从破窗到犯罪：建成环境失序与城市暴力犯罪
“公共秩序是一种很脆弱的东西，如果第一个破窗没被及时修理，很快所有的窗户都会被打破。”
——詹姆斯·威尔逊（美国政治学家）
近年来，大量实证研究发现，城市建成环境在诱发或抑制暴力犯罪中具有重要作用。特别是，破窗理论的实证研究已证明，建成环境失序是导致犯罪的重要因素，包括破窗、空置房屋、废弃房屋、街道上的废弃汽车、违法涂鸦和较差的街道照明条件等。目前的研究普遍面临精细尺度的定量环境数据获取困难的问题，而传统的建成环境审计方法在评估建成环境特征时具有昂贵、耗时、繁琐等不足之处。
西安交通大学贺力博士和他的合作者Antonio Paez、Desheng Liu在新近发表的研究中发现，谷歌街景影像可以有效反映城市建成环境的微观特征和暴力犯罪空间分布之间的关系。
谷歌街景所展示的建成环境优劣对比。上图的建筑充满破窗、草坪失修、围栏损坏等。下图的建筑则相反，草坪和花园养护状态较好，建筑物前灌木多样，门牌号标志极具个性化。
哈佛大学社会学家Robert Sampson和西蒙菲莎大学犯罪学家Martin Andreson教授指出，从社会解组理论和破窗理论的视角看，社会失序和建成环境失序均会诱导暴力犯罪。这种看法有其内在合理性，街区建成环境的物理特征是邻里生态学的一个组成部分（Greensberg和Schneider，1994），从这个意义上说，社区内显著的环境衰退迹象和环境失序，往往表明街区内缺乏非正式的社会控制和集体效能（Sampson等，1997）。更进一步，会导致暴力犯罪集中聚集在城市内某些热点区域。虽然研究人员对这种复杂的“社会—环境”相互作用机制越来越感兴趣（Malleson和Birkin，2012），但他们正面临建成环境精细量化数据的缺失和难以获取等困难，这种困难对理解建成环境对城市犯罪分布的作用机制构成了障碍。
环境审计是搜集建成环境微观特征数据的直接方式，也是使用最广泛的方式，在过去几十年中，学者们开发并测试了大量环境审计工具，用于步行、骑行等户外活动和邻里安全的环境审计研究。但利用这些工具进行环境审计的传统做法，仍然是通过对城市空间进行随机采样，选择环境审计地点，再由审计员亲自进入审计地点进行现场观察和数据采集。这种做法成本高、耗时、繁琐，特别是对于大规模研究、研究地点很分散、研究地点有犯罪风险的情况。
谷歌街景影像数据（Google Street View，GSV）正被越来越多的研究者用于城市环境的调查研究，帮助研究者以“虚拟环境审计”的方式。密歇根大学的Philippa Clarke教授和西澳大利亚大学的Nicole Edwards教授在研究中发现，实地审计与基于谷歌街景影像的“虚拟审计”之间具有极高的一致性，并且可以节省高达90%的审计时间。贺力博士在自己的研究阐述了如何使用谷歌街景数据研究暴力犯罪与城市住宅区的物理特征之间的关系。
哈佛大学社会学家Robert Sampson教授和中佛罗里达大学的犯罪学家Jacinta Gau教授认为，环境失序和暴力犯罪同时会受到聚集性的社会经济剥夺的影响，因此，在缺乏对街区贫困程度和集体效能的控制情况下，环境失序和犯罪之间的联系可能会模糊不清。此外，印第安纳大学犯罪学家Thomas Stucky教授指出，环境失序对犯罪的影响强弱程度取决于区域社会经济条件，如人口流动性的变化和区域经济水平。因此，为了更有效地衡量建成环境对犯罪分布的影响，需要通过犯罪学理论所支持的社会经济和人口变量来控制区域的社会结构条件。
贺力的研究解决了这个问题，研究者在选择环境审计地点之前，先使用回归模型方法，控制了大量社会经济水平对暴力犯罪分布的影响。在剥离社会经济水平的影响之后，以谷歌街景数据为基础，单独研究建成环境和犯罪的关系，可以更清晰、系统地描述环境失序对犯罪的作用机制。
以美国俄亥俄州哥伦布市的犯罪为例，该研究发现，三类建成环境特征（物理特征的衰败、领地功能、可防卫空间）与暴力犯罪的分布显著相关（图2）。物理特征的衰败指标包括违法涂鸦、建筑物损坏、路面破损、废弃建筑物、废弃车辆、垃圾、建筑物屋顶修缮程度、破窗等。领地功能特征包含社区守望标志、建筑物周边植被分布、建筑物的个性化设计、花园状况、草坪修缮状况、“当心有狗”的标志等指标。可防卫空间特征包括建筑物围栏、防盗门、防护网等指标。
从谷歌街景观测到的与犯罪显著关联的建成环境因素。绿色和红色区域为该研究选择的环境审计街区，箭头指向绿色区域的环境特征是犯罪抑制性因素，在犯罪低发区中出现的频率更高。箭头指向红色区域的环境特征为犯罪诱导性因素，在犯罪高发区中出现的频率更高。
该研究指出，当剥离了社会经济水平对犯罪的影响作用后，在犯罪低发地区通过谷歌街景能更频繁地观察到围栏、防护网和防盗门、庭院装饰、门牌号码的个性化、良好的屋顶状况、邻里守望标志和“当心有狗”的标志（图3）。相反，鲜见废弃建筑物、废弃汽车、涂鸦、密集的垃圾、草坪状况不佳、外墙破损和破窗。而在犯罪高发区域，通过谷歌街景可以更频繁地观察到环境失序现象，例如，废弃建筑物和废弃汽车出现更为频繁，涂鸦、密集的垃圾、草坪状况不佳、外部破旧和窗户破损也出现更为频繁，且高于预期（图4）。另外，这些地方普遍缺乏围栏、防盗门、防护网、房屋装饰个性化、社区守望标志和“当心有狗”标志。
从谷歌街景图像中发现的抑制犯罪的环境因素。左图显示了围栏、防护网和庭院装饰。中间图像显示了门牌的个性化标志，以及良好的草坪和屋顶状况。右图显示社区守望标志。
谷歌街景图像中发现的环境衰败符号示例。左图显示了废弃的建筑物、门上的涂鸦和密集的垃圾。中间的图像显示了废弃的汽车、草坪状况不佳。右图显示废弃的建筑物、破旧的外部、破碎的窗户、密集的垃圾和草坪状况不佳。
该研究的这种做法具有很高的普适性，尤其对研究对象同时受社会环境和建筑环境影响的情况。此外，研究者开发了一个桌面版的建成环境数据采集软件（图5），以便在利用谷歌街景进行“虚拟审计”时，高效录入数据并进行地理信息系统数据组织管理。这个软件同样具有很强的重用性，对软件稍作修改，就可以应用于其他环境审计目的，如步行友好性审计、骑行友好性审计等。
研究者开发的桌面版环境审计软件界面。
该研究所提供的新方法，有助于对当前环境犯罪学理论进行更准确、更有效的实证研究。从回归分析和基于谷歌街景的环境审计中获得的分析结果，实证性地支持了社会解组理论、日常活动理论和破窗理论。同时，有助于为“环境设计预防犯罪”（CPTED）等理论提供实证证据，并指导犯罪防控措施的制定。
附：
引用方式：He, L., Páez, A., & Liu, D. (2017). Built environment and violent crime: An environmental audit approach using Google Street View. Computers, Environment and Urban Systems. 66, 83-95.
中英题目：Built environment and violent crime: An environmental audit approach using Google Street View（建成环境与暴力犯罪：一种基于谷歌街景的环境审计方法）
发表刊物：《Computers, Environment and Urban Systems》，期刊名翻译为《计算机、环境与城市系统》，SSCI一区，五年影响因子3.997。
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