阿摩線上測驗
15 在智慧警政概念中，資料數據扮演著重要角色。經由導向式資料、自動化資料及群眾外包資料的 分析後，建構新興的「智慧角色」。依據 Afzal 和 Panagiotopoulos（2020）的分類，下列有關數 據扮演智慧角色之敘述，何者最不適當？
(A)自動化張力監測
(B)犯罪感知
(C)犯罪構建
(D)犯罪預防
答案：登入後查看
統計： A(23), B(4), C(18), D(13), E(0) #3927949
統計： A(23), B(4), C(18), D(13), E(0) #3927949
詳解 (共 1 筆)
Vernon Xie
#7469070
依據學者 Afzal 與 Panagiotopoulos（2020/2024） 針對大數據與智慧警政（Data-Driven / Smart Policing）文獻之系統性回顧，大數據（含導向式資料、自動化資料與群眾外包資料）在警察機關中發展出以下幾種智慧角色/運作模式：
1.犯罪構建（Crime Construction）：利用數據進行熱點分析（Hotspot policing）、預測性犯罪地圖（Predictive mapping）與犯罪人輪廓劃分，重新構建並釐清犯罪空間與風險。
2.犯罪感知 / 犯罪感知覺（Crime Sensing）：利用大眾社群媒體、群眾外包與社區情資等遠端蒐集並感知當前正在發生或潛在的犯罪活動。
3.自動化張力監測 / 緊張狀態監測（Automated Tension Monitoring / Tension Modeling）：利用數據分析自動偵測社會情緒、社群衝突或可能激化為暴動的緊張狀態。
4.自動化監視（Automated Surveillance）：利用物聯網感測器、監視器影像分析等實施自動化監控。
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