基于共同犯罪的犯罪人地域关系网络的空间演化及其影响因素——以北京市诈骗案件为例
发布时间：2021-07-04 03:57
当前,学界从犯罪人之间的关系模式、关系结构等方面对共同犯罪现象进行了一系列的研究,但缺少对犯罪人地域关系的稳定性分析。论文根据北京市2005、2010、2014年街头诈骗案件数据,利用社会网络原理构建了基于共同犯罪的犯罪人地域关系网络模型,并利用网络分析等方法对参与共同犯罪的犯罪人地域关系网络的结构特征及其变化趋势进行了分析。结果表明:在2005—2014年间,参与北京市共同犯罪的犯罪人籍贯地域的空间分布逐渐集中,并形成了以华北地区为主、多个地域中心并存的格局;犯罪人的地域关系网络小世界效应逐渐增强,并从幂律分布模式向指数分布模式发展;参与共同犯罪的犯罪人群中,北京籍犯罪人的影响力逐渐下降,而河北籍犯罪人的影响力逐渐上升;犯罪人地域关系网络的凝聚子群结构逐渐发生两极分化,出现了少数共同犯罪关系异常密切的犯罪人地域子群结构。针对犯罪人地域关系网络形成及演化的原因,论文从外来人口社会关系重构与亚文化的角度进行了分析和解释,对进一步开展犯罪人的共同犯罪关系模式研究具有一定的启示。
【文章来源】：地理科学进展. 2020,39(05)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
2005、2010和2014年北京市街头诈骗案件犯罪人跨地域关系网络拓扑结构
利用社会网络分析方法对2005、2010和2014年北京市街头诈骗案件中参与共同犯罪的犯罪人地域关系网络结构进行分析，表2为主要指标的统计结果。可见，在网络密度方面，网络在规模扩大的同时，其连线数(M)、网络密度(D)与平均度(1)(Avg.D)都有更大程度的提升，网络变得更为密集，连通程度大大增强。其次，在网络小世界性方面，将不同年份网络的聚集系数C1、同等规模随机网络的聚集系数C2进行相互比较，发现犯罪人地域关系网络具有高聚集性，且聚集性还在继续增强。此外，虽然2014年犯罪人地域关系网络覆盖的地域节点数量有所增加，但网络的平均最短路径L却大大减小。从小世界效应强度[37]来看，与2005年相比，2014年的犯罪人地域关系网络的小世界系数提升了1.72倍。以上结果表明，来自各个地域犯罪人之间的共同犯罪关系越来越紧密，倾向于形成一个高效连通的有机整体。分别对基于共同犯罪的2005—2014年北京市街头诈骗案件犯罪人地域关系网络进行累积度分布统计，得到网络中各地域节点的累积度分布概率P(k)，如图3所示。结果发现，2005和2010年的犯罪人地域网络具有一定的“拖尾”特征，表明来自不同地域的犯罪人与个别核心地域的犯罪人之间存在着较为密切的犯罪合作关系。但在2014年，网络的结构特征则发生较大变化，其累积度分布的不均衡性已大大减弱，来自更多地域的犯罪人开始拥有更为广泛的跨地域犯罪合作关系。一般地，随机网络的累积度分布多表现为指数或对数分布；而无标度网络则体现出不均衡性与偏好性，其累积度分布表现为幂指数型[38]。对2005、2010和2014年的网络节点度累积分布分别进行函数拟合(表3)，发现2005年网络的累积度分布P(k)的幂次函数关系相较指数关系而言更为明显(R2=0.9013>0.6680),2010年则比较接近，但幂次函数特征仍高于指数函数(R2=0.8809>0.8668)，而2014年网络的幂次函数的拟合度远小于指数函数(R2=0.5741<0.8932)。该结果表明，该犯罪人地域关系网络的幂律特性在逐渐减弱，同时整体网络在向具有随机网络特征的指数分布发展，说明犯罪人的跨地域犯罪合作关系不再受个别核心地域犯罪人群支配，网络的中心化与集中度有所下降。
在对犯罪人地域关系网络进行整体网络结构特征分析的基础上，进一步利用社会网络分析中的中心度指标对网络中具体节点的影响力特征进行统计[39]。表4分别给出了2005、2010和2014年参与北京市共同犯罪的犯罪人地域关系网络中排名前10位的度数中心度、中介中心度、强度中心度的地域节点。首先，从度数中心度来看，在2005年，北京处于犯罪人地域关系网络中的绝对核心地位，网络为单中心模式；但在2010年，张家口、承德等地的度数中心度增长显著，与北京之间的差距缩小；到了2014年，北京则下降至第四位，河北的保定、张家口、承德上升为前3位，表明来自这几个地区的犯罪人在北京市共同犯罪地域关系网络中的影响力增大。此外，从具体的地域节点分布上来看，与2005年和2010年相比，2014年网络中的高影响力犯罪人籍贯地域节点的组成发生了较大的变化，原先较为重要的地域节点如牡丹江、哈尔滨、菏泽等地被承德、徐州等地所取代。其次，从中介中心性的分布来看，在2005—2014年犯罪人地域关系网络中，北京的中介中心性始终最高，表明来自北京的犯罪人在诈骗类共同犯罪中扮演了最为核心的角色，但同时其媒介作用在逐渐减弱。第三，从强度中心度来看，2005年北京的强度中心度为1612，表明来自北京的犯罪人与其他各地域犯罪人共同实施的诈骗类犯罪活动次数高达1612次，但在2010年，北京市的强度中心度则被承德反超降至第二位，其指标下降至656次，而在2014年，北京的强度中心度进一步下降至237次，本地犯罪人与其他各地域犯罪人合伙作案次数之和进一步减少，而与此同时，呼伦贝尔、绵阳、廊坊、沧州、邯郸、鹤岗等地域节点在网络中的强度中心度则增长十分明显，均超过了1000，表明来自这几个地域的犯罪人与其他地域犯罪人合作犯罪的频次大大增加。以上分析表明，在2005、2010和2014年间，参与北京市街头诈骗案件共同犯罪的犯罪人群中，北京籍犯罪人的影响力在逐渐下降，而来自华北特别是河北地区的犯罪人的影响力逐渐上升。3.2.3 犯罪人地域关系网络子群结构发生两极分化，出现了较强的核心地域群体
【参考文献】：
期刊论文
[1]中间产品贸易网络结构及其演化的影响因素探究——基于贸易成本视角[J]. 马佳卉,贺灿飞. 地理科学进展. 2019(10)
[2]东北三省城际技术转移网络的空间演化及影响因素[J]. 刘承良,牛彩澄. 地理学报. 2019(10)
[3]城中村流动人口社会融入研究[J]. 姚乐. 轻工科技. 2019(06)
[4]基于细分行业的中国城市群金融网络演化[J]. 赵金丽,盛彦文,张璐璐,宋金平. 地理学报. 2019(04)
[5]城市化背景下流动人口的城市融入研究[J]. 王明涵,于莉. 管理观察. 2019(08)
[6]山东半岛城市群经济联系空间格局演变研究[J]. 于谨凯,马健秋. 地理科学. 2018(11)
[7]中国城际技术转移网络的空间格局及影响因素[J]. 刘承良,管明明,段德忠. 地理学报. 2018(08)
[8]属性和网络结构双重视角下农民工流动规律研究[J]. 任义科,宋连成,佘瑞芳,杜海峰. 地理科学进展. 2017(08)
[9]地理学视角下犯罪者行为研究进展[J]. 龙冬平,柳林,周素红,杜方叶,宋广文,肖露子. 地理科学进展. 2017(07)
[10]基于社会网络分析的犯罪人团伙地域关系研究[J]. 陈鹏,胡啸峰,瞿珂. 中国刑警学院学报. 2016(02)
本文编号：3263982
【文章来源】：地理科学进展. 2020,39(05)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
2005、2010和2014年北京市街头诈骗案件犯罪人跨地域关系网络拓扑结构
利用社会网络分析方法对2005、2010和2014年北京市街头诈骗案件中参与共同犯罪的犯罪人地域关系网络结构进行分析，表2为主要指标的统计结果。可见，在网络密度方面，网络在规模扩大的同时，其连线数(M)、网络密度(D)与平均度(1)(Avg.D)都有更大程度的提升，网络变得更为密集，连通程度大大增强。其次，在网络小世界性方面，将不同年份网络的聚集系数C1、同等规模随机网络的聚集系数C2进行相互比较，发现犯罪人地域关系网络具有高聚集性，且聚集性还在继续增强。此外，虽然2014年犯罪人地域关系网络覆盖的地域节点数量有所增加，但网络的平均最短路径L却大大减小。从小世界效应强度[37]来看，与2005年相比，2014年的犯罪人地域关系网络的小世界系数提升了1.72倍。以上结果表明，来自各个地域犯罪人之间的共同犯罪关系越来越紧密，倾向于形成一个高效连通的有机整体。分别对基于共同犯罪的2005—2014年北京市街头诈骗案件犯罪人地域关系网络进行累积度分布统计，得到网络中各地域节点的累积度分布概率P(k)，如图3所示。结果发现，2005和2010年的犯罪人地域网络具有一定的“拖尾”特征，表明来自不同地域的犯罪人与个别核心地域的犯罪人之间存在着较为密切的犯罪合作关系。但在2014年，网络的结构特征则发生较大变化，其累积度分布的不均衡性已大大减弱，来自更多地域的犯罪人开始拥有更为广泛的跨地域犯罪合作关系。一般地，随机网络的累积度分布多表现为指数或对数分布；而无标度网络则体现出不均衡性与偏好性，其累积度分布表现为幂指数型[38]。对2005、2010和2014年的网络节点度累积分布分别进行函数拟合(表3)，发现2005年网络的累积度分布P(k)的幂次函数关系相较指数关系而言更为明显(R2=0.9013>0.6680),2010年则比较接近，但幂次函数特征仍高于指数函数(R2=0.8809>0.8668)，而2014年网络的幂次函数的拟合度远小于指数函数(R2=0.5741<0.8932)。该结果表明，该犯罪人地域关系网络的幂律特性在逐渐减弱，同时整体网络在向具有随机网络特征的指数分布发展，说明犯罪人的跨地域犯罪合作关系不再受个别核心地域犯罪人群支配，网络的中心化与集中度有所下降。
在对犯罪人地域关系网络进行整体网络结构特征分析的基础上，进一步利用社会网络分析中的中心度指标对网络中具体节点的影响力特征进行统计[39]。表4分别给出了2005、2010和2014年参与北京市共同犯罪的犯罪人地域关系网络中排名前10位的度数中心度、中介中心度、强度中心度的地域节点。首先，从度数中心度来看，在2005年，北京处于犯罪人地域关系网络中的绝对核心地位，网络为单中心模式；但在2010年，张家口、承德等地的度数中心度增长显著，与北京之间的差距缩小；到了2014年，北京则下降至第四位，河北的保定、张家口、承德上升为前3位，表明来自这几个地区的犯罪人在北京市共同犯罪地域关系网络中的影响力增大。此外，从具体的地域节点分布上来看，与2005年和2010年相比，2014年网络中的高影响力犯罪人籍贯地域节点的组成发生了较大的变化，原先较为重要的地域节点如牡丹江、哈尔滨、菏泽等地被承德、徐州等地所取代。其次，从中介中心性的分布来看，在2005—2014年犯罪人地域关系网络中，北京的中介中心性始终最高，表明来自北京的犯罪人在诈骗类共同犯罪中扮演了最为核心的角色，但同时其媒介作用在逐渐减弱。第三，从强度中心度来看，2005年北京的强度中心度为1612，表明来自北京的犯罪人与其他各地域犯罪人共同实施的诈骗类犯罪活动次数高达1612次，但在2010年，北京市的强度中心度则被承德反超降至第二位，其指标下降至656次，而在2014年，北京的强度中心度进一步下降至237次，本地犯罪人与其他各地域犯罪人合伙作案次数之和进一步减少，而与此同时，呼伦贝尔、绵阳、廊坊、沧州、邯郸、鹤岗等地域节点在网络中的强度中心度则增长十分明显，均超过了1000，表明来自这几个地域的犯罪人与其他地域犯罪人合作犯罪的频次大大增加。以上分析表明，在2005、2010和2014年间，参与北京市街头诈骗案件共同犯罪的犯罪人群中，北京籍犯罪人的影响力在逐渐下降，而来自华北特别是河北地区的犯罪人的影响力逐渐上升。3.2.3 犯罪人地域关系网络子群结构发生两极分化，出现了较强的核心地域群体
【参考文献】：
期刊论文
[1]中间产品贸易网络结构及其演化的影响因素探究——基于贸易成本视角[J]. 马佳卉,贺灿飞. 地理科学进展. 2019(10)
[2]东北三省城际技术转移网络的空间演化及影响因素[J]. 刘承良,牛彩澄. 地理学报. 2019(10)
[3]城中村流动人口社会融入研究[J]. 姚乐. 轻工科技. 2019(06)
[4]基于细分行业的中国城市群金融网络演化[J]. 赵金丽,盛彦文,张璐璐,宋金平. 地理学报. 2019(04)
[5]城市化背景下流动人口的城市融入研究[J]. 王明涵,于莉. 管理观察. 2019(08)
[6]山东半岛城市群经济联系空间格局演变研究[J]. 于谨凯,马健秋. 地理科学. 2018(11)
[7]中国城际技术转移网络的空间格局及影响因素[J]. 刘承良,管明明,段德忠. 地理学报. 2018(08)
[8]属性和网络结构双重视角下农民工流动规律研究[J]. 任义科,宋连成,佘瑞芳,杜海峰. 地理科学进展. 2017(08)
[9]地理学视角下犯罪者行为研究进展[J]. 龙冬平,柳林,周素红,杜方叶,宋广文,肖露子. 地理科学进展. 2017(07)
[10]基于社会网络分析的犯罪人团伙地域关系研究[J]. 陈鹏,胡啸峰,瞿珂. 中国刑警学院学报. 2016(02)
本文编号：3263982
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