[논문 리뷰] Discovery Of Complex Anomalous Patterns Of Sexual Violence In El Salvador

Maria De‐Arteaga, Artur Dubrawski|arXiv (Cornell University)|2017. 05. 04.

Crime Patterns and Interventions참고 문헌 13인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 2000년에서 2009년 사이에 엘살바도르 전역에서 보고된 강간 사건들 사이의 숨겨진 시공간 패턴을 밝혀내기 위해 T-Cube 데이터 구조와 통계적 이상 탐지 기법을 사용하는 데이터 마이닝 프레임워크를 제안한다. 이 연구는 동부 지역에서 12~14세 소녀들이 남자친구를 가해자로 보고한 사건이 이전에 기록되지 않은 채로 통계적으로 유의미하게 증가한 것을 발견했으며, 이는 2008년 초에 정점에 이르렀다. 이는 고립된 사건을 뛰어넘어 체계적 또는 문화적으로 내재된 패tern을 시사한다.

ABSTRACT

When sexual violence is a product of organized crime or social imaginary, the links between sexual violence episodes can be understood as a latent structure. With this assumption in place, we can use data science to uncover complex patterns. In this paper we focus on the use of data mining techniques to unveil complex anomalous spatio-temporal patterns of sexual violence. We illustrate their use by analyzing all reported rapes in El Salvador over a period of nine years. Through our analysis, we are able to provide evidence of phenomena that,to the best of our knowledge,have not been previously reported in literature. We devote special attention to a pattern we discover in the East, where underage victims report their boyfriends as perpetrators at anomalously high rates. Finally, we explain how such analyzes could be conducted in real-time, enabling early detection of emerging patterns to allow law enforcement agencies and policy makers to react accordingly.

연구 동기 및 목표

• 성폭력 데이터의 잠재적 구조적 패턴을 밝혀내어 현장 수사와 종합 통계 보고 사이의 격차를 메우기 위해.
• 조직범죄나 사회적 상상력의 영향을 반영할 수 있는, 보고된 강간 사건의 잠재적 이상 시공간 군집을 탐지하기 위해.
• 실시간으로 작동 가능한 시스템을 개발하여 비정상적 범죄 추세를 조기에 탐지하고 경찰 및 정책 입안자들에게 지원을 제공하기 위해.
• 실무자들이 이해할 수 있는 해석 가능한 시각적 분석 기반의 실행 가능한 데이터 기반 통찰을 제공하기 위해.
• 특히 미소년 및 남자친구를 가해자로 보고하는 강간 사건 패턴이 고립된 사건을 뛰어넘어 더 넓은 사회적 또는 범죄적 구조를 반영하는지 조사하기 위해.

제안 방법

• 시간, 장소, 연령, 가해자 유형 등 다양한 차원에서 효율적인 쿼리가 가능하도록 T-Cube 데이터 구조를 활용하기 위해.
• 지역 내 동일한 기간 동안의 과거 365일의 기대치를 기반으로 산정한 기대치와 비교하여, 28일 간격의 관측된 강간 건수에 통계적 유의성 검정을 적용하기 위해.
• 통계적 검정력을 향상시키고 지역적 이상을 탐지하기 위해 50km 이내의 인접한 하위 지역을 통합하기 위해.
• p-값을 기준으로 이상을 순위 매겨 기대치에서 가장 유의미하게 벗어난 변동을 우선순위로 정하기 위해.
• 실시간 탐지 시뮬레이션을 위해 과거 데이터만을 사용하여 현재 쿼리에 대해 프레임워크를 후행적으로 적용하기 위해.
• 비기술자 대상 이해도 향상을 위해 상호작용 가능한 타임라인과 히트맵을 활용해 결과를 시각화하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 엘살바도르 전역에서 통계적으로 유의미하고 반복적인 시공간 군집이 존재하는가? 이러한 패턴은 무작위 변동이 아닌 구조적 원인을 시사하는가?
• RQ2 14세 미만의 피해자와 남자친구를 가해자로 보고하는 성폭력 패턴은 국가 평균과 다를 수 있는 지역적 이상을 보이는가?
• RQ3 확장 가능한 실시간 데이터 마이닝 시스템이 광범위하게 퍼지기 전에 새로운 범죄 패턴을 탐지할 수 있는가?
• RQ4 지부 활동이나 문화적 규범과 같은 사회적 또는 범죄적 구조는 관찰된 성폭력 보고 패턴을 어떻게 형성하는가?
• RQ5 특정 시간대와 지리적 지역에서 피해자의 거주지 또는 남자친구 가해자 유형 등의 강간 유형 빈도가 역사적 평균에서 유의미하게 벗어나는가?

주요 결과

• 2008년 1월, 모라사산, 라 우니온, 산 미게루 지역에서 매우 유의미한 이상이 발견되었으며, 12~14세 소녀들이 남자친구를 가해자로 보고한 강간 사건이 총 23건으로, 기대치 6.93건보다 높았다 (p-값 = 1.22×10⁻⁵).
• 2008년 5월, 우수루탄과 산 미게루 지역에서 또 다른 큰 급증이 발생했으며, 보고된 사건은 21건이었고 기대치는 6.57건이었다 (p-값 = 3.46×10⁻⁵).
• 12~14세 소녀들이 남자친구를 가해자로 보고하는 패턴은 동부 지역에서 지속적으로 높게 유지되었으며, 이는 다른 지역에서는 유사한 추세를 관찰할 수 없었다.
• 2011년 초에 발생한 별도의 이상은 산살바도르 시내에서 피해자의 집에서 발생한 강간 사건 32건을 기록했으며, 기대치 0.08건보다 훨씬 높았다 (p-값은 명시되지 않았지만 최고 순위로 평가됨).
• 프레임워크는 총 48개의 쿼리가 이상으로 탐지되었으며 (p < 0.05), 다양한 시공간 구성에서 다수의 새로운 패턴을 탐지할 수 있는 능력을 입증하였다.
• 결과는 동부 지역에서 미소년 대상 남자친구 가해자 보고 수가 높아진 배경에 문화적 또는 구조적 요인이 작용했을 가능성이 있으며, 이는 지부 문화나 성별 규범과 관련이 있을 수 있음을 시사한다.