犯罪作為當(dāng)今世界普遍存在的社會(huì)問題，對經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們的生活有著重大的影響，因此預(yù)防犯罪是世界各國警察機(jī)構(gòu)共同的目標(biāo)。預(yù)測是預(yù)警預(yù)防的前提和首要環(huán)節(jié)，研究預(yù)防犯罪問題離不開犯罪預(yù)測。根據(jù)2018年全國公安機(jī)關(guān)統(tǒng)計(jì)的犯罪數(shù)據(jù)，從犯罪類型結(jié)構(gòu)上來看，傳統(tǒng)犯罪呈下降趨勢，但互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的犯罪不斷增加，新興行業(yè)領(lǐng)域犯罪活動(dòng)較為活躍，非法集資、“食藥環(huán)”犯罪、未成年人暴力犯罪等受到社會(huì)高度關(guān)注，黑惡勢力犯罪、毒品犯罪出現(xiàn)了新特點(diǎn)。總體來看，盜搶騙、黃賭毒和經(jīng)濟(jì)犯罪成為當(dāng)前的主要犯罪問題，重點(diǎn)打擊此類犯罪，才能維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定和保障人民的安全感。通過準(zhǔn)確實(shí)時(shí)的犯罪預(yù)測，可以幫助公安機(jī)關(guān)優(yōu)化警力部署、提前制定預(yù)案，從而降低犯罪率。犯罪預(yù)測的過程包括數(shù)據(jù)的收集、模型的建立和對犯罪模式的識(shí)別。這不僅有助于公安機(jī)關(guān)判斷犯罪熱點(diǎn)地區(qū)，還可以發(fā)現(xiàn)犯罪高風(fēng)險(xiǎn)人員和易害群體。

犯罪是可以預(yù)測的。《美國統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)會(huì)刊》上有文章提出，“最初的犯罪就像初震，接下來的犯罪就好比余震”。把握犯罪的兩個(gè)杠桿即犯罪成因和犯罪規(guī)律，就可以推出預(yù)測趨勢，犯罪成因是犯罪運(yùn)行的動(dòng)力，犯罪規(guī)律是犯罪運(yùn)行的規(guī)則，動(dòng)力和規(guī)則確定了運(yùn)行的方向。如果分析人員不是簡單地對犯罪數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納總結(jié)，而是挖掘出海量犯罪數(shù)據(jù)背后的犯罪成因和犯罪規(guī)律，那么就可以準(zhǔn)確地評(píng)估犯罪趨勢并采取有力的措施。根據(jù)犯罪學(xué)相關(guān)理論，在一定區(qū)域中，犯罪地點(diǎn)并不是隨機(jī)分布的，而是呈現(xiàn)出一些集中點(diǎn)，即“熱點(diǎn)地區(qū)”。掌握這些熱點(diǎn)地區(qū)可能發(fā)生的犯罪類型，對于公安機(jī)關(guān)的決策部署具有重要的參考價(jià)值。此外，根據(jù)鄰近重復(fù)效應(yīng)，當(dāng)一個(gè)盜竊犯在一個(gè)地點(diǎn)成功實(shí)施犯罪之后，他往往會(huì)在一周后再次潛入同一對象或者鄰近對象家中作案，他的犯罪半徑一般是在2公里以內(nèi)[5]。案發(fā)地點(diǎn)附近的同類案件發(fā)生的概率較高，這同時(shí)給犯罪預(yù)測提供了理論支撐。

基于以上幾點(diǎn)，本文提出一種基于DBSCAN算法的犯罪預(yù)測模型，該模型在MATLAB中構(gòu)建，對A區(qū)的犯罪數(shù)據(jù)進(jìn)行密度聚類，可以獲得較為客觀的結(jié)果。該實(shí)驗(yàn)遵循數(shù)據(jù)分析中的步驟，包括數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)可視化和構(gòu)建犯罪預(yù)測模型。在數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理階段，數(shù)據(jù)來自于A區(qū)公安局提供的犯罪數(shù)據(jù)，并進(jìn)行了脫敏處理。數(shù)據(jù)可視化階段生成了三維的犯罪時(shí)空分布圖。最后，在構(gòu)建模型階段，本文對犯罪類型、犯罪時(shí)間、經(jīng)度、緯度進(jìn)行密度聚類分析，對警方的警力部署和決策執(zhí)行具有參考價(jià)值。

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作者信息：

趙傳鑫

(中國人民公安大學(xué) 國家安全與反恐怖學(xué)院，北京100038)