典型文献
基于社会宏观数据的犯罪预测模型构建
文献摘要：
犯罪数量的波动会受到各类宏观社会因素的复杂影响,科学化地预测犯罪变化规律对社会治理对策的制定具有重要先导性价值.文章研究基于宏观犯罪学理论与社会风险评估的六边弹性均衡模型,并择取2001年～2021年中国统计年鉴中的社会结构变量与犯罪率数据,利用风险均衡数学模型公式与格兰杰因果关系检验方法,构建我国犯罪趋势预测的六边弹性均衡模型.实验结果显示,教育程度、城市化率、人口流动性、人均GDP、性别结构、人口总数6组变量对我国犯罪率变化具有显著影响;2025年、2027年、2031年、2032年、2033年与2035年的犯罪率判定系数可能会突破犯罪率稳定警戒线.研究结论可为社会治理与决策部门提供大数据预测模式应用、疫情防控常态化背景下社会结构转型,以及网络领域犯罪治理等情境的系统化对策提供建议.
文献关键词：
犯罪趋势预测;六边弹性均衡模型;犯罪率判定系数;对策
中图分类号：
作者姓名：
许博洋;王大为;唐赫;金益锋
作者机构：
中国人民公安大学犯罪学学院,北京 100038;中国刑事警察学院侦查与反恐怖学院,沈阳 110035;公安部鉴定中心,北京 100038
文献出处：
引用格式：
[1]许博洋;王大为;唐赫;金益锋-.基于社会宏观数据的犯罪预测模型构建)[J].信息网络安全,2022(10):114-120
A类：
六边弹性均衡模型,犯罪趋势预测,犯罪率判定系数
B类：
宏观数据,犯罪预测模型,预测模型构建,罪数,社会因素,治理对策,先导性,犯罪学理论,社会风险,择取,统计年鉴,结构变量,利用风险,风险均衡,格兰杰因果关系检验,检验方法,城市化率,人口流动性,性别结构,人口总数,组变量,警戒线,大数据预测,预测模式,模式应用,疫情防控常态化背景,社会结构转型,网络领域,犯罪治理
AB值：
0.295381
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