2018 Fiscal Year Annual Research Report
地理的犯罪予測の手法構築‐学際研究と産官学連携による学術基盤の確立とシステム開発
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17H02046
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
雨宮 護 筑波大学, システム情報系, 准教授 (60601383)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高木 大資 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 講師 (10724726)
島田 貴仁 科学警察研究所, 犯罪行動科学部, 室長 (20356215)
村上 大輔 統計数理研究所, データ科学研究系, 助教 (20738249)
梶田 真実 東京大学, 空間情報科学研究センター, 客員研究員 (10825376)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 犯罪 / 予測 / モデル / 警察 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，犯罪関連データの実証的分析と新規のモデル開発から，日本における地理的犯罪予測の手法構築を行うことを目的としている．本年度は，①地理的犯罪予測の前提に関する実証的検討，②現実を適切にモデル化する空間統計学的手法の開発の2点に取り組んだ．①については，基礎的データの整備を行うとともに，既存手法が前提とする犯罪の時空間的集積の発生メカニズムの日本における妥当性を検証した．具体的には，近接反復被害の傾向や犯罪の地理的集積傾向，犯罪と場所の物理的・社会的要因の関連に関する分析を進め，複数の査読付き論文で発表した．また，膨大な研究蓄積がある社会疫学・公衆衛生学の研究を参照し，実証研究および地域診断に関する社会疫学・公衆衛生学の知見・ノウハウを収集した．②については我が国における犯罪発生の特徴を適切にモデル化するために、多種多様な社会環境要因の影響を場所毎に推定する予測モデルであるSpatially varying coefficient (SVC)モデルを新規に開発し，さらに，空間詳細な犯罪予測を行うために同モデルの高速化を行った．加えて，低頻度な日本型犯罪により適切な予測モデルへの拡張に向けてSVCモデルと負の二項回帰モデルを融合したモデルについての検討を進めた．また，点過程モデルに基づく独自の犯罪予測アルゴリズム「データ駆動型グリーン関数法」を用いて，シカゴでの犯罪データ分析を行い，高精度の予測結果を得た．
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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
研究実績の概要に記載の通り，当初想定どおりに進み，複数の成果発表を行いつつある．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初計画通りに進める．
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[Book] 空間解析入門2018
Author(s)
貞広幸雄、山田育穂、石井儀光、雨宮護ほか
Total Pages
184
Publisher
朝倉書店
ISBN
9784254163568
