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中国犯罪学学会2017年年会综述

时间:2018-05-14   来源:  责任编辑:fml

  日前,由中国犯罪学学会主办、成都市中级法院承办、成都市双流区法院协办的中国犯罪学学会第六届全国会员代表大会暨第二十六届学术研讨会在四川省成都市召开。与会专家学者围绕“大数据时代下的犯罪防控”主题,对“大数据与犯罪防控基本理论”“大数据与网络犯罪防控”“大数据与暴恐犯罪防控”“大数据与金融犯罪防控”和“大数据与腐败犯罪防控”五个分议题进行了深入研讨。

    大数据与犯罪防控基本理论

  大数据肇始于西方,在我国得到快速发展,已经上升到国家战略层面,与人们生活息息相关。与此同时,大数据也带来社会治理和犯罪防控的深刻转型。

  中国人民大学法学院教授刘品新认为,在大数据时代,社会治理应该由打击转向预防,由基于经验治理转向数据治理,由政府主动进行的大数据治理走向平台共治。同时,法治建设应该由经验思维转向数据思维,由物理空间的法治建设转向数据空间的法治建设。

  大数据时代也必将引起我国犯罪学研究范式的变革,湖南大学犯罪学研究所所长王燕飞认为,这种变革体现在传统犯罪观变为犯罪的全球化观、犯罪的法治观和犯罪的国家安全观,大数据时代我国犯罪学学科体系要确立“科学理论”核心地位,我国犯罪学需要从威权犯罪学向大众犯罪学转变,犯罪学研究模式应该实现“刑事一体化”与西式研究模式的有机结合,共同和谐发展。

  浙江省金华市人民警察学校教授傅跃建认为,关于大数据背景下犯罪预防体系的构建,不仅要运用互联网、云技术、信息技术、系统技术等编制“天网”,还要同时结合传统群防群治为根基的草根“地网”,统筹推进。

  在普遍看好大数据推动犯罪学研究创新发展的同时,中南财经政法大学刑事司法学院教授王良顺则认为,应该平衡犯罪大数据的利用与公民的通讯自由、隐私权的保护,并通过将犯罪大数据的利用纳入到技术侦查措施的范围内加以规制来实现这种平衡。苏州大学王健法学院教授李晓明也认为,大数据是一把双刃剑。大数据能够给我们的生活、工作以及管理带来方便,提高办案效率以及提升办案质量。但是同时必须清醒地认识到大数据可能引发的危险与侵权。上海政法学院刑事司法学院教授贾洛川也认为,在运用大数据进行监狱防控时,不能过于依赖数据、信息,而忽视与罪犯进行交流和沟通,应该实现“人”“机”结合,升级监狱防控。因此,必须解决好大数据的运用与规制问题。

  大数据与网络犯罪防控

  大数据时代背景下,网络犯罪频发,犯罪种类复杂,以网络诈骗犯罪、网络平台犯罪等为代表的犯罪类型较为集中。如何运用大数据进行网络犯罪防控成为新时期犯罪学研究的一项重要课题。

  武汉大学法学院教授皮勇通过对150份刑事判决书进行分析认为,由于网络交易平台汇聚了大量的个人信息,网络交易平台诈骗犯罪已成为目前严重的犯罪类型,并呈现出发案领域、地点相对集中,与社会的信息化程度高度相关,犯罪的门槛低、成本低等特点。而有效防控网络交易平台诈骗犯罪,应该抓住两个关键点:网络交易平台的管理和对个人数据进行保护。具体包括规范对网络交易平台的管理、提高网络交易平台诈骗犯罪的成本和完善对个人数据的获取、分析和保护制度等措施。

  关于网络运营商的刑事责任,河南警察学院教授王利宾认为,从法经济学的角度分析,大数据时代赋予网络运营商特殊责任,对网络运营商的监管不作为行为应该进行犯罪化处理,但是与此同时,也应恪守一些基本原则,如刑法谦抑、罪刑法定等基本原则。

  大数据与暴恐犯罪防控

  由于大数据的开放性,大数据也被一些暴恐犯罪分子运用于犯罪之中,如何应对大数据给暴恐犯罪防控带来的挑战,成为当前暴恐犯罪防控中的一个重要议题。

  浙江大学光华法学院教授叶良芳认为,大数据环境下网络恐怖主义犯罪呈现出三个新特点:速度快,犯罪突发性强;范围广,无国界覆盖;主体散,“独狼”激增。同时,利用大数据进行网络恐怖主义犯罪防控面临着三方面挑战:数据开发性很高,能够轻易被恐怖分子利用;数据价值密度低,防控机构和恐怖分子之间的信息不对称;数据犯罪传播广泛,难以控制它的范围。当然,大数据也给恐怖主义犯罪防控带来了机遇:一是现有犯罪人员信息数据化,有助于评估恐怖主义分子再犯风险以及对刑满释放的恐怖分子进行后续跟踪测评等。二是网络恐怖主义犯罪要素程序化,可以科学提取犯罪要素,厘清网络恐怖主义犯罪的各个要素,设置警报系统。三是数据监管智能化,用现有犯罪信息库数据训练机器,使其获得智能,监控网络恐怖主义犯罪数据在互联网上的流动。

  对于恐怖主义犯罪的预防,江南社会学院马涛博士立足于犯罪地图理论,认为在大数据时代,可以将数据和地图相结合起来分析、预测、预防恐怖主义犯罪,实现恐怖主义犯罪分布可视化。

  大数据与金融犯罪防控

  在大数据时代,传统的金融犯罪与互联网耦合,催发出新的样态。互联网金融也凭借着自身方便、快捷的优势,被人们广泛接受。但与此同时,由于规范、制度、机制的缺失,导致该领域犯罪形势较为严峻,因此,如何构建相应的风险化解与防范机制迫在眉睫。

  沈阳工业大学文法学院教授孙文红从刑事一体化的角度,对于防控互联网金融领域的潜在风险及犯罪,提出了五种对策:健全法律规制体系、建立行之有效的监管机制、加大刑事司法惩治力度、加强社会舆论宣传和完善被害人救济途径。

  河南省检察院未成年人检察工作办公室副主任朱艳菊认为,大数据时代下非法集资犯罪防控可以从六个方面来进行:构建科学合理、运转有效的普惠金融体系;建立形式灵活、注重实效的宣传教育机制;完善金融领域法律制度建设;健全预防为主、打防结合的防控工作机制;抓好统筹协调、强化预警防范工作;引入“互联网+”的工作模式,实现金融犯罪防控全国一体化。

  大数据与腐败犯罪防控

  大数据为腐败犯罪防控带来了前所未有的发展机遇。

  北京大学法学院副教授江溯认为,大数据为腐败犯罪防控提供了数据基础,这个数据基础除了司法案例外,更重要的是犯罪学意义上的那些数据,包括身份信息、通讯信息、社交媒体、浏览网络、交通信息、消费信息、履职信息、财产状况、关系人等这些信息。这为运用实体识别、聚类分析、关联规则挖掘等相应的技术分析提供了素材,有利于实现对重点领域的重点人员进行防控,起到提前防止腐败犯罪的作用。

  成都市中级法院研究室综合科科长徐贵勇以大数据对贪污罪量刑均衡的验证作用为视角,选取2014年1月1日至2015年6月30日期间中国裁判文书网公布的贪污犯罪案件作为数据样本,经研究发现实践中存在轻罚与重罚的比重不均衡,同一量刑情节在定量上存在较大差异,“数额+量刑情节”与宣告刑不相适应,量刑引发上诉案件偏多,量刑情节认识不一致成为改判主因等五方面问题,其原因在于立法规定欠完善、贪污罪“情节”量刑规定不明、贪污罪量刑缺乏有效控辩对抗机制、重定罪轻量刑传统观念不当影响。因此,建议运用大数据对贪污罪量刑提供科学指导。

  清华大学法学院教授周光权认为,运用大数据指导量刑有其科学性,但需确保采集的数据具有相关性和客观性。在量刑方法论上,要把影响违法的情节和影响责任的情节区分清楚,而后才能决定量刑。

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