预测成年人涉及犯罪：人格测量很重要，社会经济考量不是

Caacute;it Orsquo;Riordan, Michael Orsquo;Connell School of Psychology, University College Dublin, Belfield, Dublin 4, Ireland

摘 要： 随着对犯罪职业的全面研究以及围绕人格特征的大五人格模型（FFM）的关注日渐增多，人们已重新确立了将人格测量作为犯罪活动的重要预测指标。许多专家小组的研究得出的结论是：一致性、认真、神经质和外向性与犯罪有关。这些数据来自国家儿童发展研究。对于经历司法制裁的中年人来说，FFM的特征情况发生了变化。研究采用宜人性，外向性，尽责性，智力和情感稳定性（神经质）以及犯罪学家与犯罪有关的社会经济变量，对是否在成年中期经历刑事司法制裁这一事件进行了回归。结果表明，在这个有代表性的7205名成年人样本中，重要的预测指标是五个人格特征（但不是智力），性别，学校问题的经历这的四个，没有任何社会经济指标。这可以表明，社会阶级在预测犯罪方面只起次要作用，与以前的假设相反。

关键词：犯罪； 人格特征； 性别；经济决定论；大五人格

1. 介绍

1.1. 人格与犯罪研究的兴衰

人格特征曾经是解释某些犯罪行为个体差异的合法来源。汉斯·艾森克（Hans Eysenck）的“大三”犯罪行为模型代表了对1970年代人格在犯罪中的作用的兴趣的短暂的高峰。但是，人格模型受到了人们的青睐，又被很快人们所忽视。

安德鲁斯（Andrews）和邦塔（Bonta）（2010）令人信服地指出，在刑事警告理论中忽略人格的关键因素是犯罪学家简单的出于了政治理由讨厌它。尽管回顾了对能够预测犯罪的变量所进行的大量研究都表明人格效应大约是社会阶级背景效应的两倍（Schuessler＆Cressy，1950； Tennenbaum，1977； Waldo＆Dinitz，1967），社会阶级，贫困和不平等仍然是犯罪因果关系主流理论的核心，例如“社会不平等是犯罪的主要原因”（DeKeresedy＆Schwartz，1996，p。463），或“尽管研究人员无法在个人层面确立贫困与犯罪之间的联系，这是不可改变的” （Short，1991，p.501）。正如安德鲁斯（Andrews）和邦塔（Bonta）（2010，第186页）所述，持续的“主流犯罪学中的种族阶级统治hellip;hellip;不是基于证据”，而是基于政治意识形态。

应该指出的是，抵抗用人格特征对犯罪行为进行预测指的是那些被认为是正常维度的人格特征。目前，有少数罪犯具有异常或病态性格的想法已被广泛接受。 DSM-IV和DSM-V包括反社会人格障碍（APD）类别，其特征是缺乏同理心和冲动性。 Hare（1990）提出了针对精神病特征的清单，例如轻浮和寄生生活方式。 APD和精神病都被认为可以预测犯罪行为，普遍再犯和暴力再犯。但是，他们通常将人格障碍概念化为人格障碍，而不是典型人格的维度。

1.2 五因素模型与犯罪活动研究

奥泽（Ozer）和贝纳特·马丁内斯（Benet-Martiacute;nez）（2006）认为，研究应关注围绕麦克莱和约翰（1992）的五因素模型（FFM）提出的正常人格的五个更高维度（外向，友好，尽责，神经质和开放和率真），对于介入与人格结构相关的不同类型结果的预测至关重要。然而，法灵顿和威尔士（Farrington and Welsh，2007年，第45页）指出：“由于新颖，大五人格模型很少与犯罪相关。”创新研究倾向于关注非典型样本，例如学生和囚犯（例如Wiebe，2004年）或某些类型的专家罪行，例如侵略（Jones，Miller，＆Lynam，2011）；这些研究发现宜人性（-），尽责性（-），神经质（ ）和外向性（ ）与令人反感的行为有关。

1.3 这项研究的目的

这项研究的目的是在一个具有全国代表性的大型样本中检验人格特征与刑事司法制裁的获得有关的联系。具体而言，其意图是多变量分析，包括FFM特征，也将犯罪学家传统上确定的社会人口统计学变量作为犯罪参与的风险因素：教育程度，学校问题，背景社会阶层，职业地位，出生体重和家庭规模（请参阅Piquero，Farrington和Blumstein，2007年，第2章）。分析得出结论，认为在预测刑事司法介入方面，人格特质比大多数社会人口统计学和所有社会经济变量重要得多。

2. 方法

2.1 参加者

这项研究来自国家儿童发展研究（NCDS），该研究对1958年3月在一周内出生于英格兰，苏格兰和威尔士的所有17634人进行了纵向研究。 NCDS收集有关参与者的身体，教育，社会和心理发展的信息。因此，样本具有既大又能代表全国人口的理想特征。但是，每次扫描的样本量都有损耗，并且这种损耗不是随机的。在随后的NCDS扫描中，无反应的预测因素是男性，读写能力差，失业经验和高工作流失率以及成年中与父母同住（Hawkes＆Plewis，2006）。尽管这些也是经常与犯罪行为有关的变量，并且可能意味着NCDS低估了罪犯在普通人群中的比例，但其代表性不足的影响在这里是良性的，因为它们会影响因变量，而本文是关于自变量或预测变量的，它们应同样受到无响应偏差的影响。

2.2 措施

2.2.1 依赖措施

在NCDS第六轮调查中，年龄42岁的参与者被问到一系列问题，询问他们在过去十年中是否受到任何刑事司法制裁。特别是询问他们是否收到了警察警告，警告（正式警告，虽然不是刑事定罪，但确实构成一个人的犯罪记录的一部分），是否已被逮捕或在法庭上被判有罪罪行。对任何一个问题的回答为“是”的被调查者，在一种称为CJS（刑事司法制裁，既刑事司法系统的某个部门对个人适用的任何正式刑罚，从警察警告到监禁判决，其中包括非轻微交通违法行为），而回答“否”的人的得分为“ 0”。在8549名回答者中，有14.0％的受访者返回的CJS得分为1，即其中男性占71.8％（n =862），女性占28.2％（339）。

2.2.2 独立措施

2.2.2.1 人格措施

NEO PI-Rtrade;（IPIP，Goldberg等人，（2006年）进行了第8次扫描（2008年，队列年龄50岁），并使用50个问题来评估人格特质。汇总了对这50个项目的回答，并且NCDS数据集提供了有关“大五”因素，尽责性，外倾型，宜人性，情感稳定性（神经质）和智力（非“开放性”）的派生分数，范围从10至50。NCDS数据集中仅提供了综合性或派生性格测度，因此无法计算信度。但是，Gow，Whiteman，Pattie和Deary（2005，P.325）在对其心理计量学特性的详细分析中报告说，“ 5个IPIP量表具有很高的内部一致性”。尽管有大五人格特征在整个人生过程中都是稳定的（Terracciano，Costa和McCrae，2006年），但有争议的观点是，年轻成年的稳定性与社会支配地位的提高有关 ，以及尽责和情绪稳定（Roberts，Wood和Smith，2005年）。然而，这里做出的42至50岁之间广泛的人格稳定的假设仍然是合理的-既因为变化与年轻群体有关，又因为发生的变化“与年轻人社交生活中的广泛情况有关（Roberts，Walton，＆Viechtbauer，2006，p.18），因此对于大多数受访者来说应该大致一致。

2.2.2.2 性别

从出生时的扫描0开始，获得了被访者的性别及其出生体重（以盎司为单位）信息。

2.2.2.3 家庭背景

从扫描2中（11岁）得出家庭规模，并根据其职业按7点量表规模记录男性户主的社会阶层（较低的值表示较高的社会阶层）。

2.2.2.4 受访者的社会地位

从33岁的5位席位中，根据剑桥大学的职业分类，获得了受访者的社会地位。通过此措施，较高状态的职业被分配较高的分数，可能在0到100的范围内。选择此扫描作为根据职业评估社会地位的时期，因为被调查者被要求回答该区间内的任何刑事司法制裁，在扫描5和扫描6之间。

2.2.2.5学校问题

从第6次扫描开始（42岁），被访者被要求回忆他们在学校经历的任何教育制裁。在英国，普通的未成年人学校制裁包括放学后拘留或给父母的信，这些都没有得到评估。但是，评估了更严厉的制裁。学校负责人可以在一个学年内将违反重要学校规定的孩子停学45天。那些被认为在课堂上表现出高度且一贯的破坏性行为的学生，可以由学校管理委员会永久排除（开除）。回答“中止”或“开除”的学生在标为“学校问题”的量表上的得分为“ 1”，而对回答“否”的学生的得分为“ 0”。

2.2.2.6 最高学历

从8岁到50岁，NCDS研究人员将受访者的最高学历识别并编码为0-6等级，范围从无学历到研究生及更高学历。

综上，因变量评估了受访者是否已接受33至42岁的刑事司法制裁。自变量包括人格量度（大五人格，在42岁时评估）以及主要犯罪学文献中通常包括的社会人口统计学指标数量，可以预测（更高）犯罪参与–（男性）性别，（低）出生体重，（低）父亲的社会地位，（更大）家庭规模，（更多）学校问题，（低）32岁的职业状况以及（很少）学历。尽最大可能

完成了9790人的样本量的第8次扫描，人格数据来自8550名参与者，该样本构成本文进行分析的有效组。表1列出了所有测量的描述。

3. 结果

在二元逻辑回归分析中，根据表1中列出的独立性测试，对二分法CJS（0 =没有刑事司法制裁，1 =一个或多个刑事司法制裁）进行了回归。由于有缺失值，可供分析的案例数量为7205。作为一个整体，该模型只解释了CJS中方差的9％以下，Nagelkerke R Square= 0.086，并正确分类了100％的案例。从统计学意义上来说，卡方值= 354.7（df = 12），p lt;0.001，结果显著。下表2列出了Logistic回归中每种独立测度的预测能力，按效应大小排序。从表2可以看出，获得刑事司法制裁的可能性较高与性别（男性更有可能），青少年时期更多的学校问题，较高的性格外向度以及较低的亲和力，情感稳定性和自觉性有关。热情。与刑事司法制裁无明显关系的指标包括家庭规模，智力的人格特质，学历，出生体重，父亲的社会阶层，和33岁时的职业身份。

4. 讨论

4.1 总结发现及其研究环境

进行了回归分析，结果表明，在一个33岁至42岁之间的受访者中，英国受访者的反感样本与受访者的性别，他们在中学阶段遇到的问题以及FFM的五分之四特征显着相关。与背景社会阶层和财富相关的变量，例如职业状况，父亲的社会阶层，学历和家庭规模与结果度量值没有显着相关。因此，发现与以上引言中引用的研究一致，即在各种犯罪参与措施的影响力大小方面，人格始终领先于社会经济措施。

在被认为具有重要意义的大五人格特征中，研究进一步确立了涉及刑事司法事件与外向性（ ），宜人性（-），情绪稳定（-，神经质的反面）和尽责性（-）但不包括智力的一致性关系。这些与琼斯（2011）和韦伯（2004）等人的发现高度相符。此外，在几乎所有犯罪活动中，男人都比女人多。另一个重要的变量是学校问题的经历。少年时代的学校排斥很可能直接导致犯罪等其他领域的偏差，与此同时，与犯罪相关的相同类型的人格特质（例如易怒，冲动或容易发怒）也可以间接联系在一起，成为学校的“麻烦制造者”。

4.2 数据限制

评论家可能会在此分析中发现重要的缺陷：它依赖个人回忆他们在过去十年中可能遗忘的或令人尴尬的异常事件。在每次扫描中，NCDS在受访者的减员方面存在已知偏差；假设个人的个性在42至50岁之间，性状保持相对稳定。在不同的时间对不同的变量进行了评估，带来了因彼此独立而产生的沉默的困难。但是，所有有关犯罪参与的研究（包括那些将社会阶级与犯罪紧密联系在一起的研究）都依赖于脆弱的数据。量化犯罪的难度根深蒂固，以致在许多司法管辖区中，对人口代表性样本的犯罪调查会与官方（通常是警察）对犯罪的评估一起进行，并试图获得犯罪的总体情况情况。要求一大群成年人重新叙述其犯罪活动充满了困难，但是尽管存在明显的偏差，但在许多辖区中经常会这样做，并且假定结果是有意义的。人格也确实会发生变化，但证据表明该变化与年龄相关，这不会显着影响同一周内出生的一组人群的样本内比较。此外，对纵向研究中损耗的研究表明其效果趋于相对较好（Lillard＆Panis，1998）。某些低收入和识字能力较弱的男性群体的NCDS造成的差异减员效应可能会降低结果测量中可解释的可用方差，但不会影响在人格和阶级变量之间的“赛马”结果。

4.3 结论

在主流犯罪学中，忽略人格特征，即使不是致命的疏忽，在评估个人犯罪参与时也是严重的。它们不仅发挥作用，而且即使在进行包括社会经济变量的多变量分析影响时，它们也是犯罪的主要预测指标之一。以上的分析可能会被最好地解释为另一个独立的机会，驳回社会阶层是犯罪活动的主要预测者的理论。它的失败证明了社会阶级/

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