大数据背景下警务数据挖掘的法治化

发布时间：2020-06-26 05:07

【摘要】：在大数据时代,面对违法犯罪的日益隐蔽化和智能化,公安机关紧紧把握时代趋势,将大数据理念和数据挖掘技术引入到公安工作之中。警务数据挖掘技术在打击违法犯罪、社会治安管理、警情案事件研判与规律预测等方面开始发挥出不可替代的作用。在公安信息化建设与“智慧公安”建设的进程中,警务数据范围与量级得到无限扩大,警务数据挖掘技术也不断革新,数秒之内形成完整的个人数据图像已不在话下。现实中存在滥用警务数据挖掘技术,技术应用的立法、程序规范、审查、监督缺失等问题,势必对公民隐私权等合法权利构成威胁。由于警务数据挖掘技术仍然属于刚刚兴起的高新技术,国家和政府机关仍处在着力推进大数据发展的时期,目前还没有专门的立法来规范大数据挖掘技术的应用,法学界和实务界对于警务数据挖掘技术规范化和法治化的探讨和研究也处于零星状态。因此,本文意图对警务数据挖掘技术的应用对象和范围、法律实践现状等进行梳理,思考警务数据挖掘过程中可能存在的侵害公民隐私权、信息自决权、知情权,以及缺乏程序法治保障等法律问题,通过借鉴国外数据保护相关的立法与规范,结合依法行政的基本原则,期望对警务挖掘技术的法治化提出具有建设性和可操作性的建议。综合来看,本文主要分为四个部分:第一部分,介绍警务数据和警务数据挖掘的相关概念。按照警务数据来源与敏感程度两种方式进行分类梳理,强调警务数据量级之大、范围之广,并阐述警务数据挖掘的定义和应用现状。第二部分,阐述警务数据挖掘的法律实践现状。从立法层面梳理当前关于警务数据挖掘之法律属性的观点和讨论,以及数据保护相关立法实践,从执法层面梳理其在助力执法模式创新方面的作用,并分析法律实践中的缺陷和不足。第三部分,思考警务数据挖掘过程中,如何保障公民隐私权、信息自决权、知情权等合法权益,依法推进政府信息公开,保障程序法治等法律问题。第四部分,针对第二部分中现行法律实践现状的不足以及第三部分中可能存在的法律问题,立足依法行政基本原则,从主体资格限定、算法限制、救济机制、行政程序约束、监督机制等角度,探讨我国对警务数据挖掘这一还未引起广泛关注和规范的新兴技术的法治化路径。
【学位授予单位】：中国人民公安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：D922.14
【图文】：

数据挖掘,说明图,步骤,过程

警务数据挖掘就是以警务数据为挖掘对象，从大量不完整、存在干扰的、随机性的多途径数据来源的数据中，通过算法发现隐含在其中、不为人所知的潜在的有用信息的过程。数据挖掘主要过程和步骤可由图1 简要展现[39]。图1 数据挖掘主要过程和步骤说明图在传统的案件侦破过程中，侦查人员会对不同来源的各种证据和线索进行梳理，从中找出对案件侦破最有用的证据和线索。这些对已有资料进行梳理、统计、分析的工作就是最原始简单的数据分析。其实，建立犯罪档案的历史可以追溯到百[38] 李涛.网络安全中的数据挖掘技术[M].北京:清华大学出版社,2017:5.[39] 刘先锋等.数据库系统原理与应用[M].武汉:武汉大学出版社,2006:56-60.

架构图,泸州市,警察,支队

图 2 泸州市公安局大数据警察支队架构图“智慧城市”大背景下，着力推进“智慧公安”建设[80]，致新兴信息技术，搭建全面感知、广泛互联、相互协同的有机、端”三大基础设施[81]，管住“人、物、房、点、路、网”心、一平台、多系统、多模型”的整体格局，实现泛感知、智能高效的精准警务新模式[82]。

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