犯罪制图理解犯罪热点(中).pdf

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REFERENCE AND
犯罪制图:理解犯罪热点
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摘要:理解犯罪热点需要具备一定的理论基础,需要相关犯罪理论的指导。理
解犯罪热点具有多种方法和技术。在介绍各种方法和技术并指出各自优缺点的基础上,
指出犯罪制图技术在理解犯罪热点上的显著重要性。识别犯罪热点需要借助一定的空
间分析工具,各种空间分析工具具有自身特定的优缺点及不同的用途。为防止出现主
观性和随意性,犯罪热点分析应考虑多种因素,以科学的方法实施。
关键词:犯罪热点;理论基础;方法和技术;犯罪制图;空问分析工具
二、理解犯罪热点的方法和技术犯罪热点的技术是无意义的。这些犯罪数据应
本部分介绍根据犯罪数据理解和描绘热点该被认为是发生在地理边界内的一个点上的犯
模式的方法和技术,解释了各项技术的优点和罪事件。在一些案件中,这些点可能聚集在比
缺点。这些技术通俗易懂并且实用性强。我们较小的区域,如街道、统计街区。这个特性也
使用四个数据集检验这些方法。这些检验结果决定了各项技术的适用性。本部分讨论和检验
能够帮助我们评估这些方法如何提高犯罪模式的方法也可以运用于分析师自己的数据。
的理解。本部分不准备找到最优的方法。但是, 初步全局统计检验
本部分提供了帮助分析师理解热点的互补方法许多简单易用的全局统计检验方法可以帮
的步骤。助分析师理解犯罪数据的一般模式。这些检验
四个数据集来源于伦敦警察机构的犯罪包括:平均中点;标准差距离;标准差椭圆;
报告信息系统中的年轮聚类检验。
月的数据。这部分包括在代表性样本中理解 1
(1)平均中点可以作为比较不同犯罪类型和同
(9972)(2)种类型不同时期的犯罪在空间分布的相对度
(588)(3)(1068)(4)4
车辆犯罪。入室盗窃和车辆盗窃的平均中点。全部犯罪的
这些数据的地理区域对于解释不同的理解平均中点可以作为与其他犯罪类型子集相比较
收藕日期:
作者简介:郑滋挽,编译作者,浙江警察学院刑事技术系教师。
金诚,编译作者,浙江警察学院治安系副主任,教授。
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的参照物。入室盗窃的平均中点比全部犯罪和了四种类型犯罪模式的分散程度和方位的相对
其他两个犯罪子集的平均中点更偏北。车辆犯不同。面积最小的椭圆澜是分散程度最
罪的平均中点比全部犯罪的平均中点偏南。街小的犯罪类型。抢劫犯罪椭圆的位置比全部犯
面抢劫的平均中点比人室盗窃的平均中点偏西罪和车辆犯罪椭圆的位置偏北,但比入室盗窃
北。这些平均中点可以大体上预测人室盗窃和椭圆稍微偏南,反映出了它的平均中点。椭圆
抢劫更倾向发生在该行政区域的北部,而车辆的西北、东南方位描述了抢劫犯罪发展的趋势。
盗窃更主要发生在该行政区域的南部。 6
4
一全部犯罪
一撕面抢劫
一入室盗窃
一车辆犯罪
4
2 第四个并且最有用的初步全局统计方法是
标准差距离度量犯罪数据的分散程度。这聚集检验方法。犯罪分析师假设犯罪分布是聚
些统计量是作为相关度量,比较各种类型的犯集的,并且假设无论聚集是否存在,一定能从
5随机犯罪分布中发现一些聚集。聚集检验是揭
种犯罪类型的标准差距离。标准差距离越大, 示数据是否存在犯罪热点的第一步。
表明该类犯罪数据的分散程度越大。结果表明许多方法可以应用于检验犯罪分布的聚
车辆盗窃的分散程度最大,抢劫的分散程度最集。大部分方法吸收了假设检验和分类统计的
J 基本原理,最初假设犯罪分布是完全空间随机
5 四个犯罪数据集的标准差距离摹Mü袰假设作为零假设,犯
数据集标准差距离罪分布与一个设定的显著性水平进行比较,从
全面犯罪. 而接受或拒绝零假设。聚集检验包括最近邻指
街面抢劫. 数和空间自相关检验。
入室盗窃. 罱谥甘。最近邻指数是一
车辆犯罪. 个简单、快速的检验聚集的方法。最近邻指数
3 检验是比较实际分布的犯罪数据和样本容量相
分散程度也可以用标准差椭圆来度量。椭同但随机分布的数据。当使用者拥有与特定犯
圆的大小和形状表明分散的程度,并且它的位(
6)
的标准差椭圆。各个椭圆之间微小的差别表示该技术。最近邻指数方法的步骤如下:第一,
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REFERENCE AND
计算每一个点到它最近邻点的距离。第二,对际的边界区域已知或者能简单计算,那么应该
所有点的最近邻距离求和,并除以数据中点的使用实际边界区域计算最近邻指数。如果不知
数量。这个值就是