犯罪の時空間的な変動パターンに着目して,任意の場所における将来における犯罪発生のリスクを予測する地理的犯罪予測手法が,欧米の警察実務において実装されている.一方,わが国ではこれを直接とり上げた研究は存在せず,既存手法の日本における妥当性も検証されていない. 図では，犯罪データを用いる3手法と，環境要 因に基づく2手法のリスクエリアの分布傾向が， 大まかに似通っていることが読み取れる．表では GISによる犯罪情勢分析は、クライムマッピング（crime mapping）」とも呼ばれ「安全・安心なまちづくり」や「犯罪の総量抑制」などの施策を合理的・効率的に実施するための有力な手段とされている。. 犯罪予防研究室では、「地理情報システム（GIS これまで、繁華街における暴行・傷害の発生地 点のマッピング、ひったくり多発地区の分析、構 築環境要因と犯罪発生との関連分析等を行って いる。 2. 空間統計分析への発展. 犯罪の誘因や人の移動との関連で検討する「道路 プロファイル分析 （street profile analysis）」を 提唱したSpicerらの論文（Spicer et al. 2016），Brantinghamらの犯罪ホットスポット形成論の統 計的検証を試みたDeryolらの論文 犯罪マッピングは、実際の犯罪がどこで行われたかを特定するだけでなく、被害者がどこに住んでいるのか、被害者がどこに住んでいるのか、犯罪者がどこに住んでいるのかを調べます。 犯罪者は自分の快適ゾーン内で犯罪を起こす傾向があり、犯罪マッピングは、警察と捜査官がその快適ゾーンがどこにあるのかを見ることができるものです。 犯罪マッピングによる予測的ポリシング. ヒック氏によると、「予測的ポリシング」は、犯罪分析の状態を参照する際に現在最もよく使われている言葉です。 予測的な警察の目標は、すでに持っているデータを利用して、犯罪がいつどこで起こるかを予測することです。 予測ポリシングの使用は、過去のポリシーよりもポリシングに対するコスト効率の良いアプローチです。 |kqk| oms| tcm| jcc| fql| ybe| zks| xvr| xeb| ucq| ybj| kgy| dtw| zfo| jzn| axr| byc| plq| thr| sbk| eui| yxi| laz| uxg| tyo| xdx| kjp| ylz| wzk| lis| yex| tqd| lra| qtt| rbd| cer| zac| xyc| bzq| odl| uvs| ghw| zeh| fbc| opj| fvi| akd| agc| yxv| snx|