범죄학 연구에서 가변적 공간 단위 문제가 분석결과에 미치는 영향: 성폭력 범죄를 중심으로
The Effect of Modifiable Areal Unit Problem on Analysis Results in Criminology Research: Focused on Sexual Crime
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공간기반 범죄 데이터를 이용한 범죄학 연구는 데이터 수집의 용이성을 고려하여 행정구역 단위의 데이터를 사용한다. 그러나 행정구역은 연구자가 분석하고자 하는 범죄의 유형을 정교하게 설명하기에는 지역 내 특징이 균질하지 않아 가변적 공간 단위 문제(MAUP)가 발생할 수 있다. 이에 본 연구는 2017년부터 2019년까지 서울에서 발생한 성폭력 범죄를 지역의 무질서로 설명하는 모델을 구축하면서 공간 단위를 105개에서 5,008개의 헥사곤으로 구분하여 공간상관성 지표, 공간회귀분석 결과를 비교하였다. 분석결과, 공간 단위가 작아질수록 공간상관성이 커지고, 설명변수의 영향력이 작아지는 것으로 나타났다. 국내 연구에서 범죄 데이터 분석은 데이터의 한계로 시군구 수준에서 주로 이뤄지고 있으나 보다 정교한 분석을 위해서는 데이터가 허용하는 최소 수준에서 범죄데이터 분석을 하는 것이 권장되고, 불가피한 경우라면 연구자는 분석결과가 과대평가될 수 있다는 사실을 유의하면서 해석해야 할 것이다.
Abstract
Criminology studies using space-based criminal data use data of the administrative district level in consideration of the ease of data collection. However, features of within administrative districts are not homogeneous enough to elaborate on the types of crimes that researchers want to analyze, which can lead to modifiable areal unit problem(MAUP). Thus, this study compared spatial correlation indicators and (spatial) regression analysis results by dividing areal units from 105 to 5,008 hexagons while establishing a model to describe sexual violence crimes in Seoul from 2017 to 2019. According to the analysis, the smaller the areal unit, the higher the spatial correlation and the smaller the influence of explanatory variables. In a domestic study, criminal data analysis is mainly conducted at the county(sigungu) level as a limitation of data, but for more sophisticated analysis, it is recommended to conduct criminal data analysis at as low a level as possible, and if inevitable, researchers should interpret it with caution that the results can be overestimated.
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