內文簡介
＜內容簡介＞

本書內容分成基礎理論、科技犯罪偵查、進階研究等三篇共十二章組成。基礎理論篇包括「社會網絡分析原理與方法」、「大數據警政應用之探討」及「資料檢索技術與警察應用」；科技犯罪偵查篇包括「電腦網路犯罪偵查與鑑識」、「數位鑑識概論」、「社群媒體犯罪與鑑識──以行動上網為例」、「刑案犯罪特徵之比較研究」及「電信詐欺犯罪智慧型防制技術之研究」；進階研究篇包括「大數據探勘應用於社會網絡分析之研究」、「刑案知識庫查詢推薦技術之研究」、「網格空間資料探勘應用於犯罪預測之研究」及「警政資訊系統分散式處理架構之研究」。本書篇章內容各自獨立，讀者可依自己的興趣進行閱讀。適合科技犯罪偵查、犯罪預測及警察資訊應用等相關領域的學生參考。

★目錄：

第一篇　基礎理論
第一章　社會網絡分析原理與方法
　第一節　緒論
　第二節　社會網絡
　第三節　社會網絡的表示方式
　第四節　社會網絡分析基本原理
　第五節　UCINET社會網絡分析
　第六節　結論
第二章　大數據警政應用之探討
　第一節　緒論
　第二節　大數據的潛在價值
　第三節　大數據的處理技術
　第四節　大數據運用步驟與方法
　第五節　大數據的警政應用
　第六節　我國警政大數據工作方向芻議
　第七節　結論
第三章　資料檢索技術與警察應用
　第一節　緒論
　第二節　資料檢索技術
　第三節　犯罪嫌疑犯資料之檢索
　第四節　資料檢索於警政文件管理之應用
　第五節　結論

第二篇　科技犯罪偵查
第四章　電腦網路犯罪偵查與鑑識
　第一節　緒論
　第二節　電腦網路犯罪與規範
　第三節　電腦網路犯罪偵查與鑑識
　第四節　結論
第五章　數位鑑識概論
　第一節　緒論
　第二節　數位證物與處理
　第三節　計算機系統數位證物蒐證方法
　第四節　網際網路數位證物的蒐集與追蹤
　第五節　結論
第六章　社群媒體犯罪與鑑識─以行動上網為例
　第一節　緒論
　第二節　社群媒體及其證據價值
　第三節　社群媒體鑑識範圍與規範
　第四節　社群媒體的鑑識方法
　第五節　結論
第七章　刑案犯罪特徵之比較研究
　第一節　緒論
　第二節　文獻探討
　第三節　搶奪與住宅竊盜犯罪特性之分析與比較
　第四節　結論
第八章　電信詐欺犯罪智慧型防制技術之研究
　第一節　緒論
　第二節　詐騙犯罪與資訊網路的關係
　第三節　詐騙犯罪的特性與模式
　第四節　我國防制詐騙犯罪概況
　第五節　基於資訊科技之智慧型詐騙犯罪防制技術
　第六節　結論

第三篇　進階研究
第九章　大數據探勘應用於社會網絡分析之研究
　第一節　緒論
　第二節　文獻探討
　第三節　研究方法與流程
　第四節　實驗結果
　第五節　結論
第十章　刑案知識庫查詢推薦技術之研究
　第一節　緒論
　第二節　文獻探討
　第三節　刑案知識庫查詢推薦技術
　第四節　實驗結果與分析
　第五節　結論
第十一章　網格空間資料探勘應用於犯罪預測之研究
　第一節　緒論
　第二節　文獻探討
　第三節　網格資料探勘犯罪預測
　第四節　實驗設計與結果分析
　第五節　結論
第十二章　警政資訊系統分散式處理架構之研究　
　第一節　緒論
　第二節　警政資訊系統架構
　第三節　警政資訊系統架構之比較與評估
　第四節　結論

＜作者簡介＞

王朝煌博士
中央警察大學資訊管理學系教授（退休）
電郵信箱：jwang@mail.cpu.edu.tw；jwangcpu@gmail.com

學歷
計算機與資訊科學博士，美國明尼蘇達大學（雙子城校區），1987年9月至1992年10月
計算機科學博士班研究，美國西南路易斯安納大學計算機研究中心，1986年8月至1987年6月
計算機與資訊科學碩士，美國阿拉巴馬大學（伯明罕校區），1984年8月至1986年7月
刑事警察學系，中央警官學校（現中央警察大學）正科46期，1977年8月至1981年6月

經歷
教授兼教務長，中央警察大學，2021年3月至2023年1月
教授兼主任，中央警察大學推廣教育訓練中心，2020年8月至2021年3月
教授兼主任，中央警察大學資訊管理系，2010年8月至2014年7月
教授兼教務長，中央警察大學，2008年9月至2010年7月
研究訪問學者，美國亞歷桑納大學管理資訊系統學系人工智慧實驗室，2005年8月至2006年2月（美國Fulbright基金會補助）
研究訪問學者，美國明尼蘇達大學計算機及資訊科學系，2001年12月至2002年3月（中華民國國科會補助）
教授，中央警察大學資訊管理學系，1999年2月至2024年1月
副教授兼代系主任、所長（創所所長），中央警察大學資訊管理學系，1995年2月至1998年12月
副教授，中央警察大學資訊管理學系，1992年10月至1999年1月

★內文試閱：

第一篇　基礎理論
第一章　社會網絡分析原理與方法
第一節　緒論
社會學研究一般經由觀察社會現象，提出假設，再以抽樣調查或其他研究方法，驗證假設形成理論。計量社會學研究則定義衡量指標及測量方法，並提出量化數據以評估社會現象的強弱。社會網絡分析（social network analysis）為計量社會學重要的研究方法之一，應用領域極為廣泛，諸如分析國際政治外交關係、經貿關係、新聞傳播、廣告行銷、傳染病傳播、人際關係、企業關係及網頁超連結關係等。社會網絡分析主要研究社會個體間的關係、關係的結構型態與強度，以及這些關係結構型態所代表的意涵。社會網絡分析除了可以比較分析個體或社會子群在社會的角色及優劣外，還可據以推測個體或社會子群未來的發展方向。例如和諧穩定的社會，由於群策群力，社會比較能邁向繁榮發展的前景；分崩離析的社會，則由於內耗吞噬社會的產能，社會的發展傾向停滯不前，甚至倒退。社會網絡分析的起源可以溯自1940 年代興起的圖論（graph theory）。在電腦及網路科技廣為應用之，由於數位軌跡資料漸漸普遍，經由分析數位軌跡資料瞭解社會現象遂成為重要的途徑之一。尤其是在西元2000 年電腦網路成為一般大眾的日常設施以後，社會網絡分析的層面與研究範圍大幅提升，運用社會網絡分析的應用研究再度成為重要且熱門的研究議題。
傳統的統計分析以個體資料為主，例如社會群體中個體屬性資料的平均數、眾數、變異數及標準差等。社會網絡分析則以個體間的關係結構作為研究標的，例如探討社會群體中個體間相互喜好或互動交流等。由於研究標的資料型態與傳統的資料統計不同，社會網絡分析必須定義新的衡量指標、資料變數及資料蒐集方法，再以新的關係資料運算方法加以分析。
UCINET 全名為University of California of Irvine Network Programs。UCINET 具有強大且全面性的分析功能，使用上簡單易懂，為目前廣受歡迎的社會網絡分析軟體，且網路上有試用版軟體及使用者指引可供下載，初學資料分析，以驗證相關的概念。本文以UCINET 為例，介紹社會網絡資料的編輯方式、UCINET 軟體的操作，以及解譯分析結果，期能引領有興趣的同學瞭解社會網絡分析方法。筆者教授社會網絡分析概論多年，乃於休假期間參考社會網絡分析主要的教科書及筆者製作的教學簡報，並整理相關文獻資料，將社會網絡分析入門所需的基本概念與分析方法整理成專章。
本文架構為：第二節介紹社會網絡基本概念；第三節說明社會網絡的表示方式；第四節介紹社會網絡分析的基本原理；第五節以UCINET 為例說明社會網絡資料的編輯方式與分析方法；第六節為結論。

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