Brantingham說,預測犯罪和設計更好的犯罪預防策略需要“對犯罪發生的方式和原因的機械解釋”。“我們認為,在至少提供這種解釋的一個核心方面的方向上,我們已經邁出了一大步。”我們將逐步完善它。在制定新的打擊犯罪的策略之前,你需要先采取這些初步措施。
他們的模型,Bertozzi說,“是非線性的,在空間和時間上發展出復雜的模式。”她指出,這些特征以其他科學領域的相關模型而聞名。
他們利用洛杉磯警察局過去10年的數據,研究了洛杉磯的犯罪模式。他們已經能夠識別暴力犯罪熱點,盜竊熱點和汽車盜竊熱點,以及其他發現。他們相信他們的分析可能適用于各種各樣的犯罪。
“我們有一個理解現實世界現象的關鍵,”Bertozzi說。關鍵是數學。有了強大的數學工具,我們可以借鑒其他科學和工程領域已經詳細研究過的方法,并找出如何將它們應用到非常不同的問題上,比如犯罪模式,”伯托齊說。
他們的研究真的能幫助警察部門減少犯罪嗎?
布蘭丁漢姆說:“我們對此持謹慎樂觀的態度。“好的科學是在小的、漸進的步驟中完成的,從長遠來看可以帶來巨大的利益。”我們正在努力了解犯罪的動態,并在幫助我們的警察伙伴制定有助于減少犯罪的警務戰略方面采取微小但重要的步驟。
他說:“我們必須做生物學家和工程師多年來一直在做的事情,那就是試圖理解系統如何工作的基本力學和動力學。”“在你能預測系統將如何運行之前,你必須了解基本動力學。這在天氣預報中是正確的,在那里你運行一個氣候模擬,犯罪模式也是正確的。
布蘭丁漢姆說,洛杉磯警察局在了解犯罪發生的地點和快速反應方面處于世界前沿。
“在決定如何分配資源時,我們真的能推動警務工作著眼于未來,并對近期做出合理預測嗎?”布蘭丁漢姆問道。“這是實現這一目標所必需的研究類型。”
為什么犯罪分子會回到犯罪現場,或者至少是同一個一般區域?
加州大學洛杉磯分校(UCLA)數學副教授馬丁?肖特(Martin Short)表示:“如果我的房子今天被盜,那么明天也更有可能被盜。”肖特研究的問題涉及數學建模和模式形成。“從罪犯的角度來看,有充分的理由讓他們再次成為受害者。他們已經破門而入一次,所以他們知道怎么進去;他們已經知道你家里有什么了;數據證實了這一點。
肖特補充說:“‘近乎重復效應’不僅表明我的房子更有可能再次被盜竊,我的鄰居的房子也一樣。”“竊賊可能對那個地方很熟悉;可能離他住的地方很近。
科學家們還利用預測地震及其余震的數學方法來研究犯罪模式。“它們實際上非常相似,”伯托齊說。他們還開始研究洛杉磯的幫派暴力模式是否與伊拉克的叛亂殺戮相似。她將在AAAS會議上報告關于這個問題的初步數據。

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