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Comparing Accuracy of Geographic Profiling by Differences in Distance Measures (in Japanese)

Authors:

Abstract and Figures

The accuracy of geographic profiling for predicting a serial offender's home/base location was compared by using three different distance measures—the Euclidean distance, the Manhattan distance, and the Shortest route distance—using the data of 1,856 crimes committed by 124 residential burglars in Northern Tohoku area of Japan from 2004 to 2015. Logarithmic and the negative exponential coefficients were estimated as the distance decay function for each distance measure by using leave-one-out cross-validation. Also, search areas were calculated to compare the accuracy of geographic profiling. Results of the Friedman's test indicated significant differences in search areas of the three distance measures for the wide area group which consisted of offenders having a long distance between crime locations. The search area when utilizing the Shortest route distance was the smallest for the logarithmic function, whereas the search areas using the Euclidean distance and the Shortest route distance were smaller than the Manhattan distance for the negative exponential function. Results of the narrow area group did not indicate significant differences in search areas for the three distance measures. Therefore, it was concluded that geographic profiling might be improved by using the Shortest route distance when calculating the probability distribution for offenders committing crimes in a wide area that includes many edges, such as rivers, railroads, and mountains, as well as paths such as bridges and railroad crossings.
Content may be subject to copyright.
法科学技術
早期公開
―技術報告―
地理的プロファイリングにおける距離の測定方法の違いによる拠点推定精度の比較
花山愛子
1
,萩野谷俊平
2
,倉石宏樹
3
1
青森県警察本部刑事部科学捜査研究所
030
0801
青森県青森市新町
2
3
1
2
NYU Shanghai, Faculty of Arts and Sciences
200122 1555 Century Avenue Pudong New Area, Shanghai, China
3
滋賀県警察本部刑事部科学捜査研究所
520
0106
滋賀県大津市唐崎
1
34
3
Comparing Accuracy of Geographic Proˆling by DiŠerences
in Distance Measures
Aiko Hanayama
1
, Shumpei Haginoya
2
, and Hiroki Kuraishi
3
1
Scientiˆc Investigation Laboratory, Aomori Prefectural Police H.Q.
2
3
1 Shinmachi, Aomori-shi, Aomori 030
0801, Japan
2
NYU Shanghai, Faculty of Arts and Sciences
1555 Century Avenue Pudong New Area, Shanghai 200122, China
3
Forensic Science Laboratory, Shiga Prefectural Police H.Q.
1
34
3 Karasaki, Otsu-shi, Shiga 520
0106, Japan
(
Received 7 September 2018; accepted 28 February 2019;
Published online 13 April 2019 in J
STAGE DOI: 10.3408
/
jafst.755
)
The accuracy of geographic proˆling for predicting a serial oŠender's home
/
base location was compared by using three diŠerent distance measures
the Euclide-
an distance, the Manhattan distance, and the Shortest route distance
using the
data of 1,856 crimes committed by 124 residential burglars in Northern Tohoku area
of Japan from 2004 to 2015. Logarithmic and the negative exponential coe‹cients
were estimated as the distance decay function for each distance measure by using
leave-one-out cross-validation. Also, search areas were calculated to compare the
accuracy of geographic proˆling. Results of the Friedman's test indicated signiˆcant
diŠerences in search areas of the three distance measures for the wide area group
which consisted of oŠenders having a long distance between crime locations. The
search area when utilizing the Shortest route distance was the smallest for the
logarithmic function, whereas the search areas using the Euclidean distance and the
Shortest route distance were smaller than the Manhattan distance for the negative
exponential function. Results of the narrow area group did not indicate signiˆcant
diŠerences in search areas for the three distance measures. Therefore, it was con-
cluded that geographic proˆling might be improved by using the Shortest route dis-
花山愛子ほか
tance when calculating the probability distribution for oŠenders committing crimes
in a wide area that includes many edges, such as rivers, railroads, and mountains, as
well as paths such as bridges and railroad crossings.
Key words
:Geographic proˆling, Manhattan distance, Residential burglary,
Route distance, Search area
緒言
地理的プロファイリングでは,連続犯行の犯行地
点に関する空間情報から,犯人の居住地や勤務先な
どの活動拠点,犯行現場への移動手段や経路,次の
犯行地域の推定を行う
1
)
.なかでも拠点推定は,加
害者と被害者に接点のない都市型犯罪において,人
的および物的資源を有効活用するための有用な捜査
支援手法のひとつである
2
)
日本においては,サークル仮説
3
)
,疑惑領域モデ
4
)
,凸包ポリゴン
5
)
といった,幾何学的な領域を
活動拠点が存在する可能性の高い領域とする,幾何
学領域モデル
6
)
が実務において活用されている.一
方,海外では,空間分布法と確率距離法という,大
きく分けて
2
つの手法が用いられている
7
)
.空間分
布法は,犯行地点の空間分布から,犯人の活動拠点
が存在する可能性が高い地点を点で推定する方法で
ある.推定される点には,サークル仮説の中心,犯
行地点の空間平均
8
)
,最小距離中心
7
)
などが用いら
れる.確率距離法は,犯行エリアとその周辺の地域
をメッシュ状に区切り,犯人の活動拠点から離れる
ほど犯行頻度が減衰する傾向(距離減衰)を用いて,
各セルに犯人の活動拠点が存在する確率を付与する
方法である.具体的には,解決済み事件の被疑者ら
の活動拠点から犯行地点までの距離を計測して,作
成したヒストグラムから距離減衰を表現する関数を
推定し,その関数に未解決事件の犯行地点からの距
離を代入することで,各セルの確率を算出するとい
う方法が用いられる.犯行地点が複数ある連続事件
の場合には,各犯行地点について算出した確率を,
セルごとに加算する.萩野谷ら
9
)
によれば,空間分
布法よりも確率距離法の方が,拠点推定の精度が高
いことが示されている.距離減衰を表す関数として
研究で最も多く用いられているのは,負の指数関数
であるが
10
13
)
,萩野谷ら
9
)
のモデル比較では,負の
指数関数に並んで対数による確率距離法の推定精度
が高かった.
確率距離法では,各犯行地点から各セルまでの距
離が確率値を変動させる変数となるため,距離の測
定方法の違いによって結果が異なる可能性がある.
日常生活で多く用いられる距離には,主にユークリ
ッド距離(
Euclidean distance
)とルート距離
Route distance
)がある.ユークリッド距離は,点
と点を直線で繋いだ場合の直線の長さで表される距
離で,直線距離とも言われる.ルート距離は,地図
上のある地点とある地点の間を繋ぐルート(道路)
を辿る距離で,道のり距離とも言われる.特に,地
点間を最も短い距離で移動できるルートを辿った場
合の距離を,最短ルート距離(
Shortest route dis-
tance
)という.最短ルート距離は,歩行者専用道
路や一方通行などの道路の構造が移動に影響するた
め,使用する交通手段や進む方向によって,距離が
異なる場合があるという特徴がある.また,
Rossmo
8
)
は,北アメリカの都市で見られる碁盤の
目状の都市構造に適した距離として,南北方向と東
西方向の移動距離を足したマンハッタン距離
Manhattan distance
)を用いた.しかし,日本に
おいては,京都市や札幌市の中心部のような碁盤の
目状の構造は一部の都市以外にはほとんどないた
め,マンハッタン距離を用いる妥当性については不
明である.
Fig. 1
に,各距離の測定方法を例示す
る.
これまで,確率距離法を用いた拠点推定の研究で
は,主にユークリッド距離が用いられてきた
7,11
13
)
しかし,実際に犯人が活動拠点から犯行地点までを
移動する場合には,直線で進むのではなくルートを
辿るため,ユークリッド距離では犯人の移動距離を
過小評価しているという指摘がある
12,14
)
Lynch
15
)
Fig. 1 Schematic view of the Euclidean distance, the
Manhattan distance and the Shortest route dis-
tance.
距離の測定方法の違いによる拠点推定精度の比較
は,空間的イメージはパス(多くの人々の都市イ
メージに共通して現れる移動ルート),エッジ(認
知地図の組織化を手助けする境界線),ディストリ
クト(ある特徴で区別できるが境界は曖昧な地域)
ノード(活動が集中する場所),ランドマーク(方
向づけに用いられるシンボル)の
5
つの要素からな
ると述べており,特にパスとエッジは,環境要因と
して犯罪発生に影響を与えることが示されてい
16
)
.エッジとは,具体的には川や線路といった移
動の際に物理的障壁になるもののことであり,パス
には,橋や踏切などエッジで隔たれた地域間を移動
するためによく使われるルートも含まれる.川を越
えるための橋や,線路を越えるための踏切の数には
限りがあることから,特にエッジを挟んだ反対側へ
と移動する場合には,ユークリッド距離では移動距
離が過小評価されると考えられる.また,犯行の分
布が広い場合には,越えなければならないエッジが
増えること,山や湖が含まれることが増え,それら
を迂回して移動しなければならないことから,ユー
クリッド距離による移動距離の過小評価はさらに大
きくなると考えられる.
拠点推定における,距離の測定方法による精度の
違いを検討した研究としては,
Kent et al.
17
)
があ
る.
Kent et al.
17
)
は,連続殺人犯
1
名の拠点と犯行
地点をテストデータにし,負の指数関数を用いた拠
点推定において,ユークリッド距離,マンハッタン
距離,最短ルート距離,最短移動時間で拠点推定の
精度に差が見られるかを比較した.その結果,ユー
クリッド距離とマンハッタン距離の精度が同程度で
あり,それらに比べて最短ルート距離および最短移
動時間の精度は低かった.しかし,この研究ではテ
ストデータが
1
名にすぎず,この結果の一般化につ
いては限界がある.また,
Kent et al.
17
)
が研究対象
エリアとしたアメリカルイジアナ州のバトンルージ
ュは,道路が碁盤の目状に配置されているためマン
ハッタン距離の精度が高かったと思われるが,そう
ではないエリアでも高い精度が得られるかは検討す
る余地がある.
推定精度の比較の際に用いられる指標には主に誤
差距離,サーチコストおよびサーチエリアがある
が,中でもサーチエリアが精度比較の指標として最
も適切であるとの指摘がある
9
)
.誤差距離は,最高
確率のセルと実際の活動拠点との距離を指標として
用いるものであるが,最高確率のセルしか評価に用
いていないことが問題とされている
18,19
)
.サーチコ
ストは,確率の高いセルから順に探索をしていった
ときに,実際の活動拠点が含まれるセルまでに探索
したセルの面積が,任意に設定した探索エリアのど
のくらいの割合になるかを算出したものであるが,
任意に設定した探索エリアの割合として表現するこ
とが問題点として指摘されている
14
)
.サーチエリア
は,サーチコストと手順は同じであるが,任意の探
索エリアは設定せず,実際の面積で比較をす
13,14
)
.サーチエリアが大きくなれば,その分探索
にかかるコストが増えるため,推定精度は低くなる
と解釈することができ,任意の探索エリアを設定し
ないため,異なる地域の犯行データについても比較
が可能である.
したがって,本研究では,対数および負の指数を
用いた確率距離法による拠点推定において,ユーク
リッド距離,マンハッタン距離および最短ルート距
離という距離の測定方法の違いによって,サーチエ
リアに差が見られるかを日本のデータで検討するこ
とを目的とする.その際,犯行分布の広さの違いに
より,測定方法の違いの効果が異なると考えられた
ため,犯行分布の広さで二群に分け,群ごとに測定
花山愛子ほか
方法別のサーチエリアを検討した.
方法
データ
2004
年から
2015
年の間に,北東北
3
県において異
なる
3
箇所以上で住宅侵入盗(空き巣,忍込みおよ
び居空き)を敢行して検挙された単独犯の被疑者
124
名の事件データ
1,856
件を収集した.被疑者ごと
の事件数は,平均で
14.8
件(最小=
3
,最大=
141
SD
18.3
,中央値で
7
件であった.
分析に用いたデータは,プライバシー情報を含む
犯罪情報であったため,所属機関の承諾を得て,警
察部内の規則にしたがって適切に管理した.
収集した事件データから,犯行地点および被疑者
が犯行におよぶ際の拠点であった可能性がある場所
(住所,前住所,勤務先,親戚の住所,交際相手や
友人の住所)について,アドレスマッチングが番地
レベル以上で可能であったものについて,位置情報
を緯度経度で抽出した.分析で用いた拠点について
は,萩野谷ら
9
)
の方法を参考として,抽出した拠点
であった可能性がある場所について,その被疑者の
全ての犯行地点までのユークリッド距離を測定し,
中央値が最も短い場所を犯行時の拠点であった可能
性が高い場所(以下,活動拠点)として便宜的に定
義した.
手続き
サーチエリアの算出には,交差検証法として
leave-one-out
法を用いた.まず,
124
名のうち
1
をテストデータとして除外し,残り
123
名につい
て,被疑者ごとに
3
件ずつランダム抽出した
369
を学習データとし,各被疑者の活動拠点から犯行地
点までの距離を測定した.このとき,距離は,ユー
クリッド距離,マンハッタン距離および最短ルート
距離の
3
種類を測定し,距離の測定方法ごとに,
250 m
間隔のヒストグラムを作成したうえで,対数
と負の指数について係数の推定を行った.次に,推
定された係数をあてはめた
2
つの関数を用いて,除
外していた
1
名のテストデータについて,それぞれ
ヒストグラムを作成した際と同じ距離の測定方法を
使用して確率分布を計算し,被疑者の活動拠点が含
まれるセルの確率以上のセルの合計面積をサーチエ
リアとして算出した.確率分布は,標準地域メッシ
ュの
4
分の
1
地域メッシュ(
250 m
四方(
0.0625
km
2
)のセルごとに計算した.計算するセルの範
囲は,各被疑者について,全犯行地点が含まれる最
小の四角形を設定したときに,東西または南北の辺
の長い方のユークリッド距離を,東西南北にそれぞ
れ足した範囲とし,被疑者の活動拠点がその範囲の
外に存在する場合には,サーチエリアの算出から除
外した.以上の手続きを,すべての被疑者について
繰り返して行ったところ,
124
名中
114
名(
91.9
)
の被疑者については,サーチエリアが割り出し可能
であった.
最短ルート距離の測定は,全国デジタル道路地図
データ(
DRM
(住友電工製)を用いて,
GeoCon-
ic ver. 3.2.1052
(インフォマティクス製)で実施し
た.ルートの検索は,地図上の各セル内に道路地図
データを有する道路が存在する場合にのみ可能であ
るため,セル内に道路地図データを有する道路が存
在しない場合には,周囲
8
セルのうち最も長い距離
を適用することとした.周囲
8
セルも全て欠損値で
ある場合には,そのセルは分析対象から除外した.
道路地図データを有しない道路とは,多くは田んぼ
のあぜ道や舗装されていない林道,住宅街の細かい
路地であり,除外されたセルの大部分は,山中,田
んぼ,畑,海,湖であった.サーチエリアを算出す
る際の分析対象セルを距離の測定方法間で統一する
ため,ユークリッド距離およびマンハッタン距離の
確率分布およびサーチエリアも,最短ルート距離で
分析対象となったセルについてのみ算出した.な
お,この過程で除外されたセルに活動拠点が含まれ
ていた被疑者はいなかった.
124
名の被疑者について,学習データに用いた
3
件ずつ,計
372
件の事件データから作成したヒスト
グラムと,それに基づいて係数を算出した各関数の
予測値の分布および決定係数(
R
2
)を,
Fig. 2
に示
す.
犯行分布の広さで距離の測定方法の効果に違いが
見られるかを検討するため,各被疑者について,
ユークリッド距離を用いて犯行地点間の距離を全て
の組み合わせについて算出し,その中央値を算出し
Fig. 2 Histograms of distance from oŠender's home
/
base location to crime locations and predicted values from
logarithmic function and negative exponential function of the Euclidean distance, the Manhattan distance,
and the Shortest route distance.
Note
.
x
distance from crime location;
y
probability of oŠender's home
/
base location
距離の測定方法の違いによる拠点推定精度の比較
て,全被疑者を中央値の大きい順に並べ,上位半分
を広域群(中央値の最大値=
88.55 km
,最小値=
2.08 km
,中央値=
5.82 km
,平均値=
11.46 km
,標
準偏差=
16.58 km
,下位半分を狭域群(中央値の
最大値=
2.06 km
,最小値=
0.00 km
,中央値=
0.87
km
,平均値=
0.87 km
,標準偏差=
0.50 km
)とし
た.各群は
57
名ずつであった.各関数について,距
離の測定方法間でのサーチエリアの差を検討するた
め,フリードマン検定を実施した.フリードマン検
定は,対応がある
3
条件以上の量的データを被疑者
ごとの順位に変換し,条件間の平均順位に差がある
かを調べるノンパラメトリック検定である.本研究
Table 1 Search area and average rank of each group, function and distance measure.
Logarithmic function Negative exponential function
Euclidean Manhattan Route Euclidean Manhattan Route
Narrow
area
group
Search area
(
km
2
)
Max 229.00 194.94 235.88 258.88 216.75 254.31
Min 0.06 0.06 0.06 0.06 0.06 0.06
Median 0.69 0.69 0.50 0.75 0.81 0.63
Average rank 2.04 2.07 1.89 2.04 2.03 1.94
Wide
area
group
Search area
(
km
2
)
Max 3161.00 3222.56 3303.88 2628.44 2723.75 2478.63
Min 0.06 0.06 0.13 0.06 0.13 0.13
Median 29.19 22.44 19.50 19.13 21.06 20.94
Average rank 2.10 2.26 1.64 1.90 2.35 1.75
花山愛子ほか
で用いた各測定方法のデータは,コルモゴロフ・ス
ミルノフ検定により有意(
p
s
.05
)に正規分布と
はいえないことが確認されていることから,ノンパ
ラメトリック検定を用いることが妥当と考えられ
る.フリードマン検定で有意な差が認められた場合
には,ウィルコクソンの符合付き順位検定で
Holm
の方法による多重比較を行い,効果量
r
を算出し
た.
結果
狭域群,広域群ごとに,各関数および測定方法の
サーチエリアと平均順位をまとめたものを
Table 1
に示す.いずれの群,関数においても,最短ルート
距離の平均順位が最も小さかった.サーチエリアの
中央値では,広域群の負の指数ではユークリッド距
離が最も小さかったが,ほかの条件ではいずれも最
短ルート距離が最も小さかった.
フリードマン検定の結果,狭域群では,どちらの
関数でも距離の測定方法によってサーチエリアに有
意な差は見られなかったが(対数
x
2
(
2
)=
1.47,
n
57,
p
.48
負の指数
x
2
(
2
)=
0.42,
n
57,
p
.81
,一方,広域群では,両関数で有意な差が見
られた(対数
x
2
(
2
)=
12.75,
n
57,
p
.01
負の
指数
x
2
(
2
)=
11.44,
n
57,
p
.01
.多重比較の結
果,対数では,最短ルート距離がユークリッド距離
およびマンハッタン距離よりもサーチエリアが小さ
く(
r
.54;
r
.44
,負の指数では,ユークリッド
距離および最短ルート距離がマンハッタン距離より
もサーチエリアが小さかった(
r
.34;
r
.39
考察
本研究では,日本の犯罪データで,距離の測定方
法の違いによる確率距離法の拠点推定精度を検証し
た.
犯行地点間距離の中央値が短い狭域群の被疑者で
は,距離の測定方法によってサーチエリアに差は見
られなかった.これは,比較的狭いエリアの場合,
エッジの存在が少なく,各測定方法の距離の長さに
違いが生じにくかったことが原因と考えられる.一
方,広域群の被疑者では,全体的に最短ルート距離
が最も良い精度を示した.これは,広いエリアの場
合,線路や川といったエッジの存在が増えるのに加
え,山や湖といった大きなエッジも含まれることが
多くなることから,最短ルート距離とほかの測定方
法の距離の違いが大きくなり,被疑者の移動距離を
より正確に反映している最短ルート距離の成績がよ
くなったものと考えられる.被疑者は犯行で得られ
る利益とコストを考慮して犯行場所を選択している
20
)
,移動距離というのは犯行にかかるコストであ
り,移動距離が長いほど犯行場所として選ばれにく
くなる
21
)
.確率距離法の拠点推定では,移動距離が
長く,その場所で犯行するには移動コストが高いエ
リアの拠点確率が低くなり,相対的に移動コストが
低いエリアの拠点確率が高くなる方法であるため,
推定精度が高いということは,その距離の測定方法
と関数が,被疑者の移動コストをより正確に反映し
ているといえる.
一方,サーチエリアの中央値や平均順位から,マ
距離の測定方法の違いによる拠点推定精度の比較
ンハッタン距離の精度はほかの測定方法よりも低か
ったが,本研究で分析対象とした北東北には,碁盤
の目状の市街地が少なく,実際の移動距離とマンハ
ッタン距離に乖離があったためと考えられる.マン
ハッタン距離はもともと碁盤の目状の都市で移動距
離をより正確に反映するために用いることを提案さ
れたものであることから
8
)
,日本においても,札幌
市や京都市の中心部のような碁盤の目状の市街地で
適用した場合には,精度が向上するかもしれない.
ところで,対数と負の指数では,広域群の結果の
一部に違いが見られた.両関数における大きな違い
は傾きであり,対数は,犯行地点から徐々に確率が
低くなっていくなだらかな傾きの関数,負の指数
は,犯行地点から離れるにつれ急激に確率が下が
り,一定の距離(約
15 km
)に達すると,それ以降
はほぼ確率が変わらない関数が推定された.負の指
数において広域群の最短ルート距離の精度がユーク
リッド距離と変わらなかったのは,距離が長い場合
には,負の指数では距離の長さの違いによる拠点確
率の差が生じにくかったためと考えられる.本研究
で推定された関数では,負の指数の方が決定係数は
大きかったが,各測定方法のサーチエリアに,関数
による差は見られなかった(
Z
s
1.28,
p
s
.20
したがって,本結果のみでどちらの関数がより適切
であるかは判断できないが,犯行分布の広さによっ
て,適用する関数を変えることで,拠点推定の精度
が変わる可能性も考えられる.
また,本研究では北東北の事件データを使用した
ため,犯行分布の範囲内に山や海が含まれるケース
が多かった.山が近くに存在しない都市部や盆地の
地形,海が存在しない地域などでは,最短ルート距
離の効果が薄くなる可能性がある.さらに,道路網
が発達した都市部では,線路や川のようなエッジが
移動の障壁として働きにくい可能性も考えられ,犯
罪の発生地環境の違いによって距離の測定方法の適
用条件が異なる可能性があるため,今後の検証が望
まれる.
最後に,本研究の結果では,犯行範囲が広域に分
布する被疑者については,最短ルート距離を用いた
確率距離関数が有効であるという結果が得られた.
しかし,本研究における「広域群」は,犯行地点間
距離の中央値を用いて便宜的に分けたものにすぎ
ず,どの程度広域であれば最短ルート距離が最適と
なるのかについては検討できていない.犯行範囲の
広さの影響について詳細に検討するためには,さら
なる大規模データで,本研究よりも細かな群を設定
したうえで,十分なデータ数を用いて分析すること
が望まれる.また,広域群のサーチエリアの中央値
を見ると,最短ルート距離を用いても約
20 km
2
なっており,現実に被疑者を探索する面積としては
広すぎるため,エリアを提示するのみでは捜査支援
に資する推定にはならない.したがって,ユークリ
ッド距離に代えて最短ルート距離を用いるほかに
も,さらに推定拠点領域を絞り込むことが必要とな
る.最近の研究では,距離に加えて,環境要因や過
去の同種事件の発生密度を拠点推定に組み込むこと
で,精度を向上させる方法も考案されている
21,22
)
今後は,距離以外の要因も加えた拠点推定の検討が
必要であろう.一方,犯行地点間距離の中央値が約
2km
以下の狭域群については,距離の測定方法に
よる拠点推定の精度の違いは見られず,サーチエリ
アの中央値では,最短ルート距離がわずかに小さい
ものの,ユークリッド距離でも約
0.7 km
2
であり,
十分に現実の捜査に適用できる面積であった.最短
ルート距離は,ユークリッド距離と比較して計算時
間が長くなるため,分析のコストを考慮すると,犯
行範囲が狭い被疑者の場合には,ユークリッド距離
による拠点推定で十分だという考え方もできる.い
ずれにしても,分析する事件の分布によって,距離
の測定方法や使用する関数を検討する必要があるだ
ろう.
謝辞
本研究は,日本法科学技術学会の分科会である
「犯罪者プロファイリング分析技術研究会」での討
議を基礎として実施したものである.
引用文献
1
) 渡辺昭一,地理的プロファイリング,犯罪者
プロファイリング―犯罪を科学する警察の情報
分析技術.
pp. 173
191
,角川書店,東京,
2005.
花山愛子ほか
2
) 鈴木護,連続放火の犯人像,渡辺昭一(編)
捜査心理学.
pp. 146
159
,北大路書房,京都,
2004.
3
)
Canter, D. and Larkin, P., The environmental
range of rapists.
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... Regarding the comparison between different distance measures, two studies have examined this issue in relation to geographic profiling (Hanayama et al., 2019;Kent et al., 2006). Kent et al. (2006) compared the accuracy of predicting the offender's home base location based on the data of one serial killer by using Euclidean distance, Manhattan distance, the shortest route distance and the shortest travel time. ...
... They found the accuracies using Euclidean distance and Manhattan distance to be almost the same and the accuracies using the shortest route distance and the shortest travel time to be lower than the ones based on the former two distance measures. Hanayama et al. (2019) reexamined the effectiveness between the Euclidean distance, the Manhattan distance and the shortest route distance using Japanese residential burglaries considering the limited generalizability of the result of Kent et al. (2006) because of their small sample. Their results suggested an advantage of using the shortest route distance in the prediction accuracies for offenders Figure 2 The example of capturing distance intervals between offenses using distance measures with/without considering the geographical environment who committed crimes over a wide area (median of distances between crimes was 2.08 km or higher). ...
Article
Purpose The purpose of this paper was to compare the accuracy of linking crimes using geographical proximity between three distance measures: Euclidean (distance measured by the length of a straight line between two locations), Manhattan (distance obtained by summing north-south distance and east-west distance) and the shortest route distances. Design/methodology/approach A total of 194 cases committed by 97 serial residential burglars in Aomori Prefecture in Japan between 2004 and 2015 were used in the present study. The Mann–Whitney U test was used to compare linked (two offenses committed by the same offender) and unlinked (two offenses committed by different offenders) pairs for each distance measure. Discrimination accuracy between linked and unlinked crime pairs was evaluated using area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Findings The Mann–Whitney U test showed that the distances of the linked pairs were significantly shorter than those of the unlinked pairs for all distance measures. Comparison of the AUCs showed that the shortest route distance achieved significantly higher accuracy compared with the Euclidean distance, whereas there was no significant difference between the Euclidean and the Manhattan distance or between the Manhattan and the shortest route distance. These findings give partial support to the idea that distance measures taking the impact of environmental factors into consideration might be able to identify a crime series more accurately than Euclidean distances. Research limitations/implications Although the results suggested a difference between the Euclidean and the shortest route distance, it was small, and all distance measures resulted in outstanding AUC values, probably because of the ceiling effects. Further investigation that makes the same comparison in a narrower area is needed to avoid this potential inflation of discrimination accuracy. Practical implications The shortest route distance might contribute to improving the accuracy of crime linkage based on geographical proximity. However, further investigation is needed to recommend using the shortest route distance in practice. Given that the targeted area in the present study was relatively large, the findings may contribute especially to improve the accuracy of proactive comparative case analysis for estimating the whole picture of the distribution of serial crimes in the region by selecting more effective distance measure. Social implications Implications to improve the accuracy in linking crimes may contribute to assisting crime investigations and the earlier arrest of offenders. Originality/value The results of the present study provide an initial indication of the efficacy of using distance measures taking environmental factors into account.
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Article
Studies of geographic profiling (GP) have generally investigated the efficacy of two categories of GP strategies for predicting an offender’s base. These strategies can be classified as follows: (a) spatial distribution strategies, assessed by center of the circle hypothesis, mean center, median center, and the center of minimum distance, and (b) probability distance strategies, assessed by linear, negative exponential, logarithmic, and lognormal distributions. GP strategies were compared based on the data of 333 residential burglars who had committed at least three offenses in the Tohoku region during the years 2004-2013. Search area (total area that is searched before locating the offender’s base) was utilized as an index for accuracy measure. The results demonstrated that probability distance strategies are more accurate than spatial distribution strategies. We conclude that this is because probability distance strategies captured crime patterns of residential burglars more precisely than spatial distribution strategies.
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Article
Objectives Current ‘geographical offender profiling’ methods that predict an offender’s base location from information about where he commits his crimes have been limited by being based on aggregate distributions across a number of offenders, restricting their responsiveness to variations between individuals as well as the possibility of axially distorted distributions. The efficacy of five ideographic models (derived only from individual crime series) was therefore tested. Methods A dataset of 63 burglary series from the UK was analysed using five different ideographic models to make predictions of the likely location of an offenders home/base: (1) a Gaussian-based density analysis (kernel density estimation); (2) a regression-based analysis; (3) an application of the ‘Circle Hypothesis’; (4) a mixed Gaussian method; and (5) a Minimum Spanning Tree (MST) analysis. These tests were carried out by incorporating the models into a new version of the widely utilised Dragnet geographical profiling system DragNetP. The efficacy of the models was determined using both distance and area measures. Results Results were compared between the different models and with previously reported findings employing nomothetic algorithms, Bayesian approaches and human judges. Overall the ideographic models performed better than alternate strategies and human judges. Each model was optimal for some crime series, no one model producing the best results for all series. Conclusions Although restricted to one limited sample the current study does show that these offenders vary considerably in the spatial distribution of offence location choice. This points to important differences between offenders in the morphology of their crime location choice. Mathematical models therefore need to take this into account. Such models, which do not draw on any aggregate distributions, will improve geographically based investigative decision support systems.
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Article
The effectiveness, in prioritizing suspects, of six geographical profiling methods are compared by determining the rank to which each of 92 prolific burglars was assigned, from the total of 400 known burglars, who were selected from a large metropolitan database because they resided in the borough in which the crimes occurred. Using mean and median ranked prioritization of actual offenders, as well as the percentages that appeared in the top 5% of rankings and the area under the curve of a specially developed 'Ranked Prioritization Function,' RP(f), it was found that Dragnet using a logarithmic decay function and the distance from the centre of gravity produced the lowest average ranks, with 72% of the actual offenders in the top 5% of prioritized rankings. The implications of the findings are discussed.
Book
The assumption that rewards and punishments influence our choices between different courses of action underlies economic, sociological, psychological, and legal thinking about human action. Hence, the notion of a reasoning criminal-one who employs the same sorts of cognitive strategies when contemplating offending as they and the rest of us use when making other decisions-might seem a small contribution to crime control. This conclusion would be mistaken. This volume develops an alternative approach, termed the "rational choice perspective," to explain criminal behaviour. Instead of emphasizing the differences between criminals and non-criminals, it stresses some of the similarities. In particular, while the contributors do not deny the existence of irrational and pathological components in crimes, they suggest that the rational aspects of offending should be explored. An international group of researchers in criminology, psychology, and economics provide a comprehensive review of original research on the criminal offender as a reasoning decision maker. While recognizing the crucial influence of situational factors, the rational choice perspective provides a framework within which to incorporate and locate existing theories about crime. In doing so it also provides both a new agenda for research and sheds a fresh light on deterrent and prevention policies.
Article
This study examines the effects of neighbourhood attractiveness on the residential burglar's crime location choice process using a discrete choice model. We show that past crime data are an important index of a neighbourhood's attractiveness and can be combined with other attractiveness indices adapted from previous studies. We used data from 369 solved cases committed by 70 offenders and related these data to 1,134 areas (500 m grid cells) in Sendai City, Japan. The results showed that residential burglars were attracted to the following potential locations for crimes: (a) areas in proximity to his or her own residence; (b) areas having many or at least a higher proportion of residential burglaries in the past; (c) areas having many residential units; and (d) areas having a higher proportion of single‐family dwellings. The results confirm the validity of past crime data as an index of a neighbourhood's attractiveness for residential burglary.
Article
Crime occurs within asymmetrical landscapes that are occupied by physical and cultural structures that influence a criminal's behavior in space. These structures manipulate the distribution of available targets and bias the offender's perceptions of opportunity and target attractiveness. A recent study demonstrated that criminal geographic profiles can be enhanced to accommodate such ecological characteristics by using land cover classifications as a proxy for these structures. This study expands on these earlier findings by incorporating land cover classes within a Bayesian probability framework. Seven traditional and land cover enhanced geographic profile models for fifty-two burglary, robbery, and larceny serial offenses were compared. Overall, land cover enhanced models performed significantly better than non-enhanced techniques for measures of search costs andprobability estimation. Tests measuring a profile's error distance were mixed and failed to confirm significance between paired comparisons.
Article
The present work explores the utility and value of geographical offender profiling methodologies within a novel context, considering both theoretical and practical issues relating to their application. The effectiveness of a well-known geographical profiling system, Dragnet, was tested across 101 New Zealand sex offence series, and findings compared with those derived for an equivalent sample from the UK. Average search costs (the amount of the total offence area that needed to be searched, starting from predicted offender home location, before the offender's actual home was reached) were far greater for the New Zealand sample than their UK offending counterparts. It is argued that this is because the spatial behaviour of New Zealand offenders violates many of the assumptions that Dragnet and other similar geographical profiling systems make in predicting offenders' home locations. Calibration of the system to the specific home-crime distance patterns of the New Zealand offenders did not enhance the efficacy of predictions made to a significant extent. It is consequently argued that, in their current form, geographical profiling systems are limited in their ability to account for samples displaying very different spatial characteristics to those that they were developed from and for. The implications of these findings for the general utility of geographical profiling are discussed, and ways in which systems might be developed in order to broaden their scope and applicability are suggested.
Article
The goals of this study were as follows: (1) to increase the basic knowledge of offender demographics and geographical characteristics in residential burglaries by taking into account the means of transportation used in the offence; and (2) to explore the possibility that the information about the means of transportation improves the investigation of residential burglaries. A correspondence analysis of the means of transportation and offender demographics yielded two dimensions – criminality and age. Regarding geographical characteristics, from descriptive statistics of residence-to-crime distance and distance between offences, offenders using walking or a bicycle (neighbour type) had a smaller offence area near the residence than offenders using a motor vehicle, a motorcycle, or public transportation (regional type). As information intended for practical application, the ROC curve revealed that descriptive statistics of distance between offences is effective for prediction of neighbour and regional type offenders (AUC ≥ 0.70). Furthermore, as a result of applying methods of estimating the location of the offender's residence to neighbour and regional type offenders, narrow estimates of the area containing the offender's residence at a high rate were obtained for neighbour type offenders. The results were discussed in terms of their usefulness for burglary investigations.