Race to the bottom: Spatial aggregation and event data
Race to the bottom: Spatial aggregation and event data
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逐底竞争：空间聚合和事件数据
DOI：
10.1080/03050629.2022.2025365
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发表时间：
2022
影响因子：
1.3
通讯作者：
Weidmann, Nils B.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cook, Scott J.;Weidmann, Nils B.
研究人员现在比以往任何时候都能更多地获得关于社会和政治现象的细粒度地理参考(即空间)数据。这些数据得到了广泛的应用，因为它们为研究人员提供了分析局部现象、测试机制和更好地理解微观行为的潜力。有了这些政治事件数据，研究人员选择数据允许的最小空间尺度变得越来越常见。我们认为，这种做法需要更严格的审查，因为较小的空间或时间尺度并不一定会提高推断的质量。虽然高度分类的数据减少了一些对推理的威胁(例如，聚合偏见)，但它们增加了其他威胁(例如，结果错误分类)。因此，我们认为研究人员在选择空间尺度进行分析时应该采取更有原则性的方法。为了给这一选择提供帮助，我们描述了空间数据的聚合问题，讨论了聚合过多(或过少)的后果，并为应用研究人员提供了一些指导。我们使用模拟实验和对阿富汗暴力空间模式的分析来论证这些问题。
Researchers now have greater access to granular georeferenced (ie, spatial) data on social and political phenomena than ever before. Such data have seen wide use, as they offer the potential for researchers to analyze local phenomena, test mechanisms, and better understand micro-level behavior. With these political event data, it has become increasingly common for researchers to select the smallest spatial scale permitted by the data. We argue that this practice requires greater scrutiny, as smaller spatial or temporal scales do not necessarily improve the quality of inferences. While highly disaggregated data reduce some threats to inference (eg, aggregation bias), they increase the risk of others (eg, outcome misclassification). Therefore, we argue that researchers should adopt a more principled approach when selecting the spatial scale for their analysis. To help inform this choice, we characterize the aggregation problem for spatial data, discuss the consequences of too much (or too little) aggregation, and provide some guidance for applied researchers. We demonstrate these issues using both simulated experiments and an analysis of spatial patterns of violence in Afghanistan.
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