2025年大學犯罪學專業(yè)題庫——犯罪學視角下的犯罪預(yù)測技術(shù)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題5分，共20分）1.犯罪預(yù)測技術(shù)2.犯罪熱點圖3.算法偏見4.日?；顒永碚摱?、簡答題（每題10分，共40分）1.簡述犯罪預(yù)測技術(shù)的發(fā)展歷程。2.列舉三種常見的犯罪預(yù)測技術(shù)，并簡述其原理。3.犯罪預(yù)測技術(shù)在城市治安管理中有哪些應(yīng)用？4.簡述犯罪預(yù)測技術(shù)可能帶來的倫理挑戰(zhàn)。三、論述題（20分）結(jié)合具體的犯罪學理論，論述犯罪預(yù)測技術(shù)如何有助于理解犯罪現(xiàn)象的發(fā)生規(guī)律。四、案例分析題（20分）某城市近年來盜竊案頻發(fā)，警方考慮使用犯罪預(yù)測技術(shù)進行預(yù)防。請分析該市應(yīng)用犯罪預(yù)測技術(shù)進行盜竊案預(yù)防可能面臨的挑戰(zhàn)和機遇，并提出相應(yīng)的建議。試卷答案一、名詞解釋1.犯罪預(yù)測技術(shù)：指利用各種數(shù)據(jù)和信息，通過特定的模型和方法，對犯罪發(fā)生的可能性、時間、地點等進行預(yù)測的技術(shù)。它可以幫助執(zhí)法部門更有效地分配資源、預(yù)防犯罪和控制犯罪。*解析思路：此題考察對犯罪預(yù)測技術(shù)基本概念的理解?；卮饡r應(yīng)包含定義、目的和核心技術(shù)要素，即利用數(shù)據(jù)和模型進行預(yù)測，以指導(dǎo)犯罪防控。2.犯罪熱點圖：一種基于地理信息系統(tǒng)（GIS）的犯罪分析工具，通過在地圖上用不同顏色或密度標識不同區(qū)域的犯罪發(fā)生頻率，直觀展示犯罪高發(fā)區(qū)域。*解析思路：此題考察對具體預(yù)測技術(shù)工具的理解?；卮饝?yīng)明確其定義、技術(shù)基礎(chǔ)（GIS）、表現(xiàn)形式（地圖、顏色/密度）和核心功能（展示高發(fā)區(qū)域）。3.算法偏見：指在算法設(shè)計和應(yīng)用過程中，由于數(shù)據(jù)偏差、設(shè)計缺陷或人為因素，導(dǎo)致算法在決策中對特定群體產(chǎn)生不公平或歧視性結(jié)果的現(xiàn)象。*解析思路：此題考察對犯罪預(yù)測技術(shù)倫理問題的理解?；卮饝?yīng)包含定義、成因（數(shù)據(jù)/設(shè)計/人為）和后果（對特定群體不公平/歧視）。4.日?；顒永碚摚悍缸飳W理論之一，認為犯罪的發(fā)生與人們的日?；顒幽Ｊ矫芮邢嚓P(guān)，尤其是在時間和空間上的不規(guī)律性會增加犯罪風險。該理論可為理解犯罪預(yù)測的時空維度提供理論支撐。*解析思路：此題考察犯罪預(yù)測技術(shù)與犯罪學理論的關(guān)系?；卮饝?yīng)包含理論定義（犯罪與日?；顒雨P(guān)系）、核心觀點（時間/空間不規(guī)律性增加風險）及其與預(yù)測技術(shù)的聯(lián)系（提供理論解釋）。二、簡答題1.簡述犯罪預(yù)測技術(shù)的發(fā)展歷程。*解析思路：此題考察對犯罪預(yù)測技術(shù)歷史發(fā)展的宏觀把握?；卮饝?yīng)分階段敘述，可從早期基于統(tǒng)計分析（如犯罪率地圖、犯罪時間規(guī)律）到現(xiàn)代基于大數(shù)據(jù)和機器學習（如地理空間預(yù)測、犯罪風險評估模型）的發(fā)展脈絡(luò)進行闡述。*參考要點：早期以統(tǒng)計分析為主（如莫里爾地圖、犯罪時間規(guī)律）；現(xiàn)代發(fā)展大數(shù)據(jù)、機器學習技術(shù)（如地理空間預(yù)測模型、犯罪風險評估系統(tǒng)）；可視化技術(shù)（如熱點圖）的應(yīng)用；跨學科融合（如地理信息系統(tǒng)、社會學）。2.列舉三種常見的犯罪預(yù)測技術(shù)，并簡述其原理。*解析思路：此題考察對具體預(yù)測技術(shù)的掌握和原理理解。需列舉三種不同類型的常見技術(shù)，并分別解釋其基本工作原理。*參考要點：*犯罪熱點圖：原理是基于地理空間數(shù)據(jù)分析，識別犯罪事件在地圖上的空間集聚性，通常使用空間統(tǒng)計方法（如核密度估計、熱點探測算法）計算各區(qū)域的犯罪強度或集聚程度。*犯罪時間預(yù)測：原理是基于時間序列分析，分析犯罪在不同時間單位（小時、天、月、季）的發(fā)生規(guī)律和周期性，常用方法包括時間序列模型（如ARIMA）、季節(jié)性分解等，預(yù)測未來特定時間段內(nèi)的犯罪趨勢。*犯罪風險評估/預(yù)測系統(tǒng)（如COMPAS）：原理是基于機器學習分類算法，利用歷史犯罪數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等特征，構(gòu)建模型來預(yù)測個體在未來一定時期內(nèi)再犯或發(fā)生某種特定犯罪的可能性（評分）。3.犯罪預(yù)測技術(shù)在城市治安管理中有哪些應(yīng)用？*解析思路：此題考察對犯罪預(yù)測技術(shù)應(yīng)用場景的理解。應(yīng)列舉crimepreventionandresponse,resourceallocation,tacticalplanning等具體應(yīng)用方面，并結(jié)合實際說明。*參考要點：警力部署與巡邏路線優(yōu)化（將警力集中在預(yù)測的高風險區(qū)域或時段）；熱點區(qū)域防控策略制定（針對預(yù)測出的犯罪高發(fā)點采取預(yù)防措施）；犯罪預(yù)防項目targeting（根據(jù)預(yù)測的高風險人群或區(qū)域設(shè)計預(yù)防干預(yù)）；應(yīng)急響應(yīng)與事件管理（預(yù)測突發(fā)事件可能發(fā)生的地點和規(guī)模，指導(dǎo)資源調(diào)配）；犯罪趨勢分析與戰(zhàn)略規(guī)劃（預(yù)測整體犯罪趨勢，為長期政策制定提供依據(jù)）。4.簡述犯罪預(yù)測技術(shù)可能帶來的倫理挑戰(zhàn)。*解析思路：此題考察對犯罪預(yù)測技術(shù)潛在負面影響的識別和思考。需從多個倫理維度進行分析，如公平性、隱私、透明度和問責制。*參考要點：算法偏見與歧視風險（模型可能基于有偏見的歷史數(shù)據(jù)，對特定人群產(chǎn)生不公平的高風險評分）；數(shù)據(jù)隱私侵犯（需要大量個人數(shù)據(jù)，存在隱私泄露風險）；預(yù)測準確性與誤判后果（預(yù)測錯誤可能導(dǎo)致資源浪費或?qū)o辜者產(chǎn)生負面影響）；缺乏透明度與可解釋性（復(fù)雜算法如機器學習模型“黑箱”問題，難以解釋預(yù)測結(jié)果的原因）；社會污名化與標簽化（被預(yù)測為高風險的個人或區(qū)域可能遭受歧視）；責任歸屬困難（若預(yù)測失誤導(dǎo)致不良后果，責任難以界定）。三、論述題結(jié)合具體的犯罪學理論，論述犯罪預(yù)測技術(shù)如何有助于理解犯罪現(xiàn)象的發(fā)生規(guī)律。*解析思路：此題考察綜合運用知識進行深入分析和論述的能力。需選擇一個或多個犯罪學理論（如理性選擇理論、日常活動理論、環(huán)境犯罪學、社會控制理論等），闡述其核心觀點，然后具體分析犯罪預(yù)測技術(shù)如何在哪些方面印證、補充或修正這些理論的觀點，從而深化對犯罪發(fā)生規(guī)律的理解。*參考要點：*選擇理論：明確選擇的理論，如日?；顒永碚摗?闡述理論：解釋該理論的核心觀點，例如日?；顒永碚搹娬{(diào)潛在被害人與可及的犯罪機會在時間和空間上的重合是犯罪發(fā)生的關(guān)鍵條件。*連接預(yù)測技術(shù)：分析預(yù)測技術(shù)如何體現(xiàn)或驗證這些條件。例如，犯罪熱點圖通過可視化空間維度，直觀展示了“可及的犯罪機會”在特定地點的集聚性；犯罪時間預(yù)測則揭示了“時間上的重合”（高發(fā)時段）。*深化理解：說明預(yù)測技術(shù)如何幫助更精確地識別這些條件及其相互作用。例如，通過預(yù)測模型，可以更動態(tài)、精確地識別出哪些時間和空間的重合具有最高的犯罪發(fā)生概率，從而超越了理論中較為籠統(tǒng)的描述，為預(yù)防策略提供了更具體的靶點。*理論補充/修正：可以進一步討論預(yù)測技術(shù)是否提出了理論未涵蓋的新維度（如數(shù)據(jù)驅(qū)動的模式發(fā)現(xiàn)），或挑戰(zhàn)了某些假設(shè)（如某些區(qū)域的風險并非僅由環(huán)境決定，還受數(shù)據(jù)偏差影響）。*結(jié)論：總結(jié)犯罪預(yù)測技術(shù)作為工具，如何通過提供更精細化的數(shù)據(jù)和模式分析，幫助研究者從實證層面檢驗、細化或拓展犯罪學理論，從而更深入地理解犯罪現(xiàn)象的發(fā)生規(guī)律和機制。四、案例分析題某城市近年來盜竊案頻發(fā)，警方考慮使用犯罪預(yù)測技術(shù)進行預(yù)防。請分析該市應(yīng)用犯罪預(yù)測技術(shù)進行盜竊案預(yù)防可能面臨的挑戰(zhàn)和機遇，并提出相應(yīng)的建議。*解析思路：此題考察將理論知識應(yīng)用于解決實際問題的能力，特別是評估技術(shù)應(yīng)用的綜合影響。需從正反兩方面分析應(yīng)用犯罪預(yù)測技術(shù)的潛在好處（機遇）和風險困難（挑戰(zhàn)），并結(jié)合案例背景（盜竊案頻發(fā)）提出具體、可行的建議。*參考要點：*機遇（PotentialBenefits）：*提高預(yù)防效率：將警力資源更精準地部署到預(yù)測的高風險區(qū)域或時段，增加可見性，有效震懾和干預(yù)，可能降低盜竊案發(fā)率。*優(yōu)化防控策略：根據(jù)預(yù)測結(jié)果，在特定區(qū)域?qū)嵤┽槍π缘难策墶艄飧纳?、社區(qū)守望等預(yù)防措施。*數(shù)據(jù)驅(qū)動決策：為盜竊案的預(yù)防和規(guī)劃提供更客觀的數(shù)據(jù)支持，超越主觀判斷。*識別潛在模式：可能發(fā)現(xiàn)盜竊案發(fā)生與特定環(huán)境、社會因素或犯罪手法之間的新關(guān)聯(lián)，為根除犯罪源頭提供線索。*挑戰(zhàn)（PotentialChallenges）：*數(shù)據(jù)質(zhì)量與偏見：歷史盜竊數(shù)據(jù)可能不完整、不準確，或反映過去的執(zhí)法偏見（如對某些區(qū)域的關(guān)注不足），導(dǎo)致預(yù)測模型產(chǎn)生誤導(dǎo)性結(jié)果。*算法偏見風險：模型可能錯誤地將某些社區(qū)或人群標記為高風險，加劇歧視和污名化，引發(fā)社會公平問題。*預(yù)測準確性有限：盜竊案的發(fā)生受多種復(fù)雜因素影響，預(yù)測并非絕對準確，誤報和漏報都可能導(dǎo)致資源錯配或預(yù)防失敗。*技術(shù)實施成本與能力：需要投入資金購買或開發(fā)技術(shù)系統(tǒng)，并培訓(xùn)警員理解和使用結(jié)果，對部分警局可能是挑戰(zhàn)。*公眾接受度：公眾可能對“監(jiān)控”性質(zhì)的技術(shù)應(yīng)用感到擔憂，或?qū)︻A(yù)測結(jié)果的公平性產(chǎn)生質(zhì)疑。*忽視情境因素：過度依賴技術(shù)預(yù)測可能導(dǎo)致警員忽視現(xiàn)場具體的人、事、物情境，影響判斷和處置。*建議（Recommendations）：*數(shù)據(jù)審慎與多元：不僅要使用犯罪數(shù)據(jù)，還要結(jié)合人口、社會經(jīng)濟、環(huán)境等多維度數(shù)據(jù)進行建模，并嚴格審查歷史數(shù)據(jù)的潛在偏見。*透明度與問責：公開預(yù)測技術(shù)的使用原則、方法和局限性，建立內(nèi)部監(jiān)督機制，審查預(yù)測結(jié)果的公平性。*結(jié)合地面情報與專業(yè)知識：將預(yù)測結(jié)果作為輔助決策工具，而非唯一依據(jù)，必須結(jié)合警員的經(jīng)驗和社區(qū)信息進行綜合判斷。