Applications of Geographical Offender Profiling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Canter, David (EDT)/ Youngs, Donna (EDT)

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:2008-4

价格:$ 78.54

装帧:

isbn号码:9780754627241

丛书系列:

图书标签:

• 犯罪地理学
• 犯罪分析
• 犯罪心理学
• 地理画像
• 行为分析
• 犯罪调查
• 地理信息系统
• 警务学
• 犯罪预防
• 空间分析

犯罪地理画像应用：超越空间与行为的深度剖析 本书旨在为犯罪地理画像领域的研究者、执法专业人员以及对复杂犯罪模式感兴趣的读者提供一个全面、前沿的理论框架与实践指南。不同于传统聚焦于犯罪地点或作案手法的刻板分析，本书深入探讨了如何将先进的空间统计学、行为科学与大数据技术相结合，构建出更为精准、富有洞察力的犯罪者空间行为模型。 本书的核心论点在于，任何犯罪行为的发生都不是孤立的随机事件，而是深深植根于犯罪者认知地图（Cognitive Maps）和日常活动模式（Activity Spaces）之中的系统性表达。因此，有效的地理画像需要超越简单的“热点分析”，转向理解犯罪者如何感知、选择和利用其环境。 第一部分：理论基石与方法论革新 本书首先梳理了犯罪地理画像的经典理论，包括环境犯罪学（Environmental Criminology）、日常活动理论（Routine Activity Theory）和犯罪机会理论（Crime Opportunity Theory），并重点引入了近年来兴起的行为地理学视角。 第一章：从空间热点到行为轨迹的范式转变 本章详细阐述了传统地理信息系统（GIS）在犯罪分析中的局限性，特别是其侧重于事后描述而非事前预测的弱点。我们提出，必须从“犯罪在哪里发生”转变为“犯罪者为什么选择在那里行动”。这要求我们整合更多非结构化数据，如社交网络连接、通勤时间、甚至手机信令数据（在合法合规框架内），以描绘出犯罪者的“潜在犯罪空间”（Latent Criminal Space）。我们将介绍如何利用空间自相关性（Spatial Autocorrelation）检验和空间回归模型来识别驱动犯罪行为的隐藏空间因素。 第二章：认知地图与目标选择机制 本章深入探讨了犯罪者内心的“世界观”如何影响其犯罪决策。犯罪者并非在随机的城市环境中寻找目标，而是依据他们习得的、存储在记忆中的空间信息进行选择。我们将引用心理学研究，讨论“可识别地标”（Recognizable Landmarks）、“路径”（Pathways）以及“边界”（Boundaries）如何共同构筑了犯罪者的认知地图。通过案例分析，我们将展示如何通过分析一系列犯罪现场的相对位置关系，反推出犯罪者可能居住或工作的“锚点”（Anchor Points）。 第三章：时间地理学的引入与多尺度分析 犯罪行为具有显著的时间维度。本章引入时间地理学（Time Geography）的概念，强调时间预算和社会约束如何限制了犯罪者可用的空间范围。我们提出了一种多尺度分析框架，区分了“微观尺度”（如目标选择的即时环境）与“宏观尺度”（如活动范围的长期限制）。读者将学习如何整合时间序列数据，构建出更精细的“时间-空间窗口”，从而显著提高画像的准确性。 第二部分：高级建模与技术应用 本部分侧重于介绍支撑现代地理画像的前沿计算技术和统计模型，强调其实际操作和结果解释。 第四章：基于机器学习的概率空间建模 本书详细介绍了如何利用机器学习算法（如随机森林、支持向量机、以及深度学习中的卷积神经网络CNN）来处理复杂的地理空间数据集。重点在于如何将非空间特征（如天气、经济指标、人口密度）与空间特征（如距离、密度、可达性）有效融合，构建出犯罪概率密度场（Crime Probability Density Fields）。本章提供了具体的模型训练、验证与调优的实践步骤。 第五章：网络分析与犯罪者连接性 现代犯罪往往涉及网络化组织或重复作案。本章将犯罪地理画像与网络科学（Network Science）相结合。我们探讨了如何将犯罪现场视为网络节点，并通过分析这些节点之间的空间连接（例如，最短路径、网络中心性）来识别“连接者”或“组织核心”。特别是对于连环犯罪的分析，网络结构能够揭示犯罪者在不同作案阶段间的空间转换策略。 第六章：面向未来的追踪：动态画像与行为预测 最先进的地理画像需要从静态分析转向动态预测。本章聚焦于动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Networks）和马尔可夫链模型（Markov Chains）在预测下一目标或逃逸路径上的应用。我们讨论了如何实时更新模型，以反映犯罪者对执法干预的适应性反应（即“空间逃逸”或“模式漂移”）。对于执法部门而言，这提供了从被动响应到主动干预的能力。 第三部分：实践、伦理与跨学科整合 本书的最后部分关注地理画像在现实世界中的应用障碍、伦理挑战以及与其他学科的交叉融合。 第七章：案例研究：从冷案到精准制导 本章通过深度剖析几个具有里程碑意义的（且已解密的）连环犯罪案件，展示了地理画像技术在识别隐藏的作案模式、确定嫌疑人居住地范围，以及最终协助破案中的决定性作用。案例分析将特别强调在数据稀疏（冷案）情况下，如何利用空间推理和领域知识来弥补数据不足。 第八章：伦理考量、偏差识别与透明度 地理画像工具的强大力量必须伴随着严格的伦理自律。本章严肃探讨了在模型中使用种族、收入或特定社区数据可能带来的系统性偏差（Systemic Bias）问题。我们强调了模型透明度（Model Explainability）的重要性，并提出了评估和减轻画像工具社会影响的框架，确保技术进步服务于真正的公共安全，而非加剧社会不平等。 第九章：整合：迈向跨部门的犯罪预测生态系统 本书总结了地理画像如何与其他警务职能（如社区警务、情报分析）无缝集成。我们展望了未来，一个整合了空间、行为、时间与情境数据的全景式犯罪预测生态系统，将如何重塑现代警务的反应模式。 结语： 《犯罪地理画像应用：超越空间与行为的深度剖析》不仅仅是一本技术手册，它更是一份对人类犯罪行为空间逻辑的系统性探索宣言。它要求从业者跳出二维地图的限制，进入犯罪者多维度的认知与行为世界，从而实现更具前瞻性、更少侵扰性的公共安全干预。本书将成为所有致力于提升犯罪分析精度与深度的专业人士必备的参考读物。

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