng)用

目前美國、英國、澳大利亞等國皆提供在線查詢犯罪現(xiàn)況的信息，其采用治安氣象圖分析犯罪問題，將犯罪現(xiàn)況呈現(xiàn)于地圖上，有利于警政單位了解熱點所在、掌握治安趨勢，同時可呈現(xiàn)警察逮捕犯人的數(shù)據(jù)，并利用治安氣象圖使警民皆能掌握犯罪狀況。因此，借由大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，可改善現(xiàn)有犯罪數(shù)據(jù)庫無法及時提供因應(yīng)策略的缺陷，可深入了解犯罪資料之防治意義，且可掌握犯罪之動機以及未來犯罪趨勢。

3．大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的應(yīng)用——犯罪趨勢分析

依據(jù)相關(guān)機關(guān)對違犯相關(guān)刑事法律所定義之犯罪發(fā)生數(shù)、犯罪率、犯罪嫌疑人數(shù)、破獲數(shù)等相關(guān)統(tǒng)計資料，分別加以分析說明，可以發(fā)現(xiàn)近10年之犯罪趨勢如下:

(1)公共危險罪:酒醉駕駛與肇事逃逸。過去十年(1993年至2002年)的公共危險罪案件嫌疑人數(shù)呈遞增的趨勢，以酒醉駕車和肇事逃逸增加的幅度最多。

(2)少年事件:青少年與兒童犯罪人口呈現(xiàn)成長的趨勢、虞犯人數(shù)大幅增加、毒品犯罪與妨害性自主罪逐年增加、以高年齡層的男性少年居多。過去十年(1993年至2002年)少年與兒童的犯罪人口有持續(xù)上升之趨勢。2002年少年與兒童之保護事件有10，637人，高達95%;虞犯人數(shù)有3，301人，創(chuàng)過去十年之新高;主要犯罪類型為盜竊罪25．11%、傷害罪24．27%、毒品犯罪11．40%、妨害性自主罪9．35%。其中毒品犯罪與妨害性自主罪則是逐年增加。

(3)犯罪者高齡化:嫌疑人數(shù)以及犯罪人數(shù)有高齡化之上升趨勢。近十年，高齡犯罪嫌疑人數(shù)和犯罪人數(shù)呈現(xiàn)上升的趨勢，其中以觸犯普通刑法較多，主要犯罪類型為公共危險罪、賭博罪、盜竊罪。

(4)女性再累犯:女性再累犯率上升趨勢較男性明顯、女性少年再累犯高于男性少年。2002年女性主要犯罪類型依序為以下非暴力性犯罪:違反毒品危害防制條例占19．35%、公共危險罪占15．41%、賭博罪占11．93%、盜竊罪占11．45%、詐欺罪占7．86%。近三年，女性再累犯率為69．12%，高于男性的再累犯率35．96%。女性少年再累犯以毒品危害防制條例和傷害罪之再犯率居多。最近一年之犯罪案件，根據(jù)2002年新收普通刑法案件，以公共危險罪案件最多，有90，028件(占30．05%)，其次為傷害罪有47，796件(占15．95%)、盜竊罪38，657件(占12．90%)及詐欺罪35，946件(占12．00%)。特別刑法案件，以違反毒品危害防制條例案件最多，計有66，712件(占70．44%)。起訴人數(shù)的前4名，以公共危險罪56，075人(26．93%)最高;毒品危害防制條例罪40，305人(19．35%)次之;盜竊罪23，169人(11．12%)排行第三;傷害罪20，004人(9．61%)，排行第四。

綜合上述，可以得知過去十年犯罪案件、最新的犯罪趨勢、受刑人特性等信息。大數(shù)據(jù)分析將可預(yù)測犯罪者的特性、預(yù)防可能的犯罪事件，以減少社會危險，并能及時提出最適切的犯罪對策與政策。

4．綜合建言

結(jié)合臺灣地區(qū)現(xiàn)有的犯罪案件數(shù)據(jù)庫、地區(qū)性的數(shù)據(jù)源、過去五年施政滿意度調(diào)查，發(fā)現(xiàn)未來犯罪防治政策建議為以下:

(1)提倡以知識和證據(jù)為基礎(chǔ)的刑事、矯正政策;

(2)提供適宜的性別意識與需求之處遇措施;

(3)高齡化犯罪者和受監(jiān)禁之高齡化犯罪者之處遇措施;

(4)毒品相關(guān)政策;

(5)酒后駕車和肇事逃逸的防治政策;

(6)少年犯罪的預(yù)防及處遇措施;

(7)以上網(wǎng)公告之司法判決書為主要分析數(shù)據(jù)，在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上，選定非性侵暴力犯罪為主要探討類型，就非性侵暴力犯罪之被告選定基礎(chǔ)特征，追蹤其再犯情形。

(二)犯罪防治實務(wù)的應(yīng)用

隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的快速發(fā)展，計算機、手機及網(wǎng)絡(luò)通訊等軟件應(yīng)用無所不在，個人日常生活中無論在線購物、通話通訊、網(wǎng)絡(luò)閱覽、網(wǎng)絡(luò)社交、在線影視娛樂等等活動軌跡，基本上已實現(xiàn)生活信息化的管理狀況，讓人們無一例外地生活在數(shù)字信息的網(wǎng)絡(luò)之中。當(dāng)人們生活的信息軌跡愈多，犯罪行為信息化越為明顯，而犯罪所遺留的“信息痕跡”相形越多。傳統(tǒng)“物理痕跡”的犯罪跡證已逐漸式微，導(dǎo)致犯罪偵查模式必須以全新思維加以面對，有效掌握“犯罪及時信息”，以更前瞻作為將犯罪活動制亂于初動，化被動為主動，消弭犯罪于無形。因此，傳統(tǒng)犯罪事件發(fā)生后，以人為主的被動犯罪偵查模式，已無法符合現(xiàn)今信息科技年代防患未然的預(yù)防偵查需求。我們急需應(yīng)用新思維，找到新途徑、新方法，特別是探索運用大資料這一新的動力源，推進職務(wù)犯罪偵查能力全面提升(胡東林，2015)。以下羅列大數(shù)據(jù)在犯罪防治實務(wù)的三大應(yīng)用領(lǐng)域，分別為“犯罪活動在線實時偵測”、“犯罪地點與形態(tài)的預(yù)測(GIS)”以及“監(jiān)視錄像系統(tǒng)”等三項科技。

1．犯罪活動在線實時偵測

2002年電影《關(guān)鍵報告》(Minority Repor)劇情，警察單憑三項個人心理反應(yīng)精準預(yù)測犯罪，在犯罪行為發(fā)生前即予逮捕，消弭犯罪事件。唯借助現(xiàn)代科技，警察能夠在犯罪前正確預(yù)測，并在行動之初即能加以逮捕的戲碼已不再是電影情節(jié)。輔助現(xiàn)代犯罪偵查的工具包括電話定位監(jiān)控、監(jiān)錄系統(tǒng)、生物鑒別等科技設(shè)備，都是犯罪人個別身份的有效鑒別與監(jiān)控，這是受惠于個人資料搜集與取得逐漸便利的影響，讓犯罪偵查技術(shù)得以掌握犯罪的前行為階段，亦即預(yù)備或進行中的犯罪活動，可謂大數(shù)據(jù)時代犯罪應(yīng)用偵查的一大躍進?；仡?900年代，警察使用圖釘標(biāo)記地區(qū)街道犯罪分布，反觀今日更隨個人計算機、手機與網(wǎng)絡(luò)匯流的信息科技發(fā)展，犯罪偵查憑借網(wǎng)絡(luò)在線及時信息的截取、透過計算機程序分析，即可精準預(yù)測進行中的犯罪活動，達到先期預(yù)警、及時干預(yù)的理想境界。

以美國Palantir公司為例，它是加州帕洛阿爾托(Palo Alto)郡一家專為客戶處理數(shù)據(jù)預(yù)測的信息公司。公司開發(fā)的相關(guān)應(yīng)用程序，被美國情報單位用以對付恐怖活動，經(jīng)由龐大情報數(shù)據(jù)的分析比對，能精確過濾出可疑分子，計算機程序甚至能自動將數(shù)據(jù)與地點鏈接，用以預(yù)測可能發(fā)生的恐怖事件的時間和地區(qū)。該系統(tǒng)所建置的數(shù)據(jù)庫可辨識個人特征，包括嫌犯DNA、自動提款機搜集嫌犯匯款時的臉部監(jiān)視畫面、不同地點對出租車輛牌照的監(jiān)視、通話記錄，以及嫌犯曾經(jīng)造訪場所。類似計算機程序已經(jīng)在多個國家揭露多起恐怖組織預(yù)謀炸彈攻擊的案件，其中所涉案件之一的嫌犯竟是美國海關(guān)人員。①引自The IEEE news source，The Future of Crime Prevention，Big data can stop criminals in their tracks By MONICA ROZENFELD，September 14，2014．Available at:http://theinstitute．ieee．org/technology－focus/technology－topic/the－future－ofcrime－prevention。

此外，社群網(wǎng)絡(luò)(Social Networks)亦為獲悉犯罪訊息的絕佳管道，搜尋軟件能夠比對與犯罪行為相關(guān)的“關(guān)鍵詞句”，只要在線通訊使用這些詞句，即可能表示某些犯罪活動正在某些特定地點進行，如搶劫、吸毒等。

另一個典型犯罪預(yù)防方案，為費城賓州大學(xué)犯罪防治研究所(Department of Criminology)開發(fā)的數(shù)據(jù)演算推測系統(tǒng)，它搜集多種不同信息來源，包括當(dāng)?shù)胤志值姆缸飻?shù)據(jù)，借以預(yù)測那些特定對象可能成為謀殺案件的被害人。該公司亦開發(fā)一套協(xié)助“假釋委員審核假釋準駁”評估軟件。系統(tǒng)針對個案未來可能再犯的各項主客觀要素，采計24項預(yù)測因子，借以評估個案假釋出獄后再犯幾率，包括前科記錄、年齡等。美國目前約有80個假釋委員會采用類似的評估系統(tǒng)。研究顯示系統(tǒng)能降低約15%假釋再犯率。①引自The IEEE news source，The Future of Crime Prevention，Big data can stop criminals in their tracks By MONICA ROZENFELD，September 14，2014．Available at:http://theinstitute．ieee．org/technology－focus/technology－topic/the－future－ofcrime－prevention。然大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)應(yīng)用絕非萬能，類似偶發(fā)及情緒性犯罪事件，其分析價值相對較低。唯治安機關(guān)尚未引進是類系統(tǒng)軟件，讓打擊犯罪的科技應(yīng)用，獨漏犯罪偵查的前哨階段，因此在警政信息現(xiàn)代化的建構(gòu)上仍有一段很長的路要走。

2．犯罪地點與形態(tài)的預(yù)測(GIS)

我們現(xiàn)今所處的生活環(huán)境里，由于高度都市化的結(jié)果，使得人口過度集中于都會地區(qū)，加之人的價值觀念的改變與社會經(jīng)濟不景氣影響，都會地區(qū)的犯罪比率越來越高(呂明都等，2008)。由于巨量數(shù)據(jù)(Big Data)技術(shù)為近年來熱門議題，警察機構(gòu)利用現(xiàn)有警政治安數(shù)據(jù)庫所含各項數(shù)據(jù)，透過GIS圖資應(yīng)用與視訊影像分析技術(shù)，從現(xiàn)有數(shù)據(jù)加以萃取應(yīng)用，進而提升案件偵防能量。鑒此，自2008年起警察機構(gòu)陸續(xù)規(guī)劃建置“犯罪地圖信息管理系統(tǒng)”，結(jié)合犯罪數(shù)據(jù)庫及地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System)，簡稱 GIS分析功能，以“強盜”、“搶奪”及“竊盜”3項案類作分析比較，制作犯罪地圖，充分掌握地區(qū)刑案發(fā)生的空間分布形態(tài)，辨識治安熱區(qū)、各轄區(qū)案件變遷趨勢及發(fā)生區(qū)位特性，進而研析轄區(qū)治安狀況，借以促使犯罪熱區(qū)加強勤務(wù)部署及警力巡邏，提升犯罪防治成效。

鑒此，目前警察機構(gòu)已將GIS技術(shù)導(dǎo)入e化小區(qū)警政系統(tǒng)，結(jié)合電子地圖與警政數(shù)據(jù)庫，建置“治安斑點圖整合系統(tǒng)”，民眾可以透過網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)查詢“住宅竊盜案件點分布圖”，清楚掌握住宅周邊竊案發(fā)生分布，輔助住家自我評估，進而采取防盜措施，有效降低竊盜案的發(fā)生率。

上揭系統(tǒng)未來可運用GIS分析“犯罪數(shù)據(jù)”，并摘錄“各類刑案資料”、“小區(qū)環(huán)境資料”、“重要地標(biāo)”、“犯罪重點場所”等信息，繪制“各類刑案犯罪熱點斑點圖”、“密度圖”、“距心圖”，使警勤區(qū)掌握小區(qū)治安狀況、了解各類型犯罪特性、犯罪熱點(Hotspot)，借以精確部署警力，提升打擊犯罪成效。所以未來鏈接居家巷弄的小區(qū)監(jiān)控系統(tǒng)至警政地理信息系統(tǒng)中，并整合居家3D建物模型，更可以完整監(jiān)控居家安全之環(huán)境領(lǐng)域，強化隨時監(jiān)控的存在，對于“住宅竊盜”犯罪預(yù)防必可收相當(dāng)之效果(呂明都等，2008)。圖10為美國加州大學(xué)洛杉磯分校在分析環(huán)境與行為后，制作的洛杉磯汽車竊案強度分布圖。

圖10 洛杉磯汽車竊案強度分布圖

3．監(jiān)視錄像系統(tǒng)

監(jiān)視系統(tǒng)因具備“事前嚇阻”、“事中監(jiān)控”及“事后調(diào)閱”功能，逐漸成為打擊犯罪利器。監(jiān)視系統(tǒng)經(jīng)過初期模擬式閉路電視與二代發(fā)展，目前進入第三代NVR網(wǎng)絡(luò)數(shù)字。系統(tǒng)除可配合門禁整合應(yīng)用，如電子圍籬、區(qū)域管制、熱區(qū)監(jiān)控、人流統(tǒng)計及方向計算等面式監(jiān)控，若搭配網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)將可提升監(jiān)控功能，如夜間攝影、動態(tài)捕捉、走廊模式。未來系統(tǒng)更可進行實時性的智慧分析，如消費者形態(tài)、人臉與車牌辨識、全天候居家照護或商場監(jiān)控等，透過網(wǎng)絡(luò)便可輕松遙控居(商)家環(huán)境;而數(shù)字影像監(jiān)視系統(tǒng)更具備“通報設(shè)定功能”，當(dāng)監(jiān)控環(huán)境發(fā)生異狀，系統(tǒng)可自動撥號到指定號碼，如連接警衛(wèi)室、110報案系統(tǒng)，讓監(jiān)控力量及時介入，發(fā)揮制亂于初動的戲劇效果。而系統(tǒng)更可加裝“影像水印”防偽功能，使數(shù)據(jù)存取更加安全。基于監(jiān)錄系統(tǒng)在環(huán)境監(jiān)控的“實時性”、“全面性”及“正確性”，復(fù)結(jié)合網(wǎng)絡(luò)后更加智能，發(fā)揮“主動偵查”和“實時通報”的及時介入功能，成為事前嚇阻犯罪、事中監(jiān)控犯罪和事后偵查的利器。

圖11 新北市設(shè)置“數(shù)字式遠程路口監(jiān)錄系統(tǒng)”

鑒此，警察機構(gòu)積極構(gòu)筑城市e化的綿密監(jiān)視網(wǎng)絡(luò)。2011年8月24日新北市警局宣布以建構(gòu)“科技防衛(wèi)城”啟動“情資整合中心”(Intelligence Integrated Center，IIC)。未來兩年將建置27000具路口“e化天眼”監(jiān)錄系統(tǒng)，密度約為每千人7具，系統(tǒng)升級后可提供智能辨識及搜尋功能，系統(tǒng)功能可用于顏色、車種、車牌甚至人臉辨識，透過標(biāo)準格式整合GPS衛(wèi)星定位、GIS地理信息系統(tǒng)及110報案等8項系統(tǒng)，可立即尋址報案或被害人及連接周邊監(jiān)視器掌握最新畫面，同時追蹤涉案車輛逃逸時間、地點、方向及速度，執(zhí)行部署與在線逮捕。①引自《自由時報》，《“e天眼”上路 犯罪全都錄》，2011－08－25，http://news．ltn．com．tw/news/local/paper/519154/ print。另根據(jù)實時環(huán)境監(jiān)控，可掌握“犯罪熱區(qū)”、部署“e化巡邏”，未來派出所受理民眾“舉家外出”的舊式加掛臨時巡邏箱巡簽方式，將可以借由居家監(jiān)視系統(tǒng)的聯(lián)機與自動警報裝置，由轄區(qū)派出所全天候全面監(jiān)控，讓居家安全維護更有保障。

規(guī)劃中的科技防衛(wèi)城，包括整合勤務(wù)指揮、專家數(shù)據(jù)、智能影像辨識、交通執(zhí)法、犯罪數(shù)據(jù)庫、治安人口影像監(jiān)控系統(tǒng)、身份證相片影像、刑事犯罪數(shù)據(jù)影像、查贓系統(tǒng)等。針對治安人口影像監(jiān)控系統(tǒng)，可透過實時臉部影像及身份證比對，提高比對正確率，強化犯罪人、車動態(tài)軌跡掌握。

4．未來展望與挑戰(zhàn)

(1)犯罪數(shù)據(jù)庫的整合

由于目前犯罪人個資，包括基本身份、戶籍、前科、素行、矯治、戒治、處遇、輔導(dǎo)、境管、車(駕)籍及病歷等等，均分散于各執(zhí)行機構(gòu)計算機系統(tǒng)，無法加以統(tǒng)整連結(jié)。特別是相關(guān)規(guī)定對個人資料保護的日趨嚴謹，使得相關(guān)個資的取得更加困難，在個人信息無法充分掌握情況下，往往讓第一線執(zhí)法人員無法有效掌握個案狀況，作出準精鑒別或相關(guān)決策的分析，因而失去許多處理先機。因此，在大數(shù)據(jù)年代里，充分信息的掌握與應(yīng)用已成為預(yù)防與打擊犯罪的不二利器，未來有關(guān)整個臺灣地區(qū)的犯罪數(shù)據(jù)庫必須盡快建構(gòu)，借以充分支持執(zhí)法實務(wù)的應(yīng)用，大幅提升犯罪偵辦能力。

(2)成立臺灣地區(qū)情報研究暨犯罪打擊聯(lián)合中心

由于犯罪行為受到組織犯罪、毒品犯罪以及恐怖活動等效應(yīng)影響，犯罪活動逐漸向國際深化，特別是自美國9·11恐怖攻擊以來，各種恐怖組織的國際性恐怖攻擊如烽火般地向各國蔓延，犯罪手法更為殘暴，傷亡更加擴大，影響社會民心更為深遠。反觀臺灣地區(qū)，重大犯罪亦屢屢重創(chuàng)治安，如鄭捷殺人案、大寮監(jiān)獄劫囚案等震驚社會，因此面對日益嚴峻的治安挑戰(zhàn)，必須以更前衛(wèi)思維與做法因應(yīng)。應(yīng)成立更高級別的治安情報與犯罪打擊結(jié)合的機構(gòu)，統(tǒng)整各機場港口、交通運輸、重要機構(gòu)、民間重要觀光據(jù)點、監(jiān)獄矯治機構(gòu)等情報與監(jiān)視系統(tǒng)，借以全面掌握重要治安防線，并納入重要反恐精銳部隊，借以應(yīng)付重大治安或攻擊事件的及時派遣支持，達到“全面監(jiān)控、實時反應(yīng)、有效打擊”的新式戰(zhàn)略部署。

(3)實時犯罪證據(jù)采用的疑慮

基于證據(jù)法則與程序正義等犯罪偵查的基本原則，讓在線偵查實務(wù)的逮捕變得棘手。例如檢察官通常只要掌握嫌犯足夠的犯罪證據(jù)，即可向法官申請羈押或限制居所，唯單憑計算機信息的實時分析，就徑行認定犯罪事實而加以逮捕，薄弱的證據(jù)力很難有其說服力，這也是大數(shù)據(jù)應(yīng)用在犯罪偵查與逮捕實務(wù)上面臨的最大瓶頸。況且數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，有時并無法完整呈現(xiàn)事實的樣貎，概因程序設(shè)計良莠亦影響分析結(jié)果的客觀性，這是關(guān)于大數(shù)據(jù)演算分析正確與否的最關(guān)鍵議題。

(4)隱私權(quán)侵害的疑慮

隨著社會形態(tài)日趨復(fù)雜，犯罪事件層出不窮，民眾被害恐懼感的日益加深，直接催化“集體安全主義”的社會意識抬頭，也相對間接削弱“個人自由主義”的基本隱私權(quán)主張。當(dāng)社會安全的集體訴求不斷被強化，一張“綿密監(jiān)控網(wǎng)”正以鋪天蓋地之勢蔓延擴張，在這場活生生上演的“全民公敵”劇本里，我們幾乎無可避免地被全民通訊、錄像與網(wǎng)絡(luò)全天候監(jiān)控，個人行動、居住、通訊、肖像等均一覽無余，隱私權(quán)所受侵犯空前未有。因此，我們更應(yīng)嚴謹看待隱私權(quán)議題，以審慎態(tài)度看待監(jiān)控科技應(yīng)用的負面效應(yīng)，如慎選設(shè)置地點、機具維護、系統(tǒng)安全防護、重點監(jiān)控、數(shù)據(jù)庫安全防護、調(diào)閱權(quán)限管制等，讓犯罪預(yù)防與個人隱私兩相兼顧，適度降低隱私侵害的沖擊。

五、大數(shù)據(jù)發(fā)展?jié)摬匚C

任何科技應(yīng)用或能帶給人類文明、便利生活，但我們始終相信再完美的科技，都可能引發(fā)負面效應(yīng)。因此，隨著大數(shù)據(jù)年代的風(fēng)起云涌，引領(lǐng)另一波信息權(quán)的革命、創(chuàng)新之際，我們必須以審慎思維，正視可能產(chǎn)生的負面效應(yīng)，方能將新科技帶來的損害降低到最低限度。

(一)傳統(tǒng)專家權(quán)威的式微

大數(shù)據(jù)作者麥爾荀伯格(Viktor Mayer－Schnberger，2013)在其第6章——風(fēng)險(Risks)第15節(jié)以“統(tǒng)計分析改變”的角度論述，大數(shù)據(jù)時代統(tǒng)計學(xué)者的客觀巨量資料分析，將改變過去專家分析與分析模式。傳統(tǒng)攝影師憑借專業(yè)在短時間作出構(gòu)圖、焦點、光圈及快門等決策。然數(shù)字相機已無傳統(tǒng)短時間決策壓力，也就是說人人可輕松成為專家的概念(徐承佑，2014)。

圖12 蓋德科技最新研發(fā)智慧手表

另蓋德科技(Guidercare)①iThome新聞(Computex 2014特別報導(dǎo))，《穿戴式智慧科技引領(lǐng)新潮流》，http://www．ithome．com．tw/news/88435。所研發(fā)的智慧手表，目前已 開發(fā) Gcare900、Gcare700、GD700、GD600等幾款年長者或健康管理專用的智慧手表，透過藍牙傳輸可將血壓、血糖、體重、體脂等信息上傳到云端平臺。該公司已和十多家醫(yī)療院所合作，針對使用者健康狀況進行照護分析與管理。當(dāng)是類穿戴式智慧科技的手表或手環(huán)，可隨時監(jiān)測身體變化、掌握健康狀況，未來將開發(fā)預(yù)測疾病功能，屆時穿戴科技即是家庭醫(yī)生，民眾對其依賴必然降低。

表1 大數(shù)據(jù)與不同年代健康醫(yī)療專家權(quán)威影響差異表

(二)大數(shù)據(jù)人才培育缺口

大數(shù)據(jù)發(fā)展必須仰賴一群有技術(shù)、懂管理、有大數(shù)據(jù)應(yīng)用經(jīng)驗的專業(yè)團隊，欠缺人才的環(huán)境將阻礙市場發(fā)展。根據(jù)Gartne預(yù)測，至2015年全球?qū)⑿略?40萬個與大數(shù)據(jù)相關(guān)職務(wù)，且會有25%的組織設(shè)立首席數(shù)據(jù)官職位。大數(shù)據(jù)的相關(guān)職位元需要的是復(fù)合型人才，能夠?qū)?shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等多方面知識綜合掌控。③Dcplus，《關(guān)鍵分享報》，http://dcplus．com．tw/mkt_academy/24847。未來大數(shù)據(jù)中高端人才的“大數(shù)據(jù)工程師”④美國專業(yè)招聘公司羅致恒富(Robert Halt)公布的“2015薪資指南(2015 Salary Guide)”更把大數(shù)據(jù)工程師列為今年薪資漲幅最大的六大行業(yè)之一，預(yù)計薪資年成長率9．3%，平均年薪119，250美元至168，250美元。http://www．bnext．com．tw/article/view/id/35404。將成為最炙手可熱的職場新寵，涵蓋大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)后臺開發(fā)工程師、算法工程師等多個方向。

圖13 大數(shù)據(jù)未來發(fā)展市場需求圖(數(shù)據(jù)源:徐蕊，2014)

(三)個人隱私權(quán)侵害

數(shù)據(jù)的搜集與個人隱私的兼顧，在大數(shù)據(jù)年代將更加棘手，即便數(shù)據(jù)保護行之有年。因大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)搜集遍及個人數(shù)字足跡(Digital Footprint)。大數(shù)據(jù)年代的個資保護已從“搜集階段”轉(zhuǎn)移至“資料利用階段”。原先“對消費者告知”的防線，轉(zhuǎn)趨“第三方參與”與“去識別化(de－identification)”為主軸?，F(xiàn)行個資保護機制著重“告知同意”，如下載手機APP同意點擊鈕，即所謂消費者“告知同意”。然擁有云端運算技術(shù)的電信業(yè)者，憑借資金、市占率與數(shù)據(jù)規(guī)模等優(yōu)勢，讓“告知同意”機制備受挑戰(zhàn)。解決“告知同意”隱私保障的缺失，目前傾向透過具專業(yè)能力的“第三方團體”介入調(diào)節(jié)，免政府直接介入阻礙市場發(fā)展。以美國為例，總統(tǒng)科技顧問辦公室建議推動交易雙方以外，具公信力民間公益團體或營利組織，自行研擬具體隱私偏好剖析(Privacy Preference Profiles)，業(yè)者必須遵循隱私保護具體要求，以供交易雙方選擇，①President’s Council of Advisors on Science＆Technology，Big Data and Privacy:A Technological Per－spective，The White House，40－41，2014。協(xié)助消費者選擇信賴團體提出之“隱私偏好剖繪”，確保個資隱私不被擅自利用。

“去識別化”亦稱“匿名化(Anonymisation)”，系指將搜集數(shù)據(jù)加以去個人化處理，使其無法識別個人特質(zhì)，亦無法連結(jié)個人資料。英國信息委員會強調(diào)，個人資料一旦“完全”去識別化，將不再被視為“個人資料”，可以自由保留、處理及利用。唯大數(shù)據(jù)時代即便去識別化，仍常殘留足以重新鏈接(re－link)的訊息，數(shù)據(jù)可能被重新識別(re－identification)，因此不宜直接排除個資法適用。②Lane，Julia，et al．，Privacy，Big Data，and the Public Good，Cambridge University Press，Loc 2919，2014，Kindle version．英國信息委員會則建議直接透過“去識別化”的方式，以避免數(shù)據(jù)利用可能對于消費者造成的傷害(陳柏宇，2014)。

(四)網(wǎng)絡(luò)犯罪問題

在線數(shù)據(jù)越來越多，黑客犯罪的動機比以往來得強烈，一些知名網(wǎng)站密碼泄露、系統(tǒng)漏洞導(dǎo)致用戶數(shù)據(jù)被盜等，個人敏感信息泄露事件在提出警訊，在大數(shù)據(jù)年代更應(yīng)強化網(wǎng)絡(luò)安全建構(gòu)。③Dcplus，《關(guān)鍵分享報》，http://dcplus．com．tw/mkt_academy/24847。另外，隨著大數(shù)據(jù)的不斷增加，對數(shù)據(jù)存儲的物理安全性要求會越來越高，從而對數(shù)據(jù)的多副本與容災(zāi)機制也應(yīng)提高，而目前很多傳統(tǒng)企業(yè)的資料環(huán)境安全仍令人憂心。

(五)公共資料安全問題

縱使防護網(wǎng)絡(luò)如何固若金湯，專業(yè)黑客總能迎刃破解。誠如美國中情局局長彼得雷烏斯(David Petraeus)坦承秘密執(zhí)行全民監(jiān)控的不當(dāng)，卻認為“改變(Transformational)”一詞早被濫用，堅信這些科技會被正確使用的矛盾(Jaap Bloem，2013)。類似國際間的諜對諜跨國監(jiān)控事件已非新鮮事。2013年美國國安局承包商前雇員斯諾登(Edward Joseph Snowden)攜偷盜的美國政府機密檔逃至香港，同年6月5日英國《衛(wèi)報》(The Guardian)和美國《華盛頓郵報》(The Washington Post)陸續(xù)爆出美國“棱鏡計劃”內(nèi)幕，即所謂全球大規(guī)模監(jiān)控電子郵件，舉世關(guān)注?？傊S大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，更讓公共資料安全承受空前挑戰(zhàn)。追求公共資料安全保護的最高利益，仍是大數(shù)據(jù)發(fā)展的嚴肅課題。

六、結(jié)論

大數(shù)據(jù)的全球性革命已悄然成形，這是一場關(guān)乎國家、社會、民生以及科技的巨大變革。更隨網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)展的漸次成熟，大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)正在逐步顛覆傳統(tǒng)思維、改變你我生活、影響各種專業(yè)、遍及世界各地。當(dāng)我們正被這股無形力量快速穿透之際，基于犯罪防治研究立場，亦當(dāng)無以回避地以嶄新思維，面對大數(shù)據(jù)時代的來臨及時調(diào)整因應(yīng)。基于傳統(tǒng)隨機抽樣研究模式，已被“大數(shù)據(jù)的匯攏”逐漸取代之際，過去研究方法的思維決斷模式，面臨大數(shù)據(jù)客觀精確分析的嚴苛挑戰(zhàn)。當(dāng)大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，已達到可以直接根據(jù)“這是什么”斷下定論之時，傳統(tǒng)的研究尚無法擺脫個人情緒、心理動機、抽樣誤差等質(zhì)疑和干擾。在犯罪防治領(lǐng)域的未來研究，我們更加體驗在數(shù)據(jù)爆發(fā)增長的年代，如何善用現(xiàn)存數(shù)據(jù)的重要性，如何強化各項軟硬件的數(shù)據(jù)截取與分析能力、提升研究人員在數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的相關(guān)訓(xùn)練，提高大型資料的獲取、處理及分析能力，使得犯罪防治研究工作能盡快與新的科技接軌，讓研究更為精確、更具預(yù)見性及全面性，唯有不斷接受新知的研究才能讓真實呈現(xiàn)，期許犯罪防治工作在不斷力求新知與新創(chuàng)下，持續(xù)保持研究的前端領(lǐng)先。

(責(zé)任編輯:劉 芳)

The Trend of Big Data Development and Its Application in the Field of Crime Prevention

XU Hua－fu
(National Chung Cheng University，Jiayi Taiwan 60003，China)

This article aims to offer a comprehensive picture of big data development and the application in the field of crime prevention and fighting strategies．Big data not only represents the technology of mega data，advanced information and great business interest，it also reveals a new idea and effective method for problem solution，world change，future exploration and scientific application．Big data is a systematic，standard and scientific concept combining the profession of business and management with the characters of computer storage and internet application．The characteristics of big data include volume，velocity，variety，variability，veracity and complexity．The application of big data can be employed at the fields of financial management，retail business，illness prevention，medical care，energy resources，traffic transportation，humane education and so forth．At the field of crime prevention and fighting strategies，the reliance on bid data application is increasingly needed．Big data can be applied in Taiwan crime prevention and fighting strategies in many ways，including supervising the current crime tendencies，discovering high risk crime population and crime profiles，and providing the relative anti－crime strategies．On the other hand，with dramatic development of big data leading to another wave of information innovation，it is reflected that some potential crises could occur，including a decline of traditional experts’authority，a shortage of experts in the domain of big data，an intrusion of personal privacy，new problem of cyber crime，the issue of national security and so forth．The acceleration of big data application is certainly the crucial strategy of scientific development in Taiwan at this stage．It is hoped that the application of bid data would enhance the governmental efficacy and articulate examining public need．

big data;the application of big data;crime prevention research

D616

A

1008－2433(2016)06－0039－17

2016－06－20

許華孚(1972—)，男，臺灣臺南人，臺灣中正大學(xué)犯罪防治學(xué)系暨研究所所長兼系主任，臺灣青少年犯罪防治研究學(xué)會理事長，臺灣藥物濫用防治研究學(xué)會副理事長。