빅데이터로 풀어본 ‘범죄의 법칙’

[테크홀릭] 범죄는 어떤 계절이나 시간에 발생하기 쉬울까.

빅데이터로 풀어본 ‘범죄의 법칙’

통계 분석 도구인 스탯윙(Statwing)을 이용해 미국 시카고시에서 발생한 범죄 통계를 분석한 결과를 보면 먼저 시간별 패턴을 보면 절도나 도난 피해는 하루 종일 꾸준히 발생한다. 반면 성매매 관련 검거는 아침이 많다. 방화는 낮보다는 밤, 마약 범죄는 11시 경부터 빠르게 증가한다. 도박의 경우에는 새벽에서 정오까지는 거의 발생하지 않는다.

빅데이터로 풀어본 ‘범죄의 법칙’

요일별 패턴을 보면 거의 모든 요일에 고르게 범죄가 고르게 발생한다. 다만 강도나 성매매의 경우에는 토·일 주말보다는 주중이 더 높게 나타난다.

빅데이터로 풀어본 ‘범죄의 법칙’

연간으로 보면 지난 2001년부터 2013년까지 14년 동안 발생한 연간 범죄 발생 패턴을 분석하면 범죄 자체는 증가세를 보이고 있다. 눈길를 끄는 건 크리스마스 전후 범죄 발생률이 격감하다가 설날(신정)을 기점으로 다시 늘어난다는 것이다.

빅데이터로 풀어본 ‘범죄의 법칙’

또 미국 내 데이터이다 보니 눈길을 끄는 부분도 있다. 미국 독립기념일인 7월 4일과 할로윈, 크리스마스에는 범죄율이 떨어지는 것. 도박의 경우에는 시카고의 경우 길거리에서 주사위를 이용한 도박이 많은 탓인지 날씨가 추운 겨울에는 범죄 발생 건수가 크게 줄어든다. 성범죄의 경우에는 가장 많이 발생한 기간은 1월 1일이었다.

빅데이터로 풀어본 ‘범죄의 법칙’

다음으로 시카고 내 연도별 범죄 검거 수를 보면 꾸준히 감소세를 보인다. 하지만 살인 범죄 검거 수는 2004년에 크게 감소했다가 답보 상태를 유지하고 있다. 살인 사건 중 검거와 미해결 비율을 보면 살인 검거 수가 제자리걸음이라는 걸 알 수 있다. 체포되지 않은 살인범이 늘고 있다는 것이다.

이번 분석 결과는 미국 내 데이터를 바탕으로 한 것이다. 하지만 범죄는 일어나기 쉬운 시간대나 계절 등을 범죄 통계 자료 등을 분석하면 어느 정도 예측할 수 있다. 범죄자의 심리를 추측하고 범죄 예방으로 이어질 수 있게 할 수 있다는 것이다. 빅데이터를 바탕으로 한 예측 대응의 한 단면을 볼 수 있는 내용이다. 관련 내용 원문은 이곳에서 확인할 수 있다.

전자신문인터넷 테크홀릭팀

이원영 IT칼럼니스트 techholic@etnews.com