洪文玲
（中央警察大學犯罪防治學系研究所博士生）

 

有關媒體報載：有鑑於家暴事件在台灣社會頻繁發生，為了防治家暴，北市社會局準備在本月中推出「家暴地圖」，屆時將透過圖表數據的方式，告訴社會大眾北市那些地區係屬於所謂的家暴熱區，對此，台北市家防中心主任表示，公布的原因除了提醒外界注意外，也可有效做資源整合與運用，目前該地圖再做測試，屆時就會對外公布，只不過，此消息一出，引起各方熱烈討論，擔心將社區標籤化或是對於防治高再發個案成效存疑。

首先，1998.6.24所公佈＜家庭暴力防治法＞裡的加害人處遇計畫，明確規範：對於加害人實施之認知教育輔導、親職教育輔導、心理輔導、精神治療、戒癮治療或其他輔導、治療，對此，各地的家防中心對於高風險家庭及高再發個案如何以公權力介入強制處遇著實不易，這是因為，這些隱秘性極高的家庭暴力事件，過去並不被攤在陽光下來討論，家暴問題經常是被當作單純的感情問題來處理，此種『法不入家門』的觀念，使得家庭暴力的問題一直被隱藏在陰暗的角落，如今，台北市家防中心擬公布「家暴地圖」，期待借助社區監督的力量，將隱藏在角落的家暴案件，及時反應、通報，以預防更大的悲劇發生，從而避免日前北市北投區驚傳父親殺害3名子女後自戕案再度發生。

准此，順此論述思考，那麼，對於高再發個案如果還是屢屢再犯，理應需要主管單位（像是衛福部及各地社會局）以公權力強制介入，藉此思考如何加強其強制就醫問題；再則，探討「家暴地圖」問題，台北市社會局家暴防治中心利用104年家暴統計數據，建立個案資料庫，輸入教育層度、經濟壓力、身心障礙、子女暴力史、是否有自殺意圖等資料，再加上婚姻狀態、是否曾威脅殺害、受暴持續時間、求助時間差分析，運用資料科學建立「高再發個案」預警機制；除此之外，資料庫也結合視覺化技術繪製「家暴地圖」，此一立意雖屬良好，但是，需思考的問題乃是有關資料探勘技術應用(Data Mining)，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，並到繁雜的資料中尋找有用的特徵（Patterns）及其關連性（Relationships），冀此，Knowledge Discovery 過程中對 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，衡此，是否應該要重新思考「家暴地圖」的公布，乃係為了研究實證或是因而增進社工人員的個案管理效能，抑或是真正能夠提高居民互相守望相助的意識，藉以遏止高再發個案再犯問題？

另外，探討對於「家暴地圖」是否會引起社區家暴標籤化，依家防中心的作法家暴地圖將彙整過去家暴通報案件，將台北切成456個區塊（456里），按照顏色深淺做呈現，若數據偏高顏色就會比較深，反之則比較淺，圖表也會附上數據統計。至於從行政區來看，目前北市12個行政區，又以士林、北投、南港、內湖數據較高，上述分析資料中已細分至里的程度，依目前社區工作管理，大多以里為範圍，從街頭巷尾的口耳討論，極易猜出那戶人家，勢必造成社區恐慌及個案標籤化，所引發的後續效應可能被迫搬離社區，失踨不知去向，更加無法有效管理高再發個案，因此，社政如何加強對於高再發個案的處遇計畫問題，以及當地社會局、家暴防治中心如何加強強制高再發個案就醫之公權力，當屬當務之急的積極性作為。

最後，針對家暴案件的防治政策，雖然，家庭暴力不再是「家務事」而是「社會事」，但是，以網站公布「家暴地圖」的作法，是否衍生另類結構霸凌，造成案家二度傷害值得更加謹慎周延。因此，為防治家暴案件仍需保障案家基本人權，主動規劃所需保護、預防與宣導措施；除此之外，對於家暴被害人或其家屬，宜進一步結合當地性家暴防治中心及相關的社福單位，據以提供心理輔導、生活重建、法律協助等等的各項協助，藉以減緩可能的身心創傷，並藉以喚起政府相關部門及社會大眾為受暴者人身安全問題的防範之道。