論文の概要: Crime Hotspot Analysis and Mapping Using Geospatial Technology in Dessie City, Ethiopia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00036v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 06:33:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 21:12:42.876507
• Title: Crime Hotspot Analysis and Mapping Using Geospatial Technology in Dessie City, Ethiopia
• Title（参考訳）: エチオピアデシー市における地理空間技術を用いた犯罪ホットスポット分析とマッピング
• Authors: H. A. Kebede, M. M. Assen, M. A. Sharew,
• Abstract要約: デシー市中心部のHote、Arada、Segnoの地区は「ホットスポット」という犯罪の少ない場所であることが判明した。 -3.231から0.116までの低負のZスコアは、市北部のメナフェシャとブーンブーワの「冷たい場所」に犯罪が集中していることを示している。 犯罪の大半は、北東から南西に流行する殺人を除いて、南北方向を示していた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Over the past few decades, crime and delinquency rates have increased drastically in many countries; nevertheless, it is important to note that crime trends can differ significantly by geographic region. This study's primary goal was to use geographic technology to map and analyze Dessie City's crime patterns. To investigate the geographic clustering of crime, the researchers used semivariogram modeling and spatial autocorrelation analysis with Moran'sI. The neighborhoods of Hote, Arada, and Segno in Dessie's central city were found to be crime-prone "hot spot" locations, as evidenced by statistically significant high Z-scores ranging from 0.037 to 4.608. On the other hand, low negative Z-scores ranging from -3.231 to -0.116 indicated "cold spot" concentrations of crime in the city's north-central sub-cities of Menafesha and Bounbouwha. With an index of 0.027492 and a Z-score of 3.297616 (p<0.01), the analysis overall showed a substantial positive spatial autocorrelation, suggesting a clustered pattern of crime in Dessie. The majority of crimes showed a north-south directionality, except for murder, which trended from northeast to southwest. The mean center of all crime types was found in the central Hote area. To address the complicated problem of rising crime rates in Dessie and other developing metropolitan areas, more focused and efficient enforcement techniques, and resource deployment can be informed through the knowledge acquired from the geospatial analysis.
• Abstract（参考訳）: 過去数十年間、多くの国で犯罪と非行率が大幅に増加してきたが、しかしながら、犯罪の傾向が地域によって大きく異なることに留意する必要がある。 この研究の第一の目的は、地理技術を使ってデシーシティの犯罪パターンを地図化し分析することであった。 犯罪の地理的クラスタリングを調べるため、研究者たちはセミヴァリグラムモデリングと空間的自己相関分析をモランのIと併用した。 デシー市中心部のHote、Arada、Segnoの地区は、統計学的に重要なZスコア0.037から4.608で証明されているように、犯罪が起こらない「ホットスポット」の場所であることが判明した。 一方、-3.231から0.116までの低負のZスコアは、市北部のメナフェシャとブーンブーワの「コールドスポット」の犯罪集中を示している。 指数は0.027492、Zスコアは3.297616(p<0.01)で、全体的には空間的自己相関がかなり高く、デシーの集団犯罪パターンが示唆された。 犯罪の大半は、北東から南西に流行する殺人を除いて、南北方向を示していた。 全犯罪種の平均的中心は,東北地方中部で発見された。 Dessieや他の発展途上国における犯罪率上昇の複雑な問題に対処するため、より集中的で効率的な実施手法と資源配置は、地理空間分析から得られた知識を通じて知ることができる。

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