犯罪热点的分析方法研究_陈鹏

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1、中国人民公安大学学报（自然科学版）２０１２年第３期Ｎｏ．３２０１２ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＰｅｏｐｌｅｓＰｕｂｌｉｃＳｅｃｕｒｉｔｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）总第７３期Ｓｕｍ７３犯罪热点的分析方法研究陈鹏１，李锦涛１，马伟２（１．中国人民公安大学安全防范系，北京１０００３８；２．国家测绘产品质量检验测试中心，北京１００８３０）摘要根据犯罪活动的空间分布形态，犯罪热点分析可以分为点分析和面分析，在技术方法上又可以分为空间聚类分析和热点识别２大类。该文对当前犯罪热点分析中的一些主要空间统计方法进行了总结与归纳，通过案例分析

2、进行佐证，最后提出了犯罪热点分析的基本流程。关键词空间统计；犯罪热点；风险分析中图分类号Ｄ９１７０前言１犯罪热点的分析方法在当前的公安工作中，犯罪活动的空间分布形如同其他空间要素一样，犯罪活动在空间的分态是一种重要的情报信息，它不仅关系到治安防控布也可以用２种拓扑形态来表达，一种是点分布，一策略的制定，还会影响到警力资源的部署和相关业种是面分布。但无论针对哪一种分布形态，犯罪热［１－２］务工作的效果评估。而在犯罪活动的空间分布点的分析都由２个过程构成，即犯罪活动聚类状态形态中，犯罪热点又是人们关注的一个重要方面。的确定和犯罪热点位置的识别。所谓的犯罪热点是指犯罪活动

3、在空间上呈现出的一１．１犯罪活动的聚类状态分析种聚集现象，表现为某些区域内的犯罪密度显著偏关于犯罪活动在空间上是否为聚类状态可以用［３］高。犯罪热点现象往往隐藏着犯罪活动的深层次多种方法来确定。对于犯罪活动呈现为点分布的形环境与社会因素，对犯罪活动的治理有着较大的意态，可以采用的方法有最近邻指标（ＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈ－义。目前，随着信息技术的发展，人们对犯罪热点的ｂｏｒＩｎｄｅｘ，ＮＮＩ）和Ｒｉｐｌｅｙ’ｓＫ［４］。但最近邻指标相定量分析和研究已经取得了较多的成果，提出了一对Ｒｉｐｌｅｙ’ｓＫ而言原理简单，计算简便，因而应用些犯罪热点相关的理论和分析方法。然而，

4、现有的更为广泛。而对于犯罪活动呈现为面分布的形态，这些理论方法大都针对犯罪活动的不同空间分布形主要的分析方法为全局性Ｍｏｒａｎ’ｓＩ指数［５］。态而提出的，如有的方法适用于犯罪的地点分析，有１．１．１最近邻指标的方法则适用于区域面分析，而且不同的分析方法最近邻指标的主要原理是通过估计每一个点到在数学原理和结果的解释上还存在着一定的差别。其最近邻接点之间的距离是否服从随机分布来判断为此，本文对目前犯罪热点分析领域的一些主要技［２］点的分布是否为随机。首先，它计算每个点至其术方法进行了总结，通过归纳不同方法的基本原理，他所有点的最短距离：结合实际案例分析，提出不同方法所

5、适用的条件和ｎｄｉｊｄ＝（１）犯罪热点的分析流程，以便于为治安情报分析工作∑ｎｉ＝１提供一些参考。式中，ｄ为平均最短距离，ｄ为点ｉ到其最近邻ｊ的距离，ｎ为空间点数量。其次，计算这些点在随机状态下的平均分布基金项目中国人民公安大学基础科研项目资助，项目编号：２０１１ＬＧ１２。作者简介陈鹏（１９８１—），男，辽宁人，博士，研究方向为基于地理信息技术的风险分析与犯罪预防。·５３·陈鹏等：犯罪热点的分析方法研究距离：ｎ（ｗ）２。式中，ｗ和ｗｗ２＝∑ｉ·＋ｗ·ｉｉ··ｉ分别为空１

6、ｉ＝１δ＝槡Ａ／ｎ（２）２间权重矩阵中第ｉ行和第ｉ列之和。可以简单地将全其中，δ为最近邻点之间的期望平均距离，Ａ／ｎ为点局Ｍｏｒａｎ’ｓＩ指数的检验转化为标准正态检验：密度，Ａ为点覆盖的区域面积。根据式（１）与式（２），Ｍｏｒａｎ－Ｅ（Ｉ）Ｚ（ｄ）＝（７）则最近邻系数为：槡ＶＡＲ（Ｉ）Ｒ（ＮＮＩ）＝ｄ（３）当Ｚ值为正且显著时，表明存在正的空间自相δ关，也就是说相似的变量值（高值或低值）趋于空间当Ｒ（ＮＮＩ）小于１时，样本点呈现为聚集分聚集；当Ｚ值为负且显著时，表明存在负的空间自布，当Ｒ（ＮＮＩ）大于１时，样本点为随机或均匀分相关，相似的变量值趋于分散分布；当Ｚ值为零

7、时，布。变量值呈随机分布。最近邻指标在应用中需要注意的一个重要问题１．２犯罪热点的识别方法就是边界效应。所谓的边界效应是指当研究的目标同犯罪活动的空间分布分析一样，犯罪热点的区域不完整时，位于边界上的点的一些邻接点会由识别也存在着针对不同空间结构的分析方法。其中于无法纳入计算而导致最终结果失真，从而影响分对于点分布形态主要有核密度估计法、Ｋ平均聚类析效果。因此在采用最近邻指标进行犯罪活动分布法等，对于面分布形态则主要有专题图法、局部Ｍｏ－聚类分析时应尽量使研究的目标区域保持完整。ｒａｎ指数法和Ｇｉ＊算法等。而这其中核密度估计１．１．２全局Ｍｏｒａｎ’ｓＩ指数法、