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首页> 外文会议>Conference on crime modeling and mapping using geospatial technologies >Street-Level Spatiotemporal Crime Analysis: Examples from Bronx County, NY (2006-2010)
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Street-Level Spatiotemporal Crime Analysis: Examples from Bronx County, NY (2006-2010)

机译：街道水平的时空犯罪分析：NY Bronx County的例子（2006-2010）

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The objective of this chapter is to illustrate how different geographic scales of violent crime analyses vary and can benefit from spatiotemporal analyses within a geographic information science framework. Geographic clusters of violent crime, typically referred to as 'hot spots', can be very difficult to interpret and address at small geographic scales. Incorporating various temporal resolutions to small-scale crime analysis, such as 'hot streets' of violent crime, provides law enforcement with a much more robust understanding of small-scale crime patterns. These small-scale street patterns can assist police departments in developing improved geospatial models for targeted police patrols and provide a more comprehensive understanding of the complex relationships between crime and place. In the first part of this chapter, I illustrate several popular ways that 'hot spots' are typically generated and demonstrate how hot spots vary using several violent crime types and temporal analysis. In the second part of the chapter, I establish the importance of exploring crime hot spots at small geographic scales (e.g., streets) and demonstrate several spatiotemporal methods for 'hot streets'.
机译：本章的目的是说明暴力犯罪分析的不同地理尺度如何变化，并且可以从地理信息科学框架内的时空分析中受益。暴力犯罪的地理集群通常被称为“热点”，可以很难解释和地理位置的小地理尺度。将各种时间分辨率纳入小规模犯罪分析，例如“热门街道”的暴力犯罪，为执法提供了对小规模犯罪模式的更强大的了解。这些小规模的街道模式可以帮助警察部门制定改进的针对性警察巡逻的地理空间模型，并更全面地了解犯罪和地方之间复杂的关系。在本章的第一部分，我说明了几种流行的方式，“热点”是生成的，并展示热点如何使用几种暴力犯罪类型和时间分析。在本章的第二部分，我建立了在小地理尺度（例如，街道）下探索犯罪热点的重要性，并展示了“热门街道”的几种时空方法。

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