CN111178702A - 基于警情的社会面治安状态评估方法 - Google Patents

基于警情的社会面治安状态评估方法 Download PDF

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CN111178702A CN201911299203.4A CN201911299203A CN111178702A CN 111178702 A CN111178702 A CN 111178702A CN 201911299203 A CN201911299203 A CN 201911299203A CN 111178702 A CN111178702 A CN 111178702A
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Abstract

一种基于警情的社会面治安状态评估方法,包括:一、建立评估指标体系;二、构建各指标的权重值;三、计算社会面治安趋势指数;四、计算社会面治安指数;五、根据所述社会面治安指数判断当前社会面范围内的发案等级;六、根据社会面治安趋势指数计算社会面治安评估等级。本发明能够较为准确的对当前社会面范围内治安状态和未来一段时间内的社会面状态进行评估,较好的支撑实战管控工作中的力量分配,提升警力使用效能。

Description

基于警情的社会面治安状态评估方法
技术领域
本发明属于治安状态评估技术领域,尤其涉及一种基于警情的社会面治安状态评估方法。
背景技术
随着城市化进程的不断深化,新技术的不断发展和应用,城市治安状态也受到更多因素的影响,社会治安状态评估将成为城市治安总体防控的重要依据和手段。虽然社会治安评估有很多个切入点,随着大数据应用的不断深入,作为与社会面治安状态最紧密的警情也逐渐的大数据,警情大数据也在不断的深化应用,能够更好的服务社会面治安状态的评估。
目前,社会面管控作为公共安全领域重要的管控方向,在社会面状态评估上可以充分的利用警情大数据的价值。当前在社会面治安评估方法中主要是直接从城市生活元素中发起,并未完全从社会治安防控角度去评估,评估存在范围过大、准确度不高的情况,对公安社会面实战防控力量部署和高效使用意义不是很大。
发明内容
基于此,针对上述技术问题,提供一种基于警情的社会面治安评估方法。
为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:
一种基于警情的社会面治安状态评估方法,包括:
一、建立评估指标体系,所述指标体系包括如下指标:
指标a11:社会面范围内的刑事案件立案数增长速度;
指标a12:社会面范围内的基尼系数;
指标a13:社会面范围内的公安机关网上追逃人数增长速度;
指标a14:社会面范围内的人口占总人口比重增长速度;
指标a15:社会面范围内的刑事案件立案数与公安民警人数比例;
指标a16:社会面范围内的GDP增长率;
指标a17:社会面范围内的110报警服务台接警量增长速度;
指标a18:社会面范围内的重点关注人员数据增长速度;
指标a19:社会面范围内的无效警情数增加数;
指标a21:社会面范围内的重特大恶性刑事案件立案比重;
指标a22:社会面范围内的流动人口增长速度;
指标a23:社会面范围内的扰乱公共秩序案件立案数增长速度;
指标a24:社会面范围内的青少年人口占总数人口比重增长速度;
指标a25:社会面范围内的治安灾害事故数增长速度;
指标a26:社会面范围内的每千公里交通事故发生件数增长速度;
指标a27:社会面范围内的旅游人次增长速度;
指标a28:社会面范围内的大型活动举办次数增长速度;
指标a29:社会面范围内的消防火灾发生次数增长速度;
指标a31:社会面范围内的投入监狱关押犯人数增长速度;
指标a32:社会面范围内的公众安全感系数增长率;
指标a33:社会面范围内的法院一审判决的有组织犯罪案件年增长速度;
指标a34:社会面范围内的消防火灾以外的突发应急事件增长率;
二、构建各指标的权重值
1)构建社会面治安状态评估需要的三层相关体系:基础警情、政法警情以及社会警情;
2)按照各个层,采用斯皮尔曼等级相关系数非参数测量方法设上述指标为警情矢量值d(x),设社会面评估值为响应矢量值d(y),计算两者的差异值
Figure BDA0002321433350000021
以衡量上述指标与社会面评估值之间的关系关联程度;
3)通过所述关系关联程度形成相关度系数矩阵
Figure BDA0002321433350000022
其中,该矩阵中的各元素dij为各指标的值,Rij为各指标的值的权值,其值为所述相关度系数矩阵的特征值的归一化值,i为1-3,j为1-9;
三、计算社会面治安趋势指数
1)计算预前指数
Figure BDA0002321433350000031
Figure BDA0002321433350000032
为当此评估期指标,
Figure BDA0002321433350000033
为基期评估期指标,i为1,j为1-9,W是置评度函数;
2)计算同步指数
Figure BDA0002321433350000034
为当此评估期指标,
Figure BDA0002321433350000035
为基期评估期指标,i为2,j为1-9,W是置评度函数;
3)计算滞后指数
Figure BDA0002321433350000036
为当此评估期指标,
Figure BDA0002321433350000037
为基期评估期指标,i为3,j为1-4,W是置评度函数;
四、计算社会面治安指数m=R1×m1+R2×m2+R3×m3+R4×m4,m1为社会面治安秩序变化趋势指数,m2为社会面治安秩序状况指数,m3为社会面治安秩序控制指数,m4为社会面治安满意度指数,R1-R4分别为m1-m4的权重,其中,
m1=q16w16+q12w12+q14w12+q24w24+q22w22+q27w11+q13w13+q19w19+q17w17+q21w21+q23w23+q15w15+q25w25+q26w26+q32w32
m22=z24w24+z22w22+z27w27+z11w11+z13w13+z17w17+z21w21+z29w29+z23w23
m3=g11w11+g13w13+g21w21+g33w33+g15w15+g26w26+g25w25+g31w31+g32w32+g18w18
m4=p11w11+p13w13+p21w21+p23w23+p33w33+p15w15+p25w25+p31w31+p32w32+p34w34,其中的每个q、z、g、p分别代表的是与预前指数、同步指数和滞后指数分别相关的影响元素值,w由置评度函数值计算得到,R1-R4分别是m1-m4与相关度系数矩阵R所做4*4方阵中的值;
五、根据所述社会面治安指数m判断当前社会面范围内的发案等级:
m≥0.85时,发案极低;
当0.65≤m<0.85时,发案较低;
当0.45≤m<0.65时,发案一般;
当0.25≤m<0.45时,发案较高;
m≤0.25时,发案极高;
六、根据所述预前指数PI、同步指数Cl以及滞后指数LI计算社会面治安评估等级:
当PI、Cl以及LI均∈[0,0.45]时,治安良好;
当PI∈[0.45,1]且Cl/LI∈[0,0.45]时,治安有负面变化趋势;
当PI以及CI均∈[0.45,1]且LI∈[0,0.45]时,治安开始向负面变化;
当PI∈[0,0.45]且CI以及LI均∈[0.45,1]时,治安向好变化趋势;
当PI以及CI均∈[0,0.45]且LI∈[0.45,1]时,治安已经开始变好。
所述社会面范围为一个省、一个市或者一个区县。
采用层次分析法构建社会面治安状态评估需要的三层相关体系。
本发明能够较为准确的对当前社会面范围内治安状态和未来一段时间内的社会面状态进行评估,较好的支撑实战管控工作中的力量分配,提升警力使用效能。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式本发明进行详细说明:
图1为本发明的流程图;
图2为基尼系数计算示意图。
具体实施方式
如图1所示,一种基于警情的社会面治安状态评估方法,包括:
S101、建立评估指标体系,指标体系包括如下指标:
指标a11:社会面范围内的刑事案件立案数增长速度,a12=[(本期刑事警情数-基期刑事警情数)/基期刑事警情数]×100%。
指标a12:社会面范围内的基尼系数,a12=A/(A+B),其中A为实际收入分配曲线L1和收入分配绝对平等曲线L2之间的面积,B为实际收入分配曲线L1右下方的面积,参见图2。
指标a13:社会面范围内的公安机关网上追逃人数增长速度,a13=[(本期网上追逃人数-基期网上追逃人数)/基期网上追逃人数]×100%。
指标a14:社会面范围内的人口占总人口比重增长速度,a14=[(本期城镇人口数-基期城镇人口数)/总人口数]×100%。
指标a15:社会面范围内的刑事案件立案数与公安民警人数比例,a15=本期刑事案件立案数/本期公安民警总人数。
指标a16:社会面范围内的GDP增长率,a16=[(本期GDP-基期GDP)/基期GDP]×100%。
指标a17:社会面范围内的110报警服务台接警量增长速度,a17=[(本期接警量-基期接警量)/基期接警量]×100%。
指标a18:社会面范围内的重点关注人员数据增长速度,a18=[(本期人员数-基期人员数)/基期人员数]×100%。
指标a19:社会面范围内的无效警情数增加数,a19=[(本期无效警情数-基期无效警情数)/基期警情数]×100%。
指标a21:社会面范围内的重特大恶性刑事案件立案比重,a21=[(本期"八类危害严重"刑事警情总数)/本期全部刑事警情总数]×100%。
指标a22:社会面范围内的流动人口增长速度,a22=[(本期流动人口-基期流动人口)/基期流动人口]×100%。
指标a23:社会面范围内的扰乱公共秩序案件立案数增长速度,a23=[(本期警情数-基期警情数)/基期警情数]×100%。
指标a24:社会面范围内的青少年人口占总数人口比重增长速度,a24=[(本期青少年人口-基期青少年人口)/基期青少年人口]×100%。
指标a25:社会面范围内的治安灾害事故数增长速度,a25=[(本期治安灾害事故数-基期治安灾害事故数)/基期治安灾害事故数]×100%。
指标a26:社会面范围内的每千公里交通事故发生件数增长速度,a26=[(本期每千公里交通事故数-基期每千公里交通事故数)/基期每千公里交通事故数]×100%。
指标a27:社会面范围内的旅游人次增长速度,a27=[(本期北京旅游人数-基期北京旅游人数)/基期北京旅游人数]×100%。
指标a28:社会面范围内的大型活动举办次数增长速度,a28=[(本期大型活动数-基期大型活动数)/基期大型活动数]×100%。
指标a29:社会面范围内的消防火灾发生次数增长速度;a29=[(本期消防火灾数-基期消防火灾数)/基期消防火灾数]×100%。
指标a31:社会面范围内的投入监狱关押犯人数增长速度,a31=[(本期"关押犯人数"-基期"关押犯人数")/基期关押犯人数]×100%。
指标a32:社会面范围内的公众安全感系数增长率;a32=本期公众安全感满意率–基期公众安全感满意率。
指标a33:社会面范围内的法院一审判决的有组织犯罪案件年增长速度,a33=[(本期"案件"数-基期案件数)/基期案件数]×100%。
指标a34:社会面范围内的消防火灾以外的突发应急事件增长率,a34=[(本期事件数-基期事件数)/基期事件数]×100%。
其中,社会面范围可以为一个省、一个市或者一个区县。
S102、构建各指标的权重值
1)采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)构建社会面治安状态评估需要的三层相关体系:基础警情、政法警情以及社会警情。
2)按照各个层,采用斯皮尔曼等级相关系数非参数测量方法(Spearman相关分析法)设上述指标(a11~a19、a21~a29、a31~a34)为警情矢量值d(x),设社会面评估值为响应矢量值d(y),计算两者的差异值
Figure BDA0002321433350000061
以衡量上述指标与社会面评估值之间的关系关联程度。
3)通过上述关系关联程度形成相关度系数矩阵
Figure BDA0002321433350000062
其中,该矩阵中的各元素dij为各指标的值,Rij为各指标的值的权值,其值为相关度系数矩阵的特征值的归一化值,i为1-3,j为1-9;
S103、计算社会面治安趋势指数
1)计算预前指数
Figure BDA0002321433350000063
为当此评估期指标,
Figure BDA0002321433350000064
为基期评估期指标,i为1,j为1-9,W是置评度函数,用于对预期指数的正向度与负向度进行指示,
Figure BDA0002321433350000065
的取值为(-1,+1)。
预前指数PI由a11~a19这9个指标构成,这9个指标的权重如表1所示。
指标 a<sub>11</sub> a<sub>12</sub> a<sub>13</sub> a<sub>14</sub> a<sub>15</sub> a<sub>16</sub> a<sub>17</sub> a<sub>18</sub> a<sub>19</sub>
权重 R11 R12 R13 R14 R15 R16 R17 R18 R19
表1
2)计算同步指数
Figure BDA0002321433350000066
为当此评估期指标,
Figure BDA0002321433350000067
为基期评估期指标,i为2,j为1-9,W同上。
同步指数CI由为a21~a29这9个指标构建构成,这9个指标的权重如表2所示。
指标 a<sub>21</sub> a<sub>22</sub> a<sub>23</sub> a<sub>24</sub> a<sub>25</sub> a<sub>26</sub> a<sub>27</sub> a<sub>28</sub> a<sub>29</sub>
权重 R21 R22 R23 R24 R25 R26 R27 R28 R29
表2
3)计算滞后指数
Figure BDA0002321433350000071
为当此评估期指标,
Figure BDA0002321433350000072
为基期评估期指标,i为3,j为1-4,W同上。
滞后指数LI由a31~a34这4个指标构成,这4个指标的权重如表3所示。
指标 a<sub>31</sub> a<sub>32</sub> a<sub>33</sub> a<sub>34</sub>
权重 R31 R32 R33 R34
表3
S104、计算社会面治安指数m=R1×m1+R2×m2+R3×m3+R4×m4,m1为社会面治安秩序变化趋势指数,m2为社会面治安秩序状况指数,m3为社会面治安秩序控制指数,m4为社会面治安满意度指数,R1-R4分别为m1-m4的权重,见表4。
指数 m<sub>1</sub> m<sub>2</sub> m<sub>3</sub> m<sub>4</sub>
权重 R1 R2 R3 R4
表4
其中,
Figure BDA0002321433350000073
q和w的关系见表5。
q q<sub>16</sub> q<sub>12</sub> q<sub>14</sub> q<sub>24</sub> q<sub>22</sub> q<sub>27</sub> q<sub>13</sub> q<sub>19</sub>
权重 W16 W12 W14 W24 W22 W27 W13 W19
q q<sub>17</sub> q<sub>21</sub> q<sub>23</sub> q<sub>15</sub> q<sub>25</sub> q<sub>26</sub> q<sub>32</sub>
权重 W17 W21 W23 W15 W25 W26 W32
表5
Figure BDA0002321433350000074
q和w的关系见表6。
z z<sub>24</sub> z<sub>22</sub> z<sub>27</sub> z<sub>11</sub> z<sub>13</sub> z<sub>17</sub> z<sub>21</sub> z<sub>29</sub>
权重 W24 W22 W27 W11 W13 W17 W21 W29
z z<sub>23</sub> z<sub>33</sub> z<sub>15</sub> z<sub>26</sub> z<sub>25</sub> z<sub>32</sub> z<sub>28</sub>
权重 W23 W33 W15 W26 W25 W32 W28
表6
Figure BDA0002321433350000075
q和w的关系见表7。
g g<sub>11</sub> g<sub>13</sub> g<sub>21</sub> g<sub>33</sub> g<sub>15</sub> g<sub>26</sub>
权重 W11 W13 W21 W33 W15 W26
g g<sub>25</sub> g<sub>31</sub> g<sub>32</sub> g<sub>18</sub>
权重 W25 W31 W32 W18
表7
Figure BDA0002321433350000081
q和w的关系见表8。
p p<sub>11</sub> p<sub>13</sub> p<sub>21</sub> p<sub>23</sub> p<sub>33</sub> p<sub>15</sub>
权重 W11 W13 W21 W23 W33 W15
p p<sub>25</sub> p<sub>31</sub> p<sub>32</sub> p<sub>34</sub>
权重 W25 W31 W32 W34
表8
需要指出的是,上述表格中的每个q、z、g、p分别代表的是与预前指数、同步指数和滞后指数分别相关的影响元素值,w由置评度函数值计算得到,用于表示正相关还是负相关,取值(-1,+1)之间;R1-R4分别是m1-m4的值与相关度系数矩阵R所做4*4方阵中的值。
S105、根据上述社会面治安指数m判断当前社会面范围内的发案等级,依据m值的区间,设置五个等级,分别为:
发案极低:m≥0.85;
发案较低:0.65≤m<0.85;
发案一般:0.45≤m<0.65;
发案较高:0.25≤m<0.45;
发案极高:m≤0.25。
S106、根据所述预前指数PI、同步指数CI以及滞后指数LI计算社会面治安评估等级,见表9:
状态 判定 说明
正常 PI、CI以及LI均∈[0,0.45] 治安良好
警示 PI∈[0.45,1]且CI以及LI均∈[0,0.45] 治安有负面变化趋势
征兆 PI以及CI均∈[0.45,1]且LI∈[0,0.45] 治安开始向负面变化
向好 PI∈[0,0.45]且CI以及LI均∈[0.45,1] 治安向好变化趋势
变好 PI以及CI均∈[0,0.45]且LI∈[0.45,1] 治安已经开始变好
表9
本发明通过实战检验,采取更优化的评估方法,充分结合″大警情″中静态数据(指标数据变化较为缓慢的数据,静态周期为一年、一季度或者一月,如人口、经济相关的指标数据)、动态数据(指标数据变化较快变化,变化周期为周或者天),隐形数据(无效警情数据等),以当期数据与基期数据进行比较,评估公共安全所面对的社会面治安状态。本发明能够较为准确的对当前社会面范围内治安状态和未来一段时间内的社会面状态进行评估,较好的支撑实战管控工作中的力量分配,提升警力使用效能。
但是,本技术领域中的普通技术人员应当认识到,以上的实施例仅是用来说明本发明,而并非用作为对本发明的限定,只要在本发明的实质精神范围内,对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。

Claims (3)

1.一种基于警情的社会面治安状态评估方法,其特征在于,包括:
一、建立评估指标体系,所述指标体系包括如下指标:
指标a11:社会面范围内的刑事案件立案数增长速度;
指标a12:社会面范围内的基尼系数;
指标a13:社会面范围内的公安机关网上追逃人数增长速度;
指标a14:社会面范围内的人口占总人口比重增长速度;
指标a15:社会面范围内的刑事案件立案数与公安民警人数比例;
指标a16:社会面范围内的GDP增长率;
指标a17:社会面范围内的110报警服务台接警量增长速度;
指标a18:社会面范围内的重点关注人员数据增长速度;
指标a19:社会面范围内的无效警情数增加数;
指标a21:社会面范围内的重特大恶性刑事案件立案比重;
指标a22:社会面范围内的流动人口增长速度;
指标a23:社会面范围内的扰乱公共秩序案件立案数增长速度;
指标a24:社会面范围内的青少年人口占总数人口比重增长速度;
指标a25:社会面范围内的治安灾害事故数增长速度;
指标a26:社会面范围内的每千公里交通事故发生件数增长速度;
指标a27:社会面范围内的旅游人次增长速度;
指标a28:社会面范围内的大型活动举办次数增长速度;
指标a29:社会面范围内的消防火灾发生次数增长速度;
指标a31:社会面范围内的投入监狱关押犯人数增长速度;
指标a32:社会面范围内的公众安全感系数增长率;
指标a33:社会面范围内的法院一审判决的有组织犯罪案件年增长速度;
指标a34:社会面范围内的消防火灾以外的突发应急事件增长率;
二、构建各指标的权重值
1)构建社会面治安状态评估需要的三层相关体系:基础警情、政法警情以及社会警情;
2)按照各个层,采用斯皮尔曼等级相关系数非参数测量方法设上述指标为警情矢量值d(x),设社会面评估值为响应矢量值d(y),计算两者的差异值
Figure FDA0002321433340000021
以衡量上述指标与社会面评估值之间的关系关联程度;
3)通过所述关系关联程度形成相关度系数矩阵
Figure FDA0002321433340000022
其中,该矩阵中的各元素dij为各指标的值,Rij为各指标的值的权值,其值为所述相关度系数矩阵的特征值的归一化值,i为1-3,j为1-9;
三、计算社会面治安趋势指数
1)计算预前指数
Figure FDA0002321433340000023
Figure FDA0002321433340000024
为当此评估期指标,
Figure FDA0002321433340000025
为基期评估期指标,i为1,j为1-9,W是置评度函数;
2)计算同步指数
Figure FDA0002321433340000026
Figure FDA0002321433340000027
为当此评估期指标,
Figure FDA0002321433340000028
为基期评估期指标,i为2,j为1-9,W是置评度函数;
3)计算滞后指数
Figure FDA0002321433340000029
Figure FDA00023214333400000210
为当此评估期指标,
Figure FDA00023214333400000211
为基期评估期指标,i为3,j为1-4,W是置评度函数;
四、计算社会面治安指数m=R1×m1+R2×m2+R3×m3+R4×m4,m1为社会面治安秩序变化趋势指数,m2为社会面治安秩序状况指数,m3为社会面治安秩序控制指数,m4为社会面治安满意度指数,R1-R4分别为m1-m4的权重,其中,
m1=q16w16+q12w12+q14w12+q24w24+q22w22+q27w11+q13w13+q19w19+q17w17+q21w21+q23w23+q15w15+q25w25+q26w26+q32w32
m2=z24w24+z22w22+z27w27+z11w11+z13w13+z17w17+z21w21+z29w29+z23w23+z33w33+z15w15+z26w26+z25w25+z32w32
m3=g11w11+g13w13+g21w21+g33w33+g15w15+g26w26+g25w25+g31w31+g32w32+g18w18
m4=p11w11+p13w13+p21w21+p23w23+p33w33+p15w15+p25w25+p31w31+p32w32+p34w34,其中的每个q、z、g、p分别代表的是与预前指数、同步指数和滞后指数分别相关的影响元素值,w由置评度函数值计算得到,R1-R4分别是m1-m4与相关度系数矩阵R所做4*4方阵中的值;
五、根据所述社会面治安指数m判断当前社会面范围内的发案等级:
m≥0.85时,发案极低;
当0.65≤m<0.85时,发案较低;
当0.45≤m<0.65时,发案一般;
当0.25≤m<0.45时,发案较高;
m≤0.25时,发案极高;
六、根据所述预前指数PI、同步指数CI以及滞后指数LI计算社会面治安评估等级:
当PI、CI以及LI均∈[0,0.45]时,治安良好;
当PI∈[0.45,1]且CI/LI∈[0,0.45]时,治安有负面变化趋势;
当PI以及CI均∈[0.45,1]且LI∈[0,0.45]时,治安开始向负面变化;
当PI∈[0,0.45]且CI以及LI均∈[0.45,1]时,治安向好变化趋势;
当PI以及CI均∈[0,0.45]且LI∈[0.45,1]时,治安已经开始变好。
2.根据权利要求1所述的一种基于警情的社会面治安状态评估方法,其特征在于,所述社会面范围为一个省、一个市或者一个区县。
3.根据权利要求2所述的一种基于警情的社会面治安状态评估方法,其特征在于,采用层次分析法构建社会面治安状态评估需要的三层相关体系。
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