因為這個問題比較複雜，所以暫且先貼一篇我認為很好的解釋「犯罪頭腦」的文章
來源http://www.rnw.nl/chinese/article/624301
《荷蘭法醫心理學家「解剖犯罪頭腦」》
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（不小心寫了五千字。感謝提問的同學給了我這個機會好好反思我所學習的內容。）
（答案的主要來源於Rebecca Jackson 編撰的& http://www.amazon.com/Learning-Forensic-Assessment-International-Perspectives/dp/0805859233 ）
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怎樣的人更容易犯罪，這是一個很難回答的問題。我儘可能謹慎回答。
我知道大家期待聽到怎樣的回答（例如，如果某人具有如下某某特點，他就有可能是一個罪犯）。我也不是在教大家如何辨認罪犯（雖然如果利用某些工具可以很容易地鑒別）。但是，我以下數千字要證明的是，評估個體的犯罪風險是一件有可能完成的事，而且這是一件科學的事情。
由於犯罪風險評估是一件需要高度自律的事情，因為你作出的判斷往往會影響一個人的一生。所以，它需要極為專業訓練；就算是普通的心理學家或者精神病學家，在沒有受過相關訓練的同時，其評估準確度也不見得比瞎猜高。
即使此文提及了一些量表，甚至有很容易使用的量表；但我嚴重不推薦未經特定訓練的人使用這些量表去隨意評判周圍的人的犯罪風險。（例如，使用PCL-R的人需要經過PCL-R量表的訓練）
以下我會詳細說明一個專業的（西方語境下）犯罪風險評估人員會怎樣評估某個人的犯罪風險。
犯罪風險評估是一件複雜的事
犯罪定義的複雜性在一定程度上增加了犯罪風險評估的難度。
首先，由於時間和地點的不同，不同的法律對於犯罪的定義很有可能是不一樣的。例如，同性戀行為曾經被很多國家的法律規定為性犯罪的一種。如今仍然保留這麼規定的國家寥寥無幾。在荷蘭，性交易是合法的；但在世界上大部分其他地區卻是犯罪。在中國，犯罪的狹義定義是「違反了中華人民共和國刑法規定的行為」，最廣義定義是違反中華人民共和國法律的行為。
另外，在危害國家犯罪這一類犯罪在現有的forensic risk assessment (犯罪風險評估）研究中幾乎完全沒有涉獵（出處待查）。所以此處略過不提。
現在的犯罪風險評估的研究集中在傳統犯罪的分類。例如，暴力犯罪，性犯罪，盜竊，等。
犯罪風險預測其實也是人類行為預測研究的一部分
犯罪行為其實也屬於人類行為的一部分，只不過這些行為具有反社會屬性。人類行為受人類的大腦影響和控制，而大腦本身的發展是由先天和後天共同影響的。人類的大腦可以一直發育到25歲到30歲之前（新的神經元的產生），而且在這之後大腦也沒有完全失去變化能力（例如以前有某種功能的神經元可能會在刺激下轉變功能），但如果在大腦發育早期缺乏某些刺激，大腦的功能就有可能有所欠缺。例如，有研究表明連環殺手的大腦前額葉和普通人相比有一定程度上的不同，大腦某部分中樞的活躍程度跟普通人相比更活躍，而另一個地方更不活躍。造成這些差異的直接原因我們並不知道，但很有可能正是因為這些生理上的缺陷讓他們更傾向於尋求刺激，缺乏同情心，或者行為衝動，行為缺乏預見性，作出做高風險的有害舉動，例如犯罪。
在二十年前，腦成像技術還沒有像今天這樣發達，研究者不知道是這些大量的微小差異造成了質的不同：有的人是累犯，而有的人永遠不會犯罪。但是，經驗和直覺告訴我們，家庭成員裡面有罪犯的人，或者家境貧窮的人，或者從前犯過罪的人，或者酗酒吸毒的人，都更容易犯罪。當時的行為科學家（心理學家或者精神病學家）基於他們的經驗，應法庭的要求判斷這個人有多大的可能性再對社會產生「危害」。姑且不論法庭上提出的「危害」和當時的行為科學家所認為的是否一致。在70年代末期的美國，接二連三的研究報告表示，心理學家的這種基於個人經驗而進行的評估準確率低於50%，也就是說，比瞎猜還糟糕。但當時的美國各級法院無視APA（american psychology association 美國心理學學會）的警告，依然大量要求行為科學家進行這種基於個人經驗，缺乏同行驗證也缺乏系統性的隨意預測。
基於當時的現實壓力，有關犯罪人格的研究和犯罪可能性的測量技術開始發展。當時正好是心理測量（psychometry）蓬勃發展的時期，各種心理學研究都由個案的或者質性的研究轉向量化的統計學研究。一個經典的方式是，心理學家會在不同的有代表性的樣本裡面尋找哪些「因素」（factor）跟再犯相關。如果在統計學上顯著的，就會作為「有代表性的因素」而被記錄下來；而沒有沒有達到統計學上的顯著的因素，也並不一定跟犯罪完全無關。如果一個量表中的各項都是由有統計學上顯著的因素所構成的，那麼這個量表就更有可能篩選出有可能再犯的人。
* 在這裡，評判一個量表的預測準確度使用的方法是Receiver Operating Characteristic (ROC)，即false positive（本不應被認為是有再犯風險的）和正確預測（正確預測了再犯）的比率。得出的比率稱為AUC(area under the curve）。AUC=0.5即為完全隨機，如果一個預測量表的AUC=0.5表明這個量表完全無效；AUC&>0.5即為有效；AUC&>0.7即為非常有效，但仍然遠不是完美的。
現在使用的犯罪風險評估工具
VRAG， Static-99, HCR-20, PCL-R
現在所使用的犯罪風險評估工具種類包括Actuarial Instrumenet（暫譯「確定性因素測量工具」）和Structured Professional Judgement（SPJ,暫譯「結構性專家判斷」）。
Actuarial意為「精確的」，也就是說這一工具著重於克服早年犯罪風險評估裡面非結構性的訪談和臆斷。由於早年的非結構性，也就是說，一千個行為科學家可能有一千種診斷方法。而這一千種診斷方法往往不能被系統地描述，也難以被重複，更難以被質疑。某人有可能被行為科學家A診斷為有可能再犯，被行為科學家B診斷為沒可能再犯。某因素有可能被行為科學家A認為對某人的再犯很相關，但卻被行為科學家B認為對某人的再犯無關。過多的不確定導致預測準確率的下降；因此，「確定性因素測量工具」完全依賴於某些無可辯駁的歷史性因素。例如，在Violence Risk Appraisal Guide (VRAG，暫譯「暴力風險評估指南」）包含了12個從50個經驗因素里篩選出來的因素，包含精神病因素。VRAG可以用於精神病犯。雖然VRAG的分數高低和再犯的嚴重性只有弱相關，但有報告指出VRAG和「結構性專家判斷工具」HCR-20在預測再犯的準確率並沒有顯著不同。
流行使用的「確定性因素測量工具」還有Static-99。但VRAG被認為是經過了最充分的驗證的「確定性因素測量工具」。
「確定性因素測量工具」的缺陷也相當明顯。例如，這些工具容易「過度預測」，也就是說這些工具傾向於把被試都認為是有再犯風險的。再者，這些工具並不能預測出嚴重再犯和輕微再犯的區別。有的輕微再犯並不是法律時間中對於「危險性」的預期。最重要的缺陷是，這些工具中考量因素都是一些靜態的，無可改變的因素；它嚴重忽略了一些可以通過矯正，或者由於時間，情景的不同而不同的危險性因素。例如，你用Static-99測量一個服刑人員，他的第一年，第二年甚至第十年的的分數都是一樣的。但在這期間，他很有可能已經被矯正。又例如，兩個人通過同一「確定性因素測量工具」得出的分數都是一樣的，但其中一個人只會在喝酒過度的時候反應過激；而另一個人在任何情景下都會反應過激。在情景因素或者治療因素介入的情況下，「確定性因素測量工具」對個體的犯罪風險評估是沒有區分度的。而且，「確定性因素測量工具」不會讓我們更了解個體犯罪的原因，因而也難以對治療或者刑罰裁判提供意見。
但「確定性因素測量工具」也有顯而易見的優勢。例如它簡單易用。在極端情形下（例如static-99），即使是沒有經過專業訓練的人員，不需要面談也不需要相關背景信息，只需要警察記錄或者醫療記錄就可以迅速作出簡單明了的犯罪風險判斷。
Static-99量表範例
「結構性專家判斷」是為了克服「確定性因素測量工具」中對風險因素過度簡化而發展的測量工具。這種工具考慮靜態因素的同時考慮由於時間上或者情景上的變化因素，同時提供結構化的訪談指南或者評分指南來保證評分過程有章可循。這種工具的發展只有十年左右，但是在預測犯罪風險非常有效。更重要的是，它對於理解犯罪的原因很有幫助，因而可以更為準確地判斷風險的強弱，以及提供有效的治療或者刑罰裁判意見。專家甚至可以添加自己認為重要的影響因素並反映在報告里。
「結構性專家判斷」要求有資格的人員（例如受過專業訓練）根據訪談指南（訪談指南會列舉出需要問的問題）和被測試人進行面談。同時，它要求專業人員作出的判斷是基於大量的相關信息作出的。有關被測試人本身的犯罪需要知道各方各面包括犯罪人本身對此作出的評價。結構性專家判斷也包括一些不可改變的歷史性因素和精神障礙因素。每個項目的評分並不是如「確定性因素判斷」中兩極的（即「有」或「無」）而是多極的（「有」「可能有」「無」或者「無法判斷」）。除了分數本身，結構性專家判斷也要求專家在作出報告的同時對可能的原因進行解說（有可能某因素對於某人的犯罪風險有關鍵性因素，例如，某人只會在精神分裂症嚴重發作的情況下作出危險舉動，這些關鍵性因素需要在報告當中明確提出）。由於在這過程中考慮了大量的不確定因素，這些犯罪風險評估必須由受過專業訓練的專業人員在有充分資料的條件下進行評估。但這些評估在今後的治療或者刑罰裁判意見中的意義是十分重要的。
擁有最堅實的理論基礎和受到最廣泛驗證的「結構性專家判斷」工具是Historical/Clinical/Risk Management - 20 （HCR-20），它由historical（歷史的），clinical（診斷上的），risk（風險）三部分一共20個因素組成，其中Historical的10個因素與VRAG的靜態因素基本重合。
HCR-20和VRAG的items：
是否存在犯罪人格
在60年代末，行為研究者在研究犯罪人在某些情景下的行為共性時，提出了一種犯罪人格模型（就像當年龍布羅梭研究了一通顱相學之後寫出了《犯罪人論》討論犯罪的人在身材相貌上跟不犯罪的人的差異一樣），稱之為psychopathy（暫譯「精神變態」）。psychopathy現在被認為一種人格障礙，也可以說是一種負面的人格，其特點包括：自大，自戀，冷漠，狡詐，殘忍，輕率，易怒，沒有責任心，反社會行為等等。後來在90年代初研究者為了研究這種變態人格而制定了量表。
Psychopathy Check List - Revised（PCL-R暫譯為「精神變態人格量表（修訂版）」）是一個使用在研究「犯罪人格」的過程中的量表在發展。這個量表最先被使用在監獄的犯人身上，是一個描述性的行為氣質量表。有趣的是，這個量表在預測暴力性犯罪可能性的方面非常高（在一些比較研究中，PCL-R的預測有效性甚至是最高的）。它的有效性不但體現在監獄人口裡，還體現在在非監獄人口中。所以，這個量表也被大量使用在犯罪預測中。
但由於DSM並沒有正式承認psychopathy是一種精神障礙，所以psychopathy是否屬於一種病，或者只是幾種人格特徵的集合，或者只是反社會人格的一種亞型，都存在爭論。但重點是，PCL-R分數高者，都被認為是一些無可救藥的累犯。研究如何治療這一種人格障礙患者是目前研究的熱點之一。
上述介紹的各種量表，無論是人格測量還是行為測量，其最終目的都是為了有效預測被測量者日後的反社會行為的可能性。
PCL-R的item: 敬告：請不要在沒有仔細閱讀附帶指南的情況下望文生義！
根據不同的暴力犯罪的分類，不同的特徵量表會使用在不同暴力犯罪預測上。以下介紹的幾種量表都屬於SPJ。
例如：
青少年犯罪預測
雖然普遍認為青少年之中不會產生psychopath（一般認為人格障礙在成年之前都不會完全發展完成），不過PCL：YV（「精神變態人格量表：青年版」）在得到充分論證前就被大量使用在法庭中。一般認為這個量表附帶的結構性訪談手冊的更有意義。
性犯罪
如果想要判斷性犯罪者再次進行性犯罪的風險，使用的工具是The Sexual Violence Recidivism-20 (SVR-20)。有報告指出這個工具甚至可以鑒別接觸性性犯罪和非接觸性性犯罪的可能性。
家庭暴力 （http://www.adfvc.unsw.edu.au/PDF%20files/risk_assessment.pdf）
目前廣泛使用的評價家庭暴力的量表之一為SARA （Spousal Assault Risk Assessment）。（量表範例http://www.biscmi.org/documents/Spousal_Assault_Risk_Assessment.pdf）
它考慮的影響因素包括配偶雙方過去的施暴歷史和現在的互動方式。它也包括一個訪談指南。
一些迷思（Myths）:
男性更容易犯罪
年輕人更容易犯罪
低智商的人更容易犯罪
精神病患者更容易犯罪
毒品成癮者更容易犯罪
家庭經濟條件差者更容易犯罪
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以上這些經驗判斷不能說是全錯，但根據某條來說某人有很高的犯罪風險是輕率的。例如，男性由於更容易採取衝動的暴力性的反應方式，或者由於社會期許，所以監獄人口往往以男性居多；年輕人由於難以預測自己的行為後果，或者行事衝動，所以也佔據了更多的監獄人口；低智商的人可能難以掩飾自己的犯罪後果，所以也容易被警察逮住；有妄想，恐慌又自行停葯的精神病患者也可能更容易行事衝動；毒品成癮者很可能本身也是容易衝動，行事缺乏預見性的人；家庭經濟條件和犯罪並沒有顯著相關。
結論：
如同本文一開始說的那樣，單憑經驗預測出來的準確率並不比拋硬幣高；而即使通過統計學量表而作出的判斷也並不是絕對的。但是，通過量表和訪談（尤其是SPJ方式）有助於我們了解這個人，了解這個人的生活方式，對環境可能作出的反應，以及可能讓他放棄犯罪這一行為方式的方法。從人道主義的角度看，理解犯罪人的行為才是最重要的。理解一個人，才是預測這個人行為的最終方式。
被專政的人
是否應該加個前提-------「是否故意」
否則，答案很明確是「精神病患者」
在賣淫非法化的國家裡面，找不到女朋友，又沒有辦法約到炮友，沒錢包養情人的處男們……
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