No. XXXVII (2015)
Articles

(GIS Techniques) – In Search of Crime Hotspots

Stanisław Mordwa
University of Lodz

Published 2015-01-01

Keywords

  • crime,
  • GIS Techniques

How to Cite

Mordwa, S. (2015). (GIS Techniques) – In Search of Crime Hotspots. Archives of Criminology, (XXXVII), 279–302. https://doi.org/10.7420/AK2015I

Abstract

Since the accomplishments of the social ecology school, it is common knowledge thatthere is a thesis about the existence of a strong relationship between crime and space. Since the 1990s, the police has been equipped with various GIS techniques which allowthe discovery of spatial patterns in the distribution of crime. The techniques turned outto be very helpful for effectively combating crime and misdemeanours, since the policewere in a position to identify small individual spaces in towns that were characterisedwith high crime indicators. These places are usually referred to as crime hotspots. Thefactors leading to a concentration of crime in specified places includes: the presencewithin them of attractive crime targets or locations easing the carrying out of criminalacts. From this point of view, one can differentiate three types of hotspot: they aregenerators of criminal opportunities, generators of crime, and places facilitating crime.The basic question of the research is: in what manner, or using what tools, can oneeffectively and objectively identify hotspots in city spaces?The modern city is very socio-spatially diverse. The most important accomplishments in the theoretical problems on the functioning of areas of concentratedsocio-pathological phenomena include the theory of social disorganisation, the conceptof social areas in cities (E. Shewky, W. Bell, S. Williams), and the model of post-moderncity structure (M. Dear). Also repeatedly described in criminological literature are thetheory of “broken windows” (G. Kelling and J. Wilson), the pattern of crime (P. and P.Brantingham), and the perspective of routine activities (M. Felson, L. Cohen). Based on the research findings of Polish researchers, one can formulate severalregularities associated with the occurrence of social pathologies in Polish cities. Firstly,the deprivation areas of cities primarily include town centres and housing blocks, olderblock estates, suburban areas (placed along little-active streets of peripheral placementand along exit roads), and old factory estates. In addition, persistent problem areasin Polish city centres have been in place since the interwar period. So-called povertyenclaves are characterised by amortised living spaces, unemployment, reliance ofinhabitants on social benefits, and are escalated by pathological behaviours: crime, alcoholism, broken/incomplete families, domestic violence. Unusually interesting is thecycle of degradation in downtown areas, presenting the shared arrangement of a variety of unfavourable phenomena leading to spatial and social degradation in the centralspaces of Polish cities. The problems found during the spatial analysis of crime in various cities in Polandare quite broad. Other than the presented disproportion and spatial diversity of socialpathology, the areas most at risk have also been identified. The analysis of criminalhotspots using GIS techniques and tools was undertaken by S. Mordwa and N. Sypion Dutkowska. The region studied in search of hotspots in Łódź was the metropolitan area (Fig.1).The area makes up the city centre, which includes within its reach historical buildingsthat represent the city’s identity. The metropolitan area covers 14 km2 (4.8% of the city), which in 2010 had over 140,000 inhabitants (19.7%) and 2,291 incidents recorded bypolice. The quoted numbers indicate that there were 5.58 times more police incidentsin relation to the size of the area, and 1.36 extra events in relation to the number ofinhabitants.In the article, a review of GIS techniques is made, thanks to which one candifferentiate hotspots. An analysis is made of the garnered results of these spaces,and the advantages and disadvantages are emphasised of the following techniques:cartograms (Fig.3), thematic maps (Fig.3b), point maps (Fig.2), local and global Moran’sI (Fig.4), Getis-Ord Gi* (Fig.5), hierarchical grouping based on the nearest neighbourtechnique (Fig.7), nuclear density estimators (Fig.6), and the K-means method (Fig.8). After reviewing these techniques, a question is raised: which technique is the mosteffective in the study of determining crime hotspots? The PAI indicator is used to solvethis problem, as described by S. Chainey et al. The PAI indicator is constructed in sucha way that the counter finds a proportion of crimes which are localised to the areaof every hotspot. The denominator meanwhile is the proportion of area taken up byhotspots generally. Generally the most effective technique used will be determined bythe highest value of the counter against the lowest possible value of the denominator (remembering that the definition of a hotspot is a small segment of an area in whichmany crimes are registered). It turned out that the most accurate hotspots were obtainedby employing the hierarchical grouping method with the nearest neighbour techniqueand the nuclear density estimators (tab.1). Of all the places of concentrated crime identified in the metropolitan area (determined by the hierarchical nearest neighbour method), the hotspot with the mostincidents identified by police was in a central area called Plac Wolnosci (Liberty Square) (Fig.9). This area is dominated by buildings in the downtown style from the turn of the20th century. Three-storey rented townhouses dominate, which were very high qualitydwellings when they were built. But now they are characterised by a high degree oftechnical wear. The area is intensely built up, and the municipal council is the mainlandlord here. At the same time, it is evident there is a shortage of dwellings with centralheating, with most apartments having a low number of rooms but high population ofinhabitants. It is a substandard area with very low social status. The buildings here(mainly communal townhouses of low standard, known as so-called poor houses) form the worst living conditions in Łódź, while inhabitants mainly belong to the lowestsocial categories (poorly educated, unemployed, low paid). In accordance with otherstudies, the area is characterised by the weakness of the community, which indicatesa reduction or even complete loss of economic strength and social value in the residentsto participate in social life and the city’s economy. The community here is characterized by high rates of unemployment, clearly outlined poverty, and low education.The hotspot of Plac Wolnosci is approximately 14 hectares in size. In 2010,police in this area registered more than 100 incidents. Most often they were cases of pickpocketing (around 25% of all acts) which likely results from the significant volumeof traffic, the many transportation routes which pass through (tram and bus), as wellas the presence of many stops. Victims of theft and robbery (around 20% of the area’spolice incidents) were often regulars of Piotrkowski Street and the nearby Manufakturaarea, who had inadvertently entered the area (to make use of public transportation) from the well-monitored ones. Also common in the hotspot are property damage, burglary of commercial buildings, and car accessory theft. To summarise, the analysis in the article consists of: 1) the presented GIS techniqueswhich turned out to be useful and effective in various social studies of crime. Theirapplication enables the possibility of objectively identifying hotspots. The most effectivetechnique turned out to be hierarchical grouping based on the nearest neighbourtechnique; 2) in accordance with expectations, the most affected by crime turned outto be the very centre of Łódź. Based on the above study, one can conclude that analysis of areas has significancein social studies, since each location is characterised by differing urban environmentqualities, such as its socio-economic status, area history and collective memory,local identity, perception and symbols of the spaces, informal social controls, livingstandards, regulations linked with management, and more. Simply learning the spatialdistribution of hotspots cannot constitute the research aim. Utilising other methodsconcentrated on people and communities requires further investigation of the causesof the appearance of social problems and their relationship with spaces. Further studies could be concentrated on the main problem areas.

References

  1. Andersen M., Estimating the probability of local crime clusters. The impact of immediate spatial neighbors, „Journal of Criminal Justice” 2011, nr 39(5), s. 394-404.
  2. Bartnicki S., Percepcja zagrożenia przestępczością – wstępna prezentacja wyników badań przeprowadzonych w 12 warszawskich osiedlach mieszkaniowych, Conference Papers IGiPZ PAN, 1991, t. 14.
  3. Bartnicki S., Spatial Images of Crime in Warsaw, „Miscellanea Geographica” 1988.
  4. Bartnicki S., The Geography of Crime. A Case Study of Warsaw, „Miscellanea Geographica” 1986.
  5. Boba R., Crime Analysis and Crime Mapping, SAGE, Thousand Oaks 2005.
  6. Bogacka E., Przestępczość w Poznaniu na tle innych miast wojewódzkich Polski w latach 2000-2006 [w:] J.W. Kwiatkowski (red.), Obrazy współczesnej metropolii a metropolie przyszłości – między przełomem a kontynuacją, Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa 2012.
  7. Bumpus S., Analysing and Visualising Areal Crime Data. A Case Study of Residential Burglary in San Francisco, USA, Master of Science Thesis in Geospatial Technologies, Universidade Nova de Lisboa, 2012, http://hdl.handle.net/10362/8316 [dostęp: 01.07.2015].
  8. Chainey S., Ratcliffe J., GIS and Crime Mapping, John Wiley and Sons, Hoboken 2005.
  9. Chainey S., Reid S., Stuart N., When Is a Hotspot a Hotspot? A Procedure for Creating Statistically Robust Hotspot Map [w:] D. Kidner, G. Higgs, S. White (red.), Innovations in GIS 9. Socio-economic Applications of Geographic Information Science, Taylor & Francis, London 2002.
  10. Chainey S., Thompson L., Uhlig S., The utility of hotspot mapping for predicting spatial patterns, „Security Journal” 2008, nr 21(1–2).
  11. Clarke R., Eck J., Crime Analysis for Problem Solvers in 60 Small Steps, U.S. Dept. of Justice, Office of Community Oriented Policing Services 2005.
  12. Czarnecki B., Przestrzenne aspekty przestępczości. Metoda identyfikacji czynników zagrożeń w przestrzeni miejskiej, Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej, Białystok 2011.
  13. Czekaj K., Mapy problemów społecznych jako narzędzie badawcze ekologii humanistycznej. Aspekty teoretyczne i empiryczne [w:] J. Wódz (red.), Zagrożenia ekologiczne, warunki życia, wizje przyszłości, Wydawnictwo Śląsk, Katowice 1991.
  14. Dzieciuchowicz J., Środowisko mieszkaniowe wielkiego miasta. Przykład Łodzi, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2011.
  15. Eck J., Chainey S., Cameron J., Leitner M., Wilson R., Mapping Crime. Understanding Hot Spots, National Institute of Justice, Washington DC 2005.
  16. Głaz M., Ilnicki D., Przestępstwa i wykroczenia w przestrzeni Wrocławia [w:] J. Słodczyk (red.), Przemiany struktury przestrzennej miast w sferze funkcjonalnej i społecznej, Wydawnictwo Uniwersytetu Opolskiego, Opole 2004.
  17. Goldschneider M., Przestępczość na warszawskiej Pradze z perspektywy współczesnych teorii ekologicznych w kryminologii, „Archiwum Kryminologii” 2012, t. XXXIV, s. 207-251, https://doi.org/10.7420/AK2012F.
  18. Grotowska-Leder J., Przestrzeń miejska a zjawiska upośledzenia społecznego (na przykładzie Łodzi) [w:] H. Rogacki (red.), Koncepcje teoretyczne i metody badań geografii społeczno-ekonomicznej i gospodarki przestrzennej, Bogucki Wydawnictwo Naukowe, Poznań 2001.
  19. Grotowska-Leder J., Zachowania aspołeczne w enklawach biedy [w:] W. Warzywoda-Kruszyńska (red.), Żyć i pracować w enklawach biedy, Angraf, Łódź 1998.
  20. Guzik R., Przestępczość w przestrzeni miejskiej Krakowa w wyobrażeniach jego mieszkańców [w:] I. Jażdżewska (red.), Miasto postsocjalistyczne – organizacja przestrzeni miejskiej i jej przemiany, Łódzkie Towarzystwo Naukowe, Łódź 2000.
  21. Hart T., Zandbergen P., Effects of Data Quality on Predictive Hotspot Mapping, National Justice Research Service, Washington DC 2012.
  22. Hart T., Zandbergen P., Kernel density estimation and hotspot mapping. examining the influence of interpolation method, grid cell size, and bandwidth on crime forecasting, „Policing. An International Journal of Police Strategies and Management” 2014, nr 37(2).
  23. Kaczmarek S., Struktura przestrzenna warunków zamieszkania w Łodzi, Łódzkie Towarzystwo Naukowe, Łódź 1996.
  24. Kądziołka K., Identyfikacja skupień obszarów wysokiej przestępczości z wykorzystaniem statystyki przestrzennej, „Rola Informatyki w Naukach Ekonomicznych i Społecznych. Innowacje i Implikacje Interdyscyplinarne” 2014, nr 2.
  25. Kerry R., Goovaerts P., Haining R., Ceccato V., Applying geostatistical analysis to crime data. Carrelated thefts in the Baltic States, „Geographical Analysis” 2010, nr 42(1), s. 53–77, http://doi.wiley.com/10.1111/j.1538-4632.2010.00782.x [dostęp: 01.07.2015].
  26. Klinkenberg B., Geospatial technologies and the geographies of hope and fear, „Annals of the Association of American Geographers” 2014, nr 97.
  27. Kossowska A., Przestępczość na terenie Warszawy. Analiza ekologiczna, „Archiwum Kryminologii” 1976, t. VII, s. 141-263, https://doi.org/10.7420/AK1976B.
  28. Kossowska A., Przestępczość na terenie wielkiego miasta [w:] J. Jasiński (red.), Zagadnienia nieprzystosowania społecznego i przestępczości w Polsce, Ossolineum, Wrocław-Warszawa 1978.
  29. Kossowska A., Wykluczenie społeczne a przestępczość – wybrane aspekty [w:] A Rzepliński, I. Rzeplińska, M. Niełaczna, P. Wiktorska (red.), Pozbawienie wolności – funkcje i koszty. Księga jubileuszowa Profesora Teodora Szymanowskiego, Wolters Kluwer Polska, Warszawa 2013.
  30. Kotus J., Społeczne dylematy w przestrzeni miejskiej, Bogacki Wydawnictwo Naukowe, Poznań 2005.
  31. Kounadi O., Leitner M., Spatial Information Divergence. Using Global and Local Indices to Compare Geographical Masks Applied to Crime Data, „Transactions in GIS” 2014, doi: 10.1111/tgis.12125.
  32. Leitner M. (red.), Crime Modeling and Mapping Using Geospatial Technologies, Springer, Dordrecht-New York 2013.
  33. Liszewski S. (red.), Łódź. Monografia miasta, Łódzkie Towarzystwo Naukowe, Łódź 2009.
  34. Malleson N., Andersen M., The Impact of Using Social Media Data in Crime Rate Calculations: Shifting Hot Spots and Changing Spatial Patterns, „Cartography and Geographic Information Science” 2015, nr 42(2).
  35. Marcińczak S., Przemiany struktury społeczno-przestrzennej Łodzi w latach 1988-2005, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2009.
  36. Michałowska E., Patologia społeczna w życiu Łodzi – stare obszary, nowa jakość?, „Przegląd Socjologiczny” 1997, t. XLVI.
  37. Mordwa S., Dysproporcje przestrzenne wybranych zjawisk patologii społecznych w Łodzi [w:] A. Suliborski, M. Wójcik (red.), Dysproporcje społeczne i gospodarcze w przestrzeni Łodzi. Czynniki, mechanizmy, skutki, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2014, http://dspace.uni.lodz.pl:8080/xmlui/handle/11089/9380 [dostęp: 01.07.2015].
  38. Mordwa S., Poczucie bezpieczeństwa w centrach handlowych. Przykład badań opinii klientów Galerii Łódzkiej i Manufaktury w Łodzi, „Acta Universitatis Lodziensis, Folia Geographica Socio-Oeconomica” 2012, nr 12.
  39. Mordwa S., Przestępczość i poczucie bezpieczeństwa w przestrzeni miasta. Przykład Łodzi, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2013, http://dspace.uni.lodz.pl:8080/xmlui/handle/11089/6715 [dostęp: 01.07.2015].
  40. Mordwa S., Zastosowanie autokorelacji przestrzennej w badaniach przestępczości, „Archiwum Kryminologii” 2013, t. XXXV, s. 61-77, https://doi.org/10.7420/AK2013B.
  41. Mordwa S., Zastosowanie GIS w badaniach przestępczości, „Acta Universitatis Lodziensis. Folia Geographica Socio-Oeconomica” 2013, nr 14.
  42. Mydel R., Kozimor K., Demograficzne, czasowe i przestrzenne aspekty przestępczości w Krakowie, „Folia Geographica, Series Geographica–Oeconomica” 1989, t. XXII.
  43. Prawelska-Skrzypek G., Porębski W., Obszary deprywacji w Krakowie oraz zmiany w ich rozmieszczeniu w latach 1992–2001, „Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy” 2003, nr 2.
  44. Ratcliffe J., The hotspot matrix. A Framework for the spatio‐temporal targeting of crime reduction, „Police Practice and Research” 2004, nr 5(1).
  45. Sherman L., Gartin P., Buerger M., Hot spots of predatory crime. Routine Activities and the criminology of place, „Criminology” 1989, nr 27(1).
  46. Sherman L., Hot spots of crime and criminal careers of places, „Crime Prevention Studies” 1995, nr 1.
  47. Smith S.C., Bruce C.W., CrimeStat III. User Workbook, National Institute of Justice, Washington DC 2008, https://www.icpsr.umich.edu/CrimeStat/workbook/CrimeStat_Workbook.pdf [dostęp: 01.07.2015].
  48. Suchecki B. (red.), Ekonometria przestrzenna. Metody i modele analizy danych przestrzennych, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2010.
  49. Sypion-Dutkowska N., Bezpieczeństwo publiczne uwarunkowaniem rozwoju lokalnego. Skupiska rozbojów i bójek w Szczecinie [w:] M. Tarkowski, J. Mazurek (red.), Wybrane problemy rozwoju lokalnego w Polsce północnej, Wydawnictwo "Bernardinum", Gdańsk 2010.
  50. Sypion-Dutkowska N., Uwarunkowania przestrzenne przestępczości w wielkim mieście w ujęciu GIS (na przykładzie Szczecina), „Studia KPZK PAN” 2014, t. CLIX.
  51. Uchwała nr LV/1146/13 Rady Miejskiej w Łodzi z dnia 16 stycznia 2013 r. w sprawie Strategii przestrzennego rozwoju Łodzi 2020+.
  52. Wallis A., Socjologia i kształtowanie przestrzeni, PIW, Warszawa, 1971.
  53. Węcławowicz G., Przestrzeń ubóstwa – nowy czy stary wymiar zróżnicowania społeczno-przestrzennego w miastach Polski, „Przegląd Geograficzny” 2001, nr 73(4).
  54. Weisburd D., Amram S., The law of crime concentrations at places. The case of Tel Aviv, „Police Practice and Research” 2014, nr 15(2), s. 1-14.
  55. Weisburd D., Eck J.E., What Can the Police Do to Reduce Crime, Disorder, and Fear?, „The Annals of the American Academy of Political and Social Science” 2004, nr 593.
  56. Weisburd D., Wyckoff L.A., Ready J., Eck J.E., Hinkle J.C., Gajewski F., Does crime just move around the corner? A controlled study of spatial displacement and diffusion of crime control benefits, „Criminology” 2006, nr 44.
  57. Weltrowska J., Kisiała W., Obszary koncentracji ubóstwa w strukturze przestrzennej miasta, „Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu” 2014, nr 331.
  58. Wójcik M., Centrum handlowo-rozrywkowe jako „miejsce” w przestrzeni społecznej Łodzi. Przykład „Manufaktury”, „Space-Society-Economy” 2009, nr 9.
  59. Zborowski A., Społeczny aspekt rewitalizacji [w:] Z. Ziobrowski, W. Jarczewski (red.), Rewitalizacja miast polskich – diagnoza, Instytut Rozwoju Miast, Kraków 2010.