虚拟货币传销犯罪预警及侦查对策研究

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近年来,随着“比特币”“区块链”的流行,以虚拟货币为噱头的网络传销案件逐渐增多,具有愈演愈烈之势,而且该类案件涉及地域广、人员多、金额大,严重危害了市场经济秩序,但是相关研究局限于事后处置,具有滞后性。本文从侦查学角度出发,联系当前公安部门提倡“向数据要警力”的背景,结合案例分析虚拟货币传销犯罪特征,剖析侦办此类案件的侦查困境,利用数据分析方法,构建虚拟货币传销犯罪预警模型,并提出侦查对策,力求为及时发现处置此类违法犯罪行为提供借鉴。本文主体部分总共包括六个部分。第一部分是绪论,阐述相关研究背景和意义,回顾网络传销和经济犯罪预警相关研究,梳理取得的成果及不足,对研究方法进行说明。第二部分是概述,厘清相关概念,在界定虚拟货币范围的基础上,结合虚拟货币传销作案手段,借鉴组织、领导传销活动罪犯罪构成和网络传销定义,尝试明确虚拟货币传销的概念。第三部分是根据典型案例,总结虚拟货币传销典型模式,分析虚拟货币传销犯罪特征。第四部分是指出侦办此类案件的困境,主要表现在案件定性、证据提取、扣押处置、追逃追赃、彻底根治等方面。第五部分是虚拟货币传销犯罪预警模型构建,整理所得数据进行预处理,确定指标体系,分别利用二元Logistic回归和机器学习算法构建虚拟货币传销犯罪预警模型,比较模型评估指标数值,确定合适的预警模型。第六部分是论述预警模型下的虚拟货币传销侦查对策,借助数据思维发挥预警效能,进行风险等级划分,开展信息数据分析。通过研究发现:第一,二元Logistic回归模型虽然具有较高的准确率,但是模型拟合优度差,不适宜作为虚拟货币传销犯罪预警模型;与其他机器学习模型相比,随机森林模型评估指标数值较高,并且经过k折交叉验证,随机森林模型仍然保持良好的预测效果。第二,针对虚拟货币传销犯罪,侦查机关应当形成数据思维,综合全面数据,完善预警模型;进行风险等级划分,采取相应措施提取证据,形成以电子证据为核心的证据链,并且探索扣押处置方式,挽回损失;加强情报研判,确定打击目标;进行数据分析,确定股权架构、资金流向、人员结构。
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