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探勘暗黑脈動，犯罪步步設「防」

103/07/01 9434

盧亭榕｜國立東華大學社會學系

人們對於犯罪事件的處理認知，大多著重於警察機關在案發後，進行一連串偵查、搜證、逮捕、起訴的過程，企圖藉由事後的亡羊補牢，將傷害降至最低。然而，隨著科技進步與犯罪防治思維的轉變，以往被動地打擊犯罪，在高科技的支援下，不但可以主動預測犯罪，進一步加以防治。

科技辦案新紀元 預防犯罪有一套

常見的犯罪預測，通常使用歸納分析來統計資料，將各種刑案分門別類，並根據不同的犯罪行為，進行防範佈署；或利用圖釘與地圖記錄犯罪事件，以瞭解哪裡是高風險的犯罪地區。隨著資訊科技日益進步，警務單位可以透過資訊整合，分析過往的犯罪事件，從中獲得有用的情資，集中聚焦防治範圍，以達到「對症下藥」的效果。

長久建置的犯罪事件資料庫已累積龐大資料，要在其中進行搜尋、歸納與分析並不容易。資料庫探勘(Data Mining)是一種資訊管理技術，將資料清理、整合、變換和規約的過程，挖掘出部分關聯的模式，即可做為執法單位偵防與預測犯罪的依據。進一步來說，資料庫探勘是指利用統計、人工智慧(AI)或其他分析技術，包括鏈結分析(Association Rule Analysis)、分類分析(Classification Analysis)、群集分析(Clustering Analysis)、次序樣式相關分析(Sequential Pattern Analysis)、預測分析(Forecasting Analysis)等，在大型資料庫尋找被忽略掉的資料，挖掘有意義的數據，知悉這些數據所隱藏的關係與規則，提供決策者進行評估與擬定策略。

我國的刑事警察局，整合來自警政署、法務部及司法院等的犯罪資料，建置一個共有五億多筆記錄的「刑案知識庫」，在2003年初正式啟用。透過資料庫探勘的犯罪預測，將與犯罪事件相關的數據資料歸類分析，找出一套規則模式，使之成為預防犯罪的依據。

透過刑案知識庫的群集分析，將具代表性的犯罪類型集合成偵查專案；運用全文檢索技術，比對資料中的特徵、關聯性，分析犯罪手法、工具、時間、地點，加以模擬歹徒的犯罪模式與慣性；此外，可以利用次序樣式相關分析，找出某地汽車竊盜率與時間變化的規律，得以發現竊案發生的高峰與低峰期，進而可以預測未來幾個月可能發生竊案的機率，以及哪些地點是最容易發生犯罪的熱點區域(Hotspot)、或是犯罪機率上升中的位置(Heating up)。

犯罪並不全然是隨機發生，也有可能是受到人們的行為與環境影響。透過資料庫探勘技術，探索犯罪發生的時空背景特性，整合歸納犯罪發生的高風險區域，有助於執法者預先防範，讓執法人員訂定相關配套措施，防範不法事件的發生，民眾也能藉此避開危險區域，以保障自身的安全。（本文由科技部補助｢犯罪問題新媒體科普傳播實作計畫｣執行團隊撰稿/2014/06）

責任編輯：王曉玲｜球崙教會青少年團契輔導
審校：呂傑華｜國立東華大學社會學系暨財經法律研究所

資料探勘(7) 犯罪(19) 預測犯罪(1)

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