Resumen
El artículo analiza la distribución espacial de la delincuencia entre los suburbios de Chicago completando el análisis con una autocorrelación espacial y el análisis de regresión de la ocurrencia del delito tasas. Los resultados sugieren que es poco el efecto interjurisdiccional de los crímenes violentos entre los suburbios de Chicago. Más bien, el patrón de distribución del crimen y su descenso con la distancia a la ciudad de Chicago refleja la distribución espacial no aleatoria de los tipos de delincuente. La distribución de los delitos contra la propiedad no exhibe ninguna autocorrelación espacial, ni una relación con la distancia a Chicago. En cambio, está estrechamente relacionado con la ubicación del comercio al por menor y las actividades de manufactura. Esto sugiere que los delitos contra la propiedad se extienden muchos kilómetros y atraviesa los límites de los suburbios.
El autor realiza una revisión bibliográfica teniendo en cuenta tres factores enunciados por Rengert, los cuales según su criterio determinan la distribución espacial del crimen:
a) Localización de poblaciones propensas a la delincuencia
b) Localización de las oportunidades para la delincuencia
c) Accesibilidad relativa de los posibles infractores a las oportunidades
Propone tres metodologías para el análisis de la distribución espacial del delito:
a) La accesibilidad a uno o unos pocos lugares claves, pueden ser medidos e incluidos en análisis de regresión múltiple. Esta metodología resulta limitada por el hecho de no incorporar los viajes inter-suburbano de la delincuencia
b) La oferta de delincuentes en cualquier punto del espacio es una suma ponderada del número de delincuentes con accesibilidad a ese punto. ES un modelo geográficamente más completo pero no aplicable a un contexto urbano o sub-urbano.
c) Aproximación de autocorrelación espacial. SE pueden hacer dos tipos de modelos; uno que busca patrones no aleatorios en las tasas de ocurrencia del delito; y dos, la búsqueda de autocorrelación espacial entre los residuos de la regresión. En éste último, podría resultar en un espacio autorregresivo.
Un problema que identifica el autor con este tipo de modelo, es que no aísla el papel del viaje para la delincuencia. Si la autocorrelación espacial es positiva caracteriza la distribución de los la delincuencia en los suburbios, no se puede asumir la causa es el viaje inter-suburbio para la delincuencia. LA autocorrelación espacial positiva puede también resultar de un clúster de la población propensa al crimen y / o un clúster de oportunidades. Sólo después de la eliminación de la influencia de estas distribuciones espaciales subyacentes puede hacerse visible el papel de la accesibilidad. Este procedimiento es posible a través del análisis de regresión residuos. El autor realiza un análisis detallado de los pasos a seguir para identificar este tipo de autocorrelación.
CONCLUSIONES
El análisis de 126 de los suburbios de Chicago muestra dos vías en las cuales las tasas de delitos violentos muestran interdependencia en el espacio. Hay un descenso en el delito a mayor distancia del centro de Chicago, y hay autocorrelación espacial positiva de tal manera que un suburbio violento está positivamente correlacionado con tasa de criminalidad las tasas de los suburbios cercanos.
Sin embargo, la asociación espacial de ambos puede ser atribuida a la presencia de negros y los valores de las casas. Luego de un crimen violento hay un retroceso contra la composición racial y el valor medio de la vivienda de los suburbios, la distribución de los términos de error carece de autocorrelación espacial y no se correlaciona con la distancia a Chicago.
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