Криминален анализ на горещи точки или горещи точки (Част 2); Институт LISA

A гореща точка или гореща точка това е област, която надвишава средния брой престъпни събития или област, в която рискът да стане жертва на престъпление е по-висок от средния. С подчертан аналитичен характер и висока техническа строгост, стратегии, базирани на наблюдение на горещи точки или горещи точки са конфигурирани като инструмент с голям потенциал за лечение и предотвратяване на престъпление повтарящи се, които засягат качеството на живот на хората.

В това втора част от изследването се предоставя съответна информация за криминален анализ на горещи точки и техниките и ефективността на полицейското наблюдение във връзка с горещите точки са обяснени:

  • Техники за криминален анализ на горещи точки и тяхната полезност
  • Ефективността на полицейското наблюдение на горещи точки

Статията "Превенция на престъпността чрез анализ на горещи точки" е автор на Г-н Даниел Брънс Ледесма, завършил криминалистика и специализирана полиция

част

След това представяме и описваме техниките за криминален анализ на горещи точки и тяхната полезност:

1. Мерки за централна тенденция и дисперсия

Поредица от статистически тестове е полезна за анализаторите при разбирането на моделите на престъпността. Тестовете за предварително групиране разкриват много информация, преди да бъдат анализирани подробно горещите точки:

  • The среден център представлява пресечната точка на средната стойност на координатата X с координатата Y. Това е най-простата форма на пространствена статистика и вече е била използвана преди изобретяването на географските информационни системи.
  • The среден или среден център това е точката, която има 50% от случаите, разположени от всяка страна. Използва се за сравняване на пространственото разпределение между различните видове престъпления или за един и същ вид престъпления в различни периоди от време. Полезността се състои в възможността да се установи по предварително начин, в коя част от географията е най-вероятно да се случи определен вид престъпление, като се покаже средата на всички известни събития. Този тест трябва да се използва, когато има единични случаи или извънредни стойности.
  • The стандартно отклонение разстояние показва възможни групи от инциденти. Следващата таблица показва различни видове престъпления и резултатите, които те са предложили в техния анализ на отклонението. Колкото по-висок е резултатът, толкова по-разпръснати са данните. Следващата таблица показва стандартните мерки за отклонение за различни престъпления:

    The елипси със стандартно отклонение Те са полезни за представяне на степента на разпръскване, но също така показват посоката на инцидентите. Нека да видим на изображението по-долу колко ясно се очертава североизточна ориентация в престъпленията с грабеж с насилие и сплашване. Начертаната елипса включва приблизително 68% от анализираните инциденти. Този анализ би бил полезен, например, за идентифициране на възможна връзка между престъпленията и група субекти (барове, оградени от конфликти помещения, окупирани сгради и т.н.), или за разпределяне на полицейски патрули в тази област, тъй като тук най-много ще се случат инциденти.

Примерът на изображението по-горе съответства на анализа на поредица от престъпления с грабеж с насилие, отклонението е представено от синия кръг, изчертан с радиус, равен на стандартното разстояние.

2. Клъстерни тестове

Горещо място може да се появи по различни начини и в различен мащаб. Възможно е да има много проблемни сгради или помещения, улици с висока концентрация на криминални инциденти или райони, които съставляват няколко улици или цял квартал. Идентифицирането на тези основни криминогенни огнища е много полезно за прилагането на полицейските стратегии.

Мерки за централна тенденция и дисперсия са полезни за получаване на предварителна визия за явлението, което ще се изследва, но не позволяват да се правят изводи за статистически значими заключения.

- Gi * анализ на Getis-Ord

За местоположението и представянето на горещи точки, една от най-често използваните техники е известна с името G * от Getis Ord. Тази статистика оценява студените петна (студени зони) с ниски стойности и горещи точки (горещи зони) с високи стойности по отношение на средната стойност на извадката. Резултатът е връщането на някои Z стойности, които с високи стойности ще показват статистически значим резултат от концентрацията на инциденти.