GIS4SG Mapování a modelování kriminality podzim 2020 Petr Kubíček kubicek@geogr.muni.cz Laboratory on Geoinformatics and Cartography (LGC) Institute of Geography Masaryk University Czech Republic GIS4SG CRIME MAPPING AND ANALYSIS Podstata prediktivního modelování • Doposud jsme se zabývali problémem, jak počítač „vidí“ geografická data prostřednictvím popisných (deskriptivních) technik a vytváří z nich oblasti s určitými vlastnostmi. • Další logický krok je použití „prediktivních – předpovědních“ technik k vytvoření extrapolačních map předvídajících budoucí podmínky. • Využití v řadě oblastí: – Predikce kriminality. The role of ‘place’ in crime Two key considerations (Spencer Chainey) • Crime has an inherent geographical quality • Crime is not randomly distributed Crime has an inherent geographical quality The four dimensions of crime: • Legal (a law must be broken). • Victim (someone or something has to be targeted). • Offender (someone has to do the crime). • Spatial (it has to happen at a place somewhere, in space and time). Crime is not randomly distributed If crimes were random: – Equal chance of them happening anywhere at anytime. But crime is not randomly distributed • Concentrated into places of activity – Crime hotspots • Series follow geographic patterns – Serious and volume crime Predictive Crime Analysis • WHAT? • „Predictive policing in the context of place is the use of historical data to create a spatiotemporal forecast of crime hot spots. • WHY? • that will be the basis for police resource allocation decisions with the expectation that having officers at the proposed place and time will deter or detect criminal activity.“ Risk Terrain Modeling Prediction • Risk terrain modeling (RTM) is an approach to risk assessment in which separate map layers representing the influence and intensity of a crime risk factor at every place throughout a geography is created in a geographic information system (GIS). • Map layers are combined to produce a composite “risk terrain” map with values that account for all risk factors at every place throughout the geography. • Available in PDf – ask your lecturer  RTM steps 1. Select an outcome event of particular interest 2. Choose a study area 3. Choose a time period 4. Obtain base maps of your study area 5. Identify aggravating and mitigating factors related to the outcome event 6. Select particular factors to include in the RTM 7. Operationalize the spatial influence of factors to risk map layers 8. Weight risk map layers relative to one another 9. Combine risk map layers to form a composite map 10. Finalize the risk terrain map to communicate meaningful and actionable information. Step 1 -2 1. Select an outcome event of particular interest Gun shooting incidents. 2. Choose a study area on which risk terrain maps will be created. The Township of Irvington, NJ. Step 3 STEP 3: Choose a time period to create risk terrain maps for. • Six month time period: January 1 to June 30. • It is expected that this time period will adequately assess the place‐based risk of shootings during the next 6‐month time period (July 1 to December 31). • Data availability and comparability ?? Is it really justifiable and valid for the Czech Republic? Step 4 • STEP 4: Obtain base maps of your study area. • Two base maps were obtained from Census 2000 TIGER/Line Shapefiles: – 1) Polygon shapefile of the Township and – 2) Street centerline shapefile for the Township. Step 5 STEP 5: Identify aggravating and mitigating risk factors that are related to the outcome event. • Three aggravating factors were identified based on a review of empirical literature: – dwellings of known gang members (habitual offenders), – locations of retail business infrastructure (bars, strip clubs, bus stops, check cashing outlets, pawn shops, fast food restaurants, and liquor stores), – locations of drug arrests (places, where the police action happened). Step 6 • STEP 6: Select particular risk factors to include in the risk terrain model. • All three risk factors identified in Step 5 will be included. • Raw data in tabular form (i.e. Excel spreadsheets) was provided by the Township police and the many datasets they maintain, validate and update regularly to support internal crime analysis and police investigations. • Attributes + addresses + time stamps + ?? • State of the art of the investigation including the punishment and legal procedure. Step 7 • STEP 7: Operationalize risk factors to risk map layers. • The tabular data was geocoded to street centerlines of Irvington to create point features representing: – the locations of gang members’ residences (hiden on the map to protect the gang members), – retail business outlets, – and drug arrests, respectively as three separate map layers. Step 7a – gang member residence The spatial influence of the “gang members’ residences” risk factor was operationalized as: “Areas with greater concentrations of gang members residing will increase the risk of those places having shootings.” So, a density map was created from the points of gang members’ residences. Step 7b - infrastructure • The spatial influence of the “infrastructure” risk factor was operationalized as: • “High concentrations of bars, strip clubs, bus stops, check cashing outlets, pawn shops, fast food restaurants, and liquor stores will increase the risk of those dense places having shootings.” Step 7C – the drug arrest the “drug arrest” risk factor was operationalized as: • “Areas with high concentrations of drug arrests will be at a greater risk for shootings because these arrests create new ‘open turf’ that other drug dealers fight over to control.“ Step 7 – map density method details • Kernel density values were calculated for each of the risk map layers so that points lying near the center of a cellʹs search area would be weighted more heavily than those lying near the edge, in effect smoothing the distribution of values. • Cells within each density map layer were classified into four groups according to standard deviational breaks. The dark blue colored cells had values in the top five percent of the distribution and were considered the “highest risk” places. Step 7d – distance from infrastructure • The spatial influence of the “infrastructure” risk factor was also operationalized as: • “The distance of one block, or about 350ft (app. 100 m), from a facility poses the greatest risk of shootings because victims are often targeted when arriving at or leaving the establishment.” 7e – final operationalization • We are only interested in knowing where places are the most at risk for shootings, so we used a binary‐valued schema to designate the “highest risk” places across all four risk map layers. • The highest risk places of each risk map layer, respectively, will be given a value of “1”; all other places will be given a value of “0”. • All risk factors are operationalized as aggravating factors, so these values will remain positive. Step 7 - reclassification Step 7 – final comparison • We now have four (final) risk map layers, operationalized from three risk factors. • Binary reclassification – 0 – 1 • The cells of different map layers are the same size and were classified in a standad way, the risk map layers can be summed together to form a composite risk terrain map. Step 8 + 9 - Inter Risk Map Layer Weighting and CRTM All risk map layers will carry equal weights to produce an un‐weighted risk terrain model. It is assumed, for example, that being in a place with a high concentration of drug arrests poses the same risk of having a shooting as being in a place with a high concentration of gang member residences. Unless we know better  !! STEP 10 - Finalize the Risk Terrain Map to Communicate Meaningful Information. • Clip our risk terrain map to the boundary of Irvington. • produce a final map with shades of grey and layout. Step 10 – make the risk count • convert the risk terrain map from raster to vector we can (still using the regular structure converted to square polygons): • count the number of shootings that actually occur in the high‐risk areas during the subsequent time period; • calculate the square area of the highest risk areas (i.e., places with a composite risk value of 3); Step 10 – make the risk count • Select all street segments within these areas to inform police commanders about where patrols might be increased. • Operationalise the command and controll on the day by day basis. RTM validation • Comparison with the subsequent time period (June 1 – December 31) – high risk RTM classes and hot spot analysis of actual shooting accidents. • About 50% (15 out of 31) of the shootings during the subsequent time period (July 1 to December 31) happened in these high‐risk cluster areas. Things to remeber • Remember, risk terrain modeling is only a tool for spatial risk assessment; it is not the solution to crime problems. • You (the analyst) give value and meaning to RTM, so be innovative in your thinking about risk factors and how risk terrain maps can be applied to police operations. GIS4SG PODSTATA METODY JÁDROVÝCH ODHAŮ Metodika idnentifikace anomálních lokalit kriminality (Horák a kol. 2015) Metodika identifikace anomálních lokalit kriminality pomocí jádrových odhadů (Horák a kol. 2015) • Cíl - doporučit standardizovaný postup využívání metody plošných jádrových odhadů pro identifikaci anomálních lokalit kriminality. • Po krocích správně připravit data, nastavit a provést potřebné analýzy a zajistit dosažení vhodného výsledku. • Doporučuje použití jednotlivých variant metody, optimalizaci jednotlivých parametrů pro jednorázová i opakovaná řešení. Metoda jádrových odhadů • Hlavní metodou pro identifikaci anomálních lokalit, které bývají často nazývány jako hot spots, je metoda jádrových odhadů (kernel density estimation) či jádrového vyhlazení. • Jaká je hlavní nevýhoda?? • Základním nedostatkem - subjektivita v intepretaci výsledků. • Stejná podkladová data mohou být zobrazena značně rozdílně jen s využitím rozdílného nastavení metody a způsobu zobrazení. • Z tohoto důvodu je potřeba zvýraznit statisticky významné výsledky. Předpoklady užití metody • Není vhodná pro zobrazení rozsáhlých území. • Vhodná pro mapy větších měřítek (obce či jejich části). • Není doporučena pro větší územní celky (okres, kraj, ČR). • Neexistuje také žádná hranice pro minimální počet událostí v oblasti. • Doporučujeme však brát v potaz počet bodů a plochu analyzované oblasti. Pokud je oblast menší, je možné pracovat i s menším počtem událostí. • V případě malých počtů na větší ploše použití jádrového vyhlazení není doporučeno. Krok I PŘEDZPRACOVÁNÍ DAT • Základní podmínkou - kvalitní data. • Nutné se zaměřit na: – správnost a přesnost souřadnicového určení polohy, – časové určení, – tematické určení. • Rozlišit případy, kdy již záznam deliktu obsahuje souřadnice, od těch, kde je poloha vyjádřena pouze adresou či jiným referencováním. • Pokud jsou body lokalizovány na jedno místo, tak zde vznikají umělé shluky, které mylně identifikují lokalitu jako anomální. Řešení - náhodné rozmístění událostí podél/uvnitř lokalizovaného objektu. Krok II - VOLBA METODY • KDE? v celé ploše území vs výskyt omezen pouze na jisté části území. • jádrové odhady plošné (2D) a jednorozměrné (1D), modelující výskyt pouze na liniích. • Obecně metoda jádrových odhadů přiřazuje každému bodu v mapě odhad intenzity na základě vzdálenosti k ostatním událostem. Nemůžeme však tuto intenzitu počítat pro každý bod, jelikož těch je nekonečně mnoho, a tak je analyzované území proloženo čtvercovým gridem a intenzity jsou počítány pro centroidy jednotlivých buněk. • V prvním kroku je potřeba vybrat metodu jádrového odhadu: – Jednoduchý – Duální • Dále je nutné volit mezi jádrovým odhadem s dosahem: – Fixní – Adaptivní Krok III - VOLBA NASTAVENÍ Vyhlazovací funkce • šest různých vyhlazovacích funkcí: normální, rovnoměrná, kvartická, kuželová, kvadratická a záporná exponenciální. • nejčastěji se využívá kvartická funkce, Závislost na zvolené vyhlazovací funkci Trojúhelníková vs. Gausova (normální) Velikost buňky • grid = nezbytné správně zvolit jeho prostorové rozlišení. • Velikost buňky tohoto gridu ovlivňuje získané výsledky z pohledu detailnosti a také velikosti souboru. • nehraje na přesnost výsledků tak důležitou roli, jako další dva parametry. • Jak stanovit? MBR (kratší strana/150). • ČR – města a obce velikost buňky 50 m. Min=10 m. • Výjimky? Dosah (šířka pásma) • Pro výsledky jádrových odhadů je klíčová především volba dosahu vyhlazovací funkce. Neexistuje žádné obecné pravidlo, jak určit nejvhodnější hodnotu dosahu. • Vždy záleží na prostorové distribuci bodů, typu události a měřítku – závislost dosahu konkrétního trestného činu. • Explorace (vývoj území) vs. Identifikace anomálií (hot spots). GIS4SG 50 – 200 – 400 m rozsah Dvoustupňová analýza Adaptivní dosah Krok IV PROVĚŘENÍ STATISTICKÉ VÝZNAMNOSTI • Výstup = grid s intenzitami událostí, sám o sobě neposkytuje informaci o výskytu statisticky významných oblastí a jeho interpretace je velmi subjektivní. • Nejpoužívanějším postupem pro hodnocení výsledků jádrových odhadů je Getis-Ord Gi* index. • Pro výpočet Gi* doporučeno použít topologické okolí definované pohybem královny prvního řádu. Doporučujeme zobrazit jen statisticky významné výsledky na hladině významnosti nejméně 95 %. • Následně hranici těchto významných shluků zobrazit spolu s výsledky jádrového vyhlazení a vyznačit v tomto výstupu hranice těchto statisticky významných anomálních oblastí. Getis-Ord GI* • Ukazatel významnosti shluku. • Gi* statistika vrací pro každý prvek v datové sadě tzv. z-score. • Statisticky významné pozitivní z-score = čím větší, tím je intenzivnější shluk vysokých hodnot (hot spot). • Statisticky významné negativní z-score =, čím menší z-score, tím intenzivnější shluk nízkých hodnot (cold spot). GI a GI* statistika • Každá buňka má jednoznačnou hodnotu. • Nulová hypotéza: • Není žádný vztah mezi hodnotami počtu trestných činů v buňce a v jejím okolí, a to až do vzdálenosti d měřené ve všech směrech. Srovnáno se sumou hodnot na celém studovaném území. GI a GI* statistika Srovnání lokálního s globálním • Existuje lokální prostorová asociace? • Hodně vysokých hodnot v blízkosti buňky. • Gi* hodnoty budou pozitivní pro všechny buňky • Hodně nízkých hodnot pohromadě • Gi* hodnoty budou negatvní pro všechny buňky • Příklad: Pro hodnotu 9 v centru vzorku platí: Gi* value = 4.1785 • Gi* hodnota je pozitivní • V realativní porovnání (lokální vs. Globální) se jedná o hodně buněk s vysokou hodnotou trestného činu. • Jaké jsou míry?? GI a GI* statistika • Gi* výsledky jsou Z score • Z scores indikují umístění dané hodnoty v datové sadě vzhledem k průměru, standardizované s ohledem na směrodatnou odchylku (standard deviation). • Z = 0 odpovídá průměru • Z < 0 méně než průměr • Z > 0 • Z score používáno pro určení prahu spolehlivosti a zhodnocení statistické významnosti. GI a GI* statistika Statistická významnost Z score hodnoty pro úrovně statistické významnosti: • – 90% significant: >= 1.645 • – 95% significant: >= 1.960 • – 99% significant: >= 2.576 • – 99.9% significant: >= 3.291 (shluk trestné činnosti) • Univerzální Z score bez ohledu na typ trestné činnosti, umístění, velikosti území… • Příklad: • Gi* hodnota = 4.1785 • Větší než 99.9% významnost! Statistická významnost • Finální výsledky zobrazující statistické výsledky na hladině významnosti 95 % (vlevo) a 99 % (vpravo). • Stačí to?? Kde je problém? Statistická významnost • Jak zlepšit zacílení na významné oblasti? • Testovat statistickou významnost jen na nejvyšších hodnotách. • Kombinovaný postup, z výsledku jádrového vyhlazení vybereme jen 20 % nejvyšších hodnot a z těchto hodnot vybereme jen statisticky významné výsledky metodou Gi*. POSTPROCESSING A VIZUALIZACE • Vizuální omezení – podpora rozhodování dle zadání a uživatelské skupině. Plná data 10% nejvyšších hodnot Vizualizace (alternativní) • metody zobrazení – vícebarevné, trojrozměrné a izoliniové. • Škály, podklad (topo), ortofoto.