概要
このランキングでは、アメリカの主要都市の安全スコアを算出しています。 安全スコアが高いほど、その都市はより安全であることを示す。
私たちは、都市に安全スコアを割り当てる際に、いくつかの異なる要因を見ている。 まず、最も重要なのは、各都市で1年間にどれくらいの数の、どのような種類の犯罪が発生したかについてのFBIの最新報告です。 つまり、犯罪が減少している都市は安全スコアが高く、逆に減少している都市は安全スコアが低いということだ。 また、人口と比較した法執行官の数も調べる。
最後に、犯罪と相関する人口統計学的な指標は、安全スコアにわずかな影響を与えるだけである。 3429>
データについて
FBI Data
FBIのUCR（統一犯罪報告）プログラムは1920年代から存在し、犯罪統計の最も包括的な情報源となっている。 毎年、犯罪発生に関するデータが全米の法執行機関から収集されます。 ある都市の法執行機関がUCRの報告ガイドラインに従っていない場合、データは含まれない。
犯罪は、暴力犯罪と財産犯罪の2つのカテゴリーで報告される。 暴力犯罪には殺人と過失致死、レイプ、強盗、加重暴行が含まれる。 財産犯には、強盗、窃盗、自動車窃盗、放火が含まれる。 (放火のデータは限られているため、Safety Scoreには含まれていない）
犯罪は生の数字と住民10万人あたりの発生件数の両方で報告されている。 分析には人口10万人あたりの発生件数を使用した。 これは、ニューヨークのような大都市では、人口が多いだけに犯罪発生件数が多くなるためである。
FBIのUCRデータには、多くの都市で、警官と民間人の両方を含む法執行機関の総職員数も含まれている。
FBIのUCRから得られる最新のデータは、暦年2015年である。 各都市の2014年のデータと比較し、暴力犯罪や財産犯罪が増加しているか減少しているかを分析した。
Census Data
人口統計データは、2010年に最後に行われた米国の国勢調査から入手可能である。 このデータは、都市単位よりもMSA（Metropolitan Statistical Area）単位で入手する方が容易である。 たとえば、ニューヨーク市自体は都市とみなされますが、ニューヨーク市都市統計地域は、ニュージャージー州ニューアークやニュージャージー州ジャージーシティなどの追加の都市を含んでいます。
可能であれば、ランキングの各都市を適切なMSAにマッチさせました。
安全スコアの計算
データの準備
FBI UCR統計はオンラインで公開されており、ダウンロード可能です。 我々は2015年のデータを入手した。 2015年のデータがない都市は、データが不完全であったり、UCRのガイドラインに従っていなかったりするため、安全スコアは与えられない。
全国ランキングでは、人口5万人未満の都市は考慮されない。 この結果、安全な都市の消化可能な全国リストができ、異常値統計のリスクを減らすことができる。
次に、2015年のデータを他のデータセットと組み合わせる。 2014年のUCR犯罪統計と2015年のフルタイム法執行機関の数もFBIから提供されている。 2014年のデータや法執行機関のデータが不足している場合、それらの都市はランキングから除外されるのではなく、これらの要素について中立値、つまり平均値が与えられる。 また、犯罪の傾向についても、都市の報告統計が変更され、2014年のデータを2015年のデータと公正に比較できない場合、中立値が与えられている。 各都市は、関連するMSAと一致させる必要があります。 場合によっては、都市は州境を越えてMSAに関連付けられることがある。 たとえば、ニュージャージー州ニューアークはニューヨーク市のMSAと関連している。
Safety Score Formula
各都市について、犯罪スコアが計算され、Safety Scoreは犯罪スコアの逆数となる。 わかりやすく言えば、犯罪スコアは7つの犯罪の発生率（10万人あたり）、警官対人口比、暴力犯罪傾向、財産犯罪傾向、6つの人口動態要因の組み合わせに基づくものである。 上に挙げた各要素には重みがあり、100％の重みが都市の犯罪スコアに最も寄与する。 以下の計算式と表は、各要因にどれだけの重みが与えられているかを示している。
犯罪スコア =
X1A1 + X2A2 + X3A3 + X4A4 + X5A5 + X6A6 + X7A7 + …
Y1B1 + Y2B2 + Y3B3 + …
Crime Score =
Y1B2 + Y3B3 + …X1A1 + X2A2 + X3A3 + X7A7 + …3428
– Z1C1 – Z2C2 + Z3C3 + Z4C4 – Z5C5 – Z6C6
| 変数 | 係数 | 重量 | |
| X1 | A1 | 100% | |
| X2 | A2 | レイプ率 | 86% |
| X3 | A3 | 強盗率 | 90% |
| A4 | 突撃率 | 88% | |
| X5 | A5 | 強盗率 | 74% |
| X6 | A6 | 窃盗率 | 80% |
| X7 | A7 | 車両盗難率 | 62% |
| Y1 | B1 | 人口: 警官 | 50% |
| Y2 | B2 | 凶悪犯罪比率 | 50% |
| Y3 | B3 | 財産犯の比率変化 | 40% |
| Z1 | C1 | 人口密度 | 10% |
| Z2 | C2 | 10% | |
| Z3 | C3 | % 若い人口（15-）の割合24歳） | 5% |
| Z4 | C4 | 失業率 | 5% |
| Z5 | C5 | 中間所得値 | 10% |
| Z6 | C6 | 教育レベル | 5% |
犯罪発生は最も深刻な（重みのある）要因として扱われます。 重みは100％から60％の間である。 重みは、深刻度（FBIによる判断）と社会の恐怖（チャップマン大学による2016年の大規模調査による判断）の組み合わせで決定されます。 詳細は付録をご覧ください。
人口に対する警官の比率と犯罪傾向は中程度の重みが与えられている。
都市が2014年のデータまたは法執行機関の数のいずれも報告していない場合、その都市は人口に対する警官の比率と犯罪傾向について中立の値を取得する。 中立値は、犯罪動向は0％、人口対警官比は435（全国平均）である。 この方法は、これらの指標がないためにデータセットから都市を除外することを避けると同時に、安全性スコアで不当に有利または不利にならないようにすることを意図している。 基本的に、これらの都市は2015年のデータと国勢調査のデータのみに基づいて採点される。
人口統計学的要因には低いウェイトが与えられている。 これらは、データが都市統計地域レベルのみで利用可能であり、個々の都市レベルではないため、低く重み付けされている。
最後に、犯罪スコアは反転し、0から100までの尺度で評価される。 言い換えれば、犯罪スコアが最も高い都市には安全スコア0が、最も低い都市には安全スコア100が割り当てられているのである。 3429>
State Level Rankings
人口の少ない州では、全国ランキングに登場する都市が1つだけ、あるいは0つという州もある。 州別ランキングでは、1州あたり最低25都市がランクインするように人口の基準を緩和した。 3429>
Appendix
次の表は、7種類の犯罪を深刻さと恐怖でランク付けしたものである。 そして、最も深刻なものが最も高い値を得るように、ランキングを「反転」させたり、入れ替えたりする。 転置された値は掛け合わされる。 そして、この合計スコアを正規化し、暴力犯罪については100％から80％、財産犯罪については60％から80％の範囲に収まるようにする。
| 犯罪の種類 | 重大性 | 恐怖 | 重大性T 恐怖T | 組み合わせ | 重量 | |
| 殺人 | 1 | 3 | 7 | 3 | 21 | 100% |
| レイプ | 2 | 5 | 6 | 1 | 6 | 86% |
| 強盗 | 3 | 4 | 5 | 2 | 10 | 90% |
| アサルト | 4 | 4 | 4 | 2 | 8 | 88% |
| 強盗 | 5 | 2 | 3 | 4 | 12 | 80% |
| 窃盗 | 6 | 1 | 2 | 5 | 10 | 77% |
| 車両 | 7 | 4 | 1 | 2 | 63% |