Japanese Journal of Applied Psychology
2016, Vol. 42, No. 2, 112–120

原著連続事件と単発事件における事件リンク分析の検討
萩野谷俊平 *

Examining Linkage Analysis in Serial and Non-serial Crimes
Shumpei HAGINOYA*
A growing body of research indicates that geographical and temporal proximity can be used to discriminate between linked and unlinked crimes. Nevertheless, the question as to whether non-serial crimes affect the accuracyof linking crimes remains unresolved. This problem was investigated by using spatio-temporal proximity, and serial
crimes across crime types, as well as the proportion of non-serial crimes in a sample into consideration. Four datasets of crime pairs that varied in the proportion of non-serial crimes (0％, 25％, 50％, 75％) in a sample were developed from 840 serial offences and 630 non-serial offences in Tochigi prefecture of Japan. The power of geographical and temporal proximity for distinguishing between pairs of crimes committed by the same offender(linked pairs) and different offenders (unlinked pairs) was tested using logistic regression analysis and receiver operating characteristic (ROC) analysis. Results indicated that discrimination accuracies of these measures in eachdataset were comparable. This suggests that a crime series across multiple crime types can be identified, regardlessof the serial, or non-serial structure of a sample.
key words: offender profiling, non-serial crime, linkage analysis, logistic regression analysis, receiver operating
characteristic analysis

問題と目的貫性は，犯行の目的や状況的な特性，過去の学習経験に依存していることが示唆されている (Woodhams,

事件リンク分析は，連続発生している事件の中か

Hollin, & Bull, 2007)。したがって，事件リンク分析

ら同一犯による一連の事件を抽出する手法である。

では，さまざまな要因の影響下においても一貫性の実務の分析では，DNA 型や指紋などの法科学的資高い行動に依拠した事件リンクを行うことが重要で料，および目撃者から得られる犯人の特徴などに加ある。

えて，犯罪行動の特徴から犯人の同一性が推定され事件リンク分析は，事例分析と統計分析に大別され（横田・倉石・小野・和智・大塚・渡邉，2013），

る。
特に，犯罪行動に基づく事件リンクは，「人は複近年の研究では，統計的手法による事件リンクを検数の状況にわたってある程度一貫した行動を示す」

討したものが大幅に増加している（Bennell, Mugford,という行動の一貫性 (behavioral consistency) と，「同Ellingwood, & Woodhams, 2014; 横田・渡邉・和智・

じ状況においても違う人であれば異なった行動を示

大塚・倉石・藤田，2015）。これらの研究の多くは，す」という行動の識別性 (inter-individual variation) を事件リンクの精度を評価するために，同一犯による理論的な前提としている (Woodhams, 2008)。また，

事件のペア（以下，リンクペア）と異なる犯人によ

近年のパーソナリティ心理学の知見から，行動の一る事件のペア（以下，非リンクペア）を判別するモ* 栃木県警察本部刑事部科学捜査研究所

Forensic Science Laboratory, Tochigi Prefectural Police Headquarters, 1–1–20 Hanawada, Utsunomiya-shi, Tochigi 320–
8510, Japan萩野谷： 連続事件と単発事件における事件リンク分析の検討（ 113 ）

デルを，ロジスティック回帰分析で構築している。

この課題を検討した先行研究としては，Tonkin et

ロジスティック回帰分析による事件リンクの研究

al. (2012a) があげられる。この研究では，フィンラ

は，Bennell & Canter (2002) によって初めて採用されンドの首都圏地域 (Greater Helsinki) における侵入窃た。この研究では，商業施設を対象とする侵入窃盗

盗事件について，連続事件と単発事件の両方を含む犯（43 名）が敢行した事件群のうち，任意に選択サンプルを分析に使用し，モデルの構築と検証をした 2 件が，リンクペアと非リンクペアのいずれか行った。その結果，サンプルに単発事件を含めた場を判別するモデルを，ロジスティック回帰分析によ合のリンクペアと非リンクペアの判別精度は，連続り構築した。その結果，犯罪手口（侵入方法，犯行事件のみのサンプルで算出した精度と同様に高く，対象，目的物の種類）に比べて事件間の地理的近接

両者の精度には差が認められなかったことを報告し性（事件間の直線距離）による判別精度が高いことている。しかしながら，Tonkin et al. (2012a) が行っが示されている。また，その後の侵入窃盗（Bennell,

た分析には，以下に述べる 2 つの課題がある。

Bloomfield, Snook, Taylor, & Barnes, 2010; Bennell &1 つ目は，Tonkin et al. (2012a) の研究が侵入窃盗事

Jones, 2005; 萩 野 谷，2014; Markson, Woodhams, &件のみを対象として行われた点である。前述のとお

Bond, 2010; Tonkin, Woodhams, Bull, Bond, & Santtila,

り，地理的・時間的近接性による事件リンクの有効2012c），自動車盗 (Davies, Tonkin, Bull, & Bond, 2012;性を示した多くの研究は，特定の罪種 1）を対象としTonkin, Grant, & Bond, 2008)， 強 盗 (Burrell, Bull, &て行われている。

Bond, 2012; Woodhams & Toye, 2007) を対象とした研しかしながら，現実の分析場面では，複数の罪種究においても，Bennell & Canter (2002) と同様に地理にまたがった連続事件が対象となる場合もあること的近接性について高い判別精度が報告されている。

から，近年の研究では，罪種が異なる事件ペアのリ

地理的近接性と同程度の高い精度を示す指標とン ク も 検 討 さ れ て い る (Tonkin, Woodhams, Bull, &して，事件間の時間的な近接性がある。地理的近Bond, 2012b; Tonkin, Woodhams, Bull, Bond, & Palmer,

接性に加えて時間的近接性についても事件リンクへ

2011)。これらの研究では，地理的・時間的近接性の有効性を検討した Markson et al. (2010) は，ロジを説明変数として，英国の罪種分類に基づき，罪種スティック回帰分析の結果，時間的近接性が地理的が異なる事件ペアにおけるリンクペアと非リンクペ

近接性と同程度の高い精度であることを示していアの判別精度を，同一罪種の事件ペアにおける判別る。また，地理的近接性と同様に，時間的近接性に精度と比較した。その結果，罪種が同じであるか否

ついても他の複数の研究において比較的高い精度がかにかかわらず，同程度の精度で有意な予測モデル

報告されている (Burrell et al., 2012; Davies et al., 2012;が構築され，地理的・時間的近接性による事件リン

Tonkin, Santtila, & Bull, 2012a)。

クが可能なことが示されている。加えて，日本の侵しかしながら，こうしたロジスティック回帰分析

入盗における犯罪種別（空き巣，忍込み，出店荒しを用いた研究の多くに共通する課題として，分析になど）の一貫性を検討した渡辺 (1982) は，1 つの種使用するデータが連続事件のみで構成されているこ

別を一貫して反復する傾向がある被疑者が全体の半とがあげられる。過去に連続事件のみに基づく検討

数にも満たなかったことを報告している。

を行った研究では，より実務の分析に近い条件での以上のことから，単発事件を含めた事件リンク分検討を行うために，単発事件を含めたサンプルに基析の検討においても，複数の罪種にまたがって一連づく研究の必要性を提起している (Bennell & Canter,の犯行に及んだ被疑者を含める必要があると考えら

2002; Goodwill & Alison, 2006; Woodhams & Labuschagne, 2012)。現実場面では，犯行が単発に終わる被疑者と連続犯行に及ぶ被疑者の両方が混在しており，現実の分析場面に近い条件下での事件リンクを検討するためには，連続事件のみの事件群だけではなく，連続事件と単発事件の両方が含まれたサンプルに基づく検証も必要といえよう。

1）

警察庁の犯罪統計書による罪種分類では，とくに犯行態様の異なる複数の犯罪が含まれる罪種（窃
盗，強盗など）について，手口分類（たとえば，空き巣，忍込みなど）を採用している。したがって，本研究においても犯行態様の異なる犯罪を区別して扱うために，警察庁の定義における罪種分
類に加えて，手口分類に含まれる項目も「罪種」として扱うこととした。

（ 114 ）応用心理学研究

Vol. 42, No. 2

1 名の資料を収集した。連続犯における被疑者ごとれる。
Tonkin et al. (2012a) の研究における 2 つ目の課題の犯行件数は，2〜36 件（平均： 3.0，標準偏差： 2.7）

は，サンプルに含む連続事件と単発事件の比率をであり，複数の罪種にまたがって犯行に及んだ者は

3 : 1 に設定したことである。Tonkin et al. (2012a) は，

178 名 (42.4％) であった。

この比率を採用した根拠として，先行研究 (Bennell

連続事件については，複数の先行研究が採用して& Canter, 2002; Goodwill & Alison, 2006) が侵入窃盗にいる方法 (Bennell et al., 2014) に従って，被疑者ごとおいて連続事件に比べて単発事件の発生がまれであに 2 件ずつの事件をランダムに抽出した計 840 件をると述べていること，および連続事件と単発事件の分析に使用した。この手続きは，犯行件数が多い被構成比率を示した文献が見当たらないことをあげて疑者の行動特徴が過度に結果に反映されることを避いる。しかしながら，連続事件に比べて単発事件のけるために必要なものと考えられる。単発事件につ発生がまれであるという Bennell & Canter (2002) といては，前記の 1883 件からランダムに抽出した 630

Goodwill & Alison (2006) の主張は，いずれも非行少件を使用した。分析に用いた 1470 件における罪種年を対象とした Hinderlang, Hirschi, & Weis (1981) のの構成を Table 1 に示す。

調査を引用したものであり，比較的古い断片的な知本研究では，サンプルに含まれる単発事件の比率

見に基づく主張と言わざるを得ない。また，サンプ

について段階的な検討をするため，Table 2 に示す 4ルに含まれる単発事件が結果に与える影響は，その比率が大きいほど影響度も大きく，反対に比率が小
さいほど影響度も小さくなると考えられる。
以上のことから，Tonkin et al. (2012a) が用いた単発事件の比率は十分な根拠に欠けており，サンプルに含まれる単発事件の比率が小さく設定されたことで，単発事件が結果に与える影響を過小評価した可能性がある。したがって，単発事件が事件リンクの精度に与える影響をより妥当性の高い方法で検証するためには，分析に用いるサンプルにおいて，連続事件と単発事件の比率が同じである場合や，単発事件の比率が大きい場合についても同時に検討する必要があると考えられる。
以上の背景を踏まえて，本研究では，単一罪種または複数の罪種を対象とした連続事件，および単発事件のデータを含むサンプルを収集し，分析サンプ
ルにおける単発事件の比率について複数の段階を設定することで，地理的・時間的な事件リンクの精度に単発事件が与える影響を包括的に検討することを目的とした。
方法

データ2010 年から 2014 年の間に，栃木県で犯行に及び検挙された連続犯 420 名による 1290 件と，単発犯
1883 名による 1883 件の事件に関する資料を収集した。複数犯による事件の場合，事件の重複を避けるために主犯（または実行犯）として記録されているTable 1 事件データの罪種の構成
罪種

件数

殺人
強盗
住宅強盗
コンビニ強盗その他の店舗強盗
侵入強盗その他
路上強盗
非侵入強盗その他
放火
強姦
強制わいせつ公然わいせつ
暴行
傷害
脅迫
恐喝
侵入盗
空き巣
忍込み
金庫破り
官公署荒し
学校荒し
病院荒し
給油所荒し
事務所荒し
出店荒し
工場荒し
更衣室荒し
倉庫荒し
侵入窃盗その他

2
2
5
1
1
5
1
6
2
23
8
94
78
8
15
46
11
3
6
3
1
4
16
19
5
2
7
22

罪種

件数

乗り物盗
自動車盗
11
オートバイ盗1
自転車盗45
乗り物盗その他
2
非侵入盗
職権盗
1
買物盗
5
訪問盗
1
払出盗
12
ひったくり
5
すり
4
置引き
28
車上ねらい
36
部品ねらい
4
脱衣場ねらい1
自動販売機ねらい 9
色情ねらい39
工事場ねらい
5
万引き
637
職場ねらい
14
同居ねらい
5
さい銭ねらい11
非侵入盗その他
80
名誉毀損
2
死体遺棄
1
逮捕監禁
3
略取誘拐
1
器物損壊
60
建造物等損壊3
住居侵入46
迷惑防止条例2

萩野谷： 連続事件と単発事件における事件リンク分析の検討（ 115 ）

Table 2 分析に用いたデータセット

た 52 組のデータをモデル構築に使用し，残りの 53

連続事件

単発事件

単発事件の割合組をモデルの検証データとして使用した。同様に，

DS1
DS2
DS3
DS4

840 (420)630 (315)
420 (210)
210 (105)0 ( 0)
210 (210)
420 (420)630 (630)

0％
25％
50％
75％

Note.

(

) 内は人数非リンクペアについても，ランダムに抽出した 52組をモデル構築に使用し，残りの 53 組をモデルの検証に使用した。各 DS について，リンクペアと非リンクペアを判別するモデルをロジスティック回帰
分析により構築した。分析は，地理的近接性と時間的近接性の 2 変数について，それぞれ，1 変数のみつのデータセット（以下，DS とする）を作成した。

を説明変数に用いた場合と，p 値の 5％を基準とし

DS2, 3, 4 では，連続事件は前記の 420 名から，単た変数増減法による変数選択を行った場合の 3 通り

発事件は前記の 630 名から，それぞれランダムに抽の分析を DS ごとに実施し，計 12 モデルを構築し出したデータを用いた。4 つの DS ごとに，総当た

た。

りの事件の組み合わせから，105 組のリンクペアと最後に，構築した予測モデルを検証データに適用

105 組の非リンクペアをランダムに抽出した。各し，各モデルの精度を評価した。精度評価では，ROC

データセットを構成する同一罪種の事件ペアの比率

分析 (Receiver Operating Characteristic analysis) によっは，リンクペアがいずれも 50％以上 (DS1: 63.8％,て算出される ROC 曲線下の面積 (AUC: Area Under

DS2: 66.7％, DS3: 57.1％, DS4: 61.0％)，非リンクペア

the Curve) を用いた。AUC は，陽性・陰性の 2 値かが い ず れ も 40％ 未 満 (DS1: 9.5％, DS2: 12.4％, DS3:

らなる目的変数の予測精度を包括的に評価する指標

25.7％, DS4: 31.4％) であった。すべての事件ペアにであり，ロジスティック回帰分析による事件リンク

ついて，現場の座標から事件間の直線距離を算出

分析の研究で多く用いられている指標である。ROC

し，地理的近接性の指標とした。また，発生日から分析では，データの真陽性率（true positive rates: 陽

算出した事件間の日数間隔を算出し，時間的近接性性群の中で正しく陽性群に分類された割合）と偽陽の指標とした。

性率（false positive rates: 陰性群の中で誤って陽性群手続きに分類された割合）に基づいて，ROC 曲線が作図さ

各 DS のリンクペアおよび非リンクペアにおけれる。このとき，1（真陽性率）×1（偽陽性率）の正

る地理的・時間的近接性の違いを検討するため，方形の面積に対する曲線下の面積の割合として得らFriedman 検定を実施した。Friedman 検定は，対応れる AUC は，すべての閾値の判別的中率を集約しがある 3 条件以上の中央値の比較に用いられるノンてモデルの予測精度を評価することができる。加えパラメトリック検定である（岡，1990）。本研究のて，モデル間の予測精度の比較も，選択した閾値にデータは，4 つの DS について 2 種類の事件ペア（リよるバイアスの影響を受けずに行うことができる。

ンクペア・非リンクペア）が含まれることから，地また，最適な判別基準を選択する指標として Youden

理的近接性と時間的近接性のそれぞれについて，8 条

index を採用し，検証データについて予測モデルに件の検定を実施することとなる。また，本研究が用よる判別的中率を算出した。Youden index は真陽性

いた DS は，いずれも同じ被疑者のサンプルから抽率と偽陽性率の差の最大値であり，Youden index に出した対応のあるデータであり，DS1 の非リンクペ

対応する閾値は，しばしば最適な判別基準として採アにおける地理的近接性を除いたすべての条件にお用される (Krzanowski & Hand, 2009)。

いて，Kolmogorov–Smirnov 検定により有意 (p＜.05)

なお，事件間の直線距離の算出は，「ゼンリン電に正規分布とはいえないことが確認されていること

子地図帳 Zi16（ゼンリン）」，ロジスティック回帰から，Friedman 検定の実施が妥当と考えられる。

分析および ROC 分析は，「エクセル統計 2010（社

次に，各 DS についてリンクペアと非リンクペアを判別するモデルの構築と検証を行った。本研究では，構築したモデルの交差検証を目的として，DSごとに，105 組のリンクペアからランダムに抽出し会情報サービス）」により実施した。

（ 116 ）応用心理学研究結Vol. 42, No. 2

値 (0.70) を下回っていた。

果

ROC 分析
ROC 分析の結果を Table 5 に示す。Hosmer, Leme-Friedman 検定
Friedman 検定の結果，地理的近接性 (χ (7)＝402.23,
2

2

show, & Sturdivant (2013) は，AUC の 評 価 基 準 と し

n＝105, p＜.001) および時間的近接性 (χ (7)＝432.45,て，0.7 から 0.8 の間を許容レベル，0.8 から 0.9 のn＝105, p＜.001) において有意な結果が得られた。

間を良レベル，0.9 以上を最良レベルとしている。

Scheffe の方法による多重比較の結果を Table 3 に示

この基準に従えば，すべてのモデルにおいて AUC

す。Table 3 から，DS 間のリンクペアの比較，およは最良レベル (0.90–0.99) であった。

び DS 間の非リンクペアの比較では，有意差はみら

検証データに対する判別的中率では，1 変数のみれなかった。また，すべての DS について，非リンを説明変数に用いた場合 (0.85–0.92) に比べて混合クペアに比べてリンクペアの地理的・時間的近接性

モデルにおいてやや高い値が得られた (0.91–0.95)。

が有意に高いことが示された (p＜.001)。

考

ロジスティック回帰分析

察

ロジスティック回帰分析により構築したすべての本研究では，地理的・時間的な事件リンクの精度モデルについて，尤度比検定の結果から，有意なモに単発事件が与える影響を，単一罪種または複数のデルが構築されていた (Table 4)。寄与率 (R2) の比較

罪種を対象とした連続事件を含むサンプルで検討すから，地理的近接性と時間的近接性をそれぞれ単独

るとともに，サンプルに含まれる単発事件の比率にで予測に用いたモデルについて，各 DS で近いレベ

よって事件リンクの精度に差があるかを検討した。

ルの値が得られた (0.50–0.69)。また，混合モデルにFriedman 検定において非リンクペアに比べてリついて，1 変数のみを説明変数に用いた場合に比べンクペアの地理的・時間的近接性が有意に高かったて高い寄与率が得られた (0.76–0.86)。

こと，ロジスティック回帰分析により，すべての条

なお，混合モデルにおける地理的近接性と時間的件で有意なモデルが構築されたことから，すべての近接性の相関係数は，いずれも太郎丸 (2005) が多重

DS において地理的・時間的近接性による事件リン

共線性の問題が生じる目安として提示している基準クが可能であることが示唆された。また，AUC は

Table 3 データセットごとのリンクペア・非リンクペアにおける地理的・時間的近接性と多重比較
地理的近接性 (km)条件 1（中央値）

条件 2（中央値）

DS1/L (1.16)
DS1/L (1.16)
DS1/L (1.16)
DS2/L (1.27)
DS2/L (1.27)
DS3/L (0.85)

DS2/L (1.27)
DS3/L (0.85)
DS4/L (1.18)
DS3/L (0.85)
DS4/L (1.18)
DS4/L (1.18)

DS1/UL (27.33)
DS1/UL (27.33)
DS1/UL (27.33)
DS2/UL (24.76)
DS2/UL (24.76)
DS3/UL (25.73)
DS1/L (1.16)
DS2/L (1.27)
DS3/L (0.85)
DS4/L (1.18)

時間的近接性（日）条件 1（中央値）

条件 2（中央値）

0.01
0.44
0.06
0.34
0.02
0.18

DS1/L (19)
DS1/L (19)
DS1/L (19)DS2/L (15)
DS2/L (15)
DS3/L (10)DS2/L (15)
DS3/L (10)DS4/L (10)DS3/L (10)DS4/L (10)DS4/L (10)

0.24
0.69
0.38
1.75
1.24
0.04

DS2/UL (24.76)
DS3/UL (25.73)
DS4/UL (24.70)
DS3/UL (25.73)
DS4/UL (24.70)
DS4/UL (24.70)

0.32
0.12
0.43
0.05
0.01
0.10

DS1/UL (548)
DS1/UL (548)
DS1/UL (548)
DS2/UL (512)DS2/UL (512)DS3/UL (599)

DS2/UL (512)DS3/UL (599)
DS4/UL (562)
DS3/UL (599)
DS4/UL (562)
DS4/UL (562)

0.00
0.02
0.18
0.02
0.18
0.32

DS1/UL (27.33)
DS2/UL (24.76)
DS3/UL (25.73)
DS4/UL (24.70)

104.69***95.05***
111.47***96.43***

DS1/L (19)DS2/L (15)
DS3/L (10)DS4/L (10)

DS1/UL (548)
DS2/UL (512)DS3/UL (599)
DS4/UL (562)101.16***91.49***
115.52***123.22******p＜.001.
Note. L＝リンクペア，UL＝非リンクペア

2

χ

χ2

萩野谷： 連続事件と単発事件における事件リンク分析の検討

Table 4モデル
地理的近接性 (km)
DS1
DS2
DS3
DS4
時間的近接性（日）
DS1
DS2
DS3
DS4
混合モデル
DS1
DS2
DS3
DS4

Table 5
説明変数

ロジスティック回帰分析の結果

OR

95％CI

尤度比

Nagelkerke s R2

0.86
0.86
0.88
0.82

0.81–0.91
0.80–0.92
0.84–0.93
0.75–0.89

72.91***
60.45***
50.68***
71.54***

0.67
0.59
0.51
0.66

0.99
0.99
0.99
0.99

0.99–1.00
0.99–0.99
0.99–1.00
0.99–0.99

48.35***
74.60***
69.70***
76.13***

0.50
0.68
0.65
0.69

地理： 0.86
時間： 0.99
地理： 0.84
時間： 0.99
地理： 0.90
時間： 0.99
地理： 0.86
時間： 0.99

地理： 0.81–0.92
時間： 0.99–1.00
地理： 0.76–0.92
時間： 0.98–0.99
地理： 0.85–0.96
時間： 0.99–1.00
地理： 0.78–0.94
時間： 0.99–1.00

96.30***

0.81

107.82***0.86

87.28***

0.76

100.94***0.83

1 変数のみを説明変数に用いた場合に比べて高かっ

ROC 分析の結果

AUC

地理的近接性 (km)DS1
0.90***
DS2
0.93***
DS3
0.97***
DS4
0.94***
時間的近接性（日）DS1
0.97***
DS2
0.93***
DS3
0.96***
DS4
0.98***
混合モデル
DS1
0.97***
DS2
0.97***
DS3
0.99***
DS4
0.99***（ 117 ）

95％CI

的中率

0.85–0.96
0.89–0.98
0.94–1.00
0.89–0.98

0.85
0.86
0.91
0.86

0.94–0.99
0.88–0.97
0.92–0.99
0.95–1.00

0.90
0.87
0.92
0.92

0.94–1.00
0.94–1.00
0.98–1.00
0.97–1.00

0.95
0.91
0.95
0.94

***p＜.001.
Note. 的中率＝Youden index に基づく判別的中率たことから，地理的近接性と時間的近接性を組み合わせることで精度が向上する可能性が示唆された。
分析サンプルにおける単発事件の比率と地理的・
時間的近接性による事件リンクの精度との関連については，リンクペア間および非リンクペア間でのいずれの組み合わせにおいても Friedman 検定で有意差が見られなかったこと，および，各 DS の AUC と判別的中率において単発事件の比率の変動にともなう値の変化がほとんど認められなかったことから，
サンプルに含まれる単発事件の比率は事件リンクの精度に影響しないことが示された。
事件リンクに関する先行研究では，特定罪種における連続事件の地理的・時間的近接性の有効性を示したが，本研究においては，異なる罪種における連続事件や単発事件を含む場合においても同様の結果が得られており，地理的・時間的近接性の頑健性，いずれも最良レベルであり，判別的中率も高い値

汎用性が示された。しかしながら，その成果は栃木(0.85〜0.95) であったことから，連続事件のみに基県という 1 地域のみにおいて見出されたものである

づ い て 行 わ れ た 先 行 研 究（Bennell & Canter, 2002;

ことから，今後は他の地域における事件データを用

Bennell & Jones, 2005; Burrell, Bull, & Bond, 2012; Davies

いた追試が必要である。なかでも，栃木県とは人口

et al., 2012; 萩野谷，2014; Markson et al., 2010; Tonkin

密度や公共交通機関の整備状況などの特性が異なる

et al., 2008, 2011, 2012a, 2012b, 2012c; Woodhams & Toye,

都市部の地域を対象とした検討を行うことが重要と

2007）と同様に高い精度が示された。

考えられる。

また，混合モデルにおける AUC と判別的中率が本研究では，単発事件が事件リンクの精度に与え（ 118 ）応用心理学研究

Vol. 42, No. 2

る影響について，先行研究において高い有効性が示でに未解決事件をサンプルに含めた事件リンクの研されている地理的・時間的近接性を用いた検討を究としては，地理的・時間的近接性によるリンクを行った。一方で，実際の分析では，こうした時空間検討した Tonkin et al. (2012b) があげられる。Tonkin

的な情報だけでなく，現場での犯人の行動や周辺のet al. (2012b) は，前述の Tonkin et al. (2011) が見出し

環境，被害者の特徴といった多様な情報が利用された「連続事件が同一罪種のものか複数の罪種にまたる。したがって，本研究が示した地理的・時間的近がったものかにかかわらず地理的・時間的近接性に接性に基づく事件リンクは，分析者が他の利用可能

よって同レベルの精度でリンクされる」という知見な情報を用いてより精密なリンクを行う際の基礎的について，DNA 型によってリンクされた未解決事な情報として活用されることが望ましいといえよ件を含むサンプルを用いた再検証を行った。その結う。このような活用場面を考慮すれば，時空間的情果，Tonkin et al. (2011) と同様に罪種が同一か否か

報に基づく予測モデルについては，分析の初期段階にかかわらず同程度の精度で事件をリンクできるこで連続事件の可能性がある事件をできるだけ多く抽とが示されたが，未解決事件を含むサンプルで得ら出するために，真陽性率の高さを優先した閾値の選れた精度は Tonkin et al. (2011) が示した精度に比べ択もありえるだろう。同時に，今後は，より精度のて低い傾向がみられた。この結果から，Tonkin et al.

高い事件リンクの予測モデルを構築することも重要(2012b) は，解決事件のみに基づく検討が事件リンである。そのためには，時空間的情報以外の変数にクの精度を過大に評価する可能性を指摘している。

ついても単発事件を含めた検討を行う必要があるとしたがって，今後は事件リンクの精度に対する単発考えられる。時空間的情報以外の変数については，事件の影響についても，DNA 型などの法科学的資前述の Tonkin et al. (2012a) が，地理的・時間的近接料でリンクされている未解決事件をサンプルに含め性に加えて犯罪手口（侵入方法，犯行対象など）にた検討が求められるであろう。

ついても，単発事件を含めたサンプルによる事件リ

近年活発に行われているロジスティック回帰分析

ンクを検討している。この研究では，いずれの変数を用いた事件リンクの研究については，その成果をについても単発事件が事件リンクの精度に影響しな

どういった形で現場へ提供するかという問題についい可能性を示している。しかしながら，現状においても検討が必要である。成果を現場へ提供する方法て，こうした研究は，英国の侵入窃盗を対象としたには，たとえば，研究で構築した予測モデルをアル

Tonkin et al. (2012a) のみであることから，今後は，ゴリズムとして捜査支援プログラムを開発する方法

他の罪種や地域を対象とした研究を行う必要がある

や，予測モデルの推定規則を分析者への研修資料とだろう。

してまとめる方法などが考えられる。この問題に関本研究で行った単発事件を含むサンプルに基づく

わる先行研究としては，Bennell et al. (2010) があげ

検討は，より現実の分析場面に近い条件において事られる。この研究では，ロジスティック回帰分析で件リンクの精度を検証することを目指すものであ構築した予測モデルによるリンクペアと非リンクペる。現実に近い条件を目指す上では，単発事件と同アの判別精度を，大学生と警察職員による判別精度

様に分析サンプルに含まれるべき事件として，未解と比較しており，回帰モデルによる判別精度が人に決事件があげられる。本研究が用いたデータと同様よる精度を上回ったことを示している。したがっに，これまでに行われた事件リンク分析に関する研て，Bennell et al. (2010) の結果からは，研究成果に究の多くは，解決済みの事件のみに基づいて行われ基づくプログラム開発を行う方が，より有効な研究ている（Bennell & Canter, 2002; Bennell & Jones, 2005;

成果の提供方法である可能性が考えられる。しかしBurrell et al., 2012; Davies et al., 2012; 萩 野 谷，2014;

ながら，Bennell et al. (2010) が分析の説明変数としMarkson et al., 2010; Tonkin et al., 2008, 2011, 2012a,て用いた変数は，犯罪手口（侵入方法，犯行対象，

2012c）。しかしながら，実務の分析で対象となる事目的物）と地理的近接性（白地図上にプロットした

件群は，それらのすべて，または一部が未解決事件

犯行地点，ペアごとの事件間の直線距離）のみであである。したがって，単発事件と同様に，未解決事る。一方で，前述のとおり，実務で行う事件リンク件をサンプルに含めた検討が必要であろう。これまではより多様で詳細な情報が分析に利用される。な萩野谷： 連続事件と単発事件における事件リンク分析の検討

かでも，地理的近接性と同様に事件リンクにおいて重要な変数である時間的近接性を用いていないこと
は大きな課題である。Bennell et al. (2010) の実験に参加した警察職員から事件リンクの判断における時
間的な情報の重要性が述べられていることからも，今後は，時間的近接性を含めたより多くの説明変数を用いた検討を行う必要があると考えられる。
事件リンク分析に関する研究は，この 10 年余りの間に大幅な増加を見せているが (Bennell et al., 2014)，
現状では，それらの成果が分析実務へ直接的に活用されているとは言い難い。実際に，日本の実務場面
では，事件リンク分析の多く (80％) が事例分析を用いており，統計分析を用いたケース (4％) は非常に少ない（横田他，2013）。しかしながら，横田他(2015) は，こうした事例分析と併用して，手続きの明確さや客観性，結果の再現性の観点から，統計的な手法を発展させた事件リンク分析を行うことで，より精度の高い結果が得られる可能性を指摘している。したがって，今後も，先行研究での検討が不十分な行動特徴による事件リンクの有効性，サンプルの特性（地域，罪種，連続・単発，解決・未解決など）と事件リンクの精度の関連，さらには成果の活用方法を含めた幅広い研究が実施されることで，事件リンク分析の客観性と精度を高めていくことが期
待される。
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