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| 內容簡介： |
《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。
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| 關於作者： |
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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| 目錄：
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导论大数据警务
第一章大数据的警惕之眼：数据监控的兴起
第一节数据痕迹
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
第一节警务黑暗时代
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
第一节暴力病毒
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
第一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
第一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
第一节循环网络
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
第一节望尽黑暗
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
第一节蓝色风险
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
第一节看清风险
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
第一节数据漏洞
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
第一节风险：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
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