Les médias sociaux comme prédicteurs de la criminalité urbaine

Author:

Da Silva1 Simon1,Boivin Rémi2,Fortin Francis2

Affiliation:

1. Étudiant à la maîtrise, École de criminologie, Université de Montréal

2. Professeur agrégé, École de criminologie, Université de Montréal

Abstract

La présente étude tente de déterminer l’importance d’analyser les crimes à des niveaux spatiaux et temporels de plus en plus précis. De même, une nouvelle source de données issue des médias sociaux, les messages sur Twitter, est utilisée afin de prédire la répartition des crimes à Montréal en estimant la population réelle sur le territoire, et en la caractérisant selon son humeur. Des modèles multiniveaux Poisson sont utilisés afin de prédire les crimes contre la personne et les crimes contre les biens agrégés au segment de rue selon l’heure de la journée. Les résultats montrent qu’il est primordial pour toute analyse de la criminalité à Montréal de tenir compte de la variance de la criminalité en ce qui a trait aux micro-endroits et d’y incorporer des périodes intrajournalières. La caractérisation de la population réelle de la ville a été considérée comme une avenue prometteuse pour la prédiction des crimes. Cette étude propose que l’utilisation des données de Twitter soit une avenue d’analyse concluante, mais qui reste encore à approfondir.

Publisher

Consortium Erudit

Subject

Law

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1. How Neighborhood Characteristics Influence Neighborhood Crimes: A Bayesian Hierarchical Spatial Analysis;International Journal of Environmental Research and Public Health;2022-09-10

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