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영어

Efforts to use big data in criminal justice agencies, such as police agencies, are increasingly accelerating. Institutions use big data algorithms in various areas such as crime prevention, crime response, victim protection, and trial, but there is still a lack of discussions about which type of big data application can be appropriate in which occupational field of police activities. In this study, the Principal-agent theory is used as an analytical framework. First, the types of big data policing are classified. Second, theoretical problems are analyzed according to the types of big data policing. Results have shown that 'internal use through crime prediction' could be the most appropriate type of usage. Overall, it was concluded that the use of 'personal biometric information database' or 'place-based crime prediction' in the field of 'investigation' or 'crime suppression' in police duties can be suitable types of use from the principal's point of view. The results of this study are expected to be a good compass for the Korean police's big data policing strategy and policy formation.

한국어

빅 데이터를 경찰기관 등 형사사법기관에서 활용하려는 노력은 점점 가속화되고 있다. 기관별로 범죄예방, 범죄대응, 피해자 보호, 재판 등 각기 다른 다양한 분야에서 빅 데이터 분석을 활용하고 있으나, 아직 경찰활동의 어떠한 직무상 분야에서 어떠한 빅 데이터 활용 형태를 활용하는 것이 적합도가 높을지에 대한 논의는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 첫째로, 빅 데이터 경찰활동의 유형을 분류화하고, 둘째로, 대리인 이론 을 분석적 틀로 삼아 빅 데이터 경찰활동 유형별로 이론적 측면에서의 문제점을 분석 하였다. 연구결과 ‘조직 내부적 활용’이 가장 적합한 것으로 나타났다. 종합적으로, 경찰 직무상 ‘수사’나 ‘범죄진압’ 분야에서 ‘개인생체정보 관련 데이터베이스’를 활용하거나 ‘장소기반형 범죄예측’을 하는 것이 주인인 국민들의 입장에서 적합한 활용 유형이 될 수 있다는 결과가 도출되었다. 본 연구결과가 한국 경찰의 빅 데이터 추진 전략과 정책 형성에 좋은 나침반이 되기를 기대한다.