2025年大學(xué)犯罪學(xué)專業(yè)題庫——犯罪學(xué)視角下的犯罪學(xué)研究動態(tài)分析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題5分，共20分）1.基于代理的建模（Agent-BasedModeling）2.網(wǎng)絡(luò)犯罪生態(tài)學(xué)（CybercrimeEcology）3.反身性社會理論（ReflexiveSocialTheory）在犯罪學(xué)研究中的應(yīng)用4.智慧警務(wù)中的犯罪熱點(diǎn)預(yù)測（CrimeHotspotPredictioninSmartPolicing）二、簡答題（每題10分，共30分）1.簡述近年來批判犯罪學(xué)對“數(shù)字鴻溝”與犯罪關(guān)系的研究視角及其主要發(fā)現(xiàn)。2.比較風(fēng)險(xiǎn)社會理論與傳統(tǒng)犯罪學(xué)理論在解釋當(dāng)代有組織犯罪興起方面的異同。3.簡述大數(shù)據(jù)分析在評估社區(qū)警務(wù)項(xiàng)目效果中的應(yīng)用現(xiàn)狀及面臨的主要挑戰(zhàn)。三、論述題（每題20分，共40分）1.論述跨學(xué)科視角（如結(jié)合遺傳學(xué)、心理學(xué)）研究青少年暴力犯罪現(xiàn)象的潛力與倫理困境。2.結(jié)合具體研究案例，論述犯罪學(xué)理論在理解和指導(dǎo)反網(wǎng)絡(luò)詐騙治理實(shí)踐中的作用與局限。四、評述題（20分）近年來，有學(xué)者主張將“算法偏見”視為一種新的犯罪原因因素，認(rèn)為不公平的算法設(shè)計(jì)可能導(dǎo)致對特定人群的系統(tǒng)性警務(wù)干預(yù)過度。請?jiān)u述這一觀點(diǎn)，分析其合理性與潛在問題。試卷答案一、名詞解釋1.基于代理的建模（Agent-BasedModeling）：一種計(jì)算機(jī)模擬方法，通過創(chuàng)建代表個體（“代理”）或群體的虛擬實(shí)體，并設(shè)定其行為規(guī)則以及它們之間的互動機(jī)制，來模擬復(fù)雜社會系統(tǒng)（如犯罪現(xiàn)象）的宏觀涌現(xiàn)行為和動態(tài)變化。該方法強(qiáng)調(diào)自下而上的視角，適用于研究犯罪擴(kuò)散、犯罪熱點(diǎn)形成與演變等過程。**解析思路：*定義核心概念，強(qiáng)調(diào)其作為研究方法的特性（計(jì)算機(jī)模擬、虛擬實(shí)體、行為規(guī)則、互動機(jī)制），并點(diǎn)明其研究視角（自下而上）和適用領(lǐng)域（復(fù)雜系統(tǒng)、犯罪現(xiàn)象的宏觀與動態(tài)）。2.網(wǎng)絡(luò)犯罪生態(tài)學(xué)（CybercrimeEcology）：借鑒自然生態(tài)學(xué)概念和方法，將網(wǎng)絡(luò)空間視為一個復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，將網(wǎng)絡(luò)犯罪者、受害者、網(wǎng)絡(luò)平臺、技術(shù)漏洞、法律監(jiān)管、安全防護(hù)措施等視為不同的生態(tài)要素，分析這些要素之間的相互作用、動態(tài)平衡與演變規(guī)律。旨在理解網(wǎng)絡(luò)犯罪的共生、競爭關(guān)系及整體演化趨勢。**解析思路：*闡述概念的核心隱喻（網(wǎng)絡(luò)空間如生態(tài)系統(tǒng)），明確構(gòu)成要素（犯罪者、受害者、平臺、漏洞、監(jiān)管等），并說明研究視角（相互作用、動態(tài)平衡、演變規(guī)律），點(diǎn)明研究目標(biāo)（理解共生、競爭、演化）。3.反身性社會理論（ReflexiveSocialTheory）在犯罪學(xué)研究中的應(yīng)用：該理論認(rèn)為，現(xiàn)代社會中的風(fēng)險(xiǎn)和問題是社會主體（個人、群體、機(jī)構(gòu)）在自身行為和認(rèn)知中產(chǎn)生的“反思性”后果。在犯罪學(xué)研究中，可應(yīng)用于分析技術(shù)發(fā)展（如互聯(lián)網(wǎng)）如何被使用者自身行為塑造并反過來引發(fā)新的犯罪形式（如網(wǎng)絡(luò)成癮相關(guān)犯罪），或社會對風(fēng)險(xiǎn)（如某種疾?。┑恼J(rèn)知和反應(yīng)如何構(gòu)建了新的社會問題與犯罪標(biāo)簽。**解析思路：*解釋反身性社會理論的核心觀點(diǎn)（行為與認(rèn)知的自我反思性后果），然后具體說明其在犯罪學(xué)研究中的體現(xiàn)（技術(shù)與社會行為的互動、風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知與社會問題的建構(gòu)）。4.智慧警務(wù)中的犯罪熱點(diǎn)預(yù)測（CrimeHotspotPredictioninSmartPolicing）：指利用大數(shù)據(jù)分析、地理信息系統(tǒng)（GIS）、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，整合歷史犯罪數(shù)據(jù)、實(shí)時數(shù)據(jù)（如視頻監(jiān)控、社交媒體信息、手機(jī)信令等），預(yù)測犯罪活動高發(fā)區(qū)域（“熱點(diǎn)”）及其動態(tài)變化的過程。旨在為警務(wù)資源優(yōu)化配置、預(yù)防性巡邏部署和精準(zhǔn)打擊提供決策支持。**解析思路：*定義核心活動（預(yù)測犯罪熱點(diǎn)），說明使用的技術(shù)手段（大數(shù)據(jù)、GIS、機(jī)器學(xué)習(xí)），明確數(shù)據(jù)來源（歷史、實(shí)時），闡述主要目的（資源配置、預(yù)防部署、精準(zhǔn)打擊）。二、簡答題1.簡述近年來批判犯罪學(xué)對“數(shù)字鴻溝”與犯罪關(guān)系的研究視角及其主要發(fā)現(xiàn)。**答案要點(diǎn)：*批判犯罪學(xué)認(rèn)為數(shù)字鴻溝不僅是技術(shù)接入的不平等，更是社會權(quán)力、經(jīng)濟(jì)不平等在數(shù)字領(lǐng)域的延伸和固化，可能導(dǎo)致數(shù)字形式的歧視和排斥，從而催生新的犯罪機(jī)會或加劇特定群體的犯罪風(fēng)險(xiǎn)。研究視角強(qiáng)調(diào)技術(shù)部署的社會政治過程及其對弱勢群體的結(jié)構(gòu)性影響。主要發(fā)現(xiàn)包括：數(shù)字鴻溝可能加劇線下犯罪（如盜竊智能設(shè)備），也可能催生線上特定形式的犯罪（如針對低收入群體的網(wǎng)絡(luò)詐騙），并可能形成基于網(wǎng)絡(luò)身份的社會排斥和群體對立。**解析思路：*首先點(diǎn)明批判視角的核心論點(diǎn)（技術(shù)不平等是社會不平等的延伸和固化），然后闡述其研究視角（社會政治過程、結(jié)構(gòu)性影響），最后總結(jié)主要研究發(fā)現(xiàn)（線下犯罪、線上犯罪、社會排斥）。2.比較風(fēng)險(xiǎn)社會理論與傳統(tǒng)犯罪學(xué)理論在解釋當(dāng)代有組織犯罪興起方面的異同。**答案要點(diǎn)：*相同點(diǎn)：都承認(rèn)社會結(jié)構(gòu)變遷（如全球化、市場化）對有組織犯罪的影響。不同點(diǎn)：傳統(tǒng)理論（如沖突理論、機(jī)會理論）主要從經(jīng)濟(jì)利益、社會控制薄弱、組織結(jié)構(gòu)等角度解釋有組織犯罪的動機(jī)和成因；風(fēng)險(xiǎn)社會理論則更側(cè)重于現(xiàn)代性風(fēng)險(xiǎn)（如技術(shù)失控、環(huán)境破壞、金融不穩(wěn)定）的擴(kuò)散，認(rèn)為有組織犯罪（特別是跨國犯罪）是應(yīng)對和管理這些風(fēng)險(xiǎn)的失靈機(jī)制之一，或是風(fēng)險(xiǎn)社會不安全感的體現(xiàn)。風(fēng)險(xiǎn)社會理論視角更具宏觀性和時代性。**解析思路：*先指出共同點(diǎn)（都關(guān)注結(jié)構(gòu)變遷的影響），再重點(diǎn)比較不同點(diǎn)（傳統(tǒng)理論側(cè)重動機(jī)/成因：經(jīng)濟(jì)、控制、結(jié)構(gòu)；風(fēng)險(xiǎn)社會理論側(cè)重風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散、失靈機(jī)制、時代特征），并總結(jié)風(fēng)險(xiǎn)社會理論的視角特點(diǎn)。3.簡述大數(shù)據(jù)分析在評估社區(qū)警務(wù)項(xiàng)目效果中的應(yīng)用現(xiàn)狀及面臨的主要挑戰(zhàn)。**答案要點(diǎn)：*應(yīng)用現(xiàn)狀：利用大數(shù)據(jù)分析歷史警務(wù)數(shù)據(jù)、社區(qū)反饋數(shù)據(jù)、項(xiàng)目干預(yù)數(shù)據(jù)等，評估項(xiàng)目覆蓋范圍、響應(yīng)時間效率、犯罪率變化（區(qū)分項(xiàng)目區(qū)與對照組）、公眾滿意度等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量與偏差問題（如數(shù)據(jù)接入不均、算法偏見）、因果關(guān)系推斷困難（相關(guān)性不等于因果性）、隱私保護(hù)與倫理爭議、評估指標(biāo)設(shè)計(jì)復(fù)雜（如何全面衡量“效果”）、技術(shù)門檻與成本。**解析思路：*先描述應(yīng)用現(xiàn)狀（具體分析什么數(shù)據(jù)、評估哪些方面），再列出面臨的主要挑戰(zhàn)（數(shù)據(jù)質(zhì)量、因果推斷、隱私倫理、指標(biāo)設(shè)計(jì)、技術(shù)與成本），確保涵蓋多方面。三、論述題1.論述青少年暴力犯罪現(xiàn)象的潛力與倫理困境。**答案要點(diǎn)：*潛力：結(jié)合遺傳學(xué)、心理學(xué)研究，可以更深入理解個體暴力傾向的生物學(xué)基礎(chǔ)（如特定基因、神經(jīng)遞質(zhì)）、心理因素（如沖動控制障礙、心理健康問題、童年創(chuàng)傷）及其與環(huán)境因素的交互作用，有助于早期識別高風(fēng)險(xiǎn)個體，開發(fā)更具針對性的預(yù)防和干預(yù)措施（如基因編輯倫理邊界外的生物標(biāo)記物輔助干預(yù)、認(rèn)知行為療法）?？鐚W(xué)科研究有助于打破傳統(tǒng)單一社會因素解釋的局限。倫理困境：涉及對青少年進(jìn)行侵入性生物樣本采集的同意權(quán)問題（監(jiān)護(hù)人vs.青少年本人）；基因或心理信息可能被濫用，導(dǎo)致歧視（如教育、就業(yè)）；基于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的干預(yù)措施可能剝奪青少年的發(fā)展機(jī)會或自由，引發(fā)公平性問題；研究結(jié)果可能加劇對特定人群（如貧困家庭、少數(shù)族裔）的污名化；跨學(xué)科研究中的倫理標(biāo)準(zhǔn)（如涉及人類遺傳資源的獲取與利益分享）更為復(fù)雜。**解析思路：*首先論證跨學(xué)科研究的潛力（深化理解機(jī)制、早期識別、精準(zhǔn)干預(yù)），然后重點(diǎn)深入分析相關(guān)的倫理困境（知情同意、歧視風(fēng)險(xiǎn)、自由權(quán)利、公平性、污名化、倫理標(biāo)準(zhǔn)復(fù)雜性），確保論點(diǎn)充分且有深度。2.結(jié)合具體研究案例，論述犯罪學(xué)理論在理解和指導(dǎo)反網(wǎng)絡(luò)詐騙治理實(shí)踐中的作用與局限。**答案要點(diǎn)：*理解作用：社會控制理論可解釋詐騙為何能發(fā)生（社會監(jiān)控疏漏、懲罰威懾不足）；理性選擇理論可分析詐騙者為何選擇特定目標(biāo)和手段（成本收益計(jì)算）；標(biāo)簽理論可理解詐騙者如何被社會定義和對待；日常活動理論可揭示詐騙發(fā)生的時空環(huán)境特征（如特定平臺、時間規(guī)律）；女權(quán)主義理論可關(guān)注針對女性的特定詐騙類型（如情感詐騙）。指導(dǎo)實(shí)踐：理論可指導(dǎo)制定更有效的預(yù)防策略（如加強(qiáng)公眾教育、改善社會監(jiān)控）、完善法律法規(guī)（如提高刑罰威懾力）、優(yōu)化執(zhí)法機(jī)制（如跨部門合作）。局限：理論多為解釋性，對復(fù)雜動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)詐騙行為指導(dǎo)性可能不足；不同理論視角可能得出相互沖突的政策建議；理論往往滯后于技術(shù)發(fā)展速度；過于強(qiáng)調(diào)個體動機(jī)或社會結(jié)構(gòu)，可能忽視技術(shù)漏洞、平臺責(zé)任等關(guān)鍵因素；難以直接指導(dǎo)應(yīng)對詐騙活動中信息不對稱、跨境性強(qiáng)等新挑戰(zhàn)。**解析思路：*先分點(diǎn)論述不同犯罪學(xué)理論如何“理解”網(wǎng)絡(luò)詐騙（列舉理論并簡述其解釋角度），再論述這些理論如何“指導(dǎo)”治理實(shí)踐（提出相關(guān)策略方向），最后重點(diǎn)分析理論的“局限”（滯后性、沖突性、忽視關(guān)鍵因素、難以應(yīng)對新挑戰(zhàn)），形成對比和辯證思考。四、評述題評述將“算法偏見”視為新的犯罪原因因素的觀點(diǎn)，分析其合理性與潛在問題。**答案要點(diǎn)：*合理性在于：算法偏見（如基于歷史數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練導(dǎo)致對特定人群的過度警務(wù)關(guān)注）確實(shí)可能系統(tǒng)性地加劇社會不公，導(dǎo)致對某些群體進(jìn)行不成比例的干預(yù)，這種干預(yù)的不公正性可能被視為一種新的、由技術(shù)驅(qū)動的結(jié)構(gòu)性犯罪原因。它揭示了技術(shù)并非中立，其設(shè)計(jì)嵌入社會偏見，并可能復(fù)制甚至放大現(xiàn)實(shí)社會的不平等，從而在宏觀層面影響犯罪治理的公平性。潛在問題在于：將算法偏見直接定義為“犯罪原因因素”可能存在概念混淆。犯罪原因通常指導(dǎo)致個體犯罪行為的根本性因素（個人、家庭、社會環(huán)境等）。算法偏見更準(zhǔn)確地說，是影響犯罪預(yù)防策略（如警務(wù)部署）有效性和公平性的“技術(shù)機(jī)制”或“環(huán)境因素”。將其視為原因，可能模糊個體犯罪行為選擇與社會結(jié)構(gòu)、技術(shù)系統(tǒng)之間復(fù)雜的因果鏈條。此外，過度強(qiáng)調(diào)算法偏見可能導(dǎo)致對其他重要犯罪原因因素的忽視；技術(shù)解決方案（如算法去偏見）可能治標(biāo)不治本，且本身也面臨挑戰(zhàn)（如定義何為“公平”、數(shù)據(jù)偏見難以根除）；該觀點(diǎn)可能引發(fā)對