警务预测技术的运用主要体现在预测性警务中，这是一种运用数据分析技术，特别是大数据和人工智能技术，对犯罪进行预测和预防的警务模式。其核心在于通过收集、分析、整合大量数据，识别犯罪模式和趋势，进而在犯罪行为发生前采取干预措施，以达到预防犯罪、保护公众安全的目的。
一、警务预测技术的分类
定性预测技术：
建立在经验、逻辑思维、逻辑推理基础上，利用人的主观判断来预测结果，将主观意见转化为可以使用的计量预测。
常用的定性预测方法有专家预测法（包括专家个人预测法和专家会议预测法）、特尔菲法、主观概率预测法和形态学方法等。
专家预测法:邀请相关领域的专家，通过问卷、访谈等方式收集他们的预测意见。对专家的意见进行汇总、分析和处理，形成最终的预测结果。
相关因素分析法:分析制约犯罪发展的重要相关因素，如经济、社会、文化等。确定这些因素与犯罪之间的相关性，以及它们对犯罪发展趋势的影响。
趋势外推法:根据历史的和现有的资料分析犯罪发展趋势。推测未来犯罪态势，适用于短期到中期的预测。
定量预测技术：
建立在历史数据统计资料基础上，运用数学工具、方程、图表、数字、计算机等进行的预测。
常用的定量预测方法有平均预测法、指数平滑预测法、趋势外推法、回归分析预测法、相关性检验等。Excel数据分析——指数平滑法预测分析
数学模拟法:运用数学公式或曲线描述影响犯罪变化的各种规律性联系。通过模拟和分析，推测犯罪趋势。
综合预测技术：
定性预测和定量预测的综合运用，相互补充，以提供更准确、全面的预测结果。
微观预测方法:
伯吉斯再犯预测法、格吕克再犯预测法等。这些方法通常基于个体的历史犯罪记录、心理特征、社会背景等信息。使用统计模型或机器学习算法来预测个体在未来特定时期内初犯或再犯的可能性。
观察法:通过观察个体的言行、习惯、人格及日常生活中的表现来预测犯罪。
访谈法:以谈话的方式收集有关个体的心理活动和行为的数据资料，用于预测犯罪。
问卷法:使用统一、严格设计的问卷来收集有关信息，用于预测犯罪。
测验法:通过心理测验或其他类型的测验来收集数据，以预测犯罪。
其他预测方法
比较研究法:通过研究历史上某一时期、某一地区、某种情况下引发犯罪的原因及犯罪变化的过程、特征、条件、伴随因素等。对比研究在新的时期、新的地区可能出现与上述相近或相反的情况、条件、特点和因素，以预测未来犯罪状态。
规范性预测法:根据社会需要和预期目标，从未来回溯到现在。预测实现目标的时间、途径、所需创造的条件等，为预防和控制犯罪提供科学依据。
二、预测步骤与原则
步骤
确定预测目的、内容和对象：选择具有倾向性、全局性的目标进行预测。
收集、研判数据和资料：全面、准确地收集与预测对象相关的资料，并进行分析研判。
选定预测方法和技术：根据预测目的、占有资料情况、对预测准确度的要求以及犯罪现象的特点等选择合适的预测方法。
适时修改完善预测结论：随着社会的发展和犯罪态势的变化，不断修改、补充、完善预测结论。
原则
客观性原则：保持预测的客观性，避免主观片面性。
系统性原则：用系统论的思想、方法和观点去指导整个犯罪预测工作。
连续性原则：保持预测工作的连续性，以反映犯罪现象的持续发展。
三、警务预测技术的具体运用
犯罪地点和时间预测：
通过分析历史犯罪数据，识别犯罪热点区域和高发时段，预测未来可能发生犯罪的时间和地点。这有助于警方优化警力部署，提高巡逻效率，及时阻止犯罪的发生。
个体风险评估：
利用大数据和人工智能技术，对个人的犯罪可能性进行预测和评估。
这有助于警方对高风险个体进行重点关注和监控，及时采取预防措施，防止犯罪行为的发生。
警务策略优化：
根据预测结果，制定和调整警务策略，以更有效地预防和控制犯罪。
例如，针对预测出的犯罪热点区域，可以增加巡逻警力、安装监控设备等措施；针对预测出的高风险个体，可以采取心理辅导、社会支持等干预措施。
预测性警务软件的应用：
如PredPol、RTM、HunchLab等预测性警务软件，已经在实际警务工作中得到了广泛应用。
这些软件通过收集和分析犯罪数据，生成预测结果，为警方提供决策支持。
专家预测法（特尔裴法）
应用场景：适用于对犯罪趋势、犯罪类型等宏观层面的预测。
案例：在预测未来几年的犯罪趋势时，可以邀请犯罪学、社会学、心理学等领域的专家，通过问卷、访谈等方式收集他们的预测意见，并综合形成最终的预测结果。
相关因素分析法
应用场景：通过分析经济、社会、文化等与犯罪相关的因素，预测犯罪的发展趋势。
案例：美国通过分析20多年的犯罪数据和交通事故数据，发现两者在高发地带和频发时段上存在高度重合性，从而引发了公路安全部门与司法部门的联合执勤，有效降低了交通事故和犯罪率。
趋势外推法
应用场景：根据历史数据推测未来犯罪态势，适用于短期到中期的预测。
案例：在预测某一地区未来几个月的盗窃案件数量时，可以根据该地区过去几年的盗窃案件数量变化趋势进行推测。
伯吉斯再犯预测法、格吕克再犯预测法等
应用场景：针对个体犯罪风险的预测，适用于司法矫正、社区矫正等领域。
案例：在司法矫正中，可以使用这些预测方法对犯罪者的再犯风险进行评估，以便制定个性化的矫正方案。
观察法、访谈法、问卷法、测验法
应用场景：这些方法通常用于收集个体的行为数据、心理特征等信息，以便进行犯罪预测。
案例：在预测青少年犯罪风险时，可以通过观察他们的言行举止、进行访谈和问卷调查、进行心理测验等方式收集数据，并使用统计模型或机器学习算法进行预测。
比较研究法
应用场景：通过对比不同历史时期、不同地区的犯罪情况，预测未来犯罪趋势。
案例：可以对比研究历史上某一时期与当前时期的犯罪情况，分析两者之间的相似性和差异性，从而预测未来犯罪的可能趋势。
规范性预测法
应用场景：基于社会需要和预期目标，预测未来犯罪情况，并制定预防措施。
案例：在预测城市犯罪热点区域时，可以使用规范性预测法分析历史犯罪数据、城市规划等因素，预测未来可能的犯罪热点区域，并制定相应的预防措施，如增加巡逻警力、安装监控设备等。
大数据与人工智能在犯罪预测中的应用案例
美国“911”事件后的计算机辅助乘客筛选系统
该系统将乘客信息输入到商用数据库中，根据隐含特殊危险等级的数字分值对乘客进行筛选。绿色分值的乘客接受正常筛选，黄色分值的乘客接受额外筛选，红色分值的乘客被禁止登机。
美国波士顿马拉松爆炸案后的数据收集与分析
警方通过收集事发地点附近的私人录像和照片、网上信息（包括社交网站上的相关照片、录像等），并比对、查找数据，最终从录像中截取出嫌疑人照片并发出通缉令。
上海交警利用大数据破解交通难题
在亚洲相互协作与信任措施会议第四次峰会期间，上海交警通过制定交通管制路段及时间表、市区分流引导图、入城分流引导图等，并利用会算时间的智能红绿灯、随机应变的“潮汐车道”、道路交通事故分析预警系统、道口车驾查控系统等多个复杂的数据系统支撑，有效破解了大城市的交通难题。
纽约消防部门利用数据挖掘预防火灾
纽约消防部门通过分析部门所储存的文件，列出容易发生火灾的高危建筑物，并使用“60面”算法根据多种因素计算出发生火险的概率，为建筑物标注风险指数。这有助于消防部门在进行检查时根据风险指数进行排序，并优先对高危建筑物进行安全性排查。
四、警务预测技术的挑战与前景
挑战：
数据隐私保护：在收集和分析大量个人数据时，如何确保个人隐私不被泄露是一个重要问题。
算法透明度：预测性警务所使用的算法往往较为复杂，如何确保其透明度和可解释性，以便公众和相关部门能够理解其工作原理和预测结果，是一个亟待解决的问题。
预测准确性：虽然预测性警务在预防犯罪方面取得了一定的成效，但其预测准确性仍存在波动和不确定性。如何提高预测准确性，减少误报和漏报，是警务预测技术需要不断优化的方向。
前景：
随着大数据和人工智能技术的不断发展，预测性警务将在全球范围内得到更广泛的应用和推广。
未来，预测性警务将更加注重跨部门协作和『互联网』+警务的深度融合，以实现更加精准、高效的犯罪预防和打击。
同时，随着技术的不断进步和法律法规的完善，预测性警务在保护个人隐私、确保算法透明度等方面的挑战也将得到逐步解决。
警务预测技术在预防和控制犯罪方面发挥着重要作用，随着技术的不断进步和应用的不断深化。 部分内容由AI生成
文章来源于公众号：情报分析站
