入室盗窃模式的探索性时空分析外文翻译资料

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入室盗窃模式的探索性时空分析

Sergio J. Rey bull; Elizabeth A. Mack bull; Julia Koschinsky

在线发布：2011年11月5日

版权：施普林格科学 商业媒体，LLC 2011

【摘要】本文介绍了两种新的住宅入室盗窃模式的时空动态探索性分析方法。 第一个是有条件的空间马尔可夫链，它考虑了一个地点在未来一段时间内经历住宅盗窃的可能性与初始阶段周围邻居的住宅盗窃现象的相关程度。 第二个方法扩展了这一条件性视角，用以检验住宅入室盗窃和周围社区的联合演变。这些方法适用于2005年10月至2009年12月期间亚利桑那州梅萨市住宅入室盗窃模式的案例研究。每年都存在强烈的入室盗窃活动空间聚类模式，并且发现这种聚类对跨空间和时间的入室盗窃活动的条件和联合演变具有重要影响。

【关键词】时空 住宅入室盗窃 热点 马尔可夫链

引言

空间和时间对犯罪行为都很重要。虽然犯罪类型存在差异，但在一天中的特定时间里，某些地方比其他地方更容易发生犯罪（Lersch 2007）。环境犯罪学（Brantingham和Brantingham，1984）和犯罪学理论，例如常规活动理论和最佳觅食理论，也表明时间本身是犯罪行为的关键因素，而不是空间。犯罪事件的发生代表了一个有动力的罪犯，一个合适的目标，在适当的时间，在适当的环境中的影响（Brantingham和Brantingham 1993）。尽管人们认识到需要同时考虑犯罪的空间和时间方面，但直到最近，对犯罪的两个组成部分的共同审议才被舍弃，转而采用空间方法进行犯罪分析。强调空间方法的两个原因是将时间成分纳入地理信息系统（GIS）中的空间数据相关的复杂性（Ratcliffe和McCullagh 1999; Lodha和Verma 2000; Ratcliffe 2002; Tompson和Townsley 2010）以及记录在案的犯罪数据的时间方面缺乏准确性（Ratcliffe 2000,2002）。

尽管时空数据带来了挑战，但数据收集，计算机技术和统计技术的进步为犯罪分析师用于分析具有空间和时间成分的数据提供了更多的选择。一些研究已经证明了通过空间和时间分析犯罪事件的各种技术的效用（Townsley et al. 2000; Ratcliffe 2004; Johnson and Bowers 2004a, b; Bowers and Johnson 2005; Brunsdon et al. 2007; Grubesic and Mack 2008）。这些相同的研究也突出了特定技术对犯罪分析最有用的情况。因此，犯罪分析师现在必须使用空间和时间可视化和分析犯罪数据的技术局限已大大改善。现在可用的选项包括来自流行病学的时空统计技术（Knox 1964; Mantel 1967; Jacquez 1996），它允许分析人员测试犯罪事件之间的重要时空互动，以及最近开发的犯罪时空数学模型（Short et al.2008,2010; Jones et al.2010; Berestycki and Nadal 2010）。这些技术相结合，为积极主动和预测性警务提供了巨大希望，并有可能促进警方对现有犯罪热点的干预，以及对未来犯罪热点预测地点进行预期干预。

虽然这些进步极大地促进了通过空间和时间对犯罪事件的分析和可视化，但仍有许多工作要不断提高我们从时空角度分析犯罪的能力。特别是，改进现有的时空犯罪分析方法有三种可能的途径。一，统计分析和分析结果的可视化在很大程度上是互斥的。例如，许多现有技术侧重于将犯罪可视化，但将统计方面排除在外，或者，它们解决了犯罪的统计方面，但没有对结果进行可视化。二，现有技术提供了特定时间和地点的犯罪快照，但往往不能量化犯罪在空间和时间上的变化。可视化犯罪的空间和时间维度的常用方法是将热点地图彼此相邻放置以用于感兴趣的地点。虽然这提供了犯罪趋势随时间变化的视觉图像，但它并未量化犯罪从一个时期到下一个时期的变化。现有技术的第三个问题是它们将时空交互视为孤立于一个时刻的现象。然而，实际上，特定地点的犯罪程度在某个时间点会影响其未来的犯罪水平以及邻近地区的犯罪程度。在当前犯罪分析的时空方法中，这在前一时期的犯罪水平对一个地区未来犯罪水平的影响以及邻近地区的犯罪水平基本上被忽视了。因此，统计学家，GIS科学家和犯罪分析师目前面临的挑战是开发时空统计和视觉技术，以考虑多个时期的犯罪邻里背景。

本文旨在解决现有犯罪分析时空方法中的两个概述问题。利用亚利桑那州梅萨市的住宅入室盗窃数据，本文阐述了对犯罪数据时空技术的两项改进。首先，它提出了一种技术，量化邻域环境在住宅入室盗窃模式的空间动态中所扮演的角色。其次，它提出了额外的分析措施，考虑空间单位内部和之间的盗窃活动的联合演变。它的重要点体现在它通过时间将空间单位视为连通实体，而不是区域化单位，这更好地反映了犯罪分子在研究区内为应对不断变化的犯罪机会而移动的方式。

犯罪学理论的时空维度

犯罪学理论认为，对犯罪的空间和时间维度的考虑对于揭示为什么某些地方比其他地方更容易犯罪至关重要，以及这种对犯罪的脆弱性如何随着时间而变化。在这方面，四个相关理论有助于解释罪犯的决策过程和犯罪事件的发生：常规活动理论，理性选择理论，犯罪模式理论和最优觅食理论。这些理论的组合目前正用于模型的开发，以通过时间和空间检验犯罪热点的发展（Short et al.2008,2010）。这些理论也被用于重复和近重复盗窃和受害的分析（Johnson and Bowers 2004a，b; Bowers and Johnson 2005; Ratcliffe and Rengert 2008; Short et al.2009）。

常规活动理论

常规活动理论认为，犯罪是空间和时间三个方面趋同的结果：一个可能的罪犯，一个合适的目标，以及缺乏一个有能力的监护人（Cohen and Felson 1979）。正是这三件事在同一空间融合，同时产生了犯罪事件；这三个要素中没有任何一个可以防止犯罪行为的发生。 在这方面，一个地区内行动者的日常活动模式的变化会影响犯罪率，上述三个基本要素中的任何一个都被删除（Cohen and Felson 1979）。这意味着警方可以通过安排更有能力的监护人，减少可能的罪犯数量，或从可能违法者聚集的地方移除合适的目标来影响其管辖范围内的犯罪率。它还表明，这三个要素随时间演变的方式会影响某一特定领域的犯罪程度。

理性选择理论

常规活动理论解释了犯罪事件的发生，但并未解释犯罪分子的决策过程；这是理性选择理论所解决的过程（Clarke and Cornish 1985; Groff 2007）。在这方面，常规活动理论和理性选择理论可以被认为是彼此的互补。理性选择理论植根于经济理论，并假设人们是理性效用的最大化者，他们做出决策以最大化其效用（Herrnstein 1990）。因此，在其他条件不变的条件下，无论决策背后的逻辑如何，所有人都选择消费商品并参与为他们提供最实用的活动。

该理论的某些方面受到批评，例如完美的信息假设，以及人们在做出复杂决策之前能够理解各种因素的假设。然而，理性选择理论被广泛应用于众多行为学科（Herrnstein 1990）。在犯罪学的背景下，理性选择理论将犯罪分子的行为视为决策过程的结果，该过程考虑了每种犯罪行为所附带的机会、成本和收益（Cornish and Clarke 1987）。因此，犯罪行为反映了犯罪分子最大限度地发挥其效用的努力，尽管这可能是一种不正常的效用。理性选择理论不仅是理解犯罪分子决策过程的工具，而且是一种可以用来理解犯罪预防工作影响的理论。康沃尔和克拉克（1987）证明了对犯罪决策过程的错误认识如何导致无效的犯罪预防工作的发展。他们的研究表明，对犯罪决策的不正确看法实际上可能导致犯罪从一个地区转移到另一个地区而不是消除犯罪。

最优觅食理论

与理性选择理论类似的概念是最佳觅食的行为生态学理论（KrebsandDavies1987,64-66）。常用于检查重复和近重复事件（Johnson and Bowers 2004b; Bowers and Johnson 2004; Johnson et al.2007， 2009; BrantinghamandTita2008; Shortet al.2010），这一理论的基本原则是演员在寻找感兴趣的对象时寻求最大化奖励并最大限度地降低风险。在生态环境中，这意味着动物寻求尽可能多地觅食，同时尽量减少觅食的时间以及遭受袭击或吃掉的风险（Krebs and Davies 1987,64-66）。对于犯罪分子，特别是窃贼来说，这一理论转化为针对房屋的目标，这些房屋代表了最大的奖励，同时也最大限度地降低了他们被捕的风险（Johnson and Bowers 2004b）。重复和接近重复的受害被认为是觅食行为的表现，因为目标家庭对应于罪犯心目中的理想目标（(Johnson et al. 2007）。财产最先被盗，因为它有可能以最小的风险获得最大的回报。由于罪犯从第一次入室盗窃中获得的信息（Johnson and Bowers 2004a; Johnson et al.2007），因此相同的财产或附近的财产经常面临额外盗窃的风险。鉴于对最初盗窃财产和附近财产的风险和回报的额外了解，违法者更有可能返回该地点，而不是躲避其他相对不为人知的财产（Johnson et al.2008）。

犯罪的时空分析

在通过空间和时间分析犯罪时，一些可视化和建模方法利用了上述犯罪学理论。多年来，这些方法的范围从哈格斯特朗（1970）在其时间地理学中提出的技术的变化到犯罪热点的复杂数学模型（Short et al. 2008, 2010; Brantingham and Tita 2008; Berestycki and Nadal 2010）。在适当的环境条件下，这些无数的解决犯罪分子决策过程的方法，以及日常活动理论所建议的必要行动者的存在与否，可分为四类：犯罪的时空可视化，时空测验相互作用，犯罪的数学模型，以及强调犯罪时空趋势变化的研究。本节将讨论这些时空犯罪分析方法，然后再讨论和论证本文在“偷窃时空分析”中开发的统计方法。

犯罪空间研究

犯罪的空间研究已经产生了关于犯罪活动的位置和强度的几个重要见解（Cohen and Tita 1999; Tita et al. 2005; Tita and Ridgeway 2007; Livingston 2008）。这些研究认识到，犯罪在整个空间中分布不均，并试图揭示犯罪率高的领域，以便制定适当的干预和预防战略。他们还认识到周围地区对特定地点的犯罪活动的影响。虽然犯罪学家对犯罪空间数据方面的研究有着悠久的历史，这些数据起源于19世纪的法国社会生态学家和芝加哥社会学院，但近几十年来犯罪事件的空间分析在基于计算机的绘图应用和 GIS（Anselin et al. 2000）。现在有各种各样的方法可用于犯罪的空间分析（Harries 1999; Anselin et al.2000）。

犯罪的空间分析方法可以细分为两类，探索性和保密性分析（Bernasco and Elffers 2010）。探索性分析可用于探索数据并提出值得进一步研究的关于犯罪的假设（Messner et al. 1999）。确认性方法用于测试特定的利益关系或提出关于犯罪的假设。多年来，探索性和确认性方法都提供了有关犯罪分布以及鼓励和预防犯罪的因素的宝贵信息。通常采用探索性方法（Harries 1999; Messner et al.1999; Murray et al.2001; Eck et al.2005; Ye and Wu 2011）来定位高犯罪领域并产生关于犯罪率增加的原因的假设。 例如，Cohen和Tita（1999）使用探索性空间分析技术来发现匹兹堡凶杀案中空间扩散的证据。

空间回归是一种常用的确认技术，自1988年推出以来越来越受欢迎（Bernasco and Elffers 2010）。 这项技术被广泛用于检验特定变量对不同类型犯罪活动的影响，并为特定的犯罪学理论提供支持（Anselin and Hudak 1992; Baller et al. 2001; Messner and Anselin 2004; Lawton et al. 2005; Andresen 2006; Porter and Purser 2010）。 例如，Baller等人（2001）。使用空间回归模型来检查县级杀人率背后的解释因素。 这种方法揭示了凶杀案的空间聚集，以及解释因素对凶杀率的影响的区域差异。 尽管空间方法具有实用性，但这些研究本质上具有横截面和静态。

犯罪的时空可视化

一系列用于犯罪时空分析的技术扩展了这些空间方法，但这些技术的作用各不相同。有些人试图提供犯罪趋势变化的明确视觉证据，而其他人纯粹是探索性的。其他技术使用流行病学或复杂数学模型的统计检验来预测犯罪分子和热点在空间和时间的行为。虽然后两种技术代表了时空犯罪分析的更多技术和复杂方法，但许多研究仍然依赖于热点地图的视觉比较来评估犯罪趋势在时间和空间上的变化。通常，分析的输出一起显示，以突出特定研究期间某个区域内犯罪趋势的外观变化。例如，通常在两个时间点生成犯罪热点地图并将其结果一起显示，以显示研究区域内犯罪强度随时间的变化（Eck et al.2005; Xie and Yan 2008）。虽然一些研究开始强调量化犯罪随时间变化的技术（Johnson et al.2008; Berk and MacDonald 2

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