图6.25入室盗窃犯罪数量分时间分区域统计图为探明哪些社会经济指标对抗议事件的发生有影响，哪些指标的影响是正面的，哪些指标的影响是负面的，本研究使用了栅格数据相关性分析方法。图6.27栅格相关性分析矩阵由于相关矩阵的对称性，可以用三角矩阵的形式描述相关性。......
2023-06-15
空间分布分析：方法与应用
【摘要】：图6.21纽约市每日犯罪折线图图6.22纽约市每月犯罪箱线图用离散点的形式描述抗议事件不能充分体现其空间分布趋势，可采用核密度估计方法。为研究“弗洛伊德事件”发生后纽约市犯罪事件的空间分布变化，对犯罪事件进行核密度分析以及平均最近邻分析。
图6.21 纽约市每日犯罪折线图
图6.22 纽约市每月犯罪箱线图
用离散点的形式描述抗议事件不能充分体现其空间分布趋势，可采用核密度估计方法。核密度估计是一种基于非参数估计的空间数据描述方法，它将研究区域格网化，通过定义核函数，计算样本点落入每个格网的概率来计算目标数据的空间分布；表现形式方面，它将点状空间要素转化为面状要素，用不同颜色区分不同格网中数据的分布概率。用核密度估计方法处理抗议事件空间位置数据，得到如图6.24所示结果，图6.24中蓝色的面状要素为核密度估计的结果，红色的点状要素是以频次作为权重的抗议事件的严重程度。
图6.23 纽约市不同类型犯罪折线图
图6.24 美国本土抗议事件空间分布
从分布趋势可以看出，群体性抗议事件呈现出明显的空间聚集效应:它们更多地出现在美国本土东部；而在西部，它们则主要集中于西海岸地区。核密度估计目视判读的结果表明，美国的大都市区一般是抗议活动程度较高的区域，从中能够提取出7个有代表性的抗议事件聚集中心，如图6.24所示，它们分别是:以西雅图和俄勒冈为中心的区域①；以旧金山为中心的区域②；以洛杉矶为中心的区域③；以丹佛为中心的区域④；以明尼阿波利斯为中心的区域⑤；以芝加哥、密尔沃基、底特律为中心的区域⑥；以及以纽约都市圈为中心的区域⑦。
为研究“弗洛伊德事件”发生后纽约市犯罪事件的空间分布变化，对犯罪事件进行核密度分析以及平均最近邻分析。由于在各个犯罪类型中只有入室盗窃犯罪数据在“弗洛伊德事件”爆发后产生了极大的波动性，因此在此研究中只分析入室盗窃犯罪的空间变化。
利用自然间断点分类法对研究区入室盗窃犯罪事件进行分类标注，如图6.25所示，入室盗窃犯罪事件数量在各区分布十分不均，从集中在布鲁克林区(5月28日)演变至集中于曼哈顿区，在6月1日时曼哈顿区数量超过200次，而其他地区均在10次以下，在6月2日时集中分布于曼哈顿区和布朗克斯区(均为100次以上)。
采用平均最近邻分析(ANN)模型研究抗议期间犯罪事件的空间集中度和犯罪分布，ANN比率计算公式为:
如果ANN值小于1，则表示数据呈现聚集模式；如果ANN值大于1，则表示数据呈现分散模式。在利用平均最近邻分析时，会得到数据统计显著性的量度p值、z得分，用来判断是否拒绝零假设。对纽约市5月20日至6月10日的入室盗窃犯罪数据进行平均最近邻分析，得到每日犯罪数据的ANN比率以及p值，如图6.26所示，红色条带为ANN值，蓝色条带为p值。从图中分析可知在5月29日之前，空间分布状态为波动状态；从5月30日开始ANN值均小于1，且p值和z值得分值均为0，入室盗窃犯罪呈现明显的聚集状态；到6月5日恢复到离散模式，后又回到波动状态。
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2023-06-15
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