Очаги преступности — это районы с высокой интенсивностью преступности . Обычно они визуализируются с помощью карты . Они разрабатываются для исследователей и аналитиков с целью изучения географических районов в связи с преступностью. Исследователи и теоретики изучают возникновение очагов преступности в определенных районах и причины их возникновения, а аналитики изучают методы, используемые для проведения исследования. [1] Разработка карт, содержащих очаги преступности, становится критически важным и влиятельным инструментом для полиции; они помогают развивать знания и понимание различных районов города и, возможно, причин, по которым там совершаются преступления.
Теории преступности могут быть полезным руководством для исследователей и аналитиков в отношении анализа очагов преступности. Существует множество теорий преступности, которые объясняют, почему преступность происходит в определенных местах и почему преступность не происходит в других. Теории места рассматривают преступность в определенных местах, которые также можно рассматривать как «точки на карте». [2] Другая теория преступности, используемая в отношении очагов преступности, — это теории соседства. Эти теории рассматривают преступность на более высоком уровне и в более широкой области просмотра. При просмотре таких типов районов для определения очагов преступности обычно используется статистическая информация. Широко используемая теория для объяснения преступности — это теория закономерностей преступности . Теория закономерностей преступности объясняет, что преступность не является случайной. Очаги преступности могут помочь в определении пространственно-временных закономерностей. Эта теория позволяет делать обобщенные утверждения о очагах преступности, а очаги преступности можно предсказать с помощью теории закономерностей преступности. [3] При создании очагов следует оценить теории, которые могут помочь объяснить их возникновение, чтобы определить основные причины.
Криминальные горячие точки могут быть созданы с использованием множества различных методов. В зависимости от того, какой тип анализа необходим, следует использовать различные методы. Два различных метода создания горячих точек — это STAC (пространственный и временной анализ преступности) и метод ближайшего соседа . Сэмюэл Бейтс создал STAC в начале 1990-х годов. Он создал инструмент, который был разработан для создания горячей точки, содержащей высокую плотность преступности в форме круга на карте. [4] Кларк и Эванс исследовали пространственное расположение точек, создавая основу ближайшего соседа. Кларк и Эванс создали этот метод для изучения популяций растений и животных, но позже метод был адаптирован для изучения моделей преступности. [5]
Расстояние до ближайшего соседа, также известное как индекс ближайшего соседа (NNI), было областью интересов двух ботаников в начале 1950-х годов, Филипа Кларка и Фрэнсиса Эванса. Два ботаника начали разрабатывать формулу для различения моделей растений и животных и их распределения в окружающей среде. Кларк и Эванс (1954) предложили формулу, которая измеряла бы расстояние между растениями и животными в популяции, которые имеют случайное распределение . Если бы оно было распределено случайным образом, можно было бы разработать среднее расстояние до ближайшего соседа. Они определили случайное распределение как «набор точек на заданной области, которые имеют такую же вероятность появления в любой подобласти, как и любая другая точка». [6]
Методология была адаптирована в CrimeStat , компьютерной программе, созданной для анализа данных о преступности. Эта программа использует индекс ближайшего соседа (NNI) для проверки кластеризации, чтобы определить, есть ли «горячая точка» преступности. CrimeStat использует теорию Кларка и Эванса и предполагает, что распределение преступности, используемое для выполнения глобальной статистики, имеет случайное распределение. [7] NNI сравнивает наблюдаемые расстояния между каждой точкой на карте и ее ближайшим соседом, или, другими словами, между каждым инцидентом преступления. Затем расстояния вычисляются для создания среднего расстояния, чтобы определить, является ли модель преступности случайной. [1]
Далее будут подробно описаны шаги для расчета NNI согласно Eck et al. (2005). Сначала преступления геокодируются на карте, а затем вычисляется расстояние между одним преступлением и его соседом. После этого все расстояния складываются и делятся на количество преступлений на карте. Согласно Eck et al. (2005), это значение называется наблюдаемым средним расстоянием до ближайшего соседа. Затем необходимо составить карту случайных инцидентов, охватывающую ту же анализируемую область. Тот же процесс вычислений необходимо выполнить для расчета среднего случайного расстояния до ближайшего соседа. Затем эти два числа создают отношение, которое сравнивает наблюдаемые инциденты со случайными инцидентами, которое называется индексом ближайшего соседа.
Экк и др. (2005) далее объясняют, что если полученные результаты меньше 1,0, данные о преступлениях считаются кластеризованными. Если результаты равны 1,0, данные о преступлениях случайным образом распределены на карте. Наконец, индекс ближайшего соседа больше 1,0, набор данных показывает значительную однородную картину преступности в этом наборе данных. Использование индекса ближайшего соседа проверяет полную случайность в наборе точек данных. Это полезно для аналитиков, поскольку это метод, который может измерять изменения плотности за периоды времени. [1]
Развитие пространственного и временного анализа эллипсов преступлений, или эллипсов STAC, началось как программа для определения «горячего круга» преступлений на картах преступлений. [4] Сэмюэл Бейтс создал формулу, которая использовала сетку, прямоугольную или треугольную, для создания границ вокруг области. Затем определялся радиус, и вокруг точки каждого преступления создавался круг. После этого создавалась еще одна сетка, которая создавала круги, составляющие половину изначально определенного радиуса. Затем эта сетка объединялась с первой сеткой для создания круга, содержащего наибольшее количество инцидентов, создавая «горячий круг». [4] Этот метод создал основу того, что сейчас используется для создания эллипсов горячих точек.
Первоначальная формула Бейта не давала ответа на вопрос, представляет ли «горячий круг» область, которая явно имела более высокую плотность преступлений или нет. У формулы были и другие проблемы, поскольку некоторые «горячие круги» перекрывались и имели одни и те же преступления. «Горячие круги» также иногда становились удлиненными, создавая овалы. [4] Эти проблемы привели к созданию эллипсов горячих точек.
Эллипсы теперь создаются для отображения различных уровней дисперсии преступлений. Они всегда используются в анализе для проверки наличия каких-либо направленных тенденций в наборе данных. Сначала пользователь устанавливает размер эллипсов, как правило, для набора данных о преступлениях на карте используются мили. После этого пользователь определяет величину стандартного отклонения, которую он хочет использовать; это определяет количество точек данных, которые хотят включить в эллипс. Обычно используются одно или два стандартных отклонения; одно стандартное отклонение включает шестьдесят восемь процентов данных, а два включают девяносто пять процентов данных. [8]
Эллипсы STAC стали важным инструментом для аналитиков из-за своей эффективности и быстроты. Исследования обычно используют эллипсы STAC для сравнения различных наборов данных. Обычно области преступности за определенные периоды времени изучаются с помощью эллипсов. [9] Эллипсы называются статистикой первого порядка, потому что они дают аналитику отправную точку для изучения набора данных при рассмотрении глобальной статистики. Эллипсы создают четкую границу для набора данных, которая не обязательно следует улицам или очертаниям кварталов. Поэтому при изучении этих эллипсов следует использовать больше статистических анализов поверх эллипсов. [7]
Исследование, использующее индекс ближайшего соседа (NNI) и STAC Ellipses, было завершено для города Роанок, штат Вирджиния. Исследование сосредоточено на данных, сообщенных полиции об ограблениях, которые произошли в период с 1 января 2004 года по 31 декабря 2007 года, всего было сообщено о 904 ограблениях. [10] Целью этого исследования было определить, были ли локализованные области ограблений с использованием анализа горячих точек. Сначала проект начался с геокодирования всех данных на точечной карте. Записи всех данных о ограблениях были получены из городской системы записей и управления. После получения удовлетворительных результатов геокодирования данных данные были затем проверены на глобальную и пространственную кластеризацию. [10] Для проверки пространственной случайности использовался NNI. Для каждого года, 2004–2007, NNI рассчитывался и сравнивался с набором случайных точек. Каждый год представляет значение NNI меньше единицы. [10] Значение меньше единицы, согласно Экку и др. (2005) означает, что кластеризация в наборе данных является последовательной в своем распределении. (Van Patten, McKeldin-Coner & Cox 2009). пришел к выводу, что набор данных имеет значительную глобальную пространственную кластеризацию, которая применима ко всей исследуемой популяции.
После тестирования случайной кластеризации в исследовании использовался анализ горячих точек NNI. Исследование изучало горячие точки с использованием множества различных методов пространственного анализа. В исследовании использовалась иерархическая кластеризация ближайшего соседа (NNH) и другие оценки плотности ядра (KDE). Далее будет рассмотрен анализ эллипсов STAC более подробно для целей этого раздела. Эллипсы были разработаны для каждого года, а затем дополнительно исследовались с использованием различных методов. Для создания эллипсов были сделаны настройки параметров на основе расстояния, которое человек может пройти пешком примерно за пять минут, прежде чем искать другой вид транспорта. Радиус поиска для данных был установлен в четверть мили. [10] Эллипсы были сделаны для общего числа случаев ограбления, 904. Использовалось пятнадцать правонарушений на эллипс. Правонарушения были снижены до семи случаев на эллипс в течение одного года, а для двухлетних приращений оценивались 7, 10 и 15 случаев. [10]
При всех различных методах, использованных в этом исследовании, был сделан вывод, что эллипсы STAC имеют наибольшую степень надежности. Было установлено, что эллипсы, как правило, менее точны, чем другие используемые методы; но, безусловно, более последовательны. Ван Паттен, Маккелдин-Конер и Кокс (2009) пришли к выводу в этом исследовании, что все используемые методы сходятся вокруг одних и тех же районов города. Это указывает на случайную пространственную кластеризацию и согласие между различными используемыми методами. Используя анализ горячих точек, различные районы города были определены как «проблемные районы». Были районы, которые были определены как генераторы преступности, и другие аттракторы. Ван Паттен, Маккелдин-Конер и Кокс (2009) рекомендуют, чтобы в областях аттракторов усиление охраны и лучшее управление местами были областью фокусировки. Районы, содержащие генераторы преступности, потребуют от полиции более стратегических подходов, чтобы оказать влияние. [11]
В начале 1990-х годов преступность в Чикаго, штат Иллинойс, начала расти значительными темпами. Многие социальные группы обратились в Проект общественной безопасности с просьбой проанализировать связи между заведениями, торгующими алкоголем, и преступностью в городе. [12] Для анализа данных по городу использовались эллипсы STAC. Данные о местоположении заведений с лицензиями на продажу спиртных напитков были получены из Департамента доходов города Чикаго. Использовались три типа лицензий на продажу спиртных напитков: таверны, фасованные товары и случайное потребление. [13] В 1993 году было всего 5947 лицензий на продажу спиртных напитков, причем некоторые заведения имели несколько лицензий. Затем эти данные были геокодированы для создания точной карты соответствующих мест. Период исследования инцидентов составил шестимесячный период с января по июнь 1993 года. За этот период времени в полицию было сообщено о 3364 преступлениях, которые произошли в заведениях, торгующих спиртными напитками, или около них. Эти преступления включали имущественные преступления, преступления, связанные с наркотиками, и проступки, но они не ограничивались этими категориями. [14] Эти данные также были геокодированы в точечную карту для анализа.
Для изучения концентрации заведений, торгующих спиртными напитками, и преступлений были использованы эллипсы STAC. Было создано пять эллипсов, которые содержали самые плотные области заведений, торгующих спиртными напитками. Был сделан вывод, что все эллипсы находились в северной части города, сосредоточенной вокруг ночных клубов, модных холостяцких районов и торговых центров. [15] Было создано шесть эллипсов для точек преступности. Два из эллипсов были сосредоточены в областях точек скопления заведений, торгующих спиртными напитками, тогда как четыре из них находились в районах переписных участков с низким доходом. К. Блок и Р. Блок сделали из этих эллипсов вывод, что точки скопления заведений, торгующих спиртными напитками, не обязательно привлекают большую часть преступлений.
В этом исследовании далее изучалась статистика преступлений, связанных с заведениями, торгующими спиртными напитками, путем анализа количества каждой категории, включенной в каждый эллипс. Было установлено, что убийства обычно совершались в районах города с низким доходом, которые не были расположены вблизи точек скопления заведений, торгующих спиртными напитками. Также было установлено, что зоны скопления преступлений в точках скопления заведений, торгующих спиртными напитками, как правило, располагались на главных улицах города, которые привлекали туристов, а также вблизи районов скоростного транспорта и районов, где живут одинокие люди. [12] Block & Block (1995) завершили исследование, заявив, что плотность лицензий на продажу спиртных напитков и плотность преступности не сильно связаны. Эти районы привлекают преступность, но они не всегда являются причиной преступности.
Картографирование преступности и пространственный анализ стали растущими инструментами, используемыми правоохранительными органами и другими группами для анализа моделей преступности. Эти инструменты помогли применить множество стратегий профилактики преступности по всей территории Соединенных Штатов, однако они все еще развиваются. Картографирование преступности, поскольку оно все еще новое, имеет много технических проблем, а также этических вопросов, которые не следует упускать из виду при использовании этих инструментов. В следующем разделе будут рассмотрены критические замечания в области пространственного анализа и картографирования преступности в горячих точках в широком смысле. Рэтклифф (2002) описывает потенциальные риски и проблемы, которые возникают при использовании пространственного анализа и картографирования преступности. Кроме того, влияние бедности, расизма не включено в картографирование преступности, что приводит к тому, что этот фактор не учитывается, и отдельные сотрудники правоохранительных органов привносят в процесс свои собственные пороки, суждения. Преступность - это не мифическая конструкция, у нее есть ощутимые коренные причины, которые варьируются от финансовой бедности до биологических причин (гормональный дисбаланс и т. д.) и отчаяния.
Одним из первых шагов к анализу преступности с использованием картографирования преступности является создание точечных карт с использованием процесса геокодирования . Это процесс встраивания координатной информации о преступлениях на карты города. Любой может получить доступ к созданию карт в Интернете с использованием процесса геокодирования. Однако геокодирование имеет много ошибок, которые могут возникнуть в процессе, поскольку процесс все еще находится в стадии разработки. Это становится проблемой при использовании пространственного анализа, поскольку если основа анализа неверна, это может исказить весь используемый анализ. Это становится проблемой, поскольку информация, представленная на картах, особенно в Интернете для просмотра общественностью, не обязательно может быть верной. [16] Рэтклифф (2002) создал список возможных проблем, которые могут возникнуть при геокодировании, которые нельзя упускать из виду. Он утверждает, что при геокодировании может возникнуть десять различных ошибок, и их нельзя упускать из виду. [17]
Другие вопросы, касающиеся картирования преступности, также включают интерпретацию и применение различных инструментов пространственного анализа. Что касается эллипсов STAC, то здесь возникают проблемы с применением. Эллипсы создают четкие границы для преступности в отношении того, где на карте формируются эллипсы. Границы эллипсов не следуют за движением людей или фактической планировкой города; поэтому выбросы эллипсов также следует изучать при интерпретации (Eck et al. 2005). Индекс ближайшего соседа (NNI) также имеет свой собственный набор проблем. NNI, выполненный для глобальной пространственной статистики, не всегда представляет ту же информацию на локальном уровне. Eck et al. (2005) утверждают, что при использовании этого метода следует использовать другие инструменты пространственного анализа, такие как статистика I Морана или C Гири. Кластеризация может происходить на разных уровнях анализа; поэтому следует серьезно отнестись к исследованию правильных инструментов анализа для использования. Нет ни одного инструмента, который обязательно лучше другого.
Многие полицейские управления приспособились размещать карты преступлений и программное обеспечение для картирования преступлений на своих веб-сайтах для публичного просмотра. Поэтому могут возникнуть проблемы с конфиденциальностью. Эти карты предоставляют общественности прямую информацию о том, где происходит преступление и какой тип преступления произошел. Это приводит к проблеме конфиденциальности. Рэтклифф (2002) объясняет, что жертвы преступлений, а иногда и сами преступники не обязательно хотят, чтобы их информация была представлена общественности. Он объясняет это на примере жертвы кражи со взломом, заявляя, что они не хотели бы, чтобы их информация и местоположение были доступны для публичного просмотра, потому что это может потенциально рекламировать, что их собственность уязвима. [18]
Анализ преступности — это довольно новая [ когда? ] разработка, которая используется в полиции для профилактики преступности . Эллипсы STAC развивались на протяжении многих лет и стали стратегическим инструментом, используемым правоохранительными органами. Эллипсы STAC использовались Чикаго в исследовании под названием « Пространство, место и преступность: горячие точки и горячие точки преступлений, связанных с алкоголем» . [12] Это исследование начало определять, связаны ли учреждения, выдающие лицензии на продажу спиртных напитков, и деятельность, связанная с преступностью. Исследование пришло к выводу, что эти две категории не обязательно связаны, но исследование, тем не менее, помогло правоохранительным органам создать стратегическую тактику для предотвращения преступности в этих областях. [12]
В ответ на это исследование полиция и общественные группы объединились, чтобы попытаться раскрыть и предотвратить преступления в районах, которые, по данным STAC, представляют собой высокий уровень преступности. В транзитных районах полиция добавила в район пеший и велосипедный патруль. Местные общественные группы помогали полиции, информируя общественность о проблемах преступности в этом районе. Когда пассажиры выходили из поезда, они информировали их об опасностях в этом районе. В других районах, где было много пустующих зданий, город работал вместе, чтобы попытаться заполнить их предприятиями или убрать их. Полицейское управление также начало использовать пространственный анализ для составления схем преступности, как в этом исследовании. [12] Это исследование дало полиции инструменты и знания для создания собственного подразделения по анализу преступности, которое используется и сегодня.
В этот же период времени Департамент полиции Чикаго и Управление информации об уголовном правосудии Иллинойса завершили еще одно исследование. Исследование называлось Проектом системы раннего оповещения . Целью исследования было помочь полиции определить, в каких районах с высоким уровнем риска наблюдаются высокие показатели убийств и насилия, связанного с бандами. В исследовании изучалась территория площадью двадцать три квадратных мили в Чикаго, на которую пришлось почти двадцать процентов 1864 убийств с 1991 по 1992 годы. [4] Эллипсы STAC, инструмент пространственного анализа, использовался для определения районов с высоким уровнем риска в городе. Эти эллипсы были созданы для предоставления полиции информации о районах с высоким уровнем преступности в отношении их местоположений с целью создания «Системы раннего оповещения». Исследование пришло к выводу, что территория, связанная с бандами, должна контролироваться из-за войн за сферы влияния и ответных действий между различными бандами. Полиция вмешалась, создав двухэтапный процесс выявления конкретных проблемных зон, а затем вмешавшись со стратегиями профилактики преступности. «Система раннего оповещения» постоянно обновляется для анализа моделей преступности и размещена в GeoArchives для использования другими департаментами. [4]
После этого исследования в двадцатитрехмильном районе была инициирована Программа по сокращению насилия со стороны банд. Целью этого проекта было сокращение насилия, связанного с бандами, путем мобилизации сообщества. [4] В настоящее время эта группа использует «систему раннего оповещения». Сотрудники этого проекта используют горячие точки для выявления уязвимой молодежи в этих районах. Они также создали команду для мониторинга и надзора за 200 известными членами банд, а также предоставляют им доступ к образованию, работе и социальным услугам. [4]
Исследование Campbell Collaboration показало, что преступность снизилась, когда полиция проводила патрулирование. Это снижение было более очевидным в некоторых преступлениях, чем в других. Это же исследование предполагает, что полицейские управления должны инвестировать в патрулирование горячих точек для поддержания программ профилактики преступности. [19]