基于随机森林和时空核密度方法的不同周期犯罪热点预测对比

犯罪预测对于制定警务策略、实施犯罪防控具有重要意义。机器学习和核密度是2类主流犯罪热点预测方法,然而目前还鲜有研究对这2类方法在不同时间周期下的犯罪预测效果进行系统比较,本文试图对此进行补充。本文以2013-2016年5月的公共盗窃犯罪历史数据作为输入,分别对比了在接下来2周、1个月、2个月、3个月4个不同时间周期随机森林方法与基于时空邻近性的核密度方法的犯罪热点预测效果,结果发现：在各时间周期上,随机森林分类热点预测方法的面积和案件量命中率均比时空核密度方法准确性高;并且2种方法均能有效地识别犯罪热点中的高发区域,其中在较小范围较短时间内随机森林识别热点中的高发区效率更高,而在较大范围较长时间周期上时空核密度方法识别高发区更优。     

Street profile analysis: A new method for mapping crime on major roadways

Street profile analysis is a new method for analyzing temporal and spatial crime patterns along major roadways in metropolitan areas. This crime mapping technique allows for the identification of crime patterns along these street segments. These are linear spaces where aggregate crime patterns merge with crime attractors/generators and human movement to demonstrate how directionality is embedded in city infrastructures. Visually presenting the interplay between these criminological concepts and land use can improve police crime management strategies. This research presents how this crime mapping technique can be applied to a major roadway in Burnaby, Canada. This technique is contrasted with other crime mapping methods to demonstrate the utility of this approach when analyzing the rate and velocity of crime patterns overtime and in space.     

接触型与非接触型犯罪时空稳定性对比及其联合防控——以盗窃和电信网络诈骗为例

近年来,以盗窃为代表的接触型犯罪和以电信网络诈骗为代表的非接触型犯罪均呈多发态势,严重影响社会治安稳定。已有研究对不同类型犯罪分布模式的时空稳定性关注仍不够,且未能提出不同类型犯罪的空间联合防控策略。本文以ZG市HT区为例,以社区为分析单元,运用核密度估计、时空跃迁测度法等方法,对比分析2017年盗窃犯罪和电信网络诈骗犯罪的时空分布特征及其空间分布模式的月度稳定性,并从犯罪防控角度改进时空跃迁测度法,结合二阶聚类法识别两类犯罪联合防控空间类型。研究发现：① 两类犯罪时空稳定性差异大,盗窃犯罪的空间分布模式稳定,月度变化小;而电信网络诈骗犯罪空间稳定性整体波动起伏大,月度变化较大;② 识别出两类犯罪的四种联合防控空间类型,分别是“两类犯罪无需防控社区”“两类犯罪邻域防控社区”“盗窃犯罪热点防控、电信网络诈骗犯罪无需防控社区”“盗窃犯罪连片防控、电信网络诈骗综合防控社区”。该研究有助于了解接触型犯罪和非接触型犯罪时空特征的共性和差异性,给警务联合防控提供决策支持。     

犯罪热点时空分布研究方法综述

犯罪在地理时空内并不是均匀分布的,而是表现出明显的时空聚集特性,这种聚集性常用“犯罪热点”表述.基于对犯罪热点的理解,从犯罪热点时空分布模式、犯罪热点成因分析以及犯罪热点时空转移及预测等3 个方面总结了当前国内外犯罪热点时空分布相关研究方法的进展.最后,对该领域研究进行了总结与展望.总体上,国内相关研究较少,尚需进一步结合中国国情,提出适用方法.另外,也需要通过相关犯罪理论的深入研究以及其他领域研究方法的借鉴,实现犯罪热点时空分布研究方法的突破与创新.     

中国犯罪地理研究述评

当前社会犯罪问题严峻,以空间为视角的犯罪地理研究因其独特的综合性在犯罪防控中的作用日益凸显。以中国知网、维普和万方三大数据库中获得的期刊文献为基础,对中国犯罪地理的研究状况进行综合评述。在对国内五大研究主题进行回顾的基础上,围绕“研究主题”和“研究领域”两方面,分析了中国犯罪地理学的发展动态。总体来看,在过去的25 年中,中国犯罪地理研究逐渐起步,发展趋势良好,已经吸引了来自地理学、法学与警务管理、城市规划、应用数学等诸多领域的学者关注。尽管研究焦点各有侧重,但始终注重对国外研究和实践经验的引入,并提出了基于综合分析、情境预防、CPTED、PGIS的诸多防控对策。在犯罪时空分布特征、犯罪发生诱因等方面,研究范围宽广,但研究深度有待加强。未来中国犯罪地理学发展任重而道远。学界应充分重视城市犯罪与农村犯罪、犯罪与微观环境的互动关系、犯罪主体的行为空间等研究,并积极探索虚拟犯罪模拟新技术的应用。     

街头抢劫者前犯罪经历对其后作案地选择的影响

作案地选择是犯罪地理学的研究主题。已有的重复作案地选择的研究表明,犯罪者“前案件”作案地选择对他们“后案件”作案地选择具有影响,但以往研究关注的是先前的犯罪时间和地点对其后续作案地选择的影响,仍未检验犯罪者在“前案件”中犯罪经历的具体作用。因此,论文以中国东南沿海ZG市为例,利用街头抢劫者的抓捕数据和混合Logit模型,聚焦探析街头抢劫者先前的个体犯罪经历对他们随后的作案地选择的影响。研究发现：街头抢劫者在“前案件”中的犯罪间隔、犯罪出行和当场被捕等个体犯罪经历对其“后案件”作案地选择具有强烈的影响,即“前后案件”的犯罪间隔越临近、“前案件”犯罪出行距离越短,以及“前案件”未当场被捕,则大大增加了街头抢劫者返回到先前抢劫区域再次犯罪的可能性。并通过警察访谈和结合理论分析,发现“前案件”未当场被捕是由犯罪者当场被捕的恐惧感、警察特殊的干预方式,以及社会凝聚力和犯罪防控的相互作用而形成。研究结论可为警务部门的“事前防控”与“主动处置”提供一定的参考。     

ZG市诈骗犯罪的时空分布与影响因素

诈骗犯罪是现代城市中亟待解决的一大社会难题。现有研究多从社会学角度,基于微观层次探讨影响诈骗受害的个人属性特征,缺乏从地理学视角对诈骗受害者生存环境中的中宏观层次因素的考虑。本文基于犯罪地理学视角,综合运用平均最近邻、核密度以及负二项回归等研究方法,对ZG市5类诈骗警情的时空分布特征和基于建成环境与社会环境两大维度的影响因素进行了深入探讨。结果表明：① 各类诈骗的时间分布规律各异,但整体上呈现出工作日高于休息日、下午或晚上高于上午、凌晨时段为最低的特征;② 和其他类型的城市犯罪类似,诈骗犯罪整体呈现出与老城区距离衰减的“多中心”显著性集聚特征;各类型诈骗热点的空间分布大同小异,多分布在城市的老城区、CBD、火（汽）车站、城中村或高校布局的周边地带;③ 各类诈骗犯罪的空间分布影响因素各异,但整体表现出与银行网点、旅游景点、道路密度、土地利用混合度、高校等建成环境因素高度相关;与购买商品房家庭占比、受教育水平、人口老龄化和城镇化水平等社会环境显著相关的特性。本文拓展了犯罪地理学领域对诈骗犯罪的研究成果,证实了各类诈骗犯罪符合日常活动理论的理论假设,对诈骗受害情景预防具有重要意义。     

城市犯罪空间盲区的综合治理研究

综合治理城市犯罪的空间盲区,是解决城市犯罪问题的有效途径,其研究为城市规划、建设和管理有利于预防和控制犯罪,提供了新的理念与方法,为犯罪地理学和城市地理学开辟了一个新的研究领域。根据空间盲区的形态、性质和对犯罪的影响,将城市犯罪的空间盲区划分为公共、非公共、边际、移动和虚拟空间等5种类型。在述评国外城市犯罪空间研究进展的基础上,构建了城市犯罪空间盲区综合治理的理论平台,论证了空间盲区综合治理的不可替代性,提出了综合治理的基础理论要点和应用理论要点。空间盲区的形成有一系列深刻的空间区位因素,其综合治理研究应有明确的研究目标和方向,核心研究内容为5类空间盲区综合治理的途径、实施方案和措施。还提出了综合治理研究的思路、方法和关键技术。     

基于犯罪模式理论的犯罪出行空间特征与影响因素——以长春市南关区扒窃为例

犯罪出行是犯罪地理学的重要研究议题,在犯罪防控、侦破等警务实践中具有突出的技术贡献。受制于研究数据的限制,中国犯罪出行实证研究较为缺乏。论文研究了2010—2016年长春市南关区扒窃犯罪出行的空间模式与影响因素,并指出：① 2010—2016年长春市南关区扒窃犯罪出行平均距离为5.74 km,存在明显的空间衰减效应,空间模式为就近掠夺,在距离犯罪者居住地2 km处出现犯罪缓冲区。② 南关区扒窃犯罪高发区与犯罪群体主要聚居地在空间上呈现重叠,该区域犯罪以就近掠夺的空间模式为主。③ 回归模型验证了犯罪者人口属性中性别、户籍地、是否就业和具有前科劣迹、涉案金额、犯罪地点所属类型对于出行距离的显著影响,其中户籍地变量为理解转型期中国大城市犯罪行为具有一定意义。     

入户盗窃犯罪的时空分布热点及其机理研究——以A市CP区警情分析为例

采用核密度估计和Aoristic analysis等方法分析了2015年A市CP区入户盗窃警情的时空分布热点,并通过热点矩阵分类进一步对热点内的犯罪时空分布格局及其内在犯罪机理进行分析。结果显示：CP区共有3个犯罪热点区域和2个集中时段;3个热点区域分别为时间集中-空间聚集型、时间集中-空间分散型、时间集中-空间热点型;同时,影响入户盗窃犯罪的机理在于犯罪主体关联要素、犯罪客体关联要素、犯罪环境关联要素在时空上的密切耦合,共同影响入户盗窃犯罪活动的形成;提示在预防及控制犯罪“热点”中,需要采取更有针对性的防范措施和对策。     

基于风险地形建模的毒品犯罪风险评估和警务预测

犯罪具有明显的时空特征,研究犯罪问题离不开时间和空间维度分析,以及产生犯罪的社会、地理、生态、环境等因素。风险地形建模是美国学者研发的空间风险评估和警务预测技术,已在全球六大洲45个国家和美国35个州得到了独立测试和验证,被广泛应用于警务预测、国土安全、交通事故、公共医疗、儿童虐待、环境污染、城市发展等多个领域。在毒品、纵火、爆炸、强奸、抢劫、盗窃等犯罪研究领域更是取得了显著成果。本文运用犯罪热点分析和风险地形建模,以长三角地区N市毒品犯罪为研究对象,对该市2015年毒品犯罪的危险因子、空间盲区、风险地形进行分析,探索毒品犯罪的生成机理和演化规律,并对2016年毒品犯罪进行预测。研究结果表明,N市毒品犯罪呈现明显的犯罪热点和冷点;出租屋、酒店、车站、ATM机、停车场、娱乐场所、城市快速路、网吧是N市毒品犯罪的风险性因素。风险地形建模能较好地预测毒品犯罪。公安机关禁毒部门应据此进行严密管控,逐步限制、消除犯罪产生地、犯罪吸引地、犯罪促进地的生存土壤和条件。     

加拿大爱得蒙顿市犯罪问题的地理研究*

运用GIS技术和回归分析方法,分析加拿大爱得蒙顿市各类犯罪的空间分布规律。结果发现：城市犯罪分布的空间差异异常明显,城市内部存在少数极端的犯罪高发区;犯罪的空间分布遵循距离衰减规律,表现为距城市中心越近的地区犯罪发生密度越高,距城市中心越远的地区犯罪密度越低;犯罪发生密度与居住人口密度成正相关,即居住人口密度越高,越容易诱发犯罪,但不同类型的犯罪与居住人口密度的关联程度不一样;不同用地性质的区域犯罪发生密度存在明显差异,在各类用地中,商业区为城市犯罪的高发区。     

犯罪数量与危害的空间分布及建成环境影响——基于北京市刑事案件的纵向研究

既有犯罪地理研究存在“重犯罪数量、轻犯罪危害”“多横向分析、少纵向分析”“求本地影响、弃空间依赖”等局限。为此,论文利用2012—2017年北京刑事案件、兴趣点、道路网等3期面板数据,以个案刑罚结果衡量其社会危害性,探究犯罪发生数量与危害程度的空间结构,厘清建成环境对两者的影响异同。研究表明：① 犯罪数量与危害均呈集中集聚格局,但犯罪危害的集中程度高于数量、集聚程度低于数量、稳定程度相对偏弱。② 如防卫空间理论所言,高强度土地利用、多样化城市功能、通达的次干道支路网、邻近诱发地都对犯罪数量和危害发挥正向作用,后者所受影响更大。③ 建成环境的上述影响大多存在空间依赖,3D维度和商业场所具有集聚溢出效应,管制较严的教育科研机构、公园广场、旅馆、公交站、停车场、居民区表现出内低外高式的空间竞争效应。     

Spatial crime distribution and prediction for sporting events using social media

ABSTRACT

Sporting events attract high volumes of people, which in turn leads to increased use of social media. In addition, research shows that sporting events may trigger violent behavior that can lead to crime. This study analyses the spatial relationships between crime occurrences, demographic, socio-economic and environmental variables, together with geo-located Twitter messages and their ‘violent’ subsets. The analysis compares basketball and hockey game days and non-game days. Moreover, this research aims to analyze crime prediction models using historical crime data as a basis and then introducing tweets and additional variables in their role as covariates of crime. First, this study investigates the spatial distribution of and correlation between crime and tweets during the same temporal periods. Feature selection models are applied in order to identify the best explanatory variables. Then, we apply localized kernel density estimation model for crime prediction during basketball and hockey games, and on non-game days. Findings from this study show that Twitter data, and a subset of violent tweets, are useful in building prediction models for the seven investigated crime types for home and away sporting events, and non-game days, with different levels of improvement.     

基于临近相似性考虑的犯罪热点密度图预测准确性比较——以DP半岛街头抢劫犯罪为例

在无时空考虑的密度估计算法基础上,分别加入了案件点之间的时间临近相似性、空间临近相似性和时空临近相似性的考虑,利用DP半岛2006~2007年的街头抢劫犯罪数据为基础计算无时空临近相似性、时间临近相似性、空间临近相似性和时空临近相似性4种不同算法所得到的犯罪热点图,并以之预测2008年的街头抢劫。通过Natural breaks（Jenks）分级方法和等比例面积选取两种方式来划定热点区域进行预测并进行PAI指数得分比较,结果表明时空临近相似性的密度估计算方法在犯罪预测的优势比较显著。     

基于网络形态的街道空间环境与“两抢一盗”犯罪的关系研究——以HS市原DP区为例

城市街道网络是承载人们日常行为的空间载体,街道网络及其中人的日常行为共同构成了主要的街道网络空间环境,并影响着犯罪行为的发生。既有研究表明街道空间中多发“两抢一盗”侵财类案件,并且街道网络形态和日常行为主体与犯罪存在联系,但对这一问题的深入探究较少。本文基于HS市原DP区的派出所辖区单元,使用路网数据、人口统计数据、手机信令数据等相关资料,采用空间分析和统计分析方法,对街道网络的几何形态和拓扑形态、动态人口和静态人口等因素与犯罪分布的关系展开分析,尝试探索街道网络空间环境对“两抢一盗”犯罪的影响。结果表明,街道网络空间环境中影响盗窃和两抢犯罪的要素存在较大差异。“X形单元”式街道网络、路网密度、低速交通的路网渗透性、静态人口密度和动态人口密度均对盗窃犯罪产生重要影响,与两抢犯罪相关的仅有“T形单元”式街道网络、静态人口中的实际居住户籍人员和外来人员密度,街道网络形态没有表现出与两抢犯罪的显著相关。最后提出,由于街道网络的通达性和危险性往往并存,如何通过调控或改善整体的街道网络空间环境来尽可能减少犯罪风险,是未来规划建设安全的街道网络空间需要思考的话题。     

基于时空行为视角的犯罪地理创新研究框架

犯罪地理研究与时空行为领域的研究有着共同的理论基础,二者都强调时空间环境与人类行为的相互作用。犯罪行为是人类特殊行为的一种,相关实证前沿已开始重视不同犯罪相关主体（犯罪者、潜在受害者、警察等）时空行为规律的挖掘、日常活动的动态衡量及不同主体行为的交互等方面对犯罪发生的影响;时空行为研究中的活动空间、环境暴露、群体分异、活动交互等维度的成果可拓展至犯罪地理研究。近年来,两大领域的前沿成果不断涌现,但目前仍缺乏从时空行为视角对犯罪地理学研究进行系统梳理,并对两者的融合创新进行深入探讨。为此,本研究在梳理犯罪地理中时空行为的理论基础和评述犯罪者、潜在受害者、警察时空活动对犯罪时空格局的影响研究基础上,基于犯罪地理和时空行为领域的交叉维度构建犯罪时空行为创新研究的框架,尝试推进该交叉领域在理论、方法与应用等方面的发展。     

北京市长安街沿线的扒窃案件高发区分析及防控对策

本文利用空间分析方法,对北京市长安街沿线的扒窃类案件的空间分布特征进行了研究。首先分析了长安街沿线的犯罪分布状况,发现该长安街沿线共存在3个异常明显的犯罪高发区域,分别对应于西单商业圈(A)、建国门路段(B)和大望路—四惠路段(C),通过将长安街沿线的常住人口与兴趣点(Point of Interest, POI)分布进行比较,发现案件与POI密度较高的区域存在较高的相关性。随后,利用核密度估计方法和时空热点矩阵方法分析了3个异常明显的案件高发区域内的犯罪活动时空分布模式,结果表明：高发区域A的犯罪高发时段为上午10时至下午18时,其中峰值出现在正午12时,犯罪活动主要集中在区域内的一些大型购物场所内;高发区域B和C的犯罪高发时间均为上午6时和下午18时前后,与早晚交通高峰时间比较一致,犯罪活动主要集中在区域内比较重要的公共交通站点附近。最后,根据长安街沿线案件高发区域内犯罪活动的时空规律性特征,提出了犯罪防控措施与建议。     

Fear of crime: testing alternative hypotheses

This paper examines the spatial and social distribution of the fear of crime and the relationships of such fear with aspects of the environment. Through an analysis of a questionnaire survey conducted in a variety of areas in Stoke-on-Trent in the English Midlands, it considers both the causes of the fear of crime and the associations that have been identified with other dimensions shaping vulnerability. It concludes by offering some guidance on how to address the differences between those populations who fear crime most and those who are most vulnerable.     

基于空间句法的武汉城区“两抢一盗”犯罪分布环境

结合空间组构与环境犯罪学,初步建构基于空间句法的犯罪分布环境阐释理论。以武汉市中心城区为案例区域,以立案判决的2013年盗窃罪、抢劫罪和抢夺罪案件分布地点为数据源,以典型犯罪空间为实证研究对象,解读城市“两抢一盗”犯罪现象的分布环境。宏观尺度下,空间组构自发涌现的城市节点容易成为犯罪吸引场,与犯罪热点区分布形成密切关系;节点可达性衔接宏微观空间,影响犯罪人到达、逃逸犯罪地点成本的大小以及犯罪失败风险的高低;微观尺度上,局部空间与整体空间割裂形成的“空间缝隙”为犯罪人的空间探索创造了可能,空间的高集成度与空间使用者的单一化强化了犯罪集聚;空间拓扑深度则通过塑造社区人流的社会结构与领域感影响犯罪的空间防卫。空间句法为分析犯罪人的滋生环境、犯罪动机的刺激环境、犯罪人“到达”、“实施”、“逃逸”的活动环境以及防卫犯罪活动的约束环境提供了有力支撑。