城市犯罪案件时间特征的实例数据分析

王瑞 王毅 高军晖

摘 要：该文使用2015年美国高中数学建模竞赛B题提供的某城市犯罪案件数据，分析城市犯罪案件的时间特征。从四个角度进行了时间特助的数据分析，分别是：（1）不同时间点的案件发生次数分析。（2）时间点与地点组合的案件发生次数分析。（3）按星期几分析案件发生的次数。（4）星期几与地点组合的案件发生次数分析。分析结果表明，周六的犯罪案件最多，而周日的犯罪案件最少。如果按每天24小时来看，犯罪案件最多的时间段在晚上6：00至次日凌晨2：00。

关键词：城市犯罪 案件时间 特征实例 数据分析

中图分类号：D917 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）01（c）-0142-03

犯罪，是指对犯罪各种内在、外在特征的高度、准确的概括。中国刑法中的犯罪概念是形式与实质相统一的犯罪混合概念，也就是指触犯了法律（百度词条）。

由于犯罪具有严重的社会危害性，从古至今已有不少人对犯罪的发生要素进行研究。经过不断地对已发生的案件进行分析，已经得到了不少成果。薛斌（1988）发现，有关性的犯罪、伤害和其它侵犯人身权利的犯罪，在春天有显著增加，而夏天则达到了最高点，在冬天，这些犯罪又减少到最低点。侵犯财产罪尤其是盗窃罪，则表现出相反的趋势，在冬天犯罪率最高[1]。张宝义（2006）发现，农民工的犯罪主要集中在晚上和凌晨，这与其盗窃及抢劫犯罪较为突出有密切的关系[2]。张永红，吴秋林（2008）则研究了犯罪构成中的时间要素[3]。

该文对美国某城市的犯罪数据进行分析，主要是时间特征分析，分别按每天24小时、每周七天进行简要分析，并进一步结合犯罪地点进行分析。

1 数据来源与内容

该文使用2015年美国高中数学建模竞赛（简称HiMCM）B题提供的某城市案件数据作为实例。HiMCM是美国的一个非营利机构——美国数学及其应用联合会（COMAP）主办的一项国际性的数学竞赛活动。2015年的B题提供了某城市从2014年7月5日到7月18日两周内的案件数据[4]。该城市是一个集商业、技术、金融和旅游的大型国际枢纽，现有人口280万人，额外有大约600万人口（外来人口）影响这个市区。

B题的附件（My_City_Crime_Data.xlsx）提供了案件数据，包括犯罪案件编号、发生日期、时间点、主要和次要案件描述、案发地点、是否逮捕、是否本地人犯罪、在哪一个警区（片警编号）。表1显示了7月5日的9个案例，包括案件号、日期、案件类型和地点。

从表1可以看出，案件类型至少有盗窃、殴打、侵犯等，而地点至少有大街、旅馆、住宅、公寓、停车场等。

B题给出的案件数据，超过一万一千条，而该城市是一个大型国际枢纽，我们由此认为，这些数据非常适合用来对城市的犯罪案件进行分析。

2 数据分析

把上述实例数据导入免费的数据库MySQL，利用SQL语言获得需要的信息。

（1）不同时间点的案件发生次数分析。

用SQL获得每天24个小时对应的案件发生次数，结果如图1所示。

图1的横坐标是案件发生的时间点，纵坐标为各个时间点案件发生的次数（所有日期的平均值）。

由图1可知，每日犯罪的高峰期是晚上7：00至22：00，低谷期则是凌晨1：00至早上9：00，余下的时间段犯罪发生次数较为平均。

人们认为，造成夜晚出现高峰期的原因有三条：首先，是因为晚上路上行人较少，便于作案时的隐蔽及逃脱；其次，晚上光线不充足，仅凭路灯被害人难以看见犯人的脸部特征和衣着；最后，夜晚是人一天中最疲惫的时候，被害人的警惕心及防范意识较为薄弱，容易下手。

与夜晚相反，在实例数据中，中午的犯罪率较低。

（2）时间点与地点组合的案件发生次数分析。

实例数据中涉及了20种不同类型的案发地点，其中的案件80%发生在四种地点，分别是街道、人行道、居民区、公寓楼。经过整理统计，每个时间段不同地点的案件发生次数关系如图2所示。

在图2中，横坐标是时间点，纵坐标是个不同地点案件的发生次数。

从图2中可以看到，街道的案件发生次数最多，公寓楼最少。就每个地点来说，时间段的影响也不尽相同。凌晨两点至晚上六点，在街道犯罪率比率较低，人行道则较高；晚上8：00至次日凌晨 2：00街道犯罪率比率则比人行道多上不少。

（3）按星期几分析案件发生的次数。

用SQL获得每周7天对应的案件发生次数，结果如图3所示。图3的横坐标是案件发生的日期，纵坐标则为每日案件发生的次数。

从图3中可以发现，周六的案件发生次数最多，达到1 808起，而周日的案件发生次数最少，只有1 009起。同为周末，两天犯罪率的差别如此之大，令人惊讶，并且周日的案件发生次数明显低于其他六个日子。分析可能的原因如下：周五是最后一个工作日，在后一天周六，人们大多会选择出门游玩。这个选择给不法之徒可乘之机，而周日人们选择待在家中并做好周一上学上班的准备，犯罪成功率便会大大降低。

（4）星期几与地点组合的案件发生次数分析。

分别统计实例数据中四个主要案发地点街道、人行道、居民区、公寓楼的每天发生案件数量，结果如图4所示。

图4的横坐标是日子，纵坐标是每日不同地点案件发生次数。从图4中可以看出，街道的案件发生次数最多，并且次数远远高于其他三个地点。其他三个地点的案件发生次数相差不大，公寓楼的次数最低。

周日各个地点发生的案件数都最少，周一则最多，这一点与总案件发生次数的现状不谋而合，理由也不尽相同。

3 结语

虽然该文所用实例数据的时间跨度只有两周，不足以描述城市全年案件发生的时间特征；然而，通过对这个小数据集的分析，使人们发现，实例数据中的犯罪案件具有明显的时间特征。

如果按星期几来看，周六的犯罪案件最多，而周日的犯罪案件最少。

如果按每天24小时来看，犯罪案件最多的时间段在晚上6：00至次日凌晨2：00。人们相信，如果警察能够在这些时间段加大巡逻频率以及搜查力度，一定可以让这个城市更加安全。

参考文献

[1] 薛斌.犯罪率时间分布带之研究[J].吉林公安高等专科学校学报，1988（1）：21-23.

[2] 张宝义.城市农民工犯罪的时间规律及分析——以天津市为背景的研究[J].中国人民公安大学学报：社会科学版，2006，22（1）：105-108.

[3] 张永红，吴秋林.犯罪构成中的时间要素[J].河南公安高等专科学校学报，2008（4）：41-44.

[4] http：//www.comap.com/highschool/contests/himcm/2015problems.html.