Voorspelling van huiselijk geweld op basis van activiteit in liquor stores met behulp van machine learning

Een nieuw onderzoeksrapport van de Universiteit van Buffalo onderzoekt de relatie tussen alcoholuitlaatpunten en huiselijk geweld (HG) in verschillende buurten van een Amerikaanse stad, op basis van anonieme GPS-locatiegegevens van een mobiel netwerk.

Het rapport concludeert dat de activiteit in liquor stores sterker samenhangt met huiselijk geweld dan elke andere locatie waar alcohol kan worden gekocht, wat aangeeft dat de correlatie tussen alcoholuitlaatpunten en huiselijk geweld complexer kan zijn dan recente studies hebben gesuggereerd:

‘Opmerkelijk is dat de variabele van bezoeken aan liquor stores de sterkste positieve bijdrage levert aan de HG-snelheid in vergelijking met andere variabelen. Dit resultaat suggereert dat bezoeken aan liquor stores een belangrijke voorspeller zijn voor de HG-snelheid op buurtniveau.

‘Interessant is dat bezoeken aan twee andere soorten alcoholuitlaatpunten (d.w.z. drankgelegenheden en brouwerijen) negatieve coëfficiënten hebben, wat in overeenstemming is met de correlatieanalyse.

‘Dit resultaat geeft aan dat bezoeken aan deze uitlaatpunten in feite samenhangen met lagere HG-snelheden. Dit resultaat is verrassend, aangezien een hogere dichtheid van drankgelegenheden in een buurt vaak in verband werd gebracht met een hogere HG-snelheid’

Uit het rapport, een gekarteerde visualisatie van bezoeken tussen liquor stores en thuisbuurten over een week in 2019, voorafgaand aan de data-verstorende uitbraak van COVID. Bron: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2203/2203.04088.pdf

De auteurs veronderstellen een mogelijke omgekeerde relatie tussen het bezoeken van meer prestigieuze alcoholgerelateerde locaties en huiselijk geweld, waarbij ze menen dat bezoekers van locaties zoals brouwerijen en bars waarschijnlijk van een hogere socio-economische status zijn, wat hun kans op betrokkenheid bij huiselijk geweld vermindert.

Het rapport heeft als titel De rol van bezoeken aan alcoholuitlaatpunten afgeleid van mobiele locatiegegevens bij het verbeteren van de voorspelling van huiselijk geweld op buurtniveau, en komt van drie onderzoekers uit de afdelingen wiskunde, geneeskunde en geografie van Buffalo.

Gegevens en afbakening

Het doel van de onderzoekers was om te bepalen of anonieme mobiele locatiegegevens konden worden gebruikt, in combinatie met beschikbare misdaadstatistieken, om incidenten en frequenties van huiselijk geweld op buurtniveau te voorspellen, voor zover deze samenhangen met de beschikbaarheid van alcohol in de lokale omgeving.

De eerste taak was om buurten te definiëren, wat werd gedaan door het gebruik van Census Block Groups (CBG’s), de kleinste beschikbare geografische eenheden die nog steeds complete demografische en socio-economische gegevens behouden, zoals verstrekt door de American Community Survey (ACS).

De anonieme mobiele locatiegegevens kwamen van SafeGraph, een commercieel bedrijf dat de onderzoekers gratis toegang gaf tot gegevens die het hele grondgebied van de Verenigde Staten bestrijken, waaronder die welke alcohol verkopen, zoals liquor stores, bars, wijnhuizen en brouwerijen.

De studie beslaat een periode die voorafgaat aan, maar niet inclusief, de statistisch verstorende uitbraak van COVID, en de thuislocaties van bezoekers van alcoholuitlaatpunten werden afgeleid door SafeGraph op basis van nachtelijke locaties in de voorafgaande zes weken. Zowel de exacte trajecten van de bezoeken als de exacte thuislocatie van de gebruikers worden niet onthuld in de gegevens – een steekproef die overeenkomt met de ‘gegeneraliseerde’ grenzen van de buurten geïdentificeerd in de ACS-gegevens.

De trajecten die in het onderzoek worden onderzocht, hoeven niet noodzakelijkerwijs overeen te komen met bezoeken van thuis naar liquor store en terug naar huis, maar kunnen ook paden naar een andere domestische setting vertegenwoordigen, met een tussenstop bij een liquor store onderweg.

Hoewel de beschikbare GPS-gegevens het hele land als potentieel onderzoeksgebied omvatten, kozen de onderzoekers voor Chicago vanwege de relatief goed gelabelde informatie die beschikbaar is via het systeem voor burgerinformatie en -rapportage van de Chicago Police Department (CLEAR).

De CLEAR-gegevens omvatten soorten misdrijven (zoals brandstichting of aanval), evenals de tijd, locatie en breedte- en lengtegraden voor het incident, onder andere gegevenspunten. Het bevat ook een binaire waarde voor ‘Huiselijk’, die aangeeft of de bezoekende politieagenten het incident toeschreven aan de Illinois Domestic Violence Act van 1986.

De onderzoekers merken op dat een aantal niet-huiselijk geweldsmisdrijven (inclusief brandstichting) ten onrechte aan deze categorie waren toegeschreven en filterden deze incidenten uit.

Links, de grenzen van de stad Chicago, samen met de Census Block Groups (CBG’s), rechts, geëxtraheerde incidenten van huiselijk geweld.

Alleen bezoeken aan een liquor store die langer dan vier minuten duurden, werden meegeteld. Bovendien geven de onderzoekers toe dat er geen manier is om te weten of het bezoek resulteerde in een aankoop, of de omvang of het type van de aankoop. Verder merken ze op dat huiselijk geweld geacht wordt een van de meest ondergerapporteerde misdrijven te zijn, wat bijdraagt aan de benaderende aard van de resultaten die in de studie zijn verkregen.

Vier benaderingen

De gegevens werden onderzocht met behulp van vier benaderingen: Random Forest (RF), Ordinary Least Squares (OLS), Deep Neural Network (DNN) en Geographically Weighted Regression (GWR). OLS en GWR zijn statistische in plaats van machine learning-methoden.

Algemene overzicht van de experimenten, die vier methoden en vier categorieën van alcoholuitlaatpunten in de SafeGuard-gegevens omvatten, gekruist met incidenten van huiselijk geweld in de CLEAR-gegevens.

Resultaten over de vier methoden heen geven aan dat de relatie tussen liquor stores en huiselijk geweld aanzienlijk varieert over buurten, hoewel de onderzoekers uiteindelijk concluderen dat ‘toenames in bezoeken aan liquor stores samenhangen met toenames in HG-snelheden in de meeste buurten in Chicago’.

Correlatie met HG-incidenten, op basis van de vier soorten alcoholuitlaatpunten die in het rapport worden onderzocht: a) liquor stores, b) drankgelegenheden (d.w.z. bar), c) brouwerij en d) wijnhuis.

Het rapport bevat een meer gedetailleerd overzicht van de socio-economische en demografische indicatoren die verband houden met de analyses.

De auteurs verklaren*:

‘Onze resultaten geven verdere inzichten in de relatie tussen alcoholgebruik en HG. Van de vier soorten alcoholuitlaatpunten hebben bezoeken aan liquor stores de sterkste associatie met toegenomen HG in de thuisbuurten van de bezoekers van liquor stores.

‘De Routine Activity Theorie van Misdaad suggereert drie noodzakelijke voorwaarden voor het optreden van een misdaad, die zijn: een gemotiveerde dader, een potentieel slachtoffer en een gebrek aan iets dat het gedrag van de dader zou kunnen inhiberen. Bezoeken aan liquor stores suggereren dat de gekochte alcohol thuis zal worden geconsumeerd, waar alle drie de voorwaarden zijn vervuld: de dader en het potentieel slachtoffer zijn in de buurt van elkaar en de alcohol biedt de [disinhibitor].’

De auteurs suggereren verder dat resultaten uit studies zoals deze kunnen bijdragen aan toekomstige beleidsbeslissingen met betrekking tot de regulering van liquor stores in gebieden waar hun relatie met huiselijk geweld manifest is uit de gegevens, met mogelijke interventies zoals de beperking van toegestane verkoopuren en het beperken van het aantal alcohollicenties.

* Mijn conversie van de inline-citatie van de auteurs naar hyperlink.

Origineel gepubliceerd op 9 maart 2022.