Погляд Anderson

Прогнозування домашнього насильства за допомогою діяльності магазинів лікерів з використанням машинного навчання

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Нова дослідницька робота університету Баффало вивчає зв’язок між алкогольними точками продажу та домашнім насильством (ДН) у різних районах міста США, на основі анонімних даних про місцезнаходження мобільних телефонів.

У дослідженні стверджується, що діяльність магазинів лікерів має сильніше зв’язок з домашнім насильством, ніж будь-яке інше місце, де можна купити алкоголь, що свідчить про те, що кореляція між алкогольними точками продажу та домашнім насильством може бути більш тонкою, ніж це було показано в попередніх дослідженнях:

‘Вражаюче, що змінна кількості відвідувань магазинів лікерів показує найвищий позитивний внесок у рівень ДН порівняно з іншими змінними. Це результат свідчить про те, що відвідування магазинів лікерів є важливим передбачувачем рівня ДН на рівні району.

‘Цікаво, що відвідування двох інших типів алкогольних точок продажу (тобто, місць для пиття та пивоварень) мають негативні коефіцієнти, які узгоджуються з кореляційним аналізом.

‘Це результат свідчить про те, що відвідування цих точок продажу насправді пов’язані з нижчими рівнями ДН. Це результат є несподіваним, оскільки раніше вважалося, що більша щільність місць для пиття в районі часто пов’язана з вищим рівнем ДН’

З роботи, візуалізація відвідувань між магазинами лікерів та домашніми районами протягом тижня у 2019 році, до статистично порушуючого початку COVID. Джерело: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2203/2203.04088.pdf

З роботи, візуалізація відвідувань між магазинами лікерів та домашніми районами протягом тижня у 2019 році, до статистично порушуючого початку COVID. Джерело: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2203/2203.04088.pdf

Автори припускають можливий майже-обернений зв’язок між відвідуванням більш престижних алкогольних точок продажу та домашнім насильством, вважаючи, що відвідувачі таких місць, як пивоварні та бари, ймовірно належать до вищого соціально-економічного статусу, що знижує їхню ймовірність бути залученими у випадки домашнього насильства.

Дослідження роботи називається Роль відвідувань алкогольних точок продажу, отриманих з даних про місцезнаходження мобільних телефонів, у покращенні передбачення домашнього насильства на рівні району, і було здійснено трьома дослідниками з відділів математики, медицини та географії університету Баффало.

Дані та визначення

Мета дослідників полягала у тому, щоб визначити, чи можна використовувати анонімні дані про місцезнаходження мобільних телефонів, у поєднанні з наявними статистичними даними про злочини, для передбачення випадків та частоти домашнього насильства на рівні району, у мірі того, як це пов’язано з наявністю алкогольних точок продажу в місцевості.

Першим завданням було визначення районів, яке було здійснено за допомогою груп перепису населення (CBG), найменших доступних географічних одиниць, які все ще зберігають повні демографічні та соціально-економічні дані, як їх надає Американський перепис населення (ACS).

Анонімні дані про місцезнаходження мобільних телефонів були отримані від компанії SafeGraph, яка надала дослідникам дані, що охоплюють весь США, безкоштовно. Набір даних охоплює 3,6 мільйона точок інтересу по всьому штату, включаючи ті, які продають алкоголь, такі як магазини лікерів, бари, виноробні та пивоварні.

Дослідження охоплює період, що передує, але не включає статистично порушуючий початок COVID, а домашні місця відвідувачів алкогольних точок продажу були визначені компанією SafeGraph на основі нічних місцезнаходжень за попередні шість тижнів. Точні траєкторії відвідувань чи точне домашнє місце користувачів не розкриваються в даних – вибірка, яка відповідає “загальним” межам районів, визначених у даних ACS.

Траєкторії, які були досліджені в роботі, не обов'язково корелюють з відвідуваннями магазинів лікерів та домашніми районами, але можуть представляти шляхи до іншого домашнього середовища з зупинкою в магазині лікерів по дорозі.

Траєкторії, які були досліджені в роботі, не обов’язково корелюють з відвідуваннями магазинів лікерів та домашніми районами, але можуть представляти шляхи до іншого домашнього середовища з зупинкою в магазині лікерів по дорозі.

Хоча доступні дані про місцезнаходження мобільних телефонів охоплюють всю країну як потенційну територію дослідження, дослідники обрали Чикаго через відносно добре позначені дані, доступні через систему аналізу та звітності поліції Чикаго (CLEAR).

Набір даних CLEAR включає типи злочинів (таких як підпал чи напад), а також час, місце та пари широти/довготи для інциденту, серед інших даних. Він також містить двійкове значення для “Домашнього”, яке вказує на те, чи віднесли поліцейські інцидент до категорії домашнього насильства згідно з законом Іллінойсу про домашнє насильство 1986 року.

Дослідники відзначили, що ряд злочинів, не пов’язаних з домашнім насильством (включаючи підпал), були помилково віднесені до цієї категорії, і видалили ці інциденти.

Зліва, межі міста Чикаго разом з групами перепису населення (CBG), справа, виділені інциденти домашнього насильства.

Зліва, межі міста Чикаго разом з групами перепису населення (CBG), справа, виділені інциденти домашнього насильства.

Лише випадки, коли відвідування магазину лікерів тривало чотири або більше хвилин, були враховані. Крім того, дослідники визнають, що немає способу знати, чи результатом відвідування став покупка, чи масштаб чи тип покупки. Крім того, вони відзначають, що домашнє насильство вважається одним з найбільш недооцінених злочинів, що спричиняє приблизний характер результатів, отриманих у дослідженні.

Чотири підходи

Дані були досліджені за допомогою чотирьох підходів: Случайний ліс (RF), Звичайна найменша квадратична регресія (OLS), Глибокий нейронний мереж (DNN) та Географічно-зважена регресія (GWR). OLS та GWR є статистичними, а не машинними методами навчання.

Загальний огляд експериментів, який охоплює чотири методи та чотири категорії алкогольних точок продажу в даних SafeGuard, перехресно пов'язаних з інцидентами домашнього насильства в даних CLEAR.

Загальний огляд експериментів, який охоплює чотири методи та чотири категорії алкогольних точок продажу в даних SafeGuard, перехресно пов’язаних з інцидентами домашнього насильства в даних CLEAR.

Результати по всіх чотирьох методах свідчать про те, що зв’язок між магазинами лікерів та домашнім насильством значно варіюється по районах, хоча дослідники в кінцевому підсумку стверджують, що ‘збільшення кількості відвідувань магазинів лікерів пов’язане зі збільшенням рівня ДН в більшості районів Чикаго’.

Кореляція з інцидентами ДН, заснована на чотирьох типах алкогольних точок продажу, досліджених у роботі: а) магазини лікерів, б) місця для пиття (тобто бар), в) пивоварні та г) виноробні.

Кореляція з інцидентами ДН, заснована на чотирьох типах алкогольних точок продажу, досліджених у роботі: а) магазини лікерів, б) місця для пиття (тобто бар), в) пивоварні та г) виноробні.

У роботі міститься більш детальний опис соціально-економічних та демографічних показників, пов’язаних з аналізами.

Автори стверджують*:

‘Наші результати надають подальші відомості щодо зв’язку між вживанням алкоголю та ДН. Серед чотирьох типів алкогольних точок продажу відвідування магазинів лікерів має найсильніший зв’язок з підвищенням рівня ДН у домашніх районах відвідувачів магазинів лікерів.

‘Теорія звичайної діяльності злочинів припускає три необхідні умови для того, щоб злочин відбувся, які є: мотивований злочинець, потенційна жертва та відсутність чогось, що могло б зупинити поведінку злочинця. Відвідування магазинів лікерів свідчить про те, що куплений алкоголь буде спожитий вдома, де всі три умови виконуються: злочинець і потенційна жертва знаходяться в близькому сусідстві один з одним, а алкоголь забезпечує [дезінгібітор].’

Автори далі припускають, що результати таких досліджень можуть сприяти майбутнім рішенням щодо регулювання магазинів лікерів у районах, де їхній зв’язок з домашнім насильством видається очевидним з даних, з можливими втручаннями, включаючи обмеження дозволених годин продажу та обмеження кількості алкогольних ліцензій.

 

* Моє перетворення внутрішніх посилань авторів на гіперпосилання.

Перша публікація 9 березня 2022 року.

Письменник про машинне навчання, спеціаліст у галузі синтезу людських зображень. Колишній керівник дослідницького контенту в Metaphysic.ai, до його розформування в DNEG's Brahma.ai.
Портфоліо сайт: martinanderson.ai
Контакт: martin@martinanderson.ai