2024年4月23日发(作者：)
第
20
卷第
12
期
2020
年
12
月
黑龙江工业学院学报
JOURNAL
OF
HEILONGJIANG
UNIVERSITY
OF
TECHNOLOGY
Vol.
20
No.12
Dec.
2020
文章编号
：
2096
-
3874
（2020
）
12
-
0062
-
06
大数据背景下侦查模式的创新性研究
杨峥
（
安徽大学法学院
，
安徽合肥
230000
）
摘
要:传统侦查存在侦查理念与以审判为中心的制度要求不符
、
侦查技术与新时期犯罪特
征不适应
、
侦查形式与刑事侦查的效益价值相悖
、
侦查逻辑对实现犯罪预防目的不利等弊端
。
因
此
，
在科技融入司法的背景下，
大数据侦查模式的创新已成为不可阻挡的趋势
。
一方面
，
侦查机关
应当树立
“
相关关系
”
的侦查思维和
“
数据主导
”
的侦查理念
。另一方面
，
侦查机关应当从数据平台
和运行机制两方面完善大数据侦查工作机制
。
此外
，
大数据侦查模式的构建还应当注意平衡侦查
效率与公民隐私权的关系
，
坚持与传统侦查模式的融合互补,理性认识侦查模式的创新
。
关键词
：
大数据;侦查模式;数据主导;犯罪预防
中图分类号
：
D915.3
文献标识码:
A
随着互联网
、
云计算等前沿科技的发展以及
查询和现场勘查等传统手段进行信息储存
、
提取
区块链技术的建立
，
数据信息继计算机时代
、
电子
和分析研判的模式⑷
。
在大数据时代背景下
，
传
时代后迎来了大数据时代
。
与此同时
，
在刑事领
统侦查模式已经在一定程度上制约了我国侦查体
制的发展,因而亟需做出改变
。
1
•
“
以供求证
”
的侦查理念不符合以审判为中
域
，
大数据技术也给刑事司法带来了新的挑战和
机遇
。
一方面
，
面对新时代的犯罪具有对象的不
确定,犯罪行为持续时间长
、
涉及范围广
，
犯罪分
心的制度要求
子职业性
、
组织性的特点,
传统侦查模式在实践中
在我国传统侦查模式中
，
口供作为
“
证据之
王
”
，
在侦查过程中起着至关重要的作用
。
侦查人
的弊端日益凸显
，
如果不能及时换代升级就无法
适应犯罪形式发生的新变化
。
另一方面,伴随着
员对于案件事实的还原常以被追诉人提供的口供
司法改革的持续深入
，
大数据与侦查模式的融合
发展已经成为不可阻挡的时代潮流
，
大数据侦查
为基础
，
收集其他佐证案件情况的物证
、
书证等材
料
。尤其是未能发现犯罪现场或无法取得实质性
证据时
，
就更倾向于将被告人供述作为定案的关
作为前沿技术融入司法的规范样本在实践中也展
示出了新的生机与活力
。
本文以大数据背景下侦
键
。
过度依赖口供
，
诸如侦查机关讯问的心理施
压
、
诱导讯问中的虚假陈述及其所造成的错误定
罪现象
，
已经超越证据问题
，
上升至影响刑事司法
治理水平
。
且如果在后续审理过程中出现被追诉
查模式的创新为研究对象,分别从宏观和微观两
个层面对侦查创新的路径进行探讨
，
与此同时也
指出了侦查模式创新的同时应当规避的风险和问
题
，
以期为实践中侦查改革提供些许助益
。
一
、
审视:大数据背景下侦查模式创新的必
要性
人翻供
，
客观证据未达证明标准要求的情况
，
侦查
将面临失败风险
。
“
以供求证
”
的侦查理念与我国以审判为中心
传统侦查模式是指主要依靠调查访问
、
档案
作者简介:杨峥
，
硕士
，
安徽大学法学院
。
研究方向:刑事诉讼法
。
的诉讼制度要求格格不入,既不能使案件重心聚
基金项目
：
国家社科基金"以审判为中心视角下重构侦诉审关系研究”
（
项目编号
：
17BFX061
）
o
•
62
•
第
12
期
大数据背景下侦查模式的创新性研究
2020
年
集于法庭，
也无法体现现代司法文明中保护人权
的价值
。
审判中心主义要求
“
有证举在法庭
、
有理
辩在法庭
、
证据认定在法庭
”
⑵
,
即所有认定案件
事实的证据都要在庭审活动中进行检验和推敲,
以削弱口供在侦查活动中的主导作用
。
2
.
“
经验导向
”
的侦查技术不适应新时期犯罪
特征
传统刑事侦查案件主要依靠侦查人员的经验
与技能
，
对于处于同一或是简单的案件
，
凭借着丰
富的办案经验和生活经验侦破处理案件是可行
的
。
新时期犯罪活动发生了根本性的改变
，
犯罪
数量上升,犯罪类型复杂
，
犯罪主体多样,犯罪形
式虚实结合
，
犯罪的广度
、
深度
、
整体关联度也有
所增加
，
这与传统犯罪类型大相径庭
，
公民权利和
国家利益比以往任何时候都受到更为紧迫的犯罪
威胁
。
此时经验型的决策模式已经不能适应犯罪
的新发展、
新趋势,犯罪与互联网
、
大数据、
云计算
等科技性技术相结合
，
具备更高的
“科技含量
”
，
侦
查人员在传统侦查模式下已力不从心
。
同时
，
“
经验导向
”
的侦查技术一是未被赋予
行之有效的标准
，
二是过分强调了办案人员的主
观感受
，
侦查的客观性不足
。
其考虑因素是侦查
人员受其自身办案经历
、
技术能力
、
认知水平的限
制可能存在误判案情走向的情况,既浪费了司法
资源,也损伤了司法尊严
。
3
•
“
人力为主
”的侦查形式不符合刑事侦查的
效益价值
传统犯罪水平较低
，
手段较直接
，
犯罪分子的
逃窜范围较小
，
带来的侦查工作压力相对较轻，
在
人员充足的情况下，
基本可以完成侦查任务
。
但
是大数据时代中
，
犯罪隐蔽性更强
,
技术手段更加
先进
，
流动性更加明显
，
波及范围更加广泛
，
加之
刑事案件数量突飞猛进
,侦查人员人手不足的缺
陷日益显露,有限的人力难以满足侦查的需要
。
这时就会导致侦查投入和产出不成正比,侦查效
益低下的局面
。
实现侦查的最大效益可以从两个方面考虑:
其一
，使用快捷
、
高效的侦查方式尽力缩小侦查成
本来实现侦查效益最大化
；
其二
，
在侦查成本既定
的情况下探寻合理的侦查资源配置路径来提高侦
查效益⑶
o
大数据时代下的犯罪有时存在于虚拟
空间
,
此时采用科技手段进行管理
,
调取公共场所
的监控视频或使用虚拟支付定位,追踪犯罪分子
行径
，
就会提高侦查速度
，
节省侦查资源
。
4
.
“
以果溯因
”
的侦查逻辑不利于实现犯罪预
防目的
在传统的刑事侦查中
，
原因与结果的逻辑范
畴应用的范围较为广泛
，
获取大量数据需要花费
较高的人力
、
物力成本
,
但是数据时代的复杂环境
给使用因果关系的侦查思维带来了严峻的挑战
。
侦查活动的被动性
、
滞后性对于无实地犯罪现场
就会显得局促无力
，
如电信、
网络诈骗这种会给不
特定多数群体带来较大的金融损失
，
犯罪预防可
以尽力消除其负面影响。同时
，
因为新犯罪案件
更为特殊和新颖
,
现实空间和虚拟空间相互交织
,
侦查人员通过犯罪结果很难追溯至犯罪原因
，
难
以适用传统的侦查逻辑
。
由于犯罪情况各有不同
，
结合具体案情具体
分析,可以看出传统侦查模式是可以满足个案预
防功能的,却难以满足一般预防功能
。
一般预防
功能的优势在于消除犯罪原因
,
减少犯罪机会
,
威
慑和矫正犯罪人
，
达到防止和减少犯罪的目的⑷
，
真正有利于社会长治久安
。
传统的侦查逻辑是根
据犯罪结果倒推出犯罪的动机
，
这种滞后型的打
击模式
，
含有
“
亡羊补牢
”
的意味
，
隔断了犯罪原因
与犯罪结果之间的关系
，
与提前预防的精神背道
而驰
。
二
、
塑造
：
大数据背景下侦查思维与理念的
创新
1.
侦查思维应由
“
因果关系
”
转向
“
相关关系
”
大数据时代许多犯罪基于大数据的特性之间
具有
“
相关关系
”
，
即强调通过识别有用的关联信
息来分析案件
，
即从看似与案件无关的海量信息
中通过数据碰撞等大数据分析方法的整合分析挖
掘出相关的数据信息以作为刑事侦查的线索⑶
O
可见大数据侦查模式的侦查逻辑不同于传统犯罪
行为的因果关系
，
通过大数据分析更能发现犯罪
的相关关系
，
可以有效防范犯罪的危害结果发生
。
虽然传统侦查模式依据案件事实,在确定侦查方
向和侦查计划方面具有明确性
，
对于个案犯罪的
打击具有针对性
,
打击的成效较为显著
,犯罪预防
的目的在传统侦查中难以得到有效体现
。
被动型
・
63
・
第
12
期
黑龙江工业学院学报
2020
年
的侦查模式注定受“
由果溯因
”弊端的限制
,
结果
侧重在事后打击而非事前预防
，
长久而言并不利
于我国对于犯罪的防控
。
大数据侦查使用数据分
析的模型，
采用多种资源方式将相关案件信息录
入
，
数据碰撞经过模型平台的处理可以得出侦查
线索,也拓宽了侦查途径
。
同时
，
以此产生的信息
结论具有研判
、
预测事态发生方向的能力
，
侦查机
关据此不仅可以提高案件的侦破效率
，
还能及时
掌控犯罪动态和犯罪规律,
侦查行为由事后追查
逐渐拓宽至事前预防的领域
，
有利于及时制止尚
未产生或者尚未扩大犯罪后果的行为
。
要想紧跟
新时代的司法体制改革
，
侦查机关应当及时转变
侦查思维,
提高对案件“
相关关系
”
的认知
，
学习运
用先进的侦查思维去侦查案件
。
2.
侦查理念应由
“
口供中心
”
转向
“
数据主导
”
侦查工作的变革与侦查思维的革新是一个双
向互动的过程
，
变革侦查模式首先要更新侦查理
念
，
更好地适应信息爆炸的大数据时代
。
数据在
大数据侦查中起着类似案件线索的作用,过去以
往的侦查工作是依照物理空间的证据、
痕迹展开,
但是高科技犯罪中从犯罪工具
、
手段
，
到犯罪分子
逃逸
、
销赃很大一部分都是在虚拟空间进行
，
涉案
证据难以取得
、
保存
，
总体呈现出动态化特征
。犯
罪行为难以被实际追踪
,
空间的虚拟性和信息技
术自身的专业性
,
给犯罪行为以更好的隐蔽空间
O
但是信息犯罪行为的产生和发展由另一种方式被
记录了下来
—
—
数据
，
数据痕迹作为大数据侦查
的基础
,
不仅能够侦破案件
，
还起着预测性功能
。
犯罪分子在使用网络
、
电信等方式实施犯罪
时
,
势必也会在这些现代化工具上留下痕迹
,
侦查
人员采集相关的数据
,
通过多样的数据模型分析
、
提取信息,掌握作案信息
,
更易于侦破案件和缉拿
犯罪嫌疑人
。
数据同样可以被认定为客观事实的
一种
，
且较少地受到人为因素的干扰
。
与经验分
析相比
,
应尽量选择数据研判
。
“数据主导侦查
”
的涵义包括三个方面:一是
互联网时代中犯罪形态可以通过数据形式表现出
来
，
不论是犯罪行为
、
手段
，
还是犯罪分子的特征
都可以通过数据表示出来;二是大数据侦查的推
进是以大量的数据资源和分析作为支撑,在侦查
活动中重视数据的收集与运用
，
通过数据模型结
•
64
•
果得到所期获得的案件线索
，
助推侦查活动的展
开;三是侦查活动与数据息息相关
,
不可避免使用
到相关数据
。
树立
“
数据主导侦查
”
的理念有利于
拓宽侦查视野
，
打开侦查思路
。
“
数据主导侦查
”
理念就是要发挥大数据在侦查活动中的核心地
位
，
将原先讯问犯罪嫌疑人作为侦查突破口转为
应用侦查技术提取线索
，
多方面开展侦查活动
。
积极采取科学化
、
信息化的新理念指导侦查工作
,
更好地依托大数据技术提升服务实战的能力⑸
O
三
、
构建:大数据背景下侦查工作机制的创新
1
•搭建侦查数据平台
大数据时代侦查结果离不开科学合理的数据
平台,数据平台不仅可以对所收集的海量数据进
行归纳整合
，
还能分析得出数据之间的相关关系
，
提供明确的侦查方向
，
设计完备的侦查计划
。
大
数据侦查模式中数据平台
,
包括数据应用平台和
数据共享平台
，
两者相辅相成
，
共同发展了侦查数
据平台
。
(1)
完善数据应用平台
侦查机关收集的数据是大量且复杂的
，
需要
借助数据应用平台展开分析
、
挖掘
。
在我国
，
公安
机关掌握着较为丰富的数据资源和案件信息
。
公
安内网数据
、
通信数据
、
互联网数据
、
资金流转数
据
、
监控视频数据以及其他社会数据等通过一定
的平台整合在一起,能够实现全景式搜索和研判
,
可以极大地提高数据利用率和侦查机关的破案
效率
。
目前
，
我国公安部已经组建了重大案件
、
DNA
、
在逃人员
、被盗抢车辆等
23
个全国性质的数
据库,这些数据库包括了全国常住人口及外来人
口信息
、
全国出入境人员信息
、
全国违法犯罪人员
信息等
。
司法实践中
，
侦查人员可以使用
DNA
数
据进行比对
，
利用道路监控摄像
、
信用卡使用记录
进行追踪
、
通讯工具的
GPS
进行定位
。
这些数据
成为大数据侦查模式坚实的物质基础
o
(2)
建立数据资源互通平台
社会信息种类多
、
数量大
、
覆盖较广,有着巨
大的效用价值
，
而数据的生命力在于不断更新与
流通
，
世界因数据比以往更加紧密地联系在一起
。
资源共享平台能够使数据间的相关关系更易
“
浮
出水面
”
，
提高数据的价值与利用率
。
虽然侦查机
第
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期
大数据背景下侦查模式的创新性研究
2020
年
关掌握了较多的数据资源,但是在案件处理的过
程中
，
可能还会涉及与其他单位
，
如通讯公司
、
银
行
、车管所
、
税务局之间的数据使用
。
这些社会行
业数据与公民数据体量巨大
、
种类繁多
，
可能包含
更多价值
。
故在数据融合中
，
要将公安业务数据
之外的社会数据与个人数据也纳入融合范围中
来
，
以丰富数据资源
，
提高应用效能
。
信息资源对鉴定犯罪分子身份
，
认定案件事
实方面起着较大的作用
。
我国公安机关已经开始
大力推动大数据建设，
与第三方建立合作机制
,
与
大数据公司在指数评估
、
舆论分析以及智库报告
研究等多方面开展活动
。
技术活动有利于公安机
关做好对各类风险因素的感知
、
预警
、
防范工作,
实现大数据的人案自动关联
。同时
，
数据信息共
享也应当进一步在侦查机关内部进行落实
，
互通
、
共享侦查数据
，
杜绝公安内部
“
部门化
”
的倾向
。
2.
完善侦查运行机制
数据的收集整理作为大数据侦查模式的第一
步
,
其次需要加强对于数据的分析处理
，
将表面数
据转化成为侦查案件的真正
“
助手
”
o
大数据侦查
模式的运行机制由犯罪监控机制
、
犯罪侦破机制
和犯罪预测机制共同构成
。
⑴犯罪监控模式
这里所说的
“
监控
”
是指在侦查模式中对于所
要监视的对象予以密切关注
，
传统侦查模式中的
监控主要是由侦查人员现场勘查
、
走访调查
、
讯问
犯罪嫌疑人等所取得的内容构成
。
大数据背景下
许多智能监控设备得到了利用
，
监控设备形成的
数据信息相较于人力收集有着全面性
、
及时性、
客
观性的特征
,
监控信息的及时提取且全面收集
,
提
高了侦查效率
。
一方面
,
监控信息依托侦查数据应用平台
,
利
用大数据技术对案件信息进行分析
、
碰撞
、
研判,
过程中减少了侦查人员的主观情绪
，排除了人为
因素的数据
，
避开了因果逻辑的弊端
，
倾向于提取
数据之间的相关关系
，保证了数据结果的稳定性
和客观性
。
另一方面
，
将监控模式所得数据信息
得到落实应用
，
一旦数据分析结果达到警戒值或
发现异常情况
，
可以及时传达给侦查人员
O
(2)
犯罪侦破机制
犯罪侦破机制是指运用大数据技术分析
、
研
判数据得出线索,提取数据价值
，
以此确定侦查思
路,以大数据驱动犯罪侦破工作
。
第一阶段是数据准备
。
将相关数据信息进行
收集
、
整合
、
提取
、
转化等
,
这些操作需要通过数据
应用平台来完成
。
首先
，
将案件有关的信息进行
收集
，
着重关注犯罪相关度较高的数据
，
在满足量
的同时也要注重质的追求,在此基础上数据结果
才能更准确
、
全面
。
其次
，
原始数据需要经过转换
后才能具有评估案件的正确性和实用性,满足后
续进行数据分析
、
提取的要求
。
第二阶段是确定侦查方向
。
侦查方向确定
后
，
后续的侦查活动才能有条不紊地展开
,
这是侦
查过程中举足轻重的一步。
面对不同案件情况,
所得数据成果不同,侦查人员可以及时确定侦查
方向
，
依据具体情况进行侦查活动
。
第三阶段是数据分析
。
经过第二阶段
，
侦查
有所突破后会带来更多的数据信息
，
深度挖掘数
据信息价值,利用大数据的相关性分析犯罪嫌疑
人的范围和动向,还原案件事实
，
查明犯罪规律
。
⑶犯罪预测机制
犯罪人的行为不是完全随机发生的
，
而是遵
循通常的生活模式和时空特征
，
在一定程度上具
有可预测性⑷
。
大数据具有预测功能的重要价
值
，
可以使侦查权更好地介入到发生犯罪的相关
要素中
。
犯罪预测机制是指通过数据应用平台分
析犯罪数据
,
所得出关于犯罪地点
、
犯罪人员或者
犯罪时间的特定规律或趋势
，
其内容主要包括:犯
罪类型与犯罪时空预测
、
犯罪行为人特征预测
、
犯
罪行为人再犯预测以及被害人预测
O
这项机制的建设已经具有相应的实践经验,
如洛杉矶警局的
“
预测式警务
”
通过大数据算法分
析所采集的犯罪案件进行研究
，
预测出犯罪热点
区域和时间
，
据此分配警力布置
，取得了良好的效
果
—
—
犯罪率下降了
36%
。
北京市怀柔区警方通
过运用大数据
、
云计算和科学分析模型
，
整合历年
案件信息建立了犯罪数据分析和趋势预测系统,
能够预测犯罪趋势
，
指导警力投入
。
这套系统共
收录了怀柔区近
9
年来
1
.
6
万余件犯罪案件数据
,
通过标准化分类后导入系统数据库
，
同时采用地
图标注
，
通过多种预测模型
，
自动预测未来某段时
间
、
某个区域可能发生犯罪的概率以及犯罪的种
•
65
•
第
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期
黑龙江工业学院学报
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年
类⑺
o
犯罪预测机制不仅是对已经犯罪的嫌疑人
进行调查
、
追捕
，
也可以对预测犯罪行为的高发类
型
、
地点和时间
，
科学合理调整警力分配,提高侦
查效率
。
四
、
引导:大数据背景下侦查模式创新的注意
事项
大数据侦查对于数据的需求达到了前所未有
的高度
，
然而在我国目前并无明确详实的规制信
息收集的制度时
，
侦查人员可能会在信息收集的
过程中存在某些
“
越轨
”
行为
，
所以在创新侦查模
式的过程有些事项仍需引起注意
。
1.
平衡侦查效率与公民隐私权的关系
大数据侦查模式对于数据是全方位
、
多维度
、
全景式的控制
,
虽然有利于提高侦破案件的效率
,
但是不可忽略的是所收集的数据中不仅有犯罪嫌
疑人的信息还有普通公民的个人信息，
此时对于
公民隐私权的保护就应予以重视
。
个人隐私和数
据安全保护随着大数据分析精确度的提高和应用
领域的扩大而变得日趋紧迫⑷
o
个人利益在社会
利益面前需要给予一定的让步和妥协
，
但并不意
味失去其本应有的权利特性
。
大数据信息系统与数据信息共享机制的构建
是主要趋势,这体现了立法者对于打击犯罪的积
极追求
，
但是也同样需要对运用大数据技术进行
侦查的具体行为方式进行明确的规定
。
保证数据
的真实性
、
合法性
，
需要对收集
、
使用数据的过程
进行保护性立法规定
,
平衡两者之间的关系
，
坚持
公民隐私权损害比例原则,制定数据使用的具体
规则
，
设立程序性
“
门槛
”
。
同时在收集
、
使用的过
程中
，
要注重收集手段
、
形式
，
加强侦查人员的理
念教育
，
协调收集手段和收集目的的均衡性
。
2.
坚持与传统侦查模式的融合互补
大数据侦查模式是在传统侦查模式的基础
上,结合大数据科学技术进行侦查
,
两者并不是非
此即彼的关系
，
并不是在提倡发展大数据侦查模
式的同时对传统侦查模式一味地否定
。
我们应当
认识到传统侦查模式的优势所在,利用传统侦查
模式的长处辅之以大数据侦查先进技术,找到传
统侦查模式与大数据侦查模式的最佳契合点
,
促
进两者之间的融合并进
。
发展大数据侦查模式只
是在传统侦查模式上的精进
,
例如
,
我国传统侦查
•
66
•
中存在的问题并非在大数据侦查中就自动地消失
不见了
，
我国目前刑事侦查和刑事证据的基础研
究与法治发达国家相比还比较薄弱等切
。
在大数
据背景下
，
两种侦查方式的融合互补才能更好地
促进侦查模式的发展
，
如摸底排队作为侦查活动
中重要的一环,
大数据时代导致其信息量激增
,
加
大了人力摸排的困难性
。
此时如果先将海量数据
交由数据平台进行处理
，然后再与人力摸排相结
合
，
摸底排队这一侦查措施就能花费最小成本达
到最优解
。
大数据模式中数据应用平台所提供的数据信
息需要落实到实体空间和客观空间中
,
其适用离
不开人的驾驭
，
侦查人员的主体地位在侦查活动
中并没有发生变化
。
侦查活动的推进
，
不论是客
观情况的推理
，
还是对被追诉人的抓捕
，
都需要侦
查人员的实质参与
。
在刑事案件中传统侦查可以
提供比大数据侦查指向性更为明确的侦查措施,
大数据侦查可以为传统侦查在虚拟空间侦查能力
上进行强化补充
。
3.
理性认识大数据在侦查中的应用
我们看到大数据技术在侦查模式中优势的同
时
,
应当认识到大数据技术也存在一定局限性
,
避
免形成
“
数据独裁
”
的局面
。
理性认识大数据的作
用:一是认识大数据在侦查活动中的短处是对事
物确定性和唯一性的认定
。
二是无需对大数据
“
盲目崇拜
”
。
基于人的主观性不同
，
大数据技术
无法勘查部分犯罪人心理活动和犯罪动机
。
三是
目前大数据技术发展尚不成熟
，
适用过程中还存
在技术瓶颈,对于复杂案情难以进行有效分析
。
同时考虑到所收集的数据可能缺乏客观性和科学
性
，
这时就不能单纯依靠数据处理结果作出有效
裁判
。
故要使大数据成为侦查活动中的有力武
器
,
既要合理进行利用
,
也要避免过度依赖
O
结语
社会历史的发展是新事物不断诞生和兴盛的
过程
，
大数据这一全球性革命已然初具规模
，
与此
同时,刑事司法也在经历历史性的变革
。
我国传
统侦查模式面对新型犯罪时存在诸多不适宜的地
方
，
故需进行模式上的创新转型。
大数据侦查模
式的创新依赖于侦查技术和信息技术的双重助
力,就侦查机关自身而言
,其需不断适应大数据思
第
12
期
大数据背景下侦查模式的创新性研究
2020
年
维
,
增加大数据技术的实践适用
,
从而实现侦查模
式的全方位转型
，
进而有利打击犯罪
，
保障国家的
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102-109.
Innovation
ofDetection
Mode
Under
the
Background
of
Big
data
Yang
Zheng
(
School
of
Law
,
Anhui
University
,
Hefei
,
Anhui
230000,
China)
Abstract
:
There
are
some
drawbacks
in
traditional
investigation
,
such
as
the
inconsistency
between
the
in
vestigation
concept
and
the
trial
-
centered
system
requirements
,
the
incompatibility
between
the
investigation
technology
and
the
characteristics
of
crime
in
the
new
era,
the
contradiction
between
the
investigation
form
and
the
benefit
value
of
criminal
investigation
,
and
the
disadvantage
of
the
investigation
logic
in
realizing
the
purpose
of
crime
prevention.
Therefore
,
under
the
background
of
the
integration
of
science
and
technology
into
the
judi
cial
system,
the
innovation
of
big
data
investigation
mode
has
become
an
irresistible
trend.
On
the
one
hand,
the
investigation
organ
should
set
up
the
investigation
thinking
of
"
correlation
relationship"
and
the
investigation
idea
of
"
data
leading"
.
On
the
other
hand
,
the
investigation
authorities
should
improve
the
investigation
mechanism
of
big
data
from
the
two
aspects
of
data
platform
and
operation
mechanism.
In
addition
,
the
construction
of
big
data
investigation
mode
should
also
pay
attention
to
balance
the
relationship
between
investigation
efficiency
and
citizens
^privacy
right,
adhere
to
the
integration
and
complementing
of
traditional
investigation
mode,
and
ration
ally
understand
the
innovation
of
investigation
mode.
Key
words
:
big
data;
investigation
mode
;
data
-
dominanted
;
crime
prevention
Class
No.
：
D915.
3
Document
Mark
：
A
(责任编辑:王占峰)
•
67
•
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