侦查预测性思维模式研究

Research on the Predictive Thinking Mode of Investigation

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传播影响力

归属院系：

刑事侦查学院

作者：

唐娜

导师：

马方

导师单位：

国家安全学院

学位：

博士

语种：

中文

关键词：

大数据侦查;侦查思维;侦查预测性思维;思维模式构建;思维模式运行

摘要：

侦查思维贯穿于侦查工作的始终，从分析案情、制定侦查计划、寻找案件线索、运用侦查措施，到最终完成破案，整个侦查活动都离不开侦查思维的运用。因此，侦查思维的发展与革新对侦查实践活动甚至整个刑事诉讼程序都有着重要影响。随着大数据时代来临，犯罪行为依托互联网、大数据、人工智能等新兴技术的发展“更新迭代”，在犯罪形式、手段与组织方面出现新情况、新特点，对侦查工作与侦查思维提出了新要求。如果公安机关继续运用强调现场勘查、实地走访，注重经验判断、被动应对的传统侦查思维模式，将难以满足当下侦查工作的需求。因此，针对犯罪行为智能化、技术化、跨区域化的新趋势，全国公安机关在继承传统侦查思维优秀内容的基础上，构建以数据为关键要素、以超越性、前瞻性、人机协同性为特征的侦查预测性思维模式成为现实需要与时代任务。本文以“侦查预测性思维模式”为研究对象，综合运用侦查学、犯罪学、法学、心理学、哲学的基本理论和研究方法，详细梳理了侦查预测性思维的历史发展，特别是大数据侦查出现后侦查预测性思维发生的变化，着重论述了侦查预测性思维在实践应用中面临的现实困境与局限性。重点围绕大数据视域下侦查预测性思维的理论发展与模式构建这一主线谋篇布局，从模式构建必要性角度出发探讨侦查预测性思维模式存在的优势，并从保障机制角度出发为公安机关如何贯彻落实侦查预测性思维模式提出了若干建议。除引言和结语以外，全文共五章，引言说明研究的背景和意义，正文详细内容如下：第一章是侦查预测性思维基本问题，确立本研究的基本框架，为文章的展开奠定基础。本章整体运用文献分析法、比较分析法明确侦查预测性思维的研究范畴。首先，对侦查预测性思维的内涵、特征等核心要义进行了概括和梳理，对其他相关概念进行了厘清和辨析。其次，根据大数据侦查的时代背景，分析了侦查预测性思维的构成要素，总结了侦查预测性思维的功能优势。最后，探讨了侦查预测性思维在形成和运用过程中涉及的相关理论，为后续侦查预测性思维模式构建提供理论支撑。第二章是侦查预测性思维的历史发展，以史为鉴，探寻侦查预测性思维的发展规律，为下文研究提供历史经验。本章运用文献分析法、比较分析法和历史分析法对侦查预测性思维的发展历程进行了系统梳理。将新中国成立后，我国的侦查工作分为传统侦查、信息化侦查和大数据侦查三个阶段，并结合预测性思维的产生和发展，对侦查预测性思维在不同阶段分别呈现出的特点、应用范围以及优缺点进行归纳总结。第三章是侦查预测性思维应用的制约因素，厘清侦查预测性思维在实践应用过程中面临的困境和挑战，找出症结所在。本章主要从四个维度对侦查预测性思维应用的制约因素进行探究。一是思维主体的自身局限，侦查人员作为思维主体，其自身面临的困境也是导致侦查预测性思维运行不畅通的原因之一，主要体现在侦查人员缺乏合理的知识结构、全面的智力结构以及良好的思维品质。二是侦查预测性思维应用中存在的法律风险，主要包括公民隐私风险、程序正当风险以及法规滞后风险。三是侦查预测性思维应用中的数据困境，数据质量、数据安全、算法黑箱等技术层面问题也会阻碍侦查预测性思维的发展。四是侦查预测性思维应用中的组织管理问题，主要包括部门协作不畅、资源配置不足以及监督机制缺失等问题。第四章是侦查预测性思维模式构建，构建侦查预测性思维模式的理论模型，以指导侦查实践工作，这也是本文的创新点之一。首先，本文从犯罪形式发展、公安机关办案主观需求以及时代发展的必然选择三个方面对构建侦查预测性思维模式的必要性与重要性进行了辩证分析。其次，明确了构建侦查预测性思维模式的基本原则，为构建侦查预测性思维模式奠定根基与限制范围。同时，从侦查预测性思维模式运行的起点、过程、结果三个方面对侦查预测性思维模式进行了规范，为侦查预测性思维模式在侦查工作中如何使用，提供方法步骤。最后，梳理总结了侦查预测性思维模式的内在机制和变换规律，以支撑侦查预测性思维模式的应用和发展。第五章是侦查预测性思维模式的保障机制，针对侦查预测性思维模式应用的制约因素，构建应用思维模式的保障机制。根据现有的侦查预测性思维的理论，探讨大数据侦查背景下如何保障侦查预测性思维模式在实践中的应用。尽管侦查预测性思维在侦查工作中得到了广泛应用，也起到了一定效果，但仍然存在很多不足，引发了一些新的问题。据此，本章通过思维主体、法律、数据、组织管理四个层面对侦查预测性思维模式的应用提出了完善建议。一是思维主体层面的保障：侦查主体应具备合理的知识结构、全面的智力结构、完整的素质结构以及良好的思维品质；二是法律层面的保障：构建个人隐私保护机制、规范大数据侦查行为、完善证据规则；三是数据层面的保障：优化数据选择标准、强化数据安全，同时加强算法预测透明度；四是组织管理层面的保障：建立跨部门协作机制、优化资源配置机制以及完善侦查监督体制。

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学科：

侦查学

提交日期：

2025-07-01

引用参考：

唐娜. 侦查预测性思维模式研究[D]. 西南政法大学,2025.

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dc.title
侦查预测性思维模式研究

dc.title
Research on the Predictive Thinking Mode of Investigation

dc.contributor.schoolno
B20210301Z3113

dc.contributor.author
唐娜

dc.contributor.affiliation
刑事侦查学院

dc.contributor.degree
博士

dc.contributor.childdegree
法学博士学位

dc.contributor.degreeConferringInstitution
西南政法大学

dc.identifier.year
2025

dc.contributor.direction
侦查学基础理论研究

dc.contributor.advisor
马方

dc.contributor.advisorAffiliation
国家安全学院

dc.language.iso
中文

dc.subject
大数据侦查,侦查思维,侦查预测性思维,思维模式构建,思维模式运行

dc.subject
Big Data Investigations; Investigative thinking; Investigative predictive thinking; Mindset construction; Mindset operation

dc.description.abstract
侦查思维贯穿于侦查工作的始终，从分析案情、制定侦查计划、寻找案件线索、运用侦查措施，到最终完成破案，整个侦查活动都离不开侦查思维的运用。因此，侦查思维的发展与革新对侦查实践活动甚至整个刑事诉讼程序都有着重要影响。随着大数据时代来临，犯罪行为依托互联网、大数据、人工智能等新兴技术的发展“更新迭代”，在犯罪形式、手段与组织方面出现新情况、新特点，对侦查工作与侦查思维提出了新要求。如果公安机关继续运用强调现场勘查、实地走访，注重经验判断、被动应对的传统侦查思维模式，将难以满足当下侦查工作的需求。因此，针对犯罪行为智能化、技术化、跨区域化的新趋势，全国公安机关在继承传统侦查思维优秀内容的基础上，构建以数据为关键要素、以超越性、前瞻性、人机协同性为特征的侦查预测性思维模式成为现实需要与时代任务。本文以“侦查预测性思维模式”为研究对象，综合运用侦查学、犯罪学、法学、心理学、哲学的基本理论和研究方法，详细梳理了侦查预测性思维的历史发展，特别是大数据侦查出现后侦查预测性思维发生的变化，着重论述了侦查预测性思维在实践应用中面临的现实困境与局限性。重点围绕大数据视域下侦查预测性思维的理论发展与模式构建这一主线谋篇布局，从模式构建必要性角度出发探讨侦查预测性思维模式存在的优势，并从保障机制角度出发为公安机关如何贯彻落实侦查预测性思维模式提出了若干建议。除引言和结语以外，全文共五章，引言说明研究的背景和意义，正文详细内容如下：第一章是侦查预测性思维基本问题，确立本研究的基本框架，为文章的展开奠定基础。本章整体运用文献分析法、比较分析法明确侦查预测性思维的研究范畴。首先，对侦查预测性思维的内涵、特征等核心要义进行了概括和梳理，对其他相关概念进行了厘清和辨析。其次，根据大数据侦查的时代背景，分析了侦查预测性思维的构成要素，总结了侦查预测性思维的功能优势。最后，探讨了侦查预测性思维在形成和运用过程中涉及的相关理论，为后续侦查预测性思维模式构建提供理论支撑。第二章是侦查预测性思维的历史发展，以史为鉴，探寻侦查预测性思维的发展规律，为下文研究提供历史经验。本章运用文献分析法、比较分析法和历史分析法对侦查预测性思维的发展历程进行了系统梳理。将新中国成立后，我国的侦查工作分为传统侦查、信息化侦查和大数据侦查三个阶段，并结合预测性思维的产生和发展，对侦查预测性思维在不同阶段分别呈现出的特点、应用范围以及优缺点进行归纳总结。第三章是侦查预测性思维应用的制约因素，厘清侦查预测性思维在实践应用过程中面临的困境和挑战，找出症结所在。本章主要从四个维度对侦查预测性思维应用的制约因素进行探究。一是思维主体的自身局限，侦查人员作为思维主体，其自身面临的困境也是导致侦查预测性思维运行不畅通的原因之一，主要体现在侦查人员缺乏合理的知识结构、全面的智力结构以及良好的思维品质。二是侦查预测性思维应用中存在的法律风险，主要包括公民隐私风险、程序正当风险以及法规滞后风险。三是侦查预测性思维应用中的数据困境，数据质量、数据安全、算法黑箱等技术层面问题也会阻碍侦查预测性思维的发展。四是侦查预测性思维应用中的组织管理问题，主要包括部门协作不畅、资源配置不足以及监督机制缺失等问题。第四章是侦查预测性思维模式构建，构建侦查预测性思维模式的理论模型，以指导侦查实践工作，这也是本文的创新点之一。首先，本文从犯罪形式发展、公安机关办案主观需求以及时代发展的必然选择三个方面对构建侦查预测性思维模式的必要性与重要性进行了辩证分析。其次，明确了构建侦查预测性思维模式的基本原则，为构建侦查预测性思维模式奠定根基与限制范围。同时，从侦查预测性思维模式运行的起点、过程、结果三个方面对侦查预测性思维模式进行了规范，为侦查预测性思维模式在侦查工作中如何使用，提供方法步骤。最后，梳理总结了侦查预测性思维模式的内在机制和变换规律，以支撑侦查预测性思维模式的应用和发展。第五章是侦查预测性思维模式的保障机制，针对侦查预测性思维模式应用的制约因素，构建应用思维模式的保障机制。根据现有的侦查预测性思维的理论，探讨大数据侦查背景下如何保障侦查预测性思维模式在实践中的应用。尽管侦查预测性思维在侦查工作中得到了广泛应用，也起到了一定效果，但仍然存在很多不足，引发了一些新的问题。据此，本章通过思维主体、法律、数据、组织管理四个层面对侦查预测性思维模式的应用提出了完善建议。一是思维主体层面的保障：侦查主体应具备合理的知识结构、全面的智力结构、完整的素质结构以及良好的思维品质；二是法律层面的保障：构建个人隐私保护机制、规范大数据侦查行为、完善证据规则；三是数据层面的保障：优化数据选择标准、强化数据安全，同时加强算法预测透明度；四是组织管理层面的保障：建立跨部门协作机制、优化资源配置机制以及完善侦查监督体制。

dc.description.abstract
Investigative thinking runs through the entire investigative work, from analyzing the case, formulating an investigative plan, finding clues, applying investigative measures, to finally solving the case, the whole of investigative activity cannot be separated from the use of investigative thinking. Therefore, the development and innovation of investigative thinking have an important impact on investigative practice and even the entire criminal procedure. With the advent of the big data era, criminal behavior has been "updated and iterated" based on the development of emerging technologies such as the Internet, big data, and artificial intelligence, and new situations and new characteristics have emerged in terms of criminal forms, means, and organization, which has put forward new requirements for investigative work and investigative thinking. If the public security organs continue to use the traditional investigative thinking mode that emphasizes on-site investigation, and field visits, and focuses on experience judgment and passive response, it will be difficult to meet the needs of current investigative work. Therefore, in response to the new trend of intelligent, technological, and cross-regional criminal behavior, the national public security organs, based on inheriting the excellent content of traditional investigative thinking, have built an investigative predictive thinking mode with data as the key element and characterized by transcendence, foresight, and human-machine collaboration, which has become a practical need and a task of the times.This thesis takes "investigation predictive thinking mode" as the research object, comprehensively applies the basic theories and research methods of investigation, criminology, law, psychology, and philosophy, and sorts out the historical development of investigative predictive thinking in detail, especially the changes in investigative predictive thinking after the emergence of big data investigation, and focuses on the realistic difficulties and limitations faced by investigative predictive thinking in practical applications. The thesis focuses on the theoretical development and model construction of investigative predictive thinking under the perspective of big data, discusses the advantages of investigative predictive thinking mode from the perspective of the necessity of model construction, and puts forward several suggestions on how public security organs can implement investigative predictive thinking mode from the perspective of guarantee mechanism.In addition to the introduction and conclusion, the full text has five chapters. The introduction explains the background and significance of the research. The detailed content ofthe text is as follows:Chapter 1 is the basic issues of investigative predictive thinking, which establishes the basic framework of this study and lays the foundation for the development of the article. This chapter uses literature analysis and comparative analysis to clarify the research scope of investigative predictive thinking. First, the core essentials of the connotation and characteristics of detective predictive thinking are summarized and sorted out, and other related concepts are clarified and analyzed. Secondly, according to the era background of big data investigation, the constituent elements of detective predictive thinking are analyzed, and the functional advantages of detective predictive thinking are summarized. Finally, the relevant theories involved in the formation and application of detective predictive thinking are discussed to provide theoretical support for the subsequent construction of detective predictive thinking models.Chapter 2 is the historical development of detective predictive thinking. It uses history as a mirror to explore the development laws of detective predictive thinking and provides historical experience for the following research. This chapter systematically sorts out the development process of detective predictive thinking using literature analysis, comparative analysis, and historical analysis. After the founding of New China, my country's detective work has been divided into three stages: traditional investigation, information-based investigation, and big data investigation. Combined with the emergence and development of predictive thinking, the characteristics, application scope, advantages, and disadvantages of detective predictive thinking in different stages are summarized.Chapter 3 is about the constraints on the application of detective predictive thinking, clarifying the difficulties and challenges faced by detective predictive thinking in practical application and finding out the crux of the problem. This chapter mainly explores the constraints on the application of detective predictive thinking from four dimensions. First, the limitations of the thinking subject itself. As the thinking subject, the difficulties faced by the investigators themselves are also one of the reasons for the poor operation of detective predictive thinking, which is mainly reflected in the lack of reasonable knowledge structure, comprehensive intellectual structure, and good thinking quality of the detective subject. Second, the legal risks in the application of detective predictive thinking mainly include citizen privacy risks, procedural due diligence risks, and regulatory lag risks. Third, the data dilemma in the application of detective predictive thinking. Technical issues such as data quality, data security, and algorithm black box will also hinder the development of detective predictive thinking. Fourth, the organizational management problems in the application of detective predictive thinking mainly include problems such as poor departmental collaboration, insufficient resource allocation, and lack of supervision mechanism.Chapter 4 is the construction of detective predictive thinking mode, which constructs a theoretical model of detective predictive thinking mode to guide detective practice, which is also one of the innovations of this article. First, this thesis dialectically analyzes the necessity and importance of constructing an investigative predictive thinking model from three aspects: the development of crime forms, the subjective needs of public security organs in handling cases, and the inevitable choice of the development of the times. Secondly, the basic principles of constructing an investigative predictive thinking model are clarified, laying the foundation and limiting the scope of constructing an investigative predictive thinking model. At the same time, the investigative predictive thinking model is standardized from the three aspects of the starting point, process, and result of the operation of the investigative predictive thinking model, providing methods and steps for how to use the investigative predictive thinking model in investigative work. Finally, the internal mechanism and transformation law of the investigative predictive thinking model are sorted out and summarized to support the application and development of the investigative predictive thinking model.Chapter 5 is the guarantee mechanism of the investigative predictive thinking model, targeting the constraints on the application of the investigative predictive thinking model and the guarantee mechanism for constructing the application thinking model. Based on the existing theory of investigative predictive thinking, this thesis discusses how to ensure the application of the investigative predictive thinking model in practice under the background of big data investigation. Although investigative predictive thinking has been widely used in investigative work and has played a certain role, there are still many shortcomings, which have caused some new problems. Based on this, this chapter proposes suggestions for improving the application of the investigative predictive thinking model through four levels: thinking subject, law, data, and organizational management. First, the guarantee at the level of thinking subject: the investigative subject should have a reasonable knowledge structure, a comprehensive intellectual structure, a complete quality structure, and good thinking quality; second, the guarantee at the legal level: building a personal privacy protection mechanism, standardizing big data investigative behavior, and improving evidence rules; third, the guarantee at the data level: optimizing data selection standards, strengthening data security, and at the same time enhancing the transparency of algorithm prediction; fourth, the guarantee at the organizational management level: establishing a cross-departmental collaboration mechanism, optimizing the resource allocation mechanism, and improving the investigative supervision system.

dc.date.issued
2025-05-30

dc.date.oralDefense
2025-05-23

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