BayesNetCrime: System for Analysis of the Factors Affecting Crime

犯罪は、不可避の社会問題であり、国家の主要な問題です。効率的な犯罪コントロールは、犯罪コントロール計画での意思決定のために、正確な予測を必要とします。この研究は、とくにタイのバンコクの大都市圏での殺人事件の犯罪リスクに影響している因子をベイジアンネットワークを用いて分析します。分析からの結果は、犯罪コントロール計画に使用されることが期待されます。

BayesNetCrime システム

専門家の導出と犯罪理論，およびHugin Researcher 6.3 機械学習ソフトウェアを用いて，ベイジアンネットワーク・モデルが開発されました．この研究で考慮する要因は，5つの主要グループに分類されました：人口を記述する変数，犯罪場所を記述する変数，犯罪の種類を記述する変数，交通を記述する変数，および環境を記述する変数．不確実性と変数の不完全性の理由から，ベイジアンネットワークが，ノイズがあり不完全な犯罪データを取り扱うのに適してしているので，これをデータの分析に用いました．

データは，National Statistical Office of Thailand， the Royal Thai Police, the Bangkok Metropolitan Administration およびe Ministry of Transportationから収集されたものです．この研究では，2000年1月から2003年12月までのデータが使用されました．

犯罪リスク影響因子の分析のためのベイジアンネットワーク

この分析の結果は，犯罪コントロール計画および犯罪防止のための環境デザインを支援するために使用できます．調査のデータに基づき，環境因子，地域内の薬物販売エリアの数が，予測される殺人率に最も強く影響します．薬物取引の排除に集中することにより，政府は殺人率を大幅に削減できるでしょう．モデルの予測性能についての経験的研究が含まれます． モデルをテストするために，受信者動作特性（ROC)分析が使用されました．研究の結果は，モデルが正しく動作することを示しています．

Hugin ソフトウェア

BayesNetCrime Systemの開発では，Huginのソフトウェア・パッケージが下記の数々のベネフィットを提供しました．

• フレンドリーなユーザー・インタフェース．Huginは，簡単に理解できるユーザー・インタフェース環境を提供します．これは，開発作業をとても簡単にして，確率の計算での莫大な時間を節約します．
• 豊富な機能． Huginは，ベイジアンネットワーク・モデルの構築において，とても有用なさまざまな機能を提供します．
• 最速の決定エンジン．Hugin Decision Engineは，最速，最高効率そして最も信頼できる推論エンジンです．