[論文レビュー] Is Gun Violence Contagious?

Charles Loeffler, Seth Flaxman|arXiv (Cornell University)|Nov 21, 2016

Crime Patterns and InterventionsSocial Sciences参考文献 38被引用数 17

ひとこと要約

音響銃撃検知データとベイジアン時空間ポイント過程モデルを用いて、本研究ではWasHington, D.C.における銃撃暴力が空間的・時間的に伝染するように広がるかどうかを検証した。結果として、伝染の影響は限定的であり、最大126メートルの空間的範囲と10分間の時間的ウィンドウに限られていた。これは、銃撃暴力が疫病のような伝染よりも確率的クラスタリングによって説明されやすいことを示唆し、伝染に基づく政策モデルの妥当性に疑問を呈する。

ABSTRACT

Existing theories of gun violence predict stable spatial concentrations and contagious diffusion of gun violence into surrounding areas. Recent empirical studies have reported confirmatory evidence of such spatiotemporal diffusion of gun violence. However, existing tests cannot readily distinguish spatiotemporal clustering from spatiotemporal diffusion. This leaves as an open question whether gun violence actually is contagious or merely clusters in space and time. Compounding this problem, gun violence is subject to considerable measurement error with many nonfatal shootings going unreported to police. Using point process data from an acoustical gunshot locator system and a combination of Bayesian spatiotemporal point process modeling and space/time interaction tests, this paper demonstrates that contemporary urban gun violence does diffuse, but only slightly, suggesting that a disease model for infectious spread of gun violence is a poor fit for the geographically stable and temporally stochastic process observed.

研究の動機と目的

• 都市部における銃撃暴力が、疫病に似た真正の伝染的拡散を示すかどうかを特定すること。
• 従来の空間時間相互作用検定が、クラスタリングと拡散を区別できないという限界を克服すること。
• 警察報告でしばしば見逃される非致死的銃撃を捉える高分解能音響銃撃検知（AGLS）データを用いて、従来の犯罪データにおける測定誤差を是正すること。
• ベイジアンポイント過程手法を用いて、銃撃暴力における空間的・時間的依存の程度と性質をモデル化すること。
• 暴力抑制プログラムなどの伝染に基づく政策介入の実証的妥当性を、その背後にある仮定を検証することで評価すること。

提案手法

• 過去の銃撃を関数として銃撃暴力の強度を推定するために、ベイジアン時空間ポイント過程モデルを採用した。
• 完全な空間的・時間的ランダムネスからの逸脱を検出するために、空間/時間相互作用検定（特に強化版のノックス検定）を用いた。
• 1つの銃撃が定められた空間的・時間的ウィンドウ内でその後続の銃撃を引き起こす確率を定量化するために、ハーケス過程モデルを適用した。
• ワシントンD.C.の音響銃撃検知システム（AGLS）から得られるリアルタイムの銃撃検知データを用いて、モデルをキャリブレーションした。このデータは、警察報告でしばしば欠落する非致死的銃撃を捉えている。
• モデルのパラメータθに基づき、発火強度の上位13パーセンタイル内に位置する銃撃を「誘発された」と分類した。
• ポイント過程をエンドミック（背景）成分とエピデミック（誘発された）成分に分離することで、クラスタリングからの真の拡散を分離した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 都市部における銃撃暴力は、疫病に似た伝染的・拡散的拡散を示すのか、それとも空間的・時間的クラスタリングによって説明されるのか？
• RQ2 従来の空間時間相互作用検定は、銃撃暴力における空間的・時間的クラスタリングと真の拡散をどの程度区別できるのか？
• RQ3 ワシントンD.C.における銃撃暴力のどの程度が、以前の銃撃に起因し、その影響はどの空間的・時間的スケールに及ぶのか？
• RQ4 高分解能音響銃撃データを用いることで、従来の警察報告データに比べて銃撃暴力の拡散検出がどの程度向上するのか？
• RQ5 介入のための時間的ウィンドウが極めて狭いという事実を踏まえると、暴力の伝染モデルに基づく政策介入にどのような意味があるのか？

主な発見

• ワシントンD.C.における銃撃暴力は、空間的範囲が最大126メートル、時間的ウィンドウが10分間と、非常に限定的な空間的・時間的拡散を示している。
• モデルの誘発強度パラメータθに基づき、13％の銃撃が以前の銃撃によって「誘発された」と分類された。これは、大多数の銃撃暴力が伝染的ではないことを示唆している。
• 観察された空間的・時間的クラスタリングは、疫病的・伝染的モデルよりも、確率的で拡散のないプロセスによってよりよく説明される。
• 結果から、多くの銃撃暴力は、口論や麻薬取引の失敗といった自発的要因に起因しており、報復的・伝染的要因ではないと考えられる。
• 介入のための時間的ウィンドウが長いと仮定する政策介入は、介入の有効期限が極めて短いため、効果が薄い可能性がある。
• 本研究は、暴力抑制プログラムにおける伝染モデルの使用を疑問視しており、都市部における銃撃暴力の真のダイナミクスを誤って表現する可能性があると示唆している。