被害の詳細から見えてくるもの

8/1に痴漢レーダーがリリースされて以来、データが徐々にたまりつつあります。前回は、被害の種類や被害が多く報告されている駅などの基本的なデータをお伝えしました。

今回は痴漢レーダーから報告された「被害詳細」のデータを使って痴漢などの犯罪行為の特徴となるワードを可視化してみました。

まずは被害の種類に関わらず、全体の被害詳細からのデータです。

件数の多さを直感的に把握できるようにワードクラウドという形で可視化しています。
キーワードに置き換えても、かなり生々しい被害者や目撃者の声を感じることができるのではないでしょうか。
痴漢の特徴的なキーワードと考えられる「触る」が大きく表現されています。

特にフィルターをかけない場合、動詞が特徴語として多く出現する結果となったので名詞に絞ったものも載せておきます。

名詞に絞っただけでなく、被害の種類で色分けしてみました。
痴漢の特徴語が多く出現しているのはもちろんですが、加害者の見た目の特徴と考えられるキーワードも多く出現しています。
これらのことから、被害詳細として寄せられる内容が被害の拡大を防いだり、さらには犯人特定の手助けになる可能性を秘めていることもわかります。

次に地域別に何か違いがあるかみてみました。
ここでは、大きく関東と関西にわけています。

↑まずは関東（東京、神奈川、埼玉）

↑続いて関西（大阪、京都、兵庫）

2つのワードクラウドを比較してみると、出現するキーワードに大きな違いはみられません。しかし、被害の種類を表した色の出現頻度に違いがありそうなので実際に数値化してみました。
それが以下のグラフです。

上のグラフをみてみると、関東ではぶつかり行為の割合が、関西では痴漢行為の割合が多く出ています。
地域差は、駅のつくりや生活環境によって出てくるものと考えられます。

まとめ

今回は痴漢レーダーに寄せられた報告の中から「被害詳細」をキーワード化した内容を中心にお伝えしました。
これらのデータは必要に応じてデータの連携も可能ですので、キュカまでご相談いただければと思います。