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大數據警務的崛起:監控、族群和警務執法未來趨勢 版權信息
- ISBN：9787513089463
- 條形碼：9787513089463 ; 978-7-5130-8946-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據警務的崛起:監控、族群和警務執法未來趨勢 內容簡介
《大數據警務的崛起》一書于2017年由美國紐約大學出版社出版，是在數據警務方興未艾之際撰寫的著作。隨著技術的革新，社會的進步，警務執法面臨一系列新的挑戰。作者指出大數據技術和預測分析將徹底革新警務執法。作者試圖闡明大數據警務產生的“黑色數據”，還探討了大數據警務如何影響“警務執法對象”“警務執法地點”“警務執法時機”以及“警務執法手段”。新技術可能會影響警務的各個方面，研究由此產生的混亂，并提供了評估未來監控技術的理論框架。大數據警務革命已經到來。
這項創新的獨特見解在于，數據驅動的預測技術可以識別和預測未來的風險。新技術為偵查和監控提供了新的機遇，技術環境提供了豐富的可能性，但也伴隨著各種風險。本書試圖就這些創新發展展開討論，希望通過揭示和解釋數據驅動的警務的扭曲效應，社會可以為大數據未來的發展做好規劃。
大數據警務的崛起:監控、族群和警務執法未來趨勢 目錄
導論大數據警務
**章大數據的警惕之眼：數據監控的興起
**節數據痕跡
第二節什么是大數據
第三節大數據來源于何處
第四節誰擁有大數據
第五節永久性數字記錄
第六節大數據工具
第二章數據是新風尚：數據驅動警務的誘惑
**節警務黑暗時代
第二節爭議的焦點
第三節藍領警察生活遭遇的困苦
第四節以創新應對危機
第五節轉變思維方式
第三章警務執法的對象：基于人的預測性目標定位
**節暴力病毒
第二節重點威懾
第三節“熱點名單”
第四節數學與謀殺
第五節鎖定“壞蛋”
第六節預測目標理論
第七節誰會被鎖定為目標
第八節大數據“熱點名單”
第九節大數據嫌疑
第十節大數據如何改變偵查對象
第四章警務執法的地點：基于場所的預測性警務
**節可能發生謀殺案的陰霾
第二節計算機生成的預感
第三節地震預測算法
第四節風險地形建模
第五節預測性警務有用嗎
第六節數據問題
第七節預測性警務是否具有族群歧視性
第八節憲法問題
第九節大數據如何改變警務地點
第五章警務執法的時段：實時監控和偵查
**節小心你的危險系數
第二節實時區域感知系統
第三節追蹤汽車、人臉和空間
第四節實時偵查
第五節族群數據
第六節虛幻的信賴
第七節時間刻錄機問題
第八節大數據如何影響警務執法的時段
第六章 警務執法的手段：數據挖掘的數字工具箱
**節循環網絡
第二節手機號碼的汪洋大海
第三節元數據
第四節挖掘社交媒體數據
第五節數據挖掘
第六節算法調查可信嗎
第七節大數據帶有族群主義色彩嗎
第八節或然性懷疑
第九節大數據如何影響警務執法方式
第七章黑色數據：族群，透明度和法律的扭曲
**節望盡黑暗
第二節黑色數據和族群
第三節黑色數據和透明度
第四節黑色數據和法律
第五節克服黑色數據
第八章藍色數據：警務數據
**節藍色風險
第二節犯罪全景地圖
第三節風險風向標
第四節數據挖掘警務實踐
第五節警務感知系統
第六節社區數據采集
第七節藍色數據系統
第八節藍色數據的未來
第九章顯性數據：風險和補救措施
**節看清風險
第二節顯性數據和地點
第三節顯性數據和模式
第四節顯性數據和人員
第十章無數據：填補數據漏洞
**節數據漏洞
第二節無價值數據
第三節豐富的數據與糟糕的數據
第四節代價高昂的數據采集
第五節隱私恐懼
結語未盡之路
**節風險：你能識別出你利用大數據技術所要解決的
風險嗎
第二節輸入：你能捍衛系統的數據輸入
（數據的準確性、方法的合理性）嗎
第三節輸出：你能捍衛系統的數據輸出
（它們將如何影響警務實踐和社區關系）嗎
第四節測試：你能測試這項技術
（提供問責制和某種程度的透明度）嗎
第五節自主性：警察運用該項技術是否尊重它所影響的
人的自主性
參考文獻
索引
**章大數據的警惕之眼：數據監控的興起
**節數據痕跡
第二節什么是大數據
第三節大數據來源于何處
第四節誰擁有大數據
第五節永久性數字記錄
第六節大數據工具
第二章數據是新風尚：數據驅動警務的誘惑
**節警務黑暗時代
第二節爭議的焦點
第三節藍領警察生活遭遇的困苦
第四節以創新應對危機
第五節轉變思維方式
第三章警務執法的對象：基于人的預測性目標定位
**節暴力病毒
第二節重點威懾
第三節“熱點名單”
第四節數學與謀殺
第五節鎖定“壞蛋”
第六節預測目標理論
第七節誰會被鎖定為目標
第八節大數據“熱點名單”
第九節大數據嫌疑
第十節大數據如何改變偵查對象
第四章警務執法的地點：基于場所的預測性警務
**節可能發生謀殺案的陰霾
第二節計算機生成的預感
第三節地震預測算法
第四節風險地形建模
第五節預測性警務有用嗎
第六節數據問題
第七節預測性警務是否具有族群歧視性
第八節憲法問題
第九節大數據如何改變警務地點
第五章警務執法的時段：實時監控和偵查
**節小心你的危險系數
第二節實時區域感知系統
第三節追蹤汽車、人臉和空間
第四節實時偵查
第五節族群數據
第六節虛幻的信賴
第七節時間刻錄機問題
第八節大數據如何影響警務執法的時段
第六章 警務執法的手段：數據挖掘的數字工具箱
**節循環網絡
第二節手機號碼的汪洋大海
第三節元數據
第四節挖掘社交媒體數據
第五節數據挖掘
第六節算法調查可信嗎
第七節大數據帶有族群主義色彩嗎
第八節或然性懷疑
第九節大數據如何影響警務執法方式
第七章黑色數據：族群，透明度和法律的扭曲
**節望盡黑暗
第二節黑色數據和族群
第三節黑色數據和透明度
第四節黑色數據和法律
第五節克服黑色數據
第八章藍色數據：警務數據
**節藍色風險
第二節犯罪全景地圖
第三節風險風向標
第四節數據挖掘警務實踐
第五節警務感知系統
第六節社區數據采集
第七節藍色數據系統
第八節藍色數據的未來
第九章顯性數據：風險和補救措施
**節看清風險
第二節顯性數據和地點
第三節顯性數據和模式
第四節顯性數據和人員
第十章無數據：填補數據漏洞
**節數據漏洞
第二節無價值數據
第三節豐富的數據與糟糕的數據
第四節代價高昂的數據采集
第五節隱私恐懼
結語未盡之路
**節風險：你能識別出你利用大數據技術所要解決的
風險嗎
第二節輸入：你能捍衛系統的數據輸入
（數據的準確性、方法的合理性）嗎
第三節輸出：你能捍衛系統的數據輸出
（它們將如何影響警務實踐和社區關系）嗎
第四節測試：你能測試這項技術
（提供問責制和某種程度的透明度）嗎
第五節自主性：警察運用該項技術是否尊重它所影響的
人的自主性
參考文獻
索引
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大數據警務的崛起:監控、族群和警務執法未來趨勢 作者簡介
作者簡介
安德魯·古思里·弗格森是全美預測性警務、大數據監控和憲法第四修正案研究專家。他在哥倫比亞大學戴維·克拉克法學院教授刑法、刑事訴訟和證據學。他的學術觀點被媒體廣泛引用，他的文章頁刊登在許多頂級法律評論雜志上。
譯者簡介
謝全發，男，江蘇警官學院偵查系副教授，法學博士，劍橋大學訪問學者，長期從事經濟犯罪偵查專業的教學與科研工作。近年來先后參與完成國家社會科學基金項目5項、省部級項目2項，單獨主持司法部項目1項，主持并完成江蘇省政府法制辦公室、江蘇省公安廳、江蘇省教育廳等單位的廳級課題6 項，在《西北民族大學學報》《中國人民公安大學學報》等期刊公開發表 20 余篇論文，研究成果有較高的被引用率，并獲得江蘇驁官學院第十屆哲學社會科學優秀成果三等獎。
徐青，女，任職于江蘇警官學院教務處，國家精品開放課程“警務英語”教學團隊成員，長期從事大學英語、警務英語的教學與研究工作。參與編寫教材2部、譯著1部，參與各級教改和科研項目5項，獲院級教學成果獎二等獎2次。作者簡介
安德魯·古思里·弗格森是全美預測性警務、大數據監控和憲法第四修正案研究專家。他在哥倫比亞大學戴維·克拉克法學院教授刑法、刑事訴訟和證據學。他的學術觀點被媒體廣泛引用，他的文章頁刊登在許多頂級法律評論雜志上。
譯者簡介
謝全發，男，江蘇警官學院偵查系副教授，法學博士，劍橋大學訪問學者，長期從事經濟犯罪偵查專業的教學與科研工作。近年來先后參與完成國家社會科學基金項目5項、省部級項目2項，單獨主持司法部項目1項，主持并完成江蘇省政府法制辦公室、江蘇省公安廳、江蘇省教育廳等單位的廳級課題6 項，在《西北民族大學學報》《中國人民公安大學學報》等期刊公開發表 20 余篇論文，研究成果有較高的被引用率，并獲得江蘇驁官學院第十屆哲學社會科學優秀成果三等獎。
徐青，女，任職于江蘇警官學院教務處，國家精品開放課程“警務英語”教學團隊成員，長期從事大學英語、警務英語的教學與研究工作。參與編寫教材2部、譯著1部，參與各級教改和科研項目5項，獲院級教學成果獎二等獎2次。
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