2025年大學犯罪學專業(yè)題庫——犯罪學專業(yè)學科交叉融合與發(fā)展考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題5分，共20分）1.跨學科研究2.犯罪預測模型3.社會控制理論在網絡安全領域的應用4.神經犯罪學二、簡答題（每題10分，共40分）1.簡述全球化背景下犯罪學研究的跨學科化趨勢及其主要驅動力。2.比較分析社會學視角和心理學視角在解釋青少年犯罪問題上的主要異同。3.簡述大數據分析技術在犯罪學研究與實踐中的應用及其引發(fā)的倫理挑戰(zhàn)。4.結合具體實例，說明法學與犯罪學在刑事政策制定方面的交叉與融合。三、論述題（每題20分，共40分）1.論述犯罪學與生物學、神經科學交叉融合的潛力、局限性及其未來發(fā)展方向。2.以某一具體類型的犯罪（如網絡詐騙、環(huán)境犯罪或組織犯罪）為例，分析如何有效整合法學、社會學、計算機科學等多學科知識進行研究，并提出相應的實踐應用建議。試卷答案一、名詞解釋1.跨學科研究：指不同學科領域的研究者圍繞特定問題或現(xiàn)象，通過合作與交流，共享知識、方法，進行協(xié)同攻關的一種研究模式。其核心在于打破學科壁壘，實現(xiàn)知識的整合與創(chuàng)新，旨在更全面、深入地理解和解決復雜問題。在犯罪學中，跨學科研究意味著將法學、社會學、心理學、生物學、信息科學等多學科的理論、方法和視角引入犯罪問題的分析與解決過程。**解析思路：*定義核心是“不同學科領域”、“合作交流”、“共享知識方法”、“協(xié)同攻關”。強調其目的是“打破壁壘”、“知識整合創(chuàng)新”、“理解和解決復雜問題”。結合犯罪學，點明涉及的學科范圍及在犯罪學研究中的應用價值。2.犯罪預測模型：指利用統(tǒng)計學、機器學習或其他數據分析技術，基于個體或環(huán)境的歷史數據、特征信息，預測其未來發(fā)生犯罪行為可能性的模型。這些模型可以應用于不同場景，如犯罪熱點區(qū)域預測、特定人群（如罪犯再犯）風險預測等。犯罪預測模型是犯罪學與現(xiàn)代信息技術（特別是大數據和人工智能）交叉融合的產物。**解析思路：*定義核心是“利用數據和技術預測未來犯罪可能性”。點明技術基礎（統(tǒng)計學、機器學習、大數據等）和應用場景（區(qū)域、個體風險）。強調其跨學科性質（犯罪學+信息技術）。3.社會控制理論在網絡安全領域的應用：將社會控制理論（如社會bond理論）應用于解釋網絡犯罪現(xiàn)象。該視角認為，網絡犯罪的產生與個體在網絡社會中的社會連接（如規(guī)范、價值觀、親密關系、參與感）薄弱或斷裂有關。例如，網絡匿名性削弱了社會紐帶，降低了個體遵守網絡規(guī)范的心理成本，從而可能誘發(fā)網絡犯罪行為。這體現(xiàn)了社會學理論在信息技術領域的跨學科應用。**解析思路：*首先說明是“社會控制理論在特定領域（網絡安全）的應用”。接著解釋核心觀點（網絡犯罪與網絡社會連接的強弱有關）。引用具體機制（匿名性削弱紐帶、降低遵守規(guī)范成本）。最后點明其跨學科性（社會學+信息技術）。4.神經犯罪學：一個新興的跨學科領域，致力于運用神經科學（如腦成像技術、遺傳學分析）的方法和理論來研究犯罪行為及其相關因素，如犯罪者的認知偏差、情緒調控障礙、決策過程、暴力傾向的神經基礎，以及刑罰對大腦功能的影響等。它試圖從生物神經層面揭示犯罪的個體風險因素，為理解犯罪根源和制定更有效的干預措施提供新的視角。**解析思路：*定義核心是“運用神經科學方法研究犯罪行為及相關因素”。點明使用的工具（腦成像、遺傳學）和研究對象（認知、情緒、決策、暴力傾向等神經基礎）。說明其跨學科性質（犯罪學+神經科學）。闡述其目的（理解根源、提供新視角）。二、簡答題1.全球化背景下，犯罪問題的跨國性和復雜性日益增加，單一學科的理論和方法往往難以全面解釋。同時，科學技術的飛速發(fā)展（特別是信息技術）為研究犯罪提供了新的工具和對象。此外，不同國家和文化背景下的犯罪防控實踐相互借鑒，也促進了知識和方法的交流。這些因素共同推動了犯罪學研究的跨學科化，要求研究者整合多學科視角和資源，以應對全球性挑戰(zhàn)。主要驅動力包括：犯罪問題本身的復雜性增加、科技發(fā)展提供新可能、國際合作與比較的需要、以及尋求更有效的犯罪防控策略的實踐需求。**解析思路：*首先點明“全球化背景下”犯罪問題“復雜性增加”，引出“單一學科不足”。接著列出“驅動力”：1.科技發(fā)展（新工具）；2.國際合作（知識交流）；3.實踐需求（更有效策略）。最后總結“跨學科化”是必然趨勢，強調“整合多學科視角和資源”以“應對全球性挑戰(zhàn)”。2.社會學視角通常從宏觀結構、社會環(huán)境、文化規(guī)范、社會分層等方面解釋青少年犯罪，如社會解組理論認為社區(qū)凝聚力減弱、社會規(guī)范失控會導致犯罪增加；標簽理論則關注社會對青少年的標簽化如何使其陷入犯罪亞文化。心理學視角則側重于個體層面，探討青少年犯罪的心理因素，如反社會人格特質、認知偏差（如錯誤歸因）、情緒調節(jié)困難、家庭環(huán)境（如虐待、忽視）對個體心理發(fā)展的影響等。兩者都關注青少年犯罪，但社會學更強調外部環(huán)境和社會結構的作用，而心理學更關注個體內部的心理因素。它們的共同點是都承認個體與環(huán)境交互作用的重要性，但側重點和解釋框架存在顯著差異。**解析思路：*分別闡述“社會學視角”（宏觀結構、環(huán)境、規(guī)范、分層，舉例社會解組、標簽理論）和“心理學視角”（個體層面、心理因素，舉例認知、情緒、家庭）。然后進行比較，指出“共同點”（個體與環(huán)境交互）和“差異點”（社會學重環(huán)境結構，心理學重個體心理）。3.大數據分析技術在犯罪學研究與實踐中的應用日益廣泛，例如，可通過分析社交媒體數據追蹤謠言傳播與群體性事件的關系，通過分析手機信令數據識別犯罪熱點區(qū)域和人員流動模式，通過分析網絡交易記錄打擊網絡金融犯罪。然而，其應用也引發(fā)嚴峻的倫理挑戰(zhàn)：一是數據隱私與安全問題，大規(guī)模監(jiān)控和數據分析可能侵犯公民隱私，數據泄露風險高；二是算法偏見與歧視問題，算法可能學習并放大社會偏見，導致對特定群體的不公平對待；三是數據所有權和使用權問題，數據的收集、使用和解釋權歸屬不清；四是透明度與問責機制問題，復雜的算法模型“黑箱”操作，難以解釋決策依據，一旦出錯難以追責。**解析思路：*首先列舉“應用實例”（社交媒體謠言、手機信令熱點、網絡交易反詐）。然后重點闡述“倫理挑戰(zhàn)”：1.隱私安全；2.算法偏見；3.數據權屬；4.透明度問責。每個挑戰(zhàn)都從具體方面進行說明。4.法學與犯罪學在刑事政策制定方面的交叉與融合體現(xiàn)在多個層面。法學提供規(guī)范框架，確保刑事政策在法律允許的范圍內制定和實施，關注罪刑法定、人權保障等基本原則。犯罪學則提供實證依據和理論支撐，通過研究犯罪原因、犯罪趨勢、刑罰效果等，為刑事政策的科學性、有效性提供信息。例如，在制定反恐政策時，法學關注國家安全與個人自由的平衡，犯罪學則分析恐怖主義的成因、網絡傳播特點以及預防措施的有效性。在刑罰政策改革中，法學關注刑罰的種類、適用標準，犯罪學則研究不同刑罰模式（如監(jiān)禁、社區(qū)矯正）對再犯率的影響，并探索非刑罰替代措施。兩者的融合有助于制定出既合法合規(guī)又科學有效的刑事政策。**解析思路：*首先點明“法學提供規(guī)范框架，犯罪學提供實證依據和理論支撐”。然后分別舉例說明融合在“反恐政策制定”和“刑罰政策改革”中的具體體現(xiàn)。最后總結融合的“意義”（制定既合法合規(guī)又科學有效的刑事政策）。三、論述題1.犯罪學與生物學、神經科學的交叉融合展現(xiàn)出巨大的潛力，有助于深化對犯罪個體風險因素的理解。生物學（如遺傳學）可識別與暴力、沖動控制相關的生物標記物，神經科學（如fMRI）可探究犯罪者決策、情緒處理、道德判斷的神經機制，為早期識別和干預高風險個體提供可能。神經犯罪學的發(fā)展也為理解特定犯罪心理（如精神病態(tài)）的神經基礎提供了新途徑。然而，這一交叉融合也面臨諸多局限性。首先，生物學因素（如基因）對犯罪行為的影響通常是微弱的，且與環(huán)境因素交互作用，難以單獨解釋犯罪發(fā)生。其次，存在倫理風險，如“基因決定論”的濫用可能加劇社會歧視，對個體進行污名化。再次，相關研究結論往往難以直接轉化為有效的社會實踐，從實驗室發(fā)現(xiàn)到臨床應用或司法實踐存在鴻溝。未來發(fā)展方向應著力于加強多學科合作，整合遺傳、神經、環(huán)境等多層面數據，注重研究方法的嚴謹性和倫理性，并積極探索研究成果在預防、干預、司法公正等領域的轉化應用，同時加強對公眾的科普教育，消除誤解和偏見。**解析思路：*開頭點明“潛力”（深化理解個體風險因素），并舉例說明（遺傳學、神經科學的應用）。接著分析“局限性”（生物學影響微弱、環(huán)境交互、倫理風險“基因決定論”、轉化困難）。最后提出“未來發(fā)展方向”（多學科整合、方法嚴謹倫理、轉化應用、公眾科普）。2.以網絡詐騙為例，有效整合法學、社會學、計算機科學等多學科知識進行研究，并提出實踐應用建議，需要采取系統(tǒng)性、多維度的方法。首先，從法學視角，需研究網絡詐騙的法律定義、構成要件、法律責任追究機制，分析現(xiàn)有法律（如刑法、網絡安全法）在應對新型網絡詐騙（如釣魚網站、刷單詐騙、AI換臉詐騙）時的適用性與不足，為立法完善和政策調整提供依據。其次，從社會學視角，需分析網絡詐騙的社會背景，如社會信任的瓦解、社會分層的焦慮、特定亞群體的易受騙性、網絡詐騙的傳播模式與社會網絡結構的關系等，理解其滋生蔓延的社會土壤。再次，從計算機科學視角，需分析網絡詐騙的技術手段（如釣魚鏈接、惡意軟件、數據泄露、人工智能應用），研究開發(fā)反欺詐技術、入侵檢測系統(tǒng)、大數據風控模型，提升技術防御能力。整合這多學科知識，可以構建一個更全面的網絡詐騙分析框架，即不僅關注犯罪行為本身，也關注其法律規(guī)制、社會根源和技術實現(xiàn)路徑。實踐應用建議則包括：完善網絡詐騙的法律法規(guī)，提高違法成本；加強社會信任體系建設，提升公眾防范意識（社會學干預）；研發(fā)和推廣先進的網絡安全技術和反欺詐工具（計算機科學應用）；建立跨部門協(xié)作機制，整合司法、公安、網信、市場監(jiān)管等部門力量，形成打擊合力（法學與