Zbraň násilí a prevalenci násilných trestných činů ve Spojených Státech zůstávají horké tlačítko problémů v Americké společnosti.
Nepochybně NÁS má pozoruhodně vysoká míra násilné trestné činnosti ve srovnání s ostatní vyspělé národy v Evropě a Asii, zejména v některých regionech, ale co je příčinou za těmito čísly? Mohlo by to být laxní zákony národa o zbraních a snadnost získání střelné zbraně, nebo existuje jiné vysvětlení?
je to o ovládání zbraně nebo jeho nedostatku?,
přísnost zákonů o zbraních se zdá, že hrát roli v násilné kriminality, jako státy s více než jejich podíl města v top 100 (Tabulka 1), jako je Florida, Michigan, Georgia a Alabama, všechny mají poměrně laxní zákony o zbraních. Existují však výjimky: New Jersey, domov pro pět měst v top 100 a Illinois, domov pro tři (včetně #98 Chicago) mají velmi přísné zákony o zbraních.,
i když masové střelby se stává stále běžnější v Americké život, násilné trestné činnosti a výskytu zbraň vraždy trápí Amerika je nejvíce nebezpečných měst nejsou nejlépe vysvětlit tím, že laxní zákony o zbraních, míra vlastnictví zbraní, nebo jeden-off selhání (i když, tyto mají vliv), ale spíše tím, že příjmová nerovnost.
tam, kde je vysoká míra chudoby a malá příležitost získat slušnou mzdu, najdeme vysokou míru vražd a prevalenci jiných typů násilné trestné činnosti.,
Americké komunity trpí nejtěžší v rukou násilného trestného činu, jsou také některé z nejchudších v zemi, s některými z nejvyšších měr nezaměstnanosti, aby bota.
je to nejnebezpečnější město v Americe?
podívejme se na dvě komunity, které jsou na seznamu: Aniston, AL (#1) a Bessemer, AL (#2) (viz tabulka 1 níže)., Obě jsou malá města v Alabamě, která se chlubila rušnými ekonomikami v minulých desetiletích, ale od té doby klesla na těžké časy po fenoménu deindustrializace na konci 20.století.
Bessemer byl kdysi centrem výroby a těžby rud činnosti a domů do velké Pullman Standardní železniční vozidla, výrobní továrny, ale jak tato odvětví sušené a/nebo přesunuty jinam, nezaměstnanost vzrostla a s ní i násilné trestné činnosti.,
Nyní, Anniston a Bessemer jsou sužován míra nezaměstnanosti výrazně vyšší, než je celostátní průměr, zatímco odvětví služeb zaměstnanosti, které nahradily výrobní pracovních míst v těchto komunitách často nemají přijít blízko k zajištění slušné životní minimum. Stejný jev je vidět na celém vrcholu 100: ekonomické disenfranchisement vedoucí k vyšším případům násilné trestné činnosti.,
Top 100 Most Dangerous Cities in America
Per violent crime rate average, per 1,000 people, police adequacy, population >= 10,000.
Rank | City | State | Violent crime rate per 1,000 |
---|---|---|---|
1 | Anniston | Alabama | 34.34297427 |
2 | Bessemer | Alabama | 29.,85584219 |
3 | Florida City | Florida | 22.75890299 |
4 | McKeesport | Pennsylvania | 21.25423891 |
5 | St. Louis | Missouri | 20.82285906 |
6 | Detroit | Michigan | 20.56673306 |
7 | Baltimore | Maryland | 20.27014907 |
8 | Memphis | Tennessee | 20.0332432 |
9 | Camden County | New Jersey | 19.,67725003 |
10 | Opa Locka | Florida | 19.49844012 |
11 | Flint | Michigan | 19.45033901 |
12 | Pine Bluff | Arkansas | 18.47118959 |
13 | Prichard | Alabama | 18.26484018 |
14 | Muskegon Heights | Michigan | 18.07899128 |
15 | West Memphis | Arkansas | 17.7903367 |
16 | Danville | Illinois | 17.,40627391 |
17 | Alexander City | Alabama | 17.29517092 |
18 | Kansas City | Missouri | 17.24308586 |
19 | Highland Park | Michigan | 17.01217812 |
20 | Crowley | Louisiana | 16.35191156 |
21 | Little Rock | Arkansas | 16.33603259 |
22 | Darby | Pennsylvania | 16.15326822 |
23 | Chester | Pennsylvania | 16.,09580979 |
24 | Milwaukee | Wisconsin | 15.97364106 |
25 | Wilmington | Delaware | 15.96042039 |
26 | Rockford | Illinois | 15.88199223 |
27 | Myrtle Beach | South Carolina | 15.76868574 |
28 | Saginaw | Michigan | 15.6825619 |
29 | Gallup | New Mexico | 15.4284462 |
30 | Camden | Arkansas | 14.,99683802 |
31 | North Adams | Massachusetts | 14.90577695 |
32 | Hammond | Louisiana | 14.87060641 |
33 | College Park | Georgia | 14.66895731 |
34 | Inkster | Michigan | 14.55352738 |
35 | Susanville | California | 14.49979187 |
36 | Alexandria | Louisiana | 14.41704973 |
37 | Riviera Beach | Florida | 13.,6958536 |
38 | Asbury Park | New Jersey | 13.60500766 |
39 | Greenwood | South Carolina | 13.54537271 |
40 | Springfield | Missouri | 13.38835723 |
41 | Indianapolis | Indiana | 13.3396418 |
42 | Scottsboro | Alabama | 13.09686221 |
43 | East Point | Georgia | 13.06659205 |
44 | Oakland | California | 12.,99318687 |
45 | Cambridge | Maryland | 12.99013712 |
46 | Bogalusa | Louisiana | 12.97935103 |
47 | San Bernardino | California | 12.91085755 |
48 | Trenton | New Jersey | 12.85749902 |
49 | Artesia | New Mexico | 12.83500161 |
50 | Kinston | North Carolina | 12.7939974 |
51 | Vinita Park | Missouri | 12.,74749119 |
52 | Farmington | New Mexico | 12.67708842 |
53 | Florence | South Carolina | 12.66612916 |
54 | Texarkana | Texas | 12.61812998 |
55 | Emeryville | California | 12.61381672 |
56 | Barstow | California | 12.56866989 |
57 | Benton Township | Michigan | 12.54005852 |
58 | Newburgh | New York | 12.,35754986 |
59 | Union City | Georgia | 12.24007561 |
60 | Shawnee | Oklahoma | 12.23010244 |
61 | Wheeling | West Virginia | 12.2076776 |
62 | Muskogee | Oklahoma | 12.06837875 |
63 | Anchorage | Alaska | 12.03289802 |
64 | Henderson | North Carolina | 12.0282863 |
65 | Cocoa | Florida | 11.,99014509 |
66 | Kalamazoo | Michigan | 11.97172941 |
67 | Bluefield | West Virginia | 11.92353173 |
68 | Los Lunas | New Mexico | 11.91472918 |
69 | Natchitoches | Louisiana | 11.86830015 |
70 | Tifton | Georgia | 11.76957653 |
71 | Selma | California | 11.76612806 |
72 | Charleston | West Virginia | 11.,72419447 |
73 | Elkton | Maryland | 11.64999367 |
74 | Harrisburg | Pennsylvania | 11.5564298 |
75 | Clinton | Iowa | 11.55412815 |
76 | Troy | Alabama | 11.46694215 |
77 | Nashville Metropolitan | Tennessee | 11.38171873 |
78 | Lansing | Michigan | 11.35836013 |
79 | Jackson | Michigan | 11.,30339406 |
80 | Albany | Georgia | 11.2964253 |
81 | Red Bluff | California | 11.29225775 |
82 | El Dorado | Arkansas | 11.28334338 |
83 | Dyersburg | Tennessee | 11.25692271 |
84 | Niagara Falls | New York | 11.24315387 |
85 | New Orleans | Louisiana | 11.21407383 |
86 | Dickson | Tennessee | 11.,191405 |
87 | Helena-West Helena | Arkansas | 11.12263173 |
88 | Daytona Beach | Florida | 11.07098455 |
89 | Minneapolis | Minnesota | 11.01269539 |
90 | Atlantic City | New Jersey | 11.01007746 |
91 | Chicago | Illinois | 10.98858867 |
92 | Houston | Texas | 10.95227811 |
93 | Hartford | Connecticut | 10.,92838369 |
94 | Bridgeton | New Jersey | 10.90748687 |
95 | Holyoke | Massachusetts | 10.82791526 |
96 | West Columbia | South Carolina | 10.77559966 |
97 | Marion | Arkansas | 10.76400129 |
98 | York | Pennsylvania | 10.76225004 |
99 | Ozark | Alabama | 10.71502164 |
100 | Arvin | California | 10.,70593735 |
Je to druhé nejnebezpečnější město v Americe?
dále jsme se chtěli podívat na nejnebezpečnější velkých měst ve Spojených Státech, takže jsme vyloučeny všech obcích s počtem obyvatel méně než 100.000. Spíše než jen za násilné trestné sazby z těchto měst jsme také zapracovány v „policie přiměřenosti“ skóre, což je celkový počet trestných činů rozdělených podle počtu policistů servis města.,
použití těchto výpočtů přináší některé překvapivé výsledky, přičemž na seznamu se objevuje několik obvyklých podezřelých, jako je Detroit, Chicago nebo Baltimore. Místo toho v žebříčku dominují středně velká města na severozápadě Pacifiku a v Kalifornii.
čtyři Washingtonská města se objevují v první desítce, stejně jako Billings, Montana (#3) a Portland, Oregon (#9), také v regionu. Tyto výsledky vyprávějí jiný příběh, než s čím se obvykle setkáváte, když slyšíte o problému zločinu v Americe, ale problém je složitý a mnohostranný.,
Kalifornská města, která se nacházejí po celém státě, představují neuvěřitelných 28 pozic v seznamu. To může znamenat, že přetížené policejní síly v těchto městech se setkávají s vyšším množstvím trestné činnosti, než jsou schopny policie.
Top 100 Nejvíce Nebezpečné Velkých Měst v Americe
Za násilné kriminality průměru, policie přiměřenosti, populace >= 100,000). Skóre zločinu je index, který kombinuje normalizovanou míru kriminality a policejní přiměřenost.,
Rank | City | State | Crime Score |
---|---|---|---|
1 | Springfield | Missouri | 0.767828695 |
2 | Spokane | Washington | 0.749935645 |
3 | Billings | Montana | 0.723097584 |
4 | Tacoma | Washington | 0.719377157 |
5 | Vallejo | California | 0.,716943948 |
6 | Anchorage | Alaska | 0.71605993 |
7 | Kent | Washington | 0.713783156 |
8 | Renton | Washington | 0.708033763 |
9 | Portland | Oregon | 0.704302058 |
10 | Davenport | Iowa | 0.699437336 |
11 | Pueblo | Colorado | 0.698556722 |
12 | Modesto | California | 0.,697833363 |
13 | Wichita | Kansas | 0.692869094 |
14 | Bakersfield | California | 0.692015163 |
15 | Oakland | California | 0.689643814 |
16 | Antioch | California | 0.68875917 |
17 | Little Rock | Arkansas | 0.681923575 |
18 | San Bernardino | California | 0.676706846 |
19 | Tulsa | Oklahoma | 0.,671136415 |
20 | San Antonio | Texas | 0.67055464 |
21 | Independence | Missouri | 0.670155923 |
22 | Indianapolis | Indiana | 0.665182981 |
23 | Tucson | Arizona | 0.665032295 |
24 | Pompano Beach | Florida | 0.658606708 |
25 | Berkeley | California | 0.657702607 |
26 | Salinas | California | 0.,651501527 |
27 | Springfield | Illinois | 0.649348064 |
28 | Knoxville | Tennessee | 0.646383035 |
29 | Tallahassee | Florida | 0.642456176 |
30 | Gresham | Oregon | 0.64214641 |
31 | Memphis | Tennessee | 0.641475949 |
32 | Costa Mesa | California | 0.637844128 |
33 | Chattanooga | Tennessee | 0.,637024782 |
34 | Des Moines | Iowa | 0.636767618 |
35 | Rockford | Illinois | 0.635939716 |
36 | Minneapolis | Minnesota | 0.635281367 |
37 | Everett | Washington | 0.635181968 |
38 | Reno | Nevada | 0.629239442 |
39 | San Angelo | Texas | 0.628679898 |
40 | Evansville | Indiana | 0.,625795148 |
41 | Salem | Oregon | 0.624793832 |
42 | Corpus Christi | Texas | 0.624727343 |
43 | Vancouver | Washington | 0.62453566 |
44 | Concord | California | 0.624019624 |
45 | Topeka | Kansas | 0.623881265 |
46 | Lansing | Michigan | 0.623609756 |
47 | Glendale | Arizona | 0.,62339135 |
48 | Riverside | California | 0.62212986 |
49 | South Bend | Indiana | 0.621115942 |
50 | Visalia | California | 0.620685965 |
51 | Seattle | Washington | 0.620594675 |
52 | Lexington | Kentucky | 0.619363312 |
53 | Ventura | California | 0.619155861 |
54 | Shreveport | LOUISIANA | 0.,619018506 |
55 | San Francisco | California | 0.618273556 |
56 | Downey | California | 0.617460457 |
57 | Columbia | South Carolina | 0.616862623 |
58 | Eugene | Oregon | 0.616589458 |
59 | Fresno | California | 0.613930678 |
60 | Fairfield | California | 0.613606951 |
61 | Oklahoma City | Oklahoma | 0.,612745356 |
62 | Richmond | California | 0.610352007 |
63 | Fargo | North Dakota | 0.610216662 |
64 | Columbia | Missouri | 0.609009309 |
65 | Omaha | Nebraska | 0.608657591 |
66 | Akron | Ohio | 0.608104577 |
67 | Garden Grove | California | 0.606799743 |
68 | Lafayette | Louisiana | 0.,606205028 |
69 | Beaumont | Texas | 0.605977283 |
70 | San Jose | California | 0.604272725 |
71 | Lakewood | Colorado | 0.603591415 |
72 | Pomona | California | 0.601949764 |
73 | Orlando | Florida | 0.599773336 |
74 | Baton Rouge | Louisiana | 0.599042753 |
75 | Houston | Texas | 0.,598831586 |
76 | Nashville Metropolitan | Tennessee | 0.59857062 |
77 | Columbus | Ohio | 0.598403581 |
78 | North Las Vegas | Nevada | 0.594745768 |
79 | Sioux Falls | South Dakota | 0.59154341 |
80 | North Charleston | South Carolina | 0.591217643 |
81 | Phoenix | Arizona | 0.590746813 |
82 | Bellevue | Washington | 0.,590351364 |
83 | Odessa | Texas | 0.590175915 |
84 | Sacramento | California | 0.589574585 |
85 | Cedar Rapids | Iowa | 0.588804593 |
86 | Mesquite | Texas | 0.58735419 |
87 | Fullerton | California | 0.587003723 |
88 | El Monte | California | 0.586904977 |
89 | Durham | North Carolina | 0.,584999156 |
90 | West Covina | California | 0.584781091 |
91 | Kansas City | Missouri | 0.582779907 |
92 | Fremont | California | 0.582169827 |
93 | St. Louis | Missouri | 0.581853251 |
94 | West Palm Beach | Florida | 0.580614947 |
95 | Murfreesboro | Tennessee | 0.579415288 |
96 | St. Petersburg | Florida | 0.,578016539 |
97 | Hayward | California | 0.577819761 |
98 | Fort Lauderdale | Florida | 0.577815484 |
99 | Clovis | California | 0.576053487 |
100 | Miami Gardens | Florida | 0.575906515 |
Does population size matter when ranking America’s dangerous cities?,
Mnoho komunit v Tabulce 1 jsou relativně malé, s největší s populací pohybuje mezi 10 a 30. V menších městech, to trvá jen několik násilných trestných činů půjčovat významné zvýšení kriminality.
Nicméně, mnoho z těchto komunit jsou vedle větších metropolitních oblastech, jako #4 McKeesport, PA (počet obyvatel: 19,731), který je součástí Pittsburghu metropolitní oblasti, a Florida City, FL pádu těsně mimo Miami hranice.,
Mnoho z těchto menších obcí mají násilné kriminality podobné nejnebezpečnějších čtvrtích větších městech jsou vedle, a v mnoha případech jsou hranice těchto čtvrtí. Rozdíl je v tom, že větší města mají také bohatší, nízká oblasti trestné činnosti, které snižují jejich celkové násilné kriminality, zatímco jejich menší satelitní města to není.
při Pohledu na města s nejvyšší nárůst násilné trestné činnosti (Tabulka 3), nenajdeme na vzestupu megalopole, ale spíše menší obce jen lámání populace práh.,
v podstatě to jsou menší města, která ve skutečnosti mohou mít největší pokračující riziko násilné trestné činnosti. Baton Rouge, LA (#16), Hlavní město Louisiany, je odlehlejší zde, s populací 227,715.
Měst s nejvyšší nárůst násilné trestné činnosti
Populace >= 10,000. Míra kriminality v roce 2017 minus míra kriminality v roce 2016., Pokud je pozitivní, znamená to, že míra kriminality vzrostla; v některých městech se míra kriminality zvýšila více než v jiných městech; hodnost zachycuje, která města mají nejvyšší nárůst kriminality.
Pořadí | Město | Země | Změna kriminalita pořadí, za 1000 |
---|---|---|---|
1 | Fairfield | Alabama | 35.38883343 |
2 | Emeryville | Kalifornie | 33.,05277001 |
3 | Crowley | Louisiana | 27.23889588 |
4 | Mayfield | Kentucky | 22.75296825 |
5 | Magnolia | Arkansas | 22.36848483 |
6 | Cambridge | Maryland | 20.70533436 |
7 | Lebanon | Missouri | 17.52995153 |
8 | Riverdale | Georgia | 16.62145704 |
9 | Zachary | Louisiana | 15.,3129598 |
10 | Millington | Tennessee | 14.94921909 |
11 | Muskegon | Michigan | 14.33314302 |
12 | Keokuk | Iowa | 14.03528729 |
13 | Goodlettsville | Tennessee | 13.89001197 |
14 | East Point | Georgia | 13.81823237 |
15 | Bemidji | Minnesota | 13.81798387 |
16 | Baton Rouge | Louisiana | 13.,3293702 |
17 | Fox Lake | Illiinois | 12.64958372 |
18 | Arkansas City | Kansas | 12.58435569 |
19 | Douglas | Arizona | 12.44601565 |
20 | Elizabethton | Tennessee | 12.34136734 |
21 | Tifton | Georgia | 12.23844069 |
22 | Beverly Hills | California | 12.22796402 |
23 | Rogers | Minnesota | 12.,15972878 |
24 | Granite City | Illinois | 11.75244136 |
25 | Homewood | Illinois | 11.549497 |
26 | Saraland | Alabama | 11.41931744 |
27 | Payson | Arizona | 11.33090935 |
28 | Greer | South Carolina | 11.22596116 |
29 | Miami | Oklahoma | 11.20960594 |
30 | El Cerrito | California | 11.,08965644 |
31 | Ottumwa | Iowa | 11.02552662 |
32 | Pineville | Louisiana | 10.65711463 |
33 | Vincennes | Indiana | 10.44070001 |
34 | Belmont | North Carolina | 10.40007691 |
35 | Merriam | Kansas | 10.21047565 |
36 | Edgewater | Florida | 10.13043236 |
37 | Farmington | New Mexico | 9.,957216669 |
38 | Grandview | Missouri | 9.48763306 |
39 | Panama City | Florida | 9.269999124 |
40 | Radcliff | Kentucky | 9.259549659 |
41 | Leesburg | Florida | 9.156046349 |
42 | East Windsor | Connecticut | 9.146695949 |
43 | Bristol | Virginia | 8.939233903 |
44 | Haysville | Kansas | 8.,863271823 |
45 | Auburn | Alabama | 8.837354901 |
46 | Bessemer | Alabama | 8.710984079 |
47 | Windsor | Connecticut | 8.676499193 |
48 | East Grand Rapids | Michigan | 8.534606586 |
49 | Memphis | Tennessee | 8.464779678 |
50 | Gautier | Mississippi | 8.288952318 |
51 | Bardstown | Kentucky | 8.,17814829 |
52 | Gadsden | Alabama | 8.152763436 |
53 | St. Joseph | Missouri | 8.101308308 |
54 | Billings | Montana | 8.100145482 |
55 | Highland Park | Michigan | 8.032202768 |
56 | Taylorville | Illinois | 7.934669931 |
57 | Muskogee | Oklahoma | 7.921678948 |
58 | Moberly | Missouri | 7.,849337815 |
59 | Camden | Arkansas | 7.830855782 |
60 | Stoughton | Wisconsin | 7.80256563 |
61 | Sauk Village | Illinois | 7.790122704 |
62 | Kingsport | Tennessee | 7.734682666 |
63 | Stafford | Texas | 7.724299849 |
64 | Prichard | Alabama | 7.684063929 |
65 | Albuquerque | New Mexico | 7.,620129131 |
66 | Defiance | Ohio | 7.608639921 |
67 | Opelousas | Louisiana | 7.576058658 |
68 | Florence | Alabama | 7.489299399 |
69 | Freeport | Illinois | 7.470669392 |
70 | Thomasville | North Carolina | 7.388543725 |
71 | Woodburn | Oregon | 7.382296576 |
72 | San Francisco | California | 7.,311918657 |
73 | Ceres | California | 7.291313494 |
74 | Maple Shade Township | New Jersey | 7.099280956 |
75 | Clinton | Iowa | 7.091208252 |
76 | Central Marin | California | 7.07456679 |
77 | Albany | Georgia | 7.072364085 |
78 | Sturgis | Michigan | 6.952466936 |
79 | Great Bend | Kansas | 6.,890857406 |
80 | Fairfield Township | Ohio | 6.882081328 |
81 | Santa Clara | California | 6.851820127 |
82 | Valdosta | Georgia | 6.847283559 |
83 | South Miami | Florida | 6.837884554 |
84 | Cordele | Georgia | 6.829704174 |
85 | Kings Mountain | North Carolina | 6.824478031 |
86 | Andover | Kansas | 6.,814508469 |
87 | Swatara Township | Pennsylvania | 6.752305311 |
88 | Lakewood | Ohio | 6.733518079 |
89 | Oxford | Alabama | 6.652529805 |
90 | Southern Regional York County | Pennsylvania | 6.647038624 |
91 | Greenbelt | Maryland | 6.63829943 |
92 | Pleasant Hill | California | 6.,636523124 |
93 | Santa Monica | California | 6.589431382 |
94 | Plainville | Connecticut | 6.582761895 |
95 | Lincolnwood | Illinois | 6.571616234 |
96 | Ozark | Missouri | 6.541356323 |
97 | Streetsboro | Ohio | 6.429699322 |
98 | Muskegon Heights | Michigan | 6.390527875 |
99 | Fitchburg | Wisconsin | 6.,382372035 |
100 | Bryant | Arkansas | 6.322247118 |
násilné trestné činnosti klesá v Americe?
navzdory vysoké míře násilné kriminality, která sužuje tato města, existují důkazy, že celkově násilí klesá a bude v tom pokračovat.
celonárodní míra násilné kriminality klesla o 0,9%, a to navzdory nárůstu ve městech nalezených v tabulce 4. Většina amerických komunit zaznamenala čistý pokles počtu vražd a násilné trestné činnosti.,
Zatímco trend poklesu násilné trestné činnosti plošně nabízí až nějakou naději pro Americká města v obležení násilí a vraždy, mnoho z nich hluboce zakořeněné problémy, které trápily jejich čtvrtích po celá desetiletí, a není zcela jasné, kde řešení spočívá.
kromě toho, i když zařadil mezi „nejhorší“ trendy u větších měst, mnoho z těchto měst mají stále negativní trendy trestné činnosti (snížení násilné trestné činnosti v průběhu času). „Překvapením“ je, že města takové velikosti tvoří menšinu ze 100 měst s vysokou mírou násilné kriminality., To může být artefakt našeho informačního systému. Větší pozornost je věnována událostem velkého města mimo toto město. Události malých měst se většinou v médiích nešíří.
Velkých měst s nejvyšší nárůst násilné trestné činnosti
Populace >= 100,000. Míra kriminality v roce 2017 minus míra kriminality v roce 2016. Pokud je pozitivní, znamená to, že míra kriminality vzrostla; v některých městech se míra kriminality zvýšila více než v jiných městech; hodnost zachycuje, která města mají nejvyšší nárůst kriminality.,
Rank | City | State | Change in crime rate ranking, per 1,000 |
---|---|---|---|
1 | Baton Rouge | Louisiana | 13.3293702 |
2 | Memphis | Tennessee | 8.464779678 |
3 | Billings | Montana | 8.100145482 |
4 | Albuquerque | New Mexico | 7.620129131 |
5 | San Francisco | California | 7.,311918657 |
6 | Santa Clara | California | 6.851820127 |
7 | Anchorage | Alaska | 5.772541404 |
8 | Portland | Oregon | 5.474339463 |
9 | Chattanooga | Tennessee | 5.43792489 |
10 | Berkeley | California | 5.397739354 |
11 | Gresham | Oregon | 5.152564725 |
12 | Minneapolis | Minnesota | 4.,118798448 |
13 | Baltimore | Maryland | 3.965880132 |
14 | Springfield | Missouri | 3.877629251 |
15 | New Orleans | Louisiana | 3.754146612 |
16 | Peoria | Illinois | 3.64768966 |
17 | Fairfield | California | 3.637668526 |
18 | Clarksville | Tennessee | 3.619785695 |
19 | Sunnyvale | California | 3.,575459923 |
20 | St. Paul | Minnesota | 3.398781043 |
21 | Columbia | Missouri | 3.264835266 |
22 | Elizabeth | New Jersey | 3.204308289 |
23 | Independence | Missouri | 3.200892272 |
24 | Richmond | California | 3.075459114 |
25 | Salem | Oregon | 3.007235654 |
26 | El Monte | California | 2.,99396657 |
27 | Bridgeport | Connecticut | 2.868308866 |
28 | St. Louis | Missouri | 2.795029948 |
29 | Springfield | Illinois | 2.692224788 |
30 | Inglewood | California | 2.66757046 |
31 | Kansas City | Missouri | 2.565637555 |
32 | Davenport | Iowa | 2.436057637 |
33 | Palm Bay | Florida | 2.,434437856 |
34 | North Las Vegas | Nevada | 2.345587969 |
35 | Fullerton | California | 2.218249148 |
36 | Oakland | California | 2.207173198 |
37 | Simi Valley | California | 2.182940304 |
38 | Overland Park | Kansas | 2.13822742 |
39 | Omaha | Nebraska | 1.932003381 |
40 | Miami Gardens | Florida | 1.,904804781 |
41 | Hayward | California | 1.885473269 |
42 | Des Moines | Iowa | 1.765402456 |
43 | Coral Springs | Florida | 1.748503884 |
44 | Santa Rosa | California | 1.697980304 |
45 | Evansville | Indiana | 1.59796126 |
46 | Nashville Metropolitan | Tennessee | 1.571584488 |
47 | Fremont | California | 1.,558579322 |
48 | High Point | North Carolina | 1.545060145 |
49 | Jersey City | New Jersey | 1.5290249 |
50 | Murfreesboro | Tennessee | 1.383229336 |
51 | Lansing | Michigan | 1.36991868 |
52 | Little Rock | Arkansas | 1.363035069 |
53 | Allen | Texas | 1.334373065 |
54 | Killeen | Texas | 1.,323352716 |
55 | Edison Township | New Jersey | 1.26357433 |
56 | Rancho Cucamonga | California | 1.24894425 |
57 | Shreveport | Louisiana | 1.232750698 |
58 | Wichita | Kansas | 1.192280684 |
59 | Naperville | Illinois | 1.179864909 |
60 | Newark | New Jersey | 1.132814758 |
61 | Visalia | California | 1.,081318319 |
62 | Los Angeles | California | 1.043436167 |
63 | Syracuse | New York | 1.020376571 |
64 | Boise | Idaho | 1.004629332 |
65 | Fort Collins | Colorado | 0.967734167 |
66 | San Jose | California | 0.957661497 |
67 | Denver | Colorado | 0.956025992 |
68 | Rochester | New York | 0.,946634094 |
69 | Paterson | New Jersey | 0.911694206 |
70 | Burbank | California | 0.88490611 |
71 | Concord | California | 0.779714249 |
72 | Gilbert | Arizona | 0.770535339 |
73 | Santa Clarita | California | 0.677310872 |
74 | Phoenix | Arizona | 0.668646766 |
75 | Chicago | Illinois | 0.,661658205 |
76 | Chandler | Arizona | 0.65783521 |
77 | Moreno Valley | California | 0.639198436 |
78 | Garden Grove | California | 0.593275228 |
79 | Salinas | California | 0.530985122 |
80 | Pompano Beach | Florida | 0.527632424 |
81 | North Charleston | South Carolina | 0.474461909 |
82 | Denton | Texas | 0.,460258619 |
83 | Carlsbad | California | 0.456597533 |
84 | Frisco | Texas | 0.440899911 |
85 | Grand Prairie | Texas | 0.43949332 |
86 | Cary | North Carolina | 0.427698793 |
87 | Hillsboro | Oregon | 0.352389429 |
88 | Norwalk | California | 0.348587685 |
89 | McKinney | Texas | 0.,336967231 |
90 | Santa Ana | California | 0.324093576 |
91 | Broken Arrow | Oklahoma | 0.27805118 |
92 | Aurora | Colorado | 0.23286123 |
93 | Torrance | California | 0.211859723 |
94 | Ann Arbor | Michigan | 0.175472406 |
95 | Thousand Oaks | California | 0.137212449 |
96 | El Paso | Texas | 0.,092558492 |
97 | Beaumont | Texas | 0.039400182 |
98 | Elgin | Illinois | 0.034571671 |
99 | San Mateo | California | 0.032842541 |
100 | Newport News | Virginia | 0.031950818 |
Another way to rank America’s most dangerous cities?,
Tabulka 5 je zajímavým způsobem, jak se podívat na města s problematikou násilné trestné činnosti z jiné perspektivy, a to zprůměrováním míry násilné kriminality města s nárůstem násilné trestné činnosti za poslední rok dostupných údajů. To nám umožňuje prozkoumat města s již závažnými problémy s kriminalitou a zároveň zhodnotit jejich potenciál pro další zvýšení kriminality v budoucnu.
Nicméně, tam jsou některé překvapení, stejně, včetně Baton Rouge, Louisiana (#10), Anchorage, Aljaška (#4) a Minneapolis, Minnesota (#8)., Tato města nejsou první, kdo se zmínil při diskusi o Amerických měst s závažné trestné činnosti problémů, ale jsou vychováváni v pořadí podle jejich významnému nárůstu násilné trestné činnosti v uplynulém roce, a mohou získat více národní pozornost v příštích letech.
Velkých městech v průměru násilná kriminalita s nárůstem násilné trestné činnosti
počet Obyvatel přes 100 000. Vytvořili jsme žebříček založený na změně kriminality v letech 2016 až 2017. Pak jsme vytvořili žebříček založený na míře násilné kriminality 2017. Zprůměrovali jsme obě řady., Konečné pořadí, které kombinuje nejhorší násilnou kriminalitu nejhorší nárůst celkové kriminality, je uvedeno v posledním sloupci. Některá města jsou svázána kvůli stejnému průměru dvou řad.,nk
Metodika
Zločin analýza dat
vymáhání Práva agentury z měst, metropolitních oblastí, krajů, vysokých škol, státní, tribal a dalších agentur po celé zemi předložit údaje kriminality FBI pomocí jejich Uniform Crime Reporting systém. Data jsou zpřístupněna veřejnosti pro prohlížení, stahování a analýzu.
jedná se o dvoudílnou studii. V první části jsme analyzovali data, která hlásily agentury z měst-většinou policejní oddělení z měst., V druhé části studie jsme se analyzovat údaje poskytnuté univerzity a areálu policejní oddělení univerzit a vysokých škol po celé zemi.
Použili jsme nástroj FBI Uniform Crime Reporting pro sběr dat za rok 2017. Celkově data z 8,793 vymáhání práva agentury, které představovaly více 193 milionů obyvatel USA nám pomohl čerpat zajímavé poznatky mezi velikostí policie a výskyt trestné činnosti. Souhrn pokrytí viz tabulka 1.,
pokrytí údajů o trestné činnosti
existují dvě široké klasifikace trestných činů: násilné trestné činy a nenásilné trestné činy. Podle webové stránky FBI, „násilný zločin se skládá ze čtyř trestných činů: vražda a nonnegligent zabití, znásilnění, loupež, a přitěžující útok. Násilné trestné činy jsou v programu UCR definovány jako trestné činy, které zahrnují sílu nebo hrozbu síly. Majetková kriminalita zahrnuje trestné činy vloupání, krádeže-krádeže, krádeže motorových vozidel a žhářství., Předmětem trestných činů typu krádeže je převzetí peněz nebo majetku, ale proti obětem neexistuje žádná síla ani hrozba síly. „
soubor hodnocení používá k násilné trestné činnosti větší váhu než majetková kriminalita. Na násilnou trestnou činnost jsme přiřadili dvojnásobnou váhu než na majetkovou trestnou činnost. Pak jsme transformovali celkovou proměnnou kriminality pomocí X‘ = log(x+1) tak, aby se zkosení snížilo. Pak jsme normalizovány pomocí x/max(x‘) transformace konečné číslo skóre mezi 0 a 1.
vypočítali jsme novou proměnnou nazvanou policejní přiměřenost = celkový počet zaměstnanců policie., Domníváme se, že menší policejní přiměřenost je, bezpečnější město je. Také jsme transformovali a normalizovali policejní přiměřenost, což mělo za následek skóre zločinu mezi 0 a 1. Dále jsme spojili dvě skóre a vytvořili skóre pro každé město.
zůstat v bezpečí v nebezpečném městě
Pokud jste uvízli v jednom z nejnebezpečnějších měst, existuje několik způsobů, jak se stále můžete udržet bezpečnější než většina. Zvažte instalaci poplašného systému ve vaší domácnosti. Mezi nejlepší systémy patří systémy ADT, FrontPoint a Vivint., Pokud nechcete komplexní instalaci, existuje také řada bezdrátových systémů . (Podívejte se na naši recenzi simplisafe pro dobrý systém bez instalace). Případně můžete umístit domácí bezpečnostní kameru. Mnoho z nich pracuje přímo s telefonem, aby vás upozornilo, když je pohyb. Konečně, pokud máte starší rodinu, která nemá správce, měli by se pravděpodobně podívat na naši nejlepší stránku systému lékařské výstrahy.