Tarihsel Suç Verilerini Anlamak

Tarihsel suç verileri, geçmiş toplumların sosyal, ekonomik ve yasal özelliklerini incelemek için eşsiz bir lens sunar. Standart raporlama protokolleri ve dijital veri tabanlarından yararlanan modern suç istatistiklerinden farklı olarak, tarihsel kayıtlar heterojen, eksik ve çoğu zaman önyargılı polis tarafından yönlendirilen kaynakları kendi kanıtlanan gazete sütunlarına yönlendirmek zorundadır.

  • [FONT:0)Police istasyonu,gers ve eksiltme raporları) – çoğunlukla el yazılı ve yerel olarak muhafaza edilen bu kayıt olayları yetkililere rapor edebilir, ancak gerçek suçtan ziyade raporlama önceliklerini yansıtabilir.
  • [FONT:0]Court transcripts and claim rolls[Döncükler ve iddianameler[Döncüler, kararlar ve cümleler hakkında ayrıntılar sağlayın, ancak yalnızca resmi olarak yargılanan davaları yakalayamazlar.
  • [FONT][FONT][FONT][FONT][FONT][FONT=0]Newspaper Crime columns[[Döncükler)[[[FONT:0)[[[FONT][FONT][FONT][FONT][FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT][/FONT=TRNT=FONT=FONT=TRNT][/FONT=FONT=TRNT=TRNT][/FONT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT][/FONT=FONT=TRNT][/TRNT=FONT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT][/FONT=TRNT=TRNT=TRNT=TRNT][/TRNT=TRNT=TRNT=FONT=FONT=FONT=FONT=FONT][/FONT][/FONT][FONT][/FONT][FONT][FONT][/FONT][/FONT][/FONT][FONT][/FONT][/TRNT][FONT][/FONT][FONT=FO
  • [FONT:0]Parliamentary Papers and Statistics abstracts[Dönetici:0)[[Döneticiler) – 19. yüzyılda başlayan hükümetler, giderek standart kategoriler kullanarak ulusal suç masalarını derlediler, çapraz karşılaştırmalara izin verdi.
  • [FONT:0]Coroners' inquests and hapishane kayıtları[[Dönetici: 1))[[Döneticiler ve doğumlar, okuryazarlık, çoğu zaman dahil olmak üzere ölüm ve demografik bilgilerle ilgili bilgi.

Digitization, daha önce erişilebilir olan arşivleri yalnızca fiziksel ziyaretler aracılığıyla başlatıyor.Projeler gibi:0)Eski Bailey Online) ve [[Ücretsiz Ulusal Arşivler'in suç kayıtları[DÜye Olmayanlar İçindekiler”), herhangi bir yöntemden önce, en sofistike modeller aracılığıyla en sofistike modellerden gelen yanlış anlamalar yoluyla kötü veriler uygulamadan daha önce kritik hale geliyor.

Tarihsel Suç Records'daki Ortak Veri Sorunları

  • [FONT:0]Öyletim[[[Dönetici:0))[[Dönetici:0))))))) - Birçok suç, iki bağımsız kaynağı karşılaştırarak gerçek bir vakayı tahmin edemezdi (örneğin, polis kayıtları ve hastane kabulleri).
  • [FONT:0] Yasal tanımları[[Dönetici: 1) 1800 yılında “yargılı” olarak tanımlanan, “dövüşme” veya “sodomi” gibi suçlar, yeni suçlardan "motor hırsızlığı" gibi farklı olarak, araştırmacılar on yıllar boyunca kategorilerde ve bazen ulusal sınırlarda uyumlandırılmalıdır.
  • [FONT:0]Biased Execution[[Dönetici: 1) Polis ve mahkemeler tarihsel olarak bazı etnik gruplar, sosyo-ekonomik sınıflar veya siyasi muhalifler hedef almış olabilirler. Tarihsel suç oranları, bu nedenle gerçek suçlu davranıştan daha fazla uygulama gösterebilir. Örneğin, 19. yüzyılda Londra'daki kamu düzeni suçlarını ve fakirleri hedefletir.
  • [FONT:0]Gaps kapsama[[[Dönetici: 1) Savaşlar, idari yeniden örgütlemeler veya kayıt yıkım zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zamanlarını terk eder. Zaman serisi interpolasyon, birden fazla engel veya Bayesian bunu ele alabilir, ancak araştırmacılar her tekniğin arkasındaki varsayımları belgelemelidir.
  • [FONT:0)Measurement hatasını anahtar değişkenlerde - Çocukların çoğu yanlış, yanlış adresler ve isimleri yanlış yorumlanabilir. Probabilistic record linkage, nice hata oranları ile kaynaklar arasında rekorları birleştirebilir.

Tarihsel Suç Analizi için Anahtar İstatistik Yöntemleri

Descriptive Statistics: Geçmişleri Summaring

Descriptive istatistikler, herhangi bir sayısal tarihsel analizin temelini oluşturur. Hesaplama, medyans, standart sapmalar ve yıllık suçların yüzde 90'ı, bölge başına veya suç türünde hızlı bir genel bakış sağlar ve veri kalitesini belirlemenize yardımcı olur. Örneğin, Victorian Londra'daki bir araştırmacı hırsızlığın ayda 120'de kaydettiğini bulabilir - 1851 Büyük Sergipocke'de yapılan soruşturma sonucunda çok fazla bir şekilde durduruldu.

Proportions ayrıca bilgilendiricidir: rapor edilen suçların payı şiddet vs. mülkiyet? 19. yüzyılda İngiltere'de, mülk suçları egemendir (yaklaşık% 80'i tahmin edilebilir suçlardan bahsedilebilir), şiddetli suçlar küçük bir kısmıydı - ancak bu oran saldırı ile değiştirildi ve yasal tanımları değiştirmek. Descriptive istatistikler kısmi arşivlerden çekildiğinde örnekleme hatası dikkate alınabilir.

Modern yaklaşımlar, çekirdek yoğunluğu tahminlerini parametrik varsayımları olmadan düzgün bir zaman trendleri kullanarak ve etkileşimli görselleştirmelerle panolar yaratıyor (örneğin R'surFLT:0) veya Python'unİLFLT 1:0) kullanarak tarihçilerin desenleri dinamik olarak keşfetmelerine izin veriyor.

Zaman Serisi Analizi: Trendleri ve Mevsimlik Analizleri

Tarihsel suç verileri neredeyse her zaman zaman toplanmıştır, zaman serisi analizleri yapmak için zaman aralığı önemlidir. Ortalama hareket etmek gibi teknikler, 1825 ile 1850 arasında Paris'ten gelen aylık suç raporları, nüfus büyümesi ve sanayileşme ile bağlantılı olarak, her yaz mevsimsel bir bütünleme ile birlikte, her yaz iş arayan göçmenlere yardımcı olabilir. Örneğin, yıllık yüzde 1825 ile Paris'ten aylık bir kesintiye uğratabilir, ancak daha fazla otomatiğe bağlı olarak daha fazla otomatiğe bağlı olarak daha fazla değişkenlik gösterebilir.

Araştırmacılar ayrıca kayıt uygulamalarındaki değişiklikler için ayarlamalıdır.18 yılında yeni bir polis komisyoneri, küçük hırsızlığın katılaşması, görünen “suç dalgası” gerçek bir artış yerine politikanın bir sanat eseri olabilir. Intervention analizi (a form kesinti süresi seri), bu yöntemlerin Chow testleri veya Bayesian yapısal zaman serisi gibi açıklamalarını test edebilir (BSTS) Dış referanslar gibi dış referanslar olabilir.

Regresyon Analizi: Korrelates

Çoğu regresyon tarihçilerin suç oranları ve ekonomik, demografik veya sosyal değişkenler arasındaki ilişkileri inceleyebilmelerini sağlar, örneğin, 1920'lerde ABD şehirleri, işsizlik, alkol tüketimi (post-Prohibition) ve aşırı işsizlik oranı arasındaki ilişkileri incelemekte ve genç erkeklerin oranı en az rastlanan kareler, tarihsel verileri normal bir şekilde eşitlendirildiğinde yaygın olarak tercih edilir (örneğin, ancak suç verileri genellikle sayılabilir) ancak suç verileri genellikle sayılabilir (pozisyon).

Elastiklik katsayıları, işsizlikte %10 artışın hırsızlıkta %5 artışla ilişkili olduğunu, diğer faktörleri sürekli olarak etkilediğini gösterebilir; omized variables (like policing yoğunluk veya kamu istekliliği gibi) önyargılı yaklaşımlar kullanarak, geçerli bir araç (örneğin, yerel ekonomik koşulları etkileyen demiryolu inşaatında değişiklikler veya ek verimleri etkileyen hava şokları) var, sonsuzluktan bahsedilmeye yardımcı olmalıdır.

Geospatial Analiz: Mapping Crime Hotspots

Geospatial analiz, QGIS veya R'surFLT gibi tarihsel kriminolojiyi devrimleştirdi.Dönetici kayıtları, polis blotters veya gazete raporları, akademisyenler QGIS veya R'surFLT:2) veFLT:3'in uzaysal boyutlarına göre, Jacob Riis ve Charity Society tarafından yaratılan ölçeklerdeki uzaysal kalıpların araştırılmasını sağlayabilir. Örneğin, 19. yüzyıl New York City'nin bir çalışması, bu suç noktalarının su ve ondaklandığını bulabilir.

Moran'ın küresel uzaysal otokorelasyon için istatistik testleri - yüksek suç alanlarının ticari ve konut bölgeleri arasında farklı olabileceğini ortaya çıkarabilir (LISA) özel kümeler tanımlayabilir.Ulusal Tarihsel Bilgi Sistemi[Dönetici ve sosyal ekonomi koşulları arasındaki ilişki, daha önce uzay boyunca farklılık gösterir, ekonomik ve ekonomik verilerin ticari ve konut bölgeleri ile farklı bir şekilde entegrasyonunu ortaya çıkarabilir.

Gelişmiş Yöntemler: Makine Öğrenmesi ve Causal Inference

Geleneksel regresyon ötesinde, makine öğrenme teknikleri giderek tarihsel suç verilerine uygulanır. Rastgele ormanlar ve gradient güçlendirme modelleri güçlü parametrik varsayımlar olmadan doğrusal olmayan ilişkileri ve etkileşimleri yakalayabilir, eksik suç değerlerini tahmin etmek veya imkansız coğrafi koordinatları tahmin etmek için kullanışlıdır; ancak yorumlanabilirlik bir meydan okumadır; SHAP (SHapley Katkı ekileri) değerlerin hangi özellikleri takip ettiğini açıklamaya yardımcı olabilir.

Kalifasyon soruları için (örneğin, profesyonel bir polis kuvvetinin suçlarını azalttığı giriş yaptı mı?), fark-in-ve-vekilleri, reformları kabul eden ve politika değişikliğinden önce ve sonrasındaki yargısal eğilimler arasındaki değişiklikleri karşılaştırır.

Pratik Çalışma akışı: Analiz etmek için Archive to Analysis

Sistemli bir iş akışı, tüm araştırma sürecindeki hataları geri döndürür ve en aza indirir. Aşağıdaki adımlar, dokümantasyon ve şeffaflığa dikkatle:

  1. [FONT:0]Data collection and transcription[[Dönetici:0))[Dönetici: 0 ))))) - Fotoğraf veya tarama orijinal belgeleri yüksek çözünürlükte kullanın. el yazma kayıtları için manuel düzeltme ile (OCR); Tesseract veya Transkribus gibi araçlar (özellikle tarihi el yazısına göre) işlem hızlandırabilir, ancak basılı kaynaklardan gelen veriler için, çift veri girişi için geçici kontroller önerilir.
  2. [FONT=0)Data Temizleme ve harmonizasyon[[Dönetici:2) - Standartlama tarihleri tutarlı bir takvime (örneğin ISO 8601), tarihsel bakış açıları kullanarak coğrafi konumlar ve farklı eksiklik mekanizmalarının etkisini değerlendirmek için birleşik bir suç sınıflandırma sistemi oluşturmak.
  3. [FONT:0)Exploratory veri analizi (EDA))[Dönerli özet istatistikler, zaman arsaları ve korelasyon matrisleri.Örnekler ve potansiyel kayıt anomalileri (örneğin, gelişmiş olaylarla ilgili görselleştirmeler) zamanla yapısal molalar veya değişiklikler için kontrol etmek için kullanın.
  4. [FONT:0]Method seçimi ve öncesi [DÜDÜDÜSÜSÜSÜSÜSÜSÜŞÜNÜSÜSÜŞÜNÜSÜŞÜNÜSÜŞÜNÜSÜŞÜNÜSÜŞÜNÜSÜŞÜNÜ:0)Seçim ve Ön Kayıtlar[Üye Olmayanlar İçin Tıklayınız. Araştırma soruları (örneğin, trend algılama, Kaliferans, kümeleme), uygun modeller seçin. Açık Bilim Çerçeve gibi platformlarda analiz planı, tarihsel araştırma için bile.
  5. [FONT=0]Model uygun ve geçerlilik[[Dönetici: Fit modeller, normallik için oturma yerleri kontrol edin, homossamdasticity ve otokorrelasyon için.For Bayesian yaklaşımlar, denetim arka tahmin edilebilir dağıtımlar ve modelleme için WAIC veya çapraz-validasyon kullanın.
  6. [FONT:0] Tarihi bağlamdaki İLGİLİİ[[Döntgenlik: 1) İstatistiksel çıktı nitel kanıtlarla birlikte yorumlanmalıdır: mektuplar, anılar, gazete editörleri ve yasal değişiklikler. Bu korumalar, anakronist sonuçlara karşı koruma sağlar ve gerçek tarihsel süreçlerden istatistiksel desenleri ayırt eder.

Vaka Çalışması: 19. Londra'da Deneyim

Birçok yöntemin entegrasyonunu göstermek için, Londra'daki hırsızlıktan 1830'dan 1870'e kadar sorumlu bir şekilde araştırma yapın.The araştırmacı, Book of the Atari of the436.)Eski Bailey Online) ve İngiltere Parlamento Kağıtları, ortalama 20.000 hırsızlığı iddia eden iddianameleri dikkate alır.

Descriptive Finds

Descriptive istatistikler, hırsızlığın 18'lerde zirveye çıktığını gösteriyor, çünkü bazı hırsızlıklar ayda 120 ve 35 standart sapma anlamına geliyordu. Medya çalınmış değeri yaklaşık 2,2 (yaklaşık £ 200 $ satın alma gücü) ancak dağıtım doğru şekilde arttı, çünkü bazı hırsızlıklar değerli mücevherler veya nakit paraydı. Çoğu suçlu, Bethnaltıcılar% 60'lık bir bütün bu tür bir hırsızlık (tavatanış) tüm şehirdeki tüm hırsızlık oranlarının% 40'ı (% 20'si)

Zaman Serisi Analiz

Bir ARIMA (1,1,0) mevsimsel bir bileşenle model (daha fazla 12) 1856'dan sonra kaydedilmiş hırsızlıklarda yüzde 3 düşüş, Metropolitan Polisin dedektif şubesinin tanıtımıyla ilgili olarak ortaya çıktı. Bir segmente regresyon kullanarak bir müdahale analizi, 1856'dan sonra istatistiksel olarak önemli bir düşüş (p < 0.01) daha sonra, yeni dedektiflerin sayısının profesyonel suçluların sayısının kontrol edilmesinden sonra bile.

Regresyon Analizi

Olumsuz bir binomial regresyon, bir nüfus yoğunluğu işlevi olarak, gelir anlamına gelir (aslında vergi kayıtlarından en az% 40,5, %4,8, bir miktar daha en düşük maliyetle ilişkili olduğunu gösteriyor.

Geospatial Analiz

Haritalama hırsızlığı yerleri (köpekle kesişen sokak kesiştiğine) Doğu End'te (yaklaşık Beyaz Saray Yolu) açık bir şekilde ortaya çıkıyor ve River Thames'a, özellikle de iskeleleri ve wharfs'a yakın olan ilişki, coğrafi olarak ağırlıklandırılmış bir regresyon kullanarak coğrafi olarak daha iyi bir şekilde geri dönüş oranın (daha küçük) diğer bölgelerin de kötü bir şekilde yok olabileceğini gösteriyor.

Qualiteative Integration

İstatistiksel modeller, St. Giles ve Yedi Dials'in tepedeki kayıtların% 30'unun, aynı mahallelerden gelen tutuklamaların ve polis reformlarının yapıldığına dair yapılan incelemelerle uyumlu hale gelir.

Meydanlar ve Mitigations

Verilerin ötesinde, araştırmacılar, istatistiksel bulguları zayıflatabilecek birkaç metodolojik zorlukla boğuşmalıdır:

  • [FONT=0]Ecological fallacy[[[Dönetici:0)[Dönetici 1 ) – Aggregate suç oranları, çok seviyeli modeller içinde bireysel düzeyde verileri yansıtmıyor (örneğin, hierarchical lineer modeller bölgeler için rastgele etkilerle) köprü mikro ve makro seviyelere yardımcı oluyor.
  • [FONT=0) Anahtar değişkenleri için uyarı hatası[Dönetici: 0,3|Dönetici, yaş ve adresler, sabitleme için farklı hataların belirlenmesi için farklı kaynaklardan kayıtlarını birleştirir.
  • [FONT:0]Öyleçme önyargısı[[Dönetici 1] – Mahkemeye ulaşan suçlar kayıtlarda ortaya çıkar; birçok kişi seçme veya ifade puanının ağırlıklandırılmasında ayarlanamaz, ancak sadece raporlamanın korelasyonları gözlemlenebilirse de, 19. yüzyılda cinsel saldırının incelenmesi, kurbanın sosyal statüsüne ve cinsiyetine bağlı olarak rapor edilmesi gereken gerçek için dikkate alınmalıdır.
  • [FONT:0]Temporal istikrarsızlık) - Değişkenler arasındaki İlişkiler (örneğin, işsizlik ve hırsızlık) sosyal normlar veya ekonomik yapılar gelişmekte olandan on yıllar boyunca değişebilir.De.De.g., dinamik lineer modeller) zaman-varying parametrelerini ele alır, katsayıların nasıl geliştiğini tahmin eder.
  • [FONT=0]Kamu önyargı ve yeniden tanımlanabilirlik[[Dönetici] – Tarihsel çalışmalar, veri kümelerinin eşsizliği nedeniyle nadiren çoğaltılır. Araştırmacılar her zaman kişisel bilgileri içeren yeniden uygulama kodu ve anonim verileri yayınlamalıdır (tabiyasal Suç Veri Ağı[Dönetici:2).

Qualitative Context

İstatistiksel yöntemler sadece neden suçların Victoria Londra'da neden azaldığını veya 1856'dan sonra yaşanan düşüşin kısmen gelişmiş sokak aydınlatmalarından (aslında gaz lambasının toplanmasının belgelendiği veya ekonomi olarak mülk suçlarının kamu toleransını değiştirmelerine yardımcı olabilir) veya daha az cezalandırıcı kurallarda dikkate alınamaz.

Karma-methods yaklaşımlar giderek yaygın. Scholars, bu davaları araştırmak için istatistikler kullanabilir (örneğin, 1839) ve sonra nitel arşivlere (şehir meclisi dakikalarına, gazete editörlerine) yol açabilir. Araştırmacılar ayrıca şüpheli davranışlarda gerçek bir artış yerine yeni bir vagrancy veyadinance’i de takip edebilir. Bu iteratif tarih anlayışı ile anlatılar arasındaki ayrımcılığa yol açabilirler.

Future Yol ve Etik Bakışlar

İleriye bakıldığında, dijital tarih projeleri mevcut veri kümelerini genişletmeye devam edecektir. Doğal dil işleme (NLP) kullanarak mahkeme transkriptlerinin metin madenciliği, mağdur-son ilişkileri, silah türleri ve açıklamalardan operanın belirlenmesi. Gazete suç kapsamının temel modeli, kamuya açıklığıyla ilgili endişelerini zamanla değiştirebilir.

Etik düşünceler de tarihsel suç kayıtlarıyla çalışırken ortaya çıkar. bireyler uzun zamandır ölü olsa da, torunları hala suç işlemedeki aile katılımından dolayı suçlu olabilirler. Araştırmacılar sadece modern topluluklara bağlantı kurma potansiyel zararlarını dikkate almamalı ve değerlendirmelidir.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Tarihli suç verilerinin yayılması için istatistiksel yöntemler uygulayın, son toplumlar hakkında titiz kanıtlara giriş. Descriptive istatistikler, zaman serisi, regresyon ve geospatial analizler her bir farklı lens sunar ve eksik verilerin toplanmasıyla ilgili dikkatli bir şekilde yapılır, causal inferans teknikleri ve nitel bağlam, sosyal değişimin anlayışını şekillendirir.Rescript, zaman serisi, tanımlama, tanımlayıcı değişimleri ve geospatital değişimleri, ekolojik düşüş, ölçüm hataları - sonuçları ile ilgili dikkatli bir şekilde ele alın.

Geçmişin karmaşıklığını koruyor, ancak istatistik analizi, veri kaynaklarına karşı kritik bir duruş sürdürmemize ve tekrarlayıcı hesaplarını yorumlamamıza yardımcı oluyor. Dijital arşivler büyümeye ve hesaplama araçları önceden ortaya çıkıyor, tarihçiler ve istatistikçiler arasındaki ilişki hakkında daha büyük sorular sorma fırsatına sahipler. Tarihi kriminoloji alanı, toplum ve yönetişim, sadece geçmişteki bilgi kaynaklarına ve siyasete karşı kritik bir duruşa ve bugün de siyasetle ilgili tartışmalarla ilgili olarak, araştırmacıların ve adaletle ilgili olarak bu konuda derin bir şekilde tartışma yapmasına yardımcı oluyor.