CrimeStat

Hot spoty rabunkowe pierwszego i drugiego rzędu w San Antonio, wyprodukowane przez rutynę CrimeStat Nnh.

CrimeStat to program do mapowania przestępczości . CrimeStat to program oparty na systemie Windows, który przeprowadza analizy przestrzenne i statystyczne oraz jest przeznaczony do współpracy z systemem informacji geograficznej (GIS). Program został opracowany przez firmę Ned Levine & Associates pod kierownictwem Neda Levine'a, przy wsparciu finansowym National Institute of Justice (NIJ), agencji Departamentu Sprawiedliwości Stanów Zjednoczonych . Program i podręcznik są dystrybuowane bezpłatnie przez NIJ.

CrimeStat wykonuje analizę przestrzenną obiektów znajdujących się w GIS. Obiektami mogą być punkty (np. wydarzenia, lokalizacje), strefy (np. bloki, strefy analizy ruchu, miasta) lub linie (np. odcinki ulic). Program może analizować rozmieszczenie obiektów, identyfikować gorące punkty, wskazywać autokorelację przestrzenną, monitorować interakcję zdarzeń w czasie i przestrzeni oraz modelować zachowanie podczas podróży.

Istnieje moduł regresji do nieliniowego modelowania przestrzennego. Niektóre z jego narzędzi są specyficzne dla analizy przestępczości. Inne można zastosować w wielu dziedzinach. W programie znajduje się 55 procedur statystycznych.

Rozwój

Wygładzanie „Head Bang” wskaźnika włamań w Houston, generowane przez procedurę interpolacji CrimeStat Head Bang.

CrimeStat jest rozwijany od połowy lat 90. pod kierownictwem Neda Levine'a. Pierwszym prototypem był oparty na Uniksie program C++ o nazwie Pointstat, który został opracowany w celu analizy wypadków samochodowych w Honolulu. W 1996 roku National Institute of Justice sfinansował pierwszą wersję CrimeStat, a wczesne procedury Pointstat zostały włączone do programu.

Pierwsza wersja (1.0) została wydana w sierpniu 1999 r.: najnowsza wersja to 3.3 (lipiec 2010 r.).

  • Do wersji 3.1 CrimeStat był programowany przez Long Doan z Doan Consulting, Falls Church, Wirginia.
  • Począwszy od wersji 2.0 i wyłącznie od wersji 3.2, CrimeStat był programowany głównie przez Haiyana Tenga z Houston w Teksasie.

Funkcjonalność

Konfiguracja danych

CrimeStat może wprowadzać dane zarówno w plikach atrybutów, jak i GIS, ale wymaga, aby wszystkie zbiory danych miały przypisane współrzędne geograficzne dla obiektów. Podstawowym formatem pliku jest dBase (dbf), ale można również odczytywać pliki tekstowe shape (shp) i Ascii. Program wymaga pliku podstawowego, ale wiele procedur używa również pliku wtórnego. CrimeStat wykorzystuje trzy układy współrzędnych: sferyczny (długość i szerokość geograficzna), rzutowany i kierunkowy (kąty).

Odległość może być mierzona bezpośrednio, pośrednio ( Manhattan ) lub w sieci (co pozwala również na wykorzystanie czasu podróży lub prędkości). Jednostki odległości to stopnie dziesiętne dla współrzędnych sferycznych oraz stopy, metry, mile, kilometry lub mile morskie dla rzutowanych współrzędnych. Program może tworzyć siatki odniesienia. Kilka procedur wykorzystuje również obszar regionu geograficznego do swoich obliczeń.

Procedury statystyczne

Procedury opisu przestrzennego obejmują:

  • rozkładu przestrzennego (średni środek, elipsa odchylenia standardowego, środek minimalnej odległości, środkowy środek, średnia kierunkowa, wypukła powłoka)
  • autokorelacji przestrzennej dla danych strefowych ( Moran's I , Getis's G, Getis-Ord Global G, Moran correlogram, Geary correlogram, Getis-Ord correlogram),
  • Statystyki oparte na odległości między punktami ( analiza najbliższego sąsiedztwa , „K” Ripleya , alokacja i sumowanie punktów pliku podstawowego do punktów pliku wtórnego oraz różne macierze obliczania odległości) oraz
  • analizy skupień dla punktów, stref lub linii. CrimeStat ma szereg procedur dostępnych do identyfikacji klastrów:

Monte Carlo można przeprowadzać na wielu procedurach w celu oszacowania wiarygodnych przedziałów czasowych .

Procedury modelowania przestrzennego obejmują:

Ryzyko kradzieży samochodów w hrabstwie Baltimore spowodowane przez procedurę podwójnej gęstości jądra CrimeStat.
  1. pojedynczego jądra do badania zmienności w regionie pojedynczej zmiennej
  2. Interpolacja gęstości podwójnego jądra dwóch zmiennych (np. zestaw zdarzeń w odniesieniu do populacji „zagrożonej”)
  3. Head Bang do wygładzania danych strefowych
  4. „Interpolowana powierzchnia Head Bang, która interpoluje oszacowania Head Bang do siatki
  5. „Indeksy Knoxa i Mantela, które identyfikują interakcję między przestrzenią a czasem w zdarzeniach
  6. Analiza skorelowanego spaceru , oparta na teorii błądzenia losowego , do modelowania sekwencyjnego zachowania seryjnego przestępcy w czasie i przestrzeni oraz do przewidywania następnego zdarzenia
  7. Analiza podróży do przestępstwa w celu modelowania prawdopodobnego pochodzenia seryjnego przestępcy na podstawie lokalizacji wcześniejszych zdarzeń popełnionych przez sprawcę ( profilowanie geograficzne )
  8. Bayesowska podróż do przestępstwa, która jest empiryczną metodą Bayesa , która integruje oszacowanie podróży do przestępstwa z informacjami o miejscu zamieszkania innych seryjnych przestępców, którzy popełnili przestępstwa w tych samych miejscach, w celu uzyskania zaktualizowanego oszacowania. Procedura diagnostyczna porównuje to oszacowanie z jego składnikami w przewidywaniu miejsca zamieszkania wielu seryjnych przestępców
  9. Bayesowskie oszacowanie podróży do przestępstwa , które stosuje metodę Bayesowskiej podróży do przestępstwa w celu oszacowania lokalizacji jednego seryjnego przestępcy
  10. Regresja przestrzenna . Modele obejmują zwykłą metodę najmniejszych kwadratów , regresję Poissona i różne inne uogólnione modele liniowe dla danych liczbowych. Ponadto istnieją Monte Carlo łańcucha Markowa do dopasowywania modeli Poisson-Gamma i Poisson-Lognormal, w tym tam, gdzie mają one regulację warunkowej autoregresji przestrzennej (CAR lub SAR).

Moduł Crime Travel Demand modeluje podróże przestępcze po obszarze metropolitalnym. Jest to zastosowanie popytu na podróże do przestępstw lub innych rzadkich zdarzeń. Celem jest kalibracja zachowań podróżnych dużej liczby przestępców popełniających przestępstwa jako podstawa do modelowania alternatywnych interwencji organów ścigania

Wycieczki przestępcze w hrabstwie Baltimore wyprodukowane przez moduł CrimeStat Crime Travel Demand.

Wyjście

CrimeStat ma trzy różne typy danych wyjściowych:

  • Wyjście ekranu wyświetlające wyniki po zakończeniu obliczeń. Można je zapisać w pliku tekstowym.
  • Niegraficzne wyjście dla wielu procedur w formacie tekstowym dBase DBF lub Ascii.
  • Graficzne wyjście dla wielu procedur, aby umożliwić wyświetlanie obliczonych obiektów w GIS. Obecnie graficzne formaty wyjściowe obejmują Esri SHP, MapInfo Interchange Format (MIF/MID), Surfer for Windows DAT i formaty tekstowe Ascii.

niedociągnięcia

W przeciwieństwie do niektórych innych programów do statystyki przestrzennej, CrimeStat nie ma możliwości mapowania i musi być używany z oprogramowaniem GIS. Niektórzy użytkownicy stwierdzili, że interfejs GUI jest trudny do zrozumienia i niespójny między procedurami. [ potrzebne źródło ]

Ponieważ CrimeStat analizuje punkty w większości procedur, jego wyniki nie zawsze są zgodne z wynikami oprogramowania analizującego obszary (np. GeoDa ). Wreszcie, rozmiar podręcznika może być zniechęcający dla nowych użytkowników statystyki przestrzennej.

Pomocniczy rozwój CrimeStat

Oprócz rozwoju programu CrimeStat, wszystkie procedury do [ wymagane wyjaśnienie ] wersji 2.0 oraz procedury autokorelacji przestrzennej zostały przekonwertowane na biblioteki .NET do użytku w aplikacjach innych firm. Wersja 1.0 bibliotek CrimeStat została wydana w sierpniu 2010 roku i jest dostępna na stronie internetowej CrimeStat.

Recenzje i przykłady

Opublikowano recenzje i przykłady CrimeStat w jego zastosowaniu do analizy przestępczości. Pojawiły się również przykłady wykorzystania CrimeStat poza analizą kryminalną.

Wykorzystanie CrimeStat przez analityków policji hrabstwa Baltimore

Analitycy policji hrabstwa Baltimore używają CrimeStat do przeprowadzania różnych analiz przestrzennych. [ potrzebne źródło ] Głównym obowiązkiem analityków policyjnych w hrabstwie Baltimore jest identyfikacja i rozwiązywanie istniejących lub przewidywanych problemów związanych z przestępczością. Analitycy policyjni wykorzystują „analizę gorących punktów” w CrimeStat do identyfikowania obszarów w hrabstwie, w których występuje wysoka koncentracja przestępczości. Inny przykład demonstrujący wykorzystanie CrimeStat dotyczy opracowanych przez departament metod Data Driven Approaches to Crime and Traffic Safety (DDACTS).

Analitycy policyjni wykorzystali hierarchiczne grupowanie przestrzenne najbliższego sąsiedztwa do zidentyfikowania obszarów o wysokim stężeniu przestępstw i wypadków drogowych. Analitycy stwierdzili, że dwie grupy klastrów, przestępczość i wypadki, miały tendencję do nakładania się na wielu obszarach hrabstwa. Program DDACTS hrabstwa został zainicjowany w celu zwiększenia obecności policji na obszarach docelowych. Wstępne wyniki są zachęcające, a większość ukierunkowanych przestępstw i wypadków drogowych spada na obszarach DDACTS.

Program Departamentu DDACTS stał się od tego czasu modelem w całym kraju przy wsparciu National Highway Traffic Safety Administration. Wreszcie analitycy policyjni wykorzystali modele CrimeStat Journey to Crime i Bayesian Journey to Crime Estimation, aby z powodzeniem zidentyfikować przestrzeń aktywności seryjnego przestępcy. Po zidentyfikowaniu miejsca aktywności przestępcy policyjni analitycy zbadają informacje zebrane z innych źródeł policyjnych, takich jak zatrzymania drogowe, raporty z wywiadów terenowych i czytniki tablic rejestracyjnych, aby ustalić, czy nawiązano kontakt z potencjalnym przestępcą.

Policja wykorzystała również model CrimeStat's Crime Travel Demand do identyfikacji sieci dróg używanych przez kierowców pod wpływem (DUI). Drogi zidentyfikowane przez model Crime Travel Demand były celem programów przechwytywania przez departamentalny zespół ds. egzekwowania prawa jazdy pod wpływem alkoholu. Podobne ważone sieci dróg zostały wykorzystane w połączeniu z modelami Journey to Crime, aby poprawić identyfikację przestrzeni aktywności przestępcy.

Zobacz też

Dalsza lektura

  • Levine, N. (2008). „CrimeStat: przestrzenny program statystyczny do analizy zdarzeń przestępczych”. Shekhar, S. i Xiong, H. (red.), Encyklopedia Informacji Geograficznej . Skoczek. 187-193.
  • Levine, N. (2006). „Mapowanie przestępczości i program CrimeStat. Analiza geograficzna . 38 (1), 41-55.

Linki zewnętrzne

Pobrano z „ https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=CrimeStat&oldid=1023078537 ”