No CrossRef data available.
Published online by Cambridge University Press: 21 April 2025
The integration of big data into criminal investigations is advancing significantly. Big data fundamentally involves the utilization of artificial intelligence technologies to analyse vast quantities of electronic information. The inherent features of big data contribute to minimizing subjectivity in investigative procedures and facilitate the evolution of criminal investigation methodologies and incident identification. However, challenges persist regarding the protection of rights and potential biases in data collection, as well as issues of subjectivity and the “black box effect” in data processing, alongside security concerns related to data storage. To address these challenges, it is essential to implement strategies such as enhancing the quality of big data, restricting the transparency of data processing methods and establishing a tiered protection framework for personal information.
La integración de big data en las investigaciones criminales está avanzando significativamente. Big data implica fundamentalmente la utilización de tecnologías de inteligencia artificial para analizar grandes cantidades de información electrónica. Las características inherentes de big data contribuyen a minimizar la subjetividad en los procedimientos de investigación y facilitan la evolución de las metodologías de investigación criminal y la identificación de incidentes. Sin embargo, persisten desafíos relacionados con la protección de los derechos y los posibles sesgos en la recopilación de datos, así como cuestiones de subjetividad y el “efecto caja negra” en el procesamiento de datos, junto con preocupaciones de seguridad relacionadas con el almacenamiento de datos. Para abordar estos desafíos, es esencial implementar estrategias como mejorar la calidad de big data, restringir la transparencia de los métodos de procesamiento de datos y establecer un marco de protección escalonado para la información personal.
L’intégration du big data dans les enquêtes criminelles progresse de manière significative. Le big data implique fondamentalement l’utilisation de technologies d’intelligence artificielle pour analyser de vastes quantités d’informations électroniques. Les caractéristiques inhérentes au big data contribuent à minimiser la subjectivité dans les procédures d’enquête et facilitent l’évolution des méthodologies d’enquête criminelle et l’identification des incidents. Cependant, des défis persistent concernant la protection des droits et les biais potentiels dans la collecte de données, ainsi que les problèmes de subjectivité et d’« effet boîte noire » dans le traitement des données, ainsi que les problèmes de sécurité liés au stockage des données. Pour relever ces défis, il est essentiel de mettre en oeuvre des stratégies telles que l’amélioration de la qualité du big data, la restriction de la transparence des méthodes de traitement des données et l’établissement d’un cadre de protection à plusieurs niveaux pour les informations personnelles.
大数据与刑事侦查的结合正在取得重大进展。大数据从根本上涉及利用人工智能技术分析大量电子信息。大数据的固有特性有助于最大限度地减少侦查程序中的主观性,促进刑事侦查方法和事件识别的发展。然而,在数据收集方面,权利保护和潜在偏见、数据处理中的主观性和“黑箱效应”问题以及与数据存储相关的安全问题仍然存在挑战。为了应对这些挑战,必须实施提高大数据质量、限制数据处理方法的透明度以及建立个人信息分级保护框架等战略。
يشهد دمج البيانات الضخمة في التحقيقات الجنائية تقدمًا كبيرًا. تتضمن البيانات الضخمة بشكل أساسي الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات هائلة من المعلومات الإلكترونية. تساهم السمات المتأصلة للبيانات الضخمة في تقليل الذاتية في إجراءات التحقيق وتسهيل تطور منهجيات التحقيق الجنائي وتحديد الحوادث. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات فيما يتعلق بحماية الحقوق والتحيزات المحتملة في جمع البيانات، فضلاً عن قضايا الذاتية و”تأثير الصندوق الأسود”” في معالجة البيانات، إلى جانب المخاوف الأمنية المتعلقة بتخزين البيانات. ولمعالجة هذه التحديات، من الضروري تنفيذ استراتيجيات مثل تحسين جودة البيانات الضخمة، وتقييد شفافية أساليب معالجة البيانات، وإنشاء إطار حماية متعدد المستويات للمعلومات الشخصية.