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浅谈监狱罪犯安全防控与教育改造中大数据的应用

2021-05-14 284 上传者：管理员

摘要：介绍了司法监狱系统信息化建设的现状和瓶颈，归纳总结了当前大数据在监狱罪犯安全防控与教育改造中的应用。从数据标准化、大数据平台建设、信息化软件和硬件系统迭代、罪犯狱内危险评估、“信息孤岛”严重、数据技术支撑匮乏、管理能力不足等七个方面详细分析了大数据应用中所面临的困难与挑战。提出应加快完善监狱大数据平台的配套建设，确保先进的信息化技术能在监狱罪犯安全防控和教育改造中发挥作用。

关键词：
大数据
安全防控
教育改造
数据建设
网络技术
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当前在监狱安全防控和教育改造中出现了落后的技术与前卫的监狱管理理念冲突的现象，监狱管理需要提高工作效率，而先进的技术应用却跟不上。大数据技术突破了当前这一矛盾，通过各项数据的分析，能在监狱系统中创建基于大数据的监狱智能安全防控体系，通过数据分析能够对边缘感知更加精准、更加敏捷、更加高效；也可以对突发事件具有超前性，超前预测狱情、犯情等；因此基于大数据技术的监狱智能安全防范体系能够通过应用“云计算”的开放性架构，以整合监狱数据、共享监狱安防系统，能够在监狱罪犯安全防控与教育改造中发挥重要作用。

1、监狱系统内大数据技术应用现状

司法部提出要深入推进“智慧监狱”建设，围绕“精、细、高、深”要求，一直推进信息化现代文明监狱的创建，加快传统观念的转变，围绕监狱专业技术人才队伍的培养，强化监狱数据资源整合，加快监狱数据库建设，强化大数据创新利用，推进监狱工作决策和管理智慧化。由此可见，各级司法行政机关已经认识到大数据技术正逐渐成为大幅提升监狱罪犯安全防控与教育改造水平的重要抓手[1]。

整体而言，监狱在大数据的收集、分析与应用还处在一个相对粗浅的层次上，大数据可能具有的价值远远没有得到有效挖掘和利用。与公检法同行相比，也明显滞后。我国最高人民法院早已搭起了大数据管理和数据服务平台，做到了各级人民法院的网络和数据基础设施全覆盖。目前，各级法院正以非常快的频率向最高人民法院的大数据管理和服务平台自动汇集最新收集的各类案件的详细数据。目前,平台已经汇集了超过1亿件的案件数据和6180多万份裁判文书[2]。而司法监狱系统只处于对大数据应用的初级阶段，应用领域小，使用不规范，规格不统一等都是制约大数据技术在监狱系统施不开拳脚的重要因素。

1.1 加快数据标准化与大数据平台建设

强大的省情依托浙江省共建设14家大数据省级重点企业研究院，对大数据关键技术进行攻关，选出了多家在大数据应用成绩突出的示范企业，创立了全省大数据管理中心，建立了大数据交易中心和政府大数据管理公司，并在全国省份中首个推出政府数据开放平台。涌现出阿里云、海康威视、华三等一批在全国有影响力的大数据企业，在大数据的基础设施、支撑平台、应用开发上呈现出比较完整的产业链，为浙江大数据在监狱系统里的发展奠定了坚实的基础。

加快数据标准建设标准化是信息化建设的基本前提，同时也是构建数据交换和资源共享的可靠保证。司法部陆续研究并制订了《全国监狱罪犯信息编码标准》、《全国司法行政信息化总体技术规范》等多项业务和信息化标准。这些规范和标准紧紧围绕司法系统信息化建设的目标和要求，将大数据融入到监狱罪犯安全防控及教育改造中，提升监狱管理工作水平，提升监狱安全防控和罪犯教育改造的效率。

监狱综合大数据智能服务平台初步建成浙江省某监狱建成的大数据平台则集合了以指挥作战为核心的研判决策、行政办公、智慧保障、智慧监管、智慧警务、智能安防等多个模块。比如今日重点罪犯人数、督察问题数量、外来人车数量等，通过大数据建模，计算出监狱的安全指数。该平台还具备类似百度的大数据搜索引擎，只要输入关键字，平台便能够根据提供的关键字针对罪犯信息、干警信息、案情信息、运维信息进行相关性搜索。平台可实现狱内人员轨迹分析、狱内车辆轨迹分析、狱内人员分布监管、罪犯行为风险分析等。

平台运用中，牢固树立“得数据者得未来”理念，开启“全数据采集”模式。监狱对犯罪人员数据、民警人员数据和管理数据这三大信息的获取，主要通过各种智能传感器的自动捕获、数据的传递以及岗位上日常工作记录的获取，各类统计数据均通过智能平台的标准数据接口，来进行集中存储，做到一次获取，共享协作使用，为大数据的应用奠定了基础。运用“人物画像”技术，全方位集成各类数据，打通人防、物防、技防、联防之间的屏障，实现对安全危险、风险、隐患的全面有效管控，增强工作的预见性，全方位地提高预测、预警、预防“三预”能力。

1.2 基于大数据的应用全面开花

⑴ 软件系统

运用信息技术手段，提升预警预测预防工作的水平和效率，是监狱工作的重要任务。某监狱的“平安360”平台建设是项有益的探索。该系统的研发和运用成效也得到了司法部预防犯罪研究所领导的高度评价。睡眠365“修心教育”评估矫治系统即罪犯心理危机预警系统，通过引入科学量表，通过大数据分析，开展线下远程专业化矫治。

⑵ 智能硬件系统

针对狱情管控，引入监所智能机器人，借助可见光/红外热像镜头智能识别监测监舍罪犯，实现对现场罪犯自动清点人数，以减轻干警负担，降低人身风险。为了防止罪犯通过人行通道混出监狱，与安防企业定制开发了单目摄像机，该摄像机完美解决摄像机眼皮底下的盲区问题，使之前需用3只摄像机才能解决的问题用1只就解决了，减少了重复投资。利用物联网技术，建设了劳动工具智能管控系统，通过智能芯片实现对劳动工具进行数据自动采集、定时清点、归位智能报警、遗失雷达搜寻等功能。部署电子三维地图系统，将监狱范围内监舍、厂房、道路等区域进行精细建模，与安防监控有效集成，便于实时查看现场监控视频。研发了电子追捕系统，一旦监狱发生罪犯脱逃事件，该系统将能提供详细的路径分析和卡点设置的情况。

⑶ 罪犯狱内危险评估工具[3]

工具简介该工具可以全面快速有效甄别罪犯危险等级和类别，提高监狱警察精准及时分析罪犯危险性，促进监狱安全防控和罪犯教育管理科学化水平的提升。

工具的技术基础罪犯静态数据和动态改造痕迹为依据，通过计算机数学建模建立罪犯危险度和倾向性综合评价指标体系，从而对罪犯的“脱逃、行凶、自杀”等危险度和倾向性做出分析/预判。

工具的设计原理分析基层民警实际工作经验，结合罪犯日常改造记录，对有可能影响罪犯危险程度和倾向性的各种因素加以综合性考虑，建立罪犯危险度和倾向性综合评价指标体系，在此基础上，设计模糊综合评价方法和量化平均综合评价方法，对罪犯的危险度和倾向性做出综合判定，为民警制定管控措施提供参考。

工具的作用该工具配套研发了移动警务终端，此终端集电子巡警、教育管理、应急处置等各项功能于一体的智能执法系统，实现了民警现场执法智能化。民警在与罪犯进行谈话时手持移动警务终端，同步录音上传至平台，交谈结束时系统会提示民警做出交谈内容概要，对交谈效果开展评估。在日常执勤中遇到突发事件，在场民警选择相应的选项，移动的警务终端设备会有事件处置提示，平台指挥中心会同时收到报警警员信息、报警详细位置、联动现场监控、提醒指挥程序等警情信息。人员统计分析系统可以实时直观地反映现场警力分布状况，如果某个单位警力资源紧张时，平台系统会自动推送警力预警，向相关上级领导以及信息指挥中心发送警力预警信息，提醒及时增派警力，实现警力动态调配。

2、大数据在监狱罪犯安全防控与教育改造中应用所面临的挑战与困难

2.1 大数据标准化建设滞后

司法部已经在大力推动大数据平台的建设，从上到下来规范各地的信息数据标准。浙江省监狱局也先后制定了安防、网络等标准规范。省局组织研发的监狱警察员工管理系统和管理执法信息系统都是严格按照司法部制定的技术标准。只有标准统一，按照标准开发，各系统之间才能实现数据共享，否则共享只能是空中楼阁[4]。

2.2 “信息孤岛”现象严重

监狱治理运用大数据技术需要大数据从产生到应用的全过程，实现渗透到业务的各个领域、贯穿行刑全过程、罪犯个体全覆盖。然而，目前的实际情况却是多数监狱单位由于顶层设计在系统性和全面性上存在着不完善，上级部门的业务和监狱开发的应用系统缺乏统一标准，数据的格式、数据库的标准、数据接口都不一样，应用系统之间无法整合，成为一个个“信息孤岛”，导致信息化应用存在业务重叠、工序重复，加重了监狱民警的工作负担，影响了监狱民警使用信息化平台的积极性，加剧了应用系统推广工作的难度。同时，各项业务数据的碎片化、条块化、部门化问题严重，还没能形成以改造罪犯为主线的信息共享、汇聚、集成、分析和挖掘的体系。

2.3 基础支撑不足、资源共享缺乏

全国监狱数据资源共享平台体系尚未建立，数据资源难以共享。例如某监狱目前使用的“监狱数据管理系统”主要依托自己搜集整理的4000个左右案例样本开发，样本集的不足，造成了模型训练得出的处理函数拟合度不足，导致最终的分析结果与实际情况还存在较大误差。同时，智能分析给出的推荐处理建议也往往与实际情况有较大出入。

2.4 数据管理能力不足

随着信息规模的不断增大，数据类型非常庞大，对数据分析和处理的要求越来越高，监狱工作人员的工作量巨大，在对数据分析和处理过程中也会产生错误。例如个别监狱目前使用的“狱情分析系统”由于数据录入依赖于一线干警的手动电脑端录入，而一线干警往往工作繁忙，事后录入，往往产生记忆差错或者遗漏，造成一些罪犯的信息录入不够细致、完整，从而导致最终分析结果的不准确[5]。

2.5 技术处理能力不足

平台传统关系型数据库在处理海量数据时的读写性能不足，数据库动态横向扩展能力还不够，多表间关联查询以及复杂的数据分析类查询导致运行性能欠佳，对数据的应用能力依旧停留在数据吸纳、流程管控及查询反馈上，非结构化数据处理能力不足，分析预测预警能力还不够。

3、未来发展思路与建议

3.1 加快推进数据标准化确保数据一致性、完整性、合规性

按照统一的数据元标准，基于统一规范、标准、接口、服务，对数据进行分析、清洗，然后实现对各类数据的汇聚整合、逻辑集成。实现数据实时更新与清洗，探索研发监狱大数据采集、转换、分析集成的专用工具和构建流程化形态，将海量非结构、半结构及结构复杂的数据转换为便于处理的结构数据。研发相关数据过滤器，过滤掉无效或错误的数据，将不同种类的数据归类聚合分析。建立监狱大数据审核机制、数据质量分析机制，确保平台数据的一致性、完整性、合规性。

3.2 智能推送个性化教育矫正方案

一是可以运用大数据跟踪分析刑满释放罪犯重新犯罪情况，开展重新犯罪要素关联模型、重新犯罪风险评估模型研究，对重新犯罪原因进行研判，从而提出更加科学合理的教育矫正方案。二是可以通过收录罪犯教育矫正典型案例，对罪犯历史改造案例进行分析，形成结构化的矫正案例库。罪犯个体改造过程中，通过其改造行为特征，关联相关教育改造案列，从管理和教育两个维度，对罪犯的后续改造进行矫正方案的推荐[6]。

3.3 增强教育改造的针对性

一是可以依托罪犯犯罪性质、危险程度、刑期、年龄、身体状况、文化程度、个人特长等数据信息，开展罪犯劳动能力及劳动岗位匹配度分析研判，对罪犯劳动实行分类分级动态管理，让不同罪犯都能从事性质、强度与之相适宜的劳动，提高教育改造的针对性。二是可以采取数据建模方式，对打架斗殴、抗拒管教、自杀、狱内死亡等需高度关注的行为或事件进行相关性分析，通过大量历史样本的比对挖掘，分析出具体打架斗殴的强相关因素，帮助干警更有针对性地预防各类事件的发生。

3.4 科学评估罪犯劳动改造的成效

通过分析研判罪犯个体“干什么、学什么、会什么”等数据信息，坚持“按需施教、学以致用”的原则，结合社会用工需求和罪犯兴趣、特长等数据信息，开展以就业为导向的职业技能培训，提高教育培训的实效性。通过实时采集各类罪犯劳动数据，全方位研判罪犯劳动特质、劳动积极性、劳动技能、劳动效益变化轨迹，进行科学评估、有效检验罪犯劳动改造成效。

4、结束语

坚持应用效果是监狱治理运用大数据技术的核心和价值所在。大力推进大数据技术与人、物、事的深度融合，进一步发挥人力与科技结合的倍增效应，进一步发挥制度与技术结合的溢出效应。积极推进监狱数据文化建设，提升广大干警的数据素养。优化监狱大数据管理运行组织架构。大力培养既懂业务，又懂信息技术，具备大数据思维的监狱大数据复合型专业人才。

参考文献：

[1]关于加快推进“智慧监狱”建设的实施意见.中国日报网,2019-01-14.

[2]大数据观察·关注智慧法院.人民日报,2017-05-24.

[3]刘保民,朱洪祥,张庆斌.江苏监狱罪犯狱内危险评估工具的研发与应用[J].犯罪与改造研究,2017.2.

[4]王庆,姚雾云,何爱军.浅析智慧司法中法治大数据的应用[J].中国司法,2020.4.

[5]朱永忠,盛贤群.智慧监狱软实力建设的思考[J].河南司法警官职业学院党报,2017.9.

[6]白海娟.论教育矫正的困境与出路[J].西部学刊,2020.6.

文章来源：江波,许志飞.大数据在监狱罪犯安全防控与教育改造中的应用分析[J].计算机时代,2021(05):123-126.