UPD Добавил R код (gist) для воспроизведения всех результатов
Исследование, недавно опубликованное в престижном научном журнале Human Nature, обнаружило, что преобладание женщин сопряжено с более высокой преступностью. Вывод сильно противоречит житейскому представлению о том, что где мужчины, там и преступления. Однако он находит поддержку в сравнительно молодых теориях формирования брачных рынков.
Несмотря на стройность использованных в исследовании методов, мне кажется, в нем упущена важная переменная, возможно, ключевая. Было бы прекрасно проверить на тех же данных, но авторы их не публикуют приложением к статье, а собрать самостоятельно — довольно большая работа. Пока решил пойти другим путем — устранить проблемную переменную из дизайна исследования.
Я проверил, наблюдается ли подобная закономерность в Европе на уровне стран. Заинтересованных прошу под кат.
Изначально мое внимание к исследованию привлек пост в блоге демографа Бориса Денисова. В дискуссии с ним же родилась идея проверить закономерность на странах Европы. Проверил. Результаты интересные. И стал думать, где опубликовать. В очередной раз пришел к выводу, что лучше хабра варианта нет. Понимаю, что тема, вероятно, заинтересует меньшую часть аудитории сообщества. И все же я надеюсь на доброжелательное отношение и ценные комментарии — очень хочется услышать мнения "со стороны". Что касается категоризации статьи — думаю, на хабре не помешал бы хаб (или даже поток) "Академия" (писал от этом раньше в комментарии).
В свое оправдание могу сказать, что те, кому не интересна демография, найдут в этом посте R код, позволяющий в автоматическом режиме скачать данные о населении из двух прекрасных баз данных — Eurostat и Human Mortality Database и воспроизвести все графики, включая и карты. (Ссылка на код в конце статьи)
Итак, что же меня смутило?
Schacht, R., Tharp, D., & Smith, K. (2016). Marriage markets and male mating effort: violence and crime are elevated where men are rare. Human Nature, 1–12. https://doi.org/10.1007/s12110-016-9271-x
Изучив соотношение полов во взрослом населении графств США (более 3 тыс. административных районов) и данные о совершении тяжких преступлений, Райан Шахт, Дуглас Тарп и Кен Смит пришли к выводу, что между показателями есть отчетливая взаимосвязь – чем больше мужчин, тем меньше преступлений (табл. 1).
Таблица 1. Результаты регрессионной модели, описывающей взаимосвязь коэффициента убийств (на 100 тыс. чел.) и соотношения полов в возрастах 15-45 лет. [N = 3082 counties, DF = 3077; ?2loglikelihood = 12,372]
| Переменная | Коэффициент | Стандартная ошибка | t | p-value |
|---|---|---|---|---|
| Пересечение | 5,625 | 0,509 | 11,04 | <0,0001 |
| Соотношение полов, 15-45 лет | -0,033 | 0,003 | -9,50 | <0,0001 |
| Доля бедных (%) | 0,011 | 0,010 | -1,16 | 0,245 |
| Доля белого населения (%) | -0,041 | 0,003 | -12,86 | <0,0001 |
| Север/Юг (0,1) | 0,940 | 0,122 | 7,72 | <0,0001 |
Вывод сильно противоречит представлению о том, что где мужчины, там и преступления. Это интуитивно понятное представление на протяжении десятилетий довольно безосновательно, а лучше сказать спекулятивно, доминировало в социологических работах. В противовес этим теоретическим построениям существуют относительно недавно получившие распространение теории, основанные на моделировании брачных рынков, которые предсказывают обратную зависимость. Недавно пересмотренные социологические теории брачных рынков предсказывают негативный эффект от избытка женщин и недостаточной конкуренции среди мужчин. Именно с этим витком современной научной литературы согласуется эмпирическое исследование Шахта и соавторов. Логика примерно следующая: изобилие женщин приводит к понижению усилий, прикладываемых мужчинами для формирования пар, что в свою очередь ведет к беспорядочной жизни и общему росту преступности.
Несмотря на прелесть анализа малых территорий (при прочих равных всегда приятнее анализировать более дробные данные), возникают большие сомнения насчет возможной упущенной в исследовании переменной — разделение американских графств по принципу центральности/периферийности (urban/rural).
Дело в том, что женщины активнее мужчин во внутренней миграции. Это один из законов миграции Равенштейна-Ли.
Исходные статьи Эрнста-Георга Равенштйна.
- Ravenstein, E. G. (1885). The Laws of Migration. Journal of the Statistical Society of London, 2, 167. https://doi.org/10.2307/2979181
- Ravenstein, E. G. (1889). The Laws of Migration. Journal of the Royal Statistical Society, (2), 241. https://doi.org/10.2307/2979333
Статья Эверетта Ли, застолбившая за Равенштейном право считаться отцом миграциологии.
- Lee, E. S. (1966). A theory of migration. Demography, 3(1), 47–57. https://doi.org/10.2307/2060063
На русском языке есть хорошая обзорная статья моих коллег из Института демографии НИУ ВШЭ.
- Абылкаликов, С. И., & Винник, М. В. (2012). Экономические теории миграции: рабочая сила и рынок труда. Бизнес. Общество. Власть, (12), 1–19. https://www.hse.ru/mag/27364712/2012--12/71249233.html
В силу этой закономерности в городах соотношение полов обычно перекашивается в сторону женщин. Для иллюстрации приведу карту России из моей магистерской работы (рис. 1).
Рисунок 1. Соотношение полов в возрасте 16-29 лет в муниципальных районах и городах России по данным Всероссийской переписи населения 2010 года. (кликабельно)
Как видим, в городах женщин больше (есть региональные центры, где больше мужчин, но, как правило, это объясняется воинскими частями — отдельная тема). И это при том, что мальчиков всегда рождается больше, чем девочек, и в молодом возрасте парней, в целом, больше. Но об этом чуть позже. Итак, благодаря внутренней миграции, в городах концентрируются женщины.
И в городах же выше преступность. Тут причин очень много (в основном разные социологические теории об оторванности от окружения), но и доказывать этот тезис нет необходимости.
Так вот, на мой взгляд, в исследовании Шахта, Тарпа и Смита, вероятно, упущено ключевое различие между городом и периферией. В городах больше преступность потому что это город, а не потому что там больше женщин и меньше мужчин. Вполне возможно, что включение в объясняющую модель переменной urban/rural нейтрализует обнаруженный эффект.
Но чтобы проверить, так ли это, надо иметь те же данные, что использовали исследователи. Вероятно, займусь этим как-нибудь позже. А пока в дискуссии мы пришли к выводу, что было бы интересно проверить выявленную зависимость на данных европейских стран. Переход на уровень стран во многом должен решить влияния миграции.
Проверка на европейских данных
Итак, идея в том, чтобы проверить выявленную взаимосвязь на данных о населении и преступности европейских стран. Переход на более высокий уровень агрегации данных призван решить вопрос классификацией территорий на центральные и периферийные.
Данные
- возрастная структура населения — Human Mortality Database (нас интересует показатель Exposure-to-risk);
- данные о численности убийств в странах Европы — Eurostat (интересующий нас датасет называется "crim_gen", скачать проще тут).
Данные из двух баз пересеклись в 28 странах (на самом деле 26, просто Шотландия и Северная Ирладндия присутствуют в статистике раздельно). Неплохо. Данные есть, дальше все просто. Рассчитываем ASR, adult sex ratio, отношение мужчин к женщинам в возрасте 15-49 лет (авторы статьи в Human Nature используют возрастной интервал 15-49 лет; отступление от их методологии продиктовано особенностями данных Евростата) и HR, Homicide Rate, коэффициент убийств на 100 тыс. человек местного населения.
Дальше — линейная регрессия. Знаю, что авторы используют более изощренную статистическую модель, но для начала пойдем простым путем.
Дело в том, что регрессия Пуассона имеет большой смысл, когда в большом массиве данных много значений, близких к нулю или нулевых. Для анализа американских графств это, действительно, представляет значительную трудность. При нашем анализе стран вполне можно ограничиться простой линейной регрессией.
Кому интересен вопрос применимости регрессии Пуассона для моделирования процессов с малыми вероятностями (малых коэффициентов) обратите внимание на классическую статью.
- Welch, B. L. (1951). On the comparison of several mean values: an alternative approach. Biometrika, 330–336. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/2332579
Метод широко применим в эпидемиологии. Я использовал регрессии Пуассона в своем недавнем исследовании притока мигрантов в Москву. Там как раз такая ситуация: когда мы рассматриваем миграционные потоки раздельно для мужчин/женщин, пятилетних возрастных групп и 125 районов города, очень часто оказывается, что сочетания всех признаков дают нулевые коэффициенты. Поэтому удобно использовать регрессию Пуассона. Кому интересна статья, вот она (бесплатный постпринт тут):
- Kashnitsky, I. S., & Gunko, M. S. (2016). Spatial variation of in-migration to Moscow: testing the effect of housing market. Cities. https://doi.org/10.1016/j.cities.2016.05.025
Но сперва посмотрим на карты.
Вот соотношение полов в возрасте 15-49 лет в странах Европы (здесь и дальше Британия дана как взвешенное среднее составных частей — я поленился искать пространственные данные и возиться с ними).
Рисунок 2. Соотношение полов в возрасте 15-49 лет в странах Европы
Как видим, разброс достаточно большой (на всякий случай, в Эстонии и Великобритании данные есть, просто значения очень близки в 1). И это наводит на мысль о необходимости дополнительной проверки (но об этом — в конце статьи).
Распространенность убийств в странах Европы сильно различается между Востоком и Западом (рис. 3). В странах Балтики показатель настолько выше, чем в остальных странах Европы (рис. 3-А), что нам придется исключить их (рис. 3-В) из регрессионного анализа как откровенные выбросы.
Рисунок 3. Коэффициенты убийств, случаев на 100К населения в год.
Наконец, еще одна переменная, включенная в анализ авторами исходного исследования — доля населения за чертой бедности. Карта европейских стран выглядит так (рис. 4).
Рисунок 4. Доля населения за чертой бедности.
Исключив страны Балтики, приступим, наконец к моделированию.
Регрессионный анализ
Моделируем уровень убийств (hr) с помощью данных о соотношении полов в возрасте 15-49 (asr), дамми-переменных для лет и, во второй модели, доли людей за чертой бедности (pov). Получаем следующий результат (табл. 2).
Таблица 2. Результаты моделирования.
| Model 1 | Model 2 | ||
|---|---|---|---|
| (Intercept) | 98.94 (24.46)*** | 97.38 (20.04)*** | |
| asr | -0.80 (0.24)*** | -0.89 (0.20)*** | |
| year2001 | -0.73 (1.91) | -0.72 (1.57) | |
| year2002 | -0.75 (1.91) | -0.74 (1.57) | |
| year2003 | -2.26 (1.91) | -2.26 (1.57) | |
| year2004 | -1.69 (1.91) | -1.68 (1.57) | |
| year2005 | -3.47 (1.92) | -3.45 (1.57)* | |
| year2006 | -4.32 (1.92)* | -4.28 (1.57)** | |
| year2007 | -3.51 (1.92) | -3.46 (1.57)* | |
| pov | 0.43 (0.04)*** | ||
| R2 | 0.10 | 0.40 | |
| Adj. R2 | 0.07 | 0.37 | |
| Num. obs. | 200 | 200 | |
| RMSE | 6.77 | 5.55 | |
| ***p < 0.001, **p < 0.01, *p < 0.05 | |||
Получается, действительно, более низкое соотношение полов коррелирует с более высокими показателями преступности. И переменная бедности, хотя и объясняет значительную долю вариации в данных, не нейтрализует взаимосвязи между соотношением полов и преступностью.
Рисунок 5. Корреляция между уровнем преступности (убийства) и соотношением полов во взрослом возрасте.
Однако, давайте заметим, что соотношение полов значительно ниже в Восточной Европе (рис. 2), чем в Западной. Тут мы, вероятно, сталкиваемся еще раз с проявлением влияния миграции, но на сей раз миграции международной. Еще один из законов миграции Равенштейна-Ли утверждает, что в международной миграции, напротив, активнее мужчины. Возможно, что результаты моей небольшой проверки подверглись искажению от международной миграции. Проверим, устранив эффект международной миграции.
Анализ по возрастной структуре из таблиц смертности
Для того, чтобы исключить влияние международной миграции, прибегнем к расчету соотношения полов по таблицам смертности, которые также можно скачать и Human Mortality Database.
Таблицы смертности — это базовый инструмент демографов для изучения смертности. Они моделируют вымирание гипотетического поколения. Допустим, мы рассчитываем ТС для страны А в году Х. Исходные данные — возрастные коэффициенты смертности в году Х. Дальше мы моделируем вымирание условного поколения (обычно оно берется численностью 100К, но это не принципиально), допуская, что в каждом возрасте его представители будут умирать с интенсивностью, характерной для жителей страны А в соответствующем возрасте в году Х.
Прелесть ТС заключается в том, что полученные на ее основании оценки (самая известная — ожидаемая продолжительность жизни) не зависят от возрастной структуры населения. Таким образом, можно корректно сравнивать смертность совершенно разных населений, например, очень старую Японию и совсем молодую Нигерию.
Разумеется, ТС можно рассчитывать раздельно для мужчин и женщин, да, вообще, для любого населения — были бы данные.
Рассчитаем соотношение полов во взрослом возрасте как соотношение численности мужчин и женщин по таблице смертности, умноженное на изначальное соотношение полов при рождении.
Мальчиков всегда и везде рождается больше, чем девочек. Это непреложный закон природы. В среднем на 100 девочек рождается 106 мальчиков.
Справедливости ради, заметим, что, как правило, смертность мужчин выше смертности женщин во всех возрастах. Поэтому к определенному возрасту соотношение полов выравнивается.
Вот как выглядело среднее соотношение полов при рождении в наших странах в 1990-2010 годах (рис. 6).
Рисунок 6. Первичное соотношение полов в странах Европы (А) и стандартное отклонение показателя (В), 1990-2010.
Как видим, отклонения от 106 незначительны. Однако, я все равно учту их при дальнейших расчетах.
Таким образом, мы получили соотношение полов во взрослом возрасте, каким оно было бы, если бы на численность поколений влияла только смертность. То есть, миграция исключена из рассмотрения. Вот как выглядит наш показатель на карте (рис. 7).
Рисунок 7. Соотношение полов во взрослом возрасте на основании оценок по таблицам смертности.
Наконец, посчитаем модели с новым соотношение полов во взрослом возрасте. При сходном анализе, получаем следующие модели.
Таблица 3. Результаты моделирования, соотношение полов на основе теблиц смертности.
| Model 1 | Model 2 | ||
|---|---|---|---|
| (Intercept) | 503.99 (78.42)*** | 466.81 (63.99)*** | |
| asr_lt | -4.68 (0.75)*** | -4.41 (0.61)*** | |
| year2001 | -0.76 (1.80) | -0.76 (1.46) | |
| year2002 | -0.80 (1.80) | -0.80 (1.46) | |
| year2003 | -2.32 (1.80) | -2.32 (1.46) | |
| year2004 | -1.78 (1.80) | -1.78 (1.46) | |
| year2005 | -3.65 (1.80)* | -3.65 (1.46)* | |
| year2006 | -4.65 (1.80)* | -4.65 (1.46)** | |
| year2007 | -3.96 (1.80)* | -3.96 (1.46)** | |
| pov | 0.40 (0.04)*** | ||
| R2 | 0.21 | 0.48 | |
| Adj. R2 | 0.18 | 0.45 | |
| Num. obs. | 200 | 200 | |
| RMSE | 6.35 | 5.17 | |
| ***p < 0.001, **p < 0.01, *p < 0.05 | |||
Видим, что коэффициенты при переменной соотношения полов остались негативными и значительно увеличились (обратите внимание на шкалу по оси Х рис. 8).
Рисунок 8. Корреляция между уровнем преступности (убийства) и соотношением полов во взрослом возрасте, рассчитанным по таблицам смертности.
Промежуточный вывод
Результат не оправдал моих ожиданий. Ни переход на уровень стран (для ликвидации эффекта внутренней миграции), ни использование соотношения полов по таблицам смертности (для исключения эффекта международной миграции) не изменил характер взаимосвязи между коэффициентами убийств и соотношением полов во взрослом возрасте.
Полученный результат по моделированию с помощью соотношений полов, рассчитанных по таблицам смертности, вполен может указывать на наличие обратной причинно-следственной связи (как предположил в комментариях 7ft). То есть, логика такова: где больше преступлений, там меньше мужчин в результате этих самых преступлений.
Также в обсуждении родилась идея (спасибо, Ghedeon и dom1n1k за обсуждение) накидать симпатичный график по всем странам HMD (рис 9.)
Рисунок 9. Соотношения полов во всех возрастах по всем странам из Human Mortality Database, 2012 год.
Во второй части будет проверка гипотезы на американских данных.
Буду признателен за комментарии — наверняка, что-то упустил.
UPD 2016-10-12 18:45 Обещанный R код выложил на гитхабе (gist) по ссылке
https://goo.gl/bhOmxp
(комментарии по коду приветствуются)
Комментарии (51)
4ebriking
11.10.2016 19:04+1Фермеры сражались друг с другом и с ковбоями-скотоводами. Ковбои палили друг в друга и в золотоискателей. Карточные шулеры стреляли в шерифов и в должников. Бандиты убивали всех без разбора, у кого водилась лишняя монета. Индейцы снимали скальпы с представителей враждебных племен и с белых, невзирая на род занятий. И, разумеется, все белые дружно стреляли в индейцев.
Но никогда белый мужчина не смел досаждать женщине. Такое случалось крайне редко. К любой даме, даже к дешевой проститутке, мужчины относились с уважением. Женщины были редкостью на Диком Западе и ценились там на вес золота. В дневниках очевидцев и в других источниках есть много свидетельств о том, что женщины могли ездить по всему американскому Западу в одиночку, нигде не встречая ни малейшей грубости по отношению к себе. Уважение к женщинам было всеобщим. Пренебрегать этим было не то что невежливо, а просто опасно.
sasha1024
11.10.2016 21:17+3Виктор Лялько, «Трактат о женской самообороне», «Введение».
Вы уверены, что у этих утверждений есть какие-то доказательства?
napa3um
11.10.2016 19:35+1Мне кажется, что наличие или отсутствие корреляции между полом и преступностью не имеет никакого практического значения, слишком далека данная обобщенная статистическая модель от модели «индивидуального сценария преступления». Примерно такую же ценность имеет знание о том, что чёрных осуждённых в американских тюрьмах больше, чем белых — не получится использовать это знание в суде или для какой-то профилактики преступлений. Женщина вряд ли принимает решение убить человека лишь на основании своей половой принадлежности, а негр вряд ли это сделает лишь на основании цвета своей кожи.
ikashnitsky
11.10.2016 20:11+1Это зависит от того, что считать "практическим смыслом". Действительно, "в суде или для какой-то профилактики преступлений" такие выводы не пригодятся. Но вот воплне можно представить себе, что факт повышенной преступности среди черного населения США, например, может быть использован для профилактики преступлений в школах, расположенных в "черных" кварталах.
Кстати, авторы оригинального исследования ни больше ни меньше намекают само-усиливающийся эффект преступности в неблагополучных районах.
Our results also raise concerns regarding “tough on crime” policies in highly policed areas of the United States. These high rates of male incarceration create extremely skewed female-biased adult sex ratios (Adimora et al. 2013; Pouget et al. 2010; Johnson and Raphael 2009) and likely, following our findings, only exacerbate the very types of criminal and violent behavior they are attempting to alleviate.
Однако, пока я, продолжая сомневаться в выводах исследования, не могу утверждать, что это не так.
Deosis
12.10.2016 06:36+1Самый простой пример: модель, предсказывающая уровень преступности, поможет определить, куда направить дополнительное финансирование для профилактики преступности.
napa3um
12.10.2016 06:41+1О том и речь, что по цвету кожи или полу финансировать профилактику преступлений не представляется возможным (в том числе по политическим причинам, но прежде всего трудно придумать сам механизм такого распределения). Проще и правильнее направлять средства на борьбу с преступностью туда, где преступность выше по факту, а не где эта преступность предполагается высокой ввиду наличия чёрных женщин.
Deosis
12.10.2016 08:00+1Много ли человек проголосует за кандидата, который откажется делать профилактику преступлений в их районе на основе статистики, заявив, что это не политкорректно?
Миррские хроники
Yane
11.10.2016 20:12+2Наверняка есть какая-то скрытая переменная, которая независимо влечет оба этих следствия( и сдвиг homicide rate, и сдвиг sex ratio). Может, это что-то в географическом распределении профессий или хорошего высшего образования? Или в структуре промышленности? Маловероятно, что преступность и sex-ratio имеют причинно-следственную связь.
ikashnitsky
11.10.2016 20:25Да.
Я именно с таким ощущением и прочитал выводы статьи. Полное ощущение, что авторы (… как бы это получше сформулировать...) "мимо проходили".
Достаточно почитать описания американских датасетов по статистике преступлений, чтобы почувствовать, какого уровня должны быть исследования "где-то рядом". Но в этом проблема науки. Прекрасные времена, когда весь мир читал десяток журналов и более или менее сек во всей науке, остались в позапрошлом веке. Сегодня наряду с поразительными открытиями буквально в смежном научном направлении могут параллельно изобретать жуткие велосипеды и открывать америки.
Vjatcheslav3345
11.10.2016 20:44По изначальной идее — убийства должны наиболее часто происходить в роддомах… места, откуда мужики массово уезжают на заработки, оставляя семью, тоже были бы очень опасны.
А ещё эффект можно было бы проверить изучив влияние изменений соотношений полов на преступность в лагерях беженцев или подняв исторические данные о перемещении больших масс людей в новейшей истории.
Но вот чего не понял — так причины такой взаимосвязи — может, увеличение количества женщин приводит к увеличению числа их убийств мужчинами-преступниками? — вроде бы в использованной статистике нет данных по разделению убитых по полам.
Ghedeon
11.10.2016 21:01А как же стереотип, что женщин больше? Судя по приведенному sex-ratio, в большинстве Европейских стран с точностью до наоборот?
ikashnitsky
11.10.2016 21:36+1Женщин больше в России. Но это сугубо региональный феномен, который объясняется мужской сверхсмертностью. Я об этом писал тут.
Ghedeon
11.10.2016 22:04Life expectancy at birth is almost 12 years longer for women than it is for men
in the oldest age group (85+) there are roughly five times more women than men in Russia.
Жесть какая.ikashnitsky
11.10.2016 22:22+3Да. Это наша реалия.
Россия, Украина, Белоруссия — мировые лидеры по разрыву в продолжительности жизни мужчин и женщин.
И за этим феноменом — в чистом виде образ жизни.
user343
16.10.2016 08:52-1А есть ли способы привязать убийства к мясному питанию и «наведённому» им алкоголизму? Без проведения новой переписи населения и опросов в тюрьмах :)
https://ru.wikipedia.org/wiki/Список_стран_по_уровню_умышленных_убийств
— бедная Индия лучше многих материально благополучных стран.sasha1024
18.10.2016 12:17Интересно, чего заминусовали.
Я ем мясо; но если статистика покажет, что мясное питание коррелирует с умышленными убийствами — готов это принять; приняли же все про канцерогенность.
ikashnitsky
11.10.2016 21:47+4У нас соотношение полов выравнивается к 30 годам. Это очень рано.
Вероятность у российских мужчин не умереть в возрастном интервале от 20 лет до 60 составляет 64%. Для сравнения, во Франции — 89%; в Японии — 92%; в Великобритании — 91%. Наш уровень — страны Центральной Африки.
vanyamasnuha
11.10.2016 21:50Там статистика по 16-29лет. Женщин больше за счет большей длительности жизни.
ikashnitsky
11.10.2016 21:51На картах по странам Европы приведены данные для возрастной группы 15-49. Но, действительно, различия в смертности мужчин и женщин проявляются особенно отчетливо в зрелых возрастах.
dom1n1k
11.10.2016 22:24Это действительно по большей части стереотип.
Я как-то любопытства ради изучал данные Росстата за разные годы. Действительно аномальный дефицит мужчин был только в послевоенные годы — по понятным причинам.
Примерно к 70-м годам картина окончательно выровнялась и сейчас в самых «брачных» возрастах (до 25-28) мужчин ощутимо больше, чем женщин. Сравниваются количества М и Ж примерно в 30 лет, а существенное преобладание женщин — это уже после 40 только. Ну а в преклонном возрасте (80+) там вообще перекос в разы.
Это смотреть среднюю температуру по больнице — конечно, могут быть локальные аномалии.ikashnitsky
11.10.2016 23:07+7Я тут запилил сравнительный график по всем странам Human Mortality Database, 2012 год.
Соотношение полов в зависимости от возраста
4ebriking
12.10.2016 09:31О, спасибо. Полезный график. Интересно TWN — там пик как раз на момент «отсоединения»?
sasha1024
13.10.2016 20:57О, спасибо. Интересно, с чем связаны:
— такой «дёрганный» график Исландии (ISL);
— такой провал (1-й) в Ирландии (IRL);
— ну и да, про скачок в TWN присоединяюсь к вопросу 4ebriking.ikashnitsky
13.10.2016 22:31С Исландией все просто — очень малочисленная страна. То же самое можно видеть и для Люксембурга. И даже Эстония довольно дерганая. Люксембург еще интересен значительным отскоком в средних возрастах. Нечто похожее наблюдается в Испании, которая в в нулевых принимала чудовищное количество международных мигрантов (об этом можно подробнее почитать тут).
Насчет Ирландии не знаю. Подозреваю, что как-то может быть завязано на отсутствие крутых университетов и обилие их в соседней Англии. Но почему это отражается на соотношении полов?
Про Тайвань надо поискать. Что-то явно было у них эдак с полвека назад. Беглый гуглеж наводит на эту работу (см. раздел 1.3. Возникновение тайваньской проблемы, 1943-1950 годы). Почти уверен, что эти коммунисты были сплошняком молодые мужчины.
paratrooper5730
18.10.2016 09:42Интересно, скачки в конце графика (Израиль, Люксембург) — это один на всю страну дедушка-долгожитель?
ikashnitsky
18.10.2016 10:56Нет. Я суммировал все возраста старше 90 лет. Так-то в HMD данные по возрасту до 110 лет. Например, в Люксембурге только в возрасте 90 лет в 2012 году было 165 мужчин и 510 женщин. Так что, конечно, график дерганный из-за малых чисел, но должно быть что-то и по сути.
paratrooper5730
12.10.2016 11:40Да, но есть процент мужчин, которые физически умереть еще не успели, но в женихи уже не годятся, потому что сильно употребляют. Плюс (точнее, минус) сидящие, служащие в армии, и так далее.
7ft
11.10.2016 21:49+6Возможно, дело в перевернутой причинно-следственной связи. Не там больше преступлений, где больше женщин. А там меньше мужчин, где больше преступлений, особенно учитывая убийства (больше погибает мужчин?) и вообще пагубный образ жизни преступника (среди преступников больше мужчин?).
ciiccii
11.10.2016 22:47-3Как идея: убивают обычно более слабых, больше женщин — больше женщин будут убиты мужчинами. Отсюда рост убийств.
AlexeyR
12.10.2016 00:49Если в общую статистику убийств входит убийство матерями новорожденных детей, то это может содать сильный перекос. Преступление достаточно распространенное, но свойственное только женщинам.
ikashnitsky
12.10.2016 01:03+1Сомневаюсь, чтобы это могло сильно повлиять на общую картину.
По данным Uniform Crime Reporting Program Data: Supplementary Homicide Reports, 2014, жертв в возрасте 0 лет 95 из 12532 кейсов, т.е. 0,76%. И конечно, тут не только матери стараются.
Не такое уж и распространенное явление.
ibegtin
12.10.2016 08:47Статистика по женской преступности есть на портале Crimestat — http://crimestat.ru/social_portrait
user343
12.10.2016 10:31+1А по национальному составу и недошедшим до суда делам — в закрытых базах данных ФМС/МВД.
Данные из регионов иногда утекали в торренты.
СУБД в половине России была такая: http://sonarplus.ru/index.php?page=products&id=legenda
chieftain_yu
12.10.2016 10:14+2Не может ли это объясняться тем, что преступники-мужчины из регионов с высокой криминогенной активностью активнее, чем женщины, изымаются и переводятся в места отдаленные (или не столь отдаленные), где в силу повышенного контроля со стороны ФСИН количество преступлений пониже?
MikeBooker
12.10.2016 10:25между преступлением и полом нет корреляции, а вот между склонностью к миграции и преступностью — есть
napa3um
12.10.2016 10:48Логично. В соседней статье (о генетических предпосылках внутривидовой агрессии) в том числе пишут о бОльшем проценте убийств в популяциях кочевников по сравнению с осёдлыми популяциями.
Zivit
12.10.2016 11:57Как видим, в городах женщин больше (есть региональные центры, где больше мужчин, но, как правило, это объясняется воинскими частями — отдельная тема). И это при том, что мальчиков всегда рождается больше, чем девочек, и в молодом возрасте парней, в целом, больше. Но об этом чуть позже. Итак, благодаря внутренней миграции, в городах концентрируются женщины.
В диссертации в комментарии к рисункам 16,17 Вы тоже пишите, что в большинстве региональных центров в структуре населения преобладают женщины, но на Вашей же картинке это явно не так. Судя по картинке по региональным и федеральным центрам соотношение полов либо равное, либо наоборот женщин меньше.
Дело в том, что женщины активнее мужчин во внутренней миграции. Это один из законов миграции Равенштейна-Ли.
Как-то не сходится.ikashnitsky
12.10.2016 12:08Мне кажется, Вы не очень внимательно изучили этот кусок работы. В региональных центрах больше женщин. И это особенно удивительно, когда мы говорим о молодых возрастах, в которых по законам природы должно быть больше особей мужского пола. В этом и проявляется соответствующий закон миграции Равенштейна.
Действительно, есть региональные центры, в которых молодых мужчин больше. Таких не очень много, но они есть. Наша гипотеза относительно этих центров (во многом подтвержденная) заключается в том, что в этих городах значительная доля так называемого институционального населения (армия, тюрьмы...), которое состоит практически исключительно из мужчин. В диссертации об этом чуть подробнее написано в разделе 4.2.
Если приводить агрегированные данные, то все становится очевидно (см. таблицу).
Таблица
В диссертации эта табличка на странице 67.
Zivit
12.10.2016 13:11+1Да, действительно, невнимательно посмотрел. Неправильно интерпретировал карту как число женщин на число мужчин.
printercu
16.10.2016 16:12+1Подумалось вот, есть ли корреляция соотношения полов жертв и/или убийц с соотношением полов в местности.
ikashnitsky
16.10.2016 19:01Очень интересный вопрос. Хотя и совершенно дополнительный по отношению к исходной статье.
Данные для анализа есть (по американским графствам), например, вот, 2014 год. Но это, конечно, довольно трудоемко. А агрегированном виде я не видел статистики по полу жертв и убийц. То есть при большом желании надо самостоятельно агрегировать из сырых данных.printercu
17.10.2016 10:42Гипотеза была такая: может быть происходит естественное регулирование соотношения полов в обществе, увеличивающее процент мужчин, там где он ниже.
napa3um
16.10.2016 19:04В криминалистике известен тренд, что женщина чаще убивает кого-то из своего круга общения, а мужчина — кого-то незнакомого.
Zibx
Заголовок кажется желтым, но логических ошибок в обработке данных не обнаружил.
ikashnitsky
Не желтее вывода исходного исследования))