В опубликованной в Journal of Criminal Justice статье, наш сотрудник Дмитрий Серебренников с соавтором не только проверяют теорию near repeat victimization (или близкая и в пространстве, и во времени повторная виктимизация) на новом эмпирическом материале, но и нюансируют метод проверки. Так, в Алматы эффект NRV проявляется слабо. Помимо традиционно применяемого для проверки пространственно-временной связи теста Нокса, авторы используют интерпретируемое машинное обучение (XGBoost и SHAP-значения). В результате выделяется паттерн «отдаленно повторяющейся виктимизации»: преступление в Х повышает вероятность, что скоро произойдет новое — но не где-то поблизости, а наоборот, на удалении; либо что оно произойдет где-то рядом, но спустя минимум неделю после преступления. Можно предположить, что современные алматинские преступники придают повышенному вниманию полиции к виктимизированному месту больший вес, чем принято ожидать.
Этот результат предостерегает от простого перенесения известных моделей из одного контекста в другой. До сих пор NRV проверялась в западных, преимущественно американских городах — в контексте Алматы мы видим совсем другие закономерности.
