预防性镇压
来自China Digital Space
“预防性镇压”（Preventive Repression），或在技术领域被称为“预测性警务”（Predictive Policing）和“预测性维稳”，是中国政府在数字极权主义背景下，对社会控制理念的一次根本性转变。
它不再是被动地等待犯罪或异议行为发生后再进行惩罚，而是主动地、系统性地利用大数据和人工智能，预测哪些人或哪些行为“可能”构成威胁，并在威胁形成之前就采取干预和控制措施。中国政府的预防性镇压是将维稳（维护社会稳定）的需要与尖端技术相结合，实现“风险前置”的社会管理。预防性镇压通过技术手段实现了对全社会的“无形化”、“常态化”和“自动化”的监控与控制。它将政治镇压包装成技术风险管理，极大地提高了社会控制的效率和精准度，是数字极权主义最显著的特征之一。
核心目标
- 提高预测预警能力：目标是在社会风险、群体事件、或被视为“涉恐涉暴”的行为发生之前，就对其进行预知、预警和预防，将不稳定因素消灭在萌芽状态。
监控全社会
预防性镇压是通过一个由国家主导的、高度集成化的“大数据监控网络”来实现的。
数据黑洞：警务大数据平台
所有监控的基础是一个或多个巨大的警务大数据平台（如新疆的“一体化联合作战平台”/IJOP，以及各地的“警务云”系统）。
- 数据收集：平台汇集了公民在数字和物理世界的所有信息，包括：
- 实名制数据：手机、网络、银行、交通（航班/高铁/旅馆）等记录，将所有活动与真实身份绑定。
- 数字足迹：通过强制安装的监控 App（如“净网卫士”、“反诈软件”）获取手机内的聊天记录、敏感文件、浏览历史等。
- 数据建模：AI 算法对海量数据进行分析，自动识别出数万种被定义为“可疑”或“异常”的行为模式（例如，使用 VPN、购买特定物品、与海外人士联系、短时间内大量聚集）。
算法驱动的风险评估
这是预防性镇压的关键步骤。系统不只识别犯罪行为，更识别“异议倾向”和“不稳定风险”：
- 自动化标记：算法根据输入的数据，为每位公民计算出“风险评分”和“威胁级别”，并自动贴上标签（例如：“上访关注人员”、“涉恐人员”、“社区不稳定因素”）。
- 行动指令： 一旦公民的评分达到某个“预警阈值”，系统会立即向基层警员或官员发出实时警报和行动指令（例如：“此人已购买前往首都的高铁票，立即拦截”、“此人手机中含有敏感内容，立即传唤”）。
实时干预和行动限制
预防性镇压的目的不是逮捕，而是“控制”和“威慑”。
- 数字限制： 限制其手机卡、网络服务的正常使用，或使其处于持续的数字监控之下。
- 自我审查： 公民清楚自己的行为被算法实时追踪和评分，这导致强大的威慑效应，促使他们进行严格的自我审查和行为规训，避免任何可能被算法视为“异常”的行为。
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