Space–Time Dynamics of Crime in Transport Nodes

Abstract

This article assesses space–time variations of crime rates in underground stations. Drawing on assumptions from time geography, routine activity principles, and defensible space theory, the study investigates daily, weekly, and seasonal variations of crime at underground stations in the Swedish capital, Stockholm. Data from extensive field work at the stations was combined with crime records and passenger flow to test whether stations’ environmental attributes affect crime at different times. Geographical information systems, spatial statistic techniques, and modeling underpin the methodology used in the study. Findings show that crimes tend to happen more often in the evening, at night, on holidays, and on weekends. There is also evidence of seasonal variations of crime. In the winter, stations with social disturbance and signs of deterioration show high levels of crime, whereas in the summer, offenses are concentrated in stations nearby alcohol selling outlets. Stations with hiding spots are often targeted for crime during daily peak hours, whereas during holidays, crowded stations and those with alcohol selling outlets attract more criminal activities. Results suggest that the role of the stations’ environment on crime causation varies over time—an important fact for safety interventions.

本文评估地下车站犯罪率的时空变异。本研究运用时间地理学、例行活动原理, 以及可防御的空间理论, 探究瑞典首都斯德哥尔摩的地下车站中, 每日、每週以及季节性的犯罪变异。自车站的田野工作中广泛搜集的数据, 将与犯罪纪录和客流相互结合, 用以测试车站的环境特徵是否在不同的时间点上影响了犯罪。本研究运用地理信息系统、空间统计技术, 以及模式化的方法论。研究结果显示, 犯罪更常发生于晚上、深夜、假日以及週末。同时亦有证据显示, 犯罪具有季节性的变异。在冬天, 有着社会扰动以及倾颓迹象的车站, 显示具有高度的犯罪; 在夏天, 攻击事件则是集中于附近设有贩卖酒精场所的车站。在每日的尖峰时段, 具有藏身之处的车站经常是犯罪的目标; 而在假日中, 拥挤的车站与贩售酒精商品处附近的车站则吸引更多的犯罪活动。研究结果显示, 车站环境在导致犯罪中所扮演的角色随着时间改变——而这对安全性介入而言是重要的事实。

Este artículo sopesa las variaciones del espacio-tiempo en las tasas de criminalidad de las estaciones subterráneas. A partir de supuestos de la geografía del tiempo, principios de actividad rutinaria y teoría del espacio defensable, el estudio investiga las variaciones diarias, semanales y estacionales del crimen en las estaciones subterráneas de Estocolmo, la capital sueca. Los datos obtenidos mediante amplio trabajo de campo en estas estaciones fueron combinados con registros criminales y flujo de pasajeros para probar si los atributos ambientales de las estaciones afectaban al crimen en tiempos diferentes. La metodología utilizada en el estudio incluyó cosas tan importantes como sistemas de información geográfica, técnicas estadísticas espaciales y modelación. Los descubrimientos del estudio muestran que los crímenes tienden a ocurrir con más frecuencia en la tarde, en horas de la noche, durante festivales populares y los fines de semana. Hay también evidencia sobre las variaciones estacionales del crimen. En invierno, las estaciones que presentan perturbaciones sociales y signos de deterioro muestran altos niveles de criminalidad, en tanto que en verano los hechos delictuosos se concentran en estaciones cercanas a sitios donde se expenden bebidas embriagantes. Las estaciones en donde existen escondrijos a menudo son blanco de acciones criminales durante las horas pico, en tanto que durante los días festivos las estaciones congestionadas y las que tienen sitios para vender licores atraen mayor actividad criminal. Los resultados sugieren que el papel del entorno de las estaciones en términos de causalidad criminal varía con el tiempo—hecho muy importante en cuestiones de seguridad.

Key Words:

• cluster analysis
• GIS
• offenses
• space–time dynamics

关键词:

• 集群分析
• 地理信息系统
• 攻击
• 时空动态

Palabras clave:

• análisis de aglomeraciones
• SIG
• delitos
• dinámica del espacio-tiempo

Acknowledgments

We are grateful for the comments from participants of the session of 2011's conference of the American Society of Criminology in Washington, DC, particularly, Professor Kim Rossmo, Texas State University, as well as from anonymous referees and the editor of this journal. We thank the Swedish Transport Administration (Traffikverket), Stockholm Public Transport (SL), Stockholm municipality and CEFIN-KTH for financing this research project. We also thank police in Stockholm County, Stockholm Statistics, Stockholm Public Transport (SL), and Veolia for providing data for the analysis.

Notes

1. For an extensive discussion of the concept of urban fabric, see Ceccato (2012).

2. Note that although both the police-recorded data and SL data show similar temporal recording patterns, they differ by crime type and different parts of the transportation network. For more details see Ceccato, Uittenbogaard, and Bamzar (2013).