การทำนายความรุนแรงในครอบครัวจากกิจกรรมของร้านขายสุราด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

งานวิจัยใหม่จากมหาวิทยาลัยบัฟฟาโลศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างร้านขายสุราและความรุนแรงในครอบครัว (DV) ในพื้นที่ต่างๆ ของเมืองในสหรัฐอเมริกา โดยอาศัยข้อมูลตำแหน่ง GPS ที่ไม่ระบุชื่อจากเครือข่ายโทรศัพท์มือถือ

งานวิจัยสรุปว่ากิจกรรมของร้านขายสุรามีความเกี่ยวข้องอย่างมากกับความรุนแรงในครอบครัวมากกว่าที่อื่นๆ ที่สามารถซื้อสุราได้ ซึ่งบ่งชี้ว่าความสัมพันธ์ระหว่างร้านขายสุราและความรุนแรงในครอบครัวอาจซับซ้อนกว่าที่ศึกษาล่าสุดได้แนะนำ

‘น่าประหลาดใจที่ตัวแปรของอัตราการเยี่ยมชมร้านขายสุรามีส่วนเชิงบวกสูงที่สุดต่ออัตราความรุนแรงในครอบครัวเมื่อเทียบกับตัวแปรอื่นๆ ซึ่งบ่งชี้ว่าการเยี่ยมชมร้านขายสุราเป็นตัวทำนายที่สำคัญสำหรับอัตราความรุนแรงในครอบครัวในระดับย่านที่อยู่อาศัย

‘น่าสนใจที่การเยี่ยมชมร้านขายสุราอื่นๆ สองประเภท (เช่น ร้านเหล้าและโรงเบียร์) มีค่าสัมประสิทธิ์ลบ ซึ่งสอดคล้องกับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์

‘ผลลัพธ์นี้บ่งชี้ว่าการเยี่ยมชมร้านเหล้าและโรงเบียร์เกี่ยวข้องกับอัตราความรุนแรงในครอบครัวที่ต่ำกว่า ซึ่งเป็นผลลัพธ์ที่น่าประหลาดใจ เนื่องจากความหนาแน่นของร้านเหล้าในพื้นที่มักถูกมองว่ามีความสัมพันธ์กับอัตราความรุนแรงในครอบครัวที่สูงขึ้น’

จากงานวิจัย แสดงการเยี่ยมชมระหว่างร้านขายสุราและย่านที่อยู่อาศัยในช่วงหนึ่งสัปดาห์ในปี 2019 ก่อนการระบาดของ COVID-19 ที่รบกวนข้อมูล ที่มา: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2203/2203.04088.pdf

ผู้เขียนเสนอสมมติฐานว่าอาจมีความสัมพันธ์เกือบผกผันระหว่างการไปสถานที่จำหน่ายแอลกอฮอล์ที่มีภาพลักษณ์สูงกว่าและความรุนแรงในครอบครัว โดยเห็นว่าผู้ไปสถานที่อย่างโรงเบียร์และบาร์น่าจะมีสถานะทางเศรษฐกิจและสังคมสูงกว่า ซึ่งอาจลดโอกาสที่จะเกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ความรุนแรงในครอบครัว

บทความวิจัยมีชื่อว่า บทบาทของข้อมูลการไปสถานที่จำหน่ายแอลกอฮอล์ที่ได้จากตำแหน่งโทรศัพท์มือถือในการปรับปรุงการทำนายความรุนแรงในครอบครัวในระดับย่านที่อยู่อาศัย และเป็นผลงานของนักวิจัยสามคนจากภาควิชาคณิตศาสตร์ แพทยศาสตร์ และภูมิศาสตร์ของมหาวิทยาลัยบัฟฟาโล

ข้อมูลและขอบเขต

วัตถุประสงค์ของนักวิจัยคือเพื่อกำหนดว่าข้อมูลตำแหน่งโทรศัพท์มือถือที่ไม่ระบุชื่อสามารถใช้ร่วมกับข้อมูลอาชญากรรมที่มีอยู่เพื่อทำนายเหตุการณ์และความถี่ของความรุนแรงในครอบครัวในระดับย่านที่อยู่อาศัย ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการมีร้านขายสุราในพื้นที่

งานแรกคือการกำหนดพื้นที่ ซึ่งทำได้โดยใช้ กลุ่มบล็อกสำรวจสำมะโนประชากร (CBGs) ซึ่งเป็นหน่วยภูมิศาสตร์ที่เล็กที่สุดที่ยังมีข้อมูลประชากรและเศรษฐกิจสังคมอย่างสมบูรณ์ตามที่ให้มาโดยการสำรวจชุมชนอเมริกัน (ACS)

ข้อมูลตำแหน่งโทรศัพท์มือถือที่ไม่ระบุชื่อได้รับจาก SafeGraph ซึ่งเป็นบริษัทที่ให้ข้อมูลครอบคลุมทั้งสหรัฐอเมริกาให้กับนักวิจัยฟรี ชุดข้อมูลครอบคลุม 3.6 ล้านจุดสนใจทั่วสหรัฐอเมริกา รวมทั้งร้านขายสุรา ร้านเหล้า โรงเบียร์ และโรงงานผลิตไวน์

การวิจัยครอบคลุมช่วงเวลาก่อนที่จะเกิดการเปลี่ยนแปลงข้อมูลจาก COVID-19 และที่อยู่บ้านของผู้เยี่ยมชมร้านขายสุราได้ถูกอนุมานโดย SafeGraph ตามตำแหน่งกลางคืนในหกสัปดาห์ก่อนหน้า ไม่มีการเปิดเผยเส้นทางการเยี่ยมชมหรือที่อยู่บ้านของผู้ใช้ในชุดข้อมูล – การตัวอย่างที่ตรงกับ ‘ทั่วไป’ ของขอบเขตพื้นที่ที่ระบุในข้อมูล ACS

เส้นทางที่ตรวจสอบในงานวิจัยไม่จำเป็นต้องเป็นเส้นทางบ้าน–ร้านขายสุรา–บ้าน แต่อาจเป็นเส้นทางไปยังบ้านอีกแห่งโดยแวะร้านขายสุราระหว่างทาง

แม้ข้อมูล GPS ที่มีจะครอบคลุมทั้งประเทศและอาจใช้ศึกษาพื้นที่ใดก็ได้ แต่นักวิจัยเลือกชิคาโกเนื่องจากมีข้อมูลที่ติดป้ายกำกับค่อนข้างดีผ่านระบบ Citizen Law Enforcement Analysis and Reporting (CLEAR) ของกรมตำรวจชิคาโก

ชุดข้อมูล CLEAR รวมถึงประเภทอาชญากรรม (เช่น การวางเพลิงหรือการทำร้ายร่างกาย) รวมทั้งเวลา สถานที่ และคู่ละติจูด/ลองจิจูดสำหรับเหตุการณ์ นอกจากนี้ยังมีค่าไบนารี่สำหรับ ‘Domestic’ ซึ่งบ่งชี้ว่าเจ้าหน้าที่ตำรวจที่เข้าตรวจสอบพิจารณาว่าเหตุการณ์นั้นเกี่ยวข้องกับ กฎหมายความรุนแรงในครอบครัวของรัฐอิลลินอยส์ ปี 1986

นักวิจัยทราบว่ามีอาชญากรรมบางประเภทที่ไม่ใช่ ‘ความรุนแรงในครอบครัว’ (รวมทั้งการวางเพลิง) ที่ถูกจัดอยู่ในหมวดหมู่นี้อย่างผิดพลาด และได้กรองเหตุการณ์เหล่านั้นออก

ด้านซ้าย ขอบเขตของเมืองชิคาโก้พร้อมกลุ่มบล็อกสำรวจสำมะโนประชากร (CBGs) ด้านขวา เหตุการณ์ความรุนแรงในครอบครัวที่ถูกดึงออกมา

เฉพาะการเยี่ยมชมร้านขายสุราที่ใช้เวลา 4 นาทีขึ้นไปถึงจะถูกนับ นอกจากนี้ นักวิจัยยอมรับว่าไม่มีทางที่จะทราบว่าการเยี่ยมชมส่งผลให้เกิดการซื้อหรือไม่ หรือปริมาณและประเภทของการซื้อ

นอกจากนี้ นักวิจัยระบุว่าความรุนแรงในครอบครัวถือเป็นอาชญากรรมประเภทหนึ่งที่มีการแจ้งเหตุต่ำกว่าความเป็นจริงมากที่สุด ซึ่งเป็นอีกปัจจัยที่ทำให้ผลการศึกษามีลักษณะเป็นค่าประมาณ

แนวทางสี่แบบ

ข้อมูลถูกตรวจสอบโดยใช้แนวทางสี่แบบ: Random Forest (RF), Ordinary Least Squares (OLS), Deep Neural Network (DNN) และ Geographically Weighted Regression (GWR) OLS และ GWR เป็นวิธีการทางสถิติ ไม่ใช่วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง

ภาพรวมของการทดลองที่ครอบคลุมสี่วิธีและสี่ประเภทของร้านขายสุราในข้อมูล SafeGraph โดยอ้างอิงกับเหตุการณ์ความรุนแรงในครอบครัวในข้อมูล CLEAR

ผลลัพธ์จากวิธีการทั้งสี่แสดงว่าความสัมพันธ์ระหว่างร้านขายสุราและความรุนแรงในครอบครัวแตกต่างกันอย่างมากในพื้นที่ต่างๆ นักวิจัยสรุปว่า ‘การเพิ่มขึ้นของการเยี่ยมชมร้านขายสุราสัมพันธ์กับการเพิ่มขึ้นของอัตราความรุนแรงในครอบครัวในพื้นที่ส่วนใหญ่ของชิคาโก้’

ความสัมพันธ์กับเหตุการณ์ความรุนแรงในครอบครัวตามประเภทของร้านขายสุราที่ศึกษาในงานวิจัย: ก) ร้านขายสุรา ข) ร้านเหล้า ค) โรงเบียร์ ง) โรงงานผลิตไวน์

บทความมีรายละเอียดเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ สังคม และประชากรที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์

ผู้เขียนระบุว่า:

‘ผลลัพธ์ของเรามอบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างการดื่มสุราและความรุนแรงในครอบครัว ในหมู่สี่ประเภทของร้านขายสุรา การเยี่ยมชมร้านขายสุรามีความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งที่สุดกับการเพิ่มขึ้นของความรุนแรงในครอบครัวในย่านที่อยู่อาศัยของผู้ไปซื้อสุราจากร้าน

“ทฤษฎีกิจวัตรประจำวันเกี่ยวกับอาชญากรรมเสนอเงื่อนไขจำเป็นสามประการต่อการเกิดอาชญากรรม ได้แก่ ผู้กระทำผิดที่มีแรงจูงใจ เป้าหมายที่อาจตกเป็นผู้เสียหาย และการขาดสิ่งที่จะยับยั้งพฤติกรรมของผู้กระทำผิด การไปซื้อสุราจากร้านบ่งชี้ว่าสุราที่ซื้อจะถูกดื่มที่บ้าน ซึ่งมีเงื่อนไขทั้งสามครบถ้วน คือผู้กระทำผิดกับเป้าหมายที่อาจตกเป็นผู้เสียหายอยู่ใกล้กัน และแอลกอฮอล์ทำให้การยับยั้งชั่งใจลดลง”

ผู้เขียนแนะนำว่าผลลัพธ์จากการศึกษาดังกล่าวอาจมีส่วนช่วยในการตัดสินใจนโยบายในอนาคตเกี่ยวกับการควบคุมร้านขายสุราในพื้นที่ที่มีความสัมพันธ์กับความรุนแรงในครอบครัวที่เห็นได้ชัดเจนจากข้อมูล โดยมีการแทรกแซงที่เป็นไปได้ เช่น การจำกัดชั่วโมงการขายที่อนุญาตและการจำกัดจำนวนใบอนุญาตสุรา

* การแปลงอ้างอิงในบรรทัดของผู้เขียนเป็นลิงก์

ตีพิมพ์ครั้งแรกเมื่อวันที่ 9 มีนาคม 2022