本文選題：大數(shù)據(jù)技術 + 犯罪治理�。� 參考：《吉林大學社會科學學報》2017年03期

【摘要】：大數(shù)據(jù)技術以三種方法與犯罪防控決策產(chǎn)生契合:多元整合的海量信息為犯罪防控決策提供了綜合性的數(shù)據(jù)支撐,識別基礎的數(shù)據(jù)勾連為犯罪防控決策提供了精準的身份確認方法,大數(shù)據(jù)基礎為實現(xiàn)預測刑事案件的發(fā)展趨向提供了可能。然而,大數(shù)據(jù)時代下犯罪防控決策模式也存在錯誤數(shù)據(jù)導致的刑事錯案風險、數(shù)據(jù)挖掘強化犯罪人的標簽化效應、數(shù)據(jù)共享導致公民隱私權被侵犯等缺陷。定量化的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、精確化的數(shù)據(jù)挖掘和限制化的數(shù)據(jù)連接,可以在一定程度上分別規(guī)避上述風險的產(chǎn)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.
【作者單位】： 上海政法學院刑事司法學院;華東政法大學法學博士后流動站;
【基金】：教育部青年基金項目(14YJCZH003) 上海政法學院“刑罰改革創(chuàng)新團隊”項目資助
【分類號】：D917.6

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本文編號：2021895