2025年大學(xué)犯罪學(xué)專業(yè)題庫——現(xiàn)代科技與犯罪學(xué)的結(jié)合考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題5分，共20分）1.網(wǎng)絡(luò)犯罪2.數(shù)字取證3.智慧警務(wù)4.算法偏見二、簡答題（每題10分，共40分）1.簡述大數(shù)據(jù)技術(shù)在犯罪預(yù)防中的應(yīng)用及其面臨的挑戰(zhàn)。2.比較傳統(tǒng)犯罪偵查手段與現(xiàn)代科技輔助偵查手段的主要區(qū)別。3.科技發(fā)展對(duì)犯罪模式可能產(chǎn)生哪些深刻影響？4.在運(yùn)用科技手段進(jìn)行犯罪控制時(shí)，應(yīng)如何平衡安全需求與公民隱私權(quán)？三、論述題（每題20分，共40分）1.論述人工智能技術(shù)在犯罪學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用前景及其引發(fā)的倫理困境。2.結(jié)合具體案例或情境，分析生物識(shí)別技術(shù)在社會(huì)治理（如治安管理、犯罪預(yù)防）中的應(yīng)用效益與潛在風(fēng)險(xiǎn)。---試卷答案一、名詞解釋1.網(wǎng)絡(luò)犯罪：指利用互聯(lián)網(wǎng)或計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)施的犯罪行為，包括但不限于黑客攻擊、網(wǎng)絡(luò)詐騙、傳播計(jì)算機(jī)病毒、非法獲取或傳播個(gè)人信息、網(wǎng)絡(luò)誹謗、網(wǎng)絡(luò)恐怖活動(dòng)等。其特點(diǎn)通常表現(xiàn)為非接觸性、跨地域性、技術(shù)性強(qiáng)、隱蔽性高和變化迅速。**解析思路：*定義網(wǎng)絡(luò)犯罪，并概括其主要類型和核心特點(diǎn)。需要體現(xiàn)其與互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的緊密聯(lián)系。2.數(shù)字取證：又稱電子取證，是指在一個(gè)法律環(huán)境中，為了在法庭上提交或接受，依法獲取、保存、檢索和呈現(xiàn)電子證據(jù)的整個(gè)過程。它涉及從各種數(shù)字媒介（如計(jì)算機(jī)硬盤、手機(jī)、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等）中提取潛在的證據(jù)，并進(jìn)行驗(yàn)證和分析，以揭示犯罪事實(shí)。**解析思路：*給出數(shù)字取證的定義，強(qiáng)調(diào)其法律屬性、過程性，并點(diǎn)明其操作對(duì)象（數(shù)字媒介）和最終目的（揭示犯罪事實(shí)、提交法庭）。3.智慧警務(wù)：指運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)，整合警務(wù)資源，優(yōu)化警務(wù)流程，提升警務(wù)效能，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)、高效、智能的警務(wù)活動(dòng)和公共安全治理模式。其核心在于通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)社會(huì)治安的預(yù)測預(yù)警、精準(zhǔn)防控和高效處置。**解析思路：*定義智慧警務(wù)，突出其技術(shù)基礎(chǔ)（現(xiàn)代信息技術(shù)）和核心目標(biāo)（提升效能、精準(zhǔn)高效智能）。需提及關(guān)鍵技術(shù)及其在警務(wù)活動(dòng)中的應(yīng)用方向。4.算法偏見：指在人工智能算法的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練或應(yīng)用過程中，由于數(shù)據(jù)偏差、模型缺陷或設(shè)計(jì)者主觀因素等，導(dǎo)致算法在決策或預(yù)測時(shí)對(duì)特定群體產(chǎn)生系統(tǒng)性的不公平或歧視性結(jié)果。在犯罪學(xué)領(lǐng)域，可能體現(xiàn)在犯罪預(yù)測模型錯(cuò)誤地高估某些人群的犯罪風(fēng)險(xiǎn)。**解析思路：*解釋算法偏見的概念，點(diǎn)明其產(chǎn)生原因（數(shù)據(jù)、模型、設(shè)計(jì)者），并強(qiáng)調(diào)其后果（系統(tǒng)性不公平、歧視）。結(jié)合犯罪學(xué)領(lǐng)域，可舉例說明其潛在危害。二、簡答題1.簡述大數(shù)據(jù)技術(shù)在犯罪預(yù)防中的應(yīng)用及其面臨的挑戰(zhàn)。**應(yīng)用：*大數(shù)據(jù)技術(shù)通過收集、整合和分析海量的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、網(wǎng)絡(luò)、環(huán)境等多維度數(shù)據(jù)，可以識(shí)別犯罪高發(fā)區(qū)域、時(shí)間和人群特征，預(yù)測犯罪熱點(diǎn)，為預(yù)防策略的制定提供科學(xué)依據(jù)。例如，通過分析社交媒體數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)異常聚集，預(yù)警群體性事件；通過分析城市交通和人流數(shù)據(jù)，優(yōu)化警力部署；通過分析犯罪歷史數(shù)據(jù)，識(shí)別犯罪鏈條和關(guān)聯(lián)人員。**挑戰(zhàn)：*首先，數(shù)據(jù)隱私和安全問題突出，大規(guī)模數(shù)據(jù)收集可能侵犯公民隱私，數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)高。其次，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，“垃圾進(jìn)，垃圾出”，分析結(jié)果的準(zhǔn)確性受數(shù)據(jù)質(zhì)量影響很大。再次，算法偏見問題，可能導(dǎo)致預(yù)測模型對(duì)特定群體產(chǎn)生歧視。此外，數(shù)據(jù)獲取的合法性與時(shí)效性也是挑戰(zhàn)，以及需要大量專業(yè)人才進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和解讀。**解析思路：*首先分點(diǎn)闡述大數(shù)據(jù)在犯罪預(yù)防中的具體應(yīng)用場景和作用機(jī)制。然后，從數(shù)據(jù)倫理（隱私安全）、數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法公平性、法律合規(guī)、專業(yè)人才等角度，系統(tǒng)分析其面臨的主要挑戰(zhàn)。2.比較傳統(tǒng)犯罪偵查手段與現(xiàn)代科技輔助偵查手段的主要區(qū)別。**傳統(tǒng)手段：*主要依賴警員的人工觀察、走訪調(diào)查、物證收集（如指紋、腳?。徲?、線人情報(bào)、公開信息查詢等。其特點(diǎn)是直觀性強(qiáng)、成本相對(duì)較低（人力為主）、但效率有限、覆蓋面窄、受主觀因素影響大、對(duì)復(fù)雜案件破獲能力有限。**現(xiàn)代科技手段：*主要利用數(shù)字取證技術(shù)（如恢復(fù)刪除文件、追蹤IP地址）、大數(shù)據(jù)分析（如關(guān)聯(lián)犯罪嫌疑人體、分析犯罪網(wǎng)絡(luò)）、人工智能（如人臉識(shí)別、語音識(shí)別、行為分析）、無人機(jī)巡查、監(jiān)控視頻智能分析、基因測序等。其特點(diǎn)是精準(zhǔn)度高、效率高、覆蓋面廣、客觀性強(qiáng)、能夠處理海量信息、有助于發(fā)現(xiàn)隱藏線索和規(guī)律，但技術(shù)門檻高、成本投入大、依賴專業(yè)技術(shù)人員、可能引發(fā)新的隱私和倫理問題。**解析思路：*分別概述傳統(tǒng)偵查手段的主要構(gòu)成及其特點(diǎn)，再概述現(xiàn)代科技輔助手段的主要構(gòu)成及其特點(diǎn)。最后，通過對(duì)比，突出兩者在效率、精準(zhǔn)度、信息處理能力、成本、技術(shù)依賴、倫理影響等方面的顯著差異。3.科技發(fā)展對(duì)犯罪模式可能產(chǎn)生哪些深刻影響？**影響：*科技發(fā)展可能催生新型犯罪類型（如網(wǎng)絡(luò)犯罪、數(shù)據(jù)犯罪、虛擬財(cái)產(chǎn)犯罪），改變犯罪工具和手段（如使用黑客技術(shù)、加密通訊、無人機(jī)作案），增加犯罪的隱蔽性和跨地域性（如利用VPN、加密貨幣洗錢），降低某些犯罪門檻（如利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)實(shí)施詐騙），使得犯罪與科技深度融合（如智能犯罪）。同時(shí)，也可能改變犯罪的組織形式（如網(wǎng)絡(luò)犯罪團(tuán)伙），影響犯罪的心理動(dòng)機(jī)和實(shí)施方式。**解析思路：*從犯罪類型、犯罪工具與手段、犯罪隱蔽性與跨地域性、犯罪門檻、犯罪組織形式與心理動(dòng)機(jī)等多個(gè)維度，闡述科技發(fā)展可能對(duì)犯罪模式產(chǎn)生的多方面、深層次影響。4.在運(yùn)用科技手段進(jìn)行犯罪控制時(shí)，應(yīng)如何平衡安全需求與公民隱私權(quán)？**平衡策略：*首先，應(yīng)堅(jiān)持法治原則，確?？萍紤?yīng)用有明確的法律依據(jù)和程序規(guī)范，明確界定數(shù)據(jù)收集、使用和存儲(chǔ)的合法性界限。其次，應(yīng)推行技術(shù)倫理審查和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制，在部署新技術(shù)前評(píng)估其可能對(duì)隱私權(quán)帶來的影響。再次，應(yīng)加強(qiáng)技術(shù)本身的隱私保護(hù)設(shè)計(jì)，如采用數(shù)據(jù)脫敏、匿名化處理、訪問控制等技術(shù)手段。同時(shí)，應(yīng)完善監(jiān)督機(jī)制，對(duì)科技應(yīng)用進(jìn)行有效的外部監(jiān)督，防止權(quán)力濫用。此外，還應(yīng)提升公眾的隱私保護(hù)意識(shí)，并保障公民對(duì)個(gè)人信息的知情權(quán)、更正權(quán)和刪除權(quán)。**解析思路：*提出平衡安全與隱私的核心理念（依法、適度、透明、負(fù)責(zé)）。然后，從法律規(guī)范、倫理評(píng)估、技術(shù)設(shè)計(jì)、監(jiān)督機(jī)制、公眾參與等多個(gè)層面，提出具體的實(shí)現(xiàn)路徑和策略。三、論述題1.論述人工智能技術(shù)在犯罪學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用前景及其引發(fā)的倫理困境。**應(yīng)用前景：*人工智能在犯罪學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。在犯罪預(yù)測方面，AI可以通過分析歷史犯罪數(shù)據(jù)和社會(huì)數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)確地預(yù)測犯罪熱點(diǎn)區(qū)域和潛在犯罪風(fēng)險(xiǎn)，輔助警力部署和預(yù)防措施。在犯罪偵查方面，AI可用于海量視頻圖像的智能分析、人臉識(shí)別、行為模式識(shí)別，快速發(fā)現(xiàn)可疑線索和嫌疑人。在犯罪審判方面，AI可輔助法官進(jìn)行量刑建議、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提高司法效率。此外，AI還能應(yīng)用于犯罪心理畫像、犯罪預(yù)防宣傳等方面，提升犯罪治理的智能化水平。**倫理困境：*盡管前景廣闊，AI技術(shù)在犯罪學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用也引發(fā)諸多倫理困境。首先是算法偏見問題，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不均衡可能導(dǎo)致AI對(duì)特定種族、性別或社會(huì)階層產(chǎn)生歧視，加劇社會(huì)不公。其次是隱私侵犯風(fēng)險(xiǎn)，大規(guī)模監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析可能過度侵犯公民隱私權(quán)。再次是“黑箱”問題，許多AI算法決策過程不透明，難以解釋和問責(zé)。還有責(zé)任歸屬問題，當(dāng)AI輔助決策出錯(cuò)導(dǎo)致錯(cuò)誤定罪或處罰時(shí)，責(zé)任應(yīng)由誰承擔(dān)？此外，過度依賴AI可能導(dǎo)致警力疏離社區(qū)，以及對(duì)公民自由的潛在威脅，如“預(yù)測性警務(wù)”可能導(dǎo)致的歧視性執(zhí)法。**解析思路：*首先積極闡述AI技術(shù)在犯罪預(yù)測、偵查、審判、預(yù)防等領(lǐng)域的具體應(yīng)用前景和潛在效益。然后，深入剖析其應(yīng)用中可能引發(fā)的算法偏見、隱私侵犯、透明度不足、責(zé)任歸屬、自由威脅等核心倫理困境，論證這些問題的重要性與復(fù)雜性。2.結(jié)合具體案例或情境，分析生物識(shí)別技術(shù)在社會(huì)治理（如治安管理、犯罪預(yù)防）中的應(yīng)用效益與潛在風(fēng)險(xiǎn)。**應(yīng)用效益：*生物識(shí)別技術(shù)（如指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別、DNA識(shí)別）在社會(huì)治理中展現(xiàn)出顯著效益。在治安管理方面，如在重點(diǎn)區(qū)域部署人臉識(shí)別監(jiān)控，可快速識(shí)別可疑人員，協(xié)助抓捕逃犯；在身份認(rèn)證方面，用于邊境控制、出入境管理、重要場所門禁，提高了安全性和效率；在犯罪偵查中，DNA技術(shù)在兇案現(xiàn)場證據(jù)提取和比對(duì)中發(fā)揮著決定性作用，幫助破案無數(shù)。在預(yù)防犯罪方面，通過對(duì)已知高危人員的生物特征進(jìn)行追蹤，理論上有助于預(yù)防再犯。這些技術(shù)提高了社會(huì)治理的精準(zhǔn)度和效率，增強(qiáng)了公共安全感。**潛在風(fēng)險(xiǎn)：*生物識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用同樣伴隨著巨大風(fēng)險(xiǎn)。首先是大規(guī)模監(jiān)控與隱私侵蝕，無處不在的生物特征采集可能形成對(duì)公民個(gè)體身份的持續(xù)監(jiān)控，導(dǎo)致個(gè)人失去匿名性，隱私權(quán)受到嚴(yán)重威脅。其次是數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)，龐大的生物特征數(shù)據(jù)庫一旦遭到泄露或?yàn)E用，將對(duì)公民安全構(gòu)成巨大威脅。三是算法歧視與偏見，人臉識(shí)別等技術(shù)在特定人群（如膚色、年齡）識(shí)別準(zhǔn)確率上存在差異，可能導(dǎo)致對(duì)特定群體的不公平對(duì)待或歧視性執(zhí)法。四是技術(shù)濫用與權(quán)力監(jiān)控，政府或企業(yè)可能利用生物識(shí)別技術(shù)進(jìn)行過度控制或商業(yè)利益驅(qū)動(dòng)