犯罪がいつ起こるかを予測する:時期的犯罪予測の手法構築
Project/Area Number |
21K14365
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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Research Institution | Tohoku University |
Principal Investigator |
大山 智也 東北大学, データ駆動科学・AI教育研究センター, 助教 (80893776)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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Keywords | 安全・安心 / 犯罪予測 / 犯罪予防 / 時空間モデリング / 機械学習 |
Outline of Research at the Start |
本研究は,犯罪予測研究でこれまで扱われてこなかった犯罪の発生する季節,曜日,時間帯などを予測する手法の開発に取り組む.1.季節による効果,週の中の曜日による効果,祝日や大規模イベント開催日等の日付による効果,一日の中での朝・昼・夜・深夜等の時間帯ごとの効果といった様々な時間スケールで,時期固有の犯罪誘引効果を検討する.2.未検挙の犯罪企図者・集団が活動し続けることや犯罪予防のための活動による(時間固有の効果とは独立の)短期変動を検討する.3. 上記の2つの効果を統合し,立地環境からみて高リスクな地域における犯罪発生日・時間帯等を予測するモデルを構築する.
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、犯罪予測研究で疎かにされてきた時間の側面に着目し、犯罪の発生する季節、曜日、時間帯などに関する詳細な予測手法の開発に取り組んでいる。本年度は、①曜日や時間に固有の効果とは独立に、未検挙の犯罪企図者・集団が活動し続けることで上昇する犯罪反復効果や、警察をはじめとした犯罪予防資源の動員による抑止効果によってもたらされる短期的な変動を検出することを目的として分析を行った。ここでは、ひとたび犯罪被害が発生した直後の数日~数週間以内に急上昇する被害水準に着目し、期待される持続期間がどの程度なのかを推定するため、状態空間モデル、時系列の異常検出手法の2つのアプローチで検討を行った。前者においては、季節、曜日、祝日、大規模イベント開催の影響といった、様々な時間スケールでの時期固有の犯罪誘引効果(前年度に分析したもの)を取り除いてトレンドの検出を行うべく、これらの変数を説明変数として投入したTime-varying Coefficient ModelやDynamic Generalized Linear Modelを適用した。このとき、犯罪類型ごとには日単位の分析を行うためには発生水準が低頻度な状況に対処するため、町丁目レベルで社会経済的特性や物理構造的特性が均質とみなせるクラスタにまとめ、このクラスタごとに分析を行った。後者の分析においては、非定常時系列に対するリアルタイムな変化点検出に用いられるBayesian Online Change Point Detectionにより、犯罪トレンドが急激に変化する時点の検出を試みた。結果として、異常検出手法の方が、より明瞭に短期的な変化を捉えることができることを確認した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初計画に記載した内容の通り、研究を遂行することができた。
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Strategy for Future Research Activity |
次年度は、これまでの検討で明らかにされた時間固有の犯罪誘引効果(比較的長期の変動)と事象依存の犯罪反復/抑止効果(短期の変動)を統合した上で、静的な立地環境からみてリスクが高い地理的ユニットにおいて、発生リスクの高い時点を求める。これによって、いつ被害が発生するのかの時期的犯罪予測を行い、実際の犯罪発生状況と照らし合わせることで手法の性能評価を行う。この2つの要因の組み合わせ方は複数考えられるため、さまざまなアプローチを試す。
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Report
(2 results)
Research Products
(4 results)