Predicting from "Footprints" to Crime: A Graph Analysis Approach to Crime Prediction

Research Project

Project/Area Number	24K17464
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 25010:Social systems engineering-related
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	大山智也東京大学, 情報基盤センター, 講師 (80893776)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2025: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000) Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Keywords	犯罪予測 / グラフ解析 / シミュレーション / 社会安全・犯罪予防
Outline of Research at the Start	本研究では，①犯罪が起こるまでに犯行者，被害対象の辿る移動パターンをグラフとして解析し，いつ・どの地域で・どのような場所で，犯行者が被害対象に目をつけ，犯行に及ぶのかを特徴量ベクトルとして抽出する．②次に，人流データを用いて，通常の生活者がどの程度①のパターンにあてはまるのか確かめつつ，リスキーな移動パターンの集積から犯罪予測を行う．③見出された移動パターンを辿る犯行者，被害対象のエージェントを生成してシミュレーションを行うことで，どのような警備計画が最小の防犯資源で犯行者の損失を最大化するのかを検討する．これらを通じて，人の移動パターンに着目した新たな犯罪予測・予防手法の検討を行う．