Uncategorized

Trygghetsindikatorer, kartor och globala mål för hållbar utveckling

Trygghetsindikatorer, kartor och globala mål för hållbar utveckling

 

År 2015 antog FN:s medlemsländer Agenda 2030, en universell agenda som innehåller de 17 Globala målen för en ekonomiskt, socialt och miljömässigt hållbar utveckling. Säkerhet och trygghet är en del av den sociala hållbarheten. Men hur bra är vi i Sverige på att följa upp dessa mål på lokal nivå i våra kommuner? Idag saknar vi en diskussion om vilka indikatorer som bör användas och hur dessa ska följas upp. Ett segregerat, otryggt område idag kan bli ett inkluderande, tryggare område i framtiden. För att kunna följa upp denna utveckling, är det viktig att ha ett antal indikatorer som kan följas upp över tid och rum. Kartor kan fungera som ett bra stöd för experter som arbetar med säkerhet och trygghet på lokal nivå eftersom de kan:

  • vara ett sätt att följa upp utvecklingen i ett område.
  • fungera som ett brottsbekämpnings- och trygghetsskapande verktyg, vilket jag diskuterar nedan.
  • skapa ett underlag, en utgångspunkt för en planeringsprocess, något som kan främja kunskapsproduktion och inkludering av olika säkerhetsbehov.

Nästan allt som händer i verkligheten äger rum någonstans. Detta gäller också för brott. Risken för att bli offer för brott är inte slumpmässigt fördelad över en stad. Brott tenderar att inträffa där det förekommer brottsmöjligheter vid vissa tider och i samband med specifika typer av markanvändning och kopplat till vissa socio-demografiska och ekonomiska egenskaper hos en plats. Hur en individ upplever risk för brott eller rädsla för att bli brottsoffer är också platsberoende. Stökiga miljöer med tydliga tecken på brist på social kontroll är ofta förknippade med höga nivåer av rädsla (Wilson and Kelling, 1982).

Att kunna visa var brott (eller rädsla för brott) sker kan vara kritiskt för att förstå dess natur och agera med specifika brotts- eller trygghetsåtgärder. Man kan även spara resurser genom att använda rumslig information för att mer exakt kunna fördela resurser till platser (och grupper) som har störst behov. Detta är viktigt för dem som har ansvar för att säkerställa säkerhets- och trygghetsförhållanden–från polis till planerare, trygghetssamordnare och liknande.

Det finns fortfarande ett antal brådskande frågor att vara medvetna om när man arbetar med geografiska information som gäller säkerhet i Sverige. Det första avser datatillgänglighet och kvaliteten på officiell brottsstatistik. Även om GIS eller liknande programvaror har gjort geografiska analyser av georeferensdata möjliga för ett större antal användare är brottsdata i Sverige svårt att få tillgång till och precis som i andra länder, lider dessa av ett antal kvalitetsproblem. Underrapportering är en känd orsak till bristande tillförlitlighet i databaser om brott, som varierar beroende på brottstyp och rum. Andra möjliga källor till felaktigheter är brist på information om händelsen (från offret eller under registrerings process eller geokoding). Utmaningarna med att använda kartor som stöd för planering är inte främst kopplade till själva verktygen utan till sätten på vilka de används. Bland dessa kan man påpeka att kartor kan användas för att skapa bilder av säkerhetsbehov (eller tillfredsställelsesnivå med trygghet) bland de inblandade grupper som kanske inte går att generalisera eller använda som grund för planeringsåtgärder (p.g.a. av urval eller representativitets problem). Även om detta problem ofta kopplas till ”nya typer av datakällor” som till exempel social media eller crowdsourced data, är det inte exklusivt av dessa källor. Framtida forskning måste också fokusera på utveckling av sofistikerade integritetsförbättrande lösningar för att skydda individens platsinformation från potentiella integritetsattacker. En diskussion om etiska frågor av dataägande och delning och den roll som offentliga och privata institutioner spelar för denna utveckling är avgörande.

Vem använder brottskarta idag?

För polisen är värdet av kartor inte något nytt. Polisen har över flera decennier använt sig av pin-kartor för att kunna visa adresser för misstänka personer eller brottskoncentration dit polispatruller bör skickas. Internationellt har tillkomsten av datoriserade kartläggningssystem som en del i polisens arbete lett till skapandet av programvara för visualisera de växande mängderna av geokodade brottsdata. Denna utveckling har betytt att polisen fått möjlighet att jobba med dessa rumsliga informationer mer strategiskt och på längre sikt (se till exempel i New York Compstat, https://maps.nyc.gov/crime).

På universiteten har forskarna sett värdet av digitala kartor genom Geografiska informationssystem (GIS) öka när nya typer av data tillkommer (till exempel, crowdsourced data, social media data, se figur 1) men även genom nya detaljerade metoder för visualisering kopplade till CAD (eller till exempel BIM, Building information modelling, se figur 2) eller genom djupare analyser genom rumsliga statistiska tekniker, som kluster och autoregresssiv regressionsmodeller (ofta med öppen programvara som till exempel GeoDa, https://geodacenter.github.io/, eller koder i R, https://rspatial.org/). Dessutom ökar kvalitativ information såsom upplevd säkerhet, information från virtuella miljöer och real-time information från global positionering system (GPS) och andra spårningsenheter (till exempel, drönar) möjligheterna att arbeta med detaljerad information om brottsplatser för evidens och brottsprevention. GIS möjliggör analyser av brottsdata för ett stort antal av användare, vilket underlättar integreringen av många typer av data inom en gemensam rumslig ram, något som är fundamentalt när man arbetar med säkerhets- och trygghetsfrågor på kommunnivå.

 

Figur 1 – Brott, rädsla för brott och app-crowdsoucedata i Stockholm. Data källor: Polis, 2013; Stockholm stad, 2011; and Trygghets-app, 2016 Ceccato (2019).

 

Figur 2a – 3-D visualisering av brottsfrekvens i ett köpcentrum. Källa: Ceccato (2013) & Ceccato et al. (2018).

Varför blir en plats en brottsplats?

Kartor kan visa hur olika typer av platser ökar eller minskar brottsligheten i deras omedelbara närmiljöer eftersom de varierar vad gäller typ av fasad, byggnadshöjd och täthet, typer av fönster, om kameror eller/och larm finns på plats, och så vidare. Figur 2(b) visar en tredimensionell visualisering av rån per byggnader i ett grannskap. För planering underlättar en sådan karta en intuitiv kommunikation av varje byggnads avstånd från närmaste brottsplats och ger ledtrådar till hur övergripande miljöer påverkar de sociala interaktionerna i området. Till exempel gathörn verkar vara särskilt utsatta för rån. En parallell utveckling sedan mitten 2000-talet har varit utveckling av 3-D kartor tillsammans med en virtuell simuleringsmiljö (VE) som kan stödja experimenten och där individer kan skapa en uppfattning om en stor rad av olika scenarier (från trygga till otrygga).

 

Figur 2b – 3-D visualisering av brottsfrekvens i ett bostadsområde. Källa: Ceccato (2013) & Ceccato et al. (2018).

Hur visar man brott på karta?

Det finns flera sätt. En punkt på en karta ger den exakta plats som är associerade med ett par unika koordinater, det kan vara ett rån på en gata men det kan också vara en centroid av hel stadsdel (se ett exempel på bild 3a).  Linjer kan representera intensitet av rädsla i områden i en stad som upplevs av invånare som otrygga (bild 3b). Kartan kan också visa kontinuerliga ytor så värden skapas genom interpolering av möjliga punkter vid varje enskild punkt av ett oändligt antal platser. Polygoner är populära i aggregerad analys av brott, ofta representerande administrativa enheter, såsom distrikt eller stadsdel där brottskvot eller procent representerar ett standardaseringsmått (till exempel figur 4, total brott per områdesyta (a) eller mobiltelefon signaler (b)).

Figur 3 – Total brott per områdesyta (a) och mobiltelefon signaler (b) 2018.

Figur 4 – Brott per koordinater och kvot (a) och otrygga platser (b), 1997. Källa: Ceccato and Snickars (2000).

 

Om kan visa på en karta var brott koncentraterar sig kan man använda den som ett brottsbekämpningsverktyg för att göra platser säkrare och tryggare men man måste vara försiktigt med att välja rätt typer av data och rättmetoder för visualisering eller standardisering. Figurerna 1 och 4 visar att man kan få olika typer av kartor beroende på vilken typ av data man väljer och eller standardiseringens nämnare.

Man kan även undersöka vilka faktorer finns bakom en viss brottsgeografi från gatunivå till distrikt, stads, läns och lands nivå med hjälp av rumsliga regressionsmodeller. Det är oftast svårt att fastställa om en rumslig fördelning av brott på kartan liknar en annan. Därför brukar man i början av dessa studier använda klusterteknik för att identifiera statistiskt signifikanta brotts hotspots (till exempel, för Stockholm, Ceccato and Wilhelmsson (2019)), dvs platser där människor löper större risk att bli brottsoffer jämfört med risken för hela studieområdet. Några av dessa klusterteknikerna kan upptäcka kluster över tiden, som till exempel över dygnets stimmar, veckodagar eller årstider (se Kulldorffs scan test https://www.satscan.org) något som är viktigt när man vill dirigera polispatruller eller definiera detaljerade brottspreventionsåtgärder.

Framtida utmaningar

En annan utmaning i Sverige är att utbildningen av poliser inte tar hänsyn till geografisk kunskap om brott, användning av kartor eller andra rumsliga analyser vilket andra polisväsende i länder som USA eller i Storbritannien har. Användningen av kartor är fortfarande begränsade till ett fåtal analysenheter inom polisen. För framtiden förväntas att investeringar i utbildning både av poliser, planerare och andra experter som arbetar med samhällsfrågor ger prioritet åt användning av geografiska information för att kunna minska bristen på kompetens bland personal och framtida potentiella användare inom lokala myndigheter.

Den viktigaste effekten av användning av kartor i framtiden är möjligheten att göra planeringsprocessen mer databaserad och transparent för aktörer, beslutsfattare, intressegrupper och allmänheten. Kartor som evidens öppnar möjligheter för implementering av dynamiska och interaktiva fora kring relevanta säkerhets- och trygghetsfrågor, något som är viktigt i en transparent planeringsprocess och på lång sikt stödjer oss i att uppnå de globala målen för hållbar utveckling.

Av Vania Ceccato, vania.ceccato@abe.kth.se

Referenser

CECCATO, V. 2013. Integrating geographical information into urban safety research and planning. Proceedings of the Institution of Civil Engineers: Urban Design and Planning, 166, 15-23.

CECCATO, V. 2019. Eyes and Apps on the Streets: From Surveillance to Sousveillance Using Smartphones. Criminal Justice Review, 44, 25-41.

CECCATO, V., FALK, Ö., PARSANEZHAD, P. & TARANDI, V. 2018. Crime in a Scandinavian Shopping Centre. In: VANIA, C. & RACHEL, A. (eds.) Retail crime. 1 ed. Cham: Palgrave Macmillan.

CECCATO, V. & WILHELMSSON, M. 2019. Do crime hot spots affect housing prices? Nordic Journal of Criminology, 1-19.

CECCATO, V. A. & SNICKARS, F. 2000. Adapting GIS technology to the needs of local planning. Environment and Planning B: Planning and Design, 27, 923-937.

WILSON, J. Q. & KELLING, G. L. 1982. Broken windows. Atlantic Monthly, 249, 29-38.

Dela