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在世界范围内，警察部门使用犯罪预测软件来预先预测并防止未来的罪行。预测性警务只是安全当局以及特殊的执法机构努力通过通过社会技术手段产生与未来相关的知识来使未来易于管理的众多方式之一。在进行预测性警务时，警察部门不仅会产生对未来的预期见解，而且会积极地塑造目前的介入。在本章中，我们将预测性警务分析为生产和塑造与犯罪相关的未来的社会技术过程。更确切地说，我们将预分法的警务分析为“翻译链”（Latour，1999：70）。这样做，我们追踪了犯罪预测的产生，从算法编程和数据输入到警察执行的数据：涉及许多认知翻译的过程 - 在不同的位置，但通常会及时接近。我们将预测性警务描述为一个由不同阶段组成的增量过程，专门针对基于德国的基于地方的犯罪预测软件。将这一过程作为“翻译链”，我们显示了一个较大的（认知）差距，该差距在预测过程的开始及其结束之间出现。在一个或多或少的无缝过程中，这一差距是由人类和非人类填补的，从相应警察总部的犯罪分析部门开始，并在预测的风险区域的街道上结束。我们收集了从11个警察部门，其中4个位于瑞士和7个在德国的定性数据。将预测性警务视为一系列翻译，使我们能够将其分析为一种富有成效的社会技术过程，该过程有时会以非线性方式进行。本章借鉴了一个有关我们在2017年至2018年间在德国和瑞士进行的犯罪预测软件实施和使用的研究项目。在数据收集时，所有部门都已经定期使用预测性警务工具，运行现场实验以确定是否使用和/或如何最好地实施此类工具，或者开发自己的工具。总共对警察主持人进行了62次半结构化访谈。这些官员从事各种角色，包括后台工作，
翻译算法链 - 预测策略和...
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