探索入室盗窃模式的时空分析外文翻译资料

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探索入室盗窃模式的时空分析

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

网上公布时间：2011年11月5日 版权来自于：施普林格科学 商业媒体，LLC 2011

【摘要】本文介绍了两种新的方法来对其进行探索性分析住宅盗窃模式的时空动态。第一个是条件空间马尔可夫链，考虑在未来一段时间内发生住宅盗窃行为位置概率的大小，与最初一段时间内周边社区住宅盗窃的发生率有关。第二个方法，评估这一有条件的观点扩展到研究住宅盗窃的共同演变，在一个地点和它周围的邻居。这些方法被应用到2005年10月至2009年12月期间的美国亚利桑那州梅萨市的入室盗窃案之中。入室行窃活动的空间聚类在每年都呈现出很强的模式，这种聚类对入室行窃活动的时空条件演化和共同演化都具有重要的影响。

【关键词】时空 住宅盗窃 热点 马尔可夫链

引言

空间和时间都是犯罪行为发生的重要因素，虽然在不同的犯罪类型中存在差异，但是某些地方在一天中的特定时间比其他地方更容易发生犯罪活动(Lersch 2007)。环境犯罪学（Brantingham and Brantingham 1984）和犯罪学理论，如日常活动理论和最优觅食理论也表明，时间而不是空间是构成犯罪的关键因素。犯罪事件的发生代表了有动机的罪犯、合适的目标、合适的时间、合适的环境的融合(Brantingham and Brantingham 1993)。尽管认识到有必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联合审议一直被忽视，而倾向于用空间方法进行犯罪分析。

强调空间方法的两个原因是，在地理信息系统(GIS)中将时间成分纳入空间数据的复杂性(Ratcliffe和McCullagh 1999;Lodha和Verma 2000;拉特克利夫2002;Tompson and Townsley 2010)，以及记录在案的犯罪数据在时间方面缺乏精确性(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提高了犯罪分析人员利用时空成分分析数据的选择。几项研究表明通过空间和时间分析犯罪事件的各种技术的实用性(Townsley等，2000;拉特克利夫2004;Johnson and Bowers 2004a, b;鲍尔斯和约翰逊2005;Brunsdon等，2007;Grubesic和Mack 2008)。同样的这些研究也强调了某些特定技术对犯罪分析最为有用的情况。因此，犯罪分析人员现在必须通过空间和时间可视化和分析犯罪数据的技术范围有了显著的提高。现在可用的选项包括流行病学中的时空统计技术(Knox 1964;曼特尔1967;Jacquez 1996)，该模型允许分析人员测试犯罪事件之间的重要时空交互作用，以及最近开发的犯罪时空数学模型(Short et al. 2008, 2010;Jones等人2010;Berestycki和纳达尔2010)。综合起来，这些技术为积极主动和预测警务提供了巨大的希望，并有潜力促进警察在现有犯罪热点地区的干预，以及在预测未来犯罪热点地区的预期干预。

虽然这些进展极大地促进了犯罪事件的时空分析和可视化，但仍有许多工作需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个可能的途径。一个,分析结果的统计分析和可视化在很大程度上是相互排斥的。例如，现有的许多技术侧重于犯罪的可视化，而忽略了统计方面，或者，它们处理犯罪的统计方面排除可视化结果。第二，现有技术提供了特定时间和地点犯罪的快照，但往往无法量化犯罪随时间和空间的变化。将犯罪的空间和时间维度可视化的一种常见方法是将热点地图放在感兴趣的地点的旁边。虽然这提供了犯罪趋势随时间变化的直观图像，但它并没有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一种孤立于某一时刻的现象。然而，在现实中，某一特定地点在某一时间点的犯罪水平影响着它未来的犯罪水平，以及周边地区的犯罪水平。在当前的犯罪分析时空方法中，过去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在很大程度上被忽略了。因此，这是统计学家、计算机科学家和犯罪学家目前面临的挑战。分析人员将开发时空统计和可视化技术，以考虑跨越多个时间周期的犯罪邻里环境。

本文试图解决现有犯罪分析时空方法中概述的两个问题。本文利用美国亚利桑那州梅萨市的入室盗窃数据，对犯罪数据的时空分析技术进行了两方面的改进。首先，它提出了一种技术，量化社区环境在住宅盗窃模式的空间动态中所扮演的角色。它表明额外的分析措施的共同进化内部和之间的空间。盗窃活动这一点很重要，因为它将空间单位视为贯穿时间的相互联系的实体，而不是分割的单元，这更能代表罪犯在研究区域内应对不断变化的犯罪机会的方式。

犯罪学理论的时空维度

犯罪学理论认为，同时考虑犯罪的空间和时间维度对于揭示为什么有些地方比其他地方更容易犯罪以及这种易受犯罪影响的程度如何随时间变化至关重要。在这方面，有四个相关理论可以帮助解释罪犯的决策过程和犯罪事件的发生:日常活动理论、理性选择理论、犯罪模式理论、最优觅食理论。这些理论的结合目前正被用于模型的开发中，通过时间和空间来考察犯罪热点的发展(Short et al.2008, 2010)。这些理论也被用于分析重复和近重复盗窃和受害(Johnson and Bowers 2004a, b;Bowers and Johnson 2005;Ratcliffe and Rengert 2008;肖特等，2009)。

日常活动理论

常规活动理论认为，犯罪是三个因素在空间和时间上汇合的结果: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和Felson, 1979)。正是这三件事在同一空间、同一时间的聚合，才产生了犯罪事件;如果没有这三种因素中的任何一种，犯罪行为就不会发生。在这方面，一个地区内行动者日常活动模式的改变会影响犯罪率，移除了上述三个基本因素之一也会影响犯罪率(Cohen和Felson, 1979年)。这意味着警察可以通过设置更有能力的监护人、减少可能的罪犯数量或从可能的罪犯聚集的地方移走合适的目标，从而影响其管辖范围内的犯罪率。它还表明，这三个因素随时间演变的方式影响着某一特定地区的犯罪水平。

理性选择理论

常规活动理论虽然解释了犯罪事件的发生，但没有解释犯罪分子的决策过程;这是一个理性选择理论处理的过程(Clarke and Cornish 1985;Groff 2007)。在这方面，日常活动理论和理性选择理论可以认为是相辅相成的。理性选择理论植根于经济学理论，并假设人们是理性的效用最大化者，他们为了最大化自己的效用而做出决策(Herrnstein 1990)。因此，所有人，不管这个决定背后的所谓逻辑是什么，都选择消费商品，并参与为他们提供最大效用的活动，即“其他条件对等”(ceteris paribus)。

这一理论的某些方面受到了批评，如完全信息假设，假设人们在做出复杂的决定之前能够理解各种各样的因素。然而，理性选择理论被广泛应用于许多行为学科(Herrnstein 1990)。在犯罪学的语境中，理性选择理论把罪犯的行为看作是一种决策的结果考虑每个犯罪行为所附带的机会、成本和利益的过程(Cornish和Clarke 1987)。因此，犯罪行为反映了罪犯为最大化其效用所作的努力，尽管这可能是一种越轨的效用。理性选择理论不仅是理解犯罪分子决策过程的工具，而且可以用来理解预防犯罪工作的影响。Cornish和Clarke(1987)论证了对犯罪决策过程的错误认识如何导致低效的犯罪预防工作的发展。他们的研究表明，对犯罪决策的错误认识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

与理性选择理论相似的概念是最优觅食行为生态学理论(Krebs and Davies 1987,64 - 66)。经常用于检查重复和近重复事件(Johnson and Bowers 2004b;鲍尔斯和约翰逊2004;Johnson等。2007,2009;Brantingham and Tita 2008;Short等(2010)，该理论的基本原则是行为人在寻找感兴趣的对象时寻求最大的回报和最小的风险。在生态环境中，这意味着动物寻找尽可能多的食物，同时尽量减少寻找食物的时间和被攻击或吃掉的风险(Krebs和Davies 1987, 64-66)。对于罪犯，尤其是窃贼，这一理论转化为目标房子，代表最大的可能的奖励，但也尽量减少他们被捕的风险(约翰逊和鲍尔斯2004年b)。重复和近重复受害被认为是觅食行为的表现，因为目标家庭与犯罪者心目中的理想目标相对应(Johnson et al. 2007)。一个财产首先被盗窃，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行窃中获得的信息(Johnson and Bowers 2004a;Johnson等，2007)。考虑到这些额外的风险和回报的知识与最初盗窃的财产和附近的财产有关，犯罪者更有可能回到那个地方，而不是比偷窃其他相对未知的性质(Johnson et al. 2008)。

犯罪的时空分析

几种可视化和建模方法在分析时空犯罪时利用了上面讨论的犯罪学理论。多年来，这些方法的范围从哈格斯特兰德(1970)在他的时间地理学中提出的技术变化，到复杂的犯罪热点数学模型(Short et al. 2008,2010;Brantingham and Tita 2008;Berestycki和纳达尔2010)。在适当的环境条件下，以及日常活动理论所建议的必要行动者的存在或缺失，可以将这些无数的方法来解锁罪犯的决策过程，这些方法可以分为四类:犯罪的时空可视化，互动的时空测试，犯罪的数学模型，以及强调犯罪的时空趋势变化的研究。本节将讨论这些犯罪分析的时空方法，然后讨论和演示本文在“探索空间-”中开发的统计方法盗窃的时间分析。

犯罪空间研究

犯罪的空间研究对犯罪活动的地点和强度产生了一些重要的见解(Cohen和Tita 1999;Tita等，2005;泰坦和Ridgeway2007;利文斯顿2008)。这些研究认识到犯罪在空间上分布不均，并设法发现犯罪率上升的地区，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犯罪活动的影响。虽然犯罪学家对犯罪数据的空间方面有着悠久的历史兴趣，它起源于19世纪法国社会生态学家和芝加哥社会学学院的犯罪空间分析。近几十年来，随着基于计算机的地图应用和地理信息系统(Anselin et al. 2000)的发展，各种事件发生的频率急剧上升。现在有各种各样的方法用于犯罪的空间分析(Harries 1999;Anselin等，2000)。

犯罪的空间分析方法可以细分为两类，探索性分析和验证性分析(Bernasco和Elffers 2010)。探索性分析可以用来探索数据，并提出关于犯罪的假设，这些假设值得进一步研究(Messner et al. 1999)。证实性方法用于测试特定的利益关系或犯罪假设。多年来，探索性和证实性方法都提供了关于犯罪分布以及鼓励和预防犯罪的因素的宝贵资料。通常使用探索性方法(Harries 1999;Messner等，1999;Murray等，2001;Eck等，2005;(叶和吴，2011)来定位高犯罪率地区，并对犯罪率上升的原因提出假设。例如，Cohen和Tita(1999)使用探索性的空间分析技术来寻找匹兹堡谋杀案空间扩散的证据。

空间回归是一种常用的验证性技术，自1988年引入以来越来越受欢迎(Bernasco和Elffers 2010)。这一技术已被广泛用于研究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(Anselin 和 Hudak 1992;Baller 2001;Messner and Anselin 2004;Lawton等，2005;安德森2006年;波特与事务长2010)。例如，Baller等人(2001)使用空间回归模型来研究县级谋杀率背后的解释因素。这种方法揭示了他杀的空间聚类，以及解释因素对他杀率影响的区域差异。尽管空间方法很有用，但这些研究本质上是横向和静态的。

犯罪时空可视化

一系列犯罪的时空分析技术已经扩展了这些空间方法，但这些技术的目的各不相同。一些人试图提供犯罪趋势变化的明确直观证据，而另一些人则纯粹是探索性的。其他技术使用流行病学的统计测试或复杂的数学模型，通过空间和时间来预测罪犯和热点地区的行为。尽管后两种技术代表了更技术性和更复杂的方法，但对于犯罪的时空分析，很多研究仍然依赖热点地图的视觉对比来评估犯罪趋势在时空上的变化。通常，分析结果一起显示，以突出某一特定研究期间某一地区犯罪趋势的变化。例如，通常在两个时间点绘制犯罪热点地图，并一起显示结果，以可视化研究区域内犯罪强度随时间的变化(Eck et al. 2005;谢和燕(2008)。尽管一些研究开始强调量化犯罪随时间变化的技术(Johnson et al. 2008;伯克和麦克唐纳2009;Nakaya和Yano 2010;Tompson和Townsley(2010年)的研究，这些努力往往提供了一个研究区域内犯罪水平的总结测量，目前还没有解决犯罪趋势的局部变化。

本节讨论当前的时空犯罪分析方法，主要分为四类。第一类由分类学方法组成，这些方法试图比较犯罪分析人员可用的各种探索性技术的优缺点。第二类研究利用流行病学文献中的时空交互作用测试。第三类包括由数学家和物理学家开发的复杂模型，这些模型试图通过空间和时间来模拟罪犯的行为和随后的犯罪热点。第4类研究旨在量化犯罪趋势随时间和空间的变化。

分类的方法

统计、地理和信息系统文献(Eck et al.2005)以及计算机科学、地理可视化和地

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