* 더욱 상세하고 정확한 데이터:UCR NIBRS는 범죄 유형, 범죄 발생 장소, 범죄 발생 시간, 피해자와 가해자의 특성 등 기존 UCR 시스템보다 더 자세한 범죄 정보를 수집합니다. 이 데이터는 범죄 패턴과 경향을 더 잘 이해하고 보다 효과적인 범죄 예방 및 통제 전략을 개발하는 데 사용될 수 있습니다.
* 향상된 범죄 보고:UCR NIBRS는 법 집행 기관이 체포 여부에 관계없이 모든 파트 1 범죄를 보고하도록 요구합니다. 이를 통해 범죄 데이터의 완성도가 높아지고 범죄 동향을 보다 정확하게 추적할 수 있게 됩니다.
* 향상된 데이터 공유:UCR NIBRS 데이터는 법 집행 기관과 연구원 간에 더욱 쉽게 공유됩니다. 이를 통해 범죄 데이터에 대한 더 큰 협업과 분석이 가능해지고 새로운 범죄 경향과 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
UCR NIBRS의 단점:
* 보고 부담 증가:UCR NIBRS는 법 집행 기관이 기존 UCR 시스템보다 더 많은 데이터를 수집하고 보고하도록 요구합니다. 이는 자원이 제한된 소규모 기관에게는 부담이 될 수 있습니다.
* 데이터 오류 가능성:UCR NIBRS 데이터의 복잡성이 증가함에 따라 데이터 오류 가능성도 높아집니다. 이로 인해 데이터를 정확하게 분석하기가 어려워지고 잘못된 결론을 내릴 수 있습니다.
* 연구를 위한 제한된 사용:UCR NIBRS 데이터가 연구 목적으로 항상 유용한 것은 아닙니다. 데이터는 종종 너무 집계되어 특정 연구 질문에 답변하기에 충분한 세부 정보를 제공하지 않습니다.
전반적으로 UCR NIBRS는 레거시 UCR 시스템에 비해 크게 개선되었습니다. 범죄에 대한 보다 상세하고 정확한 데이터를 제공하고, 범죄 보고를 개선하며, 데이터 공유를 강화합니다. 그러나 보고 부담 증가, 데이터 오류 가능성 등 UCR NIBRS와 관련된 몇 가지 과제도 있습니다.
