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大数据警务的崛起:监控、族群和警务执法未来趋势 版权信息
- ISBN：9787513089463
- 条形码：9787513089463 ; 978-7-5130-8946-3
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
大数据警务的崛起:监控、族群和警务执法未来趋势 内容简介
《大数据警务的崛起》一书于2017年由美国纽约大学出版社出版，是在数据警务方兴未艾之际撰写的著作。随着技术的革新，社会的进步，警务执法面临一系列新的挑战。作者指出大数据技术和预测分析将彻底革新警务执法。作者试图阐明大数据警务产生的“黑色数据”，还探讨了大数据警务如何影响“警务执法对象”“警务执法地点”“警务执法时机”以及“警务执法手段”。新技术可能会影响警务的各个方面，研究由此产生的混乱，并提供了评估未来监控技术的理论框架。大数据警务革命已经到来。
这项创新的独特见解在于，数据驱动的预测技术可以识别和预测未来的风险。新技术为侦查和监控提供了新的机遇，技术环境提供了丰富的可能性，但也伴随着各种风险。本书试图就这些创新发展展开讨论，希望通过揭示和解释数据驱动的警务的扭曲效应，社会可以为大数据未来的发展做好规划。
大数据警务的崛起:监控、族群和警务执法未来趋势 目录
导论大数据警务
**章大数据的警惕之眼：数据监控的兴起
**节数据痕迹
第二节什么是大数据
第三节大数据来源于何处
第四节谁拥有大数据
第五节永久性数字记录
第六节大数据工具
第二章数据是新风尚：数据驱动警务的诱惑
**节警务黑暗时代
第二节争议的焦点
第三节蓝领警察生活遭遇的困苦
第四节以创新应对危机
第五节转变思维方式
第三章警务执法的对象：基于人的预测性目标定位
**节暴力病毒
第二节重点威慑
第三节“热点名单”
第四节数学与谋杀
第五节锁定“坏蛋”
第六节预测目标理论
第七节谁会被锁定为目标
第八节大数据“热点名单”
第九节大数据嫌疑
第十节大数据如何改变侦查对象
第四章警务执法的地点：基于场所的预测性警务
**节可能发生谋杀案的阴霾
第二节计算机生成的预感
第三节地震预测算法
第四节风险地形建模
第五节预测性警务有用吗
第六节数据问题
第七节预测性警务是否具有族群歧视性
第八节宪法问题
第九节大数据如何改变警务地点
第五章警务执法的时段：实时监控和侦查
**节小心你的危险系数
第二节实时区域感知系统
第三节追踪汽车、人脸和空间
第四节实时侦查
第五节族群数据
第六节虚幻的信赖
第七节时间刻录机问题
第八节大数据如何影响警务执法的时段
第六章 警务执法的手段：数据挖掘的数字工具箱
**节循环网络
第二节手机号码的汪洋大海
第三节元数据
第四节挖掘社交媒体数据
第五节数据挖掘
第六节算法调查可信吗
第七节大数据带有族群主义色彩吗
第八节或然性怀疑
第九节大数据如何影响警务执法方式
第七章黑色数据：族群，透明度和法律的扭曲
**节望尽黑暗
第二节黑色数据和族群
第三节黑色数据和透明度
第四节黑色数据和法律
第五节克服黑色数据
第八章蓝色数据：警务数据
**节蓝色风险
第二节犯罪全景地图
第三节风险风向标
第四节数据挖掘警务实践
第五节警务感知系统
第六节社区数据采集
第七节蓝色数据系统
第八节蓝色数据的未来
第九章显性数据：风险和补救措施
**节看清风险
第二节显性数据和地点
第三节显性数据和模式
第四节显性数据和人员
第十章无数据：填补数据漏洞
**节数据漏洞
第二节无价值数据
第三节丰富的数据与糟糕的数据
第四节代价高昂的数据采集
第五节隐私恐惧
结语未尽之路
**节风险：你能识别出你利用大数据技术所要解决的
风险吗
第二节输入：你能捍卫系统的数据输入
（数据的准确性、方法的合理性）吗
第三节输出：你能捍卫系统的数据输出
（它们将如何影响警务实践和社区关系）吗
第四节测试：你能测试这项技术
（提供问责制和某种程度的透明度）吗
第五节自主性：警察运用该项技术是否尊重它所影响的
人的自主性
参考文献
索引
**章大数据的警惕之眼：数据监控的兴起
**节数据痕迹
第二节什么是大数据
第三节大数据来源于何处
第四节谁拥有大数据
第五节永久性数字记录
第六节大数据工具
第二章数据是新风尚：数据驱动警务的诱惑
**节警务黑暗时代
第二节争议的焦点
第三节蓝领警察生活遭遇的困苦
第四节以创新应对危机
第五节转变思维方式
第三章警务执法的对象：基于人的预测性目标定位
**节暴力病毒
第二节重点威慑
第三节“热点名单”
第四节数学与谋杀
第五节锁定“坏蛋”
第六节预测目标理论
第七节谁会被锁定为目标
第八节大数据“热点名单”
第九节大数据嫌疑
第十节大数据如何改变侦查对象
第四章警务执法的地点：基于场所的预测性警务
**节可能发生谋杀案的阴霾
第二节计算机生成的预感
第三节地震预测算法
第四节风险地形建模
第五节预测性警务有用吗
第六节数据问题
第七节预测性警务是否具有族群歧视性
第八节宪法问题
第九节大数据如何改变警务地点
第五章警务执法的时段：实时监控和侦查
**节小心你的危险系数
第二节实时区域感知系统
第三节追踪汽车、人脸和空间
第四节实时侦查
第五节族群数据
第六节虚幻的信赖
第七节时间刻录机问题
第八节大数据如何影响警务执法的时段
第六章 警务执法的手段：数据挖掘的数字工具箱
**节循环网络
第二节手机号码的汪洋大海
第三节元数据
第四节挖掘社交媒体数据
第五节数据挖掘
第六节算法调查可信吗
第七节大数据带有族群主义色彩吗
第八节或然性怀疑
第九节大数据如何影响警务执法方式
第七章黑色数据：族群，透明度和法律的扭曲
**节望尽黑暗
第二节黑色数据和族群
第三节黑色数据和透明度
第四节黑色数据和法律
第五节克服黑色数据
第八章蓝色数据：警务数据
**节蓝色风险
第二节犯罪全景地图
第三节风险风向标
第四节数据挖掘警务实践
第五节警务感知系统
第六节社区数据采集
第七节蓝色数据系统
第八节蓝色数据的未来
第九章显性数据：风险和补救措施
**节看清风险
第二节显性数据和地点
第三节显性数据和模式
第四节显性数据和人员
第十章无数据：填补数据漏洞
**节数据漏洞
第二节无价值数据
第三节丰富的数据与糟糕的数据
第四节代价高昂的数据采集
第五节隐私恐惧
结语未尽之路
**节风险：你能识别出你利用大数据技术所要解决的
风险吗
第二节输入：你能捍卫系统的数据输入
（数据的准确性、方法的合理性）吗
第三节输出：你能捍卫系统的数据输出
（它们将如何影响警务实践和社区关系）吗
第四节测试：你能测试这项技术
（提供问责制和某种程度的透明度）吗
第五节自主性：警察运用该项技术是否尊重它所影响的
人的自主性
参考文献
索引
展开全部
大数据警务的崛起:监控、族群和警务执法未来趋势 作者简介
作者简介
安德鲁·古思里·弗格森是全美预测性警务、大数据监控和宪法第四修正案研究专家。他在哥伦比亚大学戴维·克拉克法学院教授刑法、刑事诉讼和证据学。他的学术观点被媒体广泛引用，他的文章页刊登在许多顶级法律评论杂志上。
译者简介
谢全发，男，江苏警官学院侦查系副教授，法学博士，剑桥大学访问学者，长期从事经济犯罪侦查专业的教学与科研工作。近年来先后参与完成国家社会科学基金项目5项、省部级项目2项，单独主持司法部项目1项，主持并完成江苏省政府法制办公室、江苏省公安厅、江苏省教育厅等单位的厅级课题6 项，在《西北民族大学学报》《中国人民公安大学学报》等期刊公开发表 20 余篇论文，研究成果有较高的被引用率，并获得江苏骜官学院第十届哲学社会科学优秀成果三等奖。
徐青，女，任职于江苏警官学院教务处，国家精品开放课程“警务英语”教学团队成员，长期从事大学英语、警务英语的教学与研究工作。参与编写教材2部、译著1部，参与各级教改和科研项目5项，获院级教学成果奖二等奖2次。作者简介
安德鲁·古思里·弗格森是全美预测性警务、大数据监控和宪法第四修正案研究专家。他在哥伦比亚大学戴维·克拉克法学院教授刑法、刑事诉讼和证据学。他的学术观点被媒体广泛引用，他的文章页刊登在许多顶级法律评论杂志上。
译者简介
谢全发，男，江苏警官学院侦查系副教授，法学博士，剑桥大学访问学者，长期从事经济犯罪侦查专业的教学与科研工作。近年来先后参与完成国家社会科学基金项目5项、省部级项目2项，单独主持司法部项目1项，主持并完成江苏省政府法制办公室、江苏省公安厅、江苏省教育厅等单位的厅级课题6 项，在《西北民族大学学报》《中国人民公安大学学报》等期刊公开发表 20 余篇论文，研究成果有较高的被引用率，并获得江苏骜官学院第十届哲学社会科学优秀成果三等奖。
徐青，女，任职于江苏警官学院教务处，国家精品开放课程“警务英语”教学团队成员，长期从事大学英语、警务英语的教学与研究工作。参与编写教材2部、译著1部，参与各级教改和科研项目5项，获院级教学成果奖二等奖2次。
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