地理的ビッグデータを活用した犯罪理論の実証研究

• 研究課題/領域番号: 19K01194
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分04020:人文地理学関連
• 研究機関: 立命館大学
• 研究代表者: 花岡 和聖 立命館大学, 文学部, 准教授 (90454511)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2022-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2021年度)
• 配分額: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 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 / 衛星画像 / 犯罪分析 / 人文地理学

研究開始時の研究の概要

ひったくりや不審者情報等の犯罪に対する予防の観点から、本研究計画では、ルーティン・アクティビティ理論や防犯環境設計の考え方に基づき、犯罪発生と、その周辺の（１）時間帯別滞留人口及び（２）物理的な景観特性との関連性を統計解析することで、犯罪理論の実証研究を実現することを研究目的とする。その実現のために、スマートフォンのアプリ利用者の位置情報に基づく時間帯別滞留人口や人工知能を援用した景観写真画像判読の成果といった位置情報を伴う「地理的ビッグデータ」を活用し、犯罪発生地点周辺の社会的・物理的環境特性の計測手法の精緻化・自動化を試みる。

研究成果の概要

本研究計画の目的は、ルーティン・アクティビティ理論や防犯環境設計の考え方に対して、犯罪発生と、その周辺の時間帯別滞留人口及び物理的な景観特性との関連性を統計解析することで、これら犯罪理論の実証研究を実現することである。「地理的ビッグデータ」として、携帯電話の位置情報に基づく時間帯別滞留人口や景観写真画像判読の成果を用いて、犯罪発生地点周辺の社会的・物理的環境特性との関連性を分析し、犯罪リスクの地理的分布を評価した。

研究成果の学術的意義や社会的意義

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。

研究成果

• [国際共同研究] リーズ大学地理学部(英国)