我国犯罪学实证研究的回顾与思考——基于文献计量方法的分析与评估

犯罪学的实证研究一直受到我国犯罪学界的高度关注。大数据的兴起,更是为犯罪学实证研究带来了重要机遇。借助文献计量方法,通过梳理2008-2018年的犯罪学实证研究论文,对近些年来我国犯罪学实证研究的发展脉络进行了描述。犯罪学实证研究既取得了一定的成果与进步,也存在数据获取困难、技术水平有待提高、对策评估缺失、成果转化困难等问题。应当通过完善犯罪数据的共享制度,建立稳定的犯罪数据库,以保障犯罪数据的获取;通过促进与其他学科的交流,加强实证方法和技术的应用;通过推动对策评估的开展,增加评估研究的科学性;研究视角转向微观层面,相关研究转向因果研究,提升实证研究的应用价值。     

人工智能非法应用的犯罪风险及其治理

随着人工智能的发展,人工智能非法应用引发的犯罪风险日益严重。人工智能非法应用引发的犯罪风险主要是涉网络犯罪风险。人工智能非法应用与网络犯罪、侵犯个人信息之间相互纠缠,这使得传统犯罪治理模式出现部分失灵的情况。面对这一困境,人工智能时代的犯罪治理模式转型是必由之路。因循犯罪治理精细化理念,当下的犯罪治理模式应从政府主导向社会参与转型,从事后回应式打击向犯罪预防预警预测转型,从经验描述向数据分析转型,从以简单评估为依据向以科学评估结果为依据的犯罪治理模式转型。为了应对人工智能非法应用的风险,需要通过完善个人信息保护制度来切断人工智能非法应用的数据支撑,通过明确平台监管责任来控制人工智能非法应用中的工具滥用,通过网络灰黑产业的综合治理来扫除人工智能非法应用的生存土壤,通过推广网络枫桥经验来完善社会力量参与治理人工智能非法应用的渠道,通过借力人工智能技术来应对人工智能的非法应用。     

基于X11方法的盗窃犯罪时间序列分析北大核心

犯罪时间研究是犯罪问题分析、犯罪治理决策的重要环节。采用X-11方法,对温州市龙湾区2002年8月至2012年9月的盗窃犯罪数据进行研究,最终形成了该区盗窃犯罪的季节波动图以及趋势—循环成分图。通过分析图表,发现了该区盗窃犯罪的时间分布规律以及一些季节成分变化情况,同时也发现了其相关的趋势变化。     

大数据时代下我国犯罪数据公开研究——以中美比较研究为视角

在大数据时代,犯罪数据分析与挖掘已成为犯罪学研究以及现代犯罪治理的基础手段。犯罪数据在揭示犯罪模式、犯罪原因以及评估犯罪防治效果等诸多方面拥有不可替代的作用。由于我国当前犯罪数据公开面临一些问题,直接导致犯罪学领域实证研究的匮乏,严重掣肘了大数据时代下犯罪数据价值的释放。通过国内外比较研究可知,我国目前需要公开更多样的更加全面的犯罪统计数据,建立交互式的犯罪数据公开平台,切实发挥犯罪数据在犯罪学研究和犯罪防治中的作用。     

犯罪制图:城市犯罪风险分析的新技术与新挑战

城市犯罪风险分析系"平安建设"量化决策的重要基础。由于城市犯罪与空间环境存在密切关联,源自犯罪地理学的犯罪制图成为分析城市犯罪风险的新技术。依托地理信息系统(GIS)的犯罪制图技术,能够以犯罪热点探测的方式识别风险,以数学建模等方法进行风险评估,以时间序列模型等手段进行风险预警;同时,基于犯罪制图的风险分析给综合治理带来很多新的要求,故如何在提升国家治理能力的背景下适用及推广犯罪制图技术成为亟待关注的新问题。