近年來臺灣地區治安惡化，犯罪模式、手法日益複雜，刊案偵查工作因而更加困 難，這種現象也是世界許多國家共同的犯罪傾向。如美國刑案統計資料，其刑案之破獲率偏 低，平均僅達２０％左右。因此，如何提高犯罪偵防技術及破獲率，已成為當前警政工作重 要之一環。 犯罪偵查工作之進行，如完全倚賴傳統的辦案方式，所能破獲之案件，畢竟有一定的限度。 一旦偵查人員面臨新奇、複雜之案件，或是案件超過個人經驗而須過濾龐大之前科資料時， 往往就會茫然不知所措，甚而使偵查活動停滯不前。是以美、日等國在犯罪偵查上，積極應 用電腦科技，且成效斐然。為了縮小偵查範圍，提高辦案效率，我國實有必要在刑案偵查上 引進資訊擷取技術，以自動搜尋比對相關之嫌犯。內政部警政署所建立的警察資訊系統已有 數年歷史，而且也已累積了為數頗豐之罪犯資料，故運用這些犯罪資料，建立資訊擷取系統 ，此正其時。 本研究研擬建立一個以向量空間模式為基礎的嫌犯資訊擷取系統。在此系統中，每一位罪犯 均由一組透過對該偵查報告之分析而獲得的剖析特徵所代表，此剖析特徵係包括該嫌犯之人 格特徵、犯罪工具及犯罪模式等情形，並以一組關鍵詞表示之。每一個特徵分別賦予權重以 示其重要性。而在刑案現場所發現的特徵經由與每一位罪犯的剖析特徵相比對。並擷取出較 可能涉嫌該刑案之嫌犯，即可進一步確定偵查方向，達到縮小偵查範圍的目標。 為評估本方案之可行性，本研究並實際以人工分析臺北縣、市八十一年所受理之強盜案件， 建立一套小型之嫌疑犯擷取資訊系統，其資料庫包含１０２份強盜案件偵破報告之嫌犯資料 。另外，以３５件強盜案件的報案筆錄特徵作為測試樣本，測試結果顯示：以本研究所提之 方法，如嫌犯為慣行犯（即於嫌犯資料庫有案者）平均約可將偵查範圍縮小至百分之三，大 幅地縮小偵查範圍。