国际资讯|利用地理信息系统追踪破坏公物的行为
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英文原文来源：www.gislounge.com
中文编译整理：慧天地国际站一鸣
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目前，越来越多有关犯罪行为的公开统计数据在空间上被标注出来，这使得人们能够更好地了解不同犯罪发生点的地理位置。这些犯罪事件从轻微到严重，程度不等，其中也包括破坏公物。这是故意毁坏或损坏财产的行为，它通常不被视为严重犯罪，但它会对社区的经济资产产生负面影响，从而对社区产生重大影响。
在有关这个主题的较早的一篇论文中，人们可以发现，集体资源的存在（例如公园内的公共财产或类似类型的公共资源），似乎是造成某地区破坏行为发生率较高的一个关键因素。瑞典马尔默地区的研究人员利用现有犯罪数据的空间回归模型验证了这一点。公共资源可以起到吸引作用，但与此同时，类似公园等区域也会人被用来掩盖财产的破坏，或充当个体聚集和可能进行破坏行为的区域[1]。在研究地理和其他因素时，环境变量（包括某一特定地点的公共或私人资源）、社会经济状况、文化地位和环境因素，都可以被证明与破坏行为有关系[2]。这在很大程度上反映了早期研究中有关破坏行为的发现。虽然破坏公物通常被视为一种妨害罪，但在石油管道等主要资源遭到破坏的情况下，破坏公物也可能造成更为严重的经济损失。对一些国家来说，如果没有足够的保护措施，损失可能高达数百万美元，并可能严重影响经济发展[3]。
有一些地理工具也可以追踪犯罪和破坏行为，比如Esri的城市犯罪地图。这些工具可以让人们看到在一个社区里发生的不同类型的犯罪行为（破坏公物就是其中的一种）[4]。
图1：伊利诺伊州埃文斯维尔市拥有一个在线制图工具，用于追踪包括故意破坏行为在内的犯罪行为。
事实上，Esri最近一直在开发公共犯罪分析工具，该工具集成在ArcGIS Pro中，旨在为城市管理者和警察提供服务。这样，犯罪活动不仅可以在工具中被可视化，而且还可用来分析和预测特定犯罪行为的发生概率，其中包括在邻近地区的破坏行为。数据的输出成果中包括了汇总统计数据和在给定时间间隔内犯罪行为地点可视化结果[5]。
一些其他的项目，例如Google Street View，已经开发并利用了不同的破坏事件分析工具来检测区域内可能的破坏模式。在这种情况下，VGI可用于记录事件发生的地点，并将公共信息输入地理框架作为预测工具的一部分。然而，考虑到报告中可能存在的潜在偏差，这些信息可能存在一定的缺陷。其他的预测方法，例如在不同时空可能性下使用随机贝叶斯模型，或许能更好地估计可能发生犯罪的地区。通过结合使用Twitter，Foursquare和Google Street View中的空间上下文信息，研究人员能够对所报告的犯罪案例进行可视化，并根据描述所提供的上下文信息，来对特定犯罪可能发生的位置进行模式分析。这项工作的结果表明，与警方使用的更为常的见或传统的数据相比，犯罪报告员提供的上下文信息（不仅限于犯罪者提供的信息）能更加准确地预测可能发生故意破坏事件的地点[6]。
破坏公物通常不被认为是重大犯罪，但它的存在会对民众的经济和精神造成有害的影响。我们对破坏行为的理解是通过观察破坏事件发生的模式来实现的，而近期的研究则整合了社交媒体和GIS数据来理解当前和未来潜在的破坏行为模式。现在，研究人员还创造出了空间工具，使城市和其他公共实体能够更容易地去监测一些破坏行为，这同时也加强了他们的分析能力，让他们可以尝试去研究造成破坏行为的关键因素或可能发生破坏行为的地点。
参考文献：
[1]For more on the relationship between public resources and vandalism, see: Ceccato, V., Haining, R., 2005. Assessing the Geography of Vandalism: Evidence from a Swedish City. Urban Studies 42,1637–1656. https://doi.org/10.1080/00420980500185645.
[2]For more on socio-economic factors in vandalism, see: Bhati, A., Pearce, P., 2016.Vandalism and tourism settings: An integrative review. Tourism Management 57,91–105. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2016.05.005.
[3]For more on how vandalism can cause major economic damage, see: Udofia, O.O., Joel, O.F., 2012. Pipeline Vandalism in Nigeria:Recommended Best Practice of Checking the Menace, in: Nigeria Annual International Conference and Exhibition. Presented at the Nigeria Annual International Conference and Exhibition, Society of Petroleum Engineers, Lagos,Nigeria. https://doi.org/10.2118/162980-MS.
[4]For an examplemap and viewer of crime data happening around neighborhoods,see:https://www.arcgis.com/apps/webappviewer/index.html?id=1bfbbacd381348b29c4e9f02375e0a16.
[5]For more on the ArcGIS Pro tool for crime analysis, see: https://www.esri.com/arcgis-blog/products/arcgis-pro/public-safety/introducing-the-new-crime-analysis-tools-in-arcgis-pro/
[6]For more on vandalism forecasting methods using web-based data, see: Zhang, Y., Siriaraya, P., Kawai, Y., Jatowt,A., 2019. Analysis of street crime predictors in web open data. J Intell Inf Syst. https://doi.org/10.1007/s10844-019-00587-4.
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指导：万剑华教授