當(dāng)前,學(xué)界從犯罪人之間的關(guān)系模式、關(guān)系結(jié)構(gòu)等方面對(duì)共同犯罪現(xiàn)象進(jìn)行了一系列的研究,但缺少對(duì)犯罪人地域關(guān)系的穩(wěn)定性分析。論文根據(jù)北京市2005、2010、2014年街頭詐騙案件數(shù)據(jù),利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)原理構(gòu)建了基于共同犯罪的犯罪人地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型,并利用網(wǎng)絡(luò)分析等方法對(duì)參與共同犯罪的犯罪人地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征及其變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析。結(jié)果表明:在2005—2014年間,參與北京市共同犯罪的犯罪人籍貫地域的空間分布逐漸集中,并形成了以華北地區(qū)為主、多個(gè)地域中心并存的格局;犯罪人的地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)小世界效應(yīng)逐漸增強(qiáng),并從冪律分布模式向指數(shù)分布模式發(fā)展;參與共同犯罪的犯罪人群中,北京籍犯罪人的影響力逐漸下降,而河北籍犯罪人的影響力逐漸上升;犯罪人地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的凝聚子群結(jié)構(gòu)逐漸發(fā)生兩極分化,出現(xiàn)了少數(shù)共同犯罪關(guān)系異常密切的犯罪人地域子群結(jié)構(gòu)。針對(duì)犯罪人地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)形成及演化的原因,論文從外來(lái)人口社會(huì)關(guān)系重構(gòu)與亞文化的角度進(jìn)行了分析和解釋,對(duì)進(jìn)一步開(kāi)展犯罪人的共同犯罪關(guān)系模式研究具有一定的啟示。 

【文章來(lái)源】：地理科學(xué)進(jìn)展. 2020,39(05)北大核心CSSCICSCD

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2005、2010和2014年北京市街頭詐騙案件犯罪人跨地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)2005、2010和2014年北京市街頭詐騙案件中參與共同犯罪的犯罪人地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，表2為主要指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。可見(jiàn)，在網(wǎng)絡(luò)密度方面，網(wǎng)絡(luò)在規(guī)模擴(kuò)大的同時(shí)，其連線數(shù)(M)、網(wǎng)絡(luò)密度(D)與平均度(1)(Avg.D)都有更大程度的提升，網(wǎng)絡(luò)變得更為密集，連通程度大大增強(qiáng)。其次，在網(wǎng)絡(luò)小世界性方面，將不同年份網(wǎng)絡(luò)的聚集系數(shù)C1、同等規(guī)模隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的聚集系數(shù)C2進(jìn)行相互比較，發(fā)現(xiàn)犯罪人地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)具有高聚集性，且聚集性還在繼續(xù)增強(qiáng)。此外，雖然2014年犯罪人地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)覆蓋的地域節(jié)點(diǎn)數(shù)量有所增加，但網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑L卻大大減小。從小世界效應(yīng)強(qiáng)度[37]來(lái)看，與2005年相比，2014年的犯罪人地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的小世界系數(shù)提升了1.72倍。以上結(jié)果表明，來(lái)自各個(gè)地域犯罪人之間的共同犯罪關(guān)系越來(lái)越緊密，傾向于形成一個(gè)高效連通的有機(jī)整體。分別對(duì)基于共同犯罪的2005—2014年北京市街頭詐騙案件犯罪人地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行累積度分布統(tǒng)計(jì)，得到網(wǎng)絡(luò)中各地域節(jié)點(diǎn)的累積度分布概率P(k)，如圖3所示。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，2005和2010年的犯罪人地域網(wǎng)絡(luò)具有一定的“拖尾”特征，表明來(lái)自不同地域的犯罪人與個(gè)別核心地域的犯罪人之間存在著較為密切的犯罪合作關(guān)系。但在2014年，網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征則發(fā)生較大變化，其累積度分布的不均衡性已大大減弱，來(lái)自更多地域的犯罪人開(kāi)始擁有更為廣泛的跨地域犯罪合作關(guān)系。一般地，隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的累積度分布多表現(xiàn)為指數(shù)或?qū)?shù)分布；而無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)則體現(xiàn)出不均衡性與偏好性，其累積度分布表現(xiàn)為冪指數(shù)型[38]。對(duì)2005、2010和2014年的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度累積分布分別進(jìn)行函數(shù)擬合(表3)，發(fā)現(xiàn)2005年網(wǎng)絡(luò)的累積度分布P(k)的冪次函數(shù)關(guān)系相較指數(shù)關(guān)系而言更為明顯(R2=0.9013>0.6680),2010年則比較接近，但冪次函數(shù)特征仍高于指數(shù)函數(shù)(R2=0.8809>0.8668)，而2014年網(wǎng)絡(luò)的冪次函數(shù)的擬合度遠(yuǎn)小于指數(shù)函數(shù)(R2=0.5741<0.8932)。該結(jié)果表明，該犯罪人地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的冪律特性在逐漸減弱，同時(shí)整體網(wǎng)絡(luò)在向具有隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)特征的指數(shù)分布發(fā)展，說(shuō)明犯罪人的跨地域犯罪合作關(guān)系不再受個(gè)別核心地域犯罪人群支配，網(wǎng)絡(luò)的中心化與集中度有所下降。

在對(duì)犯罪人地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的中心度指標(biāo)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中具體節(jié)點(diǎn)的影響力特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)[39]。表4分別給出了2005、2010和2014年參與北京市共同犯罪的犯罪人地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中排名前10位的度數(shù)中心度、中介中心度、強(qiáng)度中心度的地域節(jié)點(diǎn)。首先，從度數(shù)中心度來(lái)看，在2005年，北京處于犯罪人地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的絕對(duì)核心地位，網(wǎng)絡(luò)為單中心模式；但在2010年，張家口、承德等地的度數(shù)中心度增長(zhǎng)顯著，與北京之間的差距縮��；到了2014年，北京則下降至第四位，河北的保定、張家口、承德上升為前3位，表明來(lái)自這幾個(gè)地區(qū)的犯罪人在北京市共同犯罪地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的影響力增大。此外，從具體的地域節(jié)點(diǎn)分布上來(lái)看，與2005年和2010年相比，2014年網(wǎng)絡(luò)中的高影響力犯罪人籍貫地域節(jié)點(diǎn)的組成發(fā)生了較大的變化，原先較為重要的地域節(jié)點(diǎn)如牡丹江、哈爾濱、菏澤等地被承德、徐州等地所取代。其次，從中介中心性的分布來(lái)看，在2005—2014年犯罪人地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中，北京的中介中心性始終最高，表明來(lái)自北京的犯罪人在詐騙類共同犯罪中扮演了最為核心的角色，但同時(shí)其媒介作用在逐漸減弱。第三，從強(qiáng)度中心度來(lái)看，2005年北京的強(qiáng)度中心度為1612，表明來(lái)自北京的犯罪人與其他各地域犯罪人共同實(shí)施的詐騙類犯罪活動(dòng)次數(shù)高達(dá)1612次，但在2010年，北京市的強(qiáng)度中心度則被承德反超降至第二位，其指標(biāo)下降至656次，而在2014年，北京的強(qiáng)度中心度進(jìn)一步下降至237次，本地犯罪人與其他各地域犯罪人合伙作案次數(shù)之和進(jìn)一步減少，而與此同時(shí)，呼倫貝爾、綿陽(yáng)、廊坊、滄州、邯鄲、鶴崗等地域節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的強(qiáng)度中心度則增長(zhǎng)十分明顯，均超過(guò)了1000，表明來(lái)自這幾個(gè)地域的犯罪人與其他地域犯罪人合作犯罪的頻次大大增加。以上分析表明，在2005、2010和2014年間，參與北京市街頭詐騙案件共同犯罪的犯罪人群中，北京籍犯罪人的影響力在逐漸下降，而來(lái)自華北特別是河北地區(qū)的犯罪人的影響力逐漸上升。3.2.3 犯罪人地域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)子群結(jié)構(gòu)發(fā)生兩極分化，出現(xiàn)了較強(qiáng)的核心地域群體

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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