2021 Fiscal Year Final Research Report
Analysis of street crimes with geospatial bigdata
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19K01194
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 04020:Human geography-related
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 街頭犯罪 / 時間帯別滞留人口 / ビッグデータ / 統計分析 / ルーティン・アクティビティ / 地理情報システム |
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| Outline of Final Research Achievements |
The purpose of this research project aimed to statistically understand geographical relationships between street crime incidents and the neighboring socio-demographic and physical environments for evaluating routine activity theory. We have utilized geospatial bigdata of hourly population distribution measured by smartphone users as well as those of building environments derived from high-resolution aerial photos. The factors relating to street crimes are evaluated and the spatial risk of street crimes are now being discussed in detail.
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| Free Research Field |
人文地理学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究成果で得られた知見は、現在、検討段階ではあるが、新たな「地理的ビッグデータ」を援用することで、都市の時間帯別の人口動態の見地から、これまでに提示されてきたルーティン・アクティビティ理論の実証した点である。このような犯罪理論の実証研究は、犯罪リスクのマッピングを行う上でも、警察や住民の防犯活動を支援する上でも重要な意義がある。今後、分析手法の精緻化を進め、時間帯別に街頭犯罪の発生傾向が地理的に把握・予測できるようになれば、より効果的な防犯対策資源の配分へと結びつくと考えられる。
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