Quando e dove nasce la criminalità nelle città? Per rispondere a questa domanda, i criminologi hanno precedentemente fatto affidamento su modelli piuttosto statici. Il crimine è stato collegato, Per esempio, alla struttura della popolazione residente o all'uso del suolo in un quartiere. L'influenza che la mobilità ha sull'incidenza della criminalità era in precedenza un'incognita.

Ora, però, ricercatori del Politecnico di Zurigo, l'Università di Cambridge e la New York University sono state in grado di dimostrare per la prima volta che la criminalità è direttamente correlata a quante persone ci sono in una città, dove sono e dove stanno andando. Cristina Kadar, un informatico ed ex studente di dottorato presso il Mobiliar Lab for Analytics presso l'ETH, condotto lo studio. Ha recentemente presentato i risultati a una conferenza (virtuale) sulle scienze sociali computazionali.

Analisi dei flussi di mobilità

I ricercatori hanno calcolato i flussi di mobilità da dati di posizione aggregati e resi anonimi. Nel loro studio, hanno utilizzato tre serie complete di dati anonimi relativi alle città di San Francisco, Chicago e Philadelphia degli anni 2012 e 2013. Hanno ottenuto le informazioni dalla piattaforma tecnologica di localizzazione Foursquare, che si basa su milioni di "check-in, " ovvero luoghi che gli utenti hanno condiviso attivamente. Prima di mettere i dati a disposizione degli scienziati, la società si è assicurata che i dati personali e tutti i check-in presso gli indirizzi di casa degli utenti fossero stati cancellati.

Nella loro analisi, i ricercatori hanno confrontato i set di dati con le statistiche sulla criminalità dello stesso periodo, concentrandosi in particolare sui reati in materia di furto, rapina, assalto, furto con scasso e veicoli rubati.

Più attività, più crimine

Hanno scoperto che maggiore è l'attività mostrata dai dati della piattaforma per un momento e un distretto specifici, maggiore è il numero dei reati ivi commessi.

Quando si calcola "attività, " i ricercatori hanno incluso il check-in nei ristoranti, negozi o impianti sportivi, nonché eventuali casi di persone che attraversano un determinato quartiere durante il tragitto tra due check-in. I loro calcoli dei percorsi tra due check-in si basavano sul presupposto che gli utenti scegliessero il percorso più breve e si spostassero utilizzando le vie di traffico esistenti.

Il pericolo è in agguato lungo il percorso

Infatti, sono questi viaggi intermedi che hanno la maggiore influenza sui tassi di criminalità. In altre parole, il crimine è più probabile che si verifichi in quelle aree che le persone attraversano tra il completamento di due attività di routine, ad esempio nel tragitto dal lavoro ai negozi o per partecipare ad attività ricreative. I risultati supportano una teoria popolare della criminologia che postula che i crimini si verificano dove i percorsi degli autori e delle vittime si incrociano.

"Sono entusiasta di poter utilizzare dati che essenzialmente non hanno nulla a che fare con i reati per caratterizzare il crimine così bene, " dice Kadar. Mai prima d'ora siamo stati in grado di dimostrare il legame tra mobilità delle persone e criminalità in modo così granulare in termini di tempo e spazio, lei spiega.

I ricercatori hanno anche suddiviso la loro analisi per tipo di attività e reato. Ciò ha rivelato che più crimini sono stati registrati in luoghi e periodi di tempo con un gran numero di attività ricreative, ma questo non era il caso dello shopping, Per esempio. Quanto al tipo di reato commesso, i ricercatori hanno trovato la relazione positiva più forte dall'attività con i furti, e i più deboli con le rapine.

Possibilità anche di pronostici

Inoltre, i ricercatori hanno esaminato se sarebbe possibile utilizzare i dati sulla mobilità per prevedere il crimine utilizzando l'apprendimento automatico. Per fare questo, hanno addestrato diversi modelli una volta con i set di dati Foursquare e una volta solo con i dati sui reati passati. Prossimo, hanno verificato l'esattezza delle previsioni rispetto agli effettivi reati accertati. Hanno scoperto che i modelli di previsione alimentati con i dati sulla mobilità hanno ottenuto risultati significativamente migliori rispetto alle previsioni basate su crimini precedenti.

Sostegno alla ricerca

Kadar vede il suo studio principalmente come un mezzo per sostenere la ricerca. Fornendo prove per la teoria del modello criminale, aiuta a migliorare la comprensione delle origini del crimine. Crede che il suo lavoro dimostri anche l'utilità dei big data per le scienze sociali computazionali, ma rileva che sono necessari ulteriori studi per convalidare i risultati prima che le autorità pubbliche possano applicarli per progettare e costruire città più sicure. Questo perché l'analisi dovrebbe essere rivisitata con una serie di diversi set di dati per calibrare qualsiasi potenziale distorsione della piattaforma. E sebbene i risultati dello studio possano essere applicati alle grandi città, potrebbero non essere rilevanti per quelli più piccoli.