[논문 리뷰] Is Gun Violence Contagious?

Charles Loeffler, Seth Flaxman|arXiv (Cornell University)|2016. 11. 21.

Crime Patterns and InterventionsSocial Sciences참고 문헌 38인용 수 17

한 줄 요약

음향 총격 탐지 데이터와 베이지안 시공간 점과정 모델링을 사용하여, 이 연구는 WasHington, D.C.에서 총격 폭력이 공간과 시간에 걸쳐 전염성처럼 퍼지는지 테스트한다. 연구 결과 전염성 확산은 극히 미미하며, 최대 126미터 이내와 10분 이내로 국한됨을 보여, 총격 폭력은 전염성 모델보다는 확률적 군집화로 더 잘 설명된다는 것을 시사하며, 전염성 기반 정책 모델의 타당성을 도전한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 도시 지역에서 총격 폭력이 전염성 확산을 보이는지, 즉 전염병과 유사한 방식으로 퍼지는지 여부를 규명하는 것.
• 기존의 시공간 상호작용 검정 방법의 한계를 해결하기 위해, 군집화와 확산을 구분하지 못하는 문제를 해결하는 것.
• 기존 범죄 데이터의 측정 오차 문제를 해결하기 위해 고해상도 음향 총격 탐지(AGLS) 데이터를 사용하는 것.
• 베이지안 점과정 방법을 사용하여 총격 폭력의 시공간적 의존성의 정도와 성격을 모델링하는 것.
• 폭력 차단 프로그램과 같은 전염성 기반 정책 개입의 실증적 타당성을 평가하기 위해, 그 기초가 되는 가정을 검증하는 것.

제안 방법

• 이전 총격 사건의 영향을 고려하여 총격 폭력의 강도를 추정하기 위해 베이지안 시공간 점과정 모델을 적용하였다.
• 완전한 시공간적 무작위성에서의 이탈 여부를 탐지하기 위해, 개선된 코너스 테스트를 포함한 공간/시간 상호작용 검정을 실시하였다.
• 한 총격 사건이 정의된 시공간 창 내에서 후속 총격 사건을 유발할 확률을 정량화하기 위해 하크스 과정 모델을 적용하였다.
• 워싱턴 D.C.의 음향 총격 탐지 시스템(AGLS)에서 실시간으로 확보한 총격 탐지 데이터를 사용하여 모델을 校정하였다. 이 데이터는 경찰 보고서에서 자주 누락되는 비치명적 총격 사건도 포착한다.
• 모델의 매개변수 θ에 기반해, 흥분 강도가 상위 13번째 백분위수 이내에 속하는 총격 사건을 '유도된' 것으로 분류하였다.
• 점과정을 고유의(배경) 및 전염성(유도된) 성분으로 분리하여, 군집화에서 진짜 확산을 분리해내는 데 목적이 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 도시 지역에서 총격 폭력은 공간과 시간에 걸쳐 전염성, 즉 전염병과 유사한 방식으로 퍼지는가, 아니면 단지 시공간적 군집화로 설명되는가?
• RQ2 기존의 시공간 상호작용 검정 방법은 총격 폭력에서 시공간적 군집화와 진짜 확산을 어느 정도로 구분할 수 있는가?
• RQ3 WasHington, D.C.의 총격 폭력 중 얼마나 많은 비율이 이전의 총격 사건에 기인하며, 그 효과는 어떤 시공간 척도에서 나타나는가?
• RQ4 고해상도 음향 총격 데이터를 사용할 경우, 기존의 경찰 보고 데이터에 비해 총격 폭력의 확산을 얼마나 더 잘 탐지할 수 있는가?
• RQ5 전염성 모델에 기반한 정책 개입에 대해, 극히 미미한 확산이 관찰되는 것이 어떤 함의를 지니는가?

주요 결과

• WasHington, D.C.에서의 총격 폭력은 최대 126미터의 공간 범위와 이전 총격 사건 이후 10분 이내의 시간 창 동안에만 극히 미미한 시공간적 확산을 보였다.
• 모델의 흥분 강도 매개변수 θ에 기반해, 총격 사건의 13%만 이전 사건에 의해 '유도된' 것으로 분류되었으며, 이는 대부분의 총격 폭력이 전염성은 아님을 시사한다.
• 관찰된 시공간적 군집화는 전염성 또는 전염 모델보다는 확률적이고 비확산적 과정에 의해 더 잘 설명된다.
• 결과는 대부분의 총격 폭력이 반복적인 보복이나 전염성보다는, 갈등이나 마약 거래 실패 등으로 인한 자발적인 사건임을 시사한다.
• 정책 개입이 전염 모델에 기반할 경우, 반응 창이 매우 좁기 때문에 더 긴 반응 창을 기반으로 한 정책은 효과가 없을 수 있다.
• 이 연구는 폭력 차단 프로그램에서 전염 모델을 사용하는 것의 타당성을 도전하며, 이는 도시 총격 폭력의 진짜 역학을 잘못 해석할 수 있음을 시사한다.