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  • 犯罪时空预测
    贺日兴, 陆宇梅, 姜超, 邓悦, 李欣然, 时东
    地球信息科学学报. 2023, 25(4): 866-882. https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2023.220808

    基于地点的犯罪时空预测由于不直接涉及个人数据,且可与警务巡逻和精准化治安防控策略有机结合,现已成为预测性警务领域的研究热点和主要实践方向。本文对2013年以来国内外犯罪时空预测的最新进展进行综述,主要工作包括: ① 总结了该领域研究在文献数量快速增加、研究主题日益多元、主要研究群体分布相对集中等方面的总体特征; ② 梳理了犯罪时空预测的目标主体、时间尺度、空间尺度、模型方法、精度评价、实践效果评估六大基本要素的新变化、新指标或新进展; ③ 介绍了常用犯罪时空预测软件及各国预测性警务实践; ④ 探讨了在实践应用的各个阶段所面临的伦理问题及挑战,以及各界为规避此问题做出的尝试; ⑤ 展望了犯罪时空预测后续研究重点。本研究为犯罪时空预测领域勾勒出一个较为全面和清晰的轮廓,可为国内犯罪地理、智慧警务、警用地理信息系统(PGIS)等相关领域的研究者和从业人员提供有益参考。