[摘 要] 大数据的应用意味着海量数据的筛选储存及科学的处理方法。面对高发的涉粮职务类犯罪，需要构建大数据技术在涉粮职务犯罪侦查中的应用模式，利用大数据掌握贪腐案件核心证据并实现此类犯罪的科学预警，积极开展粮食系统职务犯罪的预防和治理工作。
一、相关问题概述
（一）涉粮职务犯罪特征
1．涉案人员多
粮食系统职务犯罪的主体大多是从事粮仓管理及其相关领域的国家公职人员，他们大多利用职务之便实施犯罪。[1]某些基层粮管所负责人肆无忌惮，任意套取侵占国家资金以及专项资金。此类案件仅靠一人难以实施，这些案件的背后往往有着内部精心的谋划和很纷繁庞杂的利益集团，每一个案件揭露后都会连带扯出一整条的贪腐利益链。例如：2013年中储粮河南分公司连带挖出的110只“巨鼠”，空进空出28亿斤转圈粮，骗取国家资金7亿多元；2015年海南省海口市粮食系统贪腐案牵扯27人，这27人大多官职不高，但手中权力较大，涉案人员相互勾结，利用职务之便抱团贪腐。[2]
2．犯罪手段恶劣
犯罪手段多种多样，隐蔽性强。在粮食的储存、流通、更换粮仓等各个领域均存在，通常采用虚报，虚增库存，空进空出等各种手段，且由于粮食领域本身的特性，即使实施了上诉手段的犯罪，没有经过详细调查，也很难发现。例如，孔维民、徐龙铭等人“靠粮吃粮”的案件，从2009年到2016年整整七年间，靠粮吃粮，贪污腐败将近1000万元，这7年间的犯罪无人察觉，暴露出了我国粮食领域监管的失利。[3]
3．涉案金额巨大
涉粮领域的职务犯罪，涉案金额较大。正是由于涉粮领域的贪腐案件犯罪手段多种多样且涉及人员庞多，该利益集团中的每个人都想对贪腐的硕果分一杯羹，他们“集思广益”，通过各种渠道，运用各种手段实施贪腐。例如，通过虚开结算凭证、虚增粮食重量等骗取国家粮食收购资金131.4万余元；为了赌博贪污挪用2200万；空进空出28亿粮食骗取国家7亿多元……这些看似在平凡岗位上工作的粮仓主任、管理员“鬼斧神工”、“游刃有余”地操纵着每一次腐败，一次次带给我们“惊喜”，他们真的是在平凡的岗位上做出了“不平凡的工作”，这些触目惊心的桩桩案件一次又一次敲击着反贪反腐的警铃，我们势必要与腐败战争到底。
4．犯罪形式多样
涉粮领域的贪腐案例中，往往多种犯罪类型交织在一起，可能聚合了多种犯罪类型，采用欺骗隐瞒等手段骗取的国家财产，或作其他用途的公用或私用，所犯罪行不外乎贪污腐败，徇私枉法，侵占财产等。[4]例如，吉林省粮食集团有限公司原党委书记、董事长孟祥久在企业经营的过程中，涉及经营企业以及调整岗位等工作，搞一言堂，收受贿赂，谋求私利，并且侵占国家资金，行迹恶劣，最终以受贿罪、贪污罪以及挪用公款罪合并执行25年有期徒刑。
（二）涉粮职务犯罪成因
1．制度原因
近年来粮仓频频“失守”，中储粮周口直属库原主任乔建军与粮商勾结，骗取国家七亿多粮食收购资金和差价补贴等案件触目惊心。[5]这些“蝇蚁”“硕鼠”除了其自身贪念作祟外，我国粮食系统在制度方面也存在着严重的缺陷。以粮食储备为例，我国实行以中央储备为主、地方储备为补充的分级储备体制。中央的粮食储备权归属于中央，由中储粮（中国储备粮管理集团有限公司，简称“中储粮”）负责粮食运营与管理中的具体事项，地方储备粮权归属于地方政府。中央储备粮食是为了调节全国粮食供求和产销平衡，地方储备主要服务区域粮食市场稳定。[6]这种管理制度提高了中央的管理和调控力度，也有助于地方执行中央的政策，但在实际执行的过程中上下级的纵向监督难以执行，同时也缺乏横向的监督，失去了监督和制约的权利必将导致腐败，监守自盗，这样缺少监督的制度必将导致粮食储备的腐败。
2．监管原因
失去了监督的权利必将导致腐败，粮食的购销、储存、流通等过程的制度仍然存在一些问题，导致上下级的监管形同虚设，加之粮食领域的相关知识专业性强，封闭性强，很难被公众普遍知悉了解，所以也很难接受到大众的监管，这样下去，即使腐败也很难察觉。《中央储备粮管理条例》第6条和第8条，指出了国家粮食行政管理部门对中储粮进行行政方面的管理，并对其所涉及的粮食的数量，质量等问题进行监管。这说明中储粮对粮食进行经营和管理，而中央仅仅对其进行监督，但现实生活中，往往是粮食局求着中储粮收购粮食，根本没有监管这一说。
3．技术原因
随着科学技术的进步，互联网、大数据等现代新兴技术的发展，很多地方都在推行构建“智慧粮库”，确实，智慧粮库的构建能够使得监管方式更加智能化，通过不惨杂“人情味儿”的客观监控，能够更加及时客观地发现问题，从而解决问题。[7]而当前粮食领域的技术仍然较为落后，智慧粮库仍然构建，仍需加大资金投入，才能使得粮库的管理技术智能化，信息化。
（三）大数据的概念与特征
1．大数据的概念
“大数据”一词来源于英文“Big Date”，这一概念最早由美国麦肯锡咨询公司在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告中指出。从现有文献来看，目前对于大数据尚未形成统一性定义。综合来看，大数据（big data），是指突破时间与空间的限制，只有利用非常规的数学算法与模型，才能对其进行捕捉、存储和分析的数据集合，且数据量通常要达到10TB至1PB。另外，大数据不仅包括这些庞大的数据本身，还应当包括对数据进行专业化分析与处理的具体过程。通过对大数据“产业”进行加工，提取有效信息，才能实现信息的增值，使得大数据最终服务于人们的社会生活。
2．大数据的特征
大数据时代，许多事物都无形中通过数据而存在，例如微信聊天、网络购物等等。大量的数据形成了体积大并且增量高的数据集合即“大数据”。在社会公共服务方面，大数据可以为人们的日常生活提供更好的便利与服务，提高政府的公信力。人们在进行数据处理与分析的过程中，为了提取到有价值的数据信息，总是会摒弃其他大量的无用信息，这同时也造成了大数据价值密度低的特点。
（四）大数据的运用原则
大数据手段的运用使人类的认识能力更加精确，然而对数据的收集、计算和分析，却需要认识主体的能动性智慧。由于数据自身的沉默，运用人的能动性认识，对大数据运用应遵循的原则进行阐释，才能最终赋予其更高的价值。
1．简约原则
这源自于⽜顿创设的一条“极简主义”的节约规则，要求采用最少的资源发挥出最大的效果。具体来说，就是在大数据处理的过程当中，始终以简约性、精准性与有效性为主线，运用“数据规约”的方法，对数据进行有效的筛选和处理，合理选择有价值的数据，审慎淘汰无价值的数据。
2．整体原则
所谓整体性原则，就是指在对事物进行整体观察的基础上，对其进行综合性的分析和探索。大数据运用想要体现整体性原则，可以通过使⽤标准的XML(可扩展标记语⾔)解析器对PMML进行解析，应⽤程序就能够决定模型输入和输出的数据类型，及模型的详细格式，并会按照标准的数据挖掘术语来解释模型的结果。通过对数据的模型化和虚拟化，可以利用最少成本，获得最大效益。[8]
3．解释原则
不同的认知主体对于事物的认识与理解不同，作出的解释也不尽相同。在对大数据有关概念进行解读的过程中，要基于对整个数据结构整体上的解释力、构建力和知解力，通过人的认识、分析、判断、解释、推理，赋予数据和信息本质的、准确的含义，最终作出符合理论形态和实践⽬的的解释。
二、大数据时代职务犯罪案件调查的应因变化
（一）思维模式的转变
1．相关性思维
关联就是根据数字的亲和力，来解析隐藏在物体后面的规则。大数据研究把表面上毫无关联的资料进行了内部关联，并不排斥所有的资料，尽量创造并使用这些资料中的关联；发现调查线索，理清调查的思维。
2．整体性思维
在信息技术的发展过程中，我国的职务违法行为具有时空上的过去、现在、未来三种不同的时空形态。侦查工作是对职务违法行为进行发现、提取和固定的工作；通过对其特征和特征的把握，可以对其进行进一步的研究。这就需要调查者在对案件进行综合分析的时候，要用整体的思路，将案件的研究重点从小的数据、片面的角度转移到全面的数据采集，并将表面上无关的数据进行汇总，从而获取到一系列的证据，从而将案件的证据和线索全面锁定。
3．预测性思维
大数据的中心价值就是预言。就如同一个商场会按照客户喜好来给自己的产品做广告，一个社会网络会按照自己的活动来给自己的朋友做宣传，而在这个大数据的世界里，可以通过比较政府官员的财富增长、消费水平的显著波动、频繁活动的地域等信息，来判断政府官员的不正常的表现，从而推断出贪污的概率和严重性。“个案预防”与“群体防范”是当前我国职务违法的一种有效的防范方式。
（二）技术手段的完善
1．数据检索
对工作人员的侦查从人着手，当有了正当的嫌疑，收到了相关的证据后，就会对涉及的人、物、案进行全方位的分析和分析。目前，有关部门正在按照自己的需求，发展出相应的数据搜索引擎。
2．数据碰撞
数据碰撞是调查者基于大量的信息收集，通过比较不同的识别信息，得出相关信息，发现犯罪线索，从而进行侦查。在实际工作中，由于工作人员素质较高，反侦查能力较高，其私人资料往往会被隐蔽地进行，例如手机号等，犯罪分子往往会通过别人注册的手机号与受贿者取得联系。但是，有了注册编号，根据基地信息进行了数据碰撞后，就能得到一个或多个与嫌犯有很大重叠的手机号，而“新号码”和嫌犯的手机号在基地地图上几乎一致，那么，“新号码”就是嫌犯的隐匿号。
3．数据画像
一切都可以被计量，都可以被数据化。微软在近年来提出了一项可以监测员工血压、心跳、面部表情的技术，在对员工进行复杂的监测和分析发现员工有强烈的挫折情绪的时候，该公司会发出警报，并对其进行心理介入。基于海量的数据采集和分析，研究了每个人的身份、职业和心理活动；研究对象的兴趣爱好、消费习惯和收入水平等都可以用数据进行定量化，越多的数据越多，得到的样本越清晰，越具体，得到的结论就越精确。[9]
（三）数据平台的构建
1．建立职务犯罪大数据平台
职务犯罪侦查所需的资料不仅包含了侦查人员的内部资料，还包含了有关的社会资料。一般来讲，“职务犯罪大数据”指的是涉及到工作人员、事、物等的情况和信息，以及相关人员、案件、物品等方面的信息；组织相关情况，相关线索等。例如，中央纪委国家监察委员会在充分意识到外部信息的重要性后，制定了一份《外部信息资源引入目录》，为纪委监委提供了一份参考资料，并将其纳入调查范围，并在此基础上，建立了一个专门的数据库，与房产局、银行、公安等部门对接。[10]同时，健全三大运营商、交通管理局等重要的情报服务机构，建立健全的信息交流体系。
2．建立职务犯罪案例信息数据库
从中华人民共和国成立以来，我国的各类职务违法案件数目众多，其中有很多典型的侦查手段和案例可供今天的侦查工作者参考。随着大数据信息技术进入到职业违法案件侦查中，侦查机关需要通过大量的数据来寻找类似案件和成功的侦查工作，所以要构建一个职务违法案件数据库，方便侦查机关对其进行深入的剖析和利用。职务犯罪案件资料库必须具备检索、智能匹配、匹配等功能。对案件进行查找，可以通过关键词、机构、时间等进行查找；对职务犯罪案件的具体事项、环节、要点、结论等进行精确查找。
3．建立信息数据分析应用系统
大数据是监察部侦查工作中最好的手段，但任何一种新技术的使用，都会带来巨大的危险。如果没有正确地获取和使用数据，就会造成错误的结论，从而对案情做出错误的判断，从而造成无法挽回的后果。为此，监测委员会要对运用大数据进行数据的处理与预报工作进行标准化，并构建一种对数据进行分析与应用的体系。[11]
（四）数据立法的跟进
在国内，由于缺少对大数据的法律规范，在实际运用中往往会对其个人信息和隐私权进行侵害。为此，必须加强对大数据运用的法律法规，以规范政府的力量，保护人民的合法权益。关于大数据的法律法规，除了完善和完善我国目前关于大数据的法律法规，提升我国目前的大数据法律水平之外，还应该出台一项关于大数据应用的法律法规（至少要在行政法规之上），其中都应该包含下列内容：一是大数据的应用原则，即在大数据立法中明确规定审查合法原则、比例原则、整体性原则；二是大数据的运用范围；三是对侵害人的责任以及侵害人的补救和补救方式。
三、职务犯罪惩防中大数据运用中的问题
（一）公民隐私权的保护
职务犯罪惩防中大数据侦查的最初采用的是通过将一定区域内占据一定职位的重要公职人员名单通过表格形式予以登记、收集，按照其性别、年龄、工作履历、婚姻配偶、生活经历等系列特征分别填充到表格中的对应项中，随着时间积累不断更新，从而在今后的办案过程中能够迅速定位相关人员，寻找突破口的模式。[12]大数据的运用为职务犯罪的惩防提供了不可否认的积极作用，但大数据技术不断应用与普及必定会将公民的个人隐私信息暴露在大数据之下，使之面临被二次传播的现实风险，从而对广大公民的人身和财产安全构成潜在威胁。
1．我国公民个人隐私保护相关立法较为滞后
相较于网络大数据技术的快速发展，近年来我国针对公民个人隐私保护的相关立法处在相对滞后的阶段，虽然出台了《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等重要法律，但是由于大数据危害个人隐私问题层出不穷，涉及范围广，传播速度快，将大数据技术运用于职务犯罪惩治与预防方面的相关法律法规及配套措施较为匮乏。
2．大数据技术本身存在安全缺陷
大数据技术在职务犯罪中的应用以网络收集与存储功能为前提，该种方式本身就不可避免的存在个人隐私泄露的现实风险。在大数据技术并不完善的当下，网络数据安全风险在大数据产业链的各个环节中渗透，其中既有内部泄漏问题，也存在外部攻击现象；即存在管理因素，也有技术漏洞；即有传统网络信息技术安全风险，也存在新技术所带来的新挑战。[13]
3．存在不可预测的风险
网络平台获取公民个人信息的前提是为了提供更好的服务，因此，公民有权决定是否将个人信息提供给相关平台，从而将个人信息的处分权牢牢掌握在公民手中。而大数据运用到职务犯罪的惩防过程，虽然是出于预防和追惩犯罪分子的现实需要，但该种需要并不当然意味着以此种手段进行，换句话说，不能因为该行为结果的重要性而忽略了对公民个人信息的保护。
（二）算法歧视的出现
“算法歧视”本身包括“算法”和“歧视”两个概念。其中，算法是为了达成一个明确的结果或者是解决一个现存的问题，一般而言，其具体表现形式为一系列代码组成的、具有某种特定目的清晰指令。[14]
1．人为主观因素的影响
从本质上来讲，算法决策行为为人类通过算法来解决实际问题的工具，算法歧视本身就是人类社会生活的产物，从该种意义上讲，基于大数据系统的开发，智能算法的研发人员很可能将其本身价值观注入算法系统当中，即由于人的主观因素影响，直接将本身对某些群体的特有偏见嵌入智能算法系统，从而将算法作为“歧视”的工具而再次作出决策。
2．算法技术自身客观缺陷
算法技术的准确性本身是由收集到的无数数据不断训练而成，其手机数据的全面、准确性影响着预测结果的精密。虽然互联网技术发展迅速，我国网络通信技术也不断晚上，但是不可避免的会存在某些公民因生活习惯、物质文化水平的因素所导致解除到的信息化程度相对较低，从而在数据收集不够全面的条件下，基于算法系统所特有的分类化排列、相关性选择、对个别信息的过滤性排除或不合理的标记，从而导致算法在对主体与该虚拟信息匹配时，不合理的产生关联或排除现象，算法对其产生相应的不利后果，从而产生不公正的对待，该种抽样偏差最终导致算法对相应产生刻板印象和歧视。[15]
（三）数据共享的冲突
1．制度层面
在职务犯罪惩防的大数据运用过程中，将不同地区、不同职位犯罪预防与惩治资源整合，建立数据共享机制十分重要。职务犯罪惩防所需要的数据信息，既包括公职人员的履职工作内部信息，也包括其社会资源信息。但在司法实践中，因职务犯罪领域的特殊性，其涉案人员信息也较为敏感，从而导致各地区之间数据共享机制缺失，形成不敢共享与不愿共享的局面。各地区刑侦案件数据共享大多在领导的协调下形成，在缺乏具体制度的规定下，公安机关所掌握的大量数据信息也没能与纪检部门深入互换。
2．实然层面
由于缺乏可实际操作的规范文件，数据共享冲突现象阻碍了大数据信息的充分利用。其一，数据共享与数据安全之间产生冲突。虽然数据共享带来的益处是显而易见的，但毫无疑问的是，数据贡献带来的数据信息高流动性，势必带来数据安全问题。数据主体在数据的高流动状态下完全丧失了所有权，甚至对其信息的流动样态也浑然不知。
（四）数据泄露的风险
不正当采集公民个人数据，大大增加数据泄露风险。日常生活中，无论是超市购物积分兑换礼品，还是参加购房购车服务，参加辅导机构登记信息，甚至在我们浏览各种手机应用软件时，包括近些年来网上热议的“刷脸”事件，应用类型涵盖社交、出行、购物、教育等诸多领域，无形中我们的个人信息就被互联网大数据收集，并且在上述过程中，用户本身甚至没有签署单独的隐私协议或者没有被提醒，就把自己的个人数据置于巨大的风险之中。[16]
四、涉粮职务犯罪惩防中大数据运用的优势
（一）突破传统调查方式的限制
1．调查方式由“由供到证”转为“由证到供”
职务犯罪调查的基本目标和任务就是在收集证据的基础上查明案件事实，在长期的传统调查中侧重于奉行“口供中心主义”的调查理念，在传统的调查方式中，调查人员大都重口供、轻证据，往往先讯问犯罪嫌疑人和证人，从而根据口供和证人证言再收集客观证据。运用大数据的方法突破了传统的调查理念，运用大数据能够更容易获得证据线索，再对犯罪嫌疑人进行调查获取口供的难度大大降低，从而实现调查理念由“由供到证”到“由证到供”的转变。
2．调查方式由“被动开展”转为“主动出击”
大数据调查方法的运用，也使得调查从“被动开展”转为“主动出击”。在传统的职务犯罪调查中，一般是基于出现犯罪结果才开始启动调查程序，依据犯罪嫌疑人口供寻找证据。利用大数据技术用多层次、多渠道获取的社会化数据全面获取信息，通过大数据的线上数据分析与调查人员线下调查证明相互配合、相互印证，既缩短了相关信息获取时间，又能按需要任意切换分析角度，进而对情报信息进行组合分析和深入挖掘，能够迅速的确定调查重点。[17]
3．调查方式由“滞后归因”转为“先行预测”
当前职务犯罪的调查往往是出现犯罪结果后进行“亡羊补牢”事后归因，采取此种模式和职务犯罪的特殊性也密不可分。职务犯罪，尤其是涉粮职务犯罪，犯罪手段较为隐蔽，方法多样，一般很难查找证据。因此用大数据进行类案分析、发展趋势，要求将工作中心转到数据上，让数据分析和预测成为主导。
（二）深入挖掘区域性涉粮犯罪关联信息
1．案件线索
案件调查以寻找案件线索为开端，有效的案件线索作为案件调查的关键一环，大大提高了案件调查的效率，并最终决定案件破获的成败。因此，为了更高效的进行犯罪调查，要做好区域性职务犯罪调查的工作。涉粮区域性职务犯罪的调查一个重要的前提就是案件线索的发掘。不同渠道来源的线索相互独立但又错综复杂，利用大数据分析技术构建横向连接、纵向贯通的大数据分析平台。[18]
2．关联信息
随着我国不断加大对于职务犯罪的打击力度，我国的有关部门也在司法实践中积累了大量的经验。通过采集职务犯罪的大数据，分析其内在规律，为区域性关联犯罪的查处提供了数据基础。我们可以参考部分地区应用的高危犯罪四色预警地图，通过可视化的方法找到职务犯罪的高发领域。运用关联分析的方法对犯罪嫌疑人的相关信息进行关联碰撞，从而掌握嫌疑人活动轨迹，发现犯罪嫌疑人的藏匿地点，便于发现案件相关信息，这些都为区域性的犯罪调查提供了便利。
（三）提高追诉相关犯罪人员的效率
1．大数据提升发现线索的效率
根据职务犯罪的特性，犯罪嫌疑人的财产往往通过隐匿、转移的手段由其家庭成员或其他关系密切的人持有，这就为传统模式下的犯罪调查带来了巨大的挑战。而大数据技术则很好的解决了上述问题，提高了调查人员的办案效率。目前在国家纪委监察委的引领与监督之下，全国各地区都已经初步建立了各自的大数据平台。房产、车辆、通讯、支付等各方面信息都被有效的收集起来，从而大大提高了发现线索、追索相关犯案人员的效率。
2．大数据提升固定证据的效率
大数据时代，案件调查的所涉及的因素不断拓展，大量的数据以无形的方式记录下来，使得传统的调查手段面临着一定的困难，但同时，大数据却为此困境提供了有效的破解之道。在职务犯罪调查中通过运用关联分析的方法以及数据碰撞的手段，找到关于犯罪嫌疑人的重要线索，使被调查的案件可认识、可回溯、可证明。[19]在大数据时代下有大量信息，职务犯罪嫌疑人在犯罪时留下的各种痕迹大都以数据的方式保留下来，特别是行贿受贿，但是只要是行为就会留下痕迹。
3．大数据提升预测分析的效率
大数据分析的一个重要方法就是预测分析，尤其是根据粮食行业的特殊性，依据大数据，挖掘粮食行业犯罪共性和普遍规律，构建模型。在职务犯罪的调查中，可以利用海量存储的数据，整合数据资料，扩展数据容量和内容，并对其进行处理与分析，从而帮助职务犯罪调查取得进展。在职务犯罪的调查过程中中，情报信息部门通常会对“案件线索数据、互联网开源数据、社会公共数据、职务犯罪调查基础数据、涉案电子取证数据”五大类信息资源进行收集和存储，从而为之后案件的调查提供有效的数据资料支撑。
（四）提升预防涉粮职务犯罪的主动性
1．发现犯罪的主动性
大数据侦查可以依靠数据分析结果，研判案件类型，寻找发案规律，发现预备犯罪，对高发案地区和场所配备优势资源，对可能实施违法犯罪行为的高危分子进行监控。大数据调查将提前采取预防措施，做出犯罪趋势分析，及时进行行动部署，因地制宜、因时制宜地分配人力、物力等调查资源，获得高效快捷准确的办案成效。这将大大降低案发在前、破案在后的侦查工作的滞后性，是实现主动侦查和高效侦查的有效途径。
2．制止犯罪的主动性
大数据技术的另一重要作用在于能够主动制止正在实施的犯罪，防止犯罪结果更加严重。信息科学技术的发展使得职务犯罪行为出现了多样化、复杂化，科技化、智能化的特点。但是纵使事物再过于复杂，其背后依然也有规律可循。监察机关通过可以利用在办案过程中积累的丰富的、一手的数据，通过构建模型对大量的职务犯罪行为进行预测和分析，找出其中的案件共性和规律行，建立预防职务犯罪数据库，研究职务犯罪的产生、发展规律，为预防职务犯罪这项工作提供便利。
五、涉粮职务犯罪惩防中大数据运用的对策建议
（一）培养办案人员大数据信息研判思维模式
大数据手段在实践中的实际应用效果受到操作人员自身技术水平与思维方式的影响。有关人员专业技术不达标，思维方式僵化将难以实现侦查方式的创新，并会直接影响到最终司法认定的真实性与客观性。为了顺应当前互联网信息的快速发展，更好的预防与惩治涉粮相关贪腐行为，相关部门亟需培养一批高素质的复合型人才。这类人才不仅要具有专业的侦查技能，还能熟练运用大数据思维进行数据的处理与分析。具体而言，有关部门要对司法办案人员进行针对性的技术培训，培养司法办案人员的大数据研判思维模式，同时加强司法办案人员的数据敏感度，提高他们的决策能力，更好的为预防涉粮职务犯罪而服务。
（二）构建统一的涉粮职务犯罪信息共享平台
1．共享平台的主要内容
包括司法机关内部的涉粮犯罪信息、生效判决信息以及社会公共信息、粮食企业内部信息等司法系统之外的信息数据库。建设统一的涉粮职务犯罪信息共享平台，需要不断完善内部信息互联互通，在共享公民举报、犯罪情况等内部信息的同时，不断接入社会公共信息、互联网开源数据等外部信息，形成全方位、多领域的信息交流平台，从而更好的发现和查处粮食领域的贪腐行为，让“粮仓硕鼠”无处遁形。
2．共享平台的组织构建
犯罪信息共享平台的搭建要从网络建设、网络运转系统、边界对接平台、数据分析平台四个部分进行。
一是网络建设。网络建设是数据传输的基础，有了安全、高效的网络，系统才能更好的对相关数据进行处理与分析。网络建设可以以各级监察机关为中心，与各级粮食相关部门进行数据对接，推动各职能部门之间权责明晰、有序分工、相互协作，从而实现自上而下的一体化共享数据网络。
二是网络运转系统。网络运转系统的构建以云计算作为网络计算架构的核心，同时利用其强大的储存能力，以虚拟化技术为依托，最大限度的突破时间和空间的限制，对收集到的数据进行灵活高效的运算处理。搭建高速的网络运转系统可以突破数据流转过程中出现诸多壁垒，提高系统整体的效率，同时增强系统的稳定性程度。
三是边界对接平台。实现数据库之间的对接与共享，不仅要需系统整合内部的犯罪信息数据，完善检察监察系统内部自建数据库，同时还要将政府部门、企业、事业单位的相关数据对接到涉粮职务犯罪的信息数据库上，高效利用内外部信息，进行全方位、多角度的数据抓取。
四是数据分析平台。根据犯罪调查工作中的具体需求，采用 Hadoop、MapReduce等技术，开发具有较高兼容性的关系数据库和图形数据库，将犯罪调查中需要的各类数据进行存储，并不断对犯罪数据库进行充实与更新。构建统一的涉粮职务犯罪信息共享平台，要求我们合理利用大数据运算技术，通过运用大数据分析软件，从数量众多、结构复杂、价值密度低的数据中发现出我们真正所需要的有价值的数据，并对其进行可视化的分析与研判，挖掘出隐藏在纷繁复杂的数据背后的规律与趋势。[20]
（三）加强涉粮职务犯罪电子证据取证与运用
一是利用网络搜索引擎获得具有证明力的电子证据。这是收集电子证据的诸多方法中，技术要求相对较低、操作较为简单的方法之一。具体到涉粮职务犯罪的调查过程中，侦查人员往往根据犯罪人员通过搜索引擎浏览过的互联网信息以及相关网页信息，锁定犯罪嫌疑人的手机号、微信与QQ账号等个人信息，并将这些关键的电子证据加以固定。
二是利用微博、抖音、贴吧等网络平台获得具有证明力的电子证据。调查人员除了利用互联网搜索引擎获得有效的电子证据外，还可以利用微博、抖音、贴吧等互联网平台获取有价值的电子证据。调查人员通过上述网络平台，可以获悉犯罪嫌疑人及相关人员的基本信息及日常出行、消费的活动痕迹。同时也记录了犯罪嫌疑人曾发表过的与犯罪有关的言论，成为影响此后定罪量刑的重要证据。
三是利用第三方互联网公司的内部信息获得具有证明力的的电子证据。在当前大数据发展的背景下，数据的使用者和持有者往往是相互独立的。调查涉粮相关职务犯罪，可以通过调取以上互联网公司内部的个人信息数据库，查明、证明可疑人员之间的资金往来以及被挪用公款的具体去向及用途，从而有力的证明相关犯罪行为的发生，具体的犯罪经过，更好的对有关犯罪行为定罪量刑。
（四）利用大数据对犯罪进行分析与预测
1．犯罪分析
大数据技术可以合理的采集相关犯罪数据，盘活相关数据资源，根据数据的变化趋势更好的对涉粮职务犯罪进行动态分析，从而找出犯罪的内外诱因。区分于传统犯罪信息分析所采用的直接因果关系，大数据分析所采用的是数据间的关联关系。可以通过大数据分析手段，首先确定犯罪人员、犯罪数额、犯罪手段等具体的犯罪因素，然后根据职务犯罪行为结构的稳定性特征，找出个因素之间的相关路径。同时，还可以利用群集分析的模式，融合一定的人工分析过程，找出犯罪中的主要人员与核心人物，从而得出预防与惩治犯罪的关键性结论与信息指向。
2．犯罪预测
大数据技术的核心价值就在于预测，数据分析与数据预测是相互依托、相辅相成的两个方面。大数据技术通过个案预测与群体性预测相结合的方式实现涉粮职务犯罪的个体化、差异化预防与惩治。个案预测，就是对粮食有关公职人员的基本情况，包括日常消费水平、资金往来流动、地理位置变化等数据进行研判和综合分析。通过大数据将分析，合理推测相关人员可能存在的粮食贪腐行为以及腐败的程度，并对特定区域的粮食采购数据进行分析，通过市场价格与最终采购价格等数据进行对比分析，排查粮食购销过程中可能存在的违法犯罪行为。
[参考文献]
[1]参见胡春艳：《“粮仓腐败”又现：如何治理“靠粮吃粮”》载《监督沙龙》2020年第18期。
[2]参见管筱璞：《紧盯靠粮吃粮监守自盗腐败问题开展专项治理：粮仓除蠹腐败》，2021年9月。
[3]参见韩亚栋：《粮库除蛀》，载《中国纪检监察报》2021 年10月22日第4版。
[4]参见侯荣：《强化监督执纪 严惩“粮贪”“硕鼠”》载《廉政瞭望》，2021年第23期。
[5]参见张亦贤：《“廉”守“天下粮仓”》，载《粮食科技与经济》2014年第5期。
[6]参见段小申：《粮仓“硕鼠”现形》，载《中国纪检监察报》2016年3月27日第3版。
[7]参见任意：《"蚁腐蝇贪"的"克星"》，载《检察风云》2017年第23期。
[8]参见张卨：《大数据处理应遵循的原则》，载《学习时报》2015年3月2日。
[9]参见赵文聘：《数据画像：提升社会公益公信力的一个有益工具》，载《中国行政管理》2020年第10期。
[10]参见王俊祥：《职务犯罪调查大数据应用的困境与破解》，载《网络安全技术与应用》2021年第7期。
[11]参见冯传祥：《大数据整合运用中的逻辑问题研究》，载《沈阳工业大学学报》2019年第5期。
[12]参见任妍：《大数据背景下职务犯罪调查研究》，烟台大学2019届硕士论文，第10页。
[13]参见张铤：《大数据背景下公民隐私保护的困境及其对策》，载《中州学刊》2021年第2期。
[14]参见张凌寒：《风险防范下算法的监管路径研究》，载《交大法学》2018年第4期。
[15]参见刘培,池忠军：《算法歧视的伦理反思》，载《自然辩证法通讯》2019年第10期。
[16]参见范玉吉：《数据安全治理的模式变迁选择与进路》，载《电子政务》2022年第4期。
[17]参见张自超：《以审判为中心改革下职务犯罪侦查之因应》，载《暨南学报》2017年第1期。
[18]参见王晓明：《大数据背景下监察权运行问题研究》，辽宁大学2020届硕士论文。
[19]参见荣梅：《大数据反腐的现实困境和路径选择》，载《理论月刊》2017年第8期。
[20]参见任妍：《大数据背景下职务犯罪调查研究》，烟台大学2019届硕
