| LEADER |
06740nam a22002537a 4500 |
| 001 |
2183350 |
| 041 |
|
|
|a ara
|
| 044 |
|
|
|b الأردن
|
| 100 |
|
|
|9 707432
|a الأعرج، ماجد أحمد عبدالرحيم
|e مؤلف
|g Alaraj, Majed Ahmad
|
| 245 |
|
|
|a بناء نموذج ذكاء اصطناعي لتعزيز الإجراءات الوقائية للحد من الجريمة في المجتمع الأردني
|
| 246 |
|
|
|a Building an Artificial Intelligence Model to Enhance Preventive Procedures to Reduce Crime in Jordanian Society
|
| 260 |
|
|
|b مركز البحث وتطوير الموارد البشرية - رماح
|c 2022
|g حزيران
|
| 300 |
|
|
|a 99 - 120
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a هدفت الدراسة بشكل رئيس التعرف على العوامل المؤثرة في التنبؤ بالشخصية الإجرامية كأحد الإجراءات الوقائية للحد من الجريمة، وتحديد الأهمية النسبية للعوامل الشخصية والأسرية والاجتماعية والجنائية في التنبؤ بالشخصية الإجرامية في المجتمع الأردني باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي. اعتمدت الدراسة على المنهجين التطبيقي والتحليلي، وضمن منهجية الدراسة التحليلية تم تجميع البيانات الشخصية والأسرية والجنائية الخاصة بمجموعة من الأحداث من مرتكبي الجرائم والجنح للفترة (2011-2020)، ووصفها وتصنيفها، وضمن المنهج التطبيقي تم بناء نموذج رقمي خاص بالبيانات باستخدام برمجيات الذكاء الاصطناعي والتي تم اختبارها للتحقق من الدقة في النتائج المتنبئ بها. كشفت نتائج الدراسة أن التنبؤ بالشخصية الإجرامية كأحد الإجراءات الوقائية للحد من الجريمة في المجتمع الأردني يعتمد على عدد من العوامل، والتي لا تعتمد فقط على الخصائص الشخصية للفرد بشكل رئيسي؛ وإنما تتصل بالوسط الأسري والاجتماعي والبيئي الذي يعيش فيه الأفراد، وبينت النتائج أن خصائص منطقة الإقامة والوضع الاقتصادي للأسرة من أهم العوامل التي تساعد على التنبؤ بارتكاب الجريمة، وأن خصائص منطقة الإقامة والوضع الاقتصادي للأسرة تسهم باحتمالية ارتكاب الجريمة وتكرارها بمقدار 57.7%، وتنخفض هذه النسبة إلى 37.8% في حال كان الوضع الاقتصادي العام للعائلة مرتفع، وبينت النتائج أن العوامل الشخصية المتمثلة بـ "النوع الاجتماعي، وطبيعة الإقامة في الأسرة، والمستوى التعليمي فسرت ما نسبته 58% من احتمالية ارتكاب الجريمة. وبناء على نتائج الدراسة تم صياغة عدد من التوصيات والتي من أهمها ضرورة اهتمام الجهات الأمنية بتطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي للبيانات المتعلقة بخصائص مرتكبي الجريمة للتنبؤ بالشخصية الإجرامية وكإجراء وقائي للحد من الجريمة والكشف عن مرتكبيها في المجتمع الأردني.
|b The study mainly aimed to identify the factors affecting the prediction of criminal personality as one of the preventive procedures to reduce crime, and to determine the relative importance of personal, family, social and criminal factors in predicting criminal personality in Jordanian society using artificial intelligence systems. The study relied on the applied and analytical approaches, and within the analytical study methodology, personal, family and criminal data related to a group of juvenile perpetrators of crimes for the period (2011-2020) were collected, described and classified, and within the applied approach a digital data model was built using artificial intelligence software, which was Tested to verify accuracy in predicted results. The results of the study revealed that predicting the criminal personality as one of the preventive measures to reduce crime in Jordanian society depends on a number of factors, which do not depend only on the personal characteristics of the individual mainly; Rather, it is related to the family, social and environmental environment in which individuals live, and the results showed that the characteristics of the area of residence and the economic situation of the family are among the most important factors that affect the prediction of committing the crime, and that the characteristics of the area of residence and the economic situation of the family contribute to the probability of committing the crime and its recurrence by 57.7%, and this percentage drops to 37.8% if the family's general economic status was high, and the results showed that personal factors represented by "gender, nature of residence in the family, and educational level" explained 58% of the probability of committing a crime. Based on the results of the study, a recommendations were formulated, the most important of which are: The need for the security authorities to apply artificial intelligence models to data related to the characteristics of perpetrators of crime to predict the criminal personality and as a preventive measure to reduce crime and detect perpetrators in Jordanian society.
|
| 653 |
|
|
|a الذكاء الاصطناعي
|a السياسات الجنائية
|a الشخصيات الإجرامية
|a المجتمع الأردني
|
| 692 |
|
|
|a الوقاية من الجريمة
|a الذكاء الاصطناعي
|a المجتمع الأردني
|b Crime Prevention
|b Artificial Intelligence
|b Jordanian Society
|
| 700 |
|
|
|9 415607
|a المواجدة، مراد عبدالله
|e م. مشارك
|g Al Muwajdeh, Murad Abdullah
|
| 773 |
|
|
|4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات
|4 العلوم الاجتماعية ، متعددة التخصصات
|6 Humanities, Multidisciplinary
|6 Social Sciences, Interdisciplinary
|c 006
|e Arab journal for scientific publishing
|f al-Mağallaẗ al-ʿarabiyyaẗ li-l-našr al-ilmī
|l 044
|m ع44
|o 2502
|s المجلة العربية للنشر العلمي
|v 000
|x 2663-5798
|
| 856 |
|
|
|u 2502-000-044-006.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EduSearch
|
| 995 |
|
|
|a HumanIndex
|
| 999 |
|
|
|c 1436414
|d 1436414
|
