2025年大學犯罪學專業(yè)題庫——犯罪學研究中的技術(shù)手段應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡答題（每題6分，共30分）1.簡述大數(shù)據(jù)分析在識別犯罪模式方面的主要方法和優(yōu)勢。2.指出地理信息系統(tǒng)（GIS）在犯罪學研究中的至少三種應用，并簡要說明其作用。3.解釋什么是預測性警務，并分析其應用中存在的至少兩個主要倫理爭議。4.描述生物識別技術(shù)（如DNA指紋）在犯罪偵查中的一項具體應用，并討論其帶來的法律或社會問題。5.闡述“技術(shù)決定論”和“社會建構(gòu)論”兩種視角下，對于監(jiān)控技術(shù)（CCTV）預防犯罪效果的不同解釋。二、論述題（每題10分，共40分）6.結(jié)合具體例子，論述人工智能（AI）技術(shù)在犯罪學研究或?qū)嵺`中應用的潛力與風險。7.分析社交媒體數(shù)據(jù)在犯罪學研究中的應用價值，并討論其可能引發(fā)的隱私權(quán)侵犯問題。8.探討將網(wǎng)絡(luò)犯罪偵查視為一種特殊“技術(shù)犯罪學”的必要性，并說明其應包含的核心研究議題。9.就“技術(shù)進步必然帶來更安全的社區(qū)”這一觀點，進行批判性分析，闡述你的支持或反對理由，并提及相關(guān)的社會、經(jīng)濟或倫理考量。三、材料分析題（共30分）10.閱讀以下模擬材料：“某城市近年來推廣使用AI面部識別系統(tǒng)，部署于主要交通樞紐和公共場所，旨在實時識別和追蹤涉嫌逃犯、失蹤人員以及被列為重點關(guān)注對象的人。該系統(tǒng)在過去一年中聲稱協(xié)助抓獲了數(shù)十名犯罪嫌疑人。然而，一項由獨立研究機構(gòu)進行的隱私影響評估報告指出，該系統(tǒng)在識別非目標人群（尤其是少數(shù)族裔面孔）時存在較高錯誤率，并導致大量公民的無端監(jiān)控和潛在的歧視性待遇。市民團體對此表示強烈擔憂，認為這嚴重侵犯了個人隱私權(quán)，并可能加劇社會不公。地方政府則回應稱，技術(shù)尚在優(yōu)化中，且系統(tǒng)使用受到嚴格法律約束，強調(diào)其最終目的是維護公共安全?！被谝陨喜牧希堈归_分析：（1）該材料中體現(xiàn)了犯罪學研究中的哪些技術(shù)手段應用？（6分）（2）討論材料中涉及的至少三個重要的倫理、法律或社會問題。（10分）（3）評估地方政府回應中可能存在的合理性與局限性。（7分）（4）從犯罪學研究的角度，提出對該AI面部識別系統(tǒng)進行進一步評估或改進的建議。（7分）試卷答案一、簡答題1.大數(shù)據(jù)分析通過收集、處理和分析海量的犯罪相關(guān)數(shù)據(jù)（如報案記錄、逮捕數(shù)據(jù)、社交媒體信息、環(huán)境數(shù)據(jù)等），運用統(tǒng)計學方法和機器學習算法，識別犯罪發(fā)生的時空模式、關(guān)聯(lián)規(guī)則、異常波動等。其優(yōu)勢在于能夠從海量、多維、復雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)人腦難以察覺的隱藏模式，提高預測精度，支持更精準的資源部署和預防策略。2.GIS在犯罪學研究中的應用包括：制作犯罪熱點圖，可視化犯罪空間分布，識別犯罪集中區(qū)域；進行緩沖區(qū)分析，評估環(huán)境因素（如住所距離便利店、治安巡邏點）對犯罪率的影響；分析犯罪活動的空間關(guān)聯(lián)性，追蹤犯罪序列；結(jié)合人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，研究犯罪與環(huán)境、社會因素的交互作用。其作用在于提供直觀的空間洞察，支持犯罪地圖學，為犯罪預防和管理提供空間決策支持。3.預測性警務是指利用歷史犯罪數(shù)據(jù)和算法模型預測未來特定時間和地點犯罪可能發(fā)生的概率，并據(jù)此指導警務資源（如巡邏人員）的分配。其主要倫理爭議包括：數(shù)據(jù)偏見問題，歷史數(shù)據(jù)可能反映并固化社會偏見，導致算法歧視特定人群（如少數(shù)族裔社區(qū)被過度監(jiān)控）；透明度不足，算法模型通常不公開，難以讓人理解和監(jiān)督；公平性問題，預測結(jié)果可能對無辜者造成滋擾或污名化；可能導致“自我實現(xiàn)的預言”效應，即因過度關(guān)注預測區(qū)域而實際上增加了該區(qū)域的犯罪活動或警務干預。4.生物識別技術(shù)中的DNA指紋分析，在犯罪偵查中的一項具體應用是作為強力證據(jù)鎖定嫌疑人或排除嫌疑人。例如，在犯罪現(xiàn)場采集到的DNA樣本，可以通過與數(shù)據(jù)庫中已知個體（如罪犯檔案、失蹤人員、自愿捐贈者）的DNA進行比對，從而確認或排除犯罪嫌疑人。其帶來的法律或社會問題包括：隱私權(quán)擔憂，DNA信息被認為是非常個人化的生物標識；數(shù)據(jù)庫歧視風險，大規(guī)模DNA數(shù)據(jù)庫可能被用于歧視或追蹤特定群體；樣本收集和使用的法律規(guī)范（如同意權(quán)、證據(jù)鏈完整性）；倫理問題，如“遺傳犯罪”觀念。5.技術(shù)決定論視角認為，技術(shù)的發(fā)展是推動社會變革和影響犯罪行為的主要力量。該視角下，監(jiān)控技術(shù)因其強大的監(jiān)視能力，被視為能夠有效威懾潛在犯罪者，通過提高犯罪的可被發(fā)現(xiàn)性來降低犯罪率，從而實現(xiàn)更安全的社區(qū)。社會建構(gòu)論視角則認為，技術(shù)并非中立，其效果是社會成員共同建構(gòu)和解釋的結(jié)果。該視角下，監(jiān)控技術(shù)的預防犯罪效果取決于社會如何理解、使用和反應這些技術(shù)。例如，公眾對監(jiān)控的恐懼可能產(chǎn)生“寒蟬效應”，或者犯罪者可能學會規(guī)避監(jiān)控；監(jiān)控技術(shù)也可能被過度使用或濫用，反而導致社會疏離感和不安全感，其“效果”是社會互動和規(guī)范的產(chǎn)物。二、論述題6.人工智能（AI）技術(shù)在犯罪學研究或?qū)嵺`中應用的潛力巨大。例如，在研究中，AI可以處理和分析超大規(guī)模犯罪數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)復雜的犯罪網(wǎng)絡(luò)和模式；利用自然語言處理分析文本信息（如新聞報道、社交媒體），監(jiān)測社會情緒和潛在犯罪風險；應用機器學習預測犯罪熱點和個體犯罪風險（盡管極具爭議）。在實踐中，AI可用于智能監(jiān)控（如人臉識別、行為分析），輔助偵查（如視頻內(nèi)容檢索、證據(jù)鏈分析），優(yōu)化警務部署（如預測性警務），甚至在特定場景下輔助決策。然而，其風險同樣顯著。數(shù)據(jù)偏見可能導致算法歧視，加劇社會不公；隱私侵犯問題日益嚴重，大規(guī)模數(shù)據(jù)收集和監(jiān)控可能剝奪個人自由；技術(shù)濫用風險存在，可能被用于不正當監(jiān)控或權(quán)力控制；AI決策的透明度和可解釋性不足，難以進行有效監(jiān)督和問責；過度依賴技術(shù)可能導致人類判斷力的削弱和關(guān)鍵技能的退化。因此，在擁抱AI潛力的同時，必須高度警惕并管理其風險。7.社交媒體數(shù)據(jù)為犯罪學研究提供了前所未有的豐富資源和新的研究視角。其應用價值體現(xiàn)在：捕捉犯罪意圖和犯罪前行為線索（如極端言論、異常社交活動）；分析犯罪亞文化和群體動態(tài)；研究網(wǎng)絡(luò)犯罪的傳播模式（如網(wǎng)絡(luò)謠言、網(wǎng)絡(luò)詐騙）；了解特定事件（如騷亂）的驅(qū)動因素和演化過程；通過大數(shù)據(jù)分析預測某些網(wǎng)絡(luò)犯罪的發(fā)案趨勢。然而，社交媒體數(shù)據(jù)引發(fā)的隱私權(quán)侵犯問題也極為突出。首先，大規(guī)模收集和分析社交媒體數(shù)據(jù)，特別是涉及個人敏感信息的內(nèi)容，嚴重侵犯了用戶的匿名性和隱私權(quán)。其次，數(shù)據(jù)使用的邊界模糊，商業(yè)機構(gòu)和研究者可能未經(jīng)明確同意或超出必要范圍獲取和使用數(shù)據(jù)。再次，算法可能存在偏見，導致對特定個體或群體的不當監(jiān)控和標簽化。最后，數(shù)據(jù)安全風險高，易遭泄露或濫用，對個人造成實質(zhì)性傷害。如何在利用數(shù)據(jù)價值與保護公民隱私之間取得平衡，是研究中的核心挑戰(zhàn)。8.將網(wǎng)絡(luò)犯罪偵查視為一種特殊“技術(shù)犯罪學”具有必要性。這是因為網(wǎng)絡(luò)犯罪本質(zhì)上是一種高度依賴技術(shù)的犯罪形態(tài)，其犯罪行為、犯罪工具、犯罪空間、偵查手段都與傳統(tǒng)犯罪有顯著差異。傳統(tǒng)的犯罪學理論和方法難以完全解釋和應對網(wǎng)絡(luò)犯罪的特性。網(wǎng)絡(luò)犯罪學的視角強調(diào)：技術(shù)是犯罪行為的核心要素，需要深入理解技術(shù)原理和漏洞；犯罪實施過程具有虛擬性和技術(shù)性，需要特定的技術(shù)技能；犯罪空間是跨國、無界的數(shù)字空間，偵查面臨主權(quán)、管轄權(quán)等復雜問題；偵查手段必須與時俱進，精通數(shù)字取證、網(wǎng)絡(luò)追蹤、密碼破譯等技術(shù)是基本要求；法律法規(guī)需要不斷更新以適應技術(shù)發(fā)展。因此，發(fā)展專門的網(wǎng)絡(luò)犯罪學，聚焦于技術(shù)犯罪的特點、規(guī)律及其社會影響，研究有效的偵查、預防策略，對于應對網(wǎng)絡(luò)犯罪威脅至關(guān)重要。其核心研究議題應包括：網(wǎng)絡(luò)犯罪類型與動機、技術(shù)漏洞與利用、數(shù)字取證技術(shù)與方法、網(wǎng)絡(luò)犯罪偵查的法律與倫理挑戰(zhàn)、網(wǎng)絡(luò)安全與預防策略、跨國網(wǎng)絡(luò)犯罪合作機制等。9.對“技術(shù)進步必然帶來更安全的社區(qū)”這一觀點，持批判性分析立場。支持該觀點的理由可能包括：技術(shù)提供了更強的監(jiān)控和干預能力，如智能監(jiān)控、預測性警務、先進偵查技術(shù)，有助于及時發(fā)現(xiàn)和打擊犯罪；安全技術(shù)（如智能門鎖、防盜系統(tǒng)）的應用提高了個人和財產(chǎn)的安全性；數(shù)據(jù)分析有助于識別犯罪模式，優(yōu)化資源配置，預防犯罪的發(fā)生。然而，反對或質(zhì)疑該觀點的理由更為充分。首先，技術(shù)并非萬能，犯罪問題的根源在于復雜的社會經(jīng)濟因素，技術(shù)難以根治這些問題。其次，技術(shù)可能帶來新的犯罪形式（如網(wǎng)絡(luò)犯罪、高科技盜竊）或改變犯罪模式（如利用技術(shù)逃避偵查），導致犯罪黑數(shù)增加。再次，技術(shù)的應用可能伴隨倫理風險和社會問題，如隱私侵犯、算法歧視、過度監(jiān)控導致的公民焦慮和不信任。最后，對技術(shù)的過度依賴可能導致社會應對能力的退化，如社區(qū)聯(lián)系減弱、公民自身防范意識降低。因此，技術(shù)進步與社區(qū)安全之間并非簡單的正相關(guān)關(guān)系，其效果受到技術(shù)設(shè)計、應用方式、社會環(huán)境、政策法規(guī)等多重因素的影響，需要全面、審慎地評估，而非簡單地認為技術(shù)進步必然帶來安全。三、材料分析題10.（1）該材料中體現(xiàn)了犯罪學研究中的以下技術(shù)手段應用：地理信息系統(tǒng)（GIS，隱含在空間識別和追蹤中）、大數(shù)據(jù)分析（隱含在處理大量數(shù)據(jù)和聲稱的抓捕效果中）、人工智能（AI，明確提到面部識別系統(tǒng)）、生物識別技術(shù)（面部識別屬于此類）、監(jiān)控技術(shù)（CCTV，提及部署于公共場所）、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（可能用于數(shù)據(jù)傳輸或追蹤網(wǎng)絡(luò)相關(guān)活動，盡管未明確說明）。（6分）（2）材料中涉及的至少三個重要的倫理、法律或社會問題包括：第一，大規(guī)模、持續(xù)性的監(jiān)控（特別是面部識別）對公民隱私權(quán)的嚴重侵犯，可能造成“被監(jiān)視社會”的氛圍。第二，AI算法存在的錯誤識別率（尤其是對特定人群的錯誤率高）可能導致的歧視性待遇，違反平等權(quán)利原則。第三，基于算法預測和監(jiān)控的警務資源分配可能加劇社會不公，過度關(guān)注某些社區(qū)而忽視其他問題，或?qū)o辜者造成滋擾。第四，技術(shù)使用的透明度和問責機制不足，公民難以了解和挑戰(zhàn)系統(tǒng)的運作。（10分）（3）地方政府回應中可能存在的合理性與局限性：合理性在于，承認技術(shù)尚在優(yōu)化中，表明其有改進意愿；強調(diào)法律約束，試圖表明其行為受到規(guī)范；指出最終目的是維護公共安全，這是政府使用監(jiān)控技術(shù)的合法初衷。局限性在于，僅強調(diào)技術(shù)優(yōu)化和法律規(guī)定，未能充分回應市民關(guān)于實時監(jiān)控、錯誤率、歧視等核心擔憂；回應缺乏具體改進措施和獨立的監(jiān)督機制承諾；可能忽視了技術(shù)可能帶來的負面社會效應（如加劇不信任、寒蟬效應）。（7分）（4）從犯罪學研究的角度，對該AI面部識別系統(tǒng)進行進一步評估或改進的建議包括：第一，進行嚴格、獨立的第三方評估，不僅要評估識別準確率，更要評估在不同人群（按種族、性別等劃分）中的公平性、誤報率和漏報率，并公開展