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標題: 犯罪也能預測 [打印本頁]

作者: kschow 時間: 2012-2-25 08:38 AM 標題: 犯罪也能預測

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　　《環球科學》近日報導，在美國很多城市，警方衹需利用被稱作“預測警務”的技術，就能知道哪些地方可能有案件發生。警方不必全天巡視轄區所有地方，衹需依照統計數據標明的犯罪最猖獗地區和案件高發時間，有針對性地開展搜索工作。
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　　預測原理分析犯罪記錄挖掘犯罪模式 tvb now,tvbnow,bttvb/ O9 D7 X& J' e1 w" w3 ~
　　“預測警務”，聽起來就像電影《少數派報告》中，描述的一個未來世界：在罪犯實施犯罪前，警察就能提前將他們阻截。其實，現實的預測不會告訴妳誰最有可能實施犯罪，而是對犯罪事件所有相關情況作出最好的推測：哪類犯罪類型最容易發生，這種犯罪通常會在何時何地發生。
　　早在上世紀80年代，警方用蜡筆和圖釘在地圖上標記出發生在地鐵上的暴力犯罪，將此稱為“未來犯罪圖表”。現在的“預測警務”是警方基於犯罪分析科學與計算機分析軟件，一周7天、一天24小時不間斷地分析几十萬條犯罪記錄，從中挖掘出犯罪模式。每個犯罪地點的街道名稱及周邊有沒有自動取款機、公園、酒吧，是否是當地主要企業發放薪酬的日子等都屬於分析對象。依照此模式對所有相關情況作出推測：哪類犯罪類型最容易發生，這種犯罪通常會在何時何地發生。
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　　能干什么預測犯罪地點判斷嫌疑人 os.tvboxnow.com' l& @# W- f3 f) K0 @. j
　　“預測警務”的過程往往始于警察的經驗判斷，比如在發工資那天，自動取款機附近就特別容易發生搶劫案。計算機分析可以確定這些經驗是否正確，還可以對它們進行補充完善。例如，計算機會分析出，在發工資那天，在哪些自動取款機附近，搶劫案的發生概率將會達到最高，因此警員應該優先考慮在那些地方巡邏。
　　在孟菲斯，計算機對當地數以萬計類似的案件統計計算出“盜竊案件通常發生在有盜竊前科的逃課學生的住處周邊”的犯罪模式。於是，一名警方分析員偵破盜竊案時，會打開一幅顯示近期盜竊案件的地圖。他會列出教育局公布的所有未到校上課的學生的家庭住址、了解哪些逃課學生曾有盜竊前科，然後，警察對比地圖找到近期盜竊案件周邊有哪些擁有犯罪前科的逃課學生，對他們展開調查。“通常，去那兒查訪，妳可能會惊訝地發現，這裡到處都堆放著偷盜而來的贓物。”一位警官稱。
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　　成功案例調整電話亭位置降低性侵犯率
　　美國孟菲斯市為降低城市里的性侵犯率，犯罪學教授詹尼柯斯基召集了許多受害者進行集體討論，並親自前往案發地進行調查。通過5000起性侵犯案件大量的報告數據（案發時間、地點、侵犯過程描述），分析多數受害者都是在哪些相似的情況下遭到性侵犯的：例如當她們在晚上離開家、夜晚使用便利店外的投幣電話亭時。於是，警方讓便利店老板把投幣電話移至室內。此後，孟菲斯的性侵犯案件數量迅速下降。

　　引發爭論 * L8 K0 b7 |! `
　　依概率定罪公正嗎？
　　“預測警務”成功提供犯罪預測的同時也引發爭論：我們可以在一個人在接受調查之前判定他有罪嗎？曾經犯過罪行的人一定會再次犯罪？這明顯有失公正。研究犯罪統計分析的專家布蘭廷漢姆表示：“這不是預測特定個體的行為，而是在空間和時間上，預測特定犯罪類型的發生几率。”目的不是在自由公民實施犯罪之前就把他們關押起來，而是在那些高危人物出沒的地區加強巡邏而已。

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