áttekintés
ez a rangsor kiszámítja az Egyesült Államok nagyobb városainak biztonsági pontszámát. Minél magasabb a biztonsági pontszám, annál biztonságosabb adatok mutatják a várost.
számos különböző tényezőt vizsgálunk meg, amikor biztonsági pontszámot rendelünk egy városhoz. Először is az FBI legfrissebb jelentése arról, hogy hány és milyen típusú bűncselekmény történt az egyes városokban egyetlen év alatt. A város bűnözési tendenciáit is figyelembe veszik; más szavakkal, azok a városok, ahol a bűnözés csökken, magasabb biztonsági pontszámot kapnak, és fordítva. Megvizsgáljuk a rendészeti tisztviselők számát a lakossághoz képest.
végül a bűnözéssel korreláló demográfiai mutatók kis hatással vannak a biztonsági pontszámra. Ide tartoznak olyan mutatók, mint a népsűrűség, a népesség tendenciái, a munkanélküliségi ráta, a medián jövedelem, az iskolai végzettség stb.
az adatokról
FBI adatok
az FBI UCR (Uniform Crime Reporting) programja az 1920-as évek óta létezik, és a bűnügyi statisztikák legátfogóbb forrása. Minden évben adatokat gyűjtenek a bűncselekmények előfordulásáról a nemzet bűnüldöző szerveitől. Az adatok nem szerepelnek, ha egy adott város bűnüldöző szerve nem követi az UCR jelentési irányelveit.
a bűncselekményeket két kategóriába sorolják: erőszakos bűncselekmények és vagyon elleni bűncselekmények. Az erőszakos bűncselekmények közé tartozik a gyilkosság és a nem szándékos emberölés, a nemi erőszak, a rablás és a súlyos testi sértés. A vagyon elleni bűncselekmények közé tartozik a betörés, a lopás-lopás, a gépjármű-lopás és a gyújtogatás. (A gyújtogatási adatok korlátozottak, ezért nem szerepelnek a biztonsági Pontszámunkban).
a bűncselekményeket mind nyers számként, mind 100 000 lakosra eső eseményként jelentik. Elemzésünkben a 100 000 lakosra jutó eseményeket használjuk. Ennek oka az, hogy egy olyan nagyvárosban, mint New York City, több bűncselekmény fordul elő egyszerűen azért, mert ilyen nagy a lakossága. A 100 000 lakosra jutó elosztási folyamat igazságosabb összehasonlítást tesz lehetővé a különböző méretű városok között.
az FBI UCR adatai számos városban tartalmazzák a bűnüldöző szervek összes alkalmazottját, mind a tiszteket, mind a civileket.
az FBI UCR legfrissebb adatai a 2015-ös naptári évre vonatkoznak. Összehasonlítottuk az egyes városok 2014-es adatait annak elemzésére, hogy az erőszakos bűncselekmények és a vagyon elleni bűncselekmények száma növekszik vagy csökken.
népszámlálási adatok
demográfiai adatok állnak rendelkezésre az Egyesült Államok Népszámlálásából, amelyet utoljára 2010-ben végeztek. Ezek az adatok könnyebben elérhetők az MSA (Fővárosi statisztikai terület), mint városonként. Például maga New York City is városnak számít, míg a New York City Metropolitan Statistical Area további városokat foglal magában, mint például Newark, New Jersey és Jersey City, New Jersey.
ahol lehetséges, a rangsor minden városát a megfelelő MSA-hoz igazították.
a biztonsági pontszám kiszámítása
az adatok előkészítése
az FBI UCR statisztikái online elérhetők nyilvános letöltésre. Megkaptuk a 2015-ös adatok másolatát. Azok a városok, amelyek nem rendelkeznek 2015-ös adatokkal, hiányos adatok miatt, vagy nem követik az UCR irányelveit, nem kapnak biztonsági pontszámot.
az országos rangsorban az 50 000 fő alatti lakosságú városokat nem veszik figyelembe. Ez a biztonságos városok emészthető országos listáját eredményezi, és csökkenti a kiugró statisztikák kockázatát.
ezután a 2015-ös adatokat más adatkészletekkel kombinálják. Az UCR 2014-es bűnügyi statisztikáit és a teljes munkaidős bűnüldözés 2015-ös számát az FBI is biztosítja. Ha hiányoznak a 2014-es adatok vagy a bűnüldözési adatok, akkor ezek a városok semleges vagy átlagos értéket kapnak ezekre a tényezőkre, ahelyett, hogy eltávolítanák őket a rangsorból. Semleges értékeket adnak a bűnözési tendenciákra is egyes esetekben, amikor egy város jelentési statisztikája megváltozott, és a 2014-es adatokat nem lehet tisztességesen összehasonlítani a 2015-ös adatokkal.
a demográfiai adatok az Egyesült Államok Népszámlálásából származnak, és a Metropolitan Statistical Area mutatja be. Minden várost hozzá kell igazítani a hozzá tartozó MSA-hoz. Bizonyos esetekben egy város társulhat egy MSA-hoz egy államhatáron keresztül. Például, Newark, New Jersey társul a New York-i MSA-hoz.
biztonsági pontszám képlet
minden városban kiszámítják a bűncselekmény pontszámát, és a biztonsági pontszám a bűncselekmény pontszámának reciproka. Egyszerű angol nyelven a bűnügyi pontszám a hét bűncselekmény előfordulásainak (100 000-enként) kombinációján, a tisztek / népesség arányán, az erőszakos bűnözés tendenciáján, az ingatlanbűnözés trendjén és hat demográfiai tényezőn alapul.
ezeket a tényezőket azonban nem veszik egyenlő mértékben figyelembe. Minden fent felsorolt tényező súlyt kap, amelynek súlya 100% – ban járul hozzá leginkább a város bűnözési pontszámához. Az alábbi képlet és táblázat megmutatja, hogy az egyes tényezők mekkora súlyt kapnak.
Crime Score =
X1A1 + X2A2 + X3A3 + X4A4 + X5A5 + X6A6 + X7A7 + …
Y1B1 + Y2B2 + Y3B3 + …
– Z1C1 – Z2C2 + Z3C3 + Z4C4 – Z5C5 – Z6C6
Variables | Factor | Weight | |
X1 | A1 | Murder Rate | 100% |
X2 | A2 | Rape Rate | 86% |
X3 | A3 | Robbery Rate | 90% |
X4 | A4 | Támadási Arány | 88% |
X5 | A5 | Betörési Arány | 74% |
X6 | A6 | Lopás Aránya | 80% |
X7 | A7 | Jármű Lopás Aránya | 62% |
Y1 | B1 | Népesség : Tiszt | 50% |
Y2 | B2 | Erőszakos Bűnözés % – Os Változás | 50% |
Y3 | B3 | Vagyon Elleni Bűncselekmények % Változás | 40% |
Z1 | C1 | Pop Sűrűség | 10% |
Z2 | C2 | % Pop Változás | 10% |
Z3 | C3 | % Ifjúsági Népesség (15-24) | 5% |
Z4 | C4 | Munkanélküliség | 5% |
Z5 | C5 | medián jövedelem | 10% |
Z6 | C6 | oktatási szint | 5% |
a bűncselekményeket a legsúlyosabb (erősen súlyozott) tényezőként kezelik. A súlyok 100% és 60% között vannak. A súlyokat a komolyság (az FBI által meghatározott) és a társadalom félelme (a Chapman Egyetem 2016-os nagy tanulmánya szerint) határozza meg. További részletekért lásd a függeléket.
a tisztek és a népesség aránya és a bűnözés tendenciái közepes súlyúak.
ha egy város nem közli sem a 2014-es adatait, sem a bűnüldöző szervek számát, akkor a város semleges értéket kap a tisztek népességarányához és a bűnözés tendenciáihoz. A semleges értékek 0% a bűnözés tendenciája és 435 (az országos átlag) a népesség / tiszt Arány. Ennek a módszernek az a célja, hogy elkerülje a városok eltávolítását az adatkészletből azért, mert nem állnak rendelkezésre ezek a mutatók, ugyanakkor nem ad tisztességtelen előnyt vagy hátrányt a biztonsági pontszámban. Lényegében ezeket a városokat csak a 2015-ös adatok és a népszámlálási adatok alapján pontozzák.
a demográfiai tényezők alacsony súlyt kapnak. Ezek súlyozása alacsony, mivel az adatok csak a Fővárosi statisztikai terület szintjén állnak rendelkezésre, az egyes városi szinten nem.
végül a bűncselekmény pontszámát 0-ról 100-ra skálázzuk. Más szavakkal, a legmagasabb bűnözési pontszámmal rendelkező város 0 biztonsági pontszámot kap, a legalacsonyabb bűnözési pontszám pedig 100 biztonsági pontszámot kap. Ez érthetőbbé teszi a biztonsági pontszámokat.
állami szintű rangsor
néhány kevésbé népes államban csak egy, vagy akár nulla város szerepel az országos rangsorban. Az állami szintű rangsorban a népességi küszöböt enyhítették, hogy államonként legalább 25 várost rangsoroljanak. A módszertan többi része megegyezik a nemzeti rangsorokkal.
függelék
az alábbi táblázat bemutatja, hogy a bűncselekmények hét típusát hogyan rangsorolják súlyosság és félelem szerint. A rangsorokat ezután “megfordítják” vagy átültetik úgy, hogy a legkomolyabb kapja a legmagasabb értéket. Az átültetett értékeket megszorozzuk. Ezután Ez a kombinált pontszám normalizálódik, és az erőszakos bűncselekmények esetében 100-80% – ra, a vagyon elleni bűncselekmények esetében pedig 60-80% – ra illeszkedik.
bűncselekmény típusa | komolyság | félelem | Komolyst | félelem | kombináció | Súly |
gyilkosság | 1 | 3 | 7 | 3 | 21 | 100% |
nemi erőszak | 2 | 5 | 6 | 1 | 6 | 86% |
rablás | 3 | 4 | 5 | 2 | 10 | 90% |
támadás | 4 | 4 | 4 | 2 | 8 | 88% |
betörés | 5 | 2 | 3 | 4 | 12 | 80% |
lopás | 6 | 1 | 2 | 5 | 10 | 77% |
jármű | 7 | 4 | 1 | 2 | 2 | 63% |