社區入室盜竊風險評估模型研究*

李逸佳

(中國人民公安大學 警務信息工程與網絡安全學院，北京 100038)

0 引言

社區是公共安全治理的基本單元。社區“人-事-地-物-組織”高度匯聚，風險因素眾多且復雜交疊關聯。在眾多影響社區安全的事件中，入室盜竊是普遍存在且頻率高發的刑事案件。城市中各派出所轄區概況有所差別，相對警力不充足的區域，往往面臨較高的社區安全風險。因此，針對入室盜竊的社區風險評估工作很必要。

在社區安全風險評估方面，國內外都進行了一定的研究。董大旻等[1]為增強事故的預防和應急能力、減少火災事故造成的損失，構建了社區火災消防脆弱性綜合評價指標體系；孫平等[2]采用安全系統工程的分析方法，針對事故災害應急救援，構建重大自然災害應急救援框架；陳文濤等[3]基于社區事故應急能力創建了化工型社區事故應急能力評估指標體系模型；夏劍霺等[4]考慮了致災因子的災變致險程度和承災體的脆弱性，建立上海市社區層面風險評估體系，對社區的綜合風險進行了評價；BRUNEAU M等[5]定義了地震復原力的框架，評估社區的抗震能力；FLAX L K等[6]為加強對社區自然災害的復原能力，對社區進行風險和脆弱性評估；CHAINEY S[7]利用脆弱性指標評價方法識別社區消防高風險區域；HIDAY V A[8]指出通過認識到嚴重的精神疾病和暴力之間的相關性混淆，不僅可以提高對嚴重精神疾病患者的暴力的理解和預測，還可以指導控制嚴重精神疾病患者的社區風險；BULLEN S[9]將鄰里警務引入脆弱性指標對社區治安進行評估。

基于社區安全風險的評估模型偏重于社區的綜合性風險評估，風險評估模型較為簡單,針對社區犯罪風險評估的適用性較弱。而對于具體的社區入室盜竊案件風險評估模型，模型結構簡單，難以適應不斷變化的警情和其他風險要素影響，很難有效開展社區入室盜竊安全風險評估。

因此本文針對社區入室盜竊風險，以13個不同社區內的一個小區為例，提出了充分結合實際工作經驗的入室盜竊風險指標體系，并綜合運用模糊層次分析法、德爾菲法、D-S證據理論和模糊綜合評價法多種國際常用方法進行評估。最后利用公安實戰數據進行檢驗，分析與指標體系不一致的因素，為構建安全型社區、有效防范入室盜竊案件發生提供基礎。

1 研究框架和方法

1.1 研究框架

為了評估社區入室盜竊的風險，本研究首先識別了可能影響入室盜竊發生的風險源，構建入室盜竊風險指標體系。在風險分析過程中邀請5名專家運用模糊層次分析法計算出權重。在打分過程中采用德爾菲方法，匿名征求專家意見反饋后再進行，直到專家確定意見再應用D-S證據理論統一5名專家意見并確定權重。其次根據指標體系采集選定13個不同社區內小區的對應數據，采用模糊綜合評價的方法進行風險評估。最后用實際發生的社區入室盜竊案件數據進行驗證，將其與評價結果對比。具體框架如圖1所示。

圖1 研究框架圖

1.2 入室盜竊風險指標體系的構建

本文以環境犯罪學理論為基礎，根據日常活動理論從人口、環境、防范三方面考慮影響入室盜竊發生的因素，由外至內分為7個一級指標，包括小區周邊環境、小區的內外環境布局，以及小區家居場所防范和小區內的關鍵場所防范。并且根據基層調研，小區流動人口、出租房屋的比例、警務站和綜合服務方面也是影響入室盜竊發生的重要影響因素。根據破窗理論，混亂無序的小區容易滋生犯罪，因此將小區內部環境作為次級影響要素放在二級指標內。結合業務民警經驗得知，近幾年入室盜竊的手段主要為破窗和開鎖，而單元門作為業主家居最后一道屏障是至關重要的影響因素，同時貴重物品保管妥當可以有效阻止物品的損失。因此門窗、單元門、貴重物品作為小區空間家居安全狀況中的次級影響要素。構建的體系如圖2所示。

1.3 社區入室盜竊風險分析和綜合評價方法

為進一步分析社區入室盜竊的風險，評估社區入室盜竊的風險級別，需要在風險指標體系的基礎上運用模糊層次分析法、德爾菲法和D-S證據理論三種方法為指標體系各層級因素賦權重。

1.3.1 模糊層次分析法和德爾菲法

本研究邀請了5名專家采用模糊層次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP)計算各指標的權重。模糊層次分析法[10-12]是一種定量與定性相結合的多目標分析決策方法，具體步驟如下：

(1)根據社區入室盜竊風險指標體系建立層次結構模型，包含A、B兩層，A層包括小區周邊環境、小區的外圍環境等7個一級指標。B層包括20個二級指標。

圖2 入室盜竊風險指標體系

(2)根據模糊層次分析法0.1～0.9的數量標度方法，對A、B兩層指標的因素分別進行兩兩比較，得到每層各個元素相對重要的程度，進而得到優先關系矩陣R。

(3)構建模糊一致性矩陣。若優先關系矩陣R=(rij)n×n對于任意的i,j,k(k=1,2,3,…,n)都滿足

rij=rik-rjk+0.5

(1)

則R為模糊一致矩陣：否則需要按照式(2)將其轉換成對應的模糊一致矩陣：

(2)

其中，si表示優先關系矩陣R第i行各數之和,n為矩陣R中的構成要素,sij為模糊矩陣中第i行第j列的數值,S為最終得到的模糊一致判斷矩陣。

(4)權重計算結果。根據式(3)計算各構成要素權重。

(3)

其中,li表示模糊一致矩陣S第i行各數之和,n為矩陣R中的構成要素，wi為該層中各指標相對于上層目標的權重。

為避免5位專家出現極端不一致的意見，打分過程采用德爾菲法[13]，即匿名征求專家意見-歸納計算、統計-匿名反饋-再征求專家意見、歸納統計若干輪后，直到5名專家不再更改為止。

1.3.2 D-S證據理論

由Dempster-Shafer(D-S)證據理論[14-16]加權5位專家每層指標的權重，得出最終權重值。D-S證據理論的合成規則如式(4)所示。

m(A)=

(4)

其中,A1,A2,…,AN代表N個性質不同的證據，m1,m2,…,mN是其基本概率函數，K為證據之間的沖突程度，計算如下：

(5)

經過以上風險分析方法，得到社區入室盜竊風險指標體系每層因素的權重值，然后運用模糊綜合評價法評價每個小區入室盜竊風險的級別。

1.3.3 模糊綜合評價法

(1)建立綜合評價的因素集

因素集是以影響評價對象的各種因素為元素所組成的一個普通集合。根據本文構建的社區入室盜竊評估指標體系建立因素集，第一層因素集U={A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7}={小區周邊環境，小區外圍布局和環境，……，社區警務室};第二層因素集以小區周邊環境為例：U1={B1,B2,B3}={交通路網，娛樂場所，商業中心},同理可得到U2～U7。

(2)建立綜合評價的評價集

評價集是評價者對社區入室盜竊可能發生的各種結果所組成的集合，通常用V表示，本文將評價等級設定為四級警情V1、V2、V3、V4，其中V1表示一級警情，案件數量較少、案發率低；V2表示二級警情，案件數量和案發率均中等；V3表示三級警情，案件數量較多、案發率較高；V4表示四級警情，案件數量很多、案發率很高。由于盜竊案件丟失的物品價值難以衡量，而且本文關注的是社區而不是社區中的個體，社會影響難以量化，因此暫不考慮盜竊發生的后果。

(3)建立綜合評價的權重集

根據本文用模糊層次分析法得到的指標體系權重表建立權重集：建立第一層權重集W={WA1,WA2，WA3,WA4,WA5,WA6,WA7}；建立第二層權重集W1={WB1,WB2,WB3},依次可得到W2～W7。

(4)進行單因素模糊評價，獲得評價集隸屬度矩陣

①分別對社區入室盜竊評估指標體系中的二級指標進行模糊評價，得到每個指標的評語隸屬度rij(對第i項評估指標做出第j等級的專家人數占全部專家的比例),以二級交通路網要素的隸屬度為例:

rb1={rb1V1,rb1V2,rb1V3,rb1V4}

(6)

根據入室盜竊風險評估指標體系，一共得到20個二級指標的模糊綜合判斷矩陣。以小區周邊環境A1下面的3個二級指標為例:

(7)

②對二級指標進行復合運算。復合運算即按矩陣乘法進行運算。以小區周邊環境U1的3個二級指標為例:將該矩陣與對應的二級指標集進行復合運算，得到評價結果:

BU1=W1°Ru1=(b1,b2,b3,b4)

(8)

對BU1進行歸一化處理可以得到標準評價結果，同理得到U2～U7各二級指標的標準評價結果。

③對一級指標進行復合運算。即將以上得到的7個標準評價結果視為單因素模糊評價進行匯總，可得到目標層模糊綜合評價矩陣。將該矩陣與對應的一級指標權重集進行復合運算，得到評價結果。

BU=W°RU=(bV1,bV2,bV3,bV4)

(9)

對BU進行歸一化處理可以得到標準評價結果BU′，根據最大隸屬度原則確定入室盜竊的最終評價結果。

1.4 實例應用分析方案

為驗證本文提出的社區入室盜竊指標體系的有效性和研究方法的合理性，在某市挑選了不同社區的13個小區進行評估。為保證研究的普遍適用性，小區包括了高檔商品房、普通商品房、經濟適用房等不同且較為全面的類型。筆者在民警的幫助陪同下，實地調研了選擇的13個小區，采用安全檢查表的方法對小區的真實情況進行檢查，將真實情況反饋給專家進行模糊綜合評價。同時通過執法辦案平臺找到對應的小區，統計其2016年～2019年3月真實發生入室盜竊案件的數量(T)和小區總人數(P)。定義入室盜竊發案率：

(10)

最后，將專家模糊綜合評價的結果BU與T′進行比較分析。

2 結果與討論

2.1 入室盜竊風險指標體系及其量化指標

為科學準確地反映入室盜竊風險的影響因素，真實方便地采集數據，本文從客觀和主觀兩方面考慮識別了入室盜竊的風險源，一共選擇58個普遍易獲取的量化指標，其中大部分為客觀指標，所有指標均可通過實地調研和公安部門提供得到。

2.2 模糊層次分析法和模糊綜合評價法結果

2.2.1 權重計算結果

通過模糊層次分析法、德爾菲法和D-S證據理論計算得到各層級指標的權重，如表1所示。

通過D-S證據理論算得最終權重，其中社區警務室的權重最高，對入室盜竊風險影響最大，可見公安民警在安全治理中的角色很重要。小區綜合服務的權重最低，其帶來的風險值最低。

2.2.2 模糊綜合評價結果

根據表1，本文采用安全檢查表的形式對每個小區的量化指標數據進行記錄。對于指標量化難以得到是否值時，將其轉化為是否之間的程度值。根據13個小區的量化指標數據統計，5名專家對每個小區的二級指標評語集打分。再根據模糊綜合評價法算出模糊綜合評價的結果，如表2所示。

表1 社區入室盜竊各層級指標權重

根據表2可得，小區8的評價等級為V3，其案件數量較多、風險較高。根據小區8的評語隸屬度矩陣，小區空間家居狀況和小區關鍵場所設施安全狀況的V3警情的比例較高，對于最終評價的影響最大。整體上來看，入室盜竊的綜合評價風險中等偏下，治安狀況良好，會對居民產生一定的危害但是危害程度不嚴重，需要公安部門重點關注個別小區，提高相應的防護措施。

2.3 實例應用結果與討論

將每個小區模糊綜合評價算出的結果與入室盜竊發案率T′進行對比驗證，結果如表2所示。由表2可見13個小區的發案率普遍不高，基本符合專家評價的中等偏下的風險等級。其中小區8的發案率最高，對應的評價等級也最高為V3；小區9、5、1、12和10、2、3、7、13、6發案率排序與評價等級趨勢一致；只有小區4、11發案率排序分別為2、5，評價等級卻為V1。通過調查小區4、11各項指標的評語隸屬度矩陣，發現多集中在V1和V2級別，所以其未來案發率可能會降低，風險值會減小，因此評價的等級為V1。

綜上所述，本文構建的風險指標體系和所用的研究方法具有較強的適用性和實用性，可以用于社區入室盜竊的風險評估和預測預警。

3 結論

本文通過構建社區入室盜竊風險指標體系，綜合運用FAHP法、德爾菲法、D-S證據理論和模糊綜合評價法多種方法進行入室盜竊的風險評估。最后用實際發生的社區入室盜竊案件數據進行驗證分析，得出以下結論：

表2 小區入室盜竊等級評價及與實際案發率對比結果

(1)采用FAHP法、德爾菲法和D-S證據理論計算指標權重，得到各個指標的重要性，可為入室盜竊風險分析和預警預測提供定量的決策依據。通過優化社區警務室、小區關鍵場所設施安全狀況和小區空間家居狀況這三個相對重要的一級指標，可提高對入室盜竊犯罪風險的防控能力。采用模糊綜合評價法得到小區的入室盜竊風險等級，可為小區入室盜竊風險評估提供定性的決策依據。

(2)根據與實際入室盜竊數據的對比分析，評估結果與真實發案率基本一致。

(3)本研究預期可以為社區警務工作提供方法參考，為社區的綜合治理和風險管控提供支持。