何 超

（陜西警官職業(yè)學(xué)院治安系，陜西西安 710021）

近年來，關(guān)于治安防控研究成果日益豐富，一些學(xué)者從影響社區(qū)安全狀況的積極因素和消極因素出發(fā)，建立包括社區(qū)違法案件、人口管理、違法人員等指標(biāo)的評估指標(biāo)模型，進(jìn)行地區(qū)評估分析［1-2］。還有一些學(xué)者針對治安防控的組織結(jié)構(gòu)特征，從控制防護(hù)角度建立治安防控體系，根據(jù)各構(gòu)成要素的相互關(guān)系建立治安防控體系結(jié)構(gòu)［3］。

本文在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，針對社區(qū)治安事件的驅(qū)動要素進(jìn)行分析，并基于層次分析法確定了影響社區(qū)治安的影響因子權(quán)重，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建覆蓋社區(qū)、人、事、地、物、組織的社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)管控。

1 治安防控的要素驅(qū)動

1.1 治安事件要素

當(dāng)前，社會治安事件主要從形態(tài)、時(shí)間、空間多維度進(jìn)行分析拓展，從而為后續(xù)的管控干預(yù)措施提供建議意見［4］。本文在此基礎(chǔ)上，針對驅(qū)動治安防控的基本要素，從人、時(shí)、空、案事件方面展開。

人：包括具有現(xiàn)實(shí)危害或違法犯罪的嫌疑人，納入治安防控的高危人群；時(shí)間：包括與事件發(fā)生、應(yīng)置于治安防控下的時(shí)間節(jié)點(diǎn)和區(qū)間的綜合；空間：包括與時(shí)間發(fā)生的相關(guān)運(yùn)動軌跡、應(yīng)置于治安防控下的地理區(qū)域綜合；案事件：指危害社會治安的各類違法犯罪活動，影響社會穩(wěn)定的各類突發(fā)事件。

人、時(shí)、空、案事件4個(gè)要素相互緊密聯(lián)系，缺一不可，但4個(gè)要素間不同結(jié)構(gòu)、層次構(gòu)成不同作用關(guān)系，各要素間相互作用，形成相應(yīng)的要素驅(qū)動模式，圖1給出了3種要素驅(qū)動模式。

圖1 要素驅(qū)動模式示意圖Fig.1 Diagram of the factor drive mode

由案到人的驅(qū)動要素：案事件發(fā)生后，以抓獲人員為工作重點(diǎn)，警力資源側(cè)重于對違法犯罪行為的打擊和偵辦，通過抓獲犯罪分子對犯罪行為構(gòu)成威懾，根據(jù)對案件的分析對可能發(fā)生案件的時(shí)間、地點(diǎn)進(jìn)行控制。由人到案的驅(qū)動分析：警力資源側(cè)重于獲取重點(diǎn)人的背景、動態(tài)、身份信息，既通過對重點(diǎn)人的管控來實(shí)現(xiàn)經(jīng)營查案、串并查案的目的，又可通過時(shí)間、空間有效地進(jìn)行預(yù)警防控。時(shí)空壓制的驅(qū)動分析：警力資源針對犯罪案件進(jìn)行最大限度的時(shí)空擠壓，確定重點(diǎn)時(shí)空范圍、快偵快破，并通過減少違法犯罪機(jī)會，降低犯罪風(fēng)險(xiǎn)。

1.2 治安防控決策模型

針對治安防控3種要素驅(qū)動下的各種特征，為科學(xué)評價(jià)社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)防控效果，采用層次法進(jìn)行分析。以南方某省為對象，向全省13個(gè)設(shè)區(qū)的市公安局112個(gè)縣級公安局發(fā)放問卷調(diào)查，征集市縣兩級治安、刑偵、辦公室、報(bào)警指揮中心部門人員意見，共收到不同警種負(fù)責(zé)人意見328份，經(jīng)過專家咨詢評價(jià)分析，運(yùn)用加權(quán)融合方法，建立如表1所示的遞階層次結(jié)構(gòu)模型。模型分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層（一級指標(biāo)）、子準(zhǔn)則層（二級指標(biāo)），其中目標(biāo)層為社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)防控，準(zhǔn)則層包括4個(gè)指標(biāo)，子準(zhǔn)則層包括16個(gè)指標(biāo)，共同構(gòu)成風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)。

表1 社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)Tab.1 Community security risk evaluation index

在建立治安防控遞階層次模型基礎(chǔ)上，對同層元素相對于上層元素重要性進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)建表2所示的判斷矩陣并計(jì)算。

表2 層次分析法重要程度判定Tab.2 Degreeof importanceof hierarchical analysis method

由于專家工作環(huán)境不同，以及判定存在一定誤差，造成判斷矩陣缺乏合理性，故引入“隨機(jī)一致性比率”判定矩陣合理性，當(dāng)滿足值不大于0.1時(shí)，則認(rèn)為矩陣滿足一致性檢驗(yàn)。根據(jù)層次單排序即層次總排序來確定各指標(biāo)對上層指標(biāo)的權(quán)重影響。

1.3 模型評價(jià)結(jié)果

運(yùn)用層次分析法獲得社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重如表3所示。由表3可以看出，準(zhǔn)則層的4個(gè)一級指標(biāo)權(quán)重值分別為0.3376、0.1825、0.3954、0.0845。權(quán)重占比較高的指標(biāo)為防護(hù)措施、潛在危險(xiǎn)人員，而社區(qū)環(huán)境和潛在受害者2個(gè)指標(biāo)權(quán)重占比相對較低，可以看出，社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)源主要是潛在危險(xiǎn)人員以及社區(qū)的治安防護(hù)措施是否合理。

表3 社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)源指標(biāo)權(quán)重Tab.3 Weight of Community security risk source index

從社區(qū)警務(wù)角度看，人防措施、技防設(shè)施的權(quán)重指標(biāo)分別為0.1642和0.1422，有效的人防和機(jī)房措施對于預(yù)防社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)具有顯著作用。而潛在危險(xiǎn)人員權(quán)重值較低，影響治安風(fēng)險(xiǎn)度較高的指標(biāo)主要為流動人口、社會閑散人員，因此加強(qiáng)對社區(qū)流動人口管理能有效控制治安風(fēng)險(xiǎn)。吸毒人員和具有犯罪前科人員作為重點(diǎn)監(jiān)控對象，加強(qiáng)對兩類人員的定期走訪對于避免社區(qū)治安類案件十分必要。

2 社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控管理平臺

針對社區(qū)治安的復(fù)雜性，為提升基層社區(qū)治理能力，設(shè)計(jì)新型的社區(qū)平安數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺。將人與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)運(yùn)算，通過大數(shù)據(jù)平臺采集非結(jié)構(gòu)化異構(gòu)數(shù)據(jù)，為政府部門、社區(qū)提供便捷服務(wù)。

2.1 平臺整體設(shè)計(jì)

平臺采用Hadoop+Spark+HBase分布式框架。整個(gè)平臺分為4層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括資源層、數(shù)據(jù)持久層、數(shù)據(jù)處理層、應(yīng)用層，見圖2。

圖2 整體架構(gòu)圖Fig.2 Diagram of Overull framework

資源層主要為各類軟、硬件設(shè)備，為平臺提供硬件軟件支持。數(shù)據(jù)持久層進(jìn)行不同異構(gòu)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，首先通過數(shù)據(jù)方聚集、維規(guī)約、數(shù)據(jù)壓縮對采集的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)約化處理，利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。應(yīng)用層主要實(shí)現(xiàn)平臺功能應(yīng)用，如警務(wù)處理、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控、數(shù)據(jù)管理。

2.2 系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)

2.2.1 多協(xié)議動態(tài)適配數(shù)據(jù)采集

當(dāng)前數(shù)據(jù)源主要包括政府部門、公安機(jī)關(guān)、社區(qū)等，數(shù)據(jù)采用非結(jié)構(gòu)化形式［5］，包括圖像、語音、文檔、符號等。政府和公安機(jī)關(guān)數(shù)據(jù)包括各類警力、案件數(shù)據(jù)、社區(qū)成員關(guān)系等。社區(qū)數(shù)據(jù)以智慧型物管基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為主，包括社區(qū)人員組成、監(jiān)控系統(tǒng)、設(shè)備、門禁等，對不同設(shè)備間通信協(xié)議解析，建立解構(gòu)化的特征庫，采用通用型協(xié)議視頻方式實(shí)現(xiàn)通信協(xié)議智能識別，一旦識別成功，則自動調(diào)用對應(yīng)接口方式，具體邏輯結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)采集邏輯框架圖Fig.3 Diagram of data acguisition framework

2.2.2 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合管理子系統(tǒng)

針對復(fù)雜龐大的多源、異構(gòu)、孤立的社區(qū)數(shù)據(jù)，采取不同的數(shù)據(jù)處理方式，對交通、人員流動等結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)清洗、降噪處理［6］，對半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)標(biāo)記預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化和語義解析，對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)融合，形成關(guān)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)［14］。

2.2.3 社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)方案子系統(tǒng)

當(dāng)前，社區(qū)民警、街道辦由于職責(zé)不同，各自擁有相互獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，因此，在實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和處置中，容易造成資源調(diào)配困難、處理不及時(shí)的問題。通過對不同網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)融合，建立歸一化的治安風(fēng)險(xiǎn)防范系統(tǒng)，整合社區(qū)人、事、物等資源，將城市管理、綜合治理、社區(qū)治安等獨(dú)立網(wǎng)格融合為信息大平臺，進(jìn)行統(tǒng)一管理和調(diào)度，通過建立風(fēng)險(xiǎn)分類防范和風(fēng)險(xiǎn)處理責(zé)任體系，實(shí)現(xiàn)有規(guī)可依。

3 結(jié) 語

本文基于社區(qū)治安日常風(fēng)險(xiǎn)管控，通過層次分析法對社區(qū)治安風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行影響權(quán)重分析，并在此基礎(chǔ)上，建立覆蓋社區(qū)、人、事、地、物、組織的社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控管理系統(tǒng)，對提升社區(qū)治安防護(hù)措施和控制治安風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。