乘坐順風車遇害事件頻發，大資料預防犯罪任重而道遠
8月24日，溫州樂清姑娘搭乘滴滴順風車被害一事震驚全國。此前，鄭州21歲空姐搭乘滴滴順風車同樣被殺害，一時間，滴滴順風車似乎成了“危險”的代名詞。通過百度搜尋“順風車遇害”關鍵詞，相關搜尋結果竟多達11900000條，順風車已然成為犯罪高發區？防範搭乘順風車被害有哪些措施？網際網路、大資料等新興技術的出現又將為預防順風車車主犯罪帶來哪些新思路？而這樣的預防效果又怎麼樣？
動態私密空間下的高犯罪率
我國順風車的概念最早出現在1998年，公益人王永以免費搭載乘客的方式推出順風車。2012年，王永聯合鄧飛、崔永元等公益人發起“春節回家順風車”活動，將順風車推到大眾眼前。而隨著共享經濟、020經濟模式的興起，順風車逐漸從公益性質轉向商業性質。2015年，滴滴出行上線順風車業務，由於價格低廉、出行方便，一個月內日訂單破10萬。然而，靠補貼方式興起的順風車業務一旦誕生，勢必面臨著商業化與公益化的兩難境地。而滴滴順風車業務在誕生之初也就蘊藏著“罪惡”的種子。
除了上文提到的空姐被害、樂清姑娘遇難事件，滴滴順風車自上線以來還發生過多起女性被害事件。據不完全統計，在過去四年裡，媒體公開報道、有關法院部門處理過的滴滴司機性侵、性騷擾事件，至少有50個案例，而涉及到的53名被害人都是女性。
與一般公共空間不同，順風車行駛距離長、司機與乘客同在一個私密單元，這樣的私密環境更容易激發罪犯的犯罪心理，且由於順風車行駛路程長、犯罪成本小，犯罪相對容易，順風車自然也就成了犯罪高發地。而現行保證順風車安全出行的預防措施主要是通過平臺方對入駐司機的稽核，但迫於商業壓力，平臺方往往對入駐司機稽核鬆散，以“社交+出行”的商業戰略將乘客置於“被消費”的角色，造成犯罪機率的加大。
超長行駛時間、密閉空間，那麼，順風車犯罪是否無法預防呢？
樂清事件發生後，很多人給出了預防順風車犯罪的措施，如借鑑Uber的一鍵報警功能，或者利用資料分析，預知順風車車主犯罪行為並及時制止犯罪的想法。
科技的進步、網際網路的發展無疑為我們帶來很多便利，而資料分析帶來的強大效果也讓我們驚詫，只是，運用資料分析、預測犯罪行為的效果真能實現嗎？這樣的預測完成度又有多少呢？
大資料預防犯罪離我們還有多遠
事實上，資料預防犯罪早在10年前就已出現，只不過早期的犯罪資料分析以人工標記、主觀經驗判斷為主，資料分析的優勢並不顯著。
而隨著物聯網、雲端計算、大資料的發展，資料分析無疑為犯罪預防和犯罪偵查提供了新思路：物聯網技術的發展擴充套件了人們地理位置、生活資訊、活動軌跡等資料來源，為罪犯的犯罪資料分析擴充套件了維度，同時為警方定位追蹤罪犯提供了重要依據；雲端計算基地的建設則形成了多個數據中心，便於警務人員資料採集、儲存和實時訪問；而資料分析、資料探勘等技術的發展則有利於罪犯資訊的分析，從而方便警方對犯罪高危地、犯罪作案型別、犯罪作案時間的判斷，及時調派警力人員對犯罪行為進行制止。
而現行的犯罪作案資料分析的資料主要來自兩方面：一是對以往犯罪資訊資料作統計分析，包括歷史犯罪案件、犯罪人、近期相關犯罪事件資料；二是對地理資訊、交通、氣象、通訊、人員流動、犯罪人消費偏好、犯罪人上網記錄等相關資料作分析。前者通過犯罪人的相關資料分析可以預測犯罪高發區，並對一定犯罪區域、犯罪時間、犯罪日期頻率較高地作判斷和劃分；而後者則通過對罪犯上網記錄、消費偏好等低密度價值資訊分析，對潛在的犯罪嫌疑人提前作預測，以及時對犯罪行為作干預。
利用資料分析預防犯罪，提高犯罪預測準確性，減少犯罪率。事實上，這樣的犯罪資料預測在我國現行的警務模式下已取得不少效果，如：2013年北京市公安局懷柔分局利用“犯罪資料分析和趨勢預測系統”，加強預測案發地的巡邏防範，到2014年接報的110刑事和秩序類警情就同比下降 27.9％，其中搶劫案下降了近55％。再有，2015年上海市公安機關運用大資料實戰應用平臺，強化資訊綜合研判、偵查方式之後，摧毀涉惡團伙589個，抓獲犯罪嫌疑人2 442人，破獲刑事案件598起，同比增加36%、33.3%和 40.4%”。
只是，這樣的犯罪資料預測在搶劫、盜竊等因果聯絡較強案件和社群等犯罪地點較固定案件中成效較為明顯，而對激情式犯罪和因果型犯罪聯絡不大等案件，效果並不明顯。回到順風車犯罪事件上來，順風車犯罪的案發地點在車上，多為流動案件且罪犯大都是激情犯罪，作案型別明顯屬於後者，犯罪資料預測的效果不大。
所以，對於有些人提出利用資料分析預防乘坐順風車遇害的想法，在當前環境下還處於探索階段，針對流動性強的網約車犯罪，犯罪資料預測已成為一個資訊時代的新課題，需要積極嘗試和探索。
那麼，對於順風車犯罪事件，大資料是否就“手無縛雞之力”呢？答案並不盡然。事實上，通過對罪犯上網記錄中潛在的犯罪意識流露、犯罪證據等資訊作觀察，也可以成為偵查案件的重要情報來源。比如，在樂清女孩被害事件中，就有犯罪嫌疑人鍾某作案之前的犯罪意思流露（QQ空間動態的釋出、瀏覽相關作案書籍的記錄），這些資訊對於警方破案作用巨大。
雖然大資料預防犯罪尚處於初級階段，但隨著物聯網、人工智慧的技術的發展，相信未來的資料分析不僅在警方偵查，在犯罪預測方面也能給我們帶來巨大便利，讓每個人都能安全出行。
責任編輯：方茶雲