[머신러닝] 머신러닝으로 주류 판매점 활동으로 가정 폭력을 예측한다. 버팔로 대학교의 새로운 연구 논문은 휴대 전화 네트워크의 익명화된 GPS 위치 데이터를 기반으로 미국 도시의 다양한 지역에서 주류 판매점과 가정 폭력(DV) 간의 관계를 연구한다.

 

이 논문은 주류 판매점 활동이 주류를 구입할 수 있는 다른 어떤 장소보다 가정 폭력과 더 강하게 연관되어 있다고 결론지었다. 이는 주류 판매점과 가정 폭력 간의 상관 관계가 최근 연구에서 제안한 것보다 더 미묘할 수 있음을 나타낸다.

 

놀랍게도 주점 방문 율 변수는 다른 변수에 비해 DV율에 가장 큰 양의 기여도를 보인다. 이 결과는 주류 판매점 방문이 이웃 수준에서 DV 비율에 대한 중요한 예측 변수임을 시사한다.

 

흥미롭게도 다른 두 가지 유형의 주류 판매점(예: 음주 장소 및 양조장) 방문은 상관 분석과 일치하는 음의 계수를 나타낸다.

 

이 결과는 이러한 매장을 방문하는 것이 실제로 더 낮은 DV 요금과 관련이 있음을 나타낸다. 이 결과는 놀랍다. 동네에 음주 장소의 밀도가 높을수록 더 높은 DV[비율]와 관련이 있는 것으로 종종 생각되기 때문이다.

 

 데이터 파괴적인 코로나의 출현 이전인 2019년 한 주 동안의 주류 판매점과 이웃 간의 방문을 묘사한 매핑 된 시각화 자료이다. 출처: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2203/2203.04088.pdf 

 

 

저자는 더 유명한 알코올 관련 위치를 자주 찾는 것 사이에 가능한 거의 반비례 관계가 있다고 이론화한다. 그리고 가정 폭력, 양조장 및 술집과 같은 장소를 방문하는 방문자는 더 높은 사회경제적 지위에 있을 가능성이 있어 가정 폭력 사건에 연루될 가능성이 줄어든다.

 

이 보고서의 제목은 휴대전화 위치 데이터에서 파생된 알코올 매장 방문의 역할이 동네 수준의 가정 폭력 예측을 향상시키는 데 있으며 버팔로 대학교의 수학, 의학, 지리학과의 3명의 연구원이 작성한 것이다.

 

데이터 및 설명

 

연구원의 목표는 익명화 된 모바일 위치 데이터를 사용 가능한 범죄 통계와 함께 사용하여 해당 지역에서 알코올 구매 가능성과 관련될 수 있는 이웃 수준에서의 가정 폭력 사건 및 빈도를 예측하는 데 사용할 수 있는지 여부를 결정하는 것이었다.

 

첫 번째 작업은 ACS(American Community Survey)에서 제공한 대로 완전한 인구통계학적 및 사회경제적 데이터를 여전히 보유하고 있는 사용 가능한 가장 작은 지리적 단위인 Census Block Groups(CBG)를 사용하여 이웃을 정의하는 것이었다.

 

익명의 모바일 위치 데이터는 미국 전역에 대한 데이터를 연구원들에게 무료로 제공한 상업 회사인 SafeGraph에서 가져왔다. 데이터 세트는 주류 판매점, 바, 와이너리 및 양조장과 같은 주류 판매를 포함하여 미국 전역의 360만 관심 지점을 다룬다.

 

연구는 다음까지의 기간을 다룬다. 그러나 통계적으로 혼란스러운 코로나의 발생은 포함하지 않는다. 주류 판매점 방문자의 집 위치는 SafeGraph에서 이전 6주 동안의 야간 위치를 기반으로 추론했다. 방문의 정확한 궤적이나 사용자의 정확한 집 위치는 데이터에 공개되지 않는다. 이는 ACS 데이터에서 식별된 이웃의 '일반화된' 경계와 일치하는 샘플링이다.

 

 

작업에서 조사된 궤적은 집>주류가게>가정 방문과 반드시 상관관계가 있는 것은 아니지만, 도중에 주류 판매점에 들르는 것과 함께 다른 국내 설정으로 가는 경로를 나타낼 수 있다.

 

 

 

사용 가능한 GPS 데이터는 잠재적인 조사 영역으로 전국을 포괄하지만 연구원들은 시카고 경찰국의 시민 법 집행 분석 및 보고(CLEAR) 시스템을 통해 제공되는 비교적 잘 분류된 정보로 인해 시카고를 선택했다.

 

CLEAR 데이터 세트에는 범죄 유형(예: 방화 또는 폭행)과 사건의 시간, 위치 및 위도/경도 쌍이 포함된다. 또한 방문 경찰이 사건을 1986년 일리노이 가정 폭력법과 관련된 것으로 간주했는지 여부를 나타내는 '가정'에 대한 이진 값을 포함한다.

 

연구자들은 '가정 폭력'이 아닌 범죄(방화 포함)가 이 범주로 잘못 분류되어 이러한 사건을 걸러냈다는 점에 주목했다.

 

 

왼쪽, Census Block Groups(CBGs)와 함께 시카고 시의 경계 오른쪽은 가정 폭력 사건을 추출했다.

 

주류 판매점 방문이 4분 이상 지속된 경우만 계산되었다. 또한 연구원들은 방문이 구매로 이어졌는지 또는 구매 범위나 유형을 알 수 있는 방법이 없음을 인정한다. 또한 가정 폭력이 가장 적게 보고되는 범죄 중 하나로 간주되어 연구에서 얻은 결과의 대략적인 특성에 기여한다고 언급했다.

 

네 가지 접근

 

데이터는 랜덤 포레스트(RF), 일반 최소 제곱(OLS), 심층 신경망(DNN) 및 지리 가중 회귀(GWR)의 네 가지 접근 방식을 사용하여 조사되었다. OLS 및 GWR은 머신러닝 방법이 아니라 통계적이다.

 

 

CLEAR 데이터의 가정 폭력 사건과 상호 참조된 SafeGuard 데이터의 4가지 방법과 알코올 관심 지점의 4가지 범주에 걸친 실험의 일반적인 개요.

 

네 가지 방법에 대한 결과는 주점과 가정 폭력 사이의 관계가 이웃에 따라 현저하게 다르다는 것을 나타내지만, 연구자들은 궁극적으로 '주점 방문의 증가가 시카고 대부분의 이웃에서 DV 비율의 증가와 관련이 있다'고 결론지었다.

 

 

a)주류 판매점, b) 음주 장소(예: 바), c) 양조장 및 d) 와이너리: 이 문서에서 연구한 네 가지 유형의 알코올 판매점을 기반으로 한 DV 사건과의 상관관계.

 

이 보고서에는 분석과 관련된 사회경제적 및 인구통계학적 지표에 대한 보다 세부적인 개요가 포함되어 있다.

 

저자는 다음과 같이 말한다.

 

우리의 결과는 알코올 사용과 DV 사이의 관계에 대한 추가 통찰력을 제공한다. 네 가지 유형의 주류 판매점 방문 중 주류 판매점 방문은 주류 판매점 방문자의 가정 지역에서 DV 증가와 가장 강한 연관성이 있다.

 

범죄의 일상적 활동 이론은 범죄가 발생하기 위한 세 가지 필수 조건을 제시한다. 동기 부여된 범죄자, 잠재적 표적 및 범죄자의 행동을 억제할 수 있는 요소의 부족이다. 주류 판매점 방문에 따르면 구매한 알코올은 세 가지 조건이 모두 충족되는 집에서 소비될 것이라고 제안한다. 즉, 범죄자와 잠재적 대상이 서로 가까이 있고 알코올이 [억제제]를 제공한다.

 

저자는 추가로 다음을 제안한다. 이와 같은 연구의 결과는 데이터에서 가정 폭력과의 관계가 분명한 것으로 보이는 지역의 주류 판매점 규제에 관한 향후 정책 결정에 기여할 수 있으며, 허용된 판매 시간 제한 및 주류 면허 수 제한을 포함하여 가능한 개입이 가능하다.