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World File Search System预防犯罪
预测和预防犯罪
抽象的预测警务是指数据分析，人工智能和机器学习技术的应用，以预测潜在的犯罪活动。通过利用历史犯罪数据，人口统计信息和实时意见，预测警务旨在确定犯罪热点，有效地分配警察资源，并最终防止犯罪。这种技术驱动的方法在全球执法机构中寻求打击犯罪率上升的同时，同时最大程度地利用有限的资源，他们在全球范围内获得了关注。此摘要探讨了预测警务在预防犯罪方面的有效性，并应对其收益和挑战。在积极的一面，预测性警务表明，通过加强犯罪可能性高的官员的战略部署来降低犯罪率的承诺，从而导致更快的响应时间和犯罪事件的减少。但是，存在与数据模型，隐私问题以及边缘化社区过度过度积极性的偏见有关的问题。预测警务的有效性与数据输入的质量，算法的透明度以及围绕其实施的道德考虑密切相关。背景信息预测性警务是一种使用数据分析，统计算法和机器学习技术来预测犯罪活动并指导警察行动的执法策略。这种方法旨在通过预测可能发生犯罪的何时何地来增强预防犯罪，从而更具战略性的资源和干预工作。历史上下文的预测警务概念是从传统的犯罪分析技术演变而来的，该技术的重点是分析过去的犯罪数据以识别趋势和模式。随着技术和数据科学方面的进步，预测性警务变得更加复杂，利用复杂的算法和大型数据集来生成预测和建议。大数据的兴起，加上计算能力的改善，已大大扩大了预测性警务工具的范围和准确性。技术组件
通过环境设计预防犯罪
1。Automatic Teller Machines (ATMs) ....................................................... 45 2.Service stations ........................................................................................... 45 3.夜间娱乐区.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Public toilets ................................................................................................. 45 5.Skate park facilities ................................................................................... 45 6.Car parks ........................................................................................................ 45 7.Transport infrastructure ............................................................................ 46 8.照明设计和标牌...................................................................................................................................................................................... 46 9。Other domains ............................................................................................. 46
验证预防犯罪计划的例子
计划：这种多部门方法将公共部门机构与社区成员汇集在一起，以实施减少住宅入室盗窃的战略，重点是重复受害。在诊断出盗窃问题后，柯克霍尔特（Kirkholt）实施了情境预防措施，例如改善公共照明，目标硬化和拆除，以及创建积极且参与的社区观察计划。这些举措是通过提供工作计划，基于学校的预防犯罪计划，缓刑官员和法院的更好信息以及建立信用合作社来减少犯罪动机的倡议。尽管该计划非常成功，但以这种方法为仿真的程序在采取行动之前缺乏对问题的分析，因此取得了较少的成功。
南非负责任地使用人工智能预防犯罪
通信和信息技术的创新被认为是南非减少犯罪和暴力努力的积极发展，全国各地部署了“智能”闭路电视（CCTV）摄像机、随身摄像机（BWC）、自动车牌识别（ANPR）甚至空中无人机。1 与证人陈述或事件报告的不同（这些证人陈述或事件报告可能受到语言或文化障碍的影响，或受不可告人的动机和个人目的的影响），监视技术和人工智能（AI）生成的信息被广泛视为可靠的证据来源，有助于侦查、调查和预防犯罪。2 鉴于执法部门的资源严重受限，技术驱动的解决方案为南非警察局（SAPS）和大都会警察局（MPS）等国家机构提供了加强犯罪预防干预措施有效性的关键工具。
真正的公共安全：加州打击和预防犯罪的计划
● 打砸抢执法大队：纽森的计划包括一个永久性的打砸抢执法大队。该大队由加州公路巡警局运营，由执法车队组成，与当地执法部门合作，打击湾区、萨克拉门托、圣华金谷、洛杉矶和圣地亚哥地区的有组织的零售、汽车和铁路盗窃行为。
预测性警务：AI在预防犯罪中的作用
摘要：预测性警务，人工智能（AI）在执法部门中的新兴应用（AI）使用算法来分析大量数据集并预测犯罪活动。这种方法旨在增强资源分配，改善响应时间并最终阻止犯罪。然而，尽管预测性警务有望改变预防犯罪，但它也引起了人们对其有效性，潜在偏见和道德意义的重大关注。本研究研究了预测性警务算法的功能，重点是其数据驱动方法及其对历史犯罪数据的依赖。研究表明有关有效性的结果不同；尽管一些司法管辖区报告降低了犯罪率，但其他司法管辖区则强调了某些社区的准确性和过度警务问题。此外，这些算法通常反映出社会偏见，对边缘化群体的歧视永久性，并导致不成比例的监视。在执法中部署AI的道德意义值得关注，因为它们与公民自由，问责制和公众信任相交。本文提倡一种平衡的方法，该方法将透明度，社区参与度和监管监督纳入了预测性警务技术的部署。最终，必须谨慎地与AI的整合在执法中，以确保它是正义的工具，而不是偏见或不平等工具。关键词：预测性警务，人工智能，预防犯罪，算法偏见，道德含义，执法1.通过探索预测性警务算法对多方面的影响，本研究为预防犯罪的未来和在社会中负责使用AI的持续论述做出了贡献。简介1.1背景
财产犯罪威慑策略的功效和影响：定量分析
本研究评估了特立尼达（Bohol）的财产犯罪威慑政策的有效性和影响，该地区是一个农村地区，在该地区有效预防犯罪的犯罪区域取决于现有执法资源的最佳利用。该研究检查了财产犯罪率，警察的存在，社区监视计划，监视技术和环境设计方法。使用定量研究方法和一致的问卷，收集了120名受访者，包括居民，PNP官员和Barangay当局。使用描述性统计数据和皮尔逊相关性分析研究了威慑方法的感知功效与减少绝对犯罪的疗效之间的联系表明，结果表明，最有效的补救措施是更好的执法，警察的可见性和更多一流的街道照明。最有效的方法是社区参与预防犯罪，促进执法部门与社区之间的合作。威慑策略的感知功效及其对降低财产犯罪率的影响表现出显着的正相关（r = 0.8588）。研究表明，对农村地区财产犯罪的最成功反应是一个完整的，包括执法，社区参与和技术解决方案。建议包括改善警察巡逻，不断增长的邻里观察计划，现代化监视系统，从而促进预防犯罪教育。这些步骤保证了财产犯罪率的持续降低，并增强了特立尼达和博汉尔的当前预防犯罪机制。