简介:因犯罪区域差异、主客体博弈、人为和外界、定性定量混杂、影响因素多杂、模型不适应、数据规模小等诸多原因导致犯罪趋势研究非常困难,经实验研究用大数据AI介入犯罪趋势研究是有效解决方案:可从宏观、中观以及微观三个层面研究犯罪趋势彩响因素,宏观上人、自然及社会三方面,中微观上要特别关注社会心理。对数据量小、种类少、结构化数据多、存在模糊和灰色情况下釆用模糊灰色小数据预测模型;而对大范围实证研究,半结构化与非结构化数据多,经算法比较研究采用三维卷积神经网络深度学习算法比较适合大数据动态实时跟踪犯罪趋势预测。
简介:摘要:近年来,随着信息网络技术的迅速发展,信息网络空间中诸多非安全、非稳定因素不断涌现,各种使用信息网络工具实施违法犯罪活动的案件数量亦在大幅攀升,大量通过信息网络集结而成的跨区域、跨国界的诈骗组织逐渐增多,成为了风险社会的重要风险来源,为相关案件的侦查和司法裁判增添了诸多障碍。特别是在利用信息网络实施的电信网络诈骗犯罪的案件数量激增的背景下,此类犯罪表现出了有别传统信息网络犯罪的新型特征,犯罪工具“翻陈出新”、作案手法“千变万化”,严重扰乱市场经济秩序、破坏社会公信力,给人民群众的财产带来了较大的安全隐患,已成为影响社会稳定和人民群众安全感的一大犯罪类型。
简介:大数据的发展不仅代表巨量数据、信息先进技术、庞大商机,它更是一套解决问题、改造世界、探索未来的新颖观念与科学应用的有效方法。大数据是一套系统化、标准化及科学化的复杂概念,包括商业与管理的专业,需具备计算机储存的字节概念,以及网络应用、系统管理等专业知识,具有巨量性、实时性、多样性、变异性、不确定性与复杂性的特征。大数据应用领域跨足于金融管理、零售通路、疾病预防、医疗保健、节约能源、交通运输、人文教育等技术,甚至可扩及救灾及人道求援等社会层面。就犯罪防治研究的学术领域而言,未来大数据应用将日益深化。目前利用大数据数据分析台湾犯罪之现况,以监测社会犯罪事件发生现况,实时发现高风险犯罪人口特征、犯罪的模式,