随着信息技术的快速发展与数字中国建设的不断推进，社会治理模式正经历深刻变革。数据资源日益成为国家治理体系和治理能力现代化的重要支撑。检察机关作为国家法律监督机关，拥有丰富的司法办案数据和社会治理信息资源，积极探索数字赋能检察工作进而促推社会治理，具有重要意义。

　　检察机关探索数字赋能社会治理具有重要意义

　　数字赋能社会治理是顺应时代发展浪潮的必然选择。当今时代，大数据、人工智能、云计算等前沿技术影响着各个领域，深刻改变着人们的生产生活方式。在社会治理领域，通过对数据的收集、整合与分析，能够深入洞察社会运行的规律和趋势，及时发现潜在问题和风险，从而为制定更加精准、有效的社会治理策略提供强大支撑。因此，利用数字技术赋能检察工作，进而促推社会治理，是检察机关顺应数字时代发展潮流的必然选择。

　　数字赋能社会治理是推进社会治理现代化的现实需要。推进社会治理现代化是实现国家治理体系和治理能力现代化的关键环节。传统的社会治理方式在长期运行过程中，逐渐暴露出一些问题。首先，预防性较弱。传统社会治理往往侧重于事后应对，即在问题发生后才采取措施进行解决，缺乏对潜在风险的预判和主动预防机制。其次，精准性不高。决策过程多依赖经验判断，缺乏对大量相关数据的系统分析，往往难以准确把握问题的本质和关键，导致政策措施的针对性和有效性不足。再次，协同性不强。各部门之间存在信息壁垒，难以形成高效协同的治理合力，治理效率不足。检察机关作为社会治理的重要参与者，通过数字赋能社会治理，有助于更好满足社会治理现代化的需求。

　　数字赋能社会治理是优化自身职能的应有之义。新时代背景下，检察机关的职能不断拓展和深化，其不仅承担着传统的刑事、民事、行政和公益诉讼检察等职责，更被赋予在社会治理中发挥积极作用、实现从单纯治罪向深入参与社会治理转变的重要使命。同时，检察机关在履职过程中也面临一些挑战：一方面，案件线索获取渠道相对狭窄，难以全面、及时掌握社会治理中的潜在问题线索；另一方面，法律监督手段相对单一，主要依赖传统的书面审查、调查走访等方式，监督的广度和深度受限，监督效果有待进一步提升。而数字技术为检察机关解决这些问题提供了契机，成为检察机关优化自身职能、提升履职能力和效果的重要手段。

　　研发刑事犯罪数字地图探索数据驱动社会治理模式

　　近年来，湖北省武汉市武昌区检察院依托“检察大数据”资源优势，积极探索数据驱动社会治理模式，通过构建“问题发现—风险预警—精准治理”的数据闭环，自主研发“刑事犯罪数字地图”，实现了法律监督与社会治理的深度融合。

　　刑事犯罪数字地图通过“犯罪数据+城市地理信息”，探索社会治理创新模式。首先，依据不同案件类型，运用自然语言处理与深度学习等前沿技术手段，从法律文书和全国检察业务应用系统中提取多项关键数据要素。其次，对提取的数据进行空间化治理建库，通过地名地址数据库自适应匹配，将案发地、居住地、工作地等关键地名地址精准定位上图，为区、街道、社区等区划信息加载丰富属性，实现犯罪数据信息在地理维度上的动态化呈现。再次，将犯罪数据与城市地理信息进行深度关联碰撞，有效挖掘法律监督线索和深层社会治理问题。

　　刑事犯罪数字地图着眼于基层院常见案件类型，构建“因罪施策”治理路径。一方面，模型依据不同案件特点，在要素抓取上各有侧重。例如，危险驾驶罪着重关注道路类型、酒精含量、驾车原因等，故意伤害罪着重关注损伤程度、赔偿谅解情况等。另一方面，在充分考虑犯罪治理的现实可能性以及必要性的基础上，从“重点领域、重点人群、重点地区”三个维度出发，围绕不同类型犯罪有针对性地制定若干条治理线索推送规则。数据要素的提取及线索推送规则的制定奠定了模型运行的底层逻辑。同时，为保证案件信息不被泄露，从人员管理、技术防护、流程规范三个维度构建严密的防护体系，最大限度释放治理效能。

　　刑事犯罪数字地图含犯罪治理数字总图以及8个个罪治理分图，形成“点面结合”全方位治理图景。总图部分以直观的方式呈现本区常见刑事犯罪基本情况。个罪治理分为总体画像、案情画像、人员画像及线索分析四大板块。总体画像部分以“TOP图+地图”的方式从不同维度展示某一类案件在武昌区的分布情况，具体分为区级层面、街道层面。案情画像、人员画像部分侧重于展示与案件相关的核心要素，同时附有搜索栏，可以自定义选择查询，更加高效地服务于检察机关专题分析研判。线索分析部分侧重于数据价值的深层挖掘，依据犯罪治理线索推送规则对海量要素进行分析，进而推送相关犯罪治理线索。

　　检察机关数字赋能社会治理的应用成效

　　充分挖掘数据价值，促进犯罪治理从“经验驱动”向“数据驱动”转变。刑事犯罪数字地图对犯罪数据信息进行高效统计和整理，充分挖掘数据内在价值，为犯罪治理提供坚实数据支撑。模型使用机器学习技术，对检察业务文书和办案系统的文本进行精准识别，汇集常见多发案件的数据特征，根据犯罪治理线索推送规则提取数据要素，充分激活和利用“沉睡数据”，最大限度发掘检察数据资源内在价值。同时，模型对分散化、碎片化海量犯罪数据进行高效整合，与区域地理数据展开交互比对，帮助检察机关实时掌握犯罪动态，精准分析犯罪趋势。通过数据关联分析，深度挖掘潜在的犯罪线索，有效拓展监督线索来源，提升检察监督效率。

　　科学评估犯罪风险，推动犯罪治理从“被动应对”向“主动预防”转变。刑事犯罪数字地图落实惩治犯罪与预防犯罪并举，科学开展犯罪风险评估，为犯罪治理主动预防“未病”提供决策依据。模型在数据整合的基础上，深入分析区域内刑事犯罪的地理分布特征与发案规律，揭示影响犯罪的风险因素，排查倾向性、苗头性问题，为制定针对性预防措施提供更加全面、科学、准确的参考。具体表现在：一是犯罪预警评估，通过分析历史犯罪数据，构建犯罪预防模型，科学评估特定区域犯罪基本情况，为检察机关参与社会治理提供依据；二是犯罪热点识别，利用空间分析技术，辅以科学的算法方法，精准识别犯罪高发区域和犯罪热点，帮助检察机关合理配置办案资源，加强对重点区域、重点案件类型的分析研判，促进实现精准治理；三是犯罪风险评估，通过对重点人员、重点行业、重点领域进行风险评估，深挖致罪机理，及时发现和提示潜在社会矛盾，预防和减少犯罪的发生。

　　深度探究治理问题，实现犯罪治理从“单打独斗”向“协同共治”转变。刑事犯罪数字地图以具体案件为基础，但不局限于案件办理本身，而是深度探究案件背后的治理问题，进而协同其他职能部门和社会力量共同参与治理犯罪。模型从时间、空间、案件、人员等多个维度直观呈现犯罪数据，帮助检察机关从不同维度分析犯罪治理薄弱环节，深度探究犯罪治理的源头问题。检察机关根据发现的问题制发检察建议，能够有效将案件办理效果转化为社会治理效能，有力服务区域经济社会高质量发展。

　　（作者分别为湖北省武汉市武昌区人民检察院党组书记、检察长，第六检察部检察官助理）