何，O分，好)。
[0208]总分:19分。评价:无风险。
[0209]第四部分风险行为倾向测试
[0210]1.内隐攻击测验，得I分。
[0211]2.假装电击测验，得-1分。
[0212]3.个人偏好测试，得3分。
[0213]4.认知测试，得I分。
[0214]5.情绪测试，得I分。
[0215]6.风险基础测试，得I分。
[0216]第五部分访谈
[0217]根据生理监控获取的信息，如果存在说谎的倾向，需要在访谈的时候对可能是虚假的答案，进行确认。如果确认处于说谎状态，则总体评价风险倾向评价为“临界”。如果确认该人没有说谎，则需要把访谈的其他内容予以计算，并数据代入风险行为计算公式。
[0218]访谈过程中发现该人为说谎，所以风险行为倾向评价为“临界”。
[0219]本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或者部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于计算机可读存储介质中，所述存储介质可以是ROM/RAM，磁盘或光盘等。
[0220]本发明不局限于上述最佳实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是具有与本申请相同或相近似的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1.一种特殊人员风险行为评估方法，其特征在于，包括如下步骤: SI，获取被测试人员的生理指标监控数据；通过所述生理指标监控数据进行生理评价，得到生理评价结果； 获取被测试人员的个人因素数据；通过所述个人因素数据进行个人因素中的个人客观情况评价，得到个人因素中的客观情况的评价结果； 获取被测试人员的风险行为倾向数据；通过所述风险行为倾向数据进行风险行为倾向评价，得到风险行为倾向评价结果； 获取被测试人员的访谈数据；通过所述访谈数据中的个人社会情况和个人主观因素进行访谈评价，得到个人社会情况和个人主观因素评价结果； 获取被测试人员的风险行为类型数据；通过所述风险行为类型数据进行风险行为类型评价，得到风险行为类型评价结果； S2，在获取个人因素中的客观情况的评价结果、风险行为倾向评价结果、个人社会情况和个人主观因素评价结果、风险行为类型评价结果的同时，获取被测试人员的生理指标监控数据；通过所述生理指标监控数据进行生理评价，得到生理评价结果； S2.1，若所述生理评价结果不正常，则返回步骤SI ; S2.2，若所述生理评价结果为正常，则执行步骤S3 ; S3，将所述个人因素中的客观情况的评价结果、所述风险行为倾向评价结果、所述个人社会情况和个人主观因素评价结果进行综合计算，计算后的结果作为特殊人员风险行为倾向评估的结果；将所述风险行为类型评价结果分别进行计算，计算后的结果作为风险行为类型评估的结果。
2.根据权利要求1所述的特殊人员风险行为评估方法，其特征在于:所 述生理指标监控数据包括呼吸、皮肤电阻、血压/脉搏和血容量数据；所述呼吸数据包括胸式呼吸数据和腹式呼吸数据； 预设定的正常生理数据指标； 将所述生理指标监控数据与所述正常生理数据进行对比； 若所述生理指标监控数据不在所述正常生理数据指标范围内，则返回重新执行S1-S2 ； 若所述生理指标监控数据在所述正常生理数据指标范围内，则进入S3。
3.根据权利要求1所述的特殊人员风险行为评估方法，其特征在于:所述个人因素数据中个人客观情况的数据包括过去被判刑次数数据、本次被拘押时年龄数据、犯罪形态数据、刑期数据、涉嫌犯罪类别数据、共同犯罪成员或黑恶势力成员数据、居住状况数据、受教育状况数据、婚姻状况数据、与家庭成员关系数据、家庭经济状况数据、拘押前3年内就业经历数据、人际交往情况数据、在娱乐场所消费或工作经历数据、酗酒状况数据、性行为状况数据、吸食或贩卖毒品经历数据、教育状况数据、工作状况数据； 所述个人客观情况的数据均预设有选项及数据值，通过获取所述被测试人员在预设的选项中所做出的选择来得到测试值；把各项测试值予以累加计算，计算后的结果作为个人因素中个人客观情况的评价结果。
4.根据权利要求1所述的特殊人员风险行为评估方法，其特征在于:所述风险行为倾向数据包括内隐攻击测验数据、假装电击测验数据、个人偏好测验数据、认知测试数据、情绪测试数据和风险基础量表测试数据； 获取所述测试人员的内隐攻击测验数据、假装电击测验数据、个人偏好测验数据、认知测试数据、情绪测试数据和风险基础量表测试数据； 将获取到的所述测试人员的内隐攻击测验数据、假装电击测验数据、个人偏好测验数据、认知测试数据、情绪测试数据和风险基础量表测试数据进行累计，累计后的结果构成风险行为倾向评价结果。
5.根据权利要求1所述的特殊人员风险行为评估方法，其特征在于:所述访谈数据包括个人社会情况数据和所述个人主观因素数据两个部分，具体包括:生活状况数据、活动爱好数据、交往的朋友中有无违法犯罪的数据、遭遇重大事件情况数据、是否服过刑数据、人际交往能力数据、婚姻家庭数据、健康状态数据、心理治疗数据、教育需求数据、就业能力数据、羁押指导数据、生活期望数据、情绪稳定状况数据、精神或心理状况数据、适应环境状况数据、身体健康状况数据、自杀心理产生情况数据； 所述个人社会情况数据和所述个人主观因素数据均预设有选项及数据值，通过获取所述被测试人员在预设的选项中所做出的选择来得到测试值；把各项测试值予以累加计算，计算后的结果作为个人因素评价中个人社会情况和个人主观因素的评价结果。
6.根据权利要求1所述的特殊人员风险行为评估方法，其特征在于:所述风险行为类型数据包括劫持人质量表测试数据、绝食量表测试数据、攻击他人量表测试数据、隐藏风险物品量表测试数据、越狱量表测试数据、装病量表测试数据、自杀量表测试数据、自我攻击量表测试数据、同性恋倾向量表测试数据和违反监所规定量表测试数据； 判断劫持人质量表测试数据、绝食量表测试数据、攻击他人量表测试数据、隐藏风险物品量表测试数据、越狱量表测试数据、装病量表测试数据、自杀量表测试数据、自我攻击量表测试数据、同性恋倾向量表测试数据和违反监所规定量表测试数据在预设风险行为类型评分表中的得分，将对应的得分分别进行累加计算构成风险行为类型评价结果。
7.根据权利要求1所述的特殊人员风险行为评估方法，其特征在于，S3，将所述个人因素中的客观情况的评价结果、风险行为倾向评价结果、访谈中的个人社会情况和个人主观因素评价结果进行综合计算，计算后的结果作为特殊人员风险行为倾向的评估的结果，具体方法为: 特殊人员风险行为倾向的结果=A+B+2*(F+G+H)+3*(D+P)+20E+C/2 ； 其中A为所述风险行为倾向数据中的个人社会情况测验数据；B为所述风险行为倾向数据中的的个人主观因素评价测验数据；C所述风险行为倾向数据中的个人客观情况测验数据；D为所述风险行为倾向数据中的假装电击测验数据出为所述风险行为倾向数据中的内隐攻击测验数据；F为所述风险行为倾向数据中的风险基础量表测试数据；G为所述风险行为倾向数据中的情绪测试数据出为所述风险行为倾向数据中的认知测试数据；P为所述风险行为倾向数据中的个人偏好测验数据。
8.根据权利要求7所述的特殊人员风险行为评估方法，其特征在于，所述特殊人员风险行为倾向的结果的分值在131-100分时，则评估所述被测试人员有风险；所述特殊人员风险行为倾向的结果的分值在99-60分时，则评估所述被测试人员为临界风险；所述特殊人员风险行为倾向的结果的分值在59分以下时，则评估所述被测试人员为无风险。
9.根据权利要求1所述的特殊人员风险行为评估方法，其特征在于，得到所述风险行为类型评价结果的方法具体为:获取风险行为类型数据；所述风险行为类型数据包括绝食倾向数据、劫持人质倾向数据、自杀倾向数据、自我攻击倾向数据、攻击他人倾向数据、装病倾向数据、隐藏风险物品倾向数据、越狱倾向数据、同性恋倾向数据和违反监所规定倾向数据，将所述风险行为类型数据中的各项内容分别进行评分计算，其结果作为所述风险行为类型评价的结果。
10.根据权利要求9所述的特殊人员风险行为评估方法，其特征在于，所述风险行为类型评价结果的评分的分值在150-100分时，则评估被测试人员有风险；所述风险行为类型评价结果的评分的分值在99-68分时，则评估被测试人员为临界风险；风险行为类型评价结果的评分的分值在67-30分时，则评估被测试人员为无风险。
【专利摘要】一种特殊人员风险行为评估方法，包括如下步骤：获取被测试人员的生理指标监控数据；获取被测试人员的个人因素数据；获取被测试人员的风险行为倾向数据；获取被测试人员的访谈数据；获取被测试人员的风险行为类型数据；将所述个人因素中的客观情况的评价结果、所述风险行为倾向评价结果、所述个人社会情况和个人主观因素评价结果进行综合计算，计算后的结果作为特殊人员风险行为倾向评估的结果；将所述风险行为类型评价结果进行分别计算，计算后的结果作为风险行为类型评估的结果；本发明科学地解决了特殊人员说谎问题，进而准确判断其风险行为倾向，预测其风险行为类型，提高对特殊人员的科学化管理水平。
【IPC分类】G06F19-00
【公开号】CN104715139
【申请号】CN201510053471
【发明人】张振声
【申请人】张振声
【公开日】2015年6月17日
【申请日】2015年2月2日