家庭内暴力の予測：マシンラーニングを用いた酒類店の活動分析

バッファロー大学の新しい研究論文は、米国の都市の様々な地域におけるアルコールの小売店と家庭内暴力（DV）との関係を、モバイルフォンの位置情報データに基づいて調査している。

論文では、酒類店の活動は、他のアルコールを購入できる場所よりも家庭内暴力との関連性が強いことがわかり、アルコールの小売店と家庭内暴力との関連性は、最近の研究では示唆されているよりも複雑である可能性があると結論付けている。

‘注目すべきは、酒類店の訪問率の変数が、他の変数よりもDV率への寄与が最も高いことである。この結果は、酒類店の訪問が、地域レベルでのDV率の重要な予測因子であることを示唆している。’

‘興味深いのは、他の2種類のアルコール小売店（飲み屋や醸造所）への訪問は、負の係数を持っていることである。これは、相関分析と一致している。’

‘この結果は、これらの店舗への訪問は実際にDV率の低下と関連していることを示唆している。これは、地域内の飲み屋の密度が高いことが家庭内暴力の発生率の上昇と関連していることが多かったため、驚くべき結果である。’

論文から、2019年の1週間の酒類店と自宅の間の訪問のマップ化された視覚化 ソース：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2203/2203.04088.pdf

著者は、より高級なアルコール関連施設を頻繁に訪れることと家庭内暴力との間には、近似的な逆相関関係がある可能性を示唆しており、醸造所やバーを訪れる人は、社会経済的地位が高い可能性があり、家庭内暴力事件に関与する可能性が低いと考えている。

論文は、The role of alcohol outlet visits derived from mobile phone location data in enhancing domestic violence prediction at the neighborhood levelと題され、バッファロー大学の数学、医学、地理学の3つの研究者によって執筆された。

データと定義

研究者の目的は、匿名化されたモバイル位置情報データを使用して、地域レベルでの家庭内暴力の発生率を予測することができるかどうかを調べることであった。

最初のタスクは、近隣を定義することであり、Census Block Groups（CBGs）を使用して実現された。CBGsは、アメリカン・コミュニティ・サーベイ（ACS）によって提供される、完全な人口統計と社会経済データを保持している最小の地理単位である。

匿名化されたモバイル位置情報データは、SafeGraphという商業会社から提供された。データセットは、全米をカバーする360万のポイント・オブ・インタレストを含み、酒類店、バー、ワイナリー、醸造所など、アルコールを販売する施設も含まれている。

研究は、COVID-19の統計的に混乱をもたらす前の期間をカバーしており、アルコール小売店を訪問した人の自宅の位置は、SafeGraphによって過去6週間の夜間位置に基づいて推定された。訪問の正確な経路やユーザーの正確な自宅位置はデータに含まれていないが、サンプリングはACSデータで識別された近隣の「一般化」境界と一致している。

研究で調査された軌跡は、必ずしも自宅→酒類店→自宅の訪問に相関するわけではなく、他の家庭環境への道中に酒類店に立ち寄るパスを表している可能性がある。

利用可能なGPSデータは全米をカバーしているが、研究者は、シカゴを選択した。シカゴ警察署の市民法執行分析および報告（CLEAR）システムを通じて、比較的ラベル付けされた情報が利用可能だったためである。

CLEARデータセットには、犯罪の種類（例：放火または暴行）、事件の時間、位置、緯度/経度ペアなどが含まれている。また、警察官が事件を家庭内暴力関連と判断した場合の二値（家庭内暴力）も含まれている。

研究者は、家庭内暴力以外の犯罪（例：放火）が家庭内暴力関連として間違って帰属されていたことを指摘し、これらの事件を除外した。

左：シカゴ市の境界とCensus Block Groups（CBGs）、右：抽出された家庭内暴力事件

酒類店への訪問が4分以上続いた場合のみをカウントし、研究者は、訪問が購入に繋がったかどうか、購入の程度や種類については不明であることを認めている。また、家庭内暴力は最も報告されにくい犯罪の一つであり、研究で得られた結果の近似的な性質に寄与している。

4つのアプローチ

データは、4つのアプローチを使用して調査された：ランダムフォレスト（RF）、通常の最小二乗法（OLS）、ディープニューラルネットワーク（DNN）、および地理的重み付け回帰（GWR）。OLSとGWRは、機械学習ではなく統計的手法である。

実験の一般的な概要、4つの方法とSafeGuardデータの4つのアルコールポイント・オブ・インタレストのカテゴリ、CLEARデータの家庭内暴力事件との交差

4つの方法すべての結果は、酒類店と家庭内暴力の関係が地域によって大きく異なることを示唆しているが、研究者は最終的に、「酒類店への訪問の増加は、シカゴのほとんどの地域でDV率の増加と関連している」と結論付けている。

DV事件との相関、論文で調査された4つのアルコール小売店のタイプに基づく：a) 酒類店、b) 飲み屋（バー）、c) 醸造所、d) ワイナリー

論文には、分析に関連する社会経済的地位と人口統計的指標のより詳細な概要が含まれている。

著者は述べている*：

‘私たちの結果は、アルコール使用とDVの関係についてさらに洞察を提供している。4つのアルコール小売店の訪問のタイプの中で、酒類店への訪問はDVの増加との関連性が最も強い。’

‘日常活動理論は、犯罪が発生するために必要な3つの条件を示唆している：動機付けされた犯罪者、潜在的な標的、そして犯罪者の行動を抑制するものがない。酒類店への訪問は、購入されたアルコールが自宅で消費されることを示唆しており、ここで3つの条件が満たされる：犯罪者と潜在的な標的が近くにいて、アルコールが抑制剤として機能する。’

著者はさらに、こうした研究の結果は、データから家庭内暴力との関連性が明らかな地域での酒類店の規制に関する将来の政策決定に貢献する可能性があると示唆している。可能な介入策には、販売時間の制限やアルコールライセンスの数の制限が含まれる。

* 著者のインライン引用をハイパーリンクに変換したもの。

初版は2022年3月9日に公開された。