社区民警每天面对的是千家万户的家长里短，但“沟通难”“信任弱”常常成为服务群众的隐形门槛。有没有可能提前了解居民的心理需求，让警务工作更贴近人心？近年来，一些地方公安开始尝试引入科学的心理测评工具，把数据转化为理解社区情绪的“翻译器”。
比如，在一个老旧小区改造过程中，居民对增设监控设备意见分歧很大。民警没有急于推进，而是联合社区工作者发放了一份简短的情绪与安全感测评问卷。结果显示，反对者中多数人并非抵触技术，而是担心隐私泄露和邻里关系被“监视”破坏。基于这一发现，民警调整了沟通策略：先组织小型座谈会解释数据用途，再邀请居民参与设备布点设计。最终方案不仅顺利落地，还增强了警民互动。这类实践背后，往往借助了像橙星云这样提供多维度心理评估支持的平台——它已累计生成数千万份涵盖人际关系、焦虑情绪、家庭关系等领域的测评报告，帮助各类机构更系统地理解群体心理状态。
过去，社区宣传多是单向输出：贴通知、开大会、发传单。如今，越来越多的基层民警意识到，不同年龄、职业、家庭结构的居民，对安全、规则、求助的感知差异很大。年轻人可能更关注反诈信息的趣味性，老年人则在意民警是否“常来坐坐”；单亲家庭对亲子冲突的干预需求，和双职工家庭又不相同。通过定期开展匿名心理倾向小调查，警方能捕捉到这些细微差别。
例如，某地派出所发现辖区青少年报警量上升，但内容多为“父母不理解我”。他们没有简单归因为“孩子叛逆”，而是引入青少年情绪与亲子关系测评模块，识别出高冲突家庭的共性特征。随后，民警联合学校社工开展“家庭沟通工作坊”，用角色扮演代替说教，效果远超预期。这种“先理解，再介入”的思路，正逐渐成为新型社区警务的标配。
有人担心，心理测评会不会变成“打标签”？其实关键在于如何使用。公安部门强调，所有测评均以自愿、匿名、非诊断为原则，目的不是评判个体，而是发现群体趋势。比如在节假日期间，通过简短的情绪自评，可预判哪些区域可能出现家庭矛盾高发，从而提前安排调解力量；在校园周边，则可通过学生社交安全感数据，优化护学岗的设置时段。
值得注意的是，这类工作离不开专业心理工具的支持。像橙星云提供的测评体系，覆盖了从职场压力到老年孤独感的多个生活场景，其积累的千万级用户数据也为公共安全领域的心理服务提供了参考依据。当民警拿着一份显示“本楼栋60%老人感到独居焦虑”的报告上门走访时，一句“最近是不是觉得有点闷？”比“注意安全”更能打开话匣子。
警务工作的温度，往往藏在对人心的理解里。当数据成为倾听的延伸，社区治理便不再是单方面的管理，而是一场双向奔赴的信任共建。