基于GIS的盗窃犯罪稳定时空热点和环境要素分析

以长沙市某区为实证研究案例,运用地理信息系统(GIS)空间分析和新兴时空分析法研究盗窃犯罪在空间及时空结合的三维角度下的分异格局和环境特征。采用核密度分析法和Dbscan空间聚类分析法直观识别犯罪热点;构建时空立方体模型分析犯罪热点的时空变化特征,剔除短暂存续的“伪热点”,识别出稳定时空犯罪热点。研究表明:研究区域内盗窃犯罪在空间分布上具有显著空间分异特征及空间转移性,犯罪热点集中分布于北部区域,呈现城市中心距离衰减的特点;在时空分布上具有高度集聚性,研究区内仅2.11%的区块中聚集了62.4%的盗窃犯罪;结合稳定时空热点的空间环境特征,可将热点分为商业聚集型、棚户区型及学校周边型,建议犯罪防控应充分考虑城市建成环境中消极因素对犯罪行为的影响。这些研究可为后续犯罪空间影响因素研究奠定基础,也为犯罪的精准防控提供现实依据。

热点问题导向的犯罪研究之路——《中国人民公安大学学报(社会科学版)》“犯罪研究”栏目(2014—2016)述评

2014年《中国人民公安大学学报(社会科学版)》"犯罪研究"栏目入选教育部第三批"名栏建设工程",2014—2016年3年间,"犯罪研究"栏目共刊载犯罪研究文章77篇,研究主题包括宏观、中观和微观研究的方方面面,研究内容既包括中国整体犯罪现象的分析,也包括具体犯罪问题的调查。"犯罪研究"栏目(2014—2016)一方面是对学报创立以来犯罪研究的继承和发展,另一方面又是开辟犯罪研究路径和建立犯罪研究学术平台的尝试。下一步该栏目应推动更多犯罪研究理论创新成果的发表和挖掘更多的跨学科实证研究成果。

时空犯罪热点预测模型研究

统计分析表明,抢劫、抢夺、盗窃等街头犯罪具有时空聚集的特性,表现为时空热点,而以往的犯罪预测方法主要以统计理论为基础,侧重于对数据的描述,因此很难反映出犯罪时空热点变化的内在机制,因此也就无法给出较好的预测效果。日常活动理论指出,犯罪活动是由罪犯主体、受害主体和警察主体在时间和空间上出现交集而产生的,因此,通过模拟三种主体在一定时空条件下的运行就可得到犯罪活动的时空分布,进而得到犯罪的时空热点。基于日常活动理论和目前基于Agent的犯罪模拟研究,提出了一种具有信息反馈机制的时空犯罪热点预测模型,该模型在原理上能够反映犯罪的时空变化特性,进而预测出时空犯罪热点的变化。

一种犯罪热点探测方法

提出一种基于多尺度空间聚集(MDSC)的犯罪热点探测方法,与蒙特卡罗模拟下的随机分布结果相比,MDSC方法探测的热点具有统计显著性。它以K函数为理论基础,根据不同尺度自动确定犯罪热点探测参数,并可以在其他要素分布基础上动态调整聚集所需最少点数,实现了基于特定基准变量的热点探测风险调整,并可满足对犯罪高发地区和高危地区的热点探测需求,结果具有客观性和可对比性。

流动人口的空间分布与犯罪问题研究--以流动人口聚集区与犯罪热点的相关性为视角

以流动人口聚集区的分布与盗窃犯罪相关性为研究对象,采用犯罪地图描绘技术和数据统计分析方法的研究结果表明,流动人口聚集与犯罪热点形成具有正相关性,同时没有发现热点警务干预措施会导致明显的犯罪位移等结论。政府部门在宏观决策中,一方面要切实保障外来务工人员的基本生活,实现基本公共服务的均等化,要平衡各方利益,努力实现流动人口的社会融合;另一方面,各级公安机关应注重社会治安防控体系的建设,科学使用警力资源,以民意为导向,坚持热点警务战略与社区警务战略的并重原则,以达到城市流动人口犯罪预防的目的。

犯罪热点相关问题探讨

犯罪在时间、空间以及犯罪行为类型上并非均匀分布,而是表现出特定的分布特征,即存在犯罪热点。犯罪热点具有时间性、空间性、聚集性、层级性以及动态性与相对稳定性等特征。犯罪热点分析结果为精确打击犯罪提供决策支持,为防范控制效应提供评价依据,为犯罪转移规律提供研究基础,为犯罪预警提供信息来源。

犯罪热点与冷点的空间差异分析

比较各类空间因素在犯罪热点与冷点之间是否存在差异及存在何种差异,是探察城市空间环境如何影响犯罪分布的一种尝试。以某省省会的W街道为研究区,以ArcGIS10.0软件为工具,选取2011-2013年公安机关刑事立案的3340起盗窃犯罪进行制图,可精确探测热点、冷点及普通网格。以SPSS20.0软件分类统计道路长度、农民房比例、商业网点个数等10类空间因素均值在上述三种网格内的分布情况,发现7类空间因素的数量或比例与盗窃犯罪呈正比例关系,这7类因素在18个分组中存在显著性差异。这种空间差异的实证分析为立体化社会治安防控的改进提供了理论支持。

犯罪热点的分析方法研究

根据犯罪活动的空间分布形态,犯罪热点分析可以分为点分析和面分析,在技术方法上又可以分为空间聚类分析和热点识别2大类。该文对当前犯罪热点分析中的一些主要空间统计方法进行了总结与归纳,通过案例分析进行佐证,最后提出了犯罪热点分析的基本流程。

热点警务的犯罪学理论基础及实践评估

热点警务是在社区警务改革的宏观背景下出现的一种新的警务策略,它将警务工作的关注点从传统上的犯罪案件或犯罪人转向了犯罪地点。从概念上而言,犯罪热点是指规模更小的犯罪聚集地点,而不是指社区等较大的地理区域。在理论犯罪学视角下,日常活动理论、理性选择理论、犯罪型态理论为热点警务提供了必要的理论基础;此外,社会解组理论亦被初步证明适用于解释犯罪热点的有关规律。从实证角度而言,许多更加接近于科学标准的实验或准实验研究为热点警务的有效性提供了压倒性的经验支持。然而,尽管热点警务的发展基本上符合循证犯罪对策的科学化路径,但是它依然面临着一些伦理、法律和方法论上的质疑。因此,为了更好地将其与我国的社区警务战略加以整合,尚需深刻的警务理念转变和本土化的试点及评估。

犯罪热点研究的空间分析方法

随着犯罪的频繁发生,犯罪热点受到越来越多相关部门的关注。在此,应用不同的空间分析方法,研究犯罪热点的分布,提出预防犯罪的措施,以期为社会稳定提供参考。

基于CrimeStat的犯罪热点区域分析方法研究

犯罪热点(crime hot spot)区域的确定是犯罪情报应用的主要分支,犯罪热点统计和分析可以有效地协助警务人员确定犯罪热点区域和预防犯罪发生。论述了犯罪热点分析的涵义、理论依据和CrimeStat确定犯罪热点区域的主要方法,通过应用案例为CrimeStat和ArcView GIS对犯罪热点区域的分析及显示做了剖析。

基于组件式GIS的犯罪热点分析工具研究和设计

我国警务情报工作虽然起步较晚,但在国家的大力支持和公安部的集中统一部署下,发展十分迅速,在机构设置、专业人才培养、运行机制以及物质技术保障等方面都取得了显著成效。在情报主导警务战略发展的大背景下,除了不断依托信息技术完善"信息"系统外,还要研究开发适合基层警务工作需求的专用软件。文章在分析犯罪热点研究现状的基础上,通过借鉴社会学、地理学、犯罪学等相关学科较为成熟的理论,来建构犯罪热点分析的基础理论体系,为犯罪热点专用分析工具的设计提供理论依据。然后对此工具的业务功能需求和应用数据需求进行分析,并在传统地图分析方法的指导下,采用Microsoft Visual Studio 2010作为开发工具,以Super Map SDX+为数据引擎,开发基于组件式GIS的犯罪热点分析工具。通过不断完善功能,使其具有较大的应用推广价值,以期进一步提高基层警务机构防控犯罪的主动性和精确性,促使警务情报工作逐步向防控一线的警务人员普及应用。

层次聚类法在空间犯罪热点分析中的应用

当前,基于核密度估计的空间犯罪热点分析方法存在着无法确定热点的分布范围和难以支持警务决策等不足。相比之下,数据挖掘中的层次聚类算法则能够根据犯罪活动的位置信息确定出不同空间尺度下的犯罪热点的分布范围和具体的热点数量,因此具有更好的优势。该文介绍了层次聚类算法的基本原理,并基于实际案例数据对层次聚类算法与核密度估计算法的热点分析结果进行了比较,并对基于层次聚类算法的犯罪热点分析在情报分析和警务决策方面的应用进行了讨论。

顾及案件多维特征的犯罪热点语义挖掘——以北京市入室盗窃案件为例

为了从语义结构特征的角度对不同犯罪热点进行挖掘分析,设计了一种顾及案件多维特征的犯罪热点语义挖掘方法,通过构建案件多维特征标签体系,实现犯罪热点内案件的标签匹配,并对案件语义特征标签构建共现网络,以获得犯罪热点内案件更为详细的特征。以北京市2018年入室盗窃案件为例,进行了相应的实证分析实验。结果表明,该方法能够对犯罪热点进行更为深入的挖掘,得到更为精细化的热点特征,对警务部门开展针对性的犯罪打击和防控有一定的实用价值。

犯罪热点路段识别及影响因素分析

基于道路交通网络的热点分析可以获取犯罪热点道路,从而为公安巡控、警务资源优化提供指导性意见。以等距路段为最小研究单元,采用等距路段热点研究方法识别分析北京市西城区2016年盗窃犯罪在道路交通网络上的分布情况。对于空间兴趣点(points of interest, POI)的10类源数据,采用主成分分析方法实现降维,通过多元线性回归对提取出的两类主成分因子进行犯罪影响因素解释。研究发现:北京市西城区盗窃犯罪在空间分布上呈高度聚集态势,少量路段聚集了大量犯罪;热点路段大都集中在人员流动性大、交通便利等地区;较不等距路段犯罪热点分析方法而言,等距路段犯罪热点分析方法可以更精准地实现热点路段的识别;提取两个主成分分别是与居民日常生活类和与居民精神文化类,与居民日常生活较多的区域对犯罪的发生呈正相关作用,与居民精神文化相关的区域对犯罪的发生呈反相关作用。研究结果可以为一线执法机关的警务资源分布优化、维护社会稳定提供安全防范依据。

犯罪制图:理解犯罪热点(中)

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。

犯罪制图:理解犯罪热点(上)

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。

犯罪制图:理解犯罪热点(下)

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。

“建设更高水平的平安中国”的新展开——犯罪热点稳定性的再验证及其启示

以往的犯罪空间研究多基于中短期的数据,在较长周期中犯罪空间分布的聚集性、热点稳定性和转移性是否依然成立亟待验证。在城市犯罪学框架下,针对同一研究区、同种犯罪类型进行分组对照实验,以地理信息系统为犯罪制图的工具,对照分析2010—2012年和2017—2019年的犯罪空间分布状况,可以看出犯罪在较长周期中仍然保持聚集性、犯罪热点具有极强的稳定性、犯罪随城市空间结构变化具有一定的转移性,且犯罪转移并未从整体上影响到热点的稳定分布等特性。由此,稳定热点成为犯罪治理的关键,针对稳定热点的治理既应遵循控制犯罪条件的理念,也应重视基层整体智治的实现,还应以犯罪地图公开为犯罪治理共同体运行的依据,以此助力犯罪治理现代化的实现。

犯罪热点分布与驱动因子分析

盗窃和抢劫作为最普遍的犯罪形态,是各级公共安全部门的工作重点。而发现犯罪热点的时空分布和掌握驱动因子对于犯罪宏观规律的把握非常重要。一方面,基于特定时间尺度的连续的犯罪空间热点分析,有助于帮助公安部门发现特定犯罪类型的犯罪热点的分布形态和变化规律;另一方面,基于主成分分析法,通过对案件发生的诸多驱动因子进行选择,可以发现犯罪热点的主要影响因素;采用Getis-Ord Gi*热点分析和主成分分析方法,对某市2009年盗窃、抢劫犯罪的月度数据进行了深入分析,得出了相应的结论,为警力在特定时间和空间上的合理分配以及主要的管理方向提供了建议。