빅데이터를 활용한 범죄 예측(송주영 외 1인) <br> <br>저자들은 그동안 범죄를 예측하여 선제적으로 대응하기 위해 정형화된 빅데이터와 소셜 빅데이터를 활용한 연구를 추진하였고, 실제로 본 서는 빅데이터를 활용한 범죄 예측 모형을 개발하고 활용하기 위해 빅데이터의 수집부터 분석과 고찰에 이르는 전체 연구 과정을 자세히 담았다. 특히 온라인 문서에서 유용한 정보를 추출하는 텍스트 마이닝, 문서에 담긴 감정을 분석하는 오피니언 마이닝, 범죄 예측을 위한 머신러닝과 시각화 분석과정 등을 깊이 있게 다루었다. 현대사회의 범죄 현상은 과거에 비해 보다 복잡하고 다양한 형태이기 때문에, 범죄 현상을 예측하고 분석하는 모델도 다양해질 필요가 있다. 인공 지능은 인간의 지능으로 할 수 있는 사고나 학습 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 정보 기술을 말하며 이는 머신러닝을 통하여 학습할 수 있따. 머신 러닝은 과거의 데이터를 통하여 학습한 후, 학습을 통하여 발견된 속성을 기반으로 새로운 데이터에 대해 예측을 하는 것이다. 그동안은 범죄 현상을 예측하기 위해 기존의 이론을 바탕으로 연구자가 결정한 모형에 근거하여 표본을 분석하는 방법을 대부분 활용하였다. 이는 표본에 근거한 제한된 결과만 알 수 있을 뿐, 다양한 변인 간의 관계를 파악하는 데에는 한계가 있다.