数据隔离——信息孤岛的产生
信息孤岛是指相互之间在功能上不关联互动， 信息不共享、不互换的现象 。 每当数据系统不兼容或未与其他数据系统集成时， 就会发生信息孤岛 。 信息的不对等、不对称是警务部门开展工作的一大障碍 。 在英美德三国， 不同辖区的警察部门系统独立， 使用的数据库也大不相同 。 就“预测警务”而言， 信息数据缺乏共享、联动将会导致警务部门资源利用低下， 造成人力、物力、财力的浪费 。
然而信息孤岛现象的产生、各个辖区警务部门采用不同数据、不同预测软件具有一定现实依据（此处仅针对财产犯罪而言） 。 美国犯罪学家认为， 财产犯罪是可预见的行为且往往只需该地区有警察驻守就可以制止， 但暴力犯罪往往更难预测和制止 。 因而目前“预测警务”较多适用于财产犯罪 。 财产犯罪如盗窃等往往具有很强的地域性特征 。 不同的警察辖区对此规定不尽相同， 因而搜集的数据也大不一样 。 这种数据收集的先天性缺陷导致某一辖区所采用的预测方式在另一辖区并不能适用 。 以英国HART预测软件为例， 该系统收集的数据主要是达勒姆郡警察局的羁押案件 。 这意味着该系统的适用范围具有局限性， 不能在其他地区警局得到应用 。 此现象在德国警察部门体现得更为明显 。 德国联邦各州警察部门针对“预测警务”开发了相应专属的软件系统 。 这些系统同HART一样， 都限于某辖区使用 。 相较而言， 美国PredPol、Palantir等数据平台在一定程度上实现了利用海量数据进行数据整合的优势， 适用面较广， 因而也得到美国很多警察部门的采用 。 当前， 预测警务数据孤岛现象更为严重的问题在于：一些本可以整合、共享的数据库彼此之间并没有实现有效的数据共享与流通， 从而造成资源的浪费 。
四、犯罪预测数据化的规制路径
大数据视野下的犯罪预测机遇与挑战并存 。 西方国家预测警务面临的风险亦是我国公安机关在实践过程中正在面临的问题 。 通过一定举措对这些风险予以规制是各国预测警务发展的必然要求， 也是值得我国公安机关学习之处 。
优化数据选择标准
大数据支持下的预测警务， 数据是预测的灵魂所在 。 数据搜集阶段存在黑数据， 容易对犯罪预测产生不良影响 。 因而需要对所选数据进行一定限制， 避免无关因素影响到预测结果 。 优化数据选择是为了后期算法利用数据处理时最大程度确保结果的真实性与客观性， 因而在数据收集选择阶段就需要把数据的真实性和客观性作为数据选择的标准 。
坚持“个人自决”与比例原则
首先， 坚持“个人自决”原则 。 在德国， 根据宪法规定“收集和处理个人数据需受到限制” 。 信息自决权被视为一般人格权的体现并在1983年被德国联邦宪法法院确认为基本权利 。 《欧洲人权公约》第8条第1款即“人人享有使自己的私人和家庭生活、家庭和通信得到尊重的权利”也是“个人信息自决”的体现 。 其次， 在坚持信息“个人自决”前提下， 遵循比例原则 。 德国联邦法院强调， 出于客观确定和有效的理由， 只有在应对危险行为时， 类似“预测警务”系统的使用才基本被允许 。 这也是《欧洲人权公约》第8条第2款规定所倡导的 。 在2009年美国国家司法研究所与司法援助局和洛杉矶警察局合作举行的会议上， 司法部司法援助局高级政策顾问托马斯·奥莱利（Thomas O'Reilly）认为：“预测警务的开展不应秘密进行， 我们应该一开始就邀请隐私权倡导者和社区领袖来解释该计划， 并征求他们的想法和意见， 减轻他们的担忧” 。 在我国， 个人隐私保护的力度也在不断增强 。 随着《网络安全法》《数据安全法》和《个人信息保护法》陆续颁布和实施， 个人信息保护达到前所未有的高度 。 公安机关作为行政部门， 在利用职权搜集数据、实施犯罪预测时也必须要保护个人隐私， 规范数据使用 。

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