Description

• Title:
  Application of Cluster Analysis in Research on the Spatial Dimension of Penalised Behaviour
• Creator:
  Porębski, Andrzej
• Contributor:
  Jagiellonian University in Krakow, Poland, Faculty of Law and Administration; AGH University of Science and Technology, in Krakow, Poland, Faculty of Management;
  poreand@gmail.com
• Description:
  This paper is focused on some of the possibilities of the use of cluster analysis (clustering) in criminology and the sociology of law. Cluster analysis makes it possible to divide even a large dataset into a specified number of subsets in such a way that the resulting subsets are as homogenous as possible, and at the same time differ from each other substantially. When analysing geographical data, e.g. describing the location of crimes, the result of cluster analysis is a division of a territory into a certain number of coherent areas based on an objective criterion. The division of the territory under study into smaller parts is more insightful when the clustering method is applied compared to an arbitrary division into official administrative units.The paper provides a detailed description of hierarchical cluster analysis methods and an example of using the Ward’s hierarchical method and the k-means combinational method to divide data on crime reports in the city of Baltimore between 2014 and 2019. The analysis demonstrates that the resulting division differs considerably from the administrative division of Baltimore, and that increasing the number of groups emerging as a result of cluster analysis leads to an increase of variance of variables describing the structure of crime in individual parts of the city. The divisions obtained using clustering are used to verify the hypothesis on differences in crime structure in different areas of Baltimore.The main aim of the paper is to encourage the use of modern methods of data analysis in social sciences and to present the usefulness of cluster analysis in criminology and the sociology of law research.;
  Prezentowany artykuł poświęcony jest wykorzystaniu w socjologii prawa oraz kryminologii środowiskowej jednej z nowoczesnych metod obliczeniowych przydatnych do badania dużych zbiorów danych – analizy skupień (grupowania; klasteryzacji). Metoda ta pozwala na podzielenie zbioru obserwacji na ustaloną liczbę podzbiorów takich, że elementy tego samego podzbioru są do siebie możliwie podobne, a elementy różnych podzbiorów – możliwie odmienne. Jeśli dane dotyczą położenia geograficznego, na przykład umiejscowienia przestępstw, rezultatem wykorzystania analizy skupień będzie podział obszaru na ustaloną liczbę wewnętrznie spójnych rejonów według zobiektywizowanego kryterium. Podzielenie badanego terytorium na mniejsze części z zastosowaniem klasteryzacji wydaje się być lepszym rozwiązaniem od kryteriów stosowanych tradycyjnie, w dużym stopniu arbitralnych, takich jak na przykład podział administracyjny. W pracy przedstawiono szczegółową charakterystykę hierarchicznych metod analizy skupień, a następnie wykorzystano metody kombinatoryczną k-średnich oraz hierarchiczną Warda do podziału zbioru danych o zgłoszeniach przestępstw w mieście Baltimore w latach 2014–2019. Wykazano, że powstały w ten sposób podział różni się w sposób znaczący od podziału administracyjnego Baltimore, a także że zwiększanie liczby grup powstających jako wynik analizy skupień prowadzi do pożądanego w pewnych przypadkach wzrostu wariancji zmiennych opisujących strukturę przestępczości w poszczególnych częściach miasta. Utworzone przy użyciu klasteryzacji podziały wykorzystano także do zweryfikowania hipotezy o odmienności struktury przestępczości w różnych obszarach Baltimore.Głównym celem pracy jest zachęcenie do stosowania w badaniach społecznych nowoczesnych metod analizy danych oraz pokazanie, że analiza skupień może być cennym narzędziem w kryminologicznych i socjologicznoprawnych analizach poświęconych relacji między prawem a przestrzenią.
• Object availability:
  free access
• Rights: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
• Date:
  2021.06.18;
  2021.03.30
• Type:
  Article
• Language:
  English;
  eng
• Format:
  application/pdf
• Publisher:
  Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Relation:
  Acta Universitatis Lodziensis. Folia Iuridica;
  94
• Subject:
  cluster analysis;
  environmental criminology;
  geography of crime;
  crime in Baltimore;
  computational social science;
  analiza skupień;
  kryminologia środowiskowa;
  geografia przestępczości;
  przestępczość w Baltimore;
  obliczeniowe nauki społeczne
• Identifier:
  0208-6069;
  http://hdl.handle.net/11089/37654 ;
  2450-2782;
  10.18778/0208-6069.94.06
• Data provider:
  Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego
• Can I use it?:
  check license
• Type:
  image