论大数据技术在监狱信息化管理中的应用

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录TOC\o"1-3"\h\u2781摘要 [5]REF_Ref26458\hRezaeibaghaF,MuY,HuangK,etal.SecureandEfficientDataAggregationforIoTMonitoringSystems[J].IEEEInternetofThingsJournal,2021,8(10):8056–8063.6REF_Ref26778\hBrindhaR,ThillaikarasiDrM.CrimeDataForecastingUsingMachineLearningandBigDataAnalytics[J].Webology,2021,18(SpecialIssue04):591–606.7REF_Ref27379\hClipperS,SelbyC.CrimePrediction/Forecasting[Z].Wiley,2021:458–462(2021–08–20).8REF_Ref28013\hParkJ-H,SeokH-J,KangP-G,etal.UtilizationofanInformationSystemfortheEfficientImplementationoftheIntegratedEnvironmentalPermitSysteminSouthKorea[J].Sustainability,2023,15(23):16512.9REF_Ref28924\hNakaneK.“PrisonLibraries”inJapan:TheCurrentSituationofAccesstoBooksandReadinginCorrectionalInstitutions[J].LibraryTrends,2011,59(3):446–459.。加利福尼亚州监狱管理局利用大数据平台，使数据完整性达98%以上；同时与科研团队合作，运用机器学习算法挖掘数据，精准预测违规行为REF_Ref196690854\r\hREF_Ref26458\hRezaeibaghaF,MuY,HuangK,etal.SecureandEfficientDataAggregationforIoTMonitoringSystems[J].IEEEInternetofThingsJournal,2021,8(10):8056–8063.6REF_Ref26778\hBrindhaR,ThillaikarasiDrM.CrimeDataForecastingUsingMachineLearningandBigDataAnalytics[J].Webology,2021,18(SpecialIssue04):591–606.7REF_Ref27379\hClipperS,SelbyC.CrimePrediction/Forecasting[Z].Wiley,2021:458–462(2021–08–20).8REF_Ref28013\hParkJ-H,SeokH-J,KangP-G,etal.UtilizationofanInformationSystemfortheEfficientImplementationoftheIntegratedEnvironmentalPermitSysteminSouthKorea[J].Sustainability,2023,15(23):16512.9REF_Ref28924\hNakaneK.“PrisonLibraries”inJapan:TheCurrentSituationofAccesstoBooksandReadinginCorrectionalInstitutions[J].LibraryTrends,2011,59(3):446–459.经由对国际经验的比较及借鉴，我们能够紧密联系自身的实际状况，摸索出契合我国监狱信息化管理的发展路径，持续增进管理的水平与效率。六结语（一）研究结论在针对大数据于监狱信息化管理中的应用展开深度探究后，获取了如下关键结论。大数据技术极大地促进了监狱信息化管理水平的提升，达成了数据的高效采集与整合，让监狱管理范畴内的各类信息得以全方位、精准地收集。例如，通过先进的数据采集手段，能够实时获取犯人日常活动的详细数据，包括行动轨迹、交流内容等。同时，数据分析与挖掘的功能助力监狱管理者深度洞悉犯人的行为模式以及心理状态，为量身定制个性化的改造方案给予了强有力的支撑。比如，依据对犯人过往行为数据的分析，能够精准判断其再犯罪的可能性，并据此制定针对性的改造计划。此外，决策支持与智能预警系统的投入运用，切实增强了监狱管理的安全性与前瞻性，显著降低了潜在风险。在相关案例研究中，成功的案例充分彰显了大数据应用的积极成效，为其他监狱提供了极具参考价值的经验。比如某监狱借助大数据成功降低了犯人违规行为的发生率。与此同时，针对挑战应对案例展开的分析也为化解实际难题提供了有效思路。不过，此次研究存有一定的局限性，像数据的安全性和隐私保护尚需进一步强化，技术应用的成本相对较高等。展望未来，应当持续聚焦大数据技术的发展动态，持续优化其在监狱信息化管理中的应用，大力加强相关法律法规的制定与执行，以此保障数据使用的合法性与安全性，推动监狱信息化管理水准的持续攀升。（二）研究局限与未来展望在本研究里，尽管针对大数据于监狱信息化管理中的应用展开了深度探究，然而却存有特定的局限性。就研究数据的获取而言，或许存在一定的约束，未能将所有关联的监狱信息化管理场景尽数涵盖。并且，针对大数据技术在监狱特殊环境里的适应性以及安全性所做的评估，或许也并非全面。未来的研究能够从如下若干方面予以推进。其一，进一步延展数据的来源，从而能够更为全面地知悉监狱信息化管理的实际需求以及应用成效。例如，可以通过与更多地区的监狱合作，收集不同类型监狱的相关数据，或者引入第三方机构的专业数据采集服务，以丰富数据的多样性和全面性。其二，强化针对大数据技术在监狱安全保障层面的研究，切实保障技术的运用不会引发新的安全隐忧。比如，深入研究如何利用大数据技术加强监狱的网络安全防护，防止罪犯利用技术漏洞进行非法活动。其三，探寻大数据和其他新兴技术的融合，像是人工智能、区块链等等，为监狱信息化管理给予更为强劲的支撑。比如，研究如何借助人工智能的智能监控和预警功能，结合大数据的分析能力，提升监狱的安全管理水平。其四，进行跨区域、跨国别的比较研究，借鉴国际上先进的经验与做法，助推我国监狱信息化管理水平持续提升。总之，大数据在监狱信息化管理中的应用依旧具备广阔的发展空间，需要不间断的研究和实践来持续完善和优化。参考文献司法部.中华人民共和国司法部公告[N].法治日报,2022-01-12(002).孙宁莉.省级智慧监狱建设探析[D].吉林大学,2023./rmydb/202206/t20220606_385816.html尹华飞,杨龙胜,詹健勇.新时期广东监狱发展的几点启示[J].司法警官职业教育研究,2021,000(001):P.32-37.RezaeibaghaF,MuY,HuangK,etal.SecureandEfficientDataAggregationforIoTMonitoringSystems[J].IEEEInternetofThingsJournal,2021,8(10):8056–8063.BrindhaR,ThillaikarasiDrM.CrimeDataForecastingUsingMachineLearningandBigDataAnalytics[J].Webology,2021,18(SpecialIssue04):591–606.ClipperS,SelbyC.CrimePrediction/Forecasting[Z].Wiley,2021:458–462(2021–08–20).ParkJ-H,SeokH-J,KangP-G,etal.UtilizationofanInformationSystemfortheEfficientImplementationoftheIntegratedEnvironmentalPermitSysteminSouthKorea[J].