四、大数据侦查模式

（一） 传统侦查模式

模式是指某一系统的结构状态和系统内部诸要素的相互关系经过概括、提炼和抽象所形成的规范样式，可以作为范本、模本、变本的式样。侦查模式是指侦查主体在侦查实践中，对侦查现象、侦查方法所不断呈现的特征和规律进行提炼和归纳的工作范式，是从大量实际侦查行为中概括出来作为侦查行为的理论抽象、基本框架和标准。

侦查模式作为侦查活动的“规范样式”，要在侦查实践中加以运用，这固然成为一个理论问题，但更是一个实践问题。一直以来，侦查可以被归纳为“从案到人”和“从人到案”“从案到案”“从物到案”的模式，以时间、地点、情节等物理空间的要素为媒介，搭建起“案”和“人”之间的关联，根据不同案情采用不同的侦查模式。客观上，目前的侦查实践中并不存在固定的一个或几个标准的“侦查的规范样式”。如果说现行的“侦查破案程序”，即“立案—现场勘验检查与现场访问—分析案情与制定侦查计划—查找犯罪嫌疑人—调查取证—讯问犯罪嫌疑人—破案”，在传统侦查活动中行之有效的话，那么，人类进入信息时代之后，现代侦查模式明显地呈现出多样化、多变性、非典型的特点，已经很难概括出确切的“侦查的规范样式”。

随着人类社会的不断发展，侦查模式正在发生全方位的变革，呈现出多样化形态，很难概括出一个普适于所有案件侦查的模式。即使是同一类型的案件，甚至是案情基本相似的案件，由于主客观条件的不同，侦查工作的推进过程中也会出现较大甚至是巨大的差异。

随着新技术、新方法在经济社会领域的广泛应用，刑事犯罪发生结构性变化，犯罪手段的花样不断翻新，打击犯罪、维护社会安定、伸张正义的呼声越来越高。单一、固定的侦查模式远不适应实战的需求，侦查的模式呈现出多变、快变的特性。一种适应于某种类型、某种情况的案件侦查组织形式可能刚刚成型，就会随着犯罪形势、犯罪规律特点的发展变化而发生改变。侦查模式的多变性是基于侦查背景因素的动态发展所呈现出的变化。

诚然，侦查模式的多样性和多变性决定了它的不确定性，由此还会实时呈现非典型性。侦查模式处于一种不定型的静态开放、动态发展的状态，因此，很难通过一个定式把它勾画出来。需要注意的是，侦查员在侦查实践活动中所依据的不再是那些已为我们事先规定好的标准和方法，而是可能会根据具体情况而有所改变的范围更广的方式方法。因此，不论哪种侦查模式，在实际操作当中都有它的局限性，最大的局限性就是将不同案件的不同方法过于绝对化、模式化、方法化，这就意味着本身千变万化的灵活思路被这些模式禁锢在一个绝对化的框架当中。

（二） 大数据侦查模式

大数据促成了侦查模式的改变。人机交互的侦查方式、智能化的侦查手段与传统侦查方式融合，推动了被动、粗放、人力密集、低效率的侦查模式演进为主动、精确、信息密集、高效率的侦查模式。以虚拟（数据）空间为场景、以数据为载体、以算法为工具、以数据价值为目的的全新大数据侦查模式正在形成。在技术层面，大数据技术与侦查业务相结合，促进情报资源丰富化、线索发现主动化、案情研判智能化；在思维层面，大数据推动侦查思维从因果性转向关联性，从抽样性转向整体性，从回溯性转向预测性，从分散独立性转向共享协作性。

随着信息技术的不断发展，大数据侦查资源不断丰富，可以证明案件事实的材料多样化，一方面为快速追查、锁定、查获、认定涉案人提供了有利条件；另一方面为侦查人员摆脱对嫌疑人口供的依赖提供了客观条件。可以依据各种证据展开，使侦查活动由以口供为中心的侦查模式向围绕多种证据展开的侦查模式的转变成为可能。

从侦查对象、侦查时空、数据形态等不同的角度，可以将大数据侦查的基本模式归纳为个案分析模式和整体分析模式，回溯型侦查模式和预测型侦查模式，原生数据模式和衍生数据模式，“人—数—人”模式和“案—数—案”模式，以及“案—数—人”模式和“人—数—案”模式。

1. 虚拟（数据）空间

随着信息技术的快速发展和仪器设备的不断研发，“万物皆可数据化”“一切皆可量化”成为可能。自然现象和社会活动的每时每刻的图文细节都以数字形式被记录下来，形成与物理空间相对应的平行的虚拟空间。大数据侦查正是以这样的平行数据空间作为场景展开的，侦查人员根据物理空间的人和事寻找与其对应的虚拟空间的海量数据对象，并进行分析处理，进而研判虚拟空间和物理空间数据的关联性规律。通过物理空间与虚拟空间的数据交叉、碰撞，展示与犯罪行为相关的线索、证据。

2. 数据为载体

数据扮演着连接物理空间和虚拟空间的角色，连接起“案”与“人”的关联性。侦查人员可以物理空间为起点，在数据空间中寻找与犯罪嫌疑人相关的数据线索（大数据关联性体现），包括含有相关人像的图片、视频、与其身份相关的账号等，在确定犯罪嫌疑人在虚拟空间中的虚拟身份以后，再回溯到物理空间中，直至确定其真实身份为止。在此过程中，与犯罪嫌疑人相关的图像、账号等案件信息均以数据形式呈现。数据作为桥梁和载体，连接起“案”与“人”的关系，完成从现实到虚拟，再从虚拟到现实的转换。

3. 数据算法

大数据侦查中的海量数据往往会达到TB甚至是PB的数量级，而数据的巨量、结构的复杂性决定了其无法适用于传统的算法计算和分析，必须依赖专门的大数据算法。要从巨量数据集中筛选出涉案人的关联数据，仅靠侦查人员的人工逐条分析显然是不现实也不可能的。必须依靠性能强大的计算设备和科学有效的算法，才能够快速完成数据处理分析任务，进而从海量数据中提炼出与犯罪嫌疑人相关的信息，提高侦查效率。

4. 数据价值

大数据分析的核心价值在于通过海量数据的处理分析，挖掘数据背后的规律。大数据侦查致力于从海量数据中发掘有价值的信息作为案件侦破的线索和证据。侦查实践中，侦查人员收集和处理海量数据不是目的，而是旨在借助对海量数据的分析，挖掘其中与犯罪嫌疑人及案件相关的信息。

大数据侦查以数据空间为场景，以数据为载体，建立起了“案”与“人”之间的关联，架起了虚拟空间与物理空间的桥梁，以数据算法为工具，以挖掘数据内在关联规律性为目的，形成独特的大数据案件线索和证据。在此基础上，大数据侦查还进一步表现为侦查技术的革新及侦查思维的转变。