VERA विधि आपराधिक प्रोफाइल को ट्रेस करती है

VERA विधि आपराधिक प्रोफाइल को ट्रेस करती है / मनोविज्ञान

आपराधिक प्रोफाइल पुलिस जांच के लिए एक बुनियादी उपकरण है। स्पैनिश CNP का आचरण विश्लेषण अनुभाग वर्तमान में आपराधिक प्रोफ़ाइल बनाने के लिए VERA विधि का उपयोग कर रहा है। श्री जुआन ई। सोटो कास्त्रो, अनुभाग के प्रमुख, और राष्ट्रीय पुलिस, मनोवैज्ञानिक और शोधकर्ता द्वारा विकसित. VERA विधि को सबसे सफल और पेशेवर में से एक के रूप में समेकित किया जाता है इस प्रकार की प्रोफ़ाइल को ट्रेस करने के तरीके.

V.E.R.A. विक्टिम-सीन-रिकंस्ट्रक्शन-ऑथर के लिए एक ऑर्डर है। विधि एकल या धारावाहिक मामलों में हत्या, अपहरण, डकैती, यौन उत्पीड़न के मामलों में लागू होता है. इसके अलावा जब लोगों के उच्च जोखिम वाले गायब होते हैं। मनोविज्ञान, अनुसंधान अध्ययन और पेशेवर अनुभव की अवधारणाओं और सिद्धांतों के संयोजन का उपयोग करता है.

डेटा संग्रह

डेटा संग्रह के दौरान, उनमें से प्रत्येक को वर्गीकृत किया गया है क्योंकि वे विभिन्न वर्गों से संबंधित हैं. यदि वे पीड़ित के सापेक्ष डेटा, अपराध के दृश्य, संभावित लेखक, आदि के बीच अंतर करते हैं।. प्रत्येक डेटा एक कोड के साथ पहचाना जाता है जहां पहला अक्षर D (डेटा) है.

दूसरा अक्षर उस ब्लॉक से मेल खाता है जिसमें इसे वर्गीकृत किया गया है (पीड़ित का ई, सीन का दृश्य) इसके क्रम संख्या के बाद। यह उस डेटा के संग्रह के दौरान महत्वपूर्ण है जिसे बनाया गया है एक स्पष्ट भेदभाव मोडस ऑपरेंडी, अनुष्ठान, मंचन और व्यक्तिगत सील. उपरोक्त सभी डेटा संग्रह के पहले चरण से मेल खाती है.

दूसरे चरण में अनुमानों को इस विचार के आधार पर बनाया जाता है कि एक अपराध या अपराध एक बहुत ही जटिल परिदृश्य है और हम इस परिकल्पना पर काम करते हैं कि उनमें से ज्यादातर एक सामान्य सूत्र का पालन करते हैं. इस प्रकार, इतिहास का प्रतिनिधित्व करने वाले सटीक तरीके से पुनर्निर्माण करना मौलिक है। इस तरह, एकत्रित आंकड़ों का व्यक्तिगत रूप से विश्लेषण किया जाता है, लेकिन साथ में भी.

पहले चरण की तरह, प्रत्येक कोड में एक कोड असाइन करके एनोटेशन दिया गया है। इस मामले में, यह हमेशा I अक्षर के अनुमान के साथ शुरू होगा, इसके बाद संबंधित पत्र अगर यह पीड़ित, लेखक, आदि के संदर्भ में है। इनर्निवेश कठोर और वस्तुनिष्ठ होना चाहिए। नए डेटा की आवश्यकता होने पर उन्हें डिस्पोजेबल भी होना चाहिए.

तीसरा चरण परिकल्पनाओं का है, जिसे पिछले एक के समान कोडित किया जाएगा, इस बार H अक्षर के साथ. परिकल्पना की एक सूची तैयार की गई है, जो आपराधिक प्रोफ़ाइल के लिए प्रारंभिक बिंदु होगी. परिकल्पना एक दूसरे से प्राप्त कर सकते हैं, अर्थात्, वे एक प्रगतिशील तरीके से विस्तृत हैं.

प्रोफ़ाइल का लेआउट

एकत्र की गई जानकारी में पीड़ित की विशेषताएं शामिल हैं. उन कारणों को जानना आवश्यक है कि क्यों इस व्यक्ति को एक पीड़ित के रूप में चुना गया था, अगर यह एक यादृच्छिक निर्णय था, यदि वह एक जोखिम समूह से संबंधित था, आदि। अपराध स्थल का निरीक्षण और संबंधित स्थान प्रोफाइल की ड्राइंग के लिए भी बहुमूल्य जानकारी प्रदान करते हैं.

अपराध का पुनर्निर्माण वह है जो मोडस ऑपरेंडी, मंचन, अनुष्ठान या अपराधी की व्यक्तिगत मुहर को स्पष्ट करता है। पुनर्निर्माण यह समझने की कोशिश करता है कि यह कैसे हुआ और व्यवहार के विश्लेषण के आधार पर पीड़ित के साथ अपराधी की बातचीत का विश्लेषण करने की अनुमति देता है. यह सब मनोविज्ञान के क्षेत्र में कई सिद्धांतों और शोध अध्ययनों के आधार पर संबंधित और विस्तृत है.

अपराध के अपराधी पर डेटा का संग्रह विशेष ध्यान देने के साथ किया जाता है. इसका परिणाम शारीरिक रूप और व्यवहार प्रोफ़ाइल के निकटतम संभावित विवरण में होना चाहिए. यह वह चरण है जो शोधकर्ताओं को तथ्यों के लेखक के बारे में अधिक सटीक जानकारी रखने की अनुमति देगा.

संपूर्ण VERA विधि एक प्रगतिशील और संचयी तकनीक है. डेटा, इंफ़ॉर्मेंस और परिकल्पनाओं को एक दूसरे से जोड़ा जा सकता है। मनोविज्ञान के सभी सिद्धांत जो आक्रामक, अपराधी या अपराधी के व्यक्तित्व और व्यवहार को पर्याप्त रूप से प्रोफाइल करने के लिए उपयुक्त हैं, इन आंकड़ों पर लागू होते हैं।.

VERA विधि की उपयोगिताएँ

अपराधों के अपराधियों के मनोवैज्ञानिक प्रोफाइल को चित्रित करने में VERA विधि बहुत प्रभावी रही है। इसके अलावा, यह विधि अन्य क्षेत्रों में विशेष रूप से उपयोगी साबित हो रही है. यह एक सांख्यिकीय डेटाबेस के निर्माण की भी अनुमति देता है हमलावरों, अपराधियों और अपराधियों को आपराधिक और मनोवैज्ञानिक टाइपोलॉजी द्वारा वर्गीकृत किया गया है.

यह एक बार रोके गए अपराधी की वास्तविक प्रोफ़ाइल के साथ ट्रेस किए गए प्रोफाइल की तुलना करने की भी अनुमति देता है, जो भविष्य के प्रोफाइल के लेआउट को बेहतर बनाने के लिए एक बहुत प्रभावी उपकरण है जो अच्छी तरह से डेटा संयोग द्वारा पहले से प्लॉट किए गए पर आधारित हो सकता है। यह भविष्य के अनुसंधान परियोजनाओं के लिए वास्तव में उपयोगी हो सकता है, साथ ही साथ वर्तमान को बेहतर बनाने के लिए भी उपयोगी हो सकता है.

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