2025年大學(xué)犯罪學(xué)專業(yè)題庫——犯罪學(xué)專業(yè)學(xué)科前沿趨勢研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、請概述當(dāng)前犯罪學(xué)領(lǐng)域內(nèi)您認(rèn)為最重要的三個前沿趨勢，并分別闡釋其核心內(nèi)涵與發(fā)展現(xiàn)狀。二、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)被廣泛應(yīng)用于犯罪預(yù)測和預(yù)防領(lǐng)域。請分析大數(shù)據(jù)犯罪預(yù)測技術(shù)的優(yōu)勢，并探討其在應(yīng)用過程中可能引發(fā)的倫理爭議與社會風(fēng)險(xiǎn)。三、網(wǎng)絡(luò)犯罪呈現(xiàn)日益復(fù)雜化和跨境化的特點(diǎn)。請結(jié)合犯罪學(xué)相關(guān)理論，論述如何構(gòu)建一個更有效的、綜合性的網(wǎng)絡(luò)犯罪防控體系。四、“積極預(yù)防犯罪”理念強(qiáng)調(diào)在犯罪發(fā)生前通過改善社會環(huán)境、提升個體福祉來預(yù)防犯罪。請論述該理念的理論基礎(chǔ)，并舉例說明其在社區(qū)層面的實(shí)踐應(yīng)用。五、六、閱讀以下關(guān)于“基因與犯罪關(guān)系”研究的簡短摘要（假設(shè)內(nèi)容：某研究試圖通過分析特定基因標(biāo)記來預(yù)測個體犯罪傾向，結(jié)果顯示存在一定的相關(guān)性），請對該研究的潛在方法論問題、倫理爭議以及社會意涵進(jìn)行評述。七、犯罪學(xué)與社會學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科的交叉融合日益加深，催生了新的研究領(lǐng)域和方法。請選擇一個您感興趣的跨學(xué)科犯罪學(xué)研究領(lǐng)域（如網(wǎng)絡(luò)犯罪心理學(xué)、計(jì)算犯罪學(xué)等），闡述其研究內(nèi)容、意義及面臨的挑戰(zhàn)。試卷答案一、答案要點(diǎn)：1.網(wǎng)絡(luò)犯罪與網(wǎng)絡(luò)犯罪學(xué)：內(nèi)涵：以互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字技術(shù)為媒介或場景的犯罪活動及其研究?，F(xiàn)狀：犯罪類型多樣化（詐騙、黑客攻擊、數(shù)據(jù)竊取、網(wǎng)絡(luò)恐怖主義等），技術(shù)更新快，跨境性強(qiáng)，防控難度大，研究關(guān)注點(diǎn)從技術(shù)層面轉(zhuǎn)向技術(shù)-社會-心理綜合層面。2.人工智能與犯罪學(xué)：內(nèi)涵：運(yùn)用人工智能技術(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等）研究犯罪現(xiàn)象、預(yù)測犯罪風(fēng)險(xiǎn)、輔助犯罪防控。現(xiàn)狀：在犯罪預(yù)測、偵查輔助、證據(jù)分析、社會風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等方面應(yīng)用增多，研究關(guān)注AI倫理、算法偏見、技術(shù)濫用及社會影響。3.預(yù)防犯罪的循證轉(zhuǎn)向與積極預(yù)防：內(nèi)涵：強(qiáng)調(diào)基于實(shí)證研究證據(jù)制定預(yù)防策略，從懲罰轉(zhuǎn)向更注重犯罪原因分析和社會支持，采取前置性、發(fā)展性的預(yù)防措施?，F(xiàn)狀：恢復(fù)性司法、社區(qū)警務(wù)、社會支持網(wǎng)絡(luò)、早期干預(yù)項(xiàng)目等受到重視，研究關(guān)注預(yù)防措施的有效性評估與優(yōu)化。解析思路：本題考察對犯罪學(xué)前沿趨勢的宏觀把握。解析思路在于：首先，明確“前沿趨勢”的定義，即當(dāng)前犯罪學(xué)研究的熱點(diǎn)、新興領(lǐng)域和重大發(fā)展。其次，結(jié)合當(dāng)前犯罪學(xué)界和社會關(guān)注的焦點(diǎn)，篩選出代表性的趨勢，如網(wǎng)絡(luò)犯罪的特殊性、AI技術(shù)的沖擊、預(yù)防策略的演變等。最后，對選定的每個趨勢，要能清晰界定其核心概念，并描述其當(dāng)前的發(fā)展階段、主要特征或爭論焦點(diǎn)。需要學(xué)生具備較寬的知識面和一定的歸納總結(jié)能力。二、答案要點(diǎn)：優(yōu)勢：1.數(shù)據(jù)海量與維度豐富：可處理傳統(tǒng)方法難以獲取的大規(guī)模、多維度數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏模式。2.預(yù)測能力提升：可識別犯罪高發(fā)時空規(guī)律，輔助警力部署和預(yù)防資源分配。3.效率與成本：相比傳統(tǒng)調(diào)查，可實(shí)時或準(zhǔn)實(shí)時分析，提高效率，潛在降低成本。4.模式識別：能發(fā)現(xiàn)復(fù)雜犯罪網(wǎng)絡(luò)或團(tuán)伙活動模式。潛在倫理爭議與社會風(fēng)險(xiǎn)：1.算法偏見與歧視：算法可能學(xué)習(xí)并放大社會偏見（如針對特定人群），導(dǎo)致不公平的警務(wù)關(guān)注或資源分配。2.隱私侵犯：大規(guī)模數(shù)據(jù)收集和分析可能侵犯公民隱私權(quán)，個人行蹤、活動被過度監(jiān)控。3.數(shù)據(jù)安全與濫用：數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，以及數(shù)據(jù)被用于非預(yù)期目的（如社會信用評分）。4.“技術(shù)決定論”與去個性化警務(wù)：過度依賴技術(shù)可能忽視社會根源，導(dǎo)致警務(wù)模式僵化，甚至出現(xiàn)針對特定群體的監(jiān)控。5.責(zé)任歸屬模糊：算法決策失誤時，責(zé)任難以界定。解析思路：本題考察對前沿技術(shù)應(yīng)用的綜合評價能力。解析思路在于：首先，要明確大數(shù)據(jù)犯罪預(yù)測技術(shù)的運(yùn)作邏輯和目標(biāo)。其次，從技術(shù)本身和社會影響兩個層面進(jìn)行分析。技術(shù)層面，側(cè)重其相較于傳統(tǒng)方法的“優(yōu)勢”，如處理數(shù)據(jù)的能力、預(yù)測精度潛力等。社會影響層面，則需重點(diǎn)挖掘其潛在的負(fù)面效應(yīng)，特別是倫理層面（偏見、隱私）和社會層面（歧視、安全、權(quán)力關(guān)系）的風(fēng)險(xiǎn)。分析時要能結(jié)合犯罪學(xué)中的相關(guān)理論（如理性選擇理論、日?；顒永碚?、社會控制理論）和現(xiàn)實(shí)案例來支撐觀點(diǎn)。三、答案要點(diǎn)：構(gòu)建綜合性網(wǎng)絡(luò)犯罪防控體系需多維度、系統(tǒng)化approach：1.法律與政策層面：完善網(wǎng)絡(luò)犯罪相關(guān)法律法規(guī)，加強(qiáng)國際合作打擊跨境網(wǎng)絡(luò)犯罪，明確執(zhí)法權(quán)責(zé)。2.技術(shù)層面：發(fā)展先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)（防火墻、加密、入侵檢測），建設(shè)網(wǎng)絡(luò)犯罪監(jiān)測預(yù)警平臺，提升關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施防護(hù)能力。3.執(zhí)法與司法層面：提升執(zhí)法部門網(wǎng)絡(luò)偵查能力（人才培養(yǎng)、技術(shù)裝備），加強(qiáng)司法協(xié)作，提高網(wǎng)絡(luò)犯罪案件審判專業(yè)性。4.行業(yè)與平臺層面：推動互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)落實(shí)主體責(zé)任（內(nèi)容審核、用戶實(shí)名、數(shù)據(jù)保護(hù)），加強(qiáng)行業(yè)自律和技術(shù)創(chuàng)新。5.教育與意識層面：加強(qiáng)公眾網(wǎng)絡(luò)安全教育和防范意識，特別是針對老年人、學(xué)生的詐騙防范教育。6.國際合作層面：建立健全跨境網(wǎng)絡(luò)犯罪合作機(jī)制，共享情報(bào)信息，協(xié)同打擊。7.社會環(huán)境層面：關(guān)注網(wǎng)絡(luò)沉迷、網(wǎng)絡(luò)欺凌等問題，營造健康有序的網(wǎng)絡(luò)文化環(huán)境。解析思路：本題考察解決復(fù)雜問題的系統(tǒng)思維能力。解析思路在于：首先，認(rèn)識到網(wǎng)絡(luò)犯罪的復(fù)雜性和治理的艱巨性，單一措施無法奏效，需要系統(tǒng)性思維。其次，從治理的“鏈條”或“要素”入手，思考從法律、技術(shù)、執(zhí)法、司法、平臺、教育、國際等多個維度可以采取的措施。最后，對每個維度提出具體、可行的建議。需要學(xué)生能夠運(yùn)用犯罪學(xué)控制理論（如一般緊張理論、社會控制理論）或治理理論中的多元主體合作思想來指導(dǎo)方案的構(gòu)建。四、答案要點(diǎn)：理論基礎(chǔ)：1.社會控制理論：強(qiáng)調(diào)社會連接（Attachment,Commitment,Involvement,Belonging）和規(guī)范（Conformity）是預(yù)防犯罪的屏障。積極預(yù)防通過增強(qiáng)這些連接（如提供社區(qū)活動、職業(yè)培訓(xùn)）來強(qiáng)化社會控制。2.緊張理論（一般緊張理論）：認(rèn)為非期望性緊張（如貧困、缺乏機(jī)會）是犯罪的驅(qū)動因素。積極預(yù)防通過創(chuàng)造機(jī)會、緩解緊張來減少犯罪誘因。3.發(fā)展-犯罪學(xué)：關(guān)注個體生命歷程中的風(fēng)險(xiǎn)與保護(hù)因素，強(qiáng)調(diào)早期干預(yù)和長期投資（如優(yōu)質(zhì)教育、醫(yī)療保障）對預(yù)防犯罪的重要性。4.能力-機(jī)會-動機(jī)模型：強(qiáng)調(diào)個體犯罪能力、環(huán)境機(jī)會以及犯罪動機(jī)的相互作用。積極預(yù)防旨在提升個體正向能力（教育、技能），限制負(fù)面機(jī)會，減少犯罪動機(jī)（通過賦權(quán)、支持）。實(shí)踐應(yīng)用舉例：1.社區(qū)為本的預(yù)防項(xiàng)目：如社區(qū)中心提供青少年活動、職業(yè)培訓(xùn)、心理咨詢，增強(qiáng)青少年的社會連接和正向投入。2.學(xué)校綜合預(yù)防計(jì)劃：包含學(xué)術(shù)支持、反欺凌項(xiàng)目、生活技能教育、心理健康服務(wù)等，覆蓋學(xué)生成長的不同方面。3.就業(yè)與再就業(yè)支持：為失業(yè)人員、刑滿釋放人員提供就業(yè)培訓(xùn)、工作機(jī)會和就業(yè)指導(dǎo)，幫助他們重建社會連接和經(jīng)濟(jì)能力。4.家庭支持計(jì)劃：提供家長培訓(xùn)、兒童早期發(fā)展服務(wù)、家庭咨詢服務(wù)，緩解家庭緊張，促進(jìn)家庭功能正?；?。5.恢復(fù)性司法實(shí)踐：在社區(qū)環(huán)境中處理某些犯罪案件，通過調(diào)解、和解等方式修復(fù)關(guān)系，滿足受害者和社區(qū)的需求，減少對傳統(tǒng)懲罰的依賴。解析思路：本題考察對犯罪預(yù)防新理念的理解及其與實(shí)踐結(jié)合的能力。解析思路在于：首先，要準(zhǔn)確闡述“積極預(yù)防犯罪”的核心思想，即從源頭入手、著眼于未來的預(yù)防模式。其次，能夠聯(lián)系并運(yùn)用相關(guān)的犯罪學(xué)理論來解釋該理念的理論根基，如社會控制理論、緊張理論、發(fā)展-犯罪學(xué)等。最后，需要能夠列舉具體、生動的實(shí)踐案例，說明該理念如何在社區(qū)、學(xué)校、就業(yè)、家庭等不同層面落地實(shí)施，體現(xiàn)理論與實(shí)踐的結(jié)合。五、答案要點(diǎn)：看法與爭議：1.算法偏見源于數(shù)據(jù)與算法設(shè)計(jì)：AI模型的學(xué)習(xí)能力使其可能從帶有偏見的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，或因開發(fā)者設(shè)計(jì)缺陷而產(chǎn)生偏見。例如，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來自某個區(qū)域或人群的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，模型可能對該區(qū)域或人群產(chǎn)生過度關(guān)注。2.歧視性后果：算法偏見可能導(dǎo)致AI系統(tǒng)在犯罪預(yù)測或偵查中針對特定種族、性別、社會經(jīng)濟(jì)地位群體做出不公平判斷，加劇社會不公。3.透明度與可解釋性問題：許多AI算法如同“黑箱”，難以解釋其決策過程，使得對其偏見進(jìn)行有效識別和修正變得困難。4.公眾信任危機(jī)：如果AI系統(tǒng)被證明存在偏見并導(dǎo)致歧視，會嚴(yán)重?fù)p害公眾對執(zhí)法機(jī)構(gòu)和技術(shù)應(yīng)用的信任?？赡艿慕鉀Q途徑：1.數(shù)據(jù)審計(jì)與偏見檢測：定期對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行審計(jì)，檢查是否存在系統(tǒng)性偏見；開發(fā)和應(yīng)用工具檢測算法決策過程是否存在偏見。2.算法設(shè)計(jì)與開發(fā)規(guī)范：制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和倫理指南，要求開發(fā)者關(guān)注算法公平性，采用無偏見或最少偏見的設(shè)計(jì)原則。3.增強(qiáng)透明度與可解釋性（XAI）：研發(fā)可解釋的AI模型，或開發(fā)解釋工具，使決策過程對用戶和受影響者更透明。4.人類監(jiān)督與審查機(jī)制：建立健全AI決策的人類監(jiān)督機(jī)制，對關(guān)鍵決策（如預(yù)警、抓捕建議）進(jìn)行人工復(fù)核，防止算法完全自主決策。5.多元化開發(fā)團(tuán)隊(duì)：組建具有多元背景的開發(fā)團(tuán)隊(duì)，以不同視角審視問題，減少設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)階段的潛在偏見。6.法律與政策規(guī)制：出臺相關(guān)法律法規(guī)，明確AI應(yīng)用的倫理要求、問責(zé)機(jī)制，保障公民權(quán)利。解析思路：本題考察對AI技術(shù)應(yīng)用中關(guān)鍵倫理問題的深入分析和批判性評價能力。解析思路在于：首先，要理解AI“算法偏見”產(chǎn)生的雙重原因：數(shù)據(jù)偏見和算法設(shè)計(jì)偏見。其次，要能分析這種偏見可能導(dǎo)致的負(fù)面后果，特別是社會層面的歧視和不公。然后，針對這些偏見和后果，提出切實(shí)可行的解決策略，涵蓋數(shù)據(jù)、算法、透明度、人類監(jiān)督、法律等多個層面。需要學(xué)生具備跨學(xué)科視野（技術(shù)、法律、倫理）和邏輯推理能力。六、答案要點(diǎn)：方法論問題：1.相關(guān)性不等于因果性：研究可能發(fā)現(xiàn)基因標(biāo)記與犯罪行為之間存在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的關(guān)聯(lián)，但這不等于基因直接導(dǎo)致犯罪，可能存在其他混雜因素或共同的遺傳與環(huán)境因素。2.樣本偏差：研究樣本可能無法代表整個人口，例如僅限于監(jiān)獄人群，導(dǎo)致結(jié)果無法推廣。3.環(huán)境因素的復(fù)雜交互：基因表達(dá)受到環(huán)境影響，研究難以完全剝離環(huán)境因素的作用，難以確定基因與環(huán)境的具體交互機(jī)制。4.測量與操作化問題：“犯罪”的定義和測量方式可能影響結(jié)果，“基因標(biāo)記”的選擇也可能影響關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。倫理爭議：1.污名化與歧視：可能導(dǎo)致對特定人群的污名化，加劇社會偏見，甚至引發(fā)基于基因的歧視（如在就業(yè)、保險(xiǎn)、刑事司法中）。2.個人責(zé)任與自由意志：可能將犯罪歸因于基因，削弱對個人選擇和自由意志的承認(rèn)，對犯罪者過度歸咎，忽視社會環(huán)境因素。3.隱私侵犯：基因信息的獲取和分析涉及高度個人隱私，存在濫用和泄露風(fēng)險(xiǎn)。4.“設(shè)計(jì)嬰兒”與優(yōu)生學(xué)擔(dān)憂：可能引發(fā)關(guān)于選擇性生育、基因改造的倫理擔(dān)憂，滑向危險(xiǎn)的優(yōu)生學(xué)老路。5.心理壓力與標(biāo)簽化：對攜帶“高風(fēng)險(xiǎn)”基因標(biāo)記的個人可能造成巨大的心理壓力，并被社會標(biāo)簽化。社會意涵：1.對刑事司法的影響：可能影響對犯罪嫌疑人的評估、辯護(hù)策略甚至判決，引入新的不公風(fēng)險(xiǎn)。2.對社會保障和資源分配的影響：可能導(dǎo)致基于基因的差別對待，影響教育、就業(yè)等機(jī)會的公平性。3.挑戰(zhàn)傳統(tǒng)犯罪學(xué)理論：對基因的決定性作用提出疑問，可能挑戰(zhàn)以社會環(huán)境因素為核心的現(xiàn)有犯罪學(xué)理論框架。解析思路：本題考察對新興研究領(lǐng)域（基因犯罪學(xué)）的批判性審視能力。解析思路在于：首先，要認(rèn)識到這類研究的復(fù)雜性，能夠指出其方法論上的局限，特別是區(qū)分相關(guān)性與因果性，關(guān)注樣本偏差和測量問題。其次，要能深刻揭示其潛在的嚴(yán)重倫理風(fēng)險(xiǎn)，如污名化、歧視、侵犯隱私、挑戰(zhàn)個人責(zé)任等。最后，要能分析這些研究和潛在應(yīng)用可能帶來的廣泛社會意涵，包括對司法、社會公平、理論發(fā)展等方面的影響。需要學(xué)生具備高度的倫理敏感性和社會關(guān)懷。七、答案要點(diǎn)：選擇領(lǐng)域：計(jì)算犯罪學(xué)（ComputationalCriminology）研究內(nèi)容：計(jì)算犯罪學(xué)研究如何利用計(jì)算方法（如網(wǎng)絡(luò)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理）來理解、預(yù)測和解決犯罪問題。具體研究內(nèi)容包括：1.犯罪模式分析：通過分析大規(guī)模犯罪數(shù)據(jù)（如報(bào)案數(shù)據(jù)、逮捕數(shù)據(jù)），識別犯罪熱點(diǎn)、時空集群模式、犯罪網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。2.犯罪預(yù)測：構(gòu)建模型預(yù)測特定區(qū)域或個體在未來發(fā)生犯罪的風(fēng)險(xiǎn)，輔助警務(wù)部署和預(yù)防干預(yù)。3.犯罪情報(bào)分析：利用計(jì)算方法分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等，發(fā)現(xiàn)犯罪團(tuán)伙、洗錢網(wǎng)絡(luò)、恐怖組織活動線索。4.司法系統(tǒng)分析：分析法院判決數(shù)據(jù)、量刑數(shù)據(jù)，研究司法實(shí)踐中的公平性問題（如量刑差異）。5.政策效果評估：利用計(jì)算方法評估犯罪預(yù)防政策或執(zhí)法策略的實(shí)施效果。意義：1.提升效率與效果：利用計(jì)算工具處理海量數(shù)據(jù)，提高犯罪分析與預(yù)測的效率和準(zhǔn)確性。2.發(fā)現(xiàn)新知識：揭示傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的犯罪規(guī)律和機(jī)制。3.跨學(xué)科融合：促進(jìn)犯罪學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域的交叉融合，催生新的研究視角和方法。4.應(yīng)對新型犯罪：為有效打擊網(wǎng)絡(luò)犯罪、金融犯罪等復(fù)雜、隱蔽的新型犯罪提供技術(shù)支撐。面臨的挑戰(zhàn)：1.數(shù)據(jù)質(zhì)量與可得性：獲取干凈、完整、及時的犯罪相關(guān)數(shù)據(jù)是巨大挑戰(zhàn)。2.算法偏見與公平性：計(jì)算模型可能復(fù)制甚至放大現(xiàn)實(shí)社會中的偏見，引發(fā)公平性擔(dān)憂。3.技術(shù)門檻與人才缺乏：對研究者要求具備跨學(xué)科知識背景，相關(guān)人才相對缺乏。4.倫理與隱私問題：大規(guī)模數(shù)據(jù)收集和分析可能侵犯個人隱私，需建立完善的倫理規(guī)范。5.結(jié)果的可解釋性：許多復(fù)雜模型（如深度學(xué)習(xí)）如同“黑