ศึกษาและวิเคราะห์แนวทางในการพัฒนาฐานข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ด้านการกระทำผิดซ้ำ และติดตามผู้พ้นโทษจากระบบพัฒนาพฤตินิสัยของประเทศไทย จังหวัดชายแดนภาคใต้
by ธัชเฉลิม สุทธิพงษ์ประชา; ชวนัสถ์ เจนการ
ศึกษาและวิเคราะห์แนวทางในการพัฒนาฐานข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ด้านการกระทำผิดซ้ำ และติดตามผู้พ้นโทษจากระบบพัฒนาพฤตินิสัยของประเทศไทย จังหวัดชายแดนภาคใต้ | |
A Study and Analysis of Big Data Development for Tracking Recidivism and Rehabilitation of Criminal Offenders in Thailand (Southern Border Provinces) | |
ธัชเฉลิม สุทธิพงษ์ประชา
ชวนัสถ์ เจนการ |
|
สำนักงานศูนย์วิจัยและให้คำปรึกษาแห่งมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ | |
2018 | |
สำนักงานศูนย์วิจัยและให้คำปรึกษาแห่งมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ | |
โครงการวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาแนวทางการบริหารจัดการข้อมูลการกระทำผิดซ้ำทางอาญาและติดตามผู้พ้นโทษจากระบบพัฒนาพฤตินิสัยของหน่วยงานในกระบวนการยุติธรรมของประเทศไทยในปัจจุบัน และวิเคราะห์แนวทางการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลและชั้นความลับของข้อมูลการกระทำผิดซ้ำที่สามารถเปิดเผยได้ ตลอดจนแนวทางการใช้ประโยชน์จากข้อมูลการกระทำผิดซ้ำทางอาญาของหน่วยงานในกระบวนการยุติธรรมของประเทศไทยในปัจจุบัน โดยศึกษาข้อมูลของประเทศไทยเปรียบเทียบกับต่างประเทศ 17 ประเทศ และจัดทำข้อเสนอแนะในการพัฒนาระบบการจัดเก็บและเชื่อมโยงฐานข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) วิธีการศึกษาเป็นการศึกษาเชิงคุณภาพด้วยวิธีการทบทวนเอกสาร สัมภาษณ์เชิงลึก สังเกตการณ์การปฏิบัติงาน และการประชุมสนทนากลุ่มกับผู้แทนหน่วยงานในกระบวนการยุติธรรมของประเทศไทย
ผลการศึกษาพบว่า หน่วยงานในกระบวนการยุติธรรมของประเทศไทยมีนิยามการกระทำผิดซ้ำที่หลากหลาย และมีระบบฐานข้อมูลที่ไม่เชื่อมโยงกันอย่างมีประสิทธิภาพ รวมทั้งยังมีอุปสรรคเชิงกฎหมายเนื่องจากข้อมูลผู้กระทำผิดเป็นข้อมูลส่วนบุคคลซึ่งพระราชบัญญัติข้อมูลข่าวสารของทางราชการ พ.ศ.2540 ห้ามไม่ให้เปิดเผยเว้นแต่จะได้รับอนุญาตจากเจ้าของข้อมูล รวมทั้งกฎหมายอื่นที่เกี่ยวข้องยังเป็นข้อจำกัดสำหรับหน่วยงานราชการในกระบวนการยุติธรรมในการใช้ข้อมูลเพื่อป้องกันและปราบปรามอาชญากรรม ในขณะที่ประเทศทั้ง 17 ประเทศที่คณะผู้วิจัยได้ทำการศึกษามีระบบการจัดเก็บข้อมูลของผู้ต้องโทษและติดตามผู้พ้นโทษของหน่วยงาน โดยใช้ระบบข้อมูลภายใน ของหน่วยงานราชทัณฑ์ในการจัดเก็บและวิเคราะห์ประมวลผลตัวเลขการกระทำผิดซ้ำ ทั้งนี้ มาตรฐานการปฏิบัติโดยทั่วไปของหน่วยราชทัณฑ์ของประเทศต่าง ๆ จะมีระบบฐานข้อมูลสำหรับการจัดเก็บข้อมูลผู้ต้องโทษและเมื่อผู้ต้องโทษกลับเข้ามารับโทษอีกครั้งก็จะสามารถตรวจสอบยืนยันได้ โดยการเชื่อมโยงข้อมูลกับหน่วยงานภาครัฐที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ ยังมีการใช้ประโยชน์จากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ที่ได้จากระบบฐานข้อมูลเปิด (Open Data) สื่อสังคมออนไลน์ (Social Media) และข้อมูลล่าสุด (Real Time Data) จากนวัตกรรมและเทคโนโลยีสารสนเทศสมัยใหม่ ได้แก่ ระบบการจดจำใบหน้า (Facial Recognition) ระบบจับภาพเคลื่อนไหว (Motion Detection) ระบบระบุพิกัดโดยใช้ดาวเทียบ (Global Positioning Satellite System) เพื่อแจ้งเตือนความเสี่ยงทางอาชญากรรมให้ตำรวจล่วงหน้าได้โดยอัตโนมัติ รวมถึงการคาดคะเนจุดเสี่ยงทางอาชญากรรม และระบบการติดตามผู้พ้นโทษและผู้ถูกควบคุมความประพฤตินอกระบบเรือนจำแบบชาญฉลาดเพื่อให้สามารถเตือนภัยล่วงหน้าแก่หน่วยงานที่เกี่ยวข้องงานวิจัยนี้มีข้อเสนอแนะให้คงวิธีการจัดเก็บข้อมูลและคำนิยามในการจัดทำข้อมูลการกระทำผิดซ้ำเพื่อใช้ประโยชน์เป็นการเฉพาะภายในแต่ละหน่วยงาน แต่กำหนดให้ระบบสารบบคดีของสำนักงานอัยการสูงสุดเป็นฐานข้อมูลกลางเชื่อมโยงฐานกับระบบแลกเปลี่ยนข้อมูลกระบวนการยุติธรรม (DXC) และระบบกระบวนการยุติธรรมอิเล็กทรอนิกส์ (NSWJ) และให้หน่วยงานพัฒนาพฤตินิสัยในกระทรวงยุติธรรมเชื่อมโยงฐานข้อมูลของหน่วยงานกับระบบ DXC และ NSWJ |
|
การกระทำผิดซ้ำทางอาญา
ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ การป้องกันและปราบปรามอาชญากรรม Criminal Recidivism Big Data Management Data Privacy Protection |
|
บทความ | |
Text | |
application/pdf | |
tha | |
เอกสารฉบับนี้สงวนสิทธิ์โดยสำนักงานศูนย์วิจัยและให้คำปรึกษาแห่งมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ห้ามทำซ้ำ คัดลอก หรือนำไปเผยแพร่ตัดต่อโดยมิได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษร | |
สงวนสิทธิ์ในการเข้าถึงเฉพาะบุคลากรของมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ | |
สำนักงานกิจการยุติธรรม | |
https://repository.turac.tu.ac.th/handle/6626133120/599 |
แฟ้มในรายการข้อมูลนี้ (CONTENT) |
|
ดู no fulltext.doc ( 21.50 KB ) |
This item appears in the following Collection(s) |
|
กลุ่มข้อมูล
|