4. Przestrzenne analizy zjawiska - przegląd metod badawczych
4.4.1. Testowanie metody na przykładzie Wrocławia
Na podstawie otrzymanych wyników dla Wrocławia sporządzono opracowania kartograficzne dla ogółu przestępstw oraz dla każdego z wybranych przestępstw przestrzennych w celu zweryfikowania prawidłowości podjętego postępowania. Badania w tej części skoncentrowane zostały na analizie otrzymanych map w kontekście założeń sformułowanych w ramach różnych koncepcji kryminologicznych i geograficznych, co miało potwierdzić lub odrzucić zastosowaną metodę.
W ramach niniejszej pracy, w konsekwencji opracowania graficznej metody przestrzennej analizy danych dotyczących przestępczości, powstały wskaźniki, które uzupełniają kartograficzne opracowanie o wartości liczbowe niezbędne do dalszych interpretacji i formułowania wniosków. Swego rodzaju wyzwaniem w tym zakresie stało się zdefiniowanie osiągniętych wartości i obrazu wskazującego rozkład zdarzeń niepożądanych na terenie miasta oraz określenie ich wspólnym pojęciem. Pod uwagę wzięto kwestię zagrożenia przestępczością. Definiując pojęcie zagrożenia przestępczością odnosić się należy do określonych przestrzeni, bo takowe będą analizowane w kontekście wskazanego zjawiska. Okazało się jednak, że pojęcie
„zagrożenia” nastręcza wiele wątpliwości, co do rozumienia go w odniesieniu do przedmiotu badań, który może być przecież rozpatrywany w różnoraki sposób. W tym kontekście miejsca/obszary lub przestrzenie zagrożenia określa się również mianem
„przestrzeni strachu”, które powinny charakteryzować się określonymi cechami.
Mianowicie za miejsca zagrożone uznaje się te, w przypadku których:
a) występuje rzeczywista koncentracja przestępstw;
b) występują symptomy, które wskazują na istnienie tego rodzaju zdarzeń, bądź inne, które zwiększają poczucie zagrożenia (do nich należą np. osoby przebywające w takich obszarach, których wygląd lub zachowanie wzbudza lęk lub strach);
c) funkcjonują one w percepcji mieszkańców jako powszechnie niebezpieczne.
Takie rozumienie pojęcia ma swoje podstawy w prewencji. Podkreśla się, że w ramach działań zmierzających do zapewnienia bezpieczeństwa uwzględnia się
148
przede wszystkim miejsca obiektywnie niebezpieczne czy też zagrożone przestępczością, czyli takie, w których zauważalna jest koncentracja zdarzeń o charakterze przestępczym lub takie, w przypadku których możliwe jest wskazanie czynników lub elementów, które sprzyjają lub stanowią tzw. „dobrą okazję” dla potencjalnych sprawców. Przy ocenie określonej przestrzeni wzięto pod uwagę faktyczne zagrożenie oraz możliwe jego przyczyny – przede wszystkim to, co zostało zmierzone i wskazuje na konkretne fakty (Czarnecki, Siemiński 2004).
W opracowaniach prewencyjnych, profilaktycznych, czy też różnego rodzaju programach rolę tę pełnią wskaźniki, które pozbawione są elementów subiektywnych, w rozumieniu opinii innych osób. Przedstawiają określony stan, wielkość zjawiska, która dopiero w dalszej kolejności podlega różnego rodzaju interpretacjom.
W związku z tym bardzo ważne jest stwierdzenie czy przyczyny wynikają z cech przestrzeni, z sąsiedztwa lub może tkwią w charakterystyce społecznej. Jako przykład wskazać można nagromadzenie wielu różnych lokali, które zajmują się także sprzedażą alkoholu, w których notuje się znaczny wskaźnik włamań, bójek, kradzieży lub wymuszeń. Należy więc stwierdzić, że przeorganizowanie przestrzeni nie byłoby tu adekwatne, bo źródło problemu nie tkwi w samej przestrzeni, co w jej zagospodarowaniu. Nie wystarczy jedynie, więc stwierdzenie o występowaniu zjawiska w określonym miejscu, ważne jest wskazanie jego natężenia, a w dalszej kolejności identyfikacja przyczyn oraz uwarunkowań, które pozwalają na koncentrację przestępczości w określonym stopniu (Czarnecki, Siemiński 2004).
Jak już wcześniej wskazano, pojęcie zagrożenia przestępczością obejmuje swoim zakresem co najmniej trzy elementy (rzeczywista koncentracja przestępstw, występowanie cech wskazujących na istnienie zdarzeń niepożądanych, postrzeganie miejsc jako niebezpiecznych przez samych mieszkańców), które wskazują na to, że określony obszar lub miejsce można wskazać jako istotne, zagrożone wystąpieniem zjawiska. Badania wykonane do niniejszego opracowania nie zawierają informacji na temat percepcji zjawiska przez mieszkańców miasta, ponadto nie ma tu również informacji na temat rzeczywistej koncentracji przestępstw (dane policyjne objęły przede wszystkim informacje dotyczące przestępczości ujawnionej). Stąd też posługiwanie się pojęciem zagrożenia przestępczością byłoby błędne. Biorąc zatem pod uwagę fakt, że pozyskane dane statystyczne dotyczą wielkości przestępczości ujawnionej, a zatem nic nie jest wiadome na temat przestępczości nieujawnionej, a więc również rzeczywistej, co w rezultacie nie uprawnia do formułowania wniosków na temat obszarów rzeczywiście zagrożonych zjawiskiem przestępczości.
Uwzględniając te wszystkie uwagi możliwe stało się więc wskazanie obszarów, na których potencjalnie może nastąpić znaczne nagromadzenie zdarzeń o charakterze przestępczym, a więc obszarów o zwiększonym prawdopodobieństwie występowania zjawiska, które można określić nieco krótszym terminem – wskaźnikiem ryzyka kryminalnego. Wskaźnik ryzyka kryminalnego jest zatem prawdopodobieństwem wystąpienia zjawiska na określonym obszarze, definiowane jako iloraz długości ulic z przestępstwami oraz długości ulic ogółem dla i-tego oczka siatki kwadratów, co umożliwia uzyskanie ogólnego obrazu dla większego obszaru, w tym przypadku miasta. Wskaźnik określony został wcześniej już podanym wzorem:
149 Rk= Lup/ Lu [%], gdzie:
Rk: wskaźnik ryzyka kryminalnego dla i-tego oczka siatki;
Lup: długość ulic z przestępstwami dla i-tego oczka siatki;
Lu: długość wszystkich ulic dla i -tego oczka siatki.
Wskaźnik wyrażony jest w %, a zakres interpretacji wyników umieszczono w tabeli (Tab. 5). Zdefiniowany miernik wskazuje jedynie w jakich miejscach i z jakim prawdopodobieństwem można spodziewać się wystąpienia przestępczości w ciągu roku, nie obejmuje swoim zakresem kwestii dotyczących wielkości zjawiska.
Na obszarze miasta można wskazać obszary, w których przestępczość występuje niemal permanentnie, ale średnia wielkość występowania zjawiska nie jest wysoka w porównaniu do przeciętnego poziomu przestępczości dla całego analizowanego obszaru. Stąd też przykładowo, centrum miasta charakteryzujące się bardzo wysokim ryzykiem kryminalnym osiągając liczbę przestępstw znacznie wyższą niż obszary w pewnym oddaleniu od centrum miasta, w których ryzyko to jest tak samo wysokie.
Obszary o wysokim ryzyku wystąpienia przestępczości powinny znajdować się pod szczególną kontrolą ze strony instytucji zajmujących się ściganiem, stąd też wyselekcjonowanie miejsc o wyższym niż przeciętne ryzyku wystąpienia przestępczości, a następnie określenie w jakim stopniu miejsca te są niebezpieczne pod względem natężenia zjawiska jest istotnym elementem niniejszego opracowania.
Poziom wskaźnika ryzyka kryminalnego definiowany jest jako wielkość zjawiska w miejscu o określonym prawdopodobieństwie jego wystąpienia.
Na podstawie wartości uzyskanych w wyniku wyliczenia wag dla poszczególnych pól siatki, obliczono średni poziom ryzyka kryminalnego, który przyjął następującą formę:
̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ : średni poziom ryzyka kryminalnego;
𝑤𝑎𝑔𝑎𝑖 : waga dla i-tego pola siatki;
𝑛 : suma wag
Na podstawie wartości średniej dla całego zbioru, posługując się metodą naturalnych prześwitów ustalono granice kategorii nr 3 – średniego poziomu ryzyka kryminalnego. Dla pozostałych kategorii autorka pracy zaproponowała następujący sposób ustalenia granic:
150 𝑘𝑎𝑡4 <∑𝑛𝑖=1𝑤1𝑖
𝑛 ≤ 𝑘𝑎𝑡5
gdzie 𝑤1- wartości powyżej średniej 𝑝𝑜𝑧𝑖𝑜𝑚 𝑅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ 𝑘
W rezultacie możliwe jest porównywanie miejsc o określonym ryzyku wystąpienia przestępczości ujawnionej, co jednocześnie daje informacje o obszarach, w których występuje największe prawdopodobieństwo pojawienia się zdarzeń niebezpiecznych, uwzględniając wielkość analizowanej problematyki. Pozyskane informacje stanowią istotny element w zakresie działań prewencyjnych, co jednocześnie podkreśla ważność prowadzonych badań.
W tabeli 6. przedstawiono otrzymane, w zakresie testowania metody, wyniki Ponadto poza przestrzennym rozmieszczeniem przestępczości uwzględniono funkcje zagospodarowania przestrzennego wynikające z dokumentu planistycznego Studium uwarunkowań i kierunków zagospodarowania przestrzennego dla Wrocławia (2010)7, które wzbogaciły analizę oraz potwierdziły pewne zależności (Ryc. 29).
7 Uwzględniono dokument z 2010 r., który był adekwatny dla analizowanego okresu badań 2006-2015
151
Tab. 6. Porównanie wyników analizy z założeniami teoretycznymi (założenia teoretyczne na podstawie przeprowadzonej kwerendy literaturowej) – na przykładzie Wrocławia. Źródło: opracowanie własne Lp. Założenia teoretyczne Wyniki analizy
1. zjawisko wykazuje ogólne tendencje do koncentracji
na podstawie przeprowadzonej analizy autokorelacji (statystyka I Morana) stwierdzono tendencję do występowania klasteryzacji – skupiania się wartości podobnych (z-score: 26,62; p-value: 0,00000, I = 0,635296; E(I)= -0,000769) (Ryc. 27);
na podstawie wyniku analizy z zastosowaniem statystyki ogólnej G (Getis-Ord General G Statistic) stwierdzono tendencję do skupiania wartości wysokich (z-score: 25,044; p-value: 0,00000; G= 0,000028;
E (G) = 0,000006) (Ryc. 28) 2. największe natężenie przestępczości
występuje w centrach miast – centrum oraz obszary sąsiadujące w centrum
obszary o największym prawdopodobieństwie wystąpienia zjawiska zidentyfikowano w centrum miasta oraz obszarach sąsiadujących z centrum;
wysokie wartości zjawiska koncentrują się przede wszystkim wokół centrum miasta (w promieniu do ok. 6 km od punktu centralnego)
3. co do zasady im dalej od centrum miasta tym przestępczość zmniejsza się, mogą jednak pojawić się obszary w przypadku, których poziom zjawiska będzie utrzymywał się na relatywnie wysokim poziomie
w miarę oddalania się od centrum miasta następuje zmniejszenie prawdopodobieństwa, ale występują obszary, w których prawdopodobieństwo utrzymuje się na stosunkowo wysokim lub średnim poziomie;
klastry niskich wartości zjawiska skupiają się na peryferiach miasta, w oddaleniu o ok. 7 km od punktu centralnego;
4. prawdopodobieństwo wystąpienia
różne funkcje zagospodarowania przestrzeni są w różnym stopniu zagrożone wystąpieniem zjawiska przestępczości;
funkcje zagospodarowania przestrzeni w różnym stopniu wpływają
na generowanie przestępczości
(Ryc. 29)
5. większe prawdopodobieństwo wystąpienia zjawiska przestępczości charakteryzuje obszary o funkcjach zagospodarowania przestrzeni:
usługowo-handlowych,
mieszkaniowych, akademickich – charakteryzujących się stosunkowo dużym zagęszczeniem ludności
największe prawdopodobieństwo wystąpienia przestępczości odnotowano w obszarach o funkcji zagospodarowania przestrzennego: wielkomiejskie, jednorodzinne, małomiasteczkowe, mieszkaniowe kameralne, śródmiejskie, sielskie, akademickie, ośrodków usługowych (Tab. 7)
6. mniejsze prawdopodobieństwo wystąpienia zjawiska charakteryzuje tereny cmentarzy, tereny zielone, tereny ogródków działkowych, zajezdni, baz transportowych, ale również relatywnie mniejsze zagrożenie występuje na terenach aktywności gospodarczej (wielkopowierzchniowej), a także związanej z lokalizacją służb technicznych
najmniej zagrożone są obszary aktywności gospodarczej, rekreacyjne nadrzeczne, zielone, służb publicznych, cmentarze oraz związane z infrastrukturą techniczną (Ryc. 29)
Na podstawie wniosków przedstawionych w tabeli 6 można stwierdzić, że zaproponowana technika nie jest obarczona dużym błędem, zasadniczo jest zgodna z założeniami wynikającymi z koncepcji teoretycznych dotyczących występowania i przestrzennego rozmieszczenia przestępczości w obszarze miasta. Stąd też zasadne wydaje się prowadzenie analiz przy jej wykorzystaniu, zwłaszcza, że opiera się na
152
nieco bardziej szczegółowych danych, aniżeli te zagregowane do poziomu dzielnic lub okręgów policyjnych.
Ryc. 27 Raport z analizy autokorelacji przestrzennej (statystyka globalna I Morana) zjawiska przestępczości dla Wrocławia
źródło: opracowanie własne przy wykorzystaniu oprogramowania ArcGIS 10.2.2
153
Ryc. 28 Raport z analizy autokorelacji przestrzennej (statystyka globalna G Getisa- Orda) zjawiska przestępczości dla Wrocławia
źródło: opracowanie własne przy wykorzystaniu oprogramowania ArcGIS
154
Ryc. 29. Wskaźnik ryzyka kryminalnego w obszarach o różnym typie zagospodarowania przestrzeni we Wrocławiu. Źródło: opracowanie własne na podstawie Studium uwarunkowań i kierunków
zagospodarowania przestrzennego miasta Wrocław
Tab. 7. Wskaźnika średniego ryzyka kryminalnego dla wyróżnionych typów zespołów urbanistycznych we Wrocławiu
Źródło: opracowanie własne
Typ zespołu urbanistycznego
Wskaźnik średniego ryzyka kryminalnego
Wielkomiejskie centrum 85,7
jednorodzinne 67,4
małomiasteczkowe 64,2
mieszkaniowe kameralne 63,7
śródmiejskie 63,4
sielskie 58,8
akademickie 55,3
ośrodków usługowych 53,1
mieszkaniowe wielorodzinne 48,4
usługowe 47,6
mieszkaniowe krajobrazowe 44,1
aktywności gospodarczej 39,8
rekreacyjne 39,3
nadrzeczne 33,4
zielone 32,3
służb publicznych 24,6
cmentarze 24,2
infrastruktury technicznej 12,1
155
Zaletą opracowanej metody jest możliwość wykorzystania danych, które udostępniane są na możliwie najbardziej szczegółowym poziomie – ulic, przy jednoczesnym braku danych adresowych, a to w konsekwencji umożliwia prowadzenie analiz przy tak dostępnych danych. Dane adresowe oczywiście dają ogromne możliwości w zakresie badań nad zjawiskiem, ale są jednak danymi niepełnymi. Zawierają bowiem jedynie informacje o tych przestępstwach, które zostały zgłoszone, brakuje natomiast zagadnień dotyczących przestępczości nieujawnionej, co automatycznie nieco zaburza obraz całego zjawiska. Wprowadzona technika bazuje na założeniu o prawdopodobieństwie wystąpienia zjawiska w oparciu o dane zgrupowane jedynie do informacji o tym, gdzie de facto wystąpiło zjawisko, tj. na jakiej ulicy, a jednocześnie uwzględnia koncepcje dotyczące infrastruktury miejskiej – większa koncentracja na danym obszarze ścieżek, węzłów i krawędzi sprzyja koncentracji większej liczby zjawisk. Prawdopodobieństwo to jest odnoszone do pewnej, sztucznie zdefiniowanej powierzchni, co w rezultacie pozwala na określenie obszaru o zdefiniowanym zagrożeniu wystąpieniem tam zjawiska przestępczości, co zgodnie z przytoczonymi we wcześniejszych rozdziałach koncepcjami nie jest podejściem błędnym. Elementem, który może stanowić pewien zarzut w stronę stosowanej techniki jest nieco generalizujące podejście – to znaczy pewne uogólnienie powstające w wyniku odniesienia wartości do sztucznie wydzielonej powierzchni, jednakże zastanawiając się nad prawidłowością przyjętej metodyki należy mieć na względzie szczegółowość uzyskanych danych. Ponadto, jak już wielokrotnie wskazywano, wystąpienie w danej przestrzeni znacznego nagromadzenia zdarzeń przestępczych sprawia, że wzrasta prawdopodobieństwo ich wystąpienia w jednostkach sąsiednich, co jednocześnie uzasadnia rozszerzenie obszaru badań poza jeden punkt – miejsce, w którym zostało dokonane przestępstwo.
4.5. Podsumowanie
Przestępczość jest zjawiskiem, które uznaje się jednocześnie za bardzo istotne z puntu widzenia funkcjonowania społeczeństwa na różnych poziomach odniesienia, jak również bardzo trudne, w zakresie analizy jego przestrzennego rozmieszczenia i zróżnicowania oraz kwestie związane z zapobieganiem temu zjawisku. Jak już wielokrotnie podkreślano, coraz większą rolę w ramach badań na przestępczością pełnią geograficzne analizy zjawiska, uwzględniające szerokie spektrum czynników, które mogą mieć wpływ na postępowanie sprawcy, przy czym istotnym elementem jest otoczenie, w którym ma miejsce zdarzenie. Przestrzenne analizy zjawiska skupiają się przede wszystkim na obszarach, w których doszło do popełnienia przestępstwa, w mniejszym stopniu koncentrują się na miejscach, z których sprawcy się wywodzą. Ma to swoje uzasadnienie przede wszystkim w kontekście przedmiotu badań nauk geograficznych, jak również w odniesieniu do celu prowadzenia tego rodzaju analiz oraz możliwości aplikacyjnych. Dane dotyczące miejsc popełnienia przestępstwa stanowią pierwsze dane na temat negatywnego zdarzenia, które miało miejsce w określonej przestrzeni. Jednocześnie są to informacje o potencjalnym obszarze, w którym sprawca się znajduje, do którego sprawca wróci lub w którym
156
działa. Dysponując natomiast danymi o większej liczbie zdarzeń tego samego rodzaju, zasadne staje się przypuszczenie o zwiększonym prawdopodobieństwie występowania takich zjawisk w relatywnie większym natężeniu. Nie ulega wątpliwości, że najlepszym sposobem oceny większego obszaru, celem zastosowania różnych działań prewencyjnych, pod względem natężenia zjawiska jest wizualizacja posiadanych danych, a w dalszej kolejności prowadzenie odpowiednich analiz w tym zakresie. Pierwsze próby związane z przestrzennymi analizami zjawiska opierały się przede wszystkim na oznaczaniu na mapach miejsc występowania zdarzeń negatywnych i próbach określenia miejsc, w których sprawca zamieszkuje. Przełom nastąpił wraz z rozwojem technologii i pojawieniem się oprogramowania GIS, coraz częściej wykorzystywanego w ramach analiz przestrzennych. O ile w przypadku badań prowadzonych za granicą, metody stosowane w ramach badań nad przestępczością nie są ograniczane charakterem danych pozyskiwanych ze statystyk policyjnych, to w przypadku polskich analiz konieczne jest korzystanie z węższego spektrum metod i technik. Tabela 8 prezentuje podsumowanie dotyczące wybranych stosowanych metod w zakresie analiz nad przestępczością wraz ze wskazaniem jakiemu rodzajowi danych są dedykowane.
157
Tab. 8 Przegląd metod stosowanych w zakresie badań nad przestępczością Źródło: opracowanie własne
Nazwa
metody/techniki
Zastosowanie Rodzaj danych, którym
dedykowana jest metoda tradycyjna
kartografia
• tradycyjne mapy tematyczne wykorzystywane przede wszystkim w ramach crime mapping • mapy tworzone przy wykorzystaniu
oprogramowania GIS uwzględniające dane dot. miejsca i czasu przestępstwa;
hot spots • identyfikacja miejsc o szczególnej koncentracji przestępczości na danym obszarze ze wskazaniem różnych poziomów istotności otrzymanych wyników
• umożliwia wskazanie obszarów podobnych do siebie pod względem badanej zmiennej;
• umożliwia wskazanie czy otrzymany przestrzenny rozkład zjawiska jest losowy,
wykazuje tendencje do
koncentracji/rozproszenia;
• możliwe jest wskazanie hot spotów oraz cold spotów wraz ze wskazaniem istotności otrzymanych wyników
• umożliwia analizę przestrzennego zróżnicowania rozmieszczenia przestępstw wraz z określeniem przyczyn takiego obrazu;
• dane adresowe –
• umożliwia wskazanie najbardziej prawdopodobnej/przybliżonej lokalizacji miejsca zamieszkania sprawcy przestępstwa;
• ograniczenia: metoda dedykowana wykrywaniu sprawców seryjnych; największa efektywność przy informacjach o większej liczbie popełnionych czynów
• dane adresowe – punktowe
prospective map • umożliwia identyfikację miejsc, w których prawdopodobieństwo wystąpienia zjawiska jest największe
• dane adresowe – punktowe
W przypadku analiz zjawiska przestępczości na obszarze polskich miast, czy też w mniejszych jednostkach, problematyczną kwestią jest pozyskanie odpowiednich danych. Większości przypadków metody lub techniki dedykowane są konkretnemu rodzajowi danych – zazwyczaj najbardziej efektywne są w przypadku dysponowania konkretnymi adresami, gdzie wystąpiło przestępstwo. Natomiast stosowanie niektórych z nich jest możliwe w przypadku danych zagregowanych do jednostek poligonowych. Fakt stosowania określonych metod nie zawsze jednak przekłada się na znaczną szczegółowość wyników, tj. analiza zjawiska dla większej jednostki powoduje znaczną utratę informacji na temat lokalnego zróżnicowania wielkości przestępczości np. wewnątrz miasta. Bardzo rzadko zjawisko jest badane na poziomie ulic, dla których pozyskanie danych policyjnych jest znacznie łatwiejsze niż w przypadku konkretnych punktów adresowych, a jednocześnie jest możliwie najbardziej szczegółowym poziomem odniesienia. Współcześnie analiza zjawiska
158
w odniesieniu do danych zagregowanych do poszczególnych ulic jest rozważana w kontekście dostępnych, jak również nowych metod. Techniki – street profile analysis oraz street segment crime density dedykowane są analizom skierowanym do sieci ulic i w tym kontekście rozważaniom nad fragmentami o większym zagrożeniu występowaniem przestępczości. Jednakże także w tym przypadku, zliczane są bardzo często dane o charakterze punktowym i przyporządkowywane poszczególnym segmentom ulic. Podstawy teoretyczne, na których opierają się obie techniki, jak również pozostałe teorie uwzględniające aspekt przestrzenny umożliwiły zaproponowanie nowej metody, która uwzględniała charakter udostępnionych danych statystycznych, a jednocześnie pozwala na prowadzenie przestrzennych analiz zjawiska w dość szczegółowym zakresie.
Ryzyko kryminalne definiowane jako prawdopodobieństwo wystąpienia przestępczości ujawnionej:
a) opiera się na sieci ulic, dla których zostały zagregowane dane dotyczące zjawiska; podstawę analiz zjawiska stanowi przestrzennie zdefiniowana (zgodna z siecią ulic) siatka kwadratów;
b) wskazuje na możliwość wystąpienia zjawiska przestępczości, ponieważ opiera się wyłącznie na danych dotyczących przestępczości ujawnionej – zarejestrowanej;
c) uwzględnia założenia teoretyczne dotyczące większego prawdopodobieństwa występowania zjawisk niepożądanych w miejscach zagęszczenia sieci ulicznej, jak również zagrożenia obszarów skupiających miejsca o znacznym natężeniu zjawiska;
d) umożliwia prowadzenie przestrzennych analiz nad przestępczością przy wykorzystaniu zróżnicowanych narzędzi oferowanych przez oprogramowanie GIS;
e) powstały obraz przestrzennego zróżnicowania prawdopodobieństwa wystąpienia zjawiska odpowiada założeniom teoretycznym wypracowanym w literaturze przedmiotu;
f) dzięki określeniu wskaźnika ryzyka kryminalnego oraz poziomu ryzyka kryminalnego możliwe jest wskazanie tych obszarów na terenie miasta, w przypadku których występuje największe prawdopodobieństwo wystąpienia zjawiska w określonej wielkości.
Ogólnodostępne dane policyjne uwzględniają jedynie wybrane kategorie przestępstw, przez co wskazują jedynie na orientacyjną sytuację pod względem poziomu zjawiska w odniesieniu do przestępstw najbardziej powszechnych.
Oczywiście w pracy ujęto te zdarzenia, które mają istotne znaczenie dla mieszkańców i w znacznym stopniu mogą wpływać na poczucie bezpieczeństwa. Niemniej jednak określenie przybliżonego ryzyka wystąpienia zjawiska powinno opierać się na wszystkich zarejestrowanych czynach noszących miano przestępstwa. Niniejsza analiza opiera się na założeniu, że to przestrzeń w pewien sposób sprzyja występowaniu zjawisk negatywnych, stąd też badaniem objęto 10 kategorii zdarzeń uznanych za przestępstwa przestrzenne. Określenie „rzeczywistego”8 zagrożenia jest
Oczywiście w pracy ujęto te zdarzenia, które mają istotne znaczenie dla mieszkańców i w znacznym stopniu mogą wpływać na poczucie bezpieczeństwa. Niemniej jednak określenie przybliżonego ryzyka wystąpienia zjawiska powinno opierać się na wszystkich zarejestrowanych czynach noszących miano przestępstwa. Niniejsza analiza opiera się na założeniu, że to przestrzeń w pewien sposób sprzyja występowaniu zjawisk negatywnych, stąd też badaniem objęto 10 kategorii zdarzeń uznanych za przestępstwa przestrzenne. Określenie „rzeczywistego”8 zagrożenia jest