2016
Visualization and Spatial Analysis of Police Open Data as a Part of Community Policing in the City of Pardubice (Czech Republic)
RUSSNÁK, Jan, Peter ONDREJKA, Lukáš HERMAN, Petr KUBÍČEK, Adam MERTEL et. al.Základní údaje
Originální název
Visualization and Spatial Analysis of Police Open Data as a Part of Community Policing in the City of Pardubice (Czech Republic)
Název česky
Vizualizace a prostorové analýzy otevřených policejních dat jako součást community policingu v Pardubicích (Česká republika)
Autoři
RUSSNÁK, Jan (203 Česká republika, garant, domácí), Peter ONDREJKA (703 Slovensko, domácí), Lukáš HERMAN (203 Česká republika, domácí), Petr KUBÍČEK (203 Česká republika, domácí) a Adam MERTEL (703 Slovensko, domácí)
Vydání
Annals of GIS, Honkong, Taylor & Francis, 2016, 1947-5683
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
10500 1.5. Earth and related environmental sciences
Stát vydavatele
Hongkong
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Odkazy
Kód RIV
RIV/00216224:14310/16:00090308
Organizační jednotka
Přírodovědecká fakulta
Klíčová slova anglicky
crime; offence; open data; GIS; spatial analysis; community policing
Štítky
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 17. 5. 2020 09:10, RNDr. Lukáš Herman, Ph.D.
Anotace
V originále
Different types of spatial analyses and visualizations can be used in the police practice for investigation, crime prediction, and planning of police forces. The public availability of crime data is one of the often discussed issues for the police, general public and academia. The efforts to open police data are rooted in the philosophy of the so-called ‘community policing’. In this article, we demonstrate the possibilities of spatial analysis and cartographic visualization of open crime data. We provide two use cases based on the data gathered by the municipal police in Pardubice, Czech Republic. We investigate the impact of gambling sites on crime offence intensity and found that gambling sites considerably influence their surroundings within 100 m. The other use case is focused on traffic offences caused by cyclists. We extracted hot spots of these offences and tried to identify their causation, since the police should not only carry out repressive measures, but also strive to eliminate the causes (e.g. add cycle lanes, bike paths, underpasses or overpasses). Different types of cartographic visualization have been designed and discussed for both use cases. The advantages, limitations and future development of the described concepts are commented on in the conclusion.
Návaznosti
MUNI/A/1315/2015, interní kód MU |
|