摘要：大数据作为一种先进的生产技术，在深刻影响人类生活方式和认知方式的同时，也在塑造着“共治共享、互利共生”的新型警民关系。但在具体警务实践中，大数据背景下“共治共享”型警民关系的构建却面临着大数据思维缺乏、大数据技术风险挑战、大数据崇拜误区等问题而带来的警民关系的对立和疏离。面对这些现实困境，亟需从树立科学大数据思维、培养技术警务人才、搭建警企合作平台、降低公安大数据技术安全风险等方面破解“共治共享”型警民关系构建的困境。

关键词：大数据  生产技术  警民关系 困境  路径

作为一种重要的社会资源和生产资源，大数据深刻影响着人们的生活方式和社会认知，也影响着警务活动的开展和警民关系的塑造。本文首先从生产技术的角度来分析大数据影响警民关系变革的内在逻辑，指出大数据在推动公安机关提升警务绩效的同时，也在塑造着“共治共享、互惠互利”的新型警民关系，探究大数据背景下新型警民构建所面临的现实困境并提出突破路径。

一、大数据背景下新型警民关系构建的应然状态

（一）对抗到对话：生产技术驱动下的警民关系变迁

警学界不少学者指出“警民关系是多种关系的综合体，从社会学的角度分析，警民关系是一种契约关系；从公共利益角度分析，警民关系是一种伙伴关系；从法律意义上分析，警民关系是一种权力义务关系；从经济学角度分析，警民关系是一种双向的社会市场关系；从我们党和国家的性质分析，警民关系是一种亲人关系。”本文认为开展警民关系研究也离不开对生产技术这一核心要素的探讨，因为警民关系的存在样态与生产力的发展尤其是生产技术的发展密切相关，随生产力发展而不断变革的社会生产关系最终影响着警民关系的历史演变。比如，当人类社会处于生产技术落后的农耕时代，无论是中国还是西方国家，国家凭借强大的王权实现了对社会的全面控制，整个社会笼罩在国家的监管之下。因此，警察作为国家权力的体现和保证，在维护国家意志的过程中以外在于社会的方式控制冲突、调节矛盾。所以，在奴隶制、封建制体制之下警察作为国家权力的体现，直接对民众进行统治和控制，警察与民众之间的互动主要体现为控制与对抗。

进入农耕社会后期，生产技术的发展推动着新的阶级与生产关系的形成，由此拉开了国家与社会关系新变革的序幕。马克思曾深刻指出： “随着新生产力的获得，人们改变自己的生产方式，随着生产方式即谋生的方式的改变，人们也就会改变自己的一切社会关系。手推磨产生的是封建主的社会，蒸汽磨产生的是工业资本家的社会。”以蒸汽机的发明为标志，第一次科技革命把人类社会带入工业社会时代，工业社会的到来让人们重新审视国家与社会之间的关系，并且开始运用世俗力量去改变国家和政治社会的运行。国家与社会之间的关系变革促动了英国职业制服警察的诞生，英国内政大臣罗伯特·比尔提出的“警务九原则”标志着“警察职能由暴力镇压向维持秩序转变；警务工作重点由惩罚犯罪向预防犯罪转变；警务工作方式由单向管制向双向沟通转变；警务工作风格由强调管理向强调服务转变；警民关系由相互对立向相互合作转变。”现代专业警察的出现获得了社会和民众的认可，确立了警察和民众之间共同追寻的价值目标，构建起双方对话交流的基础。

（二）共治与共享：大数据背景下警民关系的应然状态

随着经济社会的快速发展，尤其是科学技术的发展加快了人类社会进入全球化时代的进程，国家与社会之间二元对立的思维模式渐渐消失，主张国家与社会之间良性互动、共生合作的治理模式逐渐受到肯定和关注。近几年来，大数据、云计算以及各种智能终端的出现，将人类社会带入了以信息和数据为支撑的大数据时代。大数据技术的出现为形成国家与社会之间的良性互动提供了重要契机，为政府与社会之间形成良好的合作关系提供了重要的生产技术。大数据技术应用在悄然改变社会治理方式的同时，也为推动公安机关参与社会治理，实现公众需求与警务资源供给的对接提供了有效路径。大数据技术应用实现了公安机关参与社会治理的精准化和精细化，提升了警务绩效，增强了人人民群众满意度；大数据技术应用协助公安机关完善电子政务服务，为警民合作提供了更为便捷有效的网络化平台；大数据技术应用强化对民众需求、网络舆情的收集、分析和研判，提高公安决策科学化水平，推动了警民关系良性互动发展；大数据技术运用帮助公安机关引导社会组织、企业及群众共同参与社会治理，为建构多元化社会治安治理结构提供了可能。将数据资源提供给社会公众共享，通过电子警务平台与社会组织、人民群众展开良性互动，建立信息共享、和谐共治的警民关系，以大数据为平台的社会治理模式开启了多元主体的社会治安管理模式。

二、大数据背景下“共治共享”型警民关系构建的实然困境

（一）公安大数据意识缺乏，主动警务意识薄弱：大数据背景下“共治共享”型警民关系构建的困境之一

对于公安机关而言，大数据时代的到来改变了公安机关的传统工作模式，产生了全新的公安工作思维需求。大数据背景下警察执法更突出主动性执法，更加强调警察利用丰富的大数据信息作为数据参考，来指导预防违法犯罪行为的发生，并且要求警察利用开放的网络环境和海量的数据信息为群众提供更多的公共服务，比如交警为方便群众出行，借助大数据分析为群众提供路面交通动态信息等等。

然而受传统公安工作模式影响，部分公安民警缺乏大数据意识，对公安大数据平台运用欠缺，只会实时收集数据信息，但保存、分析和处理数据信息的意识薄弱；部分公安机关业务处理依赖于传统的e-mail或网络通讯工具，缺乏智能化办公理念和专业技术人才，数字信息化程度较低；某些公安机关治安管理、犯罪侦查手段尚停留在经验主义阶段，对社会管理要素的动态性发展把握不足。公安机关和民警如果不能顺应公安大数据的发展要求，确立大数据意识，提升大数据分析研判能力，就会造成公安工作的滞后性、被动性和低效性，降低人民群众的满意度，从而影响警民之间的良性互动和沟通对话。

（二）公安大数据存在的技术安全风险，引发警民关系对立：大数据背景下“共治共享”型警民关系构建的困境之二

借助大数据技术，警务部门收集、传输、分析数据的能力提升了，但警务数据的运用风险也在同时增大。 “随着大数据在当今社会活动中的不断渗透， 其越来越多地被用作公共决策和治理的基础和依据，这一过程中由于警务大数据自身错误和扭曲等原因导致的后果可能非常严重，数据质量、隐私安全、价值争议等问题已经成为大数据时代警务新的风险议题。”与“小数据”时代碎片化获取公民信息不同，公安大数据技术可以凭借算法模型将个人的碎片化信息与海量数据库中的其他数据联系起来，因此设计者的认知偏见和思维局限可能引发“算法偏差”和“算法歧视”等风险。某些设计者会将一些刻板印象（如农民工群体违法犯罪率高，不诚信、不文明、不礼貌等）带入算法模型中，并形成一系列执法数据纳入大数据警务系统中。这些表面客观的数据可能造成原有偏见进一步地加深和强化，这种歧视性执法无疑会引起警民关系的冲突和对抗，影响和谐警民关系的构建。

（三）“大数据崇拜”误区，导致警民关系疏离：大数据背景下“共治共享”型警民关系构建的困境之三

公安大数据技术提升了警务工作效率，实现了警务工作的精准化和精细化，但民警在日常工作中却容易陷入“数据崇拜”误区，对公安大数据产生过度依赖。过度依赖于大数据技术则可能导致警务工作方式的程式化，智能算法取代了民警分析、选择、决策的思维过程，导致民警与大数据技术之间产生主客体倒置的现象。如果民警长期满足于公安大数据应用带来的便捷，则可能导致部分民警出现懒政及不作为问题，或者缺乏与群众的沟通和交流，进而造成警民关系的疏离，产生脱离群众的危险。

此外，公安大数据带来警务工作与人工智能的深度结合，以人工智能技术为代表的机器人警察承担了大量原来由人类警察承担的警务工作，例如记录、识别、比对和辨别犯罪嫌疑人以及进行运算和预测犯罪行为等等。由于机器人警察在警务工作中的介入，有可能造成警民关系的疏离和隔阂，比如人们通过虚拟网络平台处理更多的政务工作，这就必然淡化公安民警与群众之间直接的人际面对面联系，从而也弱化了传统警务工作中面对面交往中的情感因素，公安民警与群众之间的合作效率提高了，但警民之间的距离却拉大了。

三、大数据背景下“共治共享”型警民关系构建的路径选择

（一）坚持人本理念，树立科学大数据思维：大数据背景下“共治共享”型警民关系构建的前提

公安民警应充分认识大数据带来的时代变革，树立大数据思维意识，转换传统公安工作思维模式，加速推进自身大数据意识的培养和数据处理能力的提升，将自己从依靠直觉经验的执法思维模式转变到利用数据驱动的执法思维模式。警务体系必须积极适应大数据时代的变化，借助大数据技术，实现民意主导警务，最大限度释放警力，积极回应群众诉求，增强群众满意度，推动警民关系朝着良性互动、共治共享、动态平衡的方向发展。

当然，在强调树立公安大数据思维的同时，必须认识到民警在大数据应用中始终处于主体地位。树立科学的公安大数据思维，其根本价值内核是人本理念的确立。社会治理创新、警务治理模式改革需要不断吸纳最新的科技成果，但无论治理方式发生怎样的变化，治理主体始终是人，治理的目标和受益者也只能是人。人本理念应作为一种内化于民警思想深处的价值准则，在工作中尊重人民群众的生命和价值，尊重人民群众的观点和诉求，以人民群众为中心开展公安工作。无论大数据技术如何融入公安工作，公安工作始终是以“人”为价值核心，以服务人民群众为工作宗旨，合理利用各种科技要素，实现对社会的有效管控，构建互动互信、共治共享的警民关系。

（二）培养技术性警务人才，搭建警企合作平台：大数据背景下“共治共享”型警民关系构建的基础

培养大数据警务人才是实现大数据警务的基础，是公安机关实现社会治理精准化的关键，更是提升人民群众满意度的根本。公安机关基于大数据的基础数据采集，广泛接收群众的治安需求，实现社会治安供给的智能化与精准化；公安机关运用大数据技术，以手机公众号、APP软件、公安微博、公安微信等为平台，为群众提供更为丰富的生活服务；公安机关运用大数据的智能分析功能，为治安管理与打击预防犯罪提供了高效的研判分析手段。大数据技术与警务工作的深度融合，凸显出吸纳培养大数据警务人才的必要性。大数据时代的警务工作必须依靠质量而不是数量，必须依靠提升警务工作者的素质和能力，提升大数据警务人才的储备。

除了培养大数据警务人才以提升警务绩效以外，面对大数据时代人民群众治安需求的多元化和个性化增长，公安机关开始着手把一些公共事务交给社会组织或社会机构来承接。公安机关通过大数据平台向社会组织购买一定的公共服务，或通过外包的形式将部分公共服务转交给社会组织，从而达到社会组织承担警务职能的效果。大数据技术与政府购买公共服务结合成为一种必然趋势，比如，公安机关与阿里巴巴、腾讯、华为、美团、顺丰快递等社会企业合作，主动对接整合社会数据资源、购买服务，发挥了互联网企业和电信运营商的人才优势和技术优势，推动公安机关和企业的优势互补，为公安公共服务的供给注入了新的主体。

（三）加强制度保障，降低公安大数据技术风险：大数据背景下“共治共享”型警民关系构建的关键

前文所提及的大数据应用失范而导致的公民隐私权受侵以及大数据“算法偏差”导致的歧视性执法，都会引发警民关系的对立和割裂。针对这些问题，完善制度法规无疑是降低公安大数据技术风险的重要途径。在实现打击犯罪与保障公民个人隐私的平衡之间，公安大数据的收集与处理必须保持相应的边界。我国自 2021年11月1日起实施的《个人信息保护法》，明确了“保护个人信息权益，规范个人信息处理活动，促进个人信息合理利用”的立法目的，并在第33条进一步强调“国家机关处理个人信息的活动，适用本法”。不仅如此，《个人信息保护法》第6条还明确规定“不得过度收集个人信息”，同时为保护个人信息权益，第 51 条规定了个人信息处理者应当采取的 6 项基本措施。这些规定为公安机关收集、处理个体数据信息提供了基本遵循。公安机关通过大数据技术处理个人数据时，应当严格遵循比例原则，秉持谦抑与克制的态度，对于个人数据信息的收集和处理限于“履行法定职责或者法定义务所必需”的范围，努力减少公安大数据应用的侵权风险。

此外，公安机关还亟需建立标准化的数据录入、操作和审批程序，在公安大数据平台建立相应的查验反馈系统，预留足够的人工干预入口，及时校验与修改底层数据，通过反馈系统及时评估和纠正模型算法的偏差；同时扩大民警对于公安大数据系统建设、算法设计、模型搭建等的参与，督促设计开发者做好算法缺陷的警示和标记，增强责任 风险的可追溯性，防止出现设计开发者主导公安机关参与社会治理的隐患。通过完善制度规范，降低公安大数据的技术风险，提高警务执法的效率和精确度，才能增强人民群众对公安工作的信任和支持，增进警民之间的互动与合作。

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基金项目：江苏省教育厅高校哲学社会科学专题研究项目（2023SJSZ0190）阶段性成果。