2025年大学犯罪学专业题库- 现代犯罪学的发展与趋势

2025年大学犯罪学专业题库——现代犯罪学的发展与趋势考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、名词解释（每题5分，共20分）1.风险社会2.算法偏见3.网络犯罪4.日常活动理论二、简答题（每题10分，共40分）1.简述理性选择理论的主要观点及其在解释网络诈骗犯罪时的适用性。2.比较社会控制理论与传统犯罪学理论在解释青少年犯罪问题上的异同。3.简述全球化对犯罪形态和犯罪治理带来的主要挑战。4.简述大数据技术在犯罪预防中的应用及其引发的伦理争议。三、论述题（每题20分，共40分）1.论述批判犯罪学对理解当代社会不平等与犯罪关系的贡献，并分析其局限性。2.分析人工智能技术的快速发展可能催生的新型犯罪问题，并探讨相应的社会治理策略。试卷答案一、名词解释1.风险社会:指在科技发展和社会变迁过程中，现代社会面临的不确定性、不可预测性以及各种潜在危害（风险）增多的社会状态。在这种社会中，潜在的灾难性事件（如技术事故、环境恶化）的威胁可能大于有形犯罪的威胁，风险的社会管理成为重要议题。解析思路：抓住核心概念“不确定性”、“潜在危害增多”以及“社会管理”。2.算法偏见:指在人工智能算法的设计、训练或应用过程中，由于数据偏差、算法设计缺陷或人为因素，导致算法在决策中系统性地对特定群体产生歧视性结果的现象。在犯罪学领域，这可能体现在预测性警务系统对特定社区或人群的过度监控。解析思路：强调“算法”、“系统性歧视”、“特定群体”。3.网络犯罪:指利用互联网或计算机技术实施的犯罪行为。其类型多样，包括网络诈骗、黑客攻击、传播计算机病毒、网络赌博、网络诽谤、侵犯网络知识产权、网络恐怖主义等。解析思路：突出“利用互联网/计算机技术”、“犯罪行为”，并列举或概括主要类型。4.日常活动理论:犯罪机会理论的一种，认为犯罪的发生是犯罪人、目标、情境以及第三方（如潜在的目击者）在特定时间和空间内相遇的结果。通过增加目标的可见性、易得性、价值，减少犯罪人遇到目标的几率，或增加第三方干预的可能性，可以有效减少犯罪机会。解析思路：抓住“犯罪发生是多重因素相遇”、“目标、情境、第三方”、“增加可见性/价值、减少相遇几率、增加干预”等关键点。二、简答题1.理性选择理论的主要观点:假设个体是理性的“计算者”，在权衡利弊（收益与成本）后，选择实施犯罪的可能性最高、预期收益最大的犯罪行为。犯罪决策过程类似于经济决策过程，受个人特征（如冲动性、自控力）、环境因素（如机会、障碍）和情境因素影响。在解释网络诈骗犯罪时，该理论认为诈骗者会评估实施诈骗的潜在收益（金钱数额、成功率）与潜在成本（被捕风险、惩罚严厉程度、心理负担），如果预期收益大于成本，则会选择实施。解析思路：阐述理性选择的核心假设（理性计算、权衡利弊），然后结合网络诈骗的特点，说明理论如何解释犯罪者的决策过程。2.社会控制理论与传统犯罪学理论的比较:传统犯罪学理论（如古典主义、实证主义）多侧重于解释犯罪原因（如缺乏恐惧、天生犯罪倾向），而社会控制理论（如赫胥的社会键理论）则侧重于解释为什么大多数人在社会化过程中能够遵守规范、不实施犯罪。社会控制理论认为，个体通过与他人建立联系（社会联结）、接受社会规范（内部化）、对违规行为感到恐惧（外部控制）以及投入社会活动（投入）而被纳入社会轨道，从而抑制犯罪冲动。与传统理论相比，它更关注社会结构、社会关系和个体与社会的互动如何影响行为，强调了社会纽带的重要性。解析思路：先点明两类理论的传统侧重，再阐述社会控制理论的核心观点（社会联结、规范内化等），最后进行对比，突出社会控制理论在解释“不犯罪”和关注社会结构方面的差异。3.全球化对犯罪形态和犯罪治理带来的挑战:对犯罪形态的影响：加速了犯罪的国际化和跨国化（如毒品走私、人口贩卖、网络犯罪），使得犯罪组织结构更复杂，犯罪行为和犯罪产物更容易跨国流动。催生了新的跨国犯罪类型（如网络犯罪、金融犯罪）。对犯罪治理的影响：削弱了国家主权，使得传统的国家中心治理模式面临挑战；跨国犯罪流动增加了国际警务合作和犯罪信息共享的难度；不同国家的法律体系和犯罪控制理念差异导致治理协调困难；全球化也可能加剧国内社会不平等，为国内犯罪（如贫困相关犯罪）埋下隐患。解析思路：分别从“犯罪形态”和“犯罪治理”两个维度展开，列举全球化带来的具体挑战，如跨国化、新犯罪类型、国际合作困难、国内不平等加剧等。4.大数据技术在犯罪预防中的应用及其引发的伦理争议:应用：大数据技术可以通过收集和分析海量的犯罪相关数据（如报案记录、社交媒体信息、监控视频、移动轨迹等），识别犯罪高发区域、时间和模式，预测犯罪热点，为警力部署和预防策略提供依据（预测性警务）；可用于分析犯罪网络，追踪犯罪嫌疑人；可用于风险评估，管理罪犯和性侵犯者。伦理争议：数据隐私侵犯风险，大量收集个人数据可能被滥用或泄露；算法偏见问题，基于历史数据训练的算法可能固化并放大现有的社会歧视；缺乏透明度和问责机制，算法决策过程不透明，难以申诉或挑战；可能导致过度监控和警务权力扩张，侵犯公民自由。解析思路：先描述大数据技术在犯罪预防中的具体应用场景（预测、分析、追踪等），然后重点阐述由此引发的四大类伦理争议（隐私、偏见、透明度、监控）。三、论述题1.批判犯罪学对理解当代社会不平等与犯罪关系的贡献与局限性:贡献：批判犯罪学（包括冲突理论、女权主义犯罪学、批判种族犯罪学等）揭示了犯罪和犯罪控制体系并非价值中立，而是深受社会权力结构、经济不平等、政治经济制度的影响。它强调犯罪定义本身就是社会建构的，不同社会群体在犯罪定义、犯罪指控、司法处理过程中受到的不公正待遇。它关注弱势群体（如贫困者、女性、少数族裔）如何被社会排斥、边缘化，并因此更容易被视为犯罪者或遭受更严厉的惩罚。它批判了看似中立的犯罪控制措施（如“零容忍”政策、监禁扩张）背后可能隐藏的阶级压迫、种族歧视或性别歧视。局限性：部分批判理论可能过于强调结构因素而忽视个体选择和责任；有时将所有犯罪都归咎于社会不平等，可能简化复杂的犯罪原因；对解决方案的探讨有时不够具体或缺乏可行性；可能被指责为“政治正确”或忽视实际犯罪受害者的问题。解析思路：先分点论述其核心贡献（揭示权力结构影响、犯罪定义不中立、关注弱势群体、批判控制措施的不公），再分点分析其局限性（忽视个体、简化原因、方案可行性、忽视受害者等），做到辩证分析。2.人工智能技术的快速发展可能催生的新型犯罪问题及社会治理策略:可能催生的犯罪问题：利用AI进行诈骗（如生成逼真虚假信息、模仿他人声音进行欺诈）；AI武器化（开发自主攻击性AI系统用于犯罪或恐怖活动）；深度伪造（Deepfake）技术用于制造虚假证据、诽谤或政治操纵；算法偏见导致的歧视性犯罪预防或司法决策（如对特定人群过度监控）；AI系统本身的安全漏洞被利用进行网络攻击；AI生成内容的版权和知识产权犯罪。社会治理策略：加强AI技术研发和应用的伦理规范与法律法规建设，明确AI犯罪的法律责任主体；提升数据安全和隐私保护水平，限制个人数据的过度收集和滥用；研发针对AI犯罪的检测、识别和防御技术；促进跨学科合作（技术、法律、社会科学），加强对AI社会影响的评估和预测；推动国际合作，共同应对AI带来的跨国犯罪挑战；加强公众教育，