上海日间与夜间情境下的感知安全与犯罪风险

《Journal of Geovisualization and Spatial Analysis》：Perceived Safety and Crime Risk Across Day and Night Contexts in Shanghai

　　

摘要

安全感知在促进可持续城市发展中发挥着关键作用，因为它影响居民的空间使用行为、社会互动模式和邻里凝聚力。然而，现有研究大多集中在单一时间情境下，或依赖于源自西方城市环境的感知数据，使得安全感知与犯罪风险之间关系的昼夜差异理解不足。本研究结合生成式人工智能与基于问卷的感知评分，探讨白天和夜晚安全感知的差异及其与犯罪风险的关联。以上海中心区域为重点，我们分析了 2017 年至 2019 年期间已判决并公开披露的刑事案件，使用基于 CycleGAN 的昼转夜（D2N）模型生成相应的夜间街景图像（SVI），并通过调查 65 名上海居民获得了 1,751 个有效 SVI 样本的安全感知评分。随后，我们采用了图卷积神经网络加权回归（GCNNWR）和基于自举法的中介分析来检验白天和夜晚犯罪率与相关因素之间的关系。结果显示，平均安全感知评分从白天的 6.29 降至夜晚的 6.02，且较低的夜间安全感知表现出更显著的空间聚集性。活动密度与犯罪率呈正相关，而警务设施与犯罪率之间的负相关关系在夜间减弱。此外，TCI 和 LSU 通过安全感知表现出与夜间犯罪率相关的间接路径。这些发现为将夜间安全体验纳入城市安全治理以及实施更具时间性和空间针对性的治理策略提供了实证支持。