論文の概要: US Fatal Police Shooting Analysis and Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15298v1
- Date: Wed, 24 Mar 2021 21:39:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 23:35:53.880288
- Title: US Fatal Police Shooting Analysis and Prediction
- Title（参考訳）: 米国警察の射殺分析と予測
- Authors: Yuan Wang and Yangxin Fan
- Abstract要約: アメリカでは、警察が法執行機関、特に特定の集団に過剰な力を行使していると考える人が増えている。
我々は、主流メディアの逸脱を報道する致命的な警察射撃ニュースを定量化する新しい方法を提案した。
我々はワシントン・ポストから、最も包括的な米国警察の銃乱射データセットを分析した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.569449459014104
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We believe that "all men are created equal". With the rise of the police
shootings reported by media, more people in the U.S. think that police use
excessive force during law enforcement, especially to a specific group of
people. We want to apply multidimensional statistical analysis to reveal more
facts than the monotone mainstream media. Our paper has three parts. First, we
proposed a new method to quantify fatal police shooting news reporting
deviation of mainstream media, which includes CNN, FOX, ABC, and NBC. Second,
we analyzed the most comprehensive US fatal police shooting dataset from
Washington Post. We used FP-growth to reveal the frequent patterns and DBSCAN
clustering to find fatal shooting hotspots. We brought multi-attributes (social
economics, demographics, political tendency, education, gun ownership rate,
police training hours, etc.) to reveal connections under the iceberg. We found
that the police shooting rate of a state depends on many variables. The top
four most relevant attributes were state joined year, state land area, gun
ownership rate, and violent crime rate. Third, we proposed four regression
models to predict police shooting rates at the state level. The best model
Kstar could predict the fatal police shooting rate with about 88.53%
correlation coefficient. We also proposed classification models, including
Gradient Boosting Machine, Multi-class Classifier, Logistic Regression, and
Naive Bayes Classifier, to predict the race of fatal police shooting victims.
Our classification models show no significant evidence to conclude that racial
discrimination happened during fatal police shootings recorded by the WP
dataset.
- Abstract（参考訳）: すべての人は平等に創造される」と信じている。
メディアが報じた警察の銃撃事件が増加し、米国の人々は警察が法執行機関、特に特定の集団に過剰な力を行使していると考えている。
モノトーン主流メディアよりも多くの事実を明らかにするために多次元統計分析を適用したい。
私たちの論文には3つの部分がある。
まず,CNN,FOX,ABC,NBCなど,主流メディアの逸脱を報道する致命的な警察射撃ニュースを定量化する手法を提案する。
第2に、ワシントンポストの米国警察の致命的な射撃データセットを分析しました。
致命的なホットスポットを見つけるために,FP成長を用いて頻繁なパターンとDBSCANクラスタリングを明らかにした。
複数の属性(社会経済学、人口統計学、政治傾向、教育、銃所有率、警察訓練時間など)を氷山下のつながりを明らかにした。
警察の射撃速度は多くの変数に依存していることがわかった。
最も関連性の高い4つの属性は、州結合年、州土地面積、銃所有率、暴力犯罪率である。
第三に、州レベルでの警察射撃率を予測するための4つの回帰モデルを提案した。
最良のモデルであるkstarは、88.53%の相関係数で警察の死亡率を予測することができた。
また,殺人被害者の死亡率を予測するために,勾配ブースティングマシン,マルチクラス分類器,ロジスティック回帰,ナイーブベイズ分類器などの分類モデルを提案した。
われわれの分類モデルは、WPデータセットによって記録された致命的な警察の銃撃で人種差別が生じたという結論に有意な証拠を示さない。
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