新研究揭示芝加哥犯罪与媒体报道之间的惊人联系

对芝加哥犯罪的空间犯罪分析表明，某些环境和社会经济因素，如建筑密度，与犯罪率存在关联，但这些关系在不同社区之间有所不同。研究还揭示了媒体报道与实际犯罪模式之间的差异，报道在某些地区过于集中。美国芝加哥大学的蔡宇轩及其同事于2025年11月26日在开放获取的学术期刊PLOS One上发布了这些发现。

背景和研究方法

许多先前的研究研究了芝加哥及其他城市犯罪相关的多个因素。此外，证据表明，媒体报道对公众对城市犯罪的看法影响很大。

然而，以前对芝加哥犯罪的研究大多范围有限，例如只关注少数几个社会经济因素，或者没有区分不同的犯罪类型。为了获得更全面的了解，蔡博士及其团队使用计算工具分析了芝加哥不同地区不同犯罪类型的发生率与各种环境和社会经济因素之间的关联，以及媒体对犯罪的报道模式。他们的数据包括2017年至2023年间发生的234,918起犯罪事件。

媒体报道与犯罪模式的发现

研究人员使用自然语言模型GPT-3.5-Turbo分析了2023年至2024年间关于芝加哥犯罪的3,507篇地方新闻。他们发现，最常见的犯罪——盗窃、刑事损害和殴打——在新闻报道中被显著低估，而谋杀和袭击则被过度报道。媒体报道往往更集中于市中心和某些北区和南区，而忽视了其他社区。

分析还揭示了某些空间因素与犯罪之间的联系。例如，更适合步行的区域盗窃率较高，但刑事损害和殴打的发生率较低。密集的道路网络和较高的建筑密度与所有类型犯罪的发生率较高相关。在市中心和北部地区，较高的住房密度和经济活动与较低的犯罪率相关联，但在南部地区却没有发现这种模式。

这些发现可以为提升安全和媒体对犯罪的报道提供借鉴。不过，仍需要进一步研究来弄清楚这些空间模式背后的机制。

作者补充道：“我们的分析显示，媒体犯罪报道与芝加哥实际犯罪模式之间存在令人担忧的差距。虽然最常见的犯罪包括盗窃、刑事损害和殴打，但媒体却不成比例地关注凶杀案和袭击。这种偏见不仅让公众的认知产生偏差，还可能影响政策决策，但并没有解决最普遍的公共安全问题。”

“这项研究的独特之处在于我们结合了大型语言模型和传统空间分析方法。通过使用GPT-3.5对超过3500篇新闻文章进行分析，我们能够系统地对媒体叙事和实际犯罪数据进行大规模比较。这种计算方法为我们理解媒体如何影响公众对城市安全的看法开辟了新的可能性。”

“我们的地理加权回归分析法表明，相同的环境因素，比如道路密度或空置建筑，在不同社区与犯罪之间的关系可能完全不同。这就意味着，统一的城市规划方案是行不通的。政策制定者需要针对具体地区的干预措施，以考虑当地的实际情况。同时，媒体也需要报道更为平衡的故事。”