互聯網技術突飛猛進的發展不斷突破人類現有認識范圍，悄無聲息地改變著二進制世界的固有局限，預示著大數據時代的到來。從目前看，大數據不僅改變著人們的生活方式，還為人們提供了認識世界的最新工具，人們可以通過對海量數據的采集、分析，預測未來社會發展的趨勢。正因為大數據具有這些功能，引起了美國、日本等發達國家的關注，它們通過對某一區域相關犯罪數據的收集、分析，有效降低該區域犯罪率。世界各國也爭相研究大數據在預防犯罪中的價值。
在犯罪預防中作用顯著
我國傳統犯罪預防對策主要呈現出三個較為典型的特征：一是主要以事后預防為主，常常忽視事前對犯罪相關因素的調查或跟蹤，預防效果并不明顯。二是主要以發生的案件類型作為預防對象，對于新出現的犯罪類型不能有效形成預防體系，犯罪預防體系的基本功能難以發揮出來。三是犯罪預防對策的出臺與犯罪預防存在時間上的斷層，缺乏及時性。而運用大數據預防犯罪的價值則較為顯著，主要體現在以下幾個方面：
在預防方式上，大數據預防犯罪將消極的事后預防轉變為積極的事前預防。即通過對某一區域犯罪數據的分析，可以確定該區域犯罪的關聯因子，不必等到具體犯罪發生后才采取相應對策。例如，通過對某區域高頻率詞語收集、分析，可以預測在該區域即將發生的犯罪行為，從而提前在該區域部署防范應對措施，如增加巡邏警力、加大宣傳力度、建立警民合作機制等，將即將發生的犯罪扼殺在搖籃中。
在樣本選擇上，龐大的數據庫為預防對策的選擇提供了較為充足的樣本，可以有效應對即將出現的犯罪類型。從數據形成來看，大數據庫是由無數網絡個體的現實操作直接反饋到數據庫中，犯罪預防對策形成于較為充足的樣本分析之上。樣本越充足，獲取的信息越全面，得出的概率性越高，預防犯罪的基本面就越寬泛，也就越能有效預防即將出現的犯罪類型。
在措施制定上，通過對大數據的收集、分析，可以使預防對策的制定更加快捷、科學。這主要體現在兩個方面：其一，大數據的迅捷性使犯罪預防對策的出臺更為快捷。在大數據時代，借助網絡傳播的快捷性，人們對于信息的把握不再囿于地域、時間的限制，分分秒秒便可知信息的來源及其擴散途徑，為及時制定預防對策提供了充足的時間。其二，大數據的精準性使犯罪預防對策的形成更為科學。因為借助于超大功能的云計算優勢，可以將人們碎片化的搜索記憶還原為較為精確的關聯因子，基于對這種關聯因子客觀分析，可以使犯罪預防對策的制定更為科學。
仍存在一些缺陷與不足
雖然大數據在犯罪預防中的積極作用較為明顯，但也存在較多的缺陷與不足。主要體現在以下幾個方面：
大數據的信息來源主要是基于用戶使用互聯網搜索引擎的蛛絲馬跡而獲得，不可避免地存在侵犯他人隱私權的嫌疑。因在收集大數據的過程中涉嫌侵犯他人隱私權而遭受調查或起訴的案例不勝枚舉。例如，谷歌公司曾因使用大批車輛在全球各大城市拍攝全景式街道照片，不慎從與無線網絡連接的私人電腦中收集到完整的電子郵件和密碼，被英國官方以隱私權遭受侵犯為由對其進行調查，最終認定谷歌存在侵犯隱私權的違法事實并對其處以巨額罰款。
大數據獲取的信息證明力未能達到排除一切可能的程度，一旦出現判斷失誤，往往會產生一系列負面效應。眾所周知，大數據的功能只是對未來社會發展軌跡的一種預測，難免會出現與客觀真實不一致的情況，一旦出現判斷失誤，將會導致預防對策的欠準確性，進而產生負面效應。也就是說，在目前整體性預防體系之下，一旦發現某地區有犯罪的跡象，只能通過在該地區增強威懾力以達到預防目的，這必然需要投入大量司法資源，一旦預測失誤，將會導致司法資源浪費等一系列的負面連鎖反應。
大數據的運用將耗費大量的財力、物力、人力，如果與打擊犯罪平衡不當，會影響對犯罪的打擊力度。隨著社會文明的到來，對于私力救濟的摒棄成為歷史的必然，尤其涉及到犯罪領域，懲治犯罪與預防犯罪均集中于國家的宏觀層面。不可否認，我國的犯罪增長率還比較高，在有限的司法資源下，國家投入打擊犯罪的司法資源越多，越會擠壓大數據的使用空間，因為大數據的開發、研究、運用將會消耗較大的財力、物力、人力，而在司法資源總量不變的情形下，大數據可利用的司法資源極為有限。反之，如果在大數據運用方面投入過多的財力、物力、人力，將會影響對犯罪的打擊力度。如何在打擊犯罪與現代型技術革新之間取得平衡，還需探索可行的辦法。
揚長避短完善對策
如何揚長避短是大數據發揮應有價值的關鍵，因而應重視以下完善對策。
健全和完善隱私權保護等方面的立法，提高行業自律。目前在世界范圍內，對隱私權的保護主要有兩種方式：一是通過立法加強對隱私權的保護；二是通過行業自律保護隱私權。雖然立法能夠提供較為明確的保護標準，但法律存在滯后性，一旦社會發展變化而法律未能及時跟進完善，便會出現保護漏洞；行業自律則完全依靠行為人的道德標準，對違反者僅給予行業內的處置，處罰力度畸輕。兩者各有利弊，我國應當雙管齊下，既要在立法中加大對隱私權的保護力度，例如規定侵犯隱私權的具體構成要件以及侵犯他人隱私權將會面臨何種處罰等相關內容，又要提高行業自律，對那些易掌握他人隱私權的行業，提高從業人員的素質、設置從業人員相關的保密義務、明確違反保密義務所應承擔的法律責任。
完善大數據處理模式的建構，確保預測結論的科學合理。科學合理的預測結論可避免浪費有限的司法資源，但這對數據庫模型建構提出了較高的要求。目前，數據庫模式主要包括概念模型、層次模型、網狀模型、關系模型、面向對象模型等幾種，無論基于何種模型建構數據庫，均會面對較為龐雜的數據處理問題。因此，對處理因子的選擇至為關鍵。筆者認為，可以按照大數據處理詞義模型的基本原理，在建構大數據的過程中對需要的關鍵因子進行必要的篩選。關鍵因子是承載大數據精準性的重要因素，對關鍵因子劃分得越詳細，因子之間表面上存在重合或者相關的幾率越小，然后再按照處理詞義模型的全概率計算公式計算，即可得出較為科學合理的結論。
加大司法資源的投入力度，為大數據研發提供較為充足的經費保障。隨著現代科學技術日新月異的發展，計算機等高智商犯罪呈現高發趨勢，跨國犯罪團伙也異常活躍，未來社會的治理不是傳統型措施所能應對的。現代國家之間的競爭也不僅僅局限于傳統的武器制造與比拼，而是對數字信息資源的爭奪，誰掌握了較為先進的科學技術，取得了數字信息資源的優勢，誰就能在激烈的國家競爭中取得主動權以及話語權。但同目前世界發達國家在大數據研發方面投入的司法資源相比，我國還存在較大的差距，這是由我國整體的經濟發展水平所決定的。在新一輪資源分配中，應當對大數據研發這一領域有所傾斜，為司法機關真正實現大數據在犯罪預防中的價值提供重要保障。
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