CrimeStat
ক্রাইমস্ট্যাট একটি অপরাধ ম্যাপিং সফ্টওয়্যার প্রোগ্রাম। ক্রাইমস্ট্যাট হল উইন্ডোজ-ভিত্তিক প্রোগ্রাম যা স্থানিক এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ পরিচালনা করে এবং একটি ভৌগলিক তথ্য ব্যবস্থার (জিআইএস) সাথে ইন্টারফেসের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের বিচার বিভাগের একটি সংস্থা ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ জাস্টিস (এনআইজে)-এর অর্থায়নে নেড লেভিনের নির্দেশনায় নেড লেভিন অ্যান্ড অ্যাসোসিয়েটস এই কর্মসূচিটি তৈরি করেছে। প্রোগ্রাম এবং ম্যানুয়ালটি এনআইজে দ্বারা বিনামূল্যে বিতরণ করা হয়। ক্রাইমস্ট্যাট একটি জিআইএস-এ অবস্থিত বস্তুর উপর স্থানিক বিশ্লেষণ করে। বস্তুগুলি পয়েন্ট (যেমন, ইভেন্ট, অবস্থান), জোন (যেমন, ব্লক, ট্র্যাফিক বিশ্লেষণ জোন, শহর) বা লাইন (যেমন, রাস্তার অংশ) হতে পারে। প্রোগ্রামটি বস্তুর বিতরণ বিশ্লেষণ করতে পারে, হট স্পটগুলি সনাক্ত করতে পারে, স্থানিক স্ব-সম্পর্ক নির্দেশ করতে পারে, স্থান এবং সময়ের ঘটনাগুলির মিথস্ক্রিয়া পর্যবেক্ষণ করতে পারে এবং ভ্রমণ আচরণের মডেল তৈরি করতে পারে। অ-রৈখিক স্থানিক মডেলিংয়ের জন্য একটি রিগ্রেশন মডিউল রয়েছে। এর কিছু সরঞ্জাম অপরাধ বিশ্লেষণের জন্য নির্দিষ্ট। অন্যরা অনেক ক্ষেত্রে প্রয়োগ করতে পারে। এই কর্মসূচিতে 55টি পরিসংখ্যানগত রুটিন রয়েছে। নেড লেভিনের নির্দেশনায় 1990-এর দশকের মাঝামাঝি থেকে ডেভেলপমেন্ট ক্রাইমস্ট্যাট তৈরি করা হয়েছে। প্রথম প্রোটোটাইপ ছিল পয়েন্টস্ট্যাট নামে একটি ইউনিক্স-ভিত্তিক সি + + প্রোগ্রাম যা হনোলুলুতে মোটর গাড়ির দুর্ঘটনা বিশ্লেষণের জন্য তৈরি করা হয়েছিল। 1996 সালে, ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ জাস্টিস ক্রাইমস্ট্যাটের প্রথম সংস্করণের জন্য অর্থায়ন করে এবং প্রাথমিক পয়েন্টস্ট্যাটের রুটিনগুলি এই কর্মসূচিতে অন্তর্ভুক্ত করা হয়। প্রথম সংস্করণটি (1) 1999 সালের আগস্টে মুক্তি পায়ঃ সর্বশেষ সংস্করণটি হল 3.3 (জুলাই 2010)। সংস্করণ 3.1 অবধি, ক্রাইমস্ট্যাট ডোয়ান কনসাল্টিং, ফলস চার্চ, ভিএ-এর লং ডোয়ান দ্বারা প্রোগ্রাম করা হয়েছিল। সংস্করণ 2.0 থেকে শুরু করে, এবং শুধুমাত্র সংস্করণ 3.2 থেকে, ক্রাইমস্ট্যাট প্রাথমিকভাবে হিউস্টন, টিএক্স-এর হাইয়ান টেং দ্বারা প্রোগ্রাম করা হয়েছিল। কার্যকারিতা ডেটা সেটআপ ক্রাইমস্ট্যাট অ্যাট্রিবিউট এবং জিআইএস ফাইল উভয়ই ডেটা ইনপুট করতে পারে তবে সমস্ত ডেটাসেটের জন্য নির্দিষ্ট ভৌগলিক স্থানাঙ্ক থাকা প্রয়োজন। মৌলিক ফাইল বিন্যাস হল ডিবিএস (ডিবিএফ) কিন্তু আকৃতি (এস. এইচ. পি), এবং এ. এস. সি. আই. আই টেক্সট ফাইলগুলিও পড়া যায়। প্রোগ্রামটির জন্য একটি প্রাথমিক ফাইল প্রয়োজন তবে অনেক রুটিন একটি গৌণ ফাইলও ব্যবহার করে। ক্রাইমস্ট্যাট তিনটি স্থানাঙ্ক ব্যবস্থা ব্যবহার করেঃ গোলাকার (দ্রাঘিমাংশ, অক্ষাংশ), অভিক্ষিপ্ত এবং দিকনির্দেশক (কোণ)। দূরত্ব প্রত্যক্ষ, পরোক্ষ (ম্যানহাটন) বা একটি নেটওয়ার্কে পরিমাপ করা যেতে পারে (যা ভ্রমণের সময় বা গতি ব্যবহার করার অনুমতি দেয়)। দূরত্বের এককগুলি গোলাকার স্থানাঙ্কের জন্য দশমিক ডিগ্রি এবং আনুমানিক স্থানাঙ্কের জন্য ফুট, মিটার, মাইল, কিলোমিটার বা নটিক্যাল মাইল। প্রোগ্রামটি রেফারেন্স গ্রিড তৈরি করতে পারে। বেশ কয়েকটি রুটিন তাদের গণনার জন্য ভৌগলিক অঞ্চলের এলাকাও ব্যবহার করে। পরিসংখ্যানগত রুটিন স্থানিক বিবরণের রুটিনগুলির মধ্যে রয়েছেঃ স্থানিক বিতরণ পরিসংখ্যান (গড় কেন্দ্র, মানক বিচ্যুতি উপবৃত্তাকার, ন্যূনতম দূরত্বের কেন্দ্র, মধ্যবর্তী কেন্দ্র, দিকনির্দেশক গড়, উত্তল হুল) জোনাল ডেটার জন্য স্থানিক স্ব-সম্পর্ক পরিসংখ্যান (মোরানের আই, গেটিসের জি, গেটিস-অর্ড গ্লোবাল জি, মোরান কোরিলোগ্রাম, গিয়ারি কোরিলোগ্রাম, গেটিস-অর্ড কোরিলোগ্রাম), পয়েন্টগুলির মধ্যে দূরত্ব-ভিত্তিক পরিসংখ্যান (নিকটতম প্রতিবেশী বিশ্লেষণ, রিপলির "কে", সেকেন্ডারি ফাইল পয়েন্টগুলিতে প্রাথমিক ফাইল পয়েন্টগুলির বরাদ্দ এবং যোগফল এবং বিভিন্ন দূরত্ব গণনা ম্যাট্রিক্স), এবং পয়েন্ট, জোন বা লাইনের জন্য ক্লাস্টার বিশ্লেষণ। ক্লাস্টার সনাক্তকরণের জন্য ক্রাইমস্ট্যাটের বিভিন্ন রুটিন রয়েছেঃ বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান অনুমান করার জন্য মন্টে কার্লো সিমুলেশনগুলি অনেক রুটিনে চালানো যেতে পারে। স্থানিক মডেলিং রুটিনগুলির মধ্যে রয়েছেঃ একক কার্নেল ঘনত্ব ইন্টারপোলেশন একটি একক পরিবর্তনশীল অঞ্চলের উপর বৈচিত্র্য পরীক্ষা করার জন্য দুটি চলকের দ্বৈত কার্নেল ঘনত্ব ইন্টারপোলেশন (উদাহরণস্বরূপ, একটি জনসংখ্যার সাথে সম্পর্কিত ঘটনাগুলির একটি সেট 'ঝুঁকিপূর্ণ') জোনাল ডেটা মসৃণ করার জন্য হেড ব্যাং রুটিন "ইন্টারপোলেটেড হেড ব্যাং পৃষ্ঠ যা হেড ব্যাং অনুমানকে একটি গ্রিডে ইন্টারপোলেট করে" নক্স এবং ম্যান্টেল সূচক যা ঘটনাগুলিতে স্থান এবং সময়ের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া চিহ্নিত করে এলোমেলো হাঁটার তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে সহসংযুক্ত হাঁটার বিশ্লেষণ, স্থান এবং সময়ে ক্রমিক অপরাধীর ক্রমিক আচরণের মডেলিংয়ের জন্য এবং পরবর্তী ঘটনা সম্পর্কে একটি ভবিষ্যদ্বাণী করে ডায়াগনস্টিক রুটিন একাধিক ক্রমিক অপরাধীদের বায়েসিয়ান জার্নি-টু-ক্রাইম অনুমানের জন্য বাসস্থানের অবস্থানের পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে তার উপাদানগুলির সাথে এই অনুমানের তুলনা করে যা একটি ক্রমিক অপরাধী স্থানিক রিগ্রেশনের অবস্থান অনুমান করতে বায়েসিয়ান জার্নি-টু-ক্রাইম পদ্ধতি প্রয়োগ করে। মডেলগুলির মধ্যে গণনা তথ্যের জন্য সাধারণ ন্যূনতম বর্গক্ষেত্র, পয়সন রিগ্রেশন এবং অন্যান্য বিভিন্ন সাধারণ রৈখিক মডেল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এছাড়াও পয়সন-গামা এবং পয়সন-লগনরমাল মডেলগুলি ফিট করার জন্য মার্কভ চেইন মন্টে কার্লো রুটিন রয়েছে, যেখানে এগুলির একটি শর্তাধীন স্থানিক অটোরেগ্রেশন (সিএআর বা এসএআর) সমন্বয় রয়েছে। ক্রাইম ট্র্যাভেল ডিমান্ড মডিউল একটি মহানগর এলাকায় অপরাধ ভ্রমণের মডেল তৈরি করে। এটি অপরাধ বা অন্যান্য বিরল ঘটনার জন্য ভ্রমণ চাহিদা মডেলিংয়ের একটি প্রয়োগ। উদ্দেশ্য হল আইন প্রয়োগকারী সংস্থা আউটপুট ক্রাইমস্ট্যাট দ্বারা বিকল্প হস্তক্ষেপের মডেলিংয়ের ভিত্তি হিসাবে অপরাধ করার ক্ষেত্রে বিপুল সংখ্যক অপরাধীর ভ্রমণ আচরণের ক্রমাঙ্কন করা তিনটি ভিন্ন ধরনের আউটপুট রয়েছেঃ স্ক্রিন আউটপুট যা গণনা শেষ হওয়ার পরে ফলাফল প্রদর্শন করে। এগুলি একটি টেক্সট ফাইলে সংরক্ষণ করা যেতে পারে। dBase DBF বা ASCII টেক্সট ফর্ম্যাটে অনেক রুটিন জন্য অ-গ্রাফিকাল আউটপুট। গণনা করা বস্তুগুলিকে একটি জিআইএস-এ প্রদর্শিত করার অনুমতি দেওয়ার জন্য অনেক রুটিনগুলির জন্য গ্রাফিকাল আউটপুট। বর্তমানে, গ্রাফিকাল আউটপুট ফরম্যাটের মধ্যে রয়েছে এসরি এসএইচপি, ম্যাপইনফো ইন্টারচেঞ্জ ফরম্যাট (এমআইএফ/এমআইডি), উইন্ডোজ ডিএটি-র জন্য সার্ফার এবং অ্যাসি টেক্সট ফরম্যাট। কিছু অন্যান্য স্থানিক পরিসংখ্যান প্রোগ্রামের বিপরীতে, ক্রাইমস্ট্যাটের কোনও ম্যাপিং ক্ষমতা নেই এবং জিআইএস সফ্টওয়্যারের সাথে অবশ্যই ব্যবহার করা উচিত। কিছু ব্যবহারকারী দেখেছেন যে জিইউআই ইন্টারফেসটি বোঝা কঠিন এবং রুটিনগুলির মধ্যে অসঙ্গতিপূর্ণ। যেহেতু ক্রাইমস্ট্যাট বেশিরভাগ রুটিনে পয়েন্টগুলি বিশ্লেষণ করে, তাই এর ফলাফলগুলি সর্বদা সেই সফ্টওয়্যারগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয় না যা ক্ষেত্রগুলি বিশ্লেষণ করে (যেমন। জিওডা)। পরিশেষে, ম্যানুয়ালটির আকার স্থানিক পরিসংখ্যানের নতুন ব্যবহারকারীদের কাছে ভয়ঙ্কর হতে পারে। আনুষঙ্গিক ক্রাইমস্ট্যাট উন্নয়ন ক্রাইমস্ট্যাট প্রোগ্রামের বিকাশের পাশাপাশি, সংস্করণ 2-এর মাধ্যমে সমস্ত রুটিন এবং স্থানিক স্ব-সম্পর্ক রুটিনগুলি তৃতীয় পক্ষের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহারের জন্য. নেট লাইব্রেরিতে রূপান্তরিত করা হয়েছে। ক্রাইমস্ট্যাট লাইব্রেরির সংস্করণ 1 আগস্ট 2010 সালে প্রকাশিত হয়েছিল এবং এটি ক্রাইমস্ট্যাট ওয়েব পেজে পাওয়া যায়। অপরাধ বিশ্লেষণে ক্রাইমস্ট্যাটের প্রয়োগের পর্যালোচনা এবং উদাহরণ প্রকাশিত হয়েছে। অপরাধ বিশ্লেষণের বাইরে ক্রাইমস্ট্যাট ব্যবহারের উদাহরণও পাওয়া গেছে। বাল্টিমোর কাউন্টি পুলিশ বিশ্লেষক দ্বারা ক্রাইমস্ট্যাটের ব্যবহার বাল্টিমোর কাউন্টি পুলিশ বিশ্লেষক বিভিন্ন স্থানিক বিশ্লেষণ সম্পাদনের জন্য ক্রাইমস্ট্যাট ব্যবহার করেন। বাল্টিমোর কাউন্টিতে পুলিশ বিশ্লেষকদের প্রাথমিক দায়িত্ব হল বিদ্যমান বা প্রত্যাশিত অপরাধ সমস্যাগুলি চিহ্নিত করা এবং সেগুলির সমাধান করা। পুলিশ বিশ্লেষকরা কাউন্টির মধ্যে অপরাধের উচ্চ ঘনত্বের অঞ্চলগুলি চিহ্নিত করতে ক্রাইমস্ট্যাটে "হট স্পট বিশ্লেষণ" ব্যবহার করেন। ক্রাইমস্ট্যাটের ব্যবহার প্রদর্শনের আরেকটি উদাহরণ হল বিভাগের ডেটা ড্রিভেন অ্যাপ্রোচস টু ক্রাইম অ্যান্ড ট্র্যাফিক সেফটি (ডিডিএসিটিএস)। পুলিশ বিশ্লেষকরা অপরাধ এবং ট্রাফিক দুর্ঘটনার উচ্চ ঘনত্বের অঞ্চলগুলি চিহ্নিত করতে নিকটবর্তী প্রতিবেশী শ্রেণিবদ্ধ স্থানিক ক্লাস্টারিং ব্যবহার করেছিলেন। বিশ্লেষকরা দেখেছেন যে দুটি ক্লাস্টার গ্রুপ, অপরাধ এবং দুর্ঘটনা, কাউন্টির অনেক অঞ্চলে ওভারল্যাপ করার প্রবণতা রাখে। লক্ষ্যবস্তু এলাকায় পুলিশের উপস্থিতি বাড়ানোর জন্য কাউন্টির ডিডিএসিটিএস কর্মসূচি শুরু করা হয়েছিল। প্রাথমিক ফলাফলগুলি উৎসাহব্যঞ্জক হয়েছে, বেশিরভাগ লক্ষ্যবস্তু অপরাধ এবং ট্র্যাফিক দুর্ঘটনা ডিডিএসিটিএস এলাকায় হ্রাস পেয়েছে। জাতীয় মহাসড়ক ট্রাফিক নিরাপত্তা প্রশাসনের সহায়তায় বিভাগের ডিডিএসিটিএস কর্মসূচি তখন থেকে দেশব্যাপী একটি মডেল হয়ে উঠেছে। অবশেষে, পুলিশ বিশ্লেষকরা ক্রাইমস্ট্যাটের জার্নি টু ক্রাইম এবং বায়েসিয়ান জার্নি টু ক্রাইম এস্টিমেশন মডেল ব্যবহার করে একজন ধারাবাহিক অপরাধীর কার্যকলাপের স্থান সফলভাবে চিহ্নিত করেছেন। একবার কোনও অপরাধীর কার্যকলাপের স্থান চিহ্নিত হয়ে গেলে, পুলিশ বিশ্লেষকরা অন্যান্য পুলিশ উৎস থেকে নেওয়া তথ্য যেমন ট্র্যাফিক স্টপ, ফিল্ড ইন্টারভিউ রিপোর্ট এবং লাইসেন্স প্লেট রিডারগুলি পরীক্ষা করে দেখবেন যে কোনও সম্ভাব্য অপরাধীর সাথে যোগাযোগ করা হয়েছিল কিনা। প্রভাবের অধীনে চালকদের দ্বারা ব্যবহৃত সড়ক নেটওয়ার্কগুলি সনাক্ত করতে পুলিশ ক্রাইমস্ট্যাটের ক্রাইম ট্র্যাভেল ডিমান্ড মডেলও ব্যবহার করেছে। ক্রাইম ট্র্যাভেল ডিমান্ড মডেল দ্বারা চিহ্নিত সড়কপথগুলি বিভাগের ডিইউআই এনফোর্সমেন্ট টিম দ্বারা নিষেধাজ্ঞা কর্মসূচির জন্য লক্ষ্যবস্তু করা হয়েছিল। অপরাধীর কার্যকলাপের স্থান সনাক্তকরণের উন্নতির জন্য জার্নি টু ক্রাইম মডেলের সাথে একত্রে অনুরূপ ওজনযুক্ত সড়ক নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা হয়েছে। আরও দেখুন ক্রাইম ম্যাপিং রেফারেন্স আরও পড়ুন লেভিন, এন। (2008)। ক্রাইমস্ট্যাটঃ অপরাধের ঘটনা বিশ্লেষণের জন্য একটি স্থানিক পরিসংখ্যানগত কর্মসূচি। শেখর, এস. এবং জিয়ং, এইচ. (সংস্করণ), এনসাইক্লোপিডিয়া অফ জিওগ্রাফিক ইনফরমেশন সায়েন্স। স্প্রিংগার। 187-193। লেভিন, এন. (2006)। "ক্রাইম ম্যাপিং এবং ক্রাইমস্ট্যাট প্রোগ্রাম। ভৌগোলিক বিশ্লেষণ। 38 (1), 41-55। বাহ্যিক লিঙ্ক স্থানগত বিশ্লেষণ জিআইএস সফ্টওয়্যার অপরাধ ম্যাপিং