基于大数据技术的犯罪情景预防研究.docxVIP

?

?

基于大数据技术的犯罪情景预防研究

?

?

刘卫华史婷婷邹同浩

摘?要：文章简要介绍了大数据技术在犯罪情境预防中的应用价值，通过案例数据研究、分析了大数据背景下犯罪情境预防工作的运行环节，最后提出基于大数据技术的犯罪情境预防开展策略，旨在通过大数据的行为画像和信息数据预警，分析可能出现的犯罪行为，从而进行防范和预警处理。

关键词：犯罪预防;应用价值;工作环节

随着科学技术水平的不断提高，社会治安预防工作也进入到新的阶段，社会经济下行，压力逐渐增大，各种风险关联性、跨界性提高，使得犯罪向着职业化发展。在大数据背景下，传统的社会治安手段不再适用，一些网络犯罪和非接触性案件频繁发生，如何准确预防犯罪活动成为各地公安和司法部门关注的重点。现阶段关于犯罪预防的理论研究比较少，在基层工作时也得不到充分重视，由于平时任务繁重、精力不足，犯罪预防工作的绩效考核也无法量化。但开展犯罪预防研究，通过大数据分析平台完善、健全现有的多警联动机制，可以提高工作的准确性和针对性，最大限度地降低犯罪行为的发生。

1??大数据技术在犯罪情境预防中的应用价值

1.1?有利于提升犯罪情境预防的准确性

以往的犯罪情景预防措施都发生在案件后，专业机构对案情进行分析，提出相应的犯罪预防措施，并由当地公安部门落实，精准性较低并且工作难度较大。结合大数据技术，通过互联网对大量数据进行分析处理，了解案件中的细微关系，建立动态模型进行实时分析，能够在案件发生之前对可能发生犯罪的环境进行整改，最大限度地降低犯罪发生概率[1-2]。

1.2?有利于把握新型犯罪手段的相似性

根据实际调查，在2019年上半年，某市受理网络诈骗案件多达9000余起，占据全市犯罪案件总量的35%，可以发现，非接触性案件发生比较频繁，并呈现逐年上涨的趋势[3]。利用大数据分析手段，能对犯罪轨迹精准预判和预测，具有非常重要的现实意义，也可以为公安和司法机关犯罪预防工作提供研究路径。

2??大数据背景下的犯罪情景预防工作的运行环节

2.1?数据收集

在大数据背景下，各级公安机关开展的犯罪情景预防工作属于综合性的业务流程，具体包括4个环节，其中针对犯罪数据进行收集是工作的基础。所有的犯罪预防技术都离不开数据的支撑，通过不同的角度和层面，将不同数据源的数据进行收集，之后根据不同犯罪预防类型将数据进行融合，为犯罪情景预防提供更高效的便利[4]。

2.2?犯罪预测分析

国内外不少研究发现各类犯罪人员与正常人群相比，在文化水平、父母教育方式上存在显著差异，并且发现他们实施犯罪的场所具有共同特点，所以本研究主要立足于研究罪犯的学历水平、父母教养方式对人格的影响以及对犯罪场所选择的趋好性。

（1）研究对象。通过收集和整理，本团队汇总了450名犯人的材料，主要包括年龄、文化水平、对自己所受家庭教育不同方面的评价以及所犯罪行信息等。

（2）研究方法。对收集到的信息进行整理并剔除无用信息，运用SPSS进行描述型性分析包括相关分析、t检验方差分析、聚类分析。

（3）研究内容包括3个方面，具体如下：

第一，比较罪犯在人格障碍分量表[5]总分上的文化水平差异，按照文化程度，分为小学、初中、高中及中专、大专及以上将罪犯4组，进行单因素方差检验。从单因素方差分析结果看到，各类型障碍人格分析在小学、初中、高中、大专及以上这4个水平上的平均得分随着文化程度增加而降低，分值越高说明具有障碍人格的情况越严重，小学组在各因子上的得分最高，大专及以上组在各因子上的得分最低。说明由于文化知识贫乏，限制了他们认清事物的本质及其因果关系，其兴趣和愿望往往是低级的，对本能的欲望缺乏控制能力，不考虑行为后果，故易出现犯罪行为，具体如表1所示。

第二，比较罪犯与对照组父母教养方式。从11类教养方式因子[6]方面分析罪犯受到的教养方式与普通人群受到的教养方式差异，具体如表2所示。分析结果表明：在父母教养方式的个因子中，除父亲过分干涉、父亲偏爱被试和母亲过干涉、过保护3个因子没有显著性差异外，其余因子均有显著差异。这说明不合理、不科学的家庭教育方式会给孩子造成压力，导致孩子心里有障碍，容易走向极端，时间一长就会容易走上犯罪道路。

第三，比较犯罪地点。通过对统计分类的描述统计，72件系列杀人案例中有13件发生在犯罪人家，39件发生在偏僻场所，约占系列杀人犯罪样本总量54.2%。通过方差分析创建犯罪地点方差分析模型。犯罪场所方差分析如图1所示。

模型检验：F=103.143，p=0.0000.05，说明模型具有统计学意义。该模型检验假设H0：犯罪地是否偏僻与因变量之间无显著影响;假设H1：犯罪地是否偏僻与因变量之间有显著影响。若方差分析结果P0.05，说明犯罪地是否偏僻对因变量具有显著影响。基于此，系列杀人犯罪地点的一个显著特征