从最近的恶性事件看类《看门狗》中CtOS犯罪评估系统的可能性

声明：相关性不等于因果性

首先，必须要在本文开头声明的是，近期大众观念里的“恶性事件频发”可能并不能代表社会整体治安的恶化，更不能将犯罪现象治安问题和所谓的经济下行导致戾气严重相关联。我知道这种因果关系简单直接符合人类思维逻辑，在传播上也容易刺激到人们的爽点，但我在实际查证经济周期和犯罪案件数量之后认为简单将这二者联系起来实际上是一种非常愚蠢的，基于现代传媒操弄下的“提线木偶”思维。

我可以很明确的讲，世界上并没有有一个处于真空球形鸡的国家能满足所谓经济周期和戾气之间的因果关系，如果真的有kol输出这个结论，我只能说要么是他蠢到不值得继续订阅，要么就是坏到不惜败坏自己的学术/能力声誉也要讨好自己的粉丝。

2023年故意杀人类案件5.2万，严重暴力案件6.2万，中国有两千多个行政县，基本上每个县每年起码跳一个学生，一年就得跳两千多个学生，可能就在你看我这篇文章的时候就有一个小孩在自由落体——这就是庞大绝对数量下的统计学真相。

现代传媒常常出于吸引眼球、博取流量的目的，将个别突发事件进行过度放大，甚至营造出一种“社会正在崩溃”的错觉。我们又在现代社会中处于一个普遍的信息过载状态，非常容易对远方的事情产生“共情”，将这些个案与自己的日常生活联系起来，进而产生对社会整体治安的悲观认识，此即为“可得性偏差”和“证实偏差”。

所以，为了写这篇文章，我只能把人类社会这个多层次的社会现象相叠加的混沌模型抽象为一种简单的猜想，假设社会经济周期和恶性事件发生的频率概率之间存在一个粗糙的，未经统计学实证检验的线性关系。这种联系只是表面上的相关而非实际的因果，相关性不等于因果性。

有的人看到这里可能会感觉我的“求生欲”很强，但我写这么一大段的目的并非“求生欲”或者什么“免责”，我分享的都是带有我自己立场与惯性的叙事和分析框架，不是什么科学真理、惊天秘辛，也不是借助所谓的冲塔或者别的什么立场来提高自己的论证可靠性。

还希望所有的读者仅仅只把我的文章当作参考，去形成自己的分析评价框架，反过来自己思考我的文章具体逻辑是否通顺、符合经济运行事物，让自己的脑子和嘴真正地思自己所思、言自己所言，以理性的形式主张自己的经济权益。

基于治理恶化下的新思路

因此，我们可以假设认为随着经济周期的演变+社会各思潮的演进，2024年乃至未来中短期内社会恶性事件发生的频率较前十年会持续增长。城市扩张和社会复杂性的提高似乎使得传统的安全措施和现有的大维稳体制逐渐难以有效维持原先的“平安”社会治理愿景。

那有聪明的小朋友可能会说，只要xxx的根本问题/原因不解决，xxx就会越来越多巴拉巴拉巴拉……

要我说这种就属于正确的废话，现代教育体系单单强调解决“核心问题”和“主要矛盾”，但大家很大程度上并没有亲身参与社会治理的经验，并不能真正了解“解决核心/根本问题”这个词本身就近乎不可能，如果社会中各种集团博弈斗争的根本那么好解决，我们现在应该还在周朝开开心心的种井田。

基于这样的认知，我是一个极端现实的建制派，我不相信理想不相信伟大革命不相信爱与和平，我只相信制度博弈下的相互妥协，我只相信庸俗的技术主义，解决问题更多还是要靠工具箱里的方法论与实操性策略。

如果我们关注近期恶性事件的导火索，不难发现多半是犯罪人自认为受到了周边人（上司、伴侣、学校管理人员）等的欺压，在气不过之后选择直接报复社会。嫌疑人在犯罪之前的显著特点就是导火索明确，且情绪积累和爆发的路径清晰可循。这类人群在犯罪前通常经历了一段时间的心理失衡和情绪积累，表现为对身边冲突越来越敏感，行为逐渐极端化。当我们把这些具体的案例进行归纳和分析，可以发现，在多数恶性事件前，这些个体已经在不同程度上表现出情绪波动、社交关系紧张甚至孤立无援的迹象。他们的行为模式往往可以通过数据痕迹、心理指标以及一些社交互动反馈来捕捉到。正是在这种前提下，传统的纠纷调解或维稳措施显得反应迟缓，未能及时介入或事先识别出风险。

是的，在社会本身转型期矛盾没办法快速解决的前提下，我们能否提前识别这种“高危”个体，在他们做出不可挽回的极端行为之前进行有效干预？就像游戏《看门狗》中的 CtOS（Central Operating System）那样，借助类似于CtOS的犯罪预测系统，通过对公民包括社交媒体发言、职场行为、生活轨迹等在内的多维度数据进行全方位分析，形成一个“情境感知”的智能体系，以在潜在犯罪人情绪失控之前，分析其行为模式和关键风险点，构建一个从“情绪波动”到“行为极端化”的追踪路径，从而为执法部门、社区组织或心理健康服务提供提前介入的机会。这种技术能够有效缩短社会系统在面对潜在威胁时的反应时间，最大限度地预防恶性事件的发生。

在探讨具体的技术实现和应用场景之前，我们有必要先回顾一下犯罪预测领域的研究现状。纵观相关领域的发展历史，犯罪预测的研究方向主要可以分为两类：一类是传统犯罪预测，聚焦于基于历史数据和已知犯罪行为模式的分析；另一类则是近年来兴起的数据驱动的以人为对象的犯罪预测，依赖于loT、大数据、人工智能和机器学习等新兴技术的支持。在接下来的部分中，我们将首先介绍传统犯罪预测的研究方向，探讨这种方法的优势与局限性。

一、传统研究方向：以犯罪区域为对象

早在20世纪中叶，西方国家的警察部门就已经应用以传统统计学为基础的犯罪预测方法。这一过程被认为是“精算司法”（actuarial justice）在刑事司法领域兴起的体现。和移动互联网兴起后的大数据云计算浪潮同步，区别于传统结构化、抽样、假设检验的犯罪预测模式，大数据背景下的犯罪预测正在全世界的主流主权国家社会中兴起。大数据背景下的“犯罪预测”被西方学者喻为“旧把戏，新技术”（old trick，new tech）。“旧”指的是犯罪预测惯用的理论模型与实践样态与传统背景下基本一致；“新”指的是犯罪预测的样本选择与分析方式在大数据背景下具有“数据化”的海量特色。

1.核心模型

在现代犯罪预测领域中最主要核心的两个模型分别是“近重复理论（Near Repeat Theory）”和“风险地形建模（Risk Terrain Modeling）”。近重复理论基于“犯罪行为在时间和空间上存在聚集效应”这一基本架设，即当某个地点发生犯罪时，未来相对较短的时间内，该地点及其周边区域再次发生类似犯罪的概率将显著增加。这种现象在盗窃、抢劫等财产犯罪中尤为明显，其背后的逻辑是犯罪分子在成功作案后可能会再次光顾熟悉的地点，或者附近的其他犯罪分子被“启发”，认为该区域易于作案。通过对历史犯罪数据进行分析，近重复理论能够助力预测犯罪行为的 “时间与空间簇集” 情况，进而为执法资源的部署提供参考依据。例如警方可以依据过往盗窃案件的分布情况，识别出未来有可能发生类似犯罪的热点区域，并提前强化巡逻力度或者采取相应的预防措施。

风险地形建模则关注犯罪与环境之间的关系，其主要观点为某些物理环境因素（如商业区、酒吧、交通枢纽、空地等）会增加犯罪发生的可能性。因此，该模型识图通过将地理空间特征与犯罪历史数据结合，识别出上述“犯罪诱因”的分布特征，进而生成一个风险地图，显示哪些区域由于环境特点而更容易成为犯罪现场。通过识别这些高风险地带，执法部门可以更加有针对性地进行干预，例如安装更多监控设备、调整街区的照明条件或增加警力巡逻等。随着数据量的增大以及交互式信息技术的进步，风险地形的预测及预警机制正愈加精确化。

2.局限性

在之前信息化平台未普及时（乃至于现在），各种犯罪信息和城市数据一般都通过纸质归档，信息出自多门难以量化整合到一处进行分析，受限于部门间的信息壁垒和人力资源的限制，预测结果误差较大且高度依赖警察部门分析人员的主观结论。单纯依赖历史犯罪数据也无法完全捕捉到犯罪背后的复杂动因。例如区域的社会经济变动、人口结构的变化、政策的调整等都可能影响犯罪行为的发生，但这些因素往往无法通过简单的空间分析模型进行量化。最后过度依赖犯罪热点和区域特征还可能导致“执法偏见”的产生。特别是在一些长期被认为是高犯罪率的区域，执法资源的过度集中可能加剧对特定社区或少数族裔群体的歧视性执法，进而引发更深层次的社会矛盾。

当然，之所以大家都以犯罪区域为预测对象而不是以人为预测对象当然还有法律制度和loT未普及的原因。这就是非不为也，实不能也。

我国开展过一些预测性警务探索，但尚没有真正实现业务化运行，这可能与国内外警务模式之间存在的较大差异有关。借鉴IBM公司在美国孟菲斯市开发Blue CRUSH（Criminal Reduction Utilizing Statistical History，利用统计历史数据减少犯罪）项目的成功经验，北京市怀柔公安分局于2013年开发了相关应用，实现了警力投量投向的时空引导。江苏省苏州市公安局于2014年开发了一个类似于PredPol的犯罪预测系统，并在2个派出所内开展了试点，据相关报道称取得了不错的应用效果。然而，据了解，由于国内外警务模式的差异，系统运行与我国警务工作机制不相适应，相关系统后续均已停用。在国外，警察预防和打击犯罪的重要手段之一是州、县和城市警察巡逻，而在中国，社区巡逻工作通常是由派出所民警承担，每位民警所负责的警务责任区空间范围相对较小，责任民警对区内整体治安状况和犯罪热点较为熟悉。与责任民警的经验相比，当前大多数犯罪时空预测模型的预测效果并不理想，因此在实践中也就难以得到持续应用。

总之，以美国预测性警务模式为参考，国外很多国家开展了将犯罪时空预测与警务模式相结合的应用实践。我国虽然也较早地同步开展了相关尝试，但由于国内外警务模式之间存在较大差异，并缺乏必要的系统化研究跟进指导，犯罪时空预测结果与国内警务模式的契合程度并不紧密，导致相关实践应用的效果并不理想。

相比于过去单纯以犯罪区域为预测对象，现今越来越多的研究开始关注“以人为预测对象”，即通过数据分析和行为模式的研究，预测潜在犯罪分子的行动，从而在犯罪发生之前进行干预。这一转变不仅能够提高预测的准确性，还可以减少区域化执法偏见，进一步优化犯罪预防的策略。

二、loT时代下以人为预测对象机制1.理论分析

首先，我们来介绍一下什么是loT。

IoT（Internet of Things）即物联网，是指通过互联网、传统电信网等信息承载体，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络。这个网络实现了物与物、物与人的泛在连接，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。在IoT系统中，各种设备（如智能手机、可穿戴设备、家用电器、车载设备等）都可以成为数据采集和传输的节点。这些设备通过各种传感器收集环境数据、用户行为数据等，并通过网络将这些数据传输到云端进行分析和处理。

loT领域的快速发展使得强力机关利用互联网对个体实现全方位的监控有了基本的实现空间，IoT技术的应用意味着可以获取更丰富、更实时的数据源。人们的手机、智能手表、家用摄像头、智能交通系统，甚至是城市基础设施中的传感器，都可以捕捉和记录个体的行动轨迹、社交活动和环境变化。这些数据可以帮助执法部门更细致地了解个体的行为模式，并识别出可能的犯罪风险。

传统的犯罪侦查是反应型的被动侦查模式，侦查总是要落后于犯罪行为的发生，公安机关只能做到打击犯罪而无法做到预防犯罪。但现在loT+大数据的发展使得公安机关不仅仅可以通过数据搜索、数据挖掘、数据碰撞和数据建模的方式进行事后的侦查活动，还可以在事前进行主动型的预测和介入。

过去的侦测活动只能通过“犯罪心理画像”——根据现场遗留的痕迹、物证等信息，结合主观经验判断对犯罪嫌疑人的外形、身份和心理活动等要素进行描绘，而现在则可以通过对侦察机关数据库、社会公共数据库、大数据公司的用户数据中的数据与情报进行研判，对犯罪嫌疑人或相关人员的基本信息进行“数据画像”，从个人基本信息、形体特征、行为轨迹、消费习惯、经济状况、兴趣爱好等信息中提炼出性格特征、行为特征、职业特征，从而实现针对高危人员预警的功能。

参见刑事专业研判平台，对前科犯罪人员数据库、旅馆住宿数据库、网吧上网数据库等信息进行算法处理和特征点筛选，初步实践了大数据画像的犯罪预警功能。

2.应用情况

此处有一大坨欧美实际应用场景，但我懒得超过来贴上去了。总之就是部分人类学家和社会学家组成了“社会物理学”学派，主要观点是人类社会的发展变化和人类本身的思想、行为，与自然界的其他组成部分一样遵循着一系列物理规律，只要掌握足够的信息，就能发现这些规律并对其进行预测乃至控制。最知名的案例就是芝加哥警察局和伊利诺伊理工学院合作语言发的“战略对象清单”行动，根据历史犯罪记录对市民犯罪或沦为犯罪受害者的风险进行量化评估并在0～500的区间内评分，据此确定警务工作重点。截至2017年，“战略对象清单”的数据库已包含约40万人的评分，其中约29万人因分数超过250而被标注为“高风险”。调查显示，在2016年，该项目评分为500（最高风险等级）的人员中约1/3卷入了枪击或谋杀案件；得分在429及以上的1400人卷入了芝加哥市当年约20%的涉枪暴力案件，显示该行动在预测暴力犯罪方面较高的准确率。

2010年以后，随着大数据时代的到来，美国警察机关有条件利用更为海量和多元化的数据以提升“预测性警务”的准确性和效率。在奥巴马政府“21世纪警务工作队”倡议的框架下，数据科学和信息技术对改善警察效能和提升社区安全方面的潜力得到进一步重视，美国一些暴力犯罪高发的大城市，如芝加哥，建立了使用各种软件系统和专用工具处理来自城市各个角落的传感器所收集的数据的技术中心，并通过“融合”中心机制与其他政府部门实现了数据共享。新的传感器技术，如基于军队使用的狙击手定位装置的枪击声学感知系统（ShotSpotter）等得到迅速推广。纽约市警察局部署了集成联网摄像头、环境传感器、车牌读取器、报警电话记录系统、枪击声学感知系统等数据采集设备的“场域感知系统”（Domain Awareness system），用以支持基于名为“图形化”（Patternizr）的机器学习算法的“预测性警务”应用，根据2017年的评估，经过为期24周的实验，纽约总体犯罪指数下降了6%。

什么，你说后来呢？

后来各种后现代议题兴起了，这种检测手段被视为歧视性xxxx，已经被废除了。

What can i say？

当然，我相信FBI和CIA肯定不会放弃这么好用的东西，毕竟不道德归不道德，好用是真好用，强力部门当然不可能被简单的民意所裹挟。

3.几个基本的预测分析思路社交网络分析

马克思曾说"人是社会的动物"，以人为核心的犯罪预测自然要研究嫌疑人的关系网，这就是社交网络分析（SNA）。通过分析个体在社交网络中的互动，尤其是与犯罪分子或高风险群体的社交联系，执法机构可以识别潜在的犯罪嫌疑人或高危个体。例如某人的社交圈中频繁出现已知犯罪分子或有犯罪前科的人员，该人的犯罪风险可能随之增加。通过深入分析这些社交网络中的关系强度、互动频率和信息传播路径，预测系统能更早发现犯罪网络中的关键节点，从而提前干预，防止犯罪升级。

进一步讲，SNA的经用场景当然不会仅仅局限于个人关系网分析，还可以帮助揭示整个犯罪网络。类似于金融犯罪洗钱诈骗等有组织犯罪活动背后会有一个复杂的群体犯罪网络结构作为支撑，一套高效的SNA框架可以帮助执法部门识别隐藏在各种三无小号之下的犯罪结构，辨别犯罪的领导者、核心成员和外围支持者，抽丝剥茧的针对性打击犯罪网络的关键节点，继而有效的瓦解整个犯罪组织。此外，SNA还可以帮助识别信息在犯罪网络中的传播路径。例如某些犯罪团伙可能通过社交媒体、即时通讯工具或线下社交圈传播犯罪计划和指令。通过监控这些信息流动，执法部门可以更加精准地预测犯罪活动的发生时间和地点，甚至预防潜在的犯罪企图。这种基于信息传播的分析能够极大提高犯罪预测的前瞻性，使得执法部门能够在犯罪尚未发生之前采取行动。

行为模式分析

相较于之前的SNA社交网络分析，行为模式分析更加侧重于个体的行动轨迹、日常活动和行为习惯。每个人的行为都有一定的规律性，无论是工作通勤、娱乐活动，还是购物消费，都会形成相对稳定的行为模式。而当某个个体的行为突然偏离了这些模式，尤其是出现与已知犯罪行为相似的轨迹或特征时，就可能意味着该个体正在策划或参与犯罪活动。例如，某人如果突然频繁出现在一个与其平时活动轨迹不符的高风险区域，或是经常出入某些犯罪高发场所，这些异常行为就可能引发系统的警示。

社交平台言论分析

在行为科学和认知科学领域的研究表明，人类的某些情绪状态或行为倾向于犯罪行为之间存在着密切的联系，焦虑、愤怒、冲动等负面状态情绪往往是某些犯罪行为的导火索，此类情绪的积累和爆发可能导致个体在短时间内失去理智，做出攻击性、破坏性或反社会的行为。因此，通过对个体情绪状态的监测和分析，执法部门以及相关的预测系统可以识别出潜在的高危人群，及早进行干预，防范犯罪行为的发生。

刚好，当今几乎人人都沉浸在网络世界中。互联网上的自我与现实中的自我共同构成了现代社会中真实的"自我"。

个体的心理状态常常通过社交媒体上的言论、文字表达和行为表现出来。例如当某人在社交平台上频繁发表消极、攻击性或极端言论时，他要么是疯了要么是近期情绪波动严重要么两者皆有（）。当这些言论包含愤怒、怨恨、报复、威胁等信息时，很可能预示着该人正处于情绪失控的边缘，这种情绪失控往往是暴力犯罪的前兆。一个人如果频繁发布自我否定、无助感或社会疏离相关的内容，则代表其心理健康处于危险状态，可能萌生制造极端行为的念头。

在网络社群治理中，我们也可以发现某些极端思想和犯罪倾向往往通过网络社群或小圈子传播，尤其是在一些极端主义思想聚集的网络论坛、社交群组中，个体之间的情绪共振和相互煽动可能会加剧犯罪的发生。通过监控这些社交群体中的互动，特别是某些特定话题的讨论热度和情绪走向，系统可以识别出那些正在酝酿犯罪行为的群体，并提前采取行动，干预其犯罪计划的实施。

除开个人/社群言论，个体的网络搜索记录也可暴露其内心变化。行为科学研究表明，人们的网络搜索行为往往与他们当前的心理状态和计划行为有关。当一个人开始频繁搜索与暴力、武器、违法行为或极端思想相关的内容时，可能表明其正在思考或筹划某种犯罪行为。有些恐怖主义行为的实施者在作案前曾进行详细的网络搜索，查找如何制造爆炸物或组织恐怖袭击的细节步骤。通过对这些搜索行为的分析，预测系统可以更早地察觉到个体的犯罪倾向，及时发出预警。

三、CtOS技术原理解析

《看门狗》系列中的CtOS（Central Operating System，中央操作系统）是一个高度集成和智能化的城市管理系统，能够实时监控并分析来自城市各个方面的数据，最终用于管理城市功能和预测犯罪行为。虽然这是一个虚构的系统，但背后的技术概念在现实中已经有了一定的雏形。

首先，整个CtOS系统的实现基础在于其广泛的物联网（IoT）网络，这一网络将城市的各类设备和基础设施连接在一起。在游戏中，芝加哥市的摄像头、交通信号、公共设施、银行系统、智能手机和家用设备等，全部通过CtOS实现集中管理和数据共享。通过这些IoT设备，系统可以实时监控和管理城市中的一切活动。在现实中，城市物联网同样也正在全面铺开（虽然目前各公司部门各自为战数据不互通）：城市中的监控摄像头、智能交通灯、空气质量检测设备、智能电表、智能家居设备等，正在形成一个巨大的物联网网络。随着5G网络的普及，IoT设备的连接速度和可靠性得到了显著提升，使得大量数据可以在毫秒级的时间内传输到中央系统进行处理。

基础有了，接下来就是GPU+深度学习加持下的犯罪预测引擎。深度学习是一类基于人工神经网络的机器学习方法，能够从海量数据中自动提取复杂的特征和模式。犯罪预测引擎通过对历史犯罪数据、社交媒体活动、行为模式、地理位置以及其他相关数据的分析，能够识别出潜在的犯罪风险。深度学习模型不仅可以识别已知的犯罪模式，还能够通过学习不断变化的环境和行为数据，逐步优化和改进预测精度。与传统的中央处理器（CPU）相比，GPU在处理大规模并行计算任务时具备显著优势，特别是在训练和运行深度学习模型时。犯罪预测系统需要处理海量数据，包括城市监控录像、实时传感器数据、社交网络信息等，这些数据的处理和分析对计算能力提出了极高的要求。GPU的高速运算能力能够大幅提升深度学习模型的训练效率，使得系统能够在短时间内处理数十亿条数据，并实时作出预测和决策。

当我们操控艾登皮尔斯扮演私法制裁者的时候，预测犯罪还依靠CtOS系统能够实时获取市民的社交网络、财务记录、医疗数据等隐私信息的能力，通过抓取高风险市民的隐私对话记录关键词，系统会自动帮助我们判断ta卷入犯罪的风险，及时通知私法制裁者展开行动。

四、类CtOS系统落地困境与未来展望

尽管人类社会目前有差分隐私同态加密等手段来保护个人隐私，但现实中的城市管理系统仍然在获取和处理公民个人数据时面临着巨大的道德和法律压力。在《看门狗》中，艾登·皮尔斯可以利用CtOS获取到市民的详细背景信息，包括他们的职业、收入水平、甚至是私人健康问题，这种全方位的透明度在现实中几乎不可能被完全允许。哪怕我们抛开打造CtOS所需要的海量资源不谈，一个城市级别的操作系统如果拥有如此广泛的权限，将很容易引发公众对于大哥在看着你式的监控社会的恐惧。

我要再重申一遍，这玩意放到任何一个地方都做不到，因为整合如此海量的数据需要耗费的政治经济资源是极其庞大的，放国内也差不多是要按着腾讯、阿里、字节、百度和华米OV联通电信等巨头的头，让几百万工程师在一起肝好几年统一各种数据规范和接口，然后在全国范围内建好几十座巨型超算中心和储存中心去算十四亿人产生的海量数据，光训和测试模型保底都得个大半年，效果也不一定好。

非不为也，实不能也

那么，距离我们真正实现如《看门狗》中的CtOS系统还有多远？虽然技术上我们已经具备了相当的基础，但一个完整的CtOS系统要真正落地仍然需要解决若干现实问题。除了隐私保护，还包括数据孤岛问题、系统安全问题，以及政策法规议程的推进。首先就是数据不互通，目前许多智能设备和城市基础设施都是由不同的公司和部门独立运营，数据无法在不同设备和系统之间自由流动。要实现像CtOS那样的全城市级别的数据集成和管理，市政当局和技术提供商必须打破数据孤岛，建立统一的数据标准和接口。

这条就基本可以决定CtOS在5年内实现不了了

其次，系统安全也同样重要。一个管理整个城市的中央系统，必然会成为黑客攻击的主要目标。在《看门狗》中，玩家可以通过入侵CtOS系统来操控交通信号灯、关闭电网、甚至引发大规模的社会混乱。虽然这在游戏中是为了提供娱乐性和戏剧性冲突，但在现实中这样的破坏性攻击可能会造成极为严重的后果。这一系统如果只能被极少部分人掌握就没办法完全发挥其预警作用，但一旦可以使用的人多了就极容易给全社会来个大的。

警务通权限管理不严格已经在公民信息方面带来很多问题了

总的来说，虽然像CtOS这样的系统在短期内不太可能以完全相同的形式出现，但它所代表的技术理念——即通过物联网、大数据和人工智能等技术手段，实现城市的高效管理和智能治理——已经在现实中逐步成型。随着技术的不断进步和隐私保护技术的完善，我们或许会看到一个更加智能、安全、且具备高度自动化管理能力的未来城市系统逐渐浮现。到那时，虽然我们可能不会亲自扮演艾登·皮尔斯，但我们生活的城市可能已经在悄然之间变得更加智能、高效——甚至，也许已经具备了某种程度的“犯罪预测”能力。

五、可能的问题Q&A

Q1：根本问题没解决，你这叽里咕噜的没有任何用处！

A：我是一个极端现实的建制派，我不相信理想不相信伟大革命不相信爱与和平，我只相信制度博弈下的相互妥协，我只相信庸俗的技术主义。本文立论的基础就是经济周期和犯罪频率存在宏观意义上的线性关系，经济周期本身不可逆，那么从社会治理的角度就只能“压缩”犯罪而非搞点其他的什么行为艺术。

Q2：不要xx要xx，我们要保护公民隐私……

A：这其实是一个价值观的选择问题，但实际上哪怕在大洋对岸，FBI和CIA乃至于摩萨德也从来没有放弃我上面说的这种监视计划，他们走的要比我们远得多。强力部门不太可能向民意妥协，因为民意似水民动如烟，每一种思潮的奥弗顿窗口期就那么点，但各种恶性犯罪会永远存在并且需要强力部门实际投入资源去解决。

一旦涉及到“我家里真的有一头牛”，所有人就会瞬间老实。

当然如果你真的认为公民隐私对你来说非常非常非常重要，可以选择去相关部门网站的民意咨询中写下你的顾虑与建议，也可以考虑发表专门的学术论文来论证这一套系统无异于压缩犯罪/对社会弊大于利。

Q3：这一系统是否会被滥用？

A：当然会，我在分析问题时通常不会相信任何崇高。不过所幸建设这一系统所需要的巨量资源和上层建筑准备目前来看全世界都没办法在中短期内筹集到，如果真建成了在我的推演内也是利大于弊。

参考文献

[1] 胡铭 严敏姬.大数据视野下犯罪预测的机遇、风险与规制——以英美德“预测警务”为例

[2] 朱浩文.大数据犯罪预测的法律分析

[3] 李皛.美国“预测性警务”的发展与困境 Predictive Policing in the United States：Developments and Dilemmas

[4] Mandalapu, V., Elluri, L., Vyas, P., & Roy, N. (2023). Crime Prediction Using Machine Learning and Deep Learning: A Systematic Review and Future Directions. IEEE Access, 11, 60153-60170. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3286344

[5] Safat, W., Asghar, S., & Gillani, S. A. (2021). Empirical Analysis for Crime Prediction and Forecasting Using Machine Learning and Deep Learning Techniques. IEEE Access, 9, 70080-70091. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3078117

[6] Kaur, M., & Saini, M. (2022). Indian government initiatives on cyberbullying: A case study on cyberbullying in Indian higher education institutions. Educational Information Technology, 1-7. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11168-4

[7] Kaur, M., & Saini, M. (2023). Role of artificial intelligence in cyberbullying and cyberhate detection. In 2023 14th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies (ICCCNT), Delhi, 1-7. https://doi.org/10.1109/ICCCNT56998.2023.10308090

[8] HE Rixing, LU Yumei, JIANG Chao, DENG Yue, LI Xinran, SHI Dong. (2023). Progress in Research and Practice of Spatial-temporal Crime Prediction over the Past Decade. ISPRS International Journal of Geo-Information, 12(4), 236.