应以数据为基础进行犯罪管理……东亚大学发布研究结果

Published 01 Aug.2023 15:47(KST)

Updated 06 Aug.2025 18:22(KST)

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东亚大学紧急应对技术政策研究中心将“釜山市16个区·郡地区特性对五大犯罪（杀人、抢劫、性犯罪、盗窃、暴力）发生影响的研究”结果发表在学术期刊《国政管理研究》上。

在本次研究中，东亚大学紧急应对技术政策研究中心以“2018年釜山市犯罪相关公共数据”为基础，分析了五大犯罪的发生件数。

该中心表示，由于各区·郡的犯罪发生原因组合存在差异，有必要按地区管理犯罪脆弱性。

本次研究是将紧急应对技术政策研究中心于2020年与《釜山日报》社会部共同策划并推进的“釜山五大犯罪报告——以各区/各管辖警署特点为中心”研讨会进一步发展为研究成果的产物。

具体来看，对釜山市五大犯罪发生产生影响的原因组合被归纳为4种。综合这4种原因组合可以看出，在监控程度（闭路电视数量与人口流动比例）较为松散、且类似商业区这样不特定多数人可以聚集的地区，犯罪更易频繁发生。

东亚大学紧急应对技术政策研究中心研究的“影响釜山五大犯罪发生的原因组合”。

影响五大犯罪发生的特征包括：“人均地区生产总值（GRDP）较高、闭路电视数量较少、人口流动比例较高且外国人比例较低的地区”，“人均GRDP较高、制造业比重较低、闭路电视数量较少但人口流动较大的地区”等。

此外，“地区内人口较多、商业区面积较大、人口流动频繁但闭路电视较少的地区”，“人均GRDP较高、收入不平等程度严重、商业区面积较大、人口流动频繁但闭路电视较少的地区”等也被证实会产生影响。

本次研究结果的意义在于提出了“有必要基于数据管理犯罪脆弱性”。

紧急应对技术政策研究中心所长 Lee Donggyu 表示：“实际上，美国圣克鲁斯市正在利用警方与大学共同开发的犯罪预测程序 PredPol，通过该程序的数据预测犯罪发生的时间和地点，并事先部署警力，从而预防犯罪发生。”

他接着称：“希望本次研究能有助于开展符合地区特性的智能治安行政。”

东亚大学紧急应对技术政策研究中心计划以本次研究结果为基础，探索将闭路电视运动感知技术与异常行为征兆进行机器学习的“犯罪预测技术”与“犯罪发生减少”之间因果关系的研究发展方案。

本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。