检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李晓东 徐前 LI Xiao-dong;XU Qian
机构地区:[1]中南财经政法大学刑事司法学院,湖北武汉430073
出 处:《中国刑警学院学报》2022年第4期65-75,共11页Journal of Criminal Investigation Police University of China
基 金:2022年度国家社科基金重大项目(编号:22ZDA120);2021年度教育部科技部司法鉴定技术应用与社会治理学科创新引智基地资助项目(编号:B20077)。
摘 要:大数据技术的应用极大地提升了侦查的效能,也为预测性侦查提供了技术支持。预测性侦查聚焦犯罪行为的预备阶段,其提出需基于刑事一体化的研究视角和证成路径,以避免侦查实践与制度的割裂。在政策依据上,预测性侦查契合国家治理思路和宽严相济的刑事政策。在程序法依据上,侦查启动应以发现犯罪行为作为标准,以避免侦查人员在立案初期便进行价值判断。在实体法依据上,风险刑法背景下刑法应适度扩大预备行为实行化的范围。在侦查本体论依据上,预测性侦查以大数据和人工智能为技术支撑,以犯罪预备行为识别为核心,以“数据收集—数据分析—犯罪行为识别—行为判定—启动侦查”为基本模式。对预测性侦查的法律控制,应从数据标准、数据边界、算法模型、适用范围等方面入手,实现预防打击犯罪与保障人权的平衡。
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