An Agent based simulation of geospatial aspects of street crime in Maputo City

Abstract

Die Routine-Aktivitäts-Theorie von Cohen und Felson (1979) postuliert, dass die Kriminalitätsrate sinkt, wenn Menschen mehr Zeit an sicheren Orten wie zu Hause verbringen, auch wenn die Anzahl der Täter und Opfer unverändert bleibt. Dieser Ansatz betrachtet Kriminalität als räumliche und zeitliche Konvergenz von Täter und Opfer bei gleichzeitiger Abwesenheit von Schutzpersonen. Die empirische Gültigkeit dieser Theorie ist jedoch aufgrund der notwendigen personenbezogenen Daten von Routinetätigkeiten und Kriminalität umstritten. In dieser Arbeit wird eine agentenbasierte Simulation entwickelt, um in kontrollierten Experimenten empirische Daten zu erzeugen. Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung eines agentenbasierten Modells der Kriminalität. In der Simulation gehen Bürgeragenten der Stadt Maputo ihren täglichen Routinetätigkeiten nach und interagieren bei Straßenüberfällen. Der Einfluss von Routinetätigkeiten auf die Kriminalitätsrate und die Effektivität einer Polizeistrategie werden untersucht. Die Routine-Aktivitäts-Theorie wird als ein valides Modell der sozialen Interaktion inForm von Straßenkriminalität bewertet. Die eingeführte Policing-Strategie reduzierte die Kriminalitätsrate um 16 %, verursachte aber eine örtliche Verschiebung der Kriminalität von 45 % der durch die Policing-Strategie zusätzlich verhinderten Delikte. Die Lösung ist ein valides und robustes Modell zur Untersuchung räumlicher Aspekte der Kriminalität und zur Erforschung von Aspekten menschlicher Interaktion auf der Grundlage einfacher agentenbasierter Regeln.

The routine activity theory by Cohen and Felson (1979) postulates that crime ratesdecrease when people spend more time at safe places like home, even when the number of offenders and victims remains unchanged. This approach regards crime as the convergence in space and time of offender, victim and the absence of a guardian. However, the empiric validity of this theory is still debated, due to the required personal data of routine activities and crime incidents. In this work, a computer simulation is developed to produce empiric data in controlled experiments. This thesis describes the development ofan agent-based crime model. In the simulation, citizen agents of Maputo perform theirdaily routine activities and interact in street robberies. The influence of routine activitieson crime rates and the effectiveness of a policing strategy are investigated. The routine activity theory is evaluated to be valid for the presented street crime model.The introduced policing strategy reduced the crime rate by 16 %, but caused crimedisplacement for 45 % of additionally prevented offenses. The solution is a valid androbust model for investigating spatial aspects of crime and for exploring aspects of humaninteraction based on simple agent rules.