首先， 犯罪预测数据化可以提高犯罪预测的效率 。 在传统的警务模式中， 警察巡逻是随机的， 此种无目的出警是对警力资源的浪费 。 在大数据环境中， 通过数据预测， 警察执法变得更为“智慧” 。 预测警务理论认为， 在统计上更有可能犯罪的地区应该有针对性地增加警力 。 通过将随机巡逻变为“定点巡逻”， 通过数据指导警察巡逻的模式， 甚至是特定的时间、日期和地点， 稀缺的警察资源可以集中在犯罪风险较高的地区， 促进警察资源的有效利用 。 自2017年来， 德国黑森州国家刑事调查局通过KLB-operativ内部开发软件， 使辖区内每个警察都可通过智能手机的应用程序对入室盗窃案件进行预测 。 该应用程序每天早上更新， 以映射过去十天来有价值的入室盗窃案并突出显示每日热点地区 。
其次， 犯罪预测数据化可以提高预测的精确度 。 犯罪预测某种程度上是犯罪事件是否发生的概率问题 。 在传统的犯罪预测中， 犯罪预测的精确度并不高， 因而针对性犯罪预防的效果并不理想 。 在数据体量及质量不高的情况下， 警察所能获取的预测结果相对有限 。 随着信息技术的发展， 预测数据的海量化以及精准化， 犯罪预测的精确度可以得到相当程度的提高 。 一方面， 数据所具有的客观性， 可以弥补人类感知的脆弱性， 从而增强预测结果的客观性与精确度 。 美国纽约警察局曾被曝种族歧视严重 。 该警察局超过95%的情报调查以穆斯林主体为目标， 还曾被爆出监视黑人生活 。 除种族外， 犯罪嫌疑人的性别、阶级、财富等都可能对警察的主观预测产生影响 。 然而在大数据世界中， 此类个性化数据在某些情况下可予以一定限制， 避免因警察的主观预测而对犯罪预测结果产生影响；另一方面， 预测结果的精确性又可以缓和警察执法过程可能造成的社会恐慌 。 在预测结果产生后， 警察部门需要对预测结果进行反应 。 它通常表现为警察到一些热点地区巡逻或者定点逮捕犯罪嫌疑人 。 如果预测不够精准， 很可能会打草惊蛇， 甚至引起周围群众的恐慌心理 。
确保执法过程证据留痕与可追溯
警察部门作为行政执法机关， 其执法行为依据的方式、方法、过程都可能面临相对人和社会公众的质疑与监督 。 在大数据犯罪预测过程中， 犯罪预测软件是警察执法的工具， 犯罪预测结果是警察部门采取相应手段的前提 。 若警察部门根据预测结果采取了一定行为， 后续就可能面临需要对执法行为进行说明甚至产生责任承担问题 。 此时， 数据化的犯罪预测通过数据留痕可以使犯罪预测的过程通过可视化的方式保存下来， 进而确保执法过程的证据留痕以及后续的责任承担问题 。
通常情况下， 警察采取行动前的准备工作很难被完整记录 。 数据化的犯罪预测通过预测软件则可将这一过程自动记录下来 。 通过记录， 警察可以说明他们访问了哪些数据库， 使用哪些步骤、条件进行查询， 从而证明他们在调查潜在犯罪嫌疑人时所采取的步骤 。 例如， 在警察采取行动逮捕犯罪嫌疑人后可以说明， 他已经访问了相关个人信息数据库并结合车牌进行检查， 并用这些信息佐证他的怀疑 。 通过数据留痕、数据库的访问记录等可视化方式进行说明不仅可以体现警察执法行动的依据， 甚至可以简化法官对警察合理怀疑的判定 。 此外， 犯罪预测数据化还可以在警察部门内部形成一种进行数据审核、记录收集标准的良好风气 。 通过记录， 相关部门可以随时检查警察执法的依据， 了解哪些因素会对警察逮捕犯罪嫌疑人产生影响， 并将此作为一种内部监督策略用于后续的问责机制中 。 例如， 在警察通过犯罪预测当场抓获犯罪嫌疑人并予以逮捕的情况下， 如果逮捕错误， 在后续的内部追责过程中， 可令警察对预测过程进行说明 。

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