La nuova tecnologia sviluppata da uno scienziato della Washington State University potrebbe aiutare gli agenti di polizia a prevedere dove è probabile che si verifichino furti.

Solmaz Amiri, un ricercatore post-dottorato presso l'Elson S. Floyd College of Medicine, ha creato un modello 3D di uno dei quartieri più criminali di Spokane che mostra il livello preciso di visibilità delle finestre, porte e altri potenziali punti di ingresso di un ladro dalle case vicine e dalla strada.

Armato di un dottorato in design alla WSU, con concentrazioni nei sistemi informativi geografici e nella criminologia ambientale, Amiri ha trascorso diversi anni a costruire il suo modello da immagini aeree ad alta risoluzione e osservazioni sul campo di persona. Il modello non mostra solo la posizione di ogni porta e finestra in un blocco di censimento di un quartiere di Spokane, ma anche la posizione, tipo e altezza della recinzione, garage, capannoni di stoccaggio e caratteristiche del paesaggio e della vegetazione.

L'obiettivo di Amiri era trovare uno strumento oggettivo per quantificare la sorveglianza naturale, la misura in cui le aperture degli edifici sono visibili da e verso l'ambiente circostante.

Ricerche precedenti suggeriscono che la sorveglianza naturale gioca un ruolo importante nella decisione di un ladro di scegliere una particolare porta o finestra in cui irrompere, tuttavia è notoriamente difficile quantificare questo concetto.

"In ogni quartiere, possono esserci centinaia o addirittura migliaia di linee di vista che devono essere analizzate tenendo conto delle caratteristiche architettoniche e paesaggistiche circostanti che possono ostacolare il punto di vista di un osservatore, " Ha detto Amiri. "Il nostro modello è unico in quanto possiamo posizionare un punto ovunque vogliamo e vedere in tre dimensioni realistiche quanto sia visibile quella posizione dall'ambiente circostante".

Amiri ha usato il suo modello per analizzare cinque anni di dati sulla posizione dei furti con scasso a Spokane per determinare se c'era una correlazione tra la visibilità degli ingressi e la probabilità che venissero violati.

La sua analisi ha rivelato che le probabilità che una porta o una finestra venisse presa di mira da un ladro aumentavano man mano che la sua visibilità dalle case vicine diminuiva. Porte anteriori, le porte posteriori e le finestre posteriori erano i punti di ingresso più probabili perché tendevano a offrire più occultamento dalle case vicine rispetto alle porte e alle finestre sui lati degli edifici.

"I nostri risultati suggeriscono che l'aumento della sorveglianza naturale può essere un fattore chiave per ridurre il crimine di furto con scasso residenziale, "Amiri ha detto. "L'aumento della sorveglianza naturale può essere rafforzato dai residenti delle comunità che si impegnano a osservare ciò che accade nel loro quartiere e progettando edifici rivolti verso l'esterno orientati verso la strada per garantire che ci siano occhi sulla strada".

Il lavoro di Amiri potrebbe aiutare le forze dell'ordine a fornire ai proprietari di case migliori informazioni sulla posizione delle vie di accesso a bassa visibilità che richiedono una maggiore sorveglianza o sicurezza.

La tecnica di modellazione 3D che ha sviluppato potrebbe anche essere adattata per studiare come i furti con scasso e altri crimini come i graffiti, furti d'auto o addirittura sparatorie sono influenzati dai livelli di sorveglianza naturale in altre aree.

Ha pubblicato uno studio sulla sua ricerca il mese scorso sulla rivista di Geografia applicata .

Questo studio è stato condotto sotto la supervisione di Kerry Brooks, professore di urbanistica e pubblica amministrazione, Bryan Villa, professore di diritto penale e criminologia, e Kenn Daratha, scienziato bioinformatico.