Góc nhìn Anderson

Dự đoán bạo lực gia đình từ hoạt động của cửa hàng rượu với học máy

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Một bài nghiên cứu mới từ Đại học Buffalo nghiên cứu mối quan hệ giữa các điểm bán rượu và bạo lực gia đình (DV) ở các khu phố khác nhau của một thành phố Mỹ, dựa trên dữ liệu vị trí GPS ẩn danh từ một mạng điện thoại di động.

Bài báo kết luận rằng hoạt động của cửa hàng rượu có liên quan mạnh mẽ hơn với bạo lực gia đình so với bất kỳ địa điểm nào khác bán rượu, cho thấy mối quan hệ giữa các điểm bán rượu và bạo lực gia đình có thể phức tạp hơn so với các nghiên cứu gần đây đã gợi ý:

‘Điều đáng chú ý, biến số về tỷ lệ thăm cửa hàng rượu cho thấy sự đóng góp tích cực cao nhất cho tỷ lệ DV so với các biến số khác. Kết quả này cho thấy rằng việc thăm cửa hàng rượu là một yếu tố dự đoán quan trọng cho tỷ lệ DV tại cấp độ khu phố.

‘Điều thú vị, các chuyến thăm đến hai loại điểm bán rượu khác (tức là, quán bar và nhà máy bia) có hệ số âm, phù hợp với phân tích tương quan.

‘Kết quả này cho thấy rằng các chuyến thăm đến những điểm bán rượu này thực sự liên quan đến tỷ lệ DV thấp hơn. Kết quả này đáng ngạc nhiên, vì mật độ quán bar cao hơn trong một khu phố thường được cho là liên quan đến tỷ lệ DV cao hơn’

Từ bài báo, một hình ảnh trực quan thể hiện các chuyến thăm giữa cửa hàng rượu và khu phố trong một tuần vào năm 2019, trước khi có sự gián đoạn về dữ liệu do COVID. Nguồn: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2203/2203.04088.pdf

Từ bài báo, một hình ảnh trực quan thể hiện các chuyến thăm giữa cửa hàng rượu và khu phố trong một tuần vào năm 2019, trước khi có sự gián đoạn về dữ liệu do COVID. Nguồn: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2203/2203.04088.pdf

Các tác giả đưa ra giả thuyết về một mối quan hệ gần như ngược lại giữa việc thường xuyên đến các địa điểm liên quan đến rượu có uy tín và bạo lực gia đình, cho rằng những người đến các địa điểm như nhà máy bia và quán bar có thể thuộc tầng lớp xã hội cao hơn, giảm khả năng họ tham gia vào các vụ bạo lực gia đình.

Bài báo này có tiêu đề Vai trò của các chuyến thăm điểm bán rượu từ dữ liệu vị trí điện thoại di động trong việc dự đoán bạo lực gia đình tại cấp độ khu phố, và đến từ ba nhà nghiên cứu thuộc các bộ phận toán học, y học và địa lý tại Buffalo.

Dữ liệu và ranh giới

Mục tiêu của các nhà nghiên cứu là xác định xem liệu dữ liệu vị trí điện thoại di động ẩn danh có thể được sử dụng, cùng với thống kê tội phạm có sẵn, để dự đoán các vụ và tần suất bạo lực gia đình tại cấp độ khu phố, trong phạm vi liên quan đến việc mua rượu tại địa phương.

Nhiệm vụ đầu tiên là định nghĩa khu phố, được thực hiện bằng cách sử dụng Nhóm Khu Vực Điều tra Dân số (CBGs), đơn vị địa lý nhỏ nhất vẫn giữ dữ liệu dân số và xã hội hoàn chỉnh, như được cung cấp bởi Điều tra Cộng đồng Mỹ (ACS).

Dữ liệu vị trí điện thoại di động ẩn danh đến từ SafeGraph, một công ty thương mại cung cấp dữ liệu cho các nhà nghiên cứu miễn phí. Tập dữ liệu bao gồm 3,6 triệu điểm quan tâm trên toàn quốc, bao gồm cả những nơi bán rượu, như cửa hàng rượu, quán bar, nhà máy rượu và nhà máy bia.

Nghiên cứu này bao gồm một khoảng thời gian trước nhưng không bao gồm sự gián đoạn thống kê do COVID, và vị trí nhà của những người đến các điểm bán rượu được suy luận bởi SafeGraph dựa trên vị trí ban đêm trong sáu tuần trước. Không có thông tin về lộ trình chính xác của các chuyến thăm hoặc vị trí chính xác của người dùng được tiết lộ trong dữ liệu – một mẫu phù hợp với ‘ranh giới chung’ của các khu phố được xác định trong dữ liệu ACS.

Các lộ trình được điều tra trong công việc này không nhất thiết tương quan với các chuyến thăm từ nhà đến cửa hàng rượu và trở về nhà, nhưng có thể đại diện cho các đường dẫn đến một môi trường gia đình khác, với một điểm dừng tại cửa hàng rượu trên đường.

Các lộ trình được điều tra trong công việc này không nhất thiết tương quan với các chuyến thăm từ nhà đến cửa hàng rượu và trở về nhà, nhưng có thể đại diện cho các đường dẫn đến một môi trường gia đình khác, với một điểm dừng tại cửa hàng rượu trên đường.

Mặc dù dữ liệu GPS có sẵn bao gồm toàn quốc như một khu vực nghiên cứu tiềm năng, các nhà nghiên cứu đã chọn Chicago, do thông tin được dán nhãn tương đối tốt có sẵn thông qua Hệ thống Phân tích và Báo cáo Thực thi Luật pháp của Công dân Chicago (CLEAR) của Sở Cảnh sát Chicago.

Tập dữ liệu CLEAR bao gồm các loại tội phạm (như phóng hỏa hoặc tấn công), cũng như thời gian, vị trí và cặp kinh độ/vĩ độ cho vụ việc, cùng với các điểm dữ liệu khác. Nó cũng chứa một giá trị nhị phân cho ‘Gia đình’, chỉ ra liệu các sĩ quan cảnh sát đến thăm có quy kết vụ việc liên quan đến Đạo luật Bạo lực Gia đình Illinois năm 1986 hay không.

Các nhà nghiên cứu lưu ý rằng một số tội phạm không phải bạo lực gia đình (bao gồm cả phóng hỏa) đã được quy kết nhầm cho loại này và đã lọc ra những vụ việc đó.

Bên trái, ranh giới của thành phố Chicago, cùng với các Nhóm Khu Vực Điều tra Dân số (CBGs), bên phải, các vụ bạo lực gia đình được trích xuất.

Bên trái, ranh giới của thành phố Chicago, cùng với các Nhóm Khu Vực Điều tra Dân số (CBGs), bên phải, các vụ bạo lực gia đình được trích xuất.

Chỉ những lần đến cửa hàng rượu kéo dài bốn phút hoặc hơn mới được tính. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu thừa nhận rằng không có cách nào để biết liệu chuyến thăm đó có kết quả trong một mua hàng hay không, hoặc mức độ và loại mua hàng. Hơn nữa, họ lưu ý rằng bạo lực gia đình được coi là một trong những tội phạm ít được báo cáo nhất, góp phần vào bản chất gần đúng của kết quả thu được trong nghiên cứu.

Bốn phương pháp

Dữ liệu được điều tra bằng cách sử dụng bốn phương pháp: Rừng ngẫu nhiên (RF), Hồi quy bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS), Mạng nơ-ron sâu (DNN), và Hồi quy có trọng số địa lý (GWR). OLS và GWR là phương pháp thống kê chứ không phải học máy.

Tổng quan chung về các thí nghiệm, bao gồm bốn phương pháp và bốn loại điểm bán rượu trong dữ liệu SafeGuard, được tham chiếu chéo với các vụ bạo lực gia đình trong dữ liệu CLEAR.

Tổng quan chung về các thí nghiệm, bao gồm bốn phương pháp và bốn loại điểm bán rượu trong dữ liệu SafeGuard, được tham chiếu chéo với các vụ bạo lực gia đình trong dữ liệu CLEAR.

Kết quả trên bốn phương pháp cho thấy mối quan hệ giữa cửa hàng rượu và bạo lực gia đình thay đổi đáng kể trên các khu phố, mặc dù các nhà nghiên cứu cuối cùng kết luận rằng ‘sự tăng lên trong các chuyến thăm cửa hàng rượu liên quan đến sự tăng lên trong tỷ lệ DV ở hầu hết các khu phố ở Chicago’.

Sự tương quan với các vụ bạo lực gia đình, dựa trên bốn loại điểm bán rượu được nghiên cứu trong bài báo: a) cửa hàng rượu, b) quán bar, c) nhà máy bia và d) nhà máy rượu.

Sự tương quan với các vụ bạo lực gia đình, dựa trên bốn loại điểm bán rượu được nghiên cứu trong bài báo: a) cửa hàng rượu, b) quán bar, c) nhà máy bia và d) nhà máy rượu.

Bài báo chứa một phác thảo chi tiết hơn về các chỉ số xã hội và dân số liên quan đến phân tích.

Các tác giả tuyên bố*:

‘Kết quả của chúng tôi cung cấp thêm thông tin về mối quan hệ giữa việc sử dụng rượu và bạo lực gia đình. Trong số bốn loại điểm bán rượu, các chuyến thăm cửa hàng rượu có mối quan hệ mạnh nhất với sự tăng lên của bạo lực gia đình trong các khu phố của những người đến cửa hàng rượu.

‘Thuyết hoạt động thường nhật về tội phạm cho thấy ba điều kiện cần thiết cho một tội phạm xảy ra, đó là: một kẻ phạm tội có động lực, một mục tiêu tiềm năng và sự thiếu vắng bất cứ thứ gì để cản trở hành vi của kẻ phạm tội. Các chuyến thăm cửa hàng rượu cho thấy rằng rượu mua sẽ được tiêu thụ tại nhà, nơi tất cả ba điều kiện này được đáp ứng: kẻ phạm tội và mục tiêu tiềm năng ở gần nhau và rượu cung cấp [một chất ức chế].’

Các tác giả còn gợi ý rằng kết quả từ các nghiên cứu như thế này có thể đóng góp vào các quyết định chính sách tương lai về việc quy định cửa hàng rượu ở những khu vực mà mối quan hệ của chúng với bạo lực gia đình dường như rõ ràng từ dữ liệu, với các can thiệp có thể bao gồm việc hạn chế giờ bán hàng cho phép và giới hạn số lượng giấy phép rượu.

 

* Tôi đã chuyển đổi trích dẫn nội tuyến của tác giả thành siêu liên kết.

Được xuất bản lần đầu vào ngày 9 tháng 3 năm 2022.

Nhà văn về học máy, chuyên gia lĩnh vực tổng hợp hình ảnh con người. Cựu trưởng nhóm nội dung nghiên cứu tại Metaphysic.ai, cho đến khi nó được併 nhập vào Brahma.ai của DNEG.
Portfolio site: martinanderson.ai
Contact: martin@martinanderson.ai