杀人案件侦查中的大数据问题分析

王 彬

(河南警察学院犯罪学系，河南 郑州 450046)

杀人案件侦查中的大数据问题分析

王 彬

(河南警察学院犯罪学系，河南 郑州 450046)

作为一种方法论，一种技术，大数据在杀人案件侦查已被广泛运用，且作用明显。为了保障杀人案件侦查中大数据运用的合法、高效，结合我国杀人案件侦查中大数据的运用情况，阐述了杀人案件侦查中的大数据类型，杀人案件侦查中的大数据系统，杀人案件侦查中的大数据方法，杀人案件侦查中的大数据困境，并指出，要深入研究杀人案件侦查中的大数据运用情况，进一步总结杀人案件侦查中的大数据类型与系统，探索杀人案件侦查中的大数据方法，破解杀人案件侦查中的各种大数据困境，使大数据在杀人案件侦查中真正发挥作用。

杀人案件;侦查;大数据;问题分析

大数据既是一类数据，也是一项技术。作为数据，它呈现容量大、增长速度快、类别多、价值密度低等特征;作为新一代信息系统架构和技术，它能够对数据巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储，并进行关联性分析，进而建立起从物理世界到数字世界和网络世界的无缝链接。大数据时代，一方面，大数据的影响将贯穿杀人案件侦查的各个环节，例如，侦查组织形式、侦查模式、侦查决策、侦查方法，等等;另一方面，大数据也给整个杀人案件侦查的运作带来了颠覆性的变化。因此，对杀人案件侦查中的大数据之相关问题，有必要加以厘清，以服务于我国的杀人案件侦查实践。

一、杀人案件侦查中的大数据类型

根据物质转换原理与信息论原理，犯罪行为人实施杀人行为后，必然会在犯罪现场留下或者从犯罪现场带走某种物质或者数据信息。因此，杀人现场勘查后，通常能够搜集到与杀人案件有直接或者间接关系的各类数据信息。从侦查实践来看，杀人案件侦查中的大数据类型主要有以下几种:

(一)生物检材类大数据

杀人现场，一般包括杀人行为实施地和抛尸地等，特别是杀人行为实施地，一般除有被害人尸体外，大多留有血迹、血衣、血指纹、血遗迹、毛发、皮肉等生物检材。强奸杀人案件，除留下被奸杀的被害人尸体外，犯罪现场常常会留有精斑、毛发、衣物、纸张、布块、手巾等生物检材。

生物检材类大数据主要有两类:

一是被害人本身的生物检材。主要包括被害人的尸体、血液、毛发、唾液、尿液等。例如，犯罪行为人实施杀人后，往往会将尸体从原始现场移到抛尸现场，在抛尸现场能够发现被害人尸体，而在原始现场，常常会留下被害人的血液、毛发、唾液等生物检材，即使犯罪行为人对原始现场进行过必要的处理，在仔细的勘查后仍然能够找到这些生物检材。如果是碎尸案件、白骨案件，生物检材相对较少一些，可能仅有被害人的尸块、骨头、牙齿等。

二是犯罪行为人遗留的生物检材。杀人行为实施过程中，犯罪行为人常常会遭到被害人的强烈反抗，甚至会出现犯罪行为人与被害人搏斗的情形。搏斗过程中，被害人抓扯犯罪行为人的衣服、头发、纽扣，甚至抓伤犯罪行为人面部、手臂等情形经常出现。这样，杀人现场常常会留下犯罪行为人的衣服纤维、头发、纽扣等生物检材;被害人的指甲缝中常常会留下犯罪行为人的皮肤或者其他人体软组织。在强奸杀人案件中，被害人的臀部或者会阴部可能附着有排泄物、尿液、精液或者其他异物，被害人的阴道内可能会存留有犯罪行为人的精斑，等等。

(二)痕迹物品类大数据

杀人现场，特别是杀人案件的中心现场，一般会留下较多的痕迹、物品，这是侦查杀人案件的线索，也是侦破杀人案件的重要证据来源。

痕迹是指犯罪行为人在实施犯罪过程中，在犯罪现场遗留下来的各种印迹，一般是指手、足、工、枪所遗留下来的各种印迹。犯罪行为人实施犯罪时，遗留在犯罪现场上的痕迹种类繁多。杀人现场寻找痕迹的重点部位是，现场的出入口、杀人的中心现场、被破坏的物体、尸体和犯罪行为人作案的来去路线等。

杀人现场的物品种类比较复杂，如衣服、鞋袜、帽子、围巾、口罩、烟头、绳索、手套、手帕、纸张、弹头、弹壳、毒物、工具、器皿及其他随身物品。通过对这些物品的勘验，可以分析判断案情，刻画犯罪行为人应当具备的条件，为侦查该杀人案件提供方向和范围。

(三)电磁信息痕迹类大数据

电磁信息痕迹大数据主要有以下几类:

一是通讯电磁信息痕迹。杀人案件发生后，犯罪行为人、被害人，以及其他相关人员在虚拟空间会留下各种电磁信息痕迹。如犯罪行为人、被害人，以及其他相关人员的固定电话、手机或者其他移动通信设备的号码，通话的时间、地点、次数，通话时长等数据信息资料;现场通讯工具或者通讯设备中存储的与杀人案件有关的各种电磁信息痕迹等。

二是网络电磁信息痕迹。在我国，网络已经相当普及，网民多达数亿之巨，网民不仅能够通过固定电脑、平板电脑、智能手机在网上聊天、购物、交流和通讯，而且相当一部分公民还拥有各种移动存储设备，如移动硬盘、U盘、记忆卡等。同时，微信、支付宝、二维码、QQ聊天、MSN聊天、网络游戏、网络购物、网络交流、网络通讯等网络平台也是数量众多。这些网络平台和相关存储设备中搜集和存储了大量的电磁信息痕迹。

三是视听电磁信息痕迹。视听电磁信息痕迹，是指光盘、录像带、磁带、微型摄像头、视频捕捉卡、可视电视等录像、录音载体，存储和记录的，与犯罪活动有关的各种电磁信息痕迹。在杀人案件中，闭路电视监控录像、数码照相机、数码录像机、NP3、MD、录音笔等系统或者设备，存储或者记录了各种视听电磁信息痕迹。

此外，智能卡类电磁信息痕迹也存储着包括犯罪行为人、被害人在内的公民个人的大量数据信息。如银行卡、信用卡、医疗卡、公交卡、商场购物积分卡、各种会员卡、电子门锁卡等。

二、杀人案件侦查中的大数据系统

杀人案件侦查中，可资利用的大数据系统主要有两大类:社会面数据信息系统和公安机关自有数据信息系统。两大类数据信息系统中存储着海量的各类数据，它们对杀人案件的侦查往往能够起到十分重要的作用。

(一)社会面数据信息系统

社会面数据信息系统，是指以互联网、物联网、云平台为载体，搜集、存储、记录各种数据的信息系统或者数据库。

互联网，包括广域网、局域网，以及单机按照一定通讯协议组成的国际计算机网络。在我国，互联网运用十分广泛，通过互联网，人们可以通讯 (即时通讯，电邮，微信，QQ);社交 (Facebook，微博，空间，博客，论坛);资源的共享化(电子市场，门户资源，论坛资源等，媒体，游戏，信息);网上贸易 (网购，售票，贸易);云端化服务 (网盘，笔记，资源，计算等);服务对象化 (互联网电视直播媒体，数据以及维护服务，物联网，网络营销，流量，流量nnt等)。目前，我国的互联网已经发展到移动互联时代。据工信相关数据，我国移动互联网用户超过4亿，整体移动互联网普及率达到42%以上，城镇居民普及率达到 60%以上。［1］74－75随着云计算与移动智能终端的融合，越来越多的用户得以通过移动网络和强大的智能终端接入互联网，享受丰富的数据业务和互联网服务内容。

物联网 (Internet of Things)，是通过装置在各类物体上的各种信息传感设备，如射频识别(RFID)装置、二维码、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等与互联网或者无线网相连而形成的一个巨大网络。其目的是让所有的物品都与网络连接在一起，方便智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。物联网用途广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康等多个领域。

社会面数据信息系统搜集、记录、存储了海量数据。在杀人案件侦查中，这些大数据对查找杀人案件线索，证据材料，锁定犯罪行为人，侦破杀人案件作用巨大。

(二)公安机关自有数据信息系统

在我国，在“金盾工程”立项建设的推动下，公安部已建成五类数据信息系统，每一类数据信息系统下又有若干子系统。各省、自治区、直辖市及其所辖市、县，也根据当地犯罪案件发生的实际情况，开发建设了不同的数据信息系统。

公安机关自有的数据信息系统主要有以下几类:

一是常住人口查询常用系统。包括公安部部级人口管理系统;全国公安综合查询系统;全国公安身份认证与访问控制系统。

二是前科人员查询常用系统。包括全国违法犯罪人员信息系统;全国吸毒人员信息系统;全国在逃人员管理系统;全国公安综合查询系统;全国公安身份认证与访问控制系统。

三是人员活动轨迹查询常用系统。包括全国出入境人员/证件信息资料库;全国公安综合查询系统;全国公安身份认证与访问控制系统。

四是车辆登记信息查询常用系统。包括全国公安交通管理信息系统;全国机动车驾驶人员资源库;全国公安综合查询系统。

五是被盗抢车辆信息查证常用系统。

此外，我国公安部还建成了以下重要数据信息系统:全国消防安全重点信息系统;警用地理信息系统;全国重大刑事案件信息系统;全国现场指纹远程传输系统;全国经济犯罪案件信息管理系统;全国禁毒信息管理系统;国保基本信息系统和国保情报信息管理系统;枪支管理信息系统;民用爆炸物品管理信息系统;DNA数据库系统;机动车驾驶员交通信息交换平台系统;全国失踪人员和未知名尸体信息系统;公安机关内部监督系统;维稳信息管理系统;反恐怖信息管理系统等。

这些数据信息系统中存储了与人、事、物、证、案 (事)件有关的海量数据，对于寻找杀人案件线索、搜集杀人案件证据材料，查获犯罪行为人，侦破杀人案件，具有巨大的数据支撑和保障作用。

三、杀人案件侦查中的大数据方法

在杀人案件侦查中，侦查人员依托大数据，创设了一系列大数据侦查方法。

(一)数据搜索

杀人案件侦查中，数据搜索主要有三类，即数据库数据搜索、互联网数据搜索和电子数据搜索。

数据库搜索主要是通过公安机关自有数据信息系统和社会面数据信息系统，对相关数据进行的搜索。数据库搜索，可以是单个数据信息系统搜索，也可以是关联数据信息系统搜索;可以是人工搜索，也可以自动搜索。

互联网搜索则是利用开放的互联网上存储的海量数据，所进行的相关数据搜索。常见的互联网数据搜索是，将与案件或者犯罪行为人相关的关键词输入互联网进行搜索，并根据互联网反馈信息进行多次搜索分析。输入的检索信息越多，搜索结果的范围就越精准。通过基本的互联网搜索，一般可以了解某个人的工作、生活等基本信息，有时还能够搜索到某个人的手机号码、邮箱号、网络帐号等较为私密的数据信息。这对于杀人案件侦查初期了解犯罪行为人的相关信息是一种行之有效的方法。

电子数据搜索，是对电子设备、网络环境中的电子数据采取恢复、提取等手段，以获取与案件有关的数据信息。电子数据搜索的一个重要环节就是，从已经获取的海量电子数据中查找、提取与案件有关的数据信息。侦查人员一般需要结合案情并利用关键词检索技术来查找所需要的数据，常见的搜索方法有:根据犯罪行为人、相关人姓名进行关键词检索，根据涉案地点、案件具体情况等进行关键词检索。

通过在各种数据信息系统中进行数据搜索，能够发现案件线索，侦破杀人案件。例如，对于未知名尸体案件的侦查，侦查之初并不知道被害人为何人，除了采取排查和辩认尸体、发布认领尸体通报等常规侦查方法外，还可以将犯罪现场的痕迹、物品，生物检材分析检验结果，录入指纹数据信息系统、DNA数据信息系统、全国失踪人员数据信息系统和未知名尸体数据信息系统，进行检索、比对，认定死者身源;也可以将死者的DNA检验结果与其亲属的DNA数据进行比对，认定死者身源，锁定犯罪行为人，侦破杀人案件。

(二)数据碰撞

数据碰撞，是通过专门的计算机软件对两个或者两个以上的数据信息系统进行碰撞比对，并对由此产生的重合数据、交叉数据进行深度分析。犯罪行为人实施杀人行为之前、行为过程中、行为之后，都会在现实空间与虚拟空间留各种数据信息。在现实空间中，可以会留下指纹、足迹、生物检材等数据信息;在虚拟空间中，可能会留下视频记录、网络痕迹、活动轨迹、移动通讯信息痕迹等多种数据信息。通过这些数据信息进行碰撞，能够发现案件线索，锁定犯罪行为人，侦破杀人案件。

在杀人案件侦查中，数据碰撞一般应当遵循以下步骤:1)确定查找对象。数据碰撞是为了解决案件侦查中的某个问题或者查找线索，如犯罪行为人的行为轨迹，身份信息、同行人员的查找、涉案物品的确定等。2)根据查找对象并筛选相关数据集。有时，一个杀人案件涉及的数据集比较多，但并非每个数据集都有必要作为碰撞的对象，而是根据分析主题的需要确定一定时空范围的相关数据集。3)对选取数据集之间进行碰撞比对。一般需要两个或者两个以上的数据集，进行两两碰撞或者多个数据集同时碰撞，匹配出的交叉数据便是可疑目标数据，也叫“节点数据”，“节点数据”常常能够说明数据之间的关联性或者同一性。4)根据杀人案件的具体案情，进一步对“节点数据”进行分析、研判，获取更多的案件线索，确定该杀人案件下一步侦查方向。例如，可以从三个方面进行数据碰撞、关联，找到案件线索、抓获犯罪行为人，侦破案件的:一是人和人之间电磁信息痕迹的碰撞;二是人和发案区域的电磁信息痕迹的碰撞;三是不同种类的电磁信息痕迹的碰撞。［2］

(三)数据挖掘

数据挖掘，就是在海量数据中，自动发现有用信息的过程。数据挖掘是大数据的核心技术，其分析技术主要有以下几种:1)关联性分析，是发现不同数据项之间的关系，将一些隐含的、甚至常理无法理解的关联关系找出来。2)分类分析，是根据数据的特征为每个类别建立一个模型，根据数据的属性将其分配到不同的组别之中。3)聚类分析，是将数据集中具有相似性的数据聚集在一起，进行挖掘分析。4)时序分析，是加上了时间因素的关联性分析，找出数据在时间上的规律性。5)异常分析，是找出数据集中明显不同于既定模式的数据。数据挖掘的精髓就在于对海量数据进行二次，甚至多次分析，发现事物、现象背后所隐藏的深层次规律。

杀人案件侦查中，常用的数据挖掘有手机数据挖掘、话单数据挖掘等。手机数据主要存储在手机及内存卡、SIM卡等载体当中，包括内容数据和元数据两大类型。内容数据是描述具体内容的数据，如短信具体内容、即时通讯内容、博客内容等;元数据是描述数据的数据，如发送短信的时间、发送的对象、发送的地点等数据。手机数据挖掘主要就是针对这些海量的元数据进行分析，从而发现机主的行为规律、兴趣好爱等，为杀人案件侦查提供线索和方向。话单数据挖掘，就是对话单记录的主叫、被叫、通话时长、通话时间、号码、通讯机站等一连串无序数字进行挖掘、分析，查找出机主的人际关系、生活习性、活动轨迹等诸多信息，为杀人案件侦查提供线索和方向。在有些杀人案件侦查中，手机数据挖掘、话单数据挖掘甚至可以直接锁定犯罪行为人、侦破杀人案件。例如，在未知名杀人案件侦查中，如果在犯罪现场搜集到犯罪行为人的手机或者其他通讯工具时，侦查人员通过对手机及其手机的通话话单进行深度数据挖掘、分析，根据其中的相关关系，可以查找到案件线索，查明未知名的被害人身源，锁定犯罪行为人、侦破杀人案件。

(四)数据画像

数据画像，最早运用于商业领域，被称为“大数据用户画像”。“大数据用户画像”能够将人物特征转化为虚拟的数据，来代表个人的背景、需求、喜好等，从而加强商家与用户之间的交流，有助于商家更好地满足用户的需要。［2］这种商业化的“数据画像”模式，可以用于对犯罪行为人的刻画。犯罪侦查中，数据画像是指，通过大数据分析方法，对犯罪行为人或者相关人员的身份、行为特征、兴趣爱好、人际关系等情况，以数据形式表现出来，刻画出分析对象的数据全貌，为犯罪侦查提供线索、信息。

数据画像是一个由具体到抽象的层层递进分析过程。“在大数据画像技术下，犯罪嫌疑人会成为大数据下的‘透明人’，其身份信息、行为轨迹、消费习惯、经济状况、家庭关系、兴趣爱好、人际交际等特征一般都会完整地展现出来”。［3］杀人案件发生后，通过现场勘查与调查访问，通常可以搜集到与犯罪行为人、被害人相关的各种痕迹、物品、电磁信息痕迹和其他相关的证据材料。这些与案件有关的最基本数据通常是海量的、杂乱的，侦查人员在对这些初始数据进行归纳、总结的基础上，运用数据挖掘等方法分析这些数据的特征，能够逐渐完成“数据画像”全过程。例如，系列杀人案件侦查中，侦查人员一般会选择犯罪现场提取到的指纹、足迹、手机通信数据、网络通信数据、视频监控资料，以及DNA检验结果和能够表明犯罪行为特征等基本数据，输入相应的数据信息系进行比对、智能挖掘和人工分析，为犯罪行为人“数据画像”，进而查找案件线索，锁定犯罪行为人，侦破系列杀人案件。

四、杀人案件侦查中的大数据困境

大数据在给杀人案件侦查带来便利与支撑的同时，也给侦查人员运用大数据侦查杀人案件提出了更高的要求。如何合法、高效地在杀人案件侦查中运用大数据?如何在大数据运用过程中保障犯罪行为人、被害人和相关公民的基本权利和其他合法权益，就成为摆在我们面前的问题，也成为制约大数据在杀人案件侦查中运用，并发挥作用的困境。

(一)数据安全困境

从国家层面讲，数据作为一种重要的战略资源，无论是个人拥有还是国家拥有，都要纳入到国家主权范畴来考虑，要强化“数据主权”。

实际上，数据安全不止关乎公民个人和企业层面，也关乎一个国家的“数据主权”。据称，“美国国家安全局一直通过路由器等设备监控我国网络和计算机，因此，国人在互联网上的隐私，包括我国政府和高官们的很多机密，也都处于监控之中。这一事件唤起我国对网络信息安全问题空前重视，并上升到了国家战略的高度”。［4］在我国，依据《网络安全法》规定，国家安全机关、公安机关在维护国家安全和侦查犯罪时，有权使用网络中的各种数据。这就是说，侦查人员在侦查杀人案件时，不但可以使用公安机关自有数据信息系统中的各种数据，还可以使用社会面上的各种数据信息系统中的数据，并对这些数据进行挖掘、分析、比对。因此，大数据时代，数据安全问题成为杀人案件侦查中必须要妥善处理的重要问题。由于大数据要求数据的集中存储，而数据的集中存储恰恰增加了数据的泄露风险。一方面，杀人案件侦查中需要搜集、集中存储各种大数据;另一方面，在杀人案件侦查中，又常常深度挖掘、使用这些大数据，再加上互联网、物联网、云平台的开放性特征，在数据的搜集、存储与使用过程中，如果不能做到规范、严格和保密，就有可能将一些重要的国家机密、商业机密和公民个人隐私泄露出去，给国家安全带来严重危害，给公民个人权利带来某种损害。

(二)“数据孤岛”困境

目前，在我国，由于这些数据分属于不同主体所有，数据信息系统之间不能互联互通，形成了一个个“数据孤岛”。“数据孤岛”导致大部分数据处于沉睡状态，只能发挥基本的查询、搜索等功能，无法整合进行全面的、深度的数据分析，难以发挥大数据潜在的价值。此外，不同主体的数据还存在着数据格式差异、内容重复、标准不一等现象。这些问题加剧了“数据孤岛”困境。

杀人案件侦查中，经常会运用社会面数据系统和公安机关自有的数据信息系统中的大数据。因此，侦查中存在着内外部双重“数据孤岛”困境。

首先，公安机关与社会面之间存在着数据壁垒。主要表现在:一是公安机关与政府数据信息系统、社会行业数据信息系统之间存在严重的数据壁垒。就公安机关而言，尽管其已经与网吧上网人员数据信息系统、旅馆住宿人员等数据信息系统建立了共享机制，有些地方的公安机关还以反恐怖主义名义实现了与当地的水、电、气、暖等行业数据信息系统的连接，实现了数据信息共通与共享。但是，这毕竟是社会面大数据信息系统的一小部分，公安机关与很多行业、部门的数据信息系统并没有连接，更谈不上互联互通。二是数据查询的烦琐程序加剧了数据壁垒现象。在杀人案件侦查中，由于公安机关自有数据信息系统中之数据有限，往往需要借助于社会面上的数据信息系统，以查询某种数据信息，但这种“借数据”的过程相当烦琐。可以说，数据壁垒、数据查询的不通畅，给杀人案件侦查中获取案件线索、证据材料带来了极大的不便，造成了在获取相关数据信息方面的侦查资源的巨大浪费，延误了最佳侦查破案时机。

其次，公安机关内部存在着严重的数据壁垒。主要表现在:一是不同区域、不同级别、不同警种、不同侦查部门之间的数据共享程度低，公安机关内部数据共享参差不齐。二是侦查实践中的权限问题加剧了数据壁垒问题。本来一些数据信息系统建设的初衷是全国统一使用，但在有些数据信息系统的使用上却人为设置了诸多权限限制，不同地区、不同级别、不同岗位的人所拥有的权限不一样。这种数据使用权限呈倒金字塔形，级别越高享有的权限越大，越往基层享有的数据权限越小，而实际情况却是基层侦查机关对数据信息的需求量更大。

(三)技术与人才困境

技术和人才是大数据运用的关键，是大数据运用必不可少的要件。目前，在我国，由于数据获取技术、数据挖掘技术、数据整合技术、数据使用技术的缺乏，大数据的价值并未得到充分体现，进而阻碍了大数据的开发和利用。数据仓库、数据挖掘的开展是一个多领域专家合作的过程，要求相关人员既熟悉本单位业务和需要，具备相关专业知识和经验，同时又精通大数据技术。由于公安机关工作环境的特殊性，大数据技术与人才困境在公安机关，特别是侦查机关表现的尤为明显。

大数据时代，海量数据呈半结构化和非结构化样态，这些半结构化和非结构化数据中蕴含了大量的高价值信息。杀人案件发生后，现场勘查的范围由现实空间扩展到虚拟空间，现场勘查的对象从宏观的痕迹、物品，扩展到微量的生物检材、电磁信息痕迹。这实际上是一个大数据的搜集过程。之后，就是将大数据的各种分析、检验结果录入公安机关自有数据信息系统和社会面数据信息信息进行检索、搜索、分析、比对，有时还对大数据进行深度挖掘。可以说，离开了大数据技术和人才的支撑，杀人案件侦查中的大数据搜集、检验分析、深度挖掘、整合运用都是无法实现的。但是，我国侦查机关在大数据技术与人才方面的实际情况却是，一方面，大量的侦查人员、技侦人员不懂大数据技术;另一方面，一些技侦人员虽然也了解一些大数据技术知识，但在面对海量数据，如何将有用数据从海量数据中驳离出来，进行深度挖掘与分析，并整合运用时，其技术储备与运用能力就无法满足杀人案件侦查实践的需要了。因此，大数据时代，公安机关大数据技术与人才缺乏之困境，已经影响到杀人案件侦查中的数据搜集、检验分析、深度挖掘与整合运用，已经到了必须“破局”的时候。

(四)个人信息保护困境

个人信息是指任何能够识别出自然人的信息，既包括直接信息，也包括间接信息。［5］通常而言，“能够直接识别自然人的信息，包括姓名、身份证号、电话号码、护照号码、指纹、DNA数据等;除了直接识别自然人的数据外，一些看似与自然人无关的数据，在特定情境下也能够指向具体个人。尤其是在大数据时代，即使是去除个人身份信息的匿名数据，通过数据挖掘技术，最终仍然能够指向具体的个人”。［6］大数据时代，人们被“数据化”，从公民个人的基本情况、工作情况、个人爱好、人际关系，至公民个人的活动轨迹、行为轨迹等，都被滩在“阳光”下，时刻处在各种大数据的监控之下，公民个人信息随时随地都有可能被泄漏，被他人所利用，遭到意想不到的侵害。

在杀人案件侦查中，公民个人信息深度挖掘利用和保护存在着两难的困境。一方面，对公民个人信息的搜集、深度挖掘和利用，可能导致公民个人信息的大量泄漏;另一方面，为了能够迅速、高效地侦查杀人案件，保护公民的合法权益，又必须对犯罪行为人、被害人及相关人员的数据信息进行深度挖掘和利用。况且，在杀人案件侦查中，涉及到的往往是公民个人更为私密的数据信息，如历史犯罪数据、身份数据、通信数据、经济数据等。如果不能适当地处理所涉及到公民个人，特别是犯罪行为人、被害人及其他相关人员的个人信息保密问题，一旦在杀人案件侦查中相关信息泄露出去或者遭到恶意攻击，不仅仅会对公民个人相关权益造成损害，还会影响到杀人案件侦查工作的进程与成败。因此，必须加强立法，明确公民个人信息保护，以法律规范侦查人员运用大数据之侦查行为，破解公民个人信息保护困境。

综上所述，在大数据广泛运用于杀人案件侦查的当下，不论是学术界还是侦查实务界，都应当研究大数据运用给杀人案件侦查带来的影响和冲击，特别是对杀人案件侦查中的一些传统侦查思维、侦查模式和侦查方法带来的影响和冲击。应当在弄懂大数据基本内涵、特征及其运用方式、方法的基础上，结合我国杀人案件侦查的实践，进一步总结杀人案件侦查中的大数据类型，构建支撑杀人案件的大数据信息系统并实现互联互通，探索杀人案件侦查中的大数据方法，破解杀人案件侦查中的大数据困境，以服务于我国的杀人案件侦查实践。

［1］杨正洪．智慧城市:大数据、物联网和云计算之应用［M］．北京:清华大学出版社，2014．

［2］余孟杰．产品研发中用户画像的数据模建——从具象到抽象 ［J］．艺术设计研究，2014，(6):60－64．

［3］王彬．犯罪侦查中的大数据应用分析 ［J］．中国刑事警察学院学报，2017，(4):31－37．

［4］陈潭，等．大数据时代的国家治理 ［M］．北京:中国社会科学出版社，2015．

［5］石佳友．网络环境下的个人信息保护立法 ［J］．苏州大学学报，2012，(6):85－96．

［6］王燃．大数据时代个人信息保护视野下的电子取证［J］．山东警察学院学报，2015，(5):126－135．

On the Issue of Big Data in the Investigation of Homicide Cases

Wang Bin
(Dept．of criminology，Henan Police College，Zhengzhou 450046，China)

As a kind of methodology and technology，big data analysis in the investigation of homicide case has been widely used and the effect is obvious．In order to ensure the use of big data in the investigation of homicide case legal and efficient，this paper analyzes the types，system，methodology of big data and the dilemma of big data in the investigation of homicide cases by combining with China＇s use of big data in the investigation of homicide cases and points out that it is necessary to further study the use of big data，summarize the types and systems of big data，explore the methodology of big data crack the various difficulties of big data and make big data truly play a role in the investigation of homicide cases．

homicide case;investigation;big data;problem analysis

DF793

A

1009－3745(2017)05－0106－07

2017－07－19

河南省哲学社会科学规划项目《基于大数据分析的社会矛盾预警云平台研究》(2016BSH007)

王彬 (1967－)，男，河南淮滨人，河南警察学院犯罪学系主任、教授，法学博士、博士后，郑州大学法学院刑事诉讼法专业硕士研究生导师，从事犯罪侦查与证据研究。

责任编辑:林 衍