CrimeStat
क्राइमस्टैट एक अपराध मानचित्रण सॉफ्टवेयर प्रोग्राम है। क्राइमस्टैट विंडोज-आधारित कार्यक्रम है जो स्थानिक और सांख्यिकीय विश्लेषण करता है और इसे भौगोलिक सूचना प्रणाली (जी. आई. एस.) के साथ इंटरफेस करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह कार्यक्रम नेड लेविन एंड एसोसिएट्स द्वारा नेड लेविन के निर्देशन में, संयुक्त राज्य अमेरिका के न्याय विभाग की एक एजेंसी, नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ जस्टिस (एन. आई. जे.) द्वारा वित्त पोषण के साथ विकसित किया गया है। कार्यक्रम और नियमावली एन. आई. जे. द्वारा निःशुल्क वितरित की जाती है। क्राइमस्टैट जी. आई. एस. में स्थित वस्तुओं पर स्थानिक विश्लेषण करता है। वस्तुएँ बिंदु (जैसे, घटनाएँ, स्थान), क्षेत्र (जैसे, ब्लॉक, यातायात विश्लेषण क्षेत्र, शहर) या रेखाएँ (जैसे, सड़क खंड) हो सकती हैं। कार्यक्रम वस्तुओं के वितरण का विश्लेषण कर सकता है, हॉट स्पॉट की पहचान कर सकता है, स्थानिक स्व-संबंध को इंगित कर सकता है, स्थान और समय में घटनाओं की बातचीत की निगरानी कर सकता है, और यात्रा व्यवहार का मॉडल बना सकता है। गैर-रैखिक स्थानिक मॉडलिंग के लिए एक प्रतिगमन मॉड्यूल है। इसके कुछ उपकरण अपराध विश्लेषण के लिए विशिष्ट हैं। अन्य लोग कई क्षेत्रों में आवेदन कर सकते हैं। कार्यक्रम में 55 सांख्यिकीय दिनचर्याएँ हैं। विकास क्राइमस्टैट 1990 के दशक के मध्य से नेड लेविन के निर्देशन में विकसित किया गया है। पहला प्रोटोटाइप यूनिक्स-आधारित सी + + प्रोग्राम था जिसे पॉइंटस्टैट कहा जाता था जिसे होनोलूलू में मोटर वाहन दुर्घटनाओं का विश्लेषण करने के लिए विकसित किया गया था। 1996 में, राष्ट्रीय न्याय संस्थान ने क्राइमस्टैट के पहले संस्करण को वित्त पोषित किया और शुरुआती पॉइंटस्टैट दिनचर्या को कार्यक्रम में शामिल किया गया। पहला संस्करण (1) अगस्त 1999 में जारी किया गया थाः नवीनतम संस्करण 3.3 (जुलाई 2010) है। संस्करण 3.1 तक, क्राइमस्टैट को डोन कंसल्टिंग, फॉल्स चर्च, वी. ए. के लॉन्ग डोआन द्वारा प्रोग्राम किया गया था। संस्करण 2.0 से शुरू होकर, और पूरी तरह से संस्करण 3.2 से, क्राइमस्टैट को मुख्य रूप से ह्यूस्टन, टी. एक्स. के हाइयान टेंग द्वारा प्रोग्राम किया गया था। कार्यात्मकता डेटा सेटअप क्राइमस्टैट विशेषता और जी. आई. एस. फाइलों दोनों के लिए डेटा इनपुट कर सकता है, लेकिन इसके लिए आवश्यक है कि सभी डेटासेट में वस्तुओं के लिए भौगोलिक निर्देशांक निर्धारित हों। मूल फ़ाइल प्रारूप डीबेस (डी. बी. एफ.) है लेकिन आकार (एस. एच. पी.) है, और ए. एस. सी. आई. आई. पाठ फ़ाइलों को भी पढ़ा जा सकता है। प्रोग्राम के लिए एक प्राथमिक फ़ाइल की आवश्यकता होती है लेकिन कई दिनचर्याएँ माध्यमिक फ़ाइल का भी उपयोग करती हैं। क्राइमस्टैट तीन समन्वय प्रणालियों का उपयोग करता हैः गोलाकार (देशांतर, अक्षांश), प्रक्षेपित और दिशात्मक (कोण)। दूरी को प्रत्यक्ष, अप्रत्यक्ष (मैनहट्टन) या एक नेटवर्क पर मापा जा सकता है (जो यात्रा के समय या गति का उपयोग करने की भी अनुमति देता है)। दूरी इकाइयाँ गोलाकार निर्देशांकों के लिए दशमलव डिग्री और अनुमानित निर्देशांकों के लिए फुट, मीटर, मील, किलोमीटर या समुद्री मील हैं। कार्यक्रम संदर्भ ग्रिड बना सकता है। कई दिनचर्याएँ अपनी गणना के लिए भौगोलिक क्षेत्र के क्षेत्र का भी उपयोग करती हैं। सांख्यिकीय दिनचर्या स्थानिक विवरण दिनचर्या में शामिल हैंः स्थानिक वितरण सांख्यिकी (माध्य केंद्र, मानक विचलन दीर्घवृत्त, न्यूनतम दूरी का केंद्र, मध्य केंद्र, दिशात्मक माध्य, उत्तल पतवार) क्षेत्रीय डेटा के लिए स्थानिक स्व-संबंध सांख्यिकी (मोरान का I, गेटिस का G, गेटिस का G, गेटिस का G, मोरान सहसंबंध, गेरी सहसंबंध, गेटिस का K), बिंदुओं के बीच दूरी-आधारित सांख्यिकी (निकटतम पड़ोसी विश्लेषण, रिप्ले का K, माध्यमिक फ़ाइल बिंदुओं के लिए प्राथमिक फ़ाइल बिंदुओं का आवंटन और योग, और विभिन्न दूरी गणना मैट्रिक्स), और बिंदुओं, क्षेत्रों या रेखाओं के लिए क्लस्टर विश्लेषण। क्राइमस्टैट में समूह की पहचान के लिए कई दिनचर्याएँ उपलब्ध हैंः मोंटे कार्लो सिमुलेशन को विश्वसनीय अंतराल का अनुमान लगाने के लिए कई दिनचर्याओं पर चलाया जा सकता है। स्थानिक प्रतिरूपण दिनचर्या में शामिल हैंः एक चर के क्षेत्र में भिन्नता की जांच करने के लिए एकल कर्नेल घनत्व अंतर्वेसन दो चर के दोहरे कर्नेल घनत्व अंतर्वेशन (उदाहरण के लिए, एक जनसंख्या के संबंध में घटनाओं का एक समूह 'जोखिम में') क्षेत्रीय डेटा को सुचारू बनाने के लिए हेड बैंग दिनचर्या "इंटरपोलेटेड हेड बैंग सतह जो हेड बैंग अनुमानों को एक ग्रिड में अंतर्वेशन करती है" नॉक्स और मेंटेल सूचकांक जो घटनाओं में स्थान और समय के बीच बातचीत की पहचान करते हैं यादृच्छिक चलने के सिद्धांत पर आधारित सहसंबद्ध चलने का विश्लेषण, स्थान और समय में एक क्रमिक अपराधी के क्रमिक व्यवहार को मॉडलिंग करने के लिए और अगली घटना के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए एक क्रमिक अपराधी की संभावित उत्पत्ति को मॉडलिंग करने के लिए एक यात्रा-से-अपराध विश्लेषण। नैदानिक दिनचर्या इस अनुमान की तुलना कई क्रमिक अपराधियों के लिए निवास स्थान की भविष्यवाणी करने में अपने घटकों के साथ करती है बायेसियन यात्रा-से-अपराध अनुमान जो एक क्रमिक अपराधी स्थानिक प्रतिगमन के स्थान का अनुमान लगाने के लिए बायेसियन यात्रा-से-अपराध विधि को लागू करता है। मॉडल में गणना डेटा के लिए साधारण न्यूनतम वर्ग, पॉइसन प्रतिगमन और विभिन्न अन्य सामान्यीकृत रैखिक मॉडल शामिल हैं। इसके अलावा पॉइसन-गामा और पॉइसन-लॉग्नॉर्मल मॉडल को फिट करने के लिए मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो दिनचर्या हैं, जिसमें एक सशर्त स्थानिक स्वतःगमन (सीएआर या एसएआर) समायोजन भी शामिल है। क्राइम ट्रैवल डिमांड मॉड्यूल एक महानगरीय क्षेत्र में अपराध यात्रा का मॉडल है। यह अपराध या अन्य दुर्लभ घटनाओं के लिए यात्रा मांग मॉडलिंग का एक अनुप्रयोग है। इसका उद्देश्य कानून प्रवर्तन आउटपुट क्राइमस्टैट द्वारा वैकल्पिक हस्तक्षेपों के मॉडलिंग के लिए एक आधार के रूप में अपराध करने में बड़ी संख्या में अपराधियों के यात्रा व्यवहार को मापना है जिसमें तीन अलग-अलग प्रकार के आउटपुट होते हैंः स्क्रीन आउटपुट जो गणना समाप्त होने के बाद परिणामों को प्रदर्शित करता है। इन्हें एक पाठ फ़ाइल में सहेजा जा सकता है। डीबेस डी. बी. एफ. या ए. एस. सी. आई. आई. पाठ प्रारूप में कई दिनचर्या के लिए गैर-ग्राफिकल आउटपुट। गणना की गई वस्तुओं को जी. आई. एस. में प्रदर्शित करने की अनुमति देने के लिए कई दिनचर्या के लिए चित्रमय आउटपुट। वर्तमान में, ग्राफिकल आउटपुट प्रारूपों में ई. एस. आर. आई. एस. एच. पी., मैपइन्फो इंटरचेंज प्रारूप (एम. आई. एफ./एम. आई. डी.), विंडोज डी. ए. टी. के लिए सर्फर और ए. एस. सी. आई. आई. पाठ प्रारूप शामिल हैं। कुछ अन्य स्थानिक सांख्यिकी कार्यक्रमों के विपरीत, क्राइमस्टैट में कोई मानचित्रण क्षमता नहीं है और इसका उपयोग जी. आई. एस. सॉफ्टवेयर के साथ किया जाना चाहिए। कुछ उपयोगकर्ताओं ने पाया है कि जी. यू. आई. इंटरफेस को समझना मुश्किल है और दिनचर्या के बीच असंगत है। क्योंकि क्राइमस्टैट अधिकांश दिनचर्या में अंकों का विश्लेषण करता है, इसके परिणाम हमेशा उन सॉफ़्टवेयर के अनुरूप नहीं होते हैं जो क्षेत्रों का विश्लेषण करते हैं (जैसे। जियोडा)। अंत में, स्थानिक सांख्यिकी के नए उपयोगकर्ताओं के लिए मैनुअल का आकार चुनौतीपूर्ण हो सकता है। सहायक क्राइमस्टैट विकास क्राइमस्टैट कार्यक्रम के विकास के अलावा, संस्करण 2 के माध्यम से सभी दिनचर्या और स्थानिक ऑटोकोरिलेशन दिनचर्या को तीसरे पक्ष के अनुप्रयोगों में उपयोग के लिए. NET पुस्तकालयों में परिवर्तित कर दिया गया है। क्राइमस्टैट पुस्तकालयों का संस्करण 1 अगस्त 2010 में जारी किया गया था और यह क्राइमस्टैट वेब पेज पर उपलब्ध है। अपराध विश्लेषण के लिए अपने अनुप्रयोग में क्राइमस्टैट की समीक्षा और उदाहरण समीक्षा और उदाहरण प्रकाशित किए गए हैं। अपराध विश्लेषण के बाहर क्राइमस्टैट के उपयोग के उदाहरण भी सामने आए हैं। बाल्टीमोर काउंटी पुलिस विश्लेषकों द्वारा क्राइमस्टैट का उपयोग बाल्टीमोर काउंटी पुलिस विश्लेषक विभिन्न स्थानिक विश्लेषण करने के लिए क्राइमस्टैट का उपयोग करते हैं। बाल्टीमोर काउंटी में पुलिस विश्लेषकों की प्राथमिक जिम्मेदारी मौजूदा या प्रत्याशित अपराध समस्याओं की पहचान करना और उनका समाधान करना है। पुलिस विश्लेषक अपराध की उच्च सांद्रता वाले काउंटी के भीतर क्षेत्रों की पहचान करने के लिए क्राइमस्टैट में "हॉट स्पॉट एनालिसिस" का उपयोग करते हैं। क्राइमस्टैट के उपयोग को प्रदर्शित करने वाले एक अन्य उदाहरण में अपराध और यातायात सुरक्षा (डीडीएसीटीएस) के लिए विभाग का डेटा संचालित दृष्टिकोण शामिल है। पुलिस विश्लेषकों ने अपराध और यातायात दुर्घटनाओं की उच्च सांद्रता वाले क्षेत्रों की पहचान करने के लिए निकटतम पड़ोसी पदानुक्रमित स्थानिक समूह का उपयोग किया। विश्लेषकों ने पाया कि दो समूह समूह, अपराध और दुर्घटनाएं, काउंटी के कई क्षेत्रों में एक दूसरे से मेल खाते हैं। लक्षित क्षेत्रों में पुलिस की उपस्थिति बढ़ाने के लिए काउंटी का डीडीएसीटीएस कार्यक्रम शुरू किया गया था। डी. डी. ए. सी. टी. एस. क्षेत्रों में अधिकांश लक्षित अपराधों और यातायात दुर्घटनाओं में कमी के साथ प्रारंभिक परिणाम उत्साहजनक रहे हैं। विभाग का डी. डी. ए. सी. टी. एस. कार्यक्रम तब से राष्ट्रीय राजमार्ग यातायात सुरक्षा प्रशासन के समर्थन से देश भर में एक मॉडल बन गया है। अंत में, पुलिस विश्लेषकों ने एक क्रमिक अपराधी की गतिविधि स्थान की सफलतापूर्वक पहचान करने के लिए क्राइमस्टैट की जर्नी टू क्राइम और बायेसियन जर्नी टू क्राइम एस्टिमेशन मॉडल का उपयोग किया है। एक बार अपराधी की गतिविधि स्थान की पहचान हो जाने के बाद, पुलिस विश्लेषक अन्य पुलिस स्रोतों जैसे ट्रैफिक स्टॉप, फील्ड इंटरव्यू रिपोर्ट और लाइसेंस प्लेट रीडर्स से ली गई जानकारी की जांच करेंगे ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि क्या किसी संभावित अपराधी के साथ संपर्क किया गया था। पुलिस ने प्रभाव (डीयूआई) के तहत चालकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सड़क नेटवर्क की पहचान करने के लिए क्राइमस्टैट के क्राइम ट्रैवल डिमांड मॉडल का भी उपयोग किया है। क्राइम ट्रैवल डिमांड मॉडल द्वारा पहचाने गए रोडवेज को विभाग के डीयूआई प्रवर्तन दल द्वारा प्रतिबंध कार्यक्रमों के लिए लक्षित किया गया था। इसी तरह के भारित सड़क नेटवर्क का उपयोग अपराध मॉडल की यात्रा के संयोजन में किया गया है ताकि अपराधी की गतिविधि स्थान की पहचान में सुधार किया जा सके। अपराध मानचित्रण संदर्भ आगे पढ़ने के लिए लेविन, एन. (2008) भी देखें। क्राइमस्टैटः अपराध की घटनाओं के विश्लेषण के लिए एक स्थानिक सांख्यिकीय कार्यक्रम। शेखर, एस. और शियोंग, एच. (संस्करण), एनसाइक्लोपीडिया ऑफ ज्योग्राफिक इंफॉर्मेशन साइंस। स्प्रिंगर। 187-193। लेविन, एन. (2006)। "अपराध मानचित्रण और क्राइमस्टैट कार्यक्रम। भौगोलिक विश्लेषण। 38 (1), 41-55। बाहरी लिंक स्थानिक विश्लेषण जी. आई. एस. सॉफ्टवेयर अपराध मानचित्रण