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论大数据环境下公安情报学研究范式的发展

作者：彭知辉

来源：《图书与情报》2017年第01期

摘 要：大数据兴起将会对公安情报学特别是其研究范式产生深刻影响。公安情报学既要利用大数据来完善其研究范式，又要避免大数据对它的发展造成不利影响。为此，大数据环境下公安情报学现有研究范式（情报主导警务范式）必须作出调整：将数据纳入公安情报学研究对象，将公安情报应用列为公安情报学的重要研究内容，将多学科交叉研究方法引入公安情报学。公安情报学将大数据融入其研究范式，还应避免大数据所存在的偏失：倚重相关关系分析而忽视因果关系分析，崇尚数据万能而忽视人的智能，崇拜技术至上而取消人的主体地位。 关键词：公安情报学；研究范式；大数据；情报主导警务

中图分类号： G250.2 文献标识码： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2017011

Abstract Big data will inevitably have a profound impact on public security intelligence science and its research paradigm. Public security intelligence science needs to make use of big data to improve its research paradigm， and to avoid negative effects of big data on its development. Therefore， under big data environment， the existing research paradigm of public security intelligence science （intelligence-led policing） must be adjusted： data being one of the research objects， intelligence application becoming important research content， and the multidisciplinary research methods being introduced into the science. The research paradigm， with big data integrated， should avoid the problems of the latter： relying on correlation analysis but ignoring causality analysis； advocating universal data but despising people's intelligence； worshiping technology but neglecting the dominant position of human being.

Key words public security intelligence science； research paradigm； big data；intelligence-led policing

公安情报学是近年来形成的一门新兴学科，主要研究社会信息化发展条件下公安机关如何从海量信息、数据中获取有价值的情报。大数据的兴起将推动公安情报学的发展与变革。将大数据思维、理论、方法和技术等融入公安情报学，要求公安情报学的研究范式必须探索新的发展路径，以适应新形势的需要。 1 公安情报学研究范式及其不足

20世纪60年代，美国科学哲学家托马斯·库恩创造性地提出了范式理论。所谓范式，是指“一个成熟的科学共同体在某段时间内所接纳的研究方法、问题领域和解题标准的源头活水”[1]。它建立在科学共同体的共同信念（共同的基本理论、观点和方法）的基础之上，为这一共同体提供共同的理论模型和解决问题的框架；它规定了学科的发展方向、研究对象和研究

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范围等，是学科发展达到成熟阶段的产物和标志[2]。范式理论总结了科学和科学思想发展的规律特征。随后，这一理论移植、渗透到社会科学及人文学科领域，成为一个普适性理论。 公安情报学是2011年以后才获得正式认可的一门新兴学科。然而，与公安情报相关的实践活动可以追溯至1927年中央特科的成立，有关公安情报的理论研究已经历了30多年的积淀。我们可以借用范式理论，来梳理、分析公安情报学发展演变的过程及其规律特征。公安情报学在其发展过程中，大致经历了秘密情报、情报资料、信息资源开发、情报主导警务等四种范式。不同范式在转换的同时，相互交织、融合与整合[3]。当前，公安情报学主要采用情报主导警务范式开展学术研究。这一范式建立在国内外丰实的警务情报实践基础上，并有大量情报理论及警务理论为支撑。然而，作为一种新的研究范式，情报主导警务范式仍处于发展、完善阶段。它尚未清晰界定公安情报学的研究对象、范围，还没有构建成熟的理论框架和方法体系，且对实践活动的指导作用还不明显。

首先，这一范式未就公安情报学研究对象完全达成共识。公安情报学以“公安情报”为研究对象，然而，关于公安情报概念的理解特别是其外延的界定长期以来存在较大分歧。至情报主导警务范式，这一争议仍悬而未决。概念之争，既牵涉公安情报学最核心的理论问题，也反映出公安情报学研究对象、范围、内容尚未明晰。这显然影响到公安情报学的健康发展。 其次，这一范式未能提供较为丰富、科学的研究理论和方法。图书、科技、竞争、军事、国家安全等领域的情报理论、方法，对公安情报学有着十分重要的影响。公安情报学如何厘清与其他相关学科的关系，构建具有自身特色的理论体系和研究方法，这仍是一个艰难而长期的探索过程。情报主导警务范式有比较坚实的理论基础，并从其他领域移植或借鉴了一些研究方法。然而，这些理论、方法如何与我国国情、警情结合起来，仍需要不断探索。

再次，这一范式未能为公安实践提供具体阐释及理论支撑。情报主导警务作为公安机关一项战略部署，目标高远而宏阔。然而，在具体实施过程中，往往难以落地并产生实效。如存在普遍的“情报”匮乏现象，这样无法为情报主导警务提供充足的情报来源；受情报分析能力的制约，公安机关情报“主导”能力的不强；情报未能广泛应用于警务活动的各个方面，并未真正实现情报主导“警务”[4]。面对实践活动所面临的困境及发展瓶颈，情报主导警务范式未能提出解决问题的合理理论框架。

2 大数据环境下公安情报学研究范式的调整与变革

随着大数据的兴起，我国公安机关开始积极探索大数据在公安工作中的应用。大数据融入公安情报实践活动中，推动其工作模式、思路、方法的变革与发展。大数据也为公安情报学发展提供了契机，两者具有相似性、相关性，完全可以对接、融合。公安情报学应顺势而为，主动适应大数据发展的需要。如，两者都需要采用“数据+工具方法+专家智能”的模式框架，即借助各种技术手段对数据开展定量分析，同时也离不开定性判断，需要与人的智能有效结合[5]。公安情报学原本擅长定性分析，将大数据先进的定量分析技术结合进来，可以促进公安情报水平与质量的提升。同时，两者在工作流程方面基本一致，都由数据或信息资料的采集、

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处理、存储、检索、分析、传递等环节构成。公安情报学在这些环节的研究方面已积累了较多的理论成果，大数据则可以深化与拓展公安情报学这些领域的研究，还可以为它提供新的研究课题，如情报的可视化分析、情报产品的可视化呈现等。

大数据对公安情报学有着十分重要的影响。那么，是否会导致公安情报学研究范式转型，进入到大数据范式阶段[6]？笔者认为，目前尚无法得出公安情报学将进入大数据范式阶段的推断。当然，大数据发展必然会对公安情报学现有的情报主导警务范式产生深刻影响，要求其作出调整与革新，在现有研究范式中融入大数据思维、理论、技术和方法。 2.1 将数据纳入公安情报学研究对象

一般认为，公安情报学以公安情报为研究对象。然而，不同历史时期，对公安情报概念有着不同的理解，其研究对象也不断变迁。传统公安情报概念是指用于同国内外敌对势力和敌对分子及其他犯罪分子作斗争的各种情况、消息和资料的统称[7]。这时，公安情报学的研究对象特指敌情、特情等秘密情报。从20世纪80年代开始，公安情报逐步拓展至各种刑事犯罪情报资料。随后，在公安信息化发展的推动下，公安机关内外部各种信息资源都成为公安情报工作对象。这时，公安情报泛指由公安机关通过各种途径获取的各类情报信息及其分析研判后的成果[9]。公安情报学的研究对象已经扩展到各类信息，信息资源的开发利用成为公安情报实践活动与理论研究的重要内容。

数据具有重要的情报价值，情报链理论也描述了情报转化、生成的过程，即：事实→数据→信息→知识→情报[9]。情报产生于事实，而数据可以直接、准确地反映事实，因而完全可以从数据中获取情报价值。而且，数据不必经由信息，即可直接转化为情报。数据和信息都是对同一对象不同角度的具体表述，它们并不存在绝对的界限[10]。由数据到信息并不完全是一种线性方向的转化关系。数据泛化为数字、文本、图片、图像和视频等资料的统称，它已成为“信息”的代名词。严格区分数据与信息概念，也就失去了实际意义[11]。这样，数据成为公安情报学研究对象也就顺理成章了。

运用大数据技术，从数据中提炼出有价值的情报，这是大数据为公安情报学发展提供的契机。公安情报学将数据纳入其研究对象，既是社会实践提出的客观要求，也是公安情报学发展的必然趋势。公安工作主要围绕各种社会现象，特别是人的社会活动展开，而数据是社会信息化背景下反映人类社会生活的重要载体。因此，数据是公安机关开展情报工作的重要切入点。公安情报学将数据作为研究对象，是公安实践提出的现实要求。从学科发展而言，以数据为研究对象，将为公安情报学注入新的活力：将情报链向数据延伸，拓展了公安情报学的研究领域，可以从更加广阔的视野来研究公安情报学；丰富的数据资源进入公安情报视野，解决了情报主导警务范式中“情报”匮乏的困境。而且，形态各异、类型多样的数据，能为公安情报学带来丰富的研究内容。这些数据，从形式上看包括网络数据、时间与位置数据、视频图像数据、车载信息服务数据、文本数据、射频识别数据等，从性质看包括实时数据、动态数据、关联数据、社会网络数据等。公安情报学应深入研究这些数据的本质属性，以及情报价值的来源、表现形式和获取方式等。