Understanding Crime Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Green, Simon/ Johnston, Helen/ Young, Peter/ Coleman, Clive/ Moynihan, Jenny

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:401.00 元

装帧:

isbn号码:9780335221790

丛书系列:

图书标签:

• 犯罪数据
• 数据分析
• 犯罪学
• 统计学
• 数据可视化
• R语言
• Python
• 社会科学
• 量化研究
• 犯罪预测

犯罪数据解读：洞察社会脉络与执法实践 图书名称： 犯罪数据解读 图书简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入、且极具实践指导意义的框架，用以理解、分析和解释复杂的犯罪统计数据。我们坚信，数据并非冰冷的数字，而是社会现实的深刻映射，是理解犯罪现象、评估执法效能、并制定有效公共安全政策的基石。本书从理论基础到实战应用，层层递进，确保读者不仅能“看到”数据，更能“读懂”数据背后的故事。 第一部分：犯罪数据的理论基石与采集机制 本部分首先奠定了理解犯罪数据的理论基础。我们探讨了犯罪学中关于“测量”的核心概念，区分了“报告犯罪”、“侦测犯罪”与“实际发生犯罪”之间的本质差异。 第一章：犯罪统计学的基本范式 本章深入剖析了当前主流犯罪数据来源的优势与局限性。我们详细考察了官方记录数据（如警方报告、司法统计）的系统性偏差，包括“黑暗数字”现象的成因与量化难度。同时，我们对受害人调查（Victimization Surveys）的抽样方法、回忆偏倚及其对数据可靠性的影响进行了细致的比较分析。本书强调，任何单一数据源都不足以描绘全貌，构建多维度的信息图景是科学分析的第一步。 第二章：数据采集的流程、标准化与挑战 我们详细描述了从一线接警、案件录入、到最终数据汇编的整个流程。重点讨论了数据标准化的重要性，例如国际刑警组织（Interpol）和各国国家级统计机构在统一分类标准上所做的努力与面临的文化差异挑战。此外，本章专门探讨了新兴数据源——如社交媒体监测、地理信息系统（GIS）数据——在犯罪分析中的潜力及其固有的隐私和验证问题。 第二部分：核心统计分析方法与可视化技术 本部分是全书的核心操作指南，聚焦于如何将原始数据转化为有洞察力的信息。我们摒弃了过于晦涩的数学推导，转而强调统计方法的实际应用场景。 第三章：描述性统计在犯罪分析中的应用 本章教授读者如何运用集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（标准差、四分位数）和频率分布来快速掌握犯罪模式。我们通过大量真实案例展示了如何通过时间序列分析（日、周、月、季节性变化）来识别犯罪活动的周期性，并利用地理分布图（热点地图）来定位高风险区域。重点讲解了如何有效利用比率和百分比来消除人口基数差异，从而进行跨区域或跨时间点的公平比较。 第四章：推断性统计与模式识别 本章进入更深入的分析层面，介绍如何利用推断性统计来检验假设。我们详细介绍了回归分析（线性回归与逻辑回归）在预测犯罪率变化因素中的作用，例如，如何量化失业率、特定社会福利政策对入室盗窃率的边际影响。此外，我们探讨了时间序列分解技术，以区分趋势、周期和随机波动，这对于评估长期公共安全干预措施的有效性至关重要。 第五章：数据可视化：从图表到叙事 优秀的数据分析必须配以清晰的呈现。本章重点指导读者如何选择最恰当的可视化工具。我们对比了条形图、散点图矩阵、网络图（用于分析犯罪团伙结构）以及地理空间热力图的优劣。关键在于，本章强调“叙事性可视化”——设计图表不仅要准确，更要能引导决策者关注关键的异常点和趋势转折。 第三部分：特定犯罪领域的深度数据剖析 本部分将理论与实践相结合，针对几类重大犯罪类型，展示如何运用前述工具进行专业化分析。 第六章：暴力犯罪的数据结构与风险因子 本章专注于谋杀、严重袭击等暴力犯罪的数据。我们分析了案件发生的时间、地点（如家庭、公共场所）与受害人/加害者特征之间的复杂关联。特别关注了“连环作案”和“帮派相关暴力”的数据识别技术，以及如何通过地理警务（CompStat模型）的数据驱动方法来指导警力部署。 第七章：财产犯罪与经济动机的量化 针对盗窃、抢劫、欺诈等经济驱动型犯罪，本章侧重于行为模式的分析。我们考察了目标选择（如技术普及对入店行窃的影响）、机会因素（如特定时间段内社区的人流量变化）以及跨国界犯罪的数据链条。书中详细介绍了“预防性分析”（Predictive Policing）在财产犯罪预防中的应用案例及其伦理考量。 第八章：新兴领域的犯罪数据挑战 随着社会变迁，犯罪的形态也在演化。本章探讨了网络犯罪（Cybercrime）数据的独特性——数据量巨大、管辖权复杂、以及数据留存的短暂性。同时，我们讨论了毒品犯罪与公共卫生数据的交叉分析，如何使用剂量反应数据来衡量缉毒行动对供应链的实际冲击，而非仅仅依赖逮捕数量。 第四部分：数据驱动的决策与伦理责任 数据的最终价值在于指导行动和政策制定。本部分聚焦于如何负责任地使用分析结果。 第九章：评估干预措施的有效性 本书详细讲解了评估工具，如“准实验设计”（Quasi-Experimental Designs），特别是断点回归（Regression Discontinuity）和倾向得分匹配（Propensity Score Matching），以科学地衡量特定警务干预（如增加巡逻、社区外展项目）对犯罪率的真实因果效应。我们强调了设置恰当的基线和对比组的重要性，以避免得出误导性的结论。 第十章：数据伦理、偏见与问责制 数据驱动的决策并非没有风险。本章对算法偏见（Algorithmic Bias）进行了深刻的反思，探讨了历史数据中的种族、社会经济地位偏见如何可能被编码进预测模型中，从而固化甚至加剧了执法不公。我们提出了“透明度”和“可解释性”的原则，指导分析师和政策制定者在利用强大分析工具的同时，必须坚守社会公平与个人权利的底线，确保数据分析是实现更安全、更公正社会的工具，而非限制自由的枷锁。 结论：迈向综合性犯罪信息系统 本书的结论部分总结了数据整合的未来方向，呼吁构建一个整合了警方、司法、卫生和社会服务数据的综合性信息平台，实现从被动响应到主动预防的范式转变。 本书特点： 强调批判性思维： 不仅教读者如何计算，更教导读者如何质疑数据的来源和潜在的谬误。 丰富的案例研究： 结合全球不同司法管辖区的真实案例，使抽象的统计方法具体化。 面向实务操作： 针对执法分析师、政策制定者、犯罪学学生和数据科学家设计，兼顾理论深度与操作可行性。

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