一.引言
公安情报学专业诞生于2005年，其背景是情报主导警务这一警务战略进入我国，并得到认同与实施的时期。然而，对于什么是“公安情报”，以及“公安情报学”的学科基础、公安情报专业的人才培养方向问题却一直都在探索、争鸣与演化的过程中。2015年，国务院通过《关于促进大数据发展行动纲要》，2018年1月，公安部成立全国公安大数据工作领导小组，明确大力实施公安大数据战略的决策。公安情报工作与大数据战略密不可分，情报工作的基础是数据，在此背景之下，公安情报专业人才培养必然要面对新的战略背景可能带来的组织机构和人才需求变革，方能保证专业的长久发展和与时俱进。事实上，从“情报主导警务”这一理念创始之初，“情报”就与“数据”密不可分，最早提出“情报主导警务”理念的英国肯特警队正是利用了犯罪统计数据实现了警务工作的无增长改善。然而目前公安大学的公安情报学本科教学课程体系却并没有将教学的重点放在“数据”之上，其课程体系设计严重的受到传统图书情报学界信息管理哲学的影响，难以适应大数据战略下公安情报工作的需求。因此，必须在大数据战略背景下重新审视公安情报的内涵、公安情报部门的人才需求以及公安情报专业学科基础的变化，方能提出适应时代需求的公安情报人才培养方案。
二.在大数据环境下重新认识公安情报学与情报学的关系
学科之辩是业内学者与实践者对学术研究和人才培养方向的认知争论。只有明晰了学科的定位、方向、基础和构成学科的问题，才能明确人才培养的目标与方案。从2005年公安情报学专业成立到今天，学科之辩一直没有答案，频繁变动的本科培养方案也体现了这种摇摆。彭知辉、谢晓专、崔嵩等学者都曾就此问题撰文论述。公安情报的学科之辩的核心问题是什么构成了公安情报的学科基础，以及传统图书情报与公安情报学的关系。崔嵩认为，公安情报学与图书情报没有关联[2]，谢晓专则提出构成公安情报学的基础主要是统计学、社会学、公安学以及情报学，情报学与公安情报学并非毫无关联，但公安情报学也绝不是情报学的分支学科[3]。彭知辉认为公安情报工作包括公安信息管理和公安情报研判，公安信息管理与传统情报学的研究范畴是一致的，而公安情报研判与情报学教学也具有一定的共性[4]。笔者认为，认清公安情报学与情报学的关系需要将之至于信息技术快速发展的动态环境中去分析，公安情报学与情报学不是简单的从属或关联的关系，而是一种共生、共演、互给、互利的关系。
相比目前“情报”概念的泛化，传统图书馆学、情报学的概念和研究范畴是非常清晰的。在计算机出现以前的时代，人类的知识、数据、信息都必须要在物理上进行集中的保存，图书馆就是承担这种社会职能的单位。为了便于信息的收集、保存、检索和利用，产生了传统的图书馆学，其研究的主要内容就是如何有序的管理和利用信息。而情报学则是在图书馆集中管理文献的背景下，从图书馆专业派生出来的以科学文献为研究对象的学科，正如苏联情报学家米哈伊洛夫所言：情报学是研究科学情报及其交流全过程的学科。总之，图书情报学的缘起于发展都是与纸质文献及其保存利用方式息息相关的。计算机时代的到来，从根本上动摇了图书馆和情报学存在的根基，信息由物理的集中存储在图书馆，变为分散在互联网的服务器上存储，原来基于纸质文献物理不可分的特性而设计的一整套信息组织框架和信息管理哲学统统已经不适应于互联网时代的信息利用方式。情报学自身的存在和发展都已经面临瓶颈，没有新的内核存在，没有新的研究体系、研究问题、研究范式，情报学自身是否可以独立存在都成为一个问题[5]。
公安情报学学的产生与“情报主导警务”的战略理念密切相关，而情报主导警务强调的是将警务部署建立在数据的搜集与分析之上。这一时期产生和强调的方法，无论是犯罪制图、犯罪统计都强调的是搜集和分析数据。这与传统情报学的研究是大相径庭的，尽管在传统情报学中也有数据分析的成分，但是其主要是对文献数据的分析。因而，公安情报学与传统情报学专业共同的学术基础很少。然而，在公安情报学专业设立之初，公安情报学专业和公安部情报中心原有的人才班底均以人文科学为主，相比数据分析依赖的统计学和计算科学，公安情报学的创始者们在情感上自然的更加倾向属于管理学且具有一定人文科学属性的情报学。同时，公安学在那时尚未取得独立的学科地位，即使在国务院学位委员会将公安学列为一级学科以后，在国家科研基金资助的类目中也不存在独立的公安学，公安学领域的各类研究不得不转向法学、政治学等类目申请科研项目。出于理性选择，公安情报学也不得不转向情报学，以便于寻求学术发表的领地和科研申请渠道。而原有的情报学也由于自身发展的困境，乐于敞开胸怀接受这些新生的形形色色的“专业情报学”。可以说，公安情报学与情报学的结合是符合双方学术机构发展利益的。在公安学没有在科研领域取得独立学科地位之前，公安情报学的发展求助于情报学是一种理性行为。
然而，这种结合却使公安情报专业的课程体系和培养方案深深的受到基于纸质文献时代而产生的信息管理哲学的影响，这一点可以清楚的从公安大学最新修订的2016版公安情报专业本科生培养方案中看出。在2016培养方案中，确定法学、公安学、图书情报与档案管理为公安情报专业的主干学科，并将侦查学、情报学设为相近专业。同时设置主干课程为公安情报学总论、公安情报技术、公安情报搜集、公安情报分析、公安情报整编。搜集、分析、整编这一线性流程正是传统图书情报管理的理念，传统图书信息管理理念也正是基于文献的搜集、分析、整编、传递这一线性流程开展工作的，同时将技术视为为这流程服务的配角。但是在大数据环境下，这一逻辑早就受到了根本性的冲击，信息管理和利用的逻辑和理念也发生了本质变化。大数据环境下，信息的搜集依靠的是各类计算设备的自动采集和业务数据自动生成，例如摄像头、交通卡口、网银、交易、社交网络等，数据由单一的机构主动采集变为所有人都是数据的贡献者，而信息分析、传递也不必遵循原有的线性流程，中间不需任何代理人可以直接实现从用户到用户的传递。更不用提情报的核心——分析流程，这与行业密切相关，且严重的依赖数据和计算方法，原情报学的基础几乎是无法应对大数据环境下各行各业的情报分析任务的。
然而，本文也并不认为必须要将公安情报学和情报学的关系彻底割裂。在大数据战略的环境下，情报学和公安情报学的关系应当从动态的视角去分析和观察。进入信息时代以来，情报学一直在发生着变化，尤其是大数据时代，情报学的教学体系、教学方法、研究范式都在努力适应大数据时代的变化，这一点从很多著名高校情报学的课程体系变更都可以得到对照[6]。同时国内的很多情报学期刊刊文的内容、方法、范畴都在发生着显著的变化，最为明显的有两家影响力很高的期刊：《现代图书情报技术》在2018年更名为《数据分析与知识发现》，刊载的论文全部是利用数据分析与挖掘技术分析各行各业的情报的技术类文章；《情报杂志》近些年刊载的内容远超过原有的情报学范畴，尤其对公安情报、军事情报、安全情报等新型领域敞开怀抱，各种使用量化研究方法分析数据获取情报的研究也不断涌现。从动态的视角看，公安情报学是情报学成长过程中汲取营养的来源，舆情分析、反恐情报这些新的情报应用与数据挖掘分析方法一同重构了新情报学的体系和内涵，公安情报学与情报学的关系是相互成就和给与的关系，二者应当共同适应大数据时代的变化，向着同样的方向演化，在发展的过程中寻找共同点，相互汲取营养。因此，在大数据战略背景下，公安情报学的教学体系不应被动接收情报学、图书馆学的旧理念，而应当将公安情报置于大数据战略环境下，去思考和构建课程体系，并将这种影响输出到情报学领域，共同推动情报学的发展与转型。事实上公安情报界的学者也已察觉到大数据环境对公安情报带来的影响，彭知辉教授就曾提出：大数据的兴起将对公安情报学的范式产生重大影响，公安情报学应利用大数据完善研究范式[7]，是“大数据”让“情报主导警务”成为事实[8]。
三.大数据背景下公安情报教学与研究的核心
为何公安情报学已经创建十年了，对学科研究的对象与范畴、教学的体系与内容仍存在大量的争论？本文认为是我们对何为“情报”仍然没有辨析清楚。公安情报学创立源自“情报主导警务”的理念，“情报主导警务”中的“情报”常常与人力情报中的“情报”以及“情报学”中的情报混淆不清。
首先，人力情报是不是情报主导警务理念中的“情报”。我们只需要思考一个问题，这个问句便有了答案——人力情报能够主导警务吗？答案当然是不能。情报主导警务强调的是通过对犯罪数据的收集和分析掌握整体的犯罪分布、形势，在科学的分析现在预测未来的基础之上，有效的分配警力资源，实现警务工作的无增长改善。人力情报能够为个案提供信息，但是却不能为整体警务决策提供任何帮助，更谈不上使警务工作实现无增长改善。因此，尽管人力情报也称为情报，也能够具体个案决策服务，但是却不是“情报主导警务”中的“情报”，人力情报是一个古老的概念，并不因信息时代的到来发生变化，也不会对警务工作产生重大影响。
那么，“情报主导警务”中的“情报”是“情报学”中的情报吗？有相关性，但并不一致。彭知辉曾提出公安情报工作包括公安信息管理和公安情报研判[9]，如果按照这个定义，公安情报管理是可以从传统情报学借鉴大量理论的，但公安情报分析却与传统情报学关系不大。传统情报学中关于信息共享、信息交换、信息标准等占有了非常大的比重，这些问题同样也确实在公安情报工作中存在。例如公安机关中跨部门跨警种的情报共享、情报交换问题确实是制约公安情报效能的重要问题。这种问题是具有共性的，不仅是我国其他国家同样面临这个问题，政府机关其他部门也存在着这些问题。然而，这些问题却不是公安情报工作的“核心”，而是公安情报的“外壳”。学者是可以研究这些问题的，但是这个问题对行业的从业者却不是最重要的问题，因为情报共享、流通、交换从本质上是管理体制的问题，是管理者和决策者们思考的问题。公安情报业务部门的核心工作是向领导提供的是对公安工作的分析、预测、预警，提供的是对公安战略部署、警务工作的情报支持，而不是对情报共享体制的研究。
现有的公安情报学研究和教学都不同程度的存在本末倒置的情况。对核心的研究少、教学轻，反而将大量的精力至于对本属于外围问题的公安情报工作机制当作了科研和教学的核心。彭知辉曾对公安情报学十年以来发表的论文进行过分析，并将其划分为“公安情报理论”、“公安情报业务”、“公安情报应用”、“公安情报管理”、“公安情报技术”五大板块，在共计1099篇文章中，公安情报技术仅占80篇，比重最大的公安情报研究是“公安情报应用”，主要包括公安情报工作（91）、公安情报流程（177）、警种情报工作（279），比重第二和第三的大类是“公安情报理论”（229）和“公安情报管理”（145）[10]。这些研究多数并没有具体讲述到底如何根据数据去分析情报，没有讲述犯罪地图如何绘制、犯罪统计数据如何分析、如何从大数据中预测和得到未来的治安趋势等等具体的预测与分析问题，而是围绕着“公安情报学”开展了研究，大量的此类研究使得公安情报学模糊了核心，变得空心化。公安情报学变成了“公安情报学学”，就好比科学学是以研究科学和科学活动的发展规律及其社会功能(影响)为研究对象的一门学科。我们无法想象没有科学，科学学将毛之焉附。如果我们的公安情报学只研究外围问题、管理问题，而放弃真正的情报分析方法与技能的研究，那么只能使公安情报学成为一门只有外壳没有核心的空心学科。笔者常常感觉到，只有论文标题中不含有“公安情报”几个字的对犯罪的分析、预测、预警类的研究，才真正是公安情报学的内核研究，就好比医学研究一般题目中不会有“医学”两个字，科学研究中无需在标题中强调“科学”，如果一门学科中八成以上的研究是依靠这门学科的名称存在的，那么只能说这门学科没有找到大量的具体的研究问题，是一门“空心学科”。
因此，应当分清公安情报管理与公安情报分析的主次关系，不能将二者的地位等同，更不应将管理的地位至于分析之上。情报分析才应当是公安情报教学与科研的核心，情报管理理应存在，但应处于从属地位。从人才需求方面看，大数据战略下的情报部门，需要的是大量的能够处理和分析、解释数据的情报分析人才，而非情报管理人才。公安情报分析才应当成为公安情报学研究的核心内容，情报管理是辅助角色。情报分析的基础是技术和理论，其中技术是定量和定性的分析技术，理论则是公安学、社会学、犯罪学等理论基础，而在大数据背景下，数据分析技术则是分析技术中最主要的构成，数学和计算机基础是掌握数据分析技术的必要条件。
四.大数据背景下公安情报部门人才素质需求
从公安情报部门的人才需求来看，目前公安情报学的培养方案也与需求存在着较大的不匹配。张杰曾经对江苏、广东、天津、山东四个省的省、市、县三级情报部门的情报分析师职业师运行机制进行过调研，其中人员素质能力的需求显示：数据思维、大数据分析、情报应用是情报分析师的核心能力[11]。其中，天津与江苏的情报分析师制度的出台具有直接的大数据背景，分别来源于《天津大数据分析团队建设实施方案》、《江苏省公安机关大数据实战应用人才队伍建设管理办法（试行）》。而从国际犯罪情报分析师协会的课程培训体系中也可以看出，犯罪数据分析方法及其技能是其课程体系的核心，所占的比例最大[12]。
谢晓专曾提出“公安情报学是以公安情报与公安情报活动为研究对象，以社会调查、统计分析、逻辑推理和计算机通讯技术等为技术方法基础，以情报学、犯罪学、社会学、心理学、宗教学、民族学、公安学等学科为学科理论基础”的学科[13]。按照这个观点，公安情报学的主要技术工具就是以“数据”为核心的统计和计算分析技术簇，与情报学、犯罪学、心理学等理论基础分立为公安情报学的两根支柱，在课程体系中理所应当的占有更大的课时比例。数据分析是公安情报分析人员的核心能力之一，在大数据战略背景下，这一能力只能加强而不应削弱。但是目前的课程体系当中，培养数据分析能力课程的比重是不足的。在目前的课程体系中本应占据重要位置的数据分析技术课程仅有公安情报技术和数据挖掘与情报分析两门课，必修课仅有公安情报技术一门，这与大数据时代对情报分析的需求是极其不匹配的。
数据分析的基础是数学和计算机，本身是具有系统性和积累性的。Coursera等国外慕课网站中很多著名高校都设立了数据分析师或数据科学家的教程体系，在这些体系中商业数据分析师、数据科学家、数据分析师等培训是由一系列课程组成的，往往包括统计推断、预测与分析、R语言、机器学习、数据可视化等课程，其中约翰霍普金斯大学的数据课程就包括数据处理、R语言、统计推断、机器学习、探索性分析等10门循序渐进的课程。数据分析能力不是空中楼阁，是建立在牢固的相关的数学基础之上的，学习数据分析技术必须先学习相关的理工科知识，否则后续的教学只能成为科普性质的扫盲教育，学生很难深入掌握数据分析工具的原理并在工作中应用。田华伟等曾经对公安情报技术教学进行过一次问卷调研，问卷结果显示缺少数学和计算机基础的情况下，学生的学习难度极大，也很难深入的掌握知识，他认为在目前的公安情报工作环境下，应当在培养方案中加入数学和计算机基础课程[14]。
大数据背景下，对数据的操作、处理和分析在情报工作中处于核心位置，也是情报分析人员的核心能力，然而目前公安大学公安情报学课程体系中不仅数据分析相关的课程配备不足，其所需的数学和计算机基础课程也是缺失的。在大数据时代，即使是传统的图书情报学科也都在努力的转变，无论是科研还是教学都在不断的加大对“数据”研究，公安情报学更不应该刻舟求剑，按照纸质时代的图书情报管理理念去设计大数据时代的公安情报课程体系，而是应当紧密根据公安情报部门的人才需求，借鉴国际犯罪情报分析师的培训课程体系，将数据分析能力作为情报分析人员的核心能力，加大与数据分析相关的计算机基础和数学分析方法的课程比例。
五.大数据背景下公安情报学培养方案改革建议
综上，从公安情报学与情报学的关系上看，公安情报学不应受限于产生于纸质文献时代的旧情报学理念，而应当顺应大数据时代的变革，改变从情报学单项输入的理念，与情报学携手共同演进，重构新时代的情报学。从公安情报学研究的核心出发，应当根据大数据时代情报分析的需求，构建基于公安学、犯罪学等学科理论和情报分析技术为核心的公安情报学教学科研核心。从目前公安情报人才需求上分析，应当将数据分析能力作为大数据时代公安情报人才能力的重要构成。因此，本文对公安情报学培养方案提出以下改革建议，以适应大数据时代背景下公安情报人才培养的需求。
（1）明确“情报”内涵，培养情报分析专才
作为一名公安情报学的教师，笔者常常感觉到情报的概念过大，从而导致公安情报学的课程跨度太大。常言道：术业有专攻。我们培养专门人才的目的就是为了分工。每一种职业所需要的能力、素质、性格类型都是不尽相同的，所以是不存在什么都能干的全才的。但是由于“情报”一词含义的广泛性，我们几乎想要将所有带有“情报”二字的收拢到公安情报学名下。例如人力情报是否应当纳入公安情报学教学和科研范畴。上文已经分析，人力情报中的“情报”并非情报主导警务战略中的“情报”，人力情报是侦查工作的一部分，不应独立存在。在人才培养中也无法与大数据情报分析达成一致，共性太少，二者对人的素质、心理、性格的要求几乎大相径庭。从事数据分析的专门技术人员，往往长于思辨，具有理工科的技能和社会学的宏观思维，这些在数据里挖掘宝藏的人并不一定善于社交。而人力情报则需要人具有较强的社交能力，心理分析和控制能力，却并不一定需要掌握大量的数据分析工具。因此，应当明确公安情报就是基于数据分析产生的情报，而不是人力情报或其他范围更大的情报，这样方能集中力量培养专才。
（2）加大情报分析教学的比重，提高学生情报分析能力
大数据背景下，情报分析才是公安情报学的核心，因此在教学中应当提高情报分析课程的比重，提高学生情报分析能力。构成情报分析能力的有两条腿：一条腿是公安学、社会学、犯罪学知识，另一条腿则是数据分析能力。数据分析能力作为情报分析能力构成的一条腿必须要结实有力，从统计分析方法、线性代数、到数据挖掘、机器学习、数据可视化必须按照科学的流程培养和建立起扎实的数据分析知识体系。同时，这些课程的学习最好与公安学、犯罪学结合，例如开设公安数据统计与分析、犯罪数据挖掘与分析、网络舆情分析等将社会学、犯罪学、公安学理论与数据分析技术相结合起来的课程，在具体的公安情报分析案例中讲解技术、应用技术，达到理论与技术的结合。通过这样的课程设置，培养学生通过数据观察和透视公安工作，从而能够为公安决策提供情报支撑。
（3）以学科知识体系为划分课程的依据，重建核心课程
目前的公安情报学培养方案受到传统图书情报管理哲学理念的影响，线性的将核心课程设置为公安情报学总论、公安情报技术、公安情报搜集、公安情报分析、公安情报整编。课程的划分应当以学科知识体系为依据，而不是工作流程，而目前的这种课程划分方式恰恰不是以学科知识体系为基础的。这使得在教学过程中课程内容跨度过大，同一门课程的内容缺乏共同的学科基础，课程内容杂乱而庞大，却缺乏深度。以笔者主要教授的公安情报技术和公安情报搜集两门课为例。公安情报技术一门课中，竟然包括了密码学、计算机网络基础、信息论、图像视频分析、数据挖掘与分析、物联网与大数据等如此之多的内容，这些内容中的任意一个都是信息技术专业中的一门课，需要花费整个学期方能学得。这样的安排使得公安情报技术课程只能成为一门科普性质的课，学完这门课程，学生也只能是对技术名词一知半解，很难掌握其中任何一门技术。同样，公安情报搜集也存在概念过大的问题，其中包括人力情报搜集、技术情报搜集、社会情报搜集、互联网情报搜集等内容，这些情报搜集方法尽管都有“搜集”二字，但却没有任何共同的知识基础，相互之间也没有递进关系，只能对每一种搜集方法做个大致的介绍。因此，笔者认为根据情报工作流程，而且是基于传统图书情报管理哲学的情报工作流程去构建核心课程是不具有科学性与合理性的。应当从大数据时代背景下的公安情报工作所需的核心能力出发，基于共同的学科基础和知识递进的关系去构建核心课程体系，方能使得课程之间的关系更为紧密，通过课程所获得的知识有积累、能力有递进。
公安情报学是一门新生的学科，需要在不断的摸索和试错中前行，每一次的变革都代表了公安情报领域内对本学科的再认识。在大数据时代背景下，在公安部大力发展大数据战略的时代背景下，公安情报学界应当敏锐的感受到时代对公安情报工作的新要求，对公安情报人才培养的新需求，顺应时代潮流，以动态的眼光看待学科发展，努力寻找教学与科研的最佳结合点，构建有利于公安情报工作实践、有利于公安情报人才培养、有利于公安情报学科长远发展的课程体系。
文章来源：《公安教育》201809学科建设
参考资料及作者简介：
[1]作者王欣为中国人民公安大学侦查与反恐怖学院副教授，中国人民公安大学公安情报研究中心研究员
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