Comparing measurements of violent crime in local communities: a case study in Islington, London
Comparing measurements of violent crime in local communities: a case study in Islington, London
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比较当地社区暴力犯罪的衡量标准：伦敦伊斯灵顿的案例研究
DOI：
10.1080/15614263.2022.2047047
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发表时间：
2022
影响因子：
1.8
通讯作者：
Buil-Gil D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Buil-Gil D
警方记录的犯罪数据容易出现计量误差，影响我们对犯罪本质的认识。研究人员利用调查和紧急服务的数据对这一问题做出了回应。这些数据来源并非没有错误，而且不同来源的数据并不总是容易比较。这项研究比较了伦敦伊斯灵顿警察、救护车服务、两项调查和计算机模拟记录的暴力犯罪数据。不同的数据来源显示出明显不同的结果。然而，当犯罪率使用工作日人口作为分母并进行对数转换时，犯罪估计变得更加相似，但仍然显示出不同的分布。正常化的犯罪率的工作日人口控制的事实，一些数据源反映犯罪的位置，而其他人指的是受害者的居住地，和日志转换率减轻了偏置效应与一些乘法形式的测量误差。比较多个数据来源可以更准确地描述犯罪的流行程度和分布情况。
Police-recorded crime data are prone to measurement error, affecting our understanding of the nature of crime. Research has responded to this problem using data from surveys and emergency services. These data sources are not error-free, and data from different sources are not always easily comparable. This study compares violent crime data recorded by police, ambulance services, two surveys and computer simulations in Islington, London. Different data sources show remarkably different results. However, crime estimates become more similar, but still show different distributions, when crime rates are calculated using workday population as the denominator and log-transformed. Normalising crime rates by workday population controls for the fact that some data sources reflect offences’ location while others refer to victims’ residence, and log-transforming rates mitigates the biasing effect associated with some multiplicative forms of measurement error. Comparing multiple data sources allows for more accurate descriptions of the prevalence and distribution of crime.
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