Andersons vinkel

Förutsägelse av hemmabruk från likörsbutiksaktivitet med maskinlärande

mm
Lägg till Unite.AI bland dina föredragna källor på Google

En ny forskningsartikel från University of Buffalo studerar sambandet mellan alkoholbutiker och hemmabruk (DV) i olika stadsdelar i en amerikansk stad, baserat på anonymiserade GPS-placeringsdata från ett mobilnätverk.

Artikeln slutsats är att likörsbutiksaktivitet är mer starkt associerad med hemmabruk än någon annan plats där alkohol kan köpas, vilket tyder på att sambandet mellan alkoholbutiker och hemmabruk kan vara mer nyanserat än vad tidigare studier har föreslagit:

‘Förvånansvärt nog visar variabeln för likörsbutiksbesök den högsta positiva bidraget till DV-takten jämfört med andra variabler. Detta resultat tyder på att likörsbutiksbesök är en viktig prediktor för DV-takt på stadsdelsnivå.

‘Intressant nog har besök på två andra typer av alkoholbutiker (dvs. dryckesställen och bryggerier) negativa koefficienter, vilka är konsekventa med korrelationsanalysen.

‘Detta resultat tyder på att besök på dessa butiker faktiskt är associerade med lägre DV-takter. Detta resultat är förvånansvärt, eftersom en högre densitet av dryckesställen i en stadsdel ofta ansågs vara relaterad till en högre DV-takt’

Från artikeln, en kartvisualisering som visar besök mellan likörsbutiker och hemmamiljöer under en vecka 2019, före den datadisturberande utbrottet av COVID. Källa: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2203/2203.04088.pdf

Från artikeln, en kartvisualisering som visar besök mellan likörsbutiker och hemmamiljöer under en vecka 2019, före den datadisturberande utbrottet av COVID. Källa: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2203/2203.04088.pdf

Författarna teoretiserar en möjlig nästan-invers relation mellan besök på mer prestigefyllda alkoholrelaterade platser och hemmabruk, och menar att besökare på platser som bryggerier och barer sannolikt tillhör en högre socioekonomisk status, vilket minskar deras sannolikhet att vara inblandade i hemmabruksincidenter.

Artikeln artikel har titeln Alkoholbutiksbesök som hämtats från mobiltelefonplaceringsdata för att förbättra hemmabruksförutsägelse på stadsdelsnivå, och kommer från tre forskare från avdelningarna för matematik, medicin och geografi vid Buffalo.

Data och avgränsning

Forskarnas mål var att ta reda på om anonymiserad mobilplaceringsdata kunde användas, i kombination med tillgänglig brottsstatistik, för att förutsäga incidenter och frekvenser av hemmabruk på stadsdelsnivå, i den utsträckning som de kan relateras till tillgängligheten av alkohol i området.

Det första steget var att definiera stadsdelar, vilket gjordes genom att använda Census Block Groups (CBG), den minsta tillgängliga geografiska enheten som fortfarande behåller komplett demografisk och socioekonomisk data, som tillhandahålls av American Community Survey (ACS).

Den anonymiserade mobilplaceringsdata kom från SafeGraph, ett kommersiellt företag som erbjöd data som täckte hela USA till forskarna utan kostnad. Datamängden omfattar 3,6 miljoner punkter av intresse över staterna, inklusive de som säljer alkohol, som likörsbutiker, barer, vingårdar och bryggerier.

Studien omfattar en period som leder upp till men inte inkluderar den statistiskt störande utbrottet av COVID, och hemplatserna för besökare på alkoholbutiker infördes av SafeGraph baserat på nattliga platser under de föregående sex veckorna. Varken de exakta trajektorierna för besöken eller de exakta hemplatserna för användarna avslöjas i datat – ett urval som matchar de “genererade” gränserna för stadsdelarna som identifierats i ACS-data.

De trajektorier som undersökts i arbetet korrelerar inte nödvändigtvis till hem-likörsbutik-hem-besök, utan kan representera vägar till en annan hemmiljö, med ett stopp på en likörsbutik på vägen.

De trajektorier som undersökts i arbetet korrelerar inte nödvändigtvis till hem-likörsbutik-hem-besök, utan kan representera vägar till en annan hemmiljö, med ett stopp på en likörsbutik på vägen.

Även om den tillgängliga GPS-data omfattar hela nationen som en potentiell undersökningsområde, valde forskarna Chicago, på grund av den relativt väl märkta informationen som finns tillgänglig via Chicago Police Department’s Citizen Law Enforcement Analysis and Reporting (CLEAR) System.

CLEAR-datamängden innehåller brottstyper (såsom mordbrand eller misshandel), samt tid, plats och latitud/longitudpar för incidenten, bland annat. Den innehåller också en binär värde för ‘Hemmabruk’, som anger om de besökande polistjänstemännen tillskrev incidenten som relaterad till Illinois hemmabrukslag från 1986.

Forskarna noterar att ett antal icke-hemmabruksbrott (inklusive mordbrand), hade felaktigt tillskrivits denna kategori, och filtrerade ut dessa incidenter.

Vänster, gränserna för staden Chicago, tillsammans med dess Census Block Groups (CBG), höger, utvalda hemmabruksincidenter.

Vänster, gränserna för staden Chicago, tillsammans med dess Census Block Groups (CBG), höger, utvalda hemmabruksincidenter.

Endast tillfällen där ett besök på en likörsbutik varade i fyra eller fler minuter räknades. Dessutom medger forskarna att det inte finns något sätt att veta om besöket resulterade i ett köp, eller omfattningen eller typen av köpet. Vidare noterar de att hemmabruk anses vara en av de mest underrapporterade brotten, vilket bidrar till den approximativa naturen av resultaten som erhållits i studien.

Fyra metoder

Data undersöktes med hjälp av fyra metoder: Slumpmässig skog (RF), Vanlig minstakvadratregression (OLS), Djup neural nätverk (DNN), och Geografiskt vägd regression (GWR). OLS och GWR är statistiska metoder snarare än maskinlärningsmetoder.

En allmän översikt av experimenten, som omfattar fyra metoder och fyra kategorier av alkoholpunkter av intresse i SafeGuard-data, korrelerade med hemmabruksincidenter i CLEAR-data.

En allmän översikt av experimenten, som omfattar fyra metoder och fyra kategorier av alkoholpunkter av intresse i SafeGuard-data, korrelerade med hemmabruksincidenter i CLEAR-data.

Resultat över de fyra metoderna tyder på att sambandet mellan likörsbutiker och hemmabruk varierar betydligt mellan stadsdelar, även om forskarna slutligen drar slutsatsen att ‘ökningar av likörsbutiksbesök är associerade med ökningar av DV-takter i de flesta stadsdelar i Chicago’.

Korrelation till DV-incidenter, baserat på de fyra typer av alkoholbutiker som studerades i artikeln: a) likörsbutiker, b) dryckesställe (dvs. bar), c) bryggeri och d) vingård.

Korrelation till DV-incidenter, baserat på de fyra typer av alkoholbutiker som studerades i artikeln: a) likörsbutiker, b) dryckesställe (dvs. bar), c) bryggeri och d) vingård.

Artikeln innehåller en mer detaljerad beskrivning av de socioekonomiska och demografiska indikatorerna som är relaterade till analyserna.

Författarna skriver*:

‘Våra resultat ger ytterligare insikter i sambandet mellan alkoholanvändning och hemmabruk. Bland de fyra typerna av alkoholbutiksbesök har likörsbutiksbesök den starkaste associationen med ökad hemmabruk i hemmamiljöerna för likörsbutiksbesökarna.

‘Den rutinmässiga aktivitetsteorin om brott föreslår tre nödvändiga villkor för att ett brott ska ske, vilka är: en motiverad förbrytare, en potentiell måltavla och brist på något som kan inhibera förbrytarens beteende. Likörsbutiksbesök tyder på att den inköpta alkoholen kommer att konsumeras hemma, där alla tre villkoren är uppfyllda: förbrytaren och den potentiella måltavlan är i nära anslutning till varandra och alkoholen tillhandahåller [inhibitorn].’

Författarna föreslår vidare att resultat från studier som dessa kan bidra till framtida politiska beslut om reglering av likörsbutiker i områden där deras relation till hemmabruk verkar manifest från datat, med möjliga ingripanden som inkluderar begränsning av tillåtna försäljningstider och begränsning av antalet alkohollicenser.

 

* Min omvandling av författarnas inline-citat till hyperlänk.

Publicerad första gången den 9 mars 2022.

Författare på maskinlärande, domänspecialist inom mänsklig bildsyntes. Fd chef för forskningsinnehåll på Metaphysic.ai, till dess upplösning i DNEG:s Brahma.ai.
Portfolio site: martinanderson.ai
Kontakt: martin@martinanderson.ai