• Home
  • Kemi
  • Astronomien
  • Energi
  • Naturen
  • Biologi
  • Fysik
  • Elektronik
  •  science >> Vetenskap >  >> Andra
    Prediktiv modellering kan hjälpa till att bekämpa brottslighet i grannskapet

    3D-modell av Spokane-kvarter med hög brottslighet avslöjar synligheten av fönster, dörrar och andra potentiella inträdespunkter för en inbrottstjuv. Kredit:WSU

    Ny teknik utvecklad av en forskare från Washington State University kan hjälpa poliser att förutsäga var inbrott sannolikt kommer att inträffa.

    Solmaz Amiri, en postdoktor vid Elson S. Floyd College of Medicine, skapat en 3D-modell av en av Spokanes högsta brottsområden som visar den exakta nivån av synlighet för fönster, dörrar och andra potentiella inträdespunkter för en inbrottstjuv från närliggande hus och vägen.

    Beväpnad med en doktorsexamen i design från WSU, med koncentrationer i geografiska informationssystem och miljökriminologi, Amiri tillbringade flera år med att bygga sin modell från högupplösta flygbilder och personliga fältobservationer. Modellen visar inte bara platsen för varje dörr och fönster i ett folkräkningsblock i ett Spokane-kvarter utan också platsen, typ och höjd av stängsel, parkeringsgarage, förrådsbodar och landskaps- och vegetationsdrag.

    Amiris mål var att ta fram ett objektivt verktyg för att kvantifiera naturlig övervakning, i vilken utsträckning byggnadsöppningar är synliga till och från sin omgivning.

    Tidigare forskning tyder på att naturlig övervakning spelar en stor roll i en inbrottstjuvs beslut att välja en viss dörr eller fönster att bryta sig in i, men det är notoriskt svårt att kvantifiera detta koncept.

    "I vilket område som helst, det kan finnas hundratals eller till och med tusentals siktlinjer som måste analyseras samtidigt som man tar hänsyn till de omgivande arkitektoniska och landskapsdrag som kan hindra en observatörs synvinkel, " Sa Amiri. "Vår modell är unik genom att vi kan placera en punkt var som helst vi vill och se i realistiska tre dimensioner hur synlig den platsen är från dess omgivning."

    Amiri använde sin modell för att analysera fem års data om platsen för inbrott i Spokane för att avgöra om det fanns en korrelation mellan synligheten av entréer och sannolikheten för att de skulle bli inträngda.

    3D-modell av Spokane-kvarter med hög brottslighet avslöjar synligheten av fönster, dörrar och andra potentiella inträdespunkter för en inbrottstjuv. Kredit:WSU

    Hennes analys avslöjade att oddsen för att en dörr eller ett fönster skulle bli föremål för en inbrottstjuv ökade när dess synlighet från närliggande hus sjönk. Ytterdörrar, bakdörrar och bakfönster var de mest sannolika ingångspunkterna eftersom de tenderade att erbjuda mer dolda från närliggande hus än dörrar och fönster på sidorna av byggnader.

    "Våra resultat tyder på att ökad naturlig övervakning kan vara en nyckelfaktor för att minska brottsligheten i bostadsinbrott, Amiri sa. "Ökad naturlig övervakning kan förstärkas av invånare i samhällen som engagerar sig i att titta på vad som händer i deras grannskap och genom att designa utåtvända byggnader som är orienterade mot gatan för att säkerställa att det finns ögon på gatan."

    Amiris arbete skulle kunna hjälpa brottsbekämpande myndigheter att ge husägare bättre information om platsen för infartsvägar med låg sikt som behöver ökad övervakning eller säkerhet.

    3D-modelleringstekniken hon utvecklade kunde också anpassas för att studera hur inbrott och andra brott som klotter, bilstölder eller till och med skjutningar påverkas av nivåerna av naturlig övervakning i andra områden.

    Hon publicerade en studie om sin forskning förra månaden i tidskriften Tillämpad geografi .

    Denna studie genomfördes under överinseende av Kerry Brooks, professor i planering och offentlig förvaltning, Bryan Vila, professor i straffrätt och kriminologi, och Kenn Daratha, bioinformatiker.


    © Vetenskap https://sv.scienceaq.com