文件名称：警务预测警务-研究论文
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更新时间：2024-06-09 00:54:38
论文研究
预测性治安正在席卷全国，许诺治安的圣杯–在犯罪发生之前就预防犯罪。 警察已经采用了预测分析和以数据为依据的指标，以改善执法策略，实践和策略。 预测性的“热点”成为警方加强监视的目标。 有针对性的“热门人物”成为犯罪嫌疑人。 在大城市和小城镇中，基于数据的预测会推动警察巡逻时间表。 风险评估算法针对可疑人员。 越来越多的数据收集推动了不断增长的反馈回路，从而需要更强大的数据处理系统。 所有这些预测性创新都有一个共同点：一种信念，即可以通过识别和分析犯罪模式和风险因素来理解犯罪。 可以隔离，分析和预测风险以阻止犯罪行为的见解催生了预测性警务公司新行业的创建。 小型初创企业和大型科技公司正在与城市签约以提供预测性服务。 用于研究犯罪，社交媒体模式和其他线索的新产品正在开发中。 联邦赠款正在资助试点项目。 城市在未经证实的预测软件上投资了数百万美元。 而且，在美国历史上的这一特殊时刻，人们对刑事司法系统中种族差异的认识日益提高，预测性警务已被提倡作为一种数据驱动的，种族中立的，客观的解决方案，以解决过去失败的警务政策。 预测策略引发了有关预测分析性质的深刻问题，所附文章是对预测策略的第一个持续的实践和理论批评。 朝精算司法迈进的过程中出现了数据收集，方法论，透明度，问责制，安全性，远景和实际实施等问题。 本文从已经解决了整个刑事司法系统风险评估兴起的学者的理论观点中汲取了丰富的经验，本文为警察提供了一个分析框架，不仅是预测性警务，而且还包括所有未来的预测性技术。