洪文玲
（中央警察大學犯罪防治學系研究所博士生）

 

有鑑我國於1998年制定＜犯罪被害人保護法＞，內容主要是涉及到犯罪被害補償金及設置保護服務機構等相關規定，並在其規範下由法務部監督成立「財團法人犯罪被害人保護協會」，同時在全國各地方法院檢察署下設置分會機構，藉以協助各該地檢署轄區內之犯罪被害人所需保護服務的相關措施，迄今已然是將邁入第19年；連帶地，自該法實施以來，藉由多次的修法從而擴大服務對象及內容，藉此確保能協助更多因犯罪行為被害之刑事案件被害人及其家屬。

然而，綜觀犯罪被害人後續輔導等議題，在過去相關研究中，大多集中法律面、制度面及修復式司法之影響等，此乃歸因於長期以來我國刑事政策偏重於被告人權的保障，進而忽了略犯罪事件真正需要保護是被害人的權益；連帶地，在1980年之前有關犯罪被害人保護相關議題，並未受到普遍關注，僅有少數的學者對此議題提出呼籲，例如1957年林紀東教授提出「犯罪被害人損害補償制度」、1961年蔡墩銘教授提出「應於刑事法上明定犯罪賠償之規定」，以及1965年張甘妹教授提倡被害者學之重要性。

再者，被害家屬的後續服務，應依其特性包括兒少老婦殘等不同類別，藉此提供諸如就學、就養、就業及就醫等社會支持系統服務；再則，另有關於心理輔導的部分，亦即，驟然得知車禍消息後承受創傷情緒傷慟難平，而後展現生命韌性並再重組家庭功能，及與後續面對司法求償歷程等等，這多少顯示須評估不同被害特性以提供案家後續服務，除遵照標準作業流程受處理案件外，更要針對家屬個別化需求，提供律諮詢與協助、經濟支援、心理輔導及社工協助等服務。

有關資料探勘技術應用(Data Mining)，其是 Data Warehouse 應用方式中最重要的一種。基本上，Data Mining 是用來將資料中隱藏的資訊挖掘出來，是 Knowledge Discovery 的一部份，Data Mining 使用許多統計分析與 Modeling 的方法，並到資料中尋找有用的特徵（Patterns）以及關連性（Relationships），對此，Knowledge Discovery 過程中對於 Data Mining 應用成功與否有重要的影響，只有它才能確保 Data Mining 能獲得有意義的結果

冀此，應用資料探勘技術(包含分群分析、決策樹及隨機森林等)分析被害者特性及服務數據著手，探討被害人之特性與相關因素關聯性及遺族家屬生活重建的關聯，並依其生活型態理論預估潛在被害者的暴露危險情境，藉以降低被害風險和提供機構評估以聚焦於不同類型被害人，來瞭解其特性與服務需求的各項差異，從而有效預估案家後續服務需求之可行性。總之，藉由次級數據資料的探勘技術，當有其從熱點到研擬後續策進作為的著墨重心，這也讓關涉到被害人的相關服務需求擘畫設計，更能聚焦且有其整體性、橫貫性和綜融性的論述考察。