摘要：本研究旨在探讨电信网络诈骗案件的时空分布特征及其治理对策。通过裁判文书信息提取技术，收集并分析了近年来我国电信网络诈骗案件的数据。首先，运用空间统计分析方法，揭示了电信网络诈骗案件的高发地区和时间分布规律。其次，通过构建时空聚类模型，识别出诈骗活动的热点区域和时间段。研究发现，电信网络诈骗案件在特定地区和时段呈现显著的聚集性。最后，结合案例分析和治理实践，提出了针对性地防范和打击措施。研究结果对提升电信网络诈骗治理效率、制定精准防控策略具有重要参考价值。

关键词：电信网络诈骗；裁判文书信息提取；时空分布；空间统计分析；治理对策

引言

近年来，电信网络诈骗已经成为一个严重的社会问题。这些骗子通过电话、短信、邮件和网络等方式，利用人们的贪婪、恐惧和同情心进行诈骗。他们的方法很多，分布广泛，给防止和打击工作带来了很大困难。因此，了解电信网络诈骗案件的时间和地点分布规律，制定精准的防治策略非常重要。基于裁判文书信息提取技术，结合空间统计分析方法和时空聚类模型，本研究旨在探讨电信网络诈骗案件的分布模式，为预防和治理电信网络诈骗提供有益的理论支持。

1、电信网络诈骗案件的时空分布特征分析

1.1 裁判文书信息提取技术应用

通过裁判文书信息提取技术，可以有效搜集电信网络诈骗案件的数据，并利用相关方法进行处理和分析[1]。使用该技术可以获取到案件的详细信息，为后续的空间分布特征分析提供数据支撑[2]。

1.1.1 数据来源与处理

数据来源主要包括公安机关侦破的电信网络诈骗案件和相关的裁判文书信息。通过法院开放的裁判文书网站以及相关法律数据库，搜集并筛选出具有代表性和典型性的案件数据，包括涉案地区、作案时间、诈骗手段等信息。在数据处理方面，采用数据清洗和整合的方法对收集到的信息进行筛选和整理，确保数据的准确性和完整性，为后续的分析提供可靠的数据基础。

1.1.2 信息提取技术方法

信息提取技术方法是通过构建自然语言处理模型，运用文本挖掘和机器学习算法，实现对裁判文书中电信网络诈骗相关信息的自动识别和提取。利用分词、词性标注等方式对裁判文书进行预处理，确保文本信息的准确性和完整性。采用词袋模型、主题模型等技术，抽取包括时间、地点、诈骗手段、受害人信息等关键要素，实现对电信网络诈骗案件相关信息的有效提取。结合统计分析和模式识别方法，挖掘文本中的潜在模式和规律，为后续的时空分布特征分析提供数据支持。

1.2 电信网络诈骗的空间分布特征

通过裁判文书信息提取技术，分析发现电信网络诈骗案件在我国东部沿海地区和发达城市呈现出较为集中的空间分布特征，其中以广东、江苏、北京等地为主要高发区域。

1.2.1 高发地区分析

针对电信网络诈骗案件的空间分布特征，利用裁判文书信息提取技术获得了大量数据。分析表明，广东、江苏和北京地区是电信网络诈骗案件的高发地区[3]。这些地区在电信网络诈骗案件数量和密度上均表现出明显特征，呈现出较为集中的趋势[4]。这一发现为制定针对性的防范和打击措施提供了重要依据。

1.2.2 空间聚集性分析

空间聚集性分析是对电信网络诈骗案件空间分布规律的探究，通过空间统计分析方法可发现诈骗案件的空间聚集特征。利用地理信息系统等工具，可以识别出诈骗活动的热点区域，进一步剖析诈骗行为的空间扩散规律及影响因素。这有助于加强对高发地区的重点监管和打击，提升电信网络诈骗案件的治理效率。

1.3 电信网络诈骗的时间分布特征

电信网络诈骗的时间分布特征包括时间段分布规律和时间聚集性分析，通过对案件数据进行分析可以揭示出电信网络诈骗在不间断的活动规律和聚集趋势。

1.3.1 时间段分布规律

电信网络诈骗案件的时间分布表现出一定的规律性。根据裁判文书信息提取的数据显示，诈骗活动在工作日的上午和下午出现频率较高，尤其是上午10时至12时和下午14时至16时，呈现出明显的高发趋势。对此，需要重点关注这一时间段内的诈骗行为，加大监管和打击力度。周末和节假日的诈骗案件数量也有所增加，需要加强在这一时段的宣传教育和预防工作，以降低诈骗风险。

1.3.2 时间聚集性分析

电信网络诈骗案件的时间聚集性分析是的关键内容之一。通过对大量裁判文书信息的深度挖掘和分析，发现诈骗案件呈现出明显的时间聚集特征[5]。在一些特定的时间段内，诈骗活动频繁发生，呈现出周期性和规律性，这为制定针对性的治理对策提供了重要依据。结合时间聚集性分析结果，可以更准确地预测未来诈骗活动的发生趋势。

2、电信网络诈骗治理对策研究

2.1 电信网络诈骗治理策略

电信网络诈骗作为一种新型犯罪行为，给社会带来了严重的经济损失和社会危害。针对电信网络诈骗案件的时空分布特征分析结果，为了有效治理此类犯罪活动，需要制定针对性地治理对策。针对电信网络诈骗案件的时空分布特征，应综合运用技术手段和制度保障，构建多层次、立体化的治理体系。

应加强对电信网络诈骗案件的预警和预防工作。针对高发地区和时间段，建立健全的预警机制，通过大数据分析和人工智能技术，提前识别可能发生诈骗活动的迹象，做到动态监控和预警提示。应加强对公众的宣传教育工作，提高社会公众对电信网络诈骗的认知和防范意识，引导公众理性使用通讯设备，提高诈骗案件的防范能力。

针对电信网络诈骗案件的高发地区，应加强地方政府和执法部门的协同合作，建立跨部门、跨地区的信息共享机制。通过加强执法力量的协作和联合行动，形成社会治理的合力，全面打击跨地区、跨行业的电信网络诈骗犯罪活动，提高治理效果。

另外，需要提高司法打击力度，建立严格的法律法规体系和审判执行机制。对于电信网络诈骗犯罪分子，要依法从严惩处，加大对电信网络诈骗犯罪活动的打击力度，提高司法公正性和效率。应完善网络数据取证和电子证据的调取机制，保障案件侦办和审判执行的顺利进行。

应加强国际合作，建立跨国、跨境的电信网络诈骗治理合作机制。由于电信网络诈骗具有跨国特点，需要加强国际执法合作，共同打击跨境电信网络诈骗犯罪活动，防范和遏制此类犯罪的跨国传播。

针对电信网络诈骗案件的时空分布特征，应构建多层次、立体化的治理体系，加强预警预防、地方协作、司法打击和国际合作，形成全方位、多层次的治理网络，提高对电信网络诈骗的防范和打击能力。

结束语

本研究分析了我国电信网络诈骗案件的分布，发现了它们在特定地区和时间的聚集特点。根据这些特点，我们提出了防范和打击的措施。这些成果有助于更好地治理诈骗问题，为防止电信诈骗制定精准策略，保护人民的财产安全。但研究还需继续，探讨更多案例，找出更好的方法。

参考文献

[1]陶增强，毕志杰，鲁志毅.电信网络诈骗案件分析及打防对策研究[J].法制与社会，2020，（29）.

[2]史运伟.电信网络诈骗案件问题分析[J].山西省政法管理干部学院学报，2020，33（02）：87-90.

[3]丛榕刘颖.防范和打击电信网络诈骗案件的金融对策[J].北方金融，2020，（11）：111-112.

[4]张高鹏.浅析电信网络诈骗案件防治对策[J].科技经济导刊，2019，（08）：227-227.

[5]左美霞.新型电信网络诈骗案件的防范治理策略研究[J].数字通信世界，2022，（12）：142-144.