双层社会视域下侦查数据画像的问题分析与构想
丁 鼎，郭金霞
（中国政法大学，北京 100088）
（一）信息技术的发展与双层社会的形成
随着互联网、云计算、5G 技术、人工智能等新一代信息技术的发展，人们的网络活动日益丰富。截至2021 年12 月，我国移动电话基站总数达996 万个，移动电话用户总数达16.43 亿户，其中5G 移动电话用户达3.55 亿户，三家基础电信企业的固定互联网宽带接入用户总数达5.36 亿户[1]。互联网的全覆盖和移动终端的爆发式增长，使得人们的日常生活高度依赖网络的即时通讯、移动支付、出行导航、购物平台等功能，人们在现实空间的个体特征、行为、偏好频繁展示于网络空间，并以电子数据的形式反映出来。网络的渗透力、辐射力不断加强，深入人们日常生活的方方面面，网络平台逐渐成为人们生活的第二平台。大数据时代，网络平台从单纯的信息媒介交换平台过渡到了日常生活平台[2]，其宽度和广度与现实空间无限贴近、重合、交融，形成了一个与现实空间相对应的虚拟数据空间。人们在现实空间中的活动往往会在网络空间中留下痕迹，形成体量巨大的数据群，这些虚拟的数据被赋予了更丰富的社会意义，形成了网络社会与现实社会并行的双层社会。
网络社会不能脱离现实社会而存在，网络社会的所有活动轨迹必然能在现实社会中找到对应的现实意义上的人和活动，其数据轨迹与现实中人的行为轨迹具有一致性。例如地图定位能够反应移动终端持有者的具体位置和行程信息，支付记录能够反映付款人的消费时间、地点、对象和偏好。即使是伪造出来的数据痕迹，也必然是由相应的主体留下的，能够反映主体的知识水平、学历背景、技术能力和犯罪倾向。因此，网络社会只是以现实社会为基础，延伸出的现实社会的新维度、新形态。
（二）双层社会背景下的犯罪异化
在双层社会的背景下，现实空间中的犯罪行为同样被复刻到了网络空间，并借助信息技术进一步变化和发展。双层社会背景下犯罪的变化主要表现在以下几个方面。
第一，犯罪场域发生了变化，传统的以物理空间和现实空间为依托的单一犯罪现场日益减少，高科技为犯罪分子开辟了以网络空间为主的新领域。犯罪分子的反侦查能力进一步加强，远程的、非接触性犯罪中侦查和犯罪之间的时间差，为犯罪分子处理现场和毁灭痕迹提供了便利。犯罪行为在现实空间中留下的痕迹日益减少，物理痕迹转化为网络中的虚拟数据轨迹，缺乏有形的犯罪现场可供侦查人员勘察，以犯罪现场为逻辑起点的犯罪重建因此难以发力。
第二，侵犯数据法益和利用数据技术实施的犯罪剧增，传统犯罪与新型犯罪交织出现，低风险、高收益的网络犯罪成为犯罪分子的第一选择。大数据时代，人们的财富和隐私储存在庞大的虚拟数据中，犯罪分子针对数据法益展开攻击，不受时空和人力的限制，侵害速度快，覆盖面广，命中率高。例如电信诈骗中，犯罪分子多利用自动群发短信和群拨电话的方法，无差别地向成百上千台移动终端发起攻击，采取“广撒网、多捞鱼”的方式作案。网络犯罪具有远距离、非接触性的特点，犯罪分子在资金入账之后，往往会迅速转向境外，通过开通多个账户、多层级转账和快速提款的方式来逃避侦查。
第三，信息技术的发展使得犯罪分子的反侦查能力增强，犯罪分子通过技术能够做到人、时间、空间的分离，即行为人所处的地理位置、犯罪时间、犯罪结果地发生脱离，其逻辑模式不符合传统意义上的时空联系和因果关系。根据洛卡德物质交换原理，犯罪分子在实施犯罪的过程中会与犯罪现场的物质实体进行接触，从而发生物质交换现象。但当犯罪现场的语义拓展到虚拟空间后，犯罪分子不需要在特定的时间出现在特定的地点，犯罪行为地与犯罪结果地完全可以相隔千里，传统的基于时空联系进行排除筛选，缩小侦查范围的做法不再具有普适性。犯罪分子利用虚拟的个人信息、身份标识等实施犯罪，依靠高科技塑造出一个虚假的“数据号码”和“数据人”，在远程犯罪后迅速销毁线下窝点、转移赃款并逃之夭夭，使侦查人员难以确定犯罪分子与该证据材料之间的关联性，无法建立扎实的因果关系。诚然，网络空间同样会发生信息物质交换，但这种交换更加具有迷惑性和隐蔽性，难以捕捉且容易被篡改、删减，这使得信息痕迹更容易消失在浩如烟海的大数据中，给侦查工作带来了很大困难。
（三）双层社会背景对传统侦查画像提出了挑战
社会形态的变化和发展同样影响着犯罪侦控工作，传统的侦查模式已经无法适应双层社会结构下打击犯罪的需求，在应对日趋复杂的犯罪形势和层出不穷的犯罪手段时呈现出力不从心的趋势。侦查工作的核心任务之一就是缩小侦查范围，确定嫌疑对象。对犯罪分子进行画像是传统侦查模式中常用的一种侦查技术，对发现案件线索、锁定犯罪嫌疑人有着重要意义。实践中的侦查画像主要包括犯罪心理画像和犯罪地理画像，但是，传统侦查画像也有其局限性，主要表现在以下几个方面。
1.犯罪心理画像的局限性
（1）犯罪心理画像的基础是现实空间中犯罪现场的信息收集和获取。犯罪心理画像是侦查人员通过收集分析相关物理痕迹，展开的一项由果溯因的逆向性认识活动。双层社会视域下，这一侦查技术应用的问题在于：第一，犯罪现场虚拟化、数据化的趋势，使现实空间中留下的实物证据越来越少，侦查人员难以通过相关线索、物品、痕迹刻画出犯罪分子明显的心理特征。第二，传统的基于犯罪结果追因溯源、刻画个性特征的思维模式，在网络作案越来越呈现随机性、无因性、偶然性、突变性的情况下，难以适应更加复杂、开放、多变的大数据空间。犯罪心理画像的描述对象是人的心理痕迹，没有犯罪心理就没有犯罪行为[3]，但犯罪心理在虚拟数据中更容易被模糊和被掩盖。在网络犯罪中，犯罪分子的选择对象一般不是固定的群体，作案的时间地点不明，其心理痕迹存在于无数分散的数据支线中，像庞大的蜘蛛网一样错综复杂，这对犯罪痕迹的收集与提取提出了更高的要求。
（2）以人格理论为基础的犯罪心理画像适用的案件类型有限，以人的主观经验为导向的画像方法缺乏足够的实证研究和科学支撑。人格理论是犯罪心理画像最重要的理论基础之一，指人格作为一种较为稳定不变的心理特征，受先天和后天因素影响而形成，并直接影响着个体的思维模式和行为类型。犯罪分子同样具有犯罪人格，其习惯形成的犯罪态度、倾向、嗜好，会自然而然地反映在犯罪活动中。但是，这种稳定的个性特点和行为特征常常显现于杀人、强奸和系列犯罪中，而在偶发性、流窜性、数据性的犯罪中，犯罪分子的个人特质、心理特征、社会特性潜藏在复杂的无关因素和虚拟数据的背后，其心理的突变性和不稳定性尤其突出，侦查人员因此难以精准刻画和打击。Graham 和David 认为，犯罪心理画像技术并不能适用所有案件，其针对的大部分是关于谋杀和强奸的案件，近年来也将这种方法运用于暴力抢劫、绑架、勒索、恐怖活动和夜盗案件[4]。同时，犯罪心理画像对画像者的专业性要求较高，画像者受个体差异、案件类型、经验、认识能力的影响，刻画的犯罪分子的人格特性并不总是和实际吻合，甚至有时划定的范围过于宽泛，只涉及常识性内容。由于缺乏足够的实证研究和科学性标准，犯罪心理画像很容易遗漏犯罪嫌疑人或者不当扩大侦查范围。
2.犯罪地理画像的局限性
（1）犯罪地理画像主要聚焦于犯罪行为人的落脚点、地理位置、逃跑路线等犯罪时空的规律总结，囿于单一的犯罪现场地理分析，没有将时空信息和个人特质相结合进行研判。地理信息系统（GIS）改变了传统的以静态地图和数理统计为主的画像模式，通过对犯罪现场周围的交通、娱乐、住户等环境信息进行动态分析，确定犯罪人进出犯罪现场的路线和逃跑路线[5]，对确定犯罪分子所在地发挥了很大的作用。但犯罪地理画像在分析地理信息和空间分布的同时，很少关注犯罪分子的行为习惯、心理偏好等个人特质，而这些个人特质与确定犯罪群体、锁定犯罪嫌疑人和制定后续侦查战略息息相关。
（2）当前的警务地理信息系统（PGIS）实现了警务地理资源共享，但共享主要集中于地图数据，没有充分纳入多类型数据进行多样化地图应用开发，尚未实现从资源信息采集、整合向犯罪预测转型。犯罪地理画像系统采集的数据涉及地理环境、交通状况、人口数量、犯罪率等方面，但数据源和数据类型较为单一，无法通过共享企业、政府、行业、机构等第三方平台数据，如可疑的支付记录、收入状况、银行流水等数据来发现和预测潜在犯罪。因此犯罪地理画像的预测功能多体现于连环犯罪、系列犯罪中对下一个犯罪地点的判断，尚未实现普遍的犯罪情报收集、分析和预防。
（一）侦查数据画像的概念解构
数据画像是一种在商业领域广泛应用的模式，最初衍生于Alan Cooper 提出的用户画像[6]。用户画像是指商户根据用户数据来收集和分析用户的消费习惯、偏好兴趣、职业特征等个人信息，设立一个标签化的用户模型，以便精准地进行营销和广告投放。随着大数据时代的到来，通过数据为用户设定标签，对用户的特征、行为以及目标进行数据化归纳被广泛应用于各行各业[7]175-177。在犯罪侦控领域，数据画像同样被用来刻画犯罪相关人员的个性特征，为侦查活动收集信息、提供线索和锁定犯罪嫌疑人。双层社会视域下的侦查数据画像，是侦查人员以多平台的数据库资源为基础，收集、挖掘、筛选、分析、共享案件相关人员在现实社会和网络社会中留下的各种物理痕迹、心理痕迹和数据痕迹，利用大数据强大的存储容量、处理速度和分析能力，对画像客体的心理特征、生活习惯、行为轨迹、时空位置、空间分布等进行标签式的刻画，为侦破具体案件收集信息和提供线索，对潜在的犯罪群体、犯罪地区和犯罪案件进行预测和监控的一种技术侦查模式。
侦查数据画像来源于数据画像，与数据画像既有区别也有联系。两者的共同点在于：第一，侦查数据画像以用户数据画像为基础，建立侦查数据画像模型的数据大部分来源于商业领域的用户数据，如购物记录、行程轨迹等。第二，两者的数据类型有重合，都来源于广泛的文本数据、图像数据和音视频等多元化数据结构[7]175-177，具有数据处理维度多、复杂程度高的特点。两者的区别在于：第一，侦查数据画像的范畴小于数据画像。侦查数据画像有针对性地采集用户数据，着重构建潜在和待查犯罪分子的心理轨迹和行动轨迹。第二，侦查数据画像的最终目的是服务于侦防犯罪，用户数据画像的落脚点是商业追求和资本逐利。侦查数据画像以现实存在和可能出现的犯罪分子和犯罪案件为导向进行建构，而用户数据画像以用户偏好和广告投放为导向。
（二）侦查数据画像的优势
在双层社会背景下，面对日趋复杂的犯罪形势，传统侦查画像的分析、破解和打击能力已然跟不上时代的要求。数据侦查画像打破了画像技术的局限性，其相较于传统侦查画像主要具有以下优势。
1.数据源丰富，分析能力突出
双层社会视域下，网络空间和现实空间呈现相互交融和渗透的趋势，犯罪现场同样呈现二元化的特点。网络犯罪数量剧增，和现实中的犯罪交替出现，犯罪手段科技化、隐蔽化，新型犯罪种类层出不穷。信息化时代产生了海量的数据资料，具有数据规模大、数据种类多、处理速度快、数据价值高的特点[8]。虚拟空间作案间接性、分散性、多重性的特性，使得犯罪行为人的心理痕迹和行为轨迹遍布在海量数据中，依靠传统的画像思维和技术难以捕捉和获取。这也决定了作为画像基础的数据源头，要改变单纯依靠警用信息系统和地图数据库的传统，要最大限度寻求与政府、企业、行业等社会自建数据库的合作，吸引无限的数据集合，扩容画像数据库，充分发挥大数据覆盖面广、容量大、速度快的优势。
虚拟空间中的信息物质交换在大量无关数据的混淆下难以被发现，但是通过大数据强大的信息聚合能力和分析计算能力，同样可以夯实微观数据和案件之间的关联性。通过广泛纳入不同平台的多类型画像，如城市画像、用户日志画像、用户偏好画像、网络舆情画像、行业业务人员画像等画像，侦查人员能够从中提取与犯罪有关的数据资源，对画像客体的行为特征和规律进行挖掘、获取和描述，形成综合性、全景化的侦查数据画像，为进一步确定侦查范围和方向服务。
2.普适化程度高，精准打击多类型犯罪
传统的侦查画像对于激情犯罪、杀人、强奸等暴力性犯罪的刻画能力突出，但是对于流窜作案、结伙作案、跨境作案和针对数据法益的犯罪难以实现精准化打击。受犯罪现场逐步向虚拟空间转移的影响，无因性、突变性的犯罪数量增多，但不论何种类型的犯罪，都会在线上和线下留下痕迹，不过是信息量多少和关联程度高低的问题。犯罪分子通过远程访问、远程通话的方式实现了犯罪行为地、结果地、逃离地的分离，但是如果侦查中能通过吸引多类型数据进行关联性挖掘，总能找到犯罪分子在网络空间留下的蛛丝马迹。即使犯罪分子利用科技塑造了一个虚拟的“数据人”和“数据号码”，侦查人员也能定位到程序背后的开发者、编写者和实施者。
通过大数据强大的管理和储存能力，能够密集化、实时化地把握个体、群体的生理、心理状态和地区社会环境的变化。行为人在犯罪预备、犯罪实施、事后逃离的各个环节中，与网络社会上的各种人、事、物发生的关联，都被记录在动态更新的数据库中。某种意义上来说，数据的获取和收集从犯罪分子的犯意产生时就已经自动开始，与整个犯罪活动平行开展、同步进行。大体量数据的抓取为获取网络社会中与犯罪相关的数据痕迹提供了支撑，有助于精准打击目前日益猖獗的网络犯罪，更加契合破解数据犯罪的现实需要。
数据的初级筛选依赖于大数据本身的研判分析能力，不受侦查人员能力差异和案件类型的影响。只要犯罪分子在网络空间留下痕迹，侦查人员都能够以相关性为导向进行数据挖掘，从庞杂的数据源中察觉看似与案件无关的重要数据，从而发现关键性线索，确定侦查方向和锁定嫌疑群体。因此，侦查数据画像最大限度地排除了突变因素和偶然因素对画像结果的影响，推动侦查画像从以经验为导向向以科学为导向转变。其普适化程度较之传统画像得到了很大提高，能够形成重点打击数据犯罪、兼顾多类型犯罪的画像平台，便于实践中的广泛适用。
3.犯罪预测能力强，能促进侦查模式转变
相较于传统的侦查画像，侦查数据画像的犯罪预测能力更强，能促进侦查模式从被动型向主动型转变。传统的侦查画像以犯罪现场为逻辑起点，以从现场提取的痕迹、物品为基础，针对已经发生的犯罪案件进行由果溯因的逆向性认识，具有一定的滞后性和被动性。在当前双层社会的结构下，网络犯罪需要的人力成本小、时空限制少，方便了犯罪分子在短时间内展开高强度、高频率的犯罪活动。侦查机关如果固化先果后因的时序性思维定式，必然会导致侦查破案的速度滞后于犯罪分子的作案速度，当这一差异的幅度被逐步拉大时，不仅会降低侦查效率，还会导致侦查人员在层出不穷的犯罪案件中疲于奔命。大数据时代为侦查模式从被动型转向主动型提供了机遇，以人力为基础的传统侦查模式下的压力转移给了具有强大计算处理能力的大数据。大数据不仅能够快速追踪已经发生的犯罪，还能通过全景化的数据资源分析，打破单纯寻找个案犯罪分子的思维壁垒和技术局限，综合性、全方面、多角度地刻画犯罪分子、犯罪群体、犯罪地区的信息，并在此基础上进一步预测潜在的犯罪计划和犯罪趋势，为侦查机关的情报收集、战略选择和布控打防做准备。
侦查数据画像通过挖掘和整理留存于现实社会和网络社会中的信息，形成强大的信息资源库，将侦查介入的时间点最大限度地提前到了犯罪预备，甚至犯意产生的阶段，并密切地同步关注犯罪动向。通过对无意识留下的痕迹进行固定、记录、提取和关联性分析，重点监控可能具有社会危害性的个人、群体和组织，如惯犯、犯罪团伙、黑社会性质组织等。相互关联的多平台数据库使得收集的数据量更多，涉及的数据面更广，因此侦查数据画像的刻画能力更强，数据画像模型也更细致。例如，国家反诈中心软件可以自动识别已经记录在数据库内的诈骗号码，能及时提醒用户或自动挂断电话，这是数据画像应用于犯罪预测的一个简单例子。同时，这种提前介入和通过平台与社会公众共享犯罪信息的功能，还能提高公众的防范意识和防范能力，将普法工作深入群众，将犯罪扼杀于摇篮中。从某种意义上来说，这才是最有效的犯罪预防工作。
面对双层社会结构下的海量数据，如果没有强大的资源支撑、技术支持和体系化的应用机制，侦查数据画像将只是空中楼阁，无法为警务平台的开发和侦查实践服务。笔者从数据资源体系的建立、标签的刻画、犯罪监控和预测、数据平台的开发和应用四个方面出发，提出了一些构建侦查数据画像的思路，以期抛砖引玉。
（一）建立多源共享的数据资源体系，为画像提供强大数据支撑
丰富的数据源是建立侦查数据画像模型的基础，对侦查有意义的社会数据主要有政府、企业、机构三个源头。政府的数据资源中，包括了城市的地理位置、实时交通、空间分布、基础设施、户籍信息等内容；
企业的数据资源中，包括了公司、企业、组织、个人的交易记录、行程轨迹、心理偏好、交往人员、职业技能、经济状况等数据；
机构的数据资源中，包括了证件办理、就医求学、申请报告、银行流水等数据。构建侦查数据资源体系的过程中，信息的收集具有宽泛性、多维度、抓取量大的特点。对于关联数据库中已经初具雏形的模型，如用户画像、城市画像、行为画像等，可以开拓相关画像数据与警务信息平台的衔接渠道，将其直接应用于犯罪侦防工作中。例如，对于高德地图所记录的用户时空位置和电子地图数据、网约车软件中记载的行程信息数据、外卖软件中记载的用户饮食偏好和消费记录数据、支付软件和金融软件中记录的用户收入数据和经济情况，在符合数据使用条件和隐私保护要求的情况下，通过合法的手段和渠道获取之后，都可以用来精准、细致、全面地刻画侦查对象的数据画像，应用于犯罪侦控和警务信息平台的建设中。
通过广泛吸纳多源数据，打破传统的数据壁垒，建立多源异构的数据融合体系[7]175-177，并进一步推动社会主体数据与警务信息平台的衔接和共享，能够为侦查数据画像的聚类分析和标签刻画打下坚实的基础。公安机关在加强与社会上的自建数据库合作的同时，要加快推动对已收集数据的更新迭代和流动管理，使数据源体系内的数据与现实社会和网络社会保持同步的、动态化的更新。
（二）运用强大的数据技术，建立多维度标签模型
利用大数据从隐含数据中发现未知信息的数据挖掘、处理、分析功能[9]，从多平台的海量数据中找出有利于侦查活动的客体信息，对其特征进行获取与描述，对不同类型的客体建立多维度的标签模型。这种标签可以通过规范化的短文本、图表、三维成像技术等进行标识，以便于计算机处理和识别。标签的刻画对象并不囿于个体的用户画像，同样可以延伸到企业、城市等多种与侦查相关的对象。例如，通过收集个人用户的基础特性、心理特征、兴趣爱好、社会交往信息，可以生成相关的用户标签；
通过收集企业的地理位置、业务范围、经营状况、交易记录等信息，可以生成相关的企业标签；
通过收集城市的交通情况、空间分布、贫富差距、人口数量等信息，可以生成智慧城市的数据标签，并以此为基础描述城市的全景画像。
在涉及具体案件的侦查中，以相关性分析为导向，对案件可能存在的数据流转轨迹进行回溯，锁定每一个标签用户与案件在具体时空节点和个人特征、作案条件、主观动机上的重合。对与案件重合度高、关联性密切的个人和群体，利用大数据的挖掘功能进行二次挖掘、处理、分析，找出可疑用户背后的深层隐藏信息和线索，排除或落实侦查对象的嫌疑。在犯罪的不同阶段，犯罪分子的心理特征、行为轨迹和现实需求都在不断发生变化，侦查人员对犯罪的认识也经历了一个阶梯式递进和反复验证的过程。因此，应通过大数据出色的重塑能力和应变能力，动态化的追踪、更新侦查所需的多维度微观标签，如犯罪分子逃离后的需求标签、心理变化和行为倾向标签、可能寻找的社会人员标签等，指导下一步的侦查决策。
（三）对标签数据进行可视化处理，形成实时监控和动态追踪
通过文本、图形、表格、词云等表现方法对标签数据进行可视化处理，或者通过三维建模、智能展示、虚拟现实等技术进行客体表征展示，将数据画像以直观、简洁的模式呈现出来，便于侦查主体更加便捷、快速地获取客体信息[9]。将可视化处理后的相关数据画像进行比较叠加，能够更加直观地反映各种画像客体之间的关系，如个人用户的行程记录与城市运行动态之间的关系、涉案财物的流动轨迹与城市便于销赃的地点之间的关系、犯罪分子的心理特征和其熟悉区域与逃离路线选择之间的关系。
通过对数据进行可视化处理和聚类分析，能够更清楚地划分潜在的犯罪群体和犯罪区域，搜集相关的犯罪线索和情报。应当定期或不定期地对数据进行实时抓取和更新，形成静态和动态兼容的侦查数据画像，监测和跟踪画像客体在时间、空间、轨迹、特征等方面的变化，发现其行为上的反常和心理上的异常，预测可能发生的犯罪案件和潜在犯罪人群的动向，对犯罪行为进行快速反应和精准打击。当潜在犯罪群体的活动特征和空间位置出现异常变化时，就要警惕其是否存在犯罪倾向。例如，当发现有吸毒、贩毒史的个体行为轨迹、交往人群和出入场所与历史作案记录高度重合时，公安机关就要通过侦查数据画像预测其是否会复吸、复犯，以便提前布控警力，制定侦查战略，化侦查被动为主动。对与犯罪集团、黑社会性质组织有关的成员进行动态监控，可以识别其社会关系链上的风险因素，顺藤摸瓜地找出团伙的其他成员和上下家，达到除恶务尽的目的。对流窜作案、多次作案的犯罪人对食物、药品、住宿、交通条件的需求进行标签化刻画，并与城市数据画像、行为数据画像进行叠加分析，能够预测其下一步的落脚点和活动范围。我国可以适度借鉴荷兰的犯罪预测系统（Crime Anticipation System，简称“CAS”），德国的犯罪预先观察系统（Pre-Crime Observation System，简称“PreCobs”）等系统工具[10]，将犯罪预防系统的开发作为侦查数据画像平台的重要版块来建设。
（四）发展侦查数据画像平台，完善相关应用机制
侦查数据画像需要借助相关系统、平台和软件来运行和应用，这对数据平台的储备、管理、更新、查询和研判能力提出了挑战。在发展和完善侦查数据画像的相关应用机制时，应着重把握以下几点。
第一，建立便捷高效的数据画像平台的访问和服务机制，向社会软件的智能化、人性化靠拢，满足多警种的个性化应用需求。通过智能化的搜索联想、多样化的图谱表现形式、及时的平台管理和维修保障、个性化的数据画像呈现模式，提升侦查人员的应用体验，满足其应用需求。第二，加快数据资源的引入和数据的动态化更新换代，对流动数据进行实时挖掘和分析，自动筛查和预处理与犯罪侦控活动有关的数据，分流与犯罪关系相关的数据，对无关数据根据预设标准及时删除和回流，提高数据分析速度和侦查效率。第三，积极开发和应用种类丰富、表现力强大的可视化技术，提高侦查人员把握数据信息的能力。通过发展三维成像技术、人工智能（AI）技术、虚拟现实技术等可视化手段，对数据画像进行动态展示，方便侦查人员把握画像客体的特征和变化规律。第四，建立全国统一的平台应用标准和建设标准，加强跨省市区的多层级合作，在共享数据的基础上建立线上交流平台，为侦查实战中的普遍应用和多警种跨区域协作做准备。第五，向社会公众开放和共享部分侦查数据画像平台的功能，并以移动终端软件的方式呈现出来。通过不涉秘的数据信息的对外开放、共享和宣传，能够深入落实犯罪预防工作和群众性普法教育。
当前犯罪空间虚拟化、犯罪手段数据化的趋势亟需侦查工作改变依赖于现实空间的取证模式、突破固化逆向性认识和聚焦个案的思维局限，更加注重犯罪预测预防的价值取向，开发与犯罪斗争的第二空间。大数据在拓宽犯罪分子犯罪场域、丰富其犯罪手段的同时，也为侦查工作提供了新的机遇。侦查数据画像契合了“网络空间+现实空间”的双层社会结构，通过强大的共享能力、分析能力、普适化能力和精准打击数据犯罪的能力，更好地回应了双层社会视域下对破解数据犯罪，满足侦查模式由被动型向主动型转变的需求。当前，应当通过建立多源共享的数据资源体系、设立多维度标签模型、发展可视化处理技术和完善画像平台的应用机制，为侦查数据画像提供强大的资源基础、技术支持和应用平台。同时，要着重研究数据获取合法性的理论基础，避免超限度、超领域的数据滥用，避免侵犯个人隐私和危及信息安全。侦查数据画像应借助信息化的时代背景，以日益复杂的犯罪形势为导向，促进侦查观念、侦查方法和侦查模式的转变。
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