Analizzando la sicurezza della comunità a Calgary

Questo articolo esplora la sicurezza pubblica a Calgary studiando i modelli di crimine, disordini e incidenti stradali. Utilizzando dati da varie fonti, la ricerca mira a scoprire fattori importanti che influenzano la sicurezza della comunità. Comprendere questi modelli può aiutare i gestori della città a prendere decisioni migliori per migliorare la sicurezza dei residenti.

#Obiettivi dello Studio

L'obiettivo di questa ricerca è analizzare più fonti di dati per trovare collegamenti tra le caratteristiche della comunità e i problemi di sicurezza pubblica. Lo studio si concentra su:

• Le caratteristiche delle comunità a Calgary e come si relazionano alla sicurezza.
• Identificare quali fattori della comunità sono collegati ai problemi di sicurezza.
• Creare modelli che possano prevedere crimine e incidenti stradali.

Questa ricerca combina dati su cose come strutture pubbliche, demografia, abitazioni e altro per avere un quadro completo della sicurezza della comunità.

#Che cos'è il Data Mining?

Il data mining è un metodo usato per analizzare grandi set di dati per trovare modelli o relazioni. Aiuta i ricercatori a guardare i dati in modo nuovo e può rivelare intuizioni che non sono immediatamente ovvie. Nel contesto di questo studio, il data mining è usato per esaminare vari fattori che influenzano la sicurezza a Calgary.

#Dati Utilizzati

I dati per questo studio provengono dalla piattaforma di dati aperti della Città di Calgary. Comprendono informazioni su lampioni, alberi, incidenti stradali, statistiche sui crimini, registrazioni di animali domestici, dati del censimento e altro ancora. Questa ampia gamma di dati consente ai ricercatori di guardare alla sicurezza da molte angolazioni.

#Pulizia e Preparazione dei Dati

Prima che l'analisi potesse iniziare, i dati dovevano essere puliti. Questo significa rimuovere informazioni non necessarie o vuote. I dataset sono stati controllati per duplicati e valori mancanti. Ad esempio, se c'era un rapporto di crimine mancante per un'area, si assumeva fosse zero, il che significa che non ci sono stati crimini segnalati. Inoltre, tutti i dataset sono stati assegnati a coordinate geografiche per facilitare l'analisi delle loro posizioni in città.

La pulizia dei dati è fondamentale perché assicura che l'analisi utilizzi informazioni accurate e pertinenti.

#Che cos'è l'Ingegneria delle caratteristiche?

L'ingegneria delle caratteristiche è il processo di selezionare e trasformare i dati per migliorare le prestazioni dei modelli di analisi. In questo studio, i ricercatori hanno creato vari indicatori, come il numero di lampioni e la popolazione totale per ciascuna comunità. Questo passaggio è importante perché aiuta a concentrare l'analisi sui fattori più significativi che potrebbero influenzare la sicurezza.

#Analisi Esplorativa dei Dati (EDA)

L'Analisi Esplorativa dei Dati aiuta i ricercatori a comprendere meglio i loro dati riassumendone le caratteristiche e rivelando modelli. L'EDA implica guardare ai dati visivamente tramite grafici e mappe. Ad esempio, i ricercatori hanno creato mappe che mostrano dove diversi tipi di crimine sono più comuni.

#Riassunto dei Dati

Lo studio è iniziato con il riassunto dei dati, guardando a diverse caratteristiche per comunità. Questo includeva contare cose come incidenti stradali e tipi di crimine. Organizzando i dati in questo modo, i ricercatori potevano vedere rapidamente i modelli in diversi quartieri.

#Visualizzazione dei Dati

La rappresentazione visiva è un altro aspetto cruciale dell'EDA. Utilizzando mappe, i ricercatori hanno evidenziato tendenze e aree di preoccupazione. Ad esempio, alcuni quartieri, come Beltline e Downtown Calgary, avevano tassi di criminalità più elevati. Mappe con codifica a colori hanno aiutato a vedere dove questi problemi erano più prominenti.

#Guardare le Tendenze nel Tempo

Comprendere come crimine e incidenti stradali cambiano nel tempo è fondamentale. Analizzando le tendenze mensili, i ricercatori possono vedere se certi periodi dell'anno hanno più incidenti. Ad esempio, i tassi di criminalità possono aumentare durante i mesi più caldi, mentre gli incidenti stradali possono aumentare durante le festività.

#Trovare Collegamenti tra Fattori

L'analisi della correlazione aiuta i ricercatori a identificare come diverse caratteristiche della comunità si relazionano ai problemi di sicurezza. Ad esempio, hanno scoperto che le comunità con più abitazioni e appartamenti tendevano ad avere tassi di criminalità più elevati. Tuttavia, gli incidenti stradali non mostravano forti relazioni con le caratteristiche della comunità, come ci si aspettava.

#Raggruppamento delle Comunità

Il clustering è un modo per raggruppare i punti dati che condividono caratteristiche simili. I ricercatori hanno utilizzato diversi algoritmi di clustering, tra cui K-Means e DBSCAN, per vedere se potevano identificare gruppi di quartieri che sperimentavano problemi di sicurezza simili.

#Clustering K-Means

Il clustering K-Means divide i dati in gruppi basati sulle loro caratteristiche. I ricercatori hanno testato diversi numeri di cluster per trovare la configurazione ottimale. Anche se ha fornito alcuni risultati utili, il clustering complessivo non era molto forte.

#Clustering DBSCAN

DBSCAN cerca gruppi basati sulla densità, il che significa che controlla dove i punti dati si raggruppano strettamente insieme. Tuttavia, questo metodo non ha prodotto cluster efficaci in questo studio, indicando che i dati potrebbero non avere abbastanza varianza per produrre raggruppamenti significativi.

#Modelli Predittivi

La Modellazione predittiva aiuta a prevedere eventi futuri basati su dati storici. In questo studio, i ricercatori hanno utilizzato modelli come la regressione lineare multipla e la regressione random forest per stimare futuri crimini e incidenti di sicurezza.

#Divisione dei Dati per la Modellazione

I dati sono stati divisi in due parti: una per addestrare il modello e l'altra per testarlo. Questo passaggio è essenziale poiché consente ai ricercatori di vedere quanto siano accurati i loro modelli confrontando i risultati previsti con quelli reali.

#Regressione Lineare

La regressione lineare è un metodo semplice per prevedere risultati basati sulle relazioni tra le variabili. I ricercatori hanno costruito modelli per vedere come le diverse caratteristiche della comunità, come il numero di appartamenti, si relazionano ai tassi di criminalità.

#Regressione Random Forest

La regressione random forest combina diversi alberi decisionali per migliorare l'accuratezza predittiva. Questo metodo cattura relazioni complesse tra diverse variabili. Esaminando l'importanza delle caratteristiche, i ricercatori potevano identificare quali caratteristiche avevano la maggiore influenza sugli esiti criminali.

#Risultati Chiave

Lo studio ha rivelato diversi importanti spunti sulla sicurezza della comunità a Calgary:

• Tassi di Crimine e Caratteristiche della Comunità: La ricerca ha trovato forti connessioni tra gli attributi della comunità come la densità di popolazione e i tassi di criminalità. Le aree con più appartamenti tendevano a vedere più crimine.

• Problemi di Sicurezza Diversificati: Le comunità con più supporto sconosciuto per i sistemi scolastici spesso sperimentavano tassi più elevati di disordini e crimine. Questo suggerisce che l'impegno delle famiglie nell'istruzione può influenzare la sicurezza.

• Sfide nel Clustering dei Dati: Le tecniche di clustering non hanno funzionato bene, suggerendo che i dati potrebbero non essere adatti per un forte clustering. Gli algoritmi hanno faticato a trovare gruppi significativi nei dati.

#Limitazioni dello Studio

Anche se questo studio offre importanti spunti, ha anche limitazioni. L'analisi si basa su dati disponibili da un breve periodo, il che significa che alcune tendenze potrebbero non essere completamente catturate. Inoltre, il focus era principalmente quantitativo, e future ricerche potrebbero integrare dati qualitativi, come interviste ai residenti, per avere una visione più completa della sicurezza della comunità.

#Direzioni Future

Guardando avanti, i ricercatori sperano di raccogliere dati più estesi ed esplorare i problemi di sicurezza su un periodo più lungo. C'è anche potenziale per ulteriori sviluppi nelle tecniche di clustering per migliorare l'analisi delle comunità.

Utilizzare un approccio combinato che integri sia intuizioni quantitative che qualitative può aiutare a creare una migliore comprensione dei fattori intricati che impattano la sicurezza della comunità.

#Conclusione

Questo studio rivela modelli e relazioni significative che influenzano la sicurezza della comunità a Calgary. I risultati possono servire come risorsa preziosa per i gestori della città e i decisori politici, aiutandoli a migliorare le strategie di sicurezza comunitaria. Sfruttando i dati in modo efficace, le città possono lavorare per diventare luoghi più sicuri e inclusivi per i loro residenti.