大数据驱动犯罪防控决策的风险防范与技术路径

发布时间：2018-06-15 11:43

  本文选题：大数据技术 + 犯罪治理　； 参考：《吉林大学社会科学学报》2017年03期

【摘要】：大数据技术以三种方法与犯罪防控决策产生契合:多元整合的海量信息为犯罪防控决策提供了综合性的数据支撑,识别基础的数据勾连为犯罪防控决策提供了精准的身份确认方法,大数据基础为实现预测刑事案件的发展趋向提供了可能。然而,大数据时代下犯罪防控决策模式也存在错误数据导致的刑事错案风险、数据挖掘强化犯罪人的标签化效应、数据共享导致公民隐私权被侵犯等缺陷。定量化的数据统计、精确化的数据挖掘和限制化的数据连接,可以在一定程度上分别规避上述风险的产生。
[Abstract]:The big data technology has three methods that fit in with the crime prevention and control decision: the multivariate and integrated mass information provides the comprehensive data support for the crime prevention and control decision. The data concatenation based on identification provides an accurate identification method for crime prevention and control decision, and big data foundation provides the possibility to predict the development trend of criminal cases. However, the decision-making mode of crime prevention and control in the era of big data also has the risk of criminal error caused by wrong data, data mining strengthens the tagging effect of offenders, and data sharing leads to the violation of citizens' right to privacy. Quantitative data statistics, accurate data mining and restricted data connection can avoid the above risks to a certain extent.
【作者单位】： 上海政法学院刑事司法学院;华东政法大学法学博士后流动站;
【基金】：教育部青年基金项目(14YJCZH003) 上海政法学院“刑罚改革创新团队”项目资助
【分类号】：D917.6

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本文编号：2021895