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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳紀汎
論文名稱:大數據犯罪偵查規劃與執行應用之研究
論文名稱(外文):Research on Big Data in Criminal Investigation Planning and Execution
指導教授:廖有祿廖有祿引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:中央警察大學
系所名稱:刑事警察研究所
學門:軍警國防安全學門
學類:警政學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2018
畢業學年度:106
語文別:中文
論文頁數:129
中文關鍵詞:大數據犯罪偵查情資蒐集雲端運算開放資料
外文關鍵詞:big datacriminal investigationinformation collectioncloud computingopen data
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2012 年之後國際間普遍興起「大數據」(Big data)風潮,為因應新科技時代的來臨,大數據技術已被廣泛運用為治安治理的重要策略。各國大數據警政的應用範圍廣泛,分析技術亦長足進步。台灣在大數據警政的應用越趨成熟,在犯罪預防與犯罪偵查兩大面向皆有顯著成效,將其導入犯罪偵查領域結合傳統辦案技巧,更有效提升辦案效率及降低犯罪率。本研究將以大數據之應用為主軸,探討國內警政就犯罪偵查領域上如何利用大數據分析犯罪之現況,討論其在犯罪偵查實務之運用。
本研究以規劃設置大數據系統人員之理念為基礎,輔以實際應用大數據於犯罪偵查人員之執行應用,試圖分別從規劃設置人員及實務偵查人員的角度,了解我國偵查人員在運用大數據分析系統進行犯罪偵查與規劃人員設置理念的落差及實際運用時遭遇的問題與困難,從中回饋至規劃設置人員,期望能彙整出一套具系統性、效能性的大數據分析模式,以利偵查人員在運用大數據分析系統進行犯罪偵查時能更提升其效能。
研究發現,規劃設置大數據分析系統的理念主要為藉由資訊科技設備的輔助,透過各面向、多元化的資料蒐集、專業情資分析,做為治安機關偵防犯罪及預測犯罪之工具;實務偵查人員面對新興科技犯罪的瓶頸,亦須透過改變偵辦案件的思維與方式,應用大數據分析輔助偵辦,才能因應現今多變的犯罪手法及加快查緝犯嫌的速度。目前規劃設置與實務應用還處在磨合階段,壯大資料庫的資料量也還在努力中,未來須透過更多的單位做整合,規劃設置人員與實務應用執行人員亦須相互協調配合與修正,以發展出更加精準的資料分析系統。
After 2012, there is a general wave of "big data" in the international arena. In response to the advent of the new era of technology, big data technology has been widely used as an important strategy for public security. The application of big data policing in various countries is extensive, and analytical techniques are also making great progress. Taiwan's application in big data policing has become more and more mature, and it has achieved remarkable results in both crime prevention and crime investigation. It has been introduced into the field of crime investigation and combined with traditional techniques to improve the efficiency of case handling and reduce the crime rate. This study will use the application of big data as the main axis to explore how domestic police can use big data to analyze crimes and discuss its application in criminal investigation practice.
Based on the concept of planning and implementing big data system personnel, this study is supplemented by the practical application of big data to the execution of criminal investigators.It ryies to understand the use of big data analysis by investigators from the perspective of planners and practitioners. The goal is to bridge the gap between the concept of criminal investigation and planning personnel, and to solve the problems and difficulties encountered in the actual application. From the feedback to the planners, it is expected to collect a systematic and effective big data analysis model for the investigators.It is hoped to improve the performance of crime detection when using big data analysis system.
The study found that the concept of planning and implementing a big data analysis system is mainly through the aid of information technology equipment, diversified data collection,and professional information analysis, as a tool for police agencies to detect crimes and predict crimes. In the face of the bottleneck of emerging technology crimes, the investigators must also apply the big data analysis to assist the investigation by changing the thinking and methods of investigating cases, so as to adapt to the current changeable criminal methods and speed up the apprehension of suspects. At present, the planning and practical application are still in the adjustment phase. The amount of data in the database is still to be enhanced. In the future, more units must be integrated. The planning staff and the criminal investigator must coordinate adapt each other,in order to develop a more accurate data analysis system.
第一章 緒論 1
第一節 研究問題與背景 1
第二節 研究動機與目的 4
第三節 研究範圍與限制 6
第四節 名詞定義 7
第二章 文獻探討 9
第一節 大數據的基本概念 9
第二節 大數據在各國警政之應用 26
第三節 大數據在台灣警政之應用 32
第四節 大數據在未來警政之應用 37
第五節 文獻綜評 46
第三章 研究設計 48
第一節 研究架構與流程 48
第二節 研究方法 51
第三節 研究對象 53
第四節 研究工具 54
第五節 資料分析方法與信度、效度與檢核 56
第四章 資料分析 58
第一節 訪談資料分析 58
第二節 案例分析 84
第五章 結論與建議 104
第一節 研究發現 104
第二節 討論 117
第三節 建議 121
參考文獻 125
附錄一 訪談同意書 129
一、中文文獻
(一)書籍
1.王佳煌、潘中道等譯(2002),原著:W.Lawrence Neuman,當代社會研究法,學富文化。
2.王淑芬(2000),社會研究法,保成出版社。
3.吳芝儀、李奉儒譯(1999),質的評鑑與研究,桂冠出版社。
4.車品覺(2014),大數據的關鍵思考:行動×多螢×碎片化時代的商業智慧,天下雜誌出版。
5.林俊宏譯(2013),原著:Victor Mayer-Schönberger & Kenneth Cukier,大數據,遠見天下文化。
6.金瑞(2015),大數據時代的無限商機,柿籐出版社。
7.徐宗國譯(2000),質性研究概論,巨流出版社。
8.張兆端(2015),智慧公安—大數據時代的警務模式,中國人民公安大學。
9.張博文(2017),犯罪偵查學理論與實務,華泰文化。
10.葉乃嘉(2007),研究方法的第一本書,五南圖書出版社。
11.趙剛(2013),大數據:技術與應用實踐指南,電子工業出版社。
12.趙國棟、易歡歡、糜萬軍、鄂維南(2014),大數據時代,五南圖書。
13.潘淑滿(2000),質性研究:理論與應用,心理出版社。
14.鄧一多譯(2016),原著:城田真琴,數據中間商,北京聯合出版公司。
15.鄭江宇、曾瀚平(2017),指尖下的大數據,天下文化書坊。
16.鐘慧真、梁世英譯(2013),原著:城田真琴,大數據的獲利模式 圖解 案例 策略 實戰,經濟新潮。
(三)期刊
1.于施洋、王建冬、童楠楠(2016),大數據環境下的政府信息服務創新:研究現狀與發展對策,信息化研究第11期,頁26-32。
2.王金龍(2015),銘傳Moodle大數據分析與學生學習成效,評鑑雙月刊第56期,頁15-29。
3.王彬(2017),論基於大數據的犯罪偵查,犯罪研究,第2期,頁1-12。
4.甘炎民、郭士豪、黃冠豪、李承龍(2015),大數據系統分析運用在犯罪偵 查之研究,警察通識叢刊第5期,頁140-159。
5.官政哲(2012),21世紀警政新典範—智慧型警政,刑事雙月刊50期,頁44-51。
6.林子翔(20113),啟動新北智慧城打擊犯罪接軌國際—新北市政府與IBM「智慧城市大挑戰」專案啟動,警光雜誌第681期,頁6-12。
7.林少凡(2015),紐約市警察局運用科技打擊犯罪的現在與未來,刑事雙月刊65期,頁58-62。
8.林豐裕、李鎮宇、張佩嫈(2015),如何應用社群網路媒體於法醫死亡案件調查,刑事雙月刊69期,頁22-28。
9.張文貴(2013),積極面對大數據時代的變革趨勢,品質月刊第49卷第11期,頁7-11。
10.張承瑞、楊蕙瑜(2017),破窗不破社區警政新趨勢,刑事雙月刊第78期,頁30-36。
11.張家維(2015),淺談應用大數據分析於竊盜犯罪,刑事雙月刊69期,頁12-15。
12.許華孚、吳吉裕(2015),大數據發展趨勢以及在犯罪防治領域之應用,犯罪防治研究專刊第4期,頁2-19。
13.陳先慶、朱梅萍(2012),蛻變的犯罪偵查資料交換平臺,刑事雙月刊47期,頁10-16。
14.陳松春(2014),以智慧警政打造新北科技防衛城,警光雜誌693期,頁1-6。
15.陳啟清(2015),書評—面對巨量資料時代的海量思維:《大數據》,文官制度季刊第7卷第1期,頁95-99。
16.陳銘憲(2012),視覺化犯罪資料分析範例分享,刑事雙月刊51期,頁36-40。
17.陳耀宗(2012),紐約市警察局即時打擊犯罪中心,刑事雙月刊47期,頁48-52。
18.楊凱勝、陳俊呈(2012),刑事資訊系統再造整合分析犯罪情資,刑事雙月刊47期,頁28-34。
19.董家宏(2015),以大數據再造科技刑警,刑事雙月刊65期,頁4-8。
20.蔡明學、黃建翔(2015),大數據分析在我國教育發展應用上之探討,國家教育研究院教育脈動電子期刊第4期,頁1-8。
21.羅世傑(2012),建置「犯罪資料分析平臺」優化偵查資訊力,刑事雙月刊51期,頁4-10。
(四)論文集
1.王朝煌(2015),運用大數據輔助警政工作治理—大數據警政應用之探討,2015年警政治安策略研討會,頁17-33。
2.丘昌泰(2015),大數據:臺灣政府機關運作經驗的檢討,第11屆公共管理學術研討會,頁1-13。
3.申琛琛(2017),大數據分析在預防經濟犯罪中的運用,第12屆海峽兩岸暨香港、澳門警學研討會論文集,頁288-307。
4.江守寰(2015),「整合運用民間監視系統」共同維護社區治安之研究–以臺中市政府警察局為例,2015年警政治安策略研討會,頁102-123。
5.汪子錫(2017),大數據分析在治安治理的運用經驗與發展,第12屆海峽兩岸暨香港、澳門警學研討會論文集,頁570-580。
6.金城、蔣文榮(2017),大數據時代「預防警務」的概念、理論與實踐,第十二屆海峽兩岸暨香港、澳門警學研討會論文集,頁93-106。
7.范國勇、韋愛梅、王伯頎(2015),大數據運用在親密關係暴力犯罪防治分析之探討,法務部司法官學院,頁1-21。
8.徐志剛(2017),基於公安大數據建設發展禁毒大數據應用的思考,第12屆海峽兩岸暨香港、澳門警學研討會論文集,頁2-12。
9.張俊揚(2016),雲端影像系統協助犯罪偵查之應用,2016年警政治安策略研討會,頁1-25。
10.張黎、楊廣博(2017),大數據背景下毒情監測體系構建研究,第12屆海峽兩岸暨香港、澳門警學研討會論文集,頁194-211。
11.張躍進、呂金鈴(2017),警務發展戰略視角下推進警務大數據的實踐與思考,第12屆海峽兩岸暨香港、澳門警學研討會論文集,頁74-92。
12.陳偉基、陳思穎、盧愛健(2017),探討大數據分析於打擊跨境洗黑錢罪案上的具體運用,第12屆海峽兩岸暨香港、澳門警學研討會論文集,頁1076-1094。
13.黃建智(2016),雲端大數據與勤指通報聯絡行動化,警光雜誌714期,頁71-76。
14.楊漢鵬(2015),運用巨量資料輔助警政工作管理,2015年警政治案策略研討會,頁1-16。
15.廖美鈴(2015),巨量資料於警政治理之應用,2015年警政治安策略研討會,頁18-30。
16.劉邦乾、翁韡(2017),大數據應用於海域犯罪分析之研究,第12屆海峽兩岸暨香港、澳門警學研討會論文集,頁940-957。
17.蔡賢亮、鄭永雄、蔡佩君、周煜書(2008),關聯法則探勘演算法之研究與分析,2008資訊科技國際研討會論文集,頁1-19。
(五)學位論文
1.林品杉(2014),車輛識別應用於犯罪偵查之研究,中央警察大學資訊管理研究所碩士論文。
2.趙瑞升(2015),整合行動裝置資料分析應用於犯罪偵查之研究,中央警察大學資訊管理研究所碩士論文。
(五)網路資料
1.全球安防科技網,科技建警、偵防並重 警政署融入大數據分析,https://www.asmag.com.tw/showpost/10465.aspx,最後瀏覽日期:2107年8月27日。
2.自由時報電子報,整合交通、毒品大數據運用 警署開研討會,http://news.ltn.com.tw/news/politics/breakingnews/1732612,最後瀏覽日期:2017年9月19日。
3.經濟日報,台積提升良率「大數據」助陣,http://jimcloud.blogspot.tw/2014/11/blog-post_20.html,最後瀏覽日期:2017年9月19日。
4.中時電子報,警政署首創毒品資料庫 大數據反毒戰,http://www.chinatimes.com/realtimenews/20160617006536-260402,最後瀏覽日期:2017年9月21日。
5.張瑋倫(2016),犯罪能精準被預測 洛杉磯警局用大數據分析降低36%犯罪率,https://buzzorange.com/techorange/2016/09/21/use-data-analysis-predict-crime/,最後瀏覽日期:2017年9月22日。
6.SAS官方網站,活學活用關聯分析,http://www.sasresource.com/faq397.html,最後瀏覽日期:2017年9月24日。
7.大資料如何打造出犯罪預測App,iThome,http://www.ithome.com.tw/article/93226,最後瀏覽日期:2017年11月15日。
8.有這麼嚴重嘛?穿軍用夾克易吸毒,蘋果日報即時新聞,http://www.appledaily.com.tw/realtimenews/article/new/20140623/421303/,最後瀏覽日期:2017年11月15日。
9.「資安」是 Big Data 時代的大挑戰!專訪賽門鐵克總經理徐海國,http://wired.tw/posts/bdma_3_25_symantec,最後瀏覽日期:2017年12月1日。
10.拆解大數據開啟創業新商機,https://www.taipeiecon.taipei/article_cont.aspx?MmmID=1201&MSid=710374276057737734,最後瀏覽日期:2017年12月23日。
11.大數據對私隱的影響,香港個人資料私隱專員公署,https://www.pcpd.org.hk/tc_chi/news_events/commissioners_message/blog_28042015.html,最後瀏覽日期:2018年1月2日。
12.運用大資料提升職務犯罪偵查能力,http://newspaper.jcrb.com/html/2015-03/01/content_179824.htm,最後瀏覽日期:2018年2月1日。
三、英文文獻
1.Elizabeth E. Joh(2014), Policing by number: Big data and the fourth amendment, 89 Wash L. Rev35, pp.35-69.
2.Kate Crawford & Jason Schultz(2014), Big data and due process: Toward a framework to redress predictive privacy harms, 55 B.C.L. Rev93, pp.93-128.
3.No name(2014), Note on big data, crime and security: Civil liberties, data protection and privacy concerns , Statewatch,pp.1-6.
4.Solon Barocas & Andrew D. Selbst (2016), Big data's disparate impact, 104 CALIF. L. REV. pp.671-732.
5.Walter L. Perry, Brian McInnis, Carter C. Price,SusanC. Smith, John S. Hollywood(2013), Predictive policing: The role of crime forecasting in law enforcement Operations, RAND, pp.1-141.
6.Yotaro Okazaki(2017), Implications of big data for customs : How it can support risk management capabilities, WCO Research Paper No. 39,pp.1-24.
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