Ambient Population and Larceny-Theft: A Spatial Analysis Using Mobile Phone Data
Notice bibliographique
Résumé
In the spatial analysis of crime, the residential population has been a conventional measure of the population at risk. Recent studies suggest that the ambient population is a useful alternative measure of the population at risk that can better capture the activity patterns of a population. However, current studies are limited by the availability of high precision demographic characteristics, such as social activities and the origins of residents. In this research, we use spatially referenced mobile phone data to measure the size and activity patterns of various types of ambient population, and further investigate the link between urban larceny-theft and population with multiple demographic and activity characteristics. A series of crime attractors, generators, and detractors are also considered in the analysis to account for the spatial variation of crime opportunities. The major findings based on a negative binomial model are three-fold. (1) The size of the non-local population and people’s social regularity calculated from mobile phone big data significantly correlate with the spatial variation of larceny-theft. (2) Crime attractors, generators, and detractors, measured by five types of Points of Interest (POIs), significantly depict the criminality of places and impact opportunities for crime. (3) Higher levels of nighttime light are associated with increased levels of larceny-theft. The results have practical implications for linking the ambient population to crime, and the insights are informative for several theories of crime and crime prevention efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».