利用空间、时间与社会特征建模强奸报案延迟
计算机与社会
2018-11-22 v2 应用统计
摘要
我们提出一种新方法来估计强奸犯罪发生与报案之间观测到的延迟。我们探索纽约和洛杉矶的稀疏聚合（区域级）和高维非聚合（事件级）数据中的空间、时间和社会效应。聚焦于推断，我们应用梯度提升（Gradient Boosting）与随机森林（Random Forests）来评估预测变量重要性，以及高斯过程（Gaussian Processes）来建模报案时间的空间差异。我们的结果凸显了两座城市之间的一致与差异。我们识别出可能以针对性政策和干预措施加以靶向的高风险人群与社区，以支持强奸受害者、逮捕犯罪者并预防未来犯罪。
引用
@article{arxiv.1811.03939,
title = {Modeling Rape Reporting Delays Using Spatial, Temporal and Social Features},
author = {Konstantin Klemmer and Daniel B. Neill and Stephen A. Jarvis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.03939},
year = {2018}
}
备注
Workshop on Modeling and Decision-Making in the Spatiotemporal Domain, 32nd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2018), Montreal, Canada