2025年犯罪学试题及答案

2025年犯罪学试题及答案一、名词解释（每题5分，共25分）1.犯罪黑数：指实际发生但未被司法机关记录或察觉的犯罪数量。其产生原因包括被害人因恐惧、羞耻或对司法不信任而未报案，犯罪行为未被发现（如隐蔽性犯罪），以及司法机关受资源限制或统计标准差异导致的漏报。犯罪黑数的存在反映了官方犯罪统计的局限性，是衡量犯罪真实规模的重要参考指标。2.标签理论：由贝克尔等学者提出的犯罪学理论，核心观点是犯罪并非行为本身的固有属性，而是社会对特定行为“贴标签”的结果。当个体被社会（如警察、法院）定义为“越轨者”后，可能因标签的负面效应陷入“越轨生涯”，通过社会互动强化其越轨身份，最终导致更严重的犯罪行为。该理论强调社会反应对犯罪形成的塑造作用。3.犯罪被害人化：指个体从普通社会成员转变为犯罪被害人的动态过程。包括潜在被害性（个体因年龄、性别、职业等特征具有易被害倾向）、被害倾向性（因生活方式、行为模式增加被害风险）、被害实现（具体犯罪行为作用于个体）三个阶段。研究被害人化有助于识别高风险群体，针对性设计预防策略。4.理性选择理论：源自经济学“理性人”假设，认为犯罪行为是行为人在特定情境下权衡成本（刑罚、道德谴责）与收益（物质利益、心理满足）后的决策结果。该理论强调犯罪的情境性，主张通过增加犯罪成本（如提升破案率）、降低犯罪收益（如加强目标防护）来抑制犯罪选择。5.犯罪生态学派：以芝加哥学派为代表，运用生态学方法研究犯罪的空间分布规律。其核心观点是犯罪与城市空间结构（如“过渡区”“同心圆模型”）密切相关，贫困、人口流动、社区解体等生态因素会破坏社会控制，导致犯罪集中。该学派推动了犯罪地理学与环境犯罪学的发展。二、简答题（每题10分，共40分）1.简述社会控制理论的主要观点及其对犯罪预防的启示。社会控制理论由赫希提出，认为个体与社会的联结（依恋、承诺、参与、信念）是抑制犯罪的核心机制。当联结弱化时，个体缺乏对社会规范的认同，犯罪可能性增加。具体观点包括：（1）依恋：对家庭、学校等社会主体的情感联系越强，越不愿因犯罪破坏关系；（2）承诺：对学业、职业等长期目标的投入越高，越会避免犯罪带来的风险；（3）参与：参与合法社会活动（如社团、工作）占用时间，减少犯罪机会；（4）信念：认同社会道德与法律规范，形成内在约束。对犯罪预防的启示：（1）强化家庭功能，提升亲子互动质量（如家庭教育指导）；（2）优化学校环境，减少辍学率（如职业技能培训）；（3）扩大社区参与（如志愿服务），增强社会归属感；（4）加强道德教育，培育法律信仰（如普法宣传）。2.比较生物学派与社会学派犯罪原因理论的差异。（1）理论基础：生物学派以个体生理/心理特征为核心，认为犯罪由遗传、神经生物学因素（如染色体异常、脑功能障碍）决定；社会学派则强调社会结构、文化、互动等外部环境的影响。（2）研究方法：生物学派依赖医学检测（如基因测序、脑成像）、统计相关分析；社会学派采用问卷调查、参与观察、社会统计等方法，关注群体特征。（3）对犯罪的解释逻辑：生物学派认为犯罪是“个体缺陷”的结果（如“天生犯罪人”）；社会学派认为犯罪是“社会失范”的产物（如贫困导致资源争夺）。（4）政策指向：生物学派主张通过医学干预（如基因治疗）或隔离（如精神病院）预防犯罪；社会学派主张通过社会改革（如消除贫困、完善福利）减少犯罪诱因。3.分析网络犯罪的主要特征及其对传统犯罪学研究的挑战。主要特征：（1）虚拟性：犯罪行为依托网络空间，行为主体、对象、场所均可能虚化（如匿名账号、跨地域攻击）；（2）技术性：需借助计算机技术（如病毒编写、数据破解）实施，犯罪门槛与侦破难度同步提升；（3）广域性：突破物理空间限制，可同时侵害多国/多地区对象（如跨国网络诈骗）；（4）隐蔽性：犯罪痕迹易被删除，证据收集依赖电子数据（如IP日志、区块链记录）；（5）低成本高收益：犯罪工具（如钓鱼软件）可复制，收益（如虚拟货币盗窃）难以追踪。对传统犯罪学的挑战：（1）研究对象扩展：需从“现实人”转向“数字身份”，关注网络行为模式（如网络亚文化对犯罪的影响）；（2）理论适用性检验：传统理论（如社会控制理论）在虚拟空间的解释力下降（如网络匿名性弱化社会联结）；（3）数据获取难度：官方犯罪统计可能遗漏网络黑数（如未被发现的数据泄露），需依赖网络安全公司、平台的非官方数据；（4）预防策略创新：传统情境预防（如安装监控）需升级为技术防护（如加密算法、AI反诈），同时涉及隐私保护与安全的平衡。4.试述犯罪统计的主要方法及其局限性。主要方法：（1）官方统计：基于司法机关（警察、法院）的犯罪记录，如我国的《中国法律年鉴》数据；（2）被害人调查：通过问卷调查统计未被报案的犯罪（如全国性犯罪被害调查）；（3）自我报告调查：直接询问受访者的犯罪行为（如青少年犯罪自我报告）；（4）数据挖掘：利用大数据技术分析关联数据（如社交媒体异常言论、支付异常流水）。局限性：（1）官方统计的选择性：受立案标准（如“数额较大”的认定差异）、执法资源（如基层警力不足）影响，可能低估犯罪量；（2）被害人调查的主观性：受访者可能因记忆偏差、羞耻感隐瞒被害经历；（3）自我报告的可信度：犯罪人可能夸大或隐瞒行为（如青少年为“炫耀”虚报犯罪）；（4）数据挖掘的伦理风险：过度收集个人信息可能侵犯隐私，且算法偏见（如对特定群体的标签化）可能导致统计偏差。三、论述题（每题15分，共30分）1.结合当代中国犯罪现象的新变化，论述犯罪学研究范式转型的必要性与路径。当代中国犯罪现象的新变化包括：（1）犯罪类型升级：传统侵财犯罪（如盗窃）占比下降，新型犯罪（如网络诈骗、数据犯罪）激增；（2）犯罪主体多元化：老年人犯罪（如保健品诈骗）、未成年人恶性犯罪（如低龄暴力）、企业犯罪（如数据垄断）凸显；（3）犯罪手段智能化：AI换脸诈骗、区块链洗钱等技术手段突破传统犯罪模式；（4）犯罪危害扩散化：个人信息泄露可能引发连锁犯罪（如精准诈骗→非法催收→暴力伤害）。研究范式转型的必要性：（1）传统范式（如以“街头犯罪”为中心）无法解释技术驱动型犯罪的成因；（2）单一学科视角（如社会学）难以应对跨领域犯罪（如金融犯罪涉及法律、经济、技术）；（3）静态研究（如截面数据分析）无法捕捉犯罪的动态演变（如网络犯罪的“黑灰产链条”）。转型路径：（1）跨学科融合：引入计算机科学（如数据挖掘）、心理学（如行为经济学）、法学（如数字法学）等，构建“犯罪学+”研究框架；（2）动态研究方法：运用纵向追踪（如长期观察网络犯罪团伙演变）、模拟实验（如通过仿真模型测试犯罪预防策略效果）；（3）问题导向转向：从“解释犯罪”转向“解决犯罪”，加强与实务部门（如公安、网信办）的合作研究（如共同开发反诈模型）；（4）理论创新：基于中国实践提炼本土理论（如“数字社会控制理论”，探讨虚拟社区的规范形成机制）。2.以数据驱动警务为例，分析科技手段在犯罪预防中的应用价值与伦理风险。数据驱动警务（Data-DrivenPolicing）是利用大数据、AI等技术分析犯罪模式，实现精准预防的警务模式。其应用价值包括：（1）预测犯罪热点：通过历史犯罪数据（如时间、地点、类型）构建预测模型，指导警力部署（如在高发时段加强巡逻）；（2）识别高风险人群：分析关联数据（如前科记录、社交关系、异常行为），对潜在犯罪人提前干预（如心理辅导、就业支持）；（3）提升破案效率：通过视频监控智能分析（如人脸识别）、电子数据追踪（如IP定位）快速锁定嫌疑人；（4）优化资源配置：通过犯罪趋势预测调整警力、装备投入（如减少低发区域巡逻，增加网络安全部门编制）。伦理风险主要体现在：（1）隐私侵犯：犯罪预测可能过度收集个人信息（如健康数据、消费记录），甚至将“风险评估”异化为“有罪推定”；（2）算法偏见：训练数据若存在偏差（如历史数据中某群体犯罪率高），可能导致算法对该群体的系统性歧视（如过度监控）；（3）责任模糊：AI决策（如自动预警）的错误由谁承担？警察是否过度依赖技术而忽视人工判断？（4）社会信任受损：公众可能因“被监控感”降低对警务的信任，甚至引发“技术反恐”的反抗情绪。平衡路径：（1）立法规范：明确数据收集的范围、使用权限（如《个人信息保护法》在警务中的适用细则）；（2）算法透明：要求犯罪预测模型公开关键参数（如变量选择、权重计算），接受第三方审计；（3）人机协同：保留警察的最终决策权，避免技术替代人工判断；（4）公众参与：通过社区协商确定数据使用的边界（如是否允许收集未成年人社交数据），增强政策合法性。四、案例分析题（25分）案例背景：2024年，某市发生“AI换脸诈骗”系列案件。犯罪团伙通过非法获取被害人身份证、照片等信息，利用AI换脸技术伪造其亲属（如子女）视频，以“突发疾病需紧急转账”为由，诱导被害人向指定账户汇款。截至案发，该团伙已作案58起，涉案金额超1200万元。调查显示，被害人多为50岁以上中老年人，部分曾接到银行风险提示但仍未识破骗局；团伙成员包括技术开发（负责AI模型训练）、信息贩子（非法获取公民信息）、洗钱人员（通过虚拟货币转移资金），形成“技术-信息-变现”黑灰产链条。问题：结合犯罪学相关理论（至少2种），分析该案件的成因，并提出针对性防控建议。答案要点：成因分析：（1）社会学习理论（班杜拉）：犯罪团伙的“分工合作”是通过社会互动学习的结果。技术开发人员可能从网络黑产论坛习得AI换脸技术，信息贩子通过地下市场学习非法获取信息的手段（如撞库攻击），洗钱人员则模仿他人使用虚拟货币规避监管的方法。这种“犯罪亚文化”的传播强化了团伙的犯罪能力。（2）情境犯罪预防理论（科恩、费尔森）：案件的发生与“合适目标”（中老年人群体防骗意识较弱）、“缺乏保护者”（子女不在身边，银行提示未被充分重视）、“有能力的犯罪人”（掌握AI技术的团伙）三要素同时存在有关。中老年被害人因数字素养不足（如不熟悉AI技术）成为“合适目标”，家庭监护缺失（子女外地工作）导致“保护者缺位”，而团伙的技术能力则使其成为“有能力的犯罪人”。（3）犯罪经济学理论（贝克尔）：团伙选择AI换脸诈骗是成本-收益权衡的结果。技术工具（如开源AI模型）获取成本低，犯罪收益（单笔数万元）高，且司法机关对新型犯罪的侦查经验不足（破案率低），导致犯罪“净收益”远高于风险，刺激了犯罪动机。防控建议：（1）针对犯罪亚文化：加强网络空间治理，清理黑产论坛、技术教程（如通过平台算法屏蔽“AI换脸教程”关键词）；对技术从业者开展伦理培训（如强调AI技术的合法使用边界）。（2）优化情境预防：提升目标防护：针对中老年群体开展“AI诈骗识别”专项宣传（如社区讲座、短视频科普），推广“一键报警”功能（如手机内置反诈按钮）；强化保护者角色：推动银行与社区联动（如对50岁以上客户转账时自动触发人工复核），鼓励子女定期与父母沟通防骗知识；抑制犯罪人能力：加强AI技术监