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司法保護與刑事政策研究資料庫：回首頁

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法務部「以巨量資料分析觀點探討毒品施用者及暴力犯罪再犯因子及預測之應用」委託研究計畫

  • 發布日期：
  • 最後更新日期：111-07-27
  • 資料點閱次數：452

● 主管機關：法務部

● 執行機構：學會/協會{中華警政研究學會} 

● 研究期間：10604 ~ 10612

● 中文關鍵字：

毒品；暴力犯罪；巨量資料分析；多目標決策 

● 英文關鍵字：

Drug Abuser；Violent Crime；Big Data Analysis；Multiple Criteria Decision Making 

● 中文摘要：

本研究進行有關我國毒品施用者及暴力犯罪關連性之研究，透過國內外文獻及法務部之相關資料庫，以巨量資料(Big Data)分析及多目標決策(Multiple Criteria Decision Making, MCDM)等方法論等技術，尋找我國毒品施用者及暴力犯罪之再犯因子及高風險行為預測指標，其研究目的有下列三項：(一)蒐集彙整國內外有關毒品施用者及暴力犯罪關連性之巨量資料分析相關研究成果。(二)利用巨量資料分析技術，尋找我國毒品施用者及暴力犯罪之再犯因子及高風險行為預測指標。(三)就研究結果提出毒品施用者及暴力犯罪社區處遇政策，探討巨量資料分析在加強犯罪預防之可能性與應用，並就相應法規的配套法制提供建議，協助有關人員建立決策分析支援模式，發揮犯罪風險管理效能。 本研究除利用巨量資料分析技術外，特別導入「多目標決策」專家分析方法論，採用Herrera-Viedma學者所提出之CFPR方法進行分析，以了解各暴力再犯因子構面與指標間之相對重要性，探討毒品犯暴力再犯因子，經由相關文獻整理，得到四大構面(個人基本特性、生活型態與風險環境、家庭/家族互動、生活情緒狀態/負面事件、偏差同儕/偏差家人)及十九項風險因子。並邀集多位對毒品及暴力犯罪防治、觀護制度與社區處遇、精神醫療、刑事法學、社會工作、公共行政、巨量資料分析等與本研究相關領域之學者專家，進行焦點團體座談及多目標決策專家偏好分析問卷調查，計算各構面與風險因子之權重，將由所權重之分數配比設計可操作性之量表，完成「毒品施用者暴力犯罪再犯風險衡量評估表」。本研究亦設計簡易操作之程式，以方便第一線「觀護人」進行毒品施用者暴力犯罪再犯風險衡量評估。 最後，本研究提出結論與相關政策建議，政策建議事項包含以下幾點：(一)以「治療」替代「刑罰」。(二)針對精神藥理性暴力犯罪者應施以醫療治療。(三)毒防中心個管師應該納為社區監控系統一員。(四)後門策略應該多多給予毒品犯存留社區的戒治機會。(五)長期建立巨量資料分析技術與掌握毒品施用者之動態趨勢。 

● 英文摘要：

The purpose of this study quantifies research on drug abusers, relate violent crimes, recidivism and predictors of high-risk behavior in drug users. This was accomplished with: 1.Review of literature articles and journal papers relating to drug abusers and violent crimes. 2.Big data analysis and Multiple Criteria Decision Making (MCDM) identifies recidivism factors and predictors of high-risk behaviors in drug abusers and violent crimes in Taiwan. The findings and results of this study, have resulted in recommendations for: 1.Policies for dealing with drug abusers and violent crime. 2.Provides advice on the corresponding laws and regulations supporting the legal system relative to drug offenses. 3.Establishment of a decision-analysis support model and effective criminal risk management. The Table of Determination Risk of Reoffending Violent Crimes by Drug Abusers is qualified by a number of scholars / experts in their different fields. They were invited to conduct surveys and calculate the weights of each elements and risk factors. The end results from the literature reviews and big data analysis annotates 19 risk factors spread within the following groups: 1.Individual characteristics, 2.Lifestyle and risk environment, 3.Family / family interaction, 4.Emotional state of life / negative events, 5.Biased peer / biased family members, In conclusion, this report results in recommendations for policies and system improvements as follows: 1.Augment “penalty” with “medical treatment” for people who commit violent crimes related to psychopharmacological behavior. Convicted drug offenders are better served staying in their communities while receiving medical treatment. 2.The Manager of the Drug Abuse Prevention Center should be invited to join the community monitoring system. 3.Implementation of a simple user-friendly operational menu software for probation and parole officers that facilitates measurement and assessment of recidivism risks. 

● 文章連結：

https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=12119448

● 資料來源：

GRB政府研究資訊系統

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