범죄의 시·공간적 연구동향과 국내 범죄연구의 과제
김영호｜고려대학교 지리교육학과 교수
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범죄 로부 터 안전 한 도시 만들 기
머리말
범죄의 역사는 도시를 건설하고 사회를 구성하며 체계적인 규율을 정해서 살아 온 인류의 역사와 길이를 같이한다고 볼 수 있다. 따라서 인류의 역사에서 범죄에 관한 연구와 해석은 종교, 사회, 철학 등의 여러 측면에서 진행되어왔으리라 쉽 게 짐작할 수 있다. 하지만 범죄에 대해 공간적인 측면에서 인간의 거주 환경을 고려한 생태학적 연구는 비교적 근래에 들어 진행되었는데, 미국 시카고의 Shaw 와 McKay의 연구(1942)를 그 기원으로 볼 수 있다. 이들이 시카고 내의 우범지 대를 찾아서 청소년들의 비행행위와 해당 지역 인구의 사회·경제적 특징의 연 관성을 찾아내어 범죄의 사회적 요인을 제시한 것이 공간적 범죄연구의 시초라 할 수 있다.
일반적으로 Shaw와 McKay 이후의 범죄 관련 공간적 연구는 크게 세 가지로 분류할 수 있다. 첫째는 사회학적 측면에서 많이 연구되는 분야로, 인간이 거주 하는 도시(또는 공간) 환경에서 해당 지역의 어떠한 인구와 사회적 특징이 범죄 를 야기하는지 설명하는 인문·생태학적 연구다. 이 측면에서는 우범지대의 범 죄율이 높은 이유를 도시·인문·사회적인 측면에서 해석하는 데 초점을 맞춘 다. 둘째는 공간정보시스템, 공간통계 등의 분야에서 응용되는 방법으로, 범죄 의 발생원인과 맥락에 대한 설명보다는 범죄현상의 공간적인 패턴 산출과 묘사 를 중심으로 한 것이다. 이 분야에서는 범죄의 공간적 집적 현상, 즉 핫스팟(hot spot)에 대한 탐색과 제시가 연구의 주요 과제가 된다. 셋째는 둘째 분야에서 진
구가 도시공간에서 우범지대와 안전지대의 공 간적 구분을 가능하게 하는 반면, 시·공간적인 연구는 특정 시기의 어느 공간이 범죄에 취약한 지 제시해준다.
이 글에서는 범죄의 연구 분류 중 공간과 시·공간적 분석에 대해 간략하게 소개하고자 한다. 특히 범죄의 연구방법에 대해 소개할 뿐 만 아니라 범죄의 시·공간적 분석과 관련하여 시·공간적 분석의 의미와 가치에 대해서 설명 하고, 우리나라 범죄연구의 과제에 대해서 언급 할 것이다.
범죄의 공간적 연구
범죄는 다른 인문 현상과 마찬가지로 공 간상에서 무작위적(random)이고 독립적 (independent)으로 발생하지 않는다. 범죄의 실 질적인 공간 패턴은 해당 지역의 환경적·정치 적·경제적·사회적 여건에 영향을 받기 때문 에 공간적 클러스터가 존재하거나 다른 현상과 공간적 상관관계를 형성할 수 있다. 이러한 범죄 의 공간적 패턴의 배경에는 잠재적 범죄자의 범 죄 동기를 증폭시키는 사회·경제적 문제 또는 범죄행위를 유도하는 공간·환경적인 요인이 있 다(Brantingham and Brantingham. 1981). 이 러한 여러 요인의 결과로 공간상에는 우범지대 라 불리는 범죄의 핫스팟이 존재한다. 범죄의 핫 스팟은 잠재적 위험 지역의 확인 및 범죄 억제 에 대한 빠른 대응을 가능케 하기 때문에 공간상 에서 범죄의 핫스팟에 대한 관심은 오래전부터
중요한 연구 대상이 된다(Craglia et al. 2001;
Ratcliffe and McCullach. 2001).
핫스팟 분석과 관련한 가장 중요한 이슈는 핫 스팟의 위치와 범위의 확인이다. 근래에 들어 서 범죄예방 관련 연구와 정책결정 과정에서 위 치 중심의 범죄예방전략(place -oriented crime prevention strategy)이 등장하기 시작했다(Eck and Weisburd. 1995). 위치 중심의 범죄예방전 략이란 범죄가 주로 발생하는 지역을 미리 조 사하여 범죄를 억제할 수 있는 자원을 그곳에 집중 배치하여 범죄를 예방하는 전략이다. 이러 한 위치 중심 전략은 범죄의 공간적 특성 즉, 범 죄가 도시경관을 따라서 균등하게 분포하지 않 는다는 특징을 반영한다. 실제로 범죄의 공간적 분포는 제한된 지역에서 대부분의 범죄가 집중 되어 발생하는 특징을 보인다(Sherman et al.
1989; Weisburd et al. 1992). 일례로 Sherman 등은 미국 미니애폴리스에서 범죄 관련 신고전 화 중 50%가 3%에 해당하는 지역에서 걸려왔음 을 보여주었다. 비슷한 연구 결과는 다른 많은 지역에서도 확인되었으며(Pierce et al. 1988;
Weisburd and Green. 1994; Weisburd et al.
1992), 이는 범죄 발생의 공간적 패턴이 특정 지 역에 집중되고 있음을 보여준다. 이렇게 나타나 는 범죄의 공간적 집중현상은 많은 범죄를 효과 적으로 줄일 수 있는 가능성을 보여준다. 특히 확인된 범죄 밀집 지역에 경찰력을 집중 배치 한다면 범죄 발생 건수는 획기적으로 줄어든다 (Sherman. 1995; Weisburd. 1997).
범죄 핫스팟의 확인과 관련한 테스트로 여러
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가지가 이용될 수 있지만 개별 핫스팟의 위치와 범위를 나타내는 대표적인 테스 트는 다음과 같이 요약할 수 있다.
① Geographical Analysis Machine(Openshaw and Charlton. 1987)
② Cluster Evaluation Permutation Statistic(Turnbull et al. 1990)
③ Spatial Scan Statistic(Kulldorff and Nagarwalla. 1995)
④ Local Indicators of Spatial Autocorrelation(Anselin. 1995)
⑤ Local Statistics Model(Getis and Aldstadt. 2004)
이 테스트들의 개별 분석방법은 조금씩 다르지만 모두 통계적으로 유의미한 핫스팟을 찾는 것을 목적으로 한다. 여기서 핫스팟은 연구지역 내의 특정 케이 스들이 일반적인 공간적 분포의 기본 가정과 다른 경우를 지칭하며, 공간적 분 포의 기본 가정은 CSR(Complete Spatial Randomness) 또는 IRP(Independent Random Process)로 정의된다. 이 기본 가정은 두 가지 조건을 모두 만족하는 형 태로 제시될 수 있는데, 첫째, 각각의 사건들은 동일한 확률로 발생해야 하며, 둘 째, 개별 사건의 발생 장소는 다른 사건의 영향을 받지 않는다는 것이다(Bailey and Gatrell. 1995).
따라서 이 테스트들은 특정 지역 내 사건 발생확률이 기타 지역의 사건 발생확 률보다 높은 경우(Getis and Aldstadt. 2004; Kulldorff and Nagarwalla. 1995;
Openshaw and Charlton. 1987; Turnbull et al. 1990)와 특정 지역 내 사건 발생 이 주변 지역 사건의 영향을 받는 경우(Anselin. 1995)로 요약할 수 있다.
범죄의 시·공간적 연구
범죄와 관련한 시·공간적 연구는 비교적 근래에 들어 등장하기 시작했다. 기존 의 공간에 제한된 범죄의 핫스팟 연구는 공간상에서 우범지대의 위치와 범위를 명확하게 제시해주었다는 장점이 있지만, 범죄 데이터가 제공하는 시·공간의 정 보를 충분히 이용하지 못했다는 한계가 있다(Ratcliffe. 2010). Hagerstrand의 시 간 지리학을 범죄에 대입하면 인간의 일상적 활동의 시·공간적인 제약을 확인할 수 있으며, 이러한 시·공간적 제약에서 어떻게 잠재적인 범죄자와 피해자가 조 우하는지 설명할 수 있다(Grubesic and Mack. 2008). 예를 들면 잠재적 범죄자 와 피해자가 시간의 흐름에 따라 개인의 경로를 이동하며 조우하는 횟수에 따라 범죄의 기회가 증가하기도 하고 감소하기도 한다. 일반적으로 이들이 가장 높은 빈도로 조우하는 시·공간에서 범죄의 기회가 최고로 높아지며, 결국 범죄의 핫
심지역, 그리고 주중 낮 시간의 중심업무지구가 이러한 범죄의 시·공간적 핫스팟에 해당한다.
시간이라는 요소를 추가하면 범죄의 공간적 핫 스팟에 대한 시간적 이동패턴을 보여주며, 핫스 팟의 시·공간적 변화는 범죄를 예방하는 정책 적 노력에 시사하는 바가 크다.
Cork(1999)에 의하면 범죄의 공간적 측면과 시간적 측면을 모두 고려해야 하지만, 중요한 것 은 시간과 공간을 동시에 고려하는 것, 즉 시·
공간의 상호작용(spatio -temporal interaction) 을 분석하는 것이라고 한다. 시·공간의 상호작 용은 일반적으로 시·공간 클러스터 테스트에서 확인되는데(Kulldorff and Hjalmars. 1999), 이 러한 시·공간 상호작용의 테스트는 해당 범죄 사건을 시·공간적으로 분리해야 그 의미를 확 인할 수 있기 때문에 해석이 쉽지 않다는 특징이 있다(Grubesic and Mack. 2008).
Grubesic과 Mack은 이러한 해석을 위한 과 정으로 시·공간 범죄패턴을 종류에 따라 범 죄 시리즈(crime series)와 범죄 스프리(crime sprees), 범죄 트렌드(crime trends)의 세 가지 로 구분하여 제시하였다. 범죄 시리즈는 동일한 범죄자로 인해 비슷한 사건의 범죄가 연속적으 로 발생하는 것을 말한다. 한편 범죄 스프리는 동일한 범죄자가 아주 많은 수의 범행을 비교적 짧은 시간에 저지르는 것을 말한다. 예를 들어 한 동네에서 하루나 이틀 동안에 10~15가구를 절도하는 경우가 이에 해당한다. 마지막으로 범 죄 트렌드는 특정 지역에서 범죄가 일정 기간 동 안 증가하거나 감소하는 경향을 말한다.
초하여 평가한다. 하지만 핫스팟의 시·공간 적 평가방법은 데이터의 시간적 범위와 연속성 의 여부에 따라 소급적 연구방법(retrospective analysis)과 전망적 연구방법(prospective analysis)의 두 가지로 구분할 수 있다(Sonesson and Bock. 2003).
소급적 연구방법은 과거의 고정된 데이터를 대상으로 한다. 따라서 사건의 진행이 완료된, 즉 시·공간적으로 제한된 범위에 있는 데이터 를 연구대상으로 한다. 단 한 번의 테스트를 통 해 시·공간적 핫스팟을 찾아냄으로써 분석하 고, 분석 결과 과거의 특정 지점과 시간에서 핫 스팟이 발견된다. 일반적으로 소급적 연구방법 으로 분석한 핫스팟은 다른 시·공간적 범위에 위치한 핫스팟과 비교하는 목적으로 사용된다.
전망적 연구방법은 과거의 시·공간 데이터 에 최신의 새로운 시·공간 데이터가 연속적으 로 업데이트되어 실시간에 가까운 상태로 분석 이 진행되는 시·공간적 핫스팟 평가방법을 말 한다(Rogerson. 1997). 전망적 연구방법은 실 시간에 가까운 데이터의 업데이트와 그에 따라 실시간에 가깝게 반복되는 지속적인 분석을 특 징으로 하기 때문에 범죄나 질병처럼 지속적인 모니터링이 필요한 부분에 많이 이용된다. 전망 적 연구방법의 가장 큰 장점은 연속적인 관찰 이 가능하기 때문에 어떤 위험한 핫스팟이 형 성되었을 때 즉각적으로 확인하여 신속한 대응 이 가능하다는 것이다(Elliott and Wartenberg.
2004). 따라서 전망적 연구방법은 연속적으로 데이터를 수집하고, 분석하고, 결과를 해석하
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며, 결과에 따라 예방·통제 등 지속적으로 대응하는 일련의 과정을 의미한다 (Kim and O’Kelly. 2008). 따라서 지속적인 감시나 관찰을 의미하는 서베일런스 (surveillance)의 개념으로 많이 적용되며, 연속성의 개념은 시·공간적 연구대 상의 속성에 따라 일·주·월 단위 등으로 바뀐다.
국내 범죄연구의 과제
공간적/시·공간적 범죄 분석과 관련하여 많은 연구가 축적되어 있으며, 동시 에 새로운 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 학문적·실용적 측면에서 매 우 빠른 속도로 발전·성장하고 있다. 공간적/시·공간적 범죄 분석의 발전과 관 련하여 현재 그리고 가까운 미래에 한국에서 필요한 부분을 간략하게 정리해보 았다.
1. 지도화의 이슈
현대 범죄연구의 주요 트렌드가 변화하는 과정에서 범죄지도의 중요성이 다시 부 각되고 있다. 기존 범죄연구의 전통적 접근 방식은 범죄와 관련한 인문·사회·
경제적 요소들을 설명하고 이론들을 제시하는 것이 일반적이었지만, 현재는 범죄 핫스팟의 위치, 이 핫스팟의 시·공간적 변화를 찾고 설명하는 방법으로 변화하 고 있다. 이러한 범죄의 시·공간적 정보를 가장 효율적으로 제시하는 방법으로 공간정보의 지도화는 매우 중요하다. 범죄와 관련한 위치와 시간 정보는 지도화 과정을 통해 가장 효율적이고 신속하게 전달·해석될 수 있기 때문이다.
Clarke(2004)는 “조만간 범죄지도가 (현재의 통계적 분석 방법이 그러하듯 이) 범죄연구의 가장 중요한 도구가 될 것이다”라고 언급했다. Clarke의 지적은 범죄의 지도화와 관련한 발전이 그 잠재성을 고려할 때 아직까지 충분히 이루어 지지 않았다는 의미다. 실질적으로 많은 발전이 기대되는 범죄의 시·공간적 분 석 분야에서도 분석 결과의 지도화는 필수적이지만, 시간과 공간을 통해 3차원으 로 제시되는 범죄 분석 결과의 시각화는 아직까지 초보적인 수준에 그치고 있다.
예를 들면, 시·공간에 걸친 범죄의 정보는 지도 애니메이션을 통해서 효과적으 로 전달될 수 있다. 하지만 아직까지 범죄의 분석과 결과의 시각화와 관련한 애니 메이션 도구는 개발되지 않았으며, 주요 범죄 관련 분야에서조차 적절한 이용과 교육의 체계가 미흡한 실정이다.
스템(GIS)의 교육이다. 지리정보시스템은 현재 까지 시·공간에 걸쳐 발생하는 광대한 규모의 범죄데이터를 가장 효과적으로 수집·관리·분 석·시각화하는 대표적 시스템이다. 따라서 범 죄 데이터를 수집하는 일선 경찰관부터, 데이터 를 관리하는 데이터베이스 관리자, 분석하는 범 죄연구자, 그리고 시각화하는 지도 제작자에 이 르기까지 일관성 있고 안정적으로 정보를 운용 하기 위해서는 기초적인 지리정보시스템의 교육 이 필수적이라 하겠다. 기존의 연구에서는 일선 경찰관에 의한 데이터 수집과 관련하여 위치정 보가 부정확한 사례가 간접적으로 확인된 바 있 다. 일선 경찰관들에 대한 공간정보시스템 교육 을 통해서 범죄라는 시·공간정보의 구조와 체 계에 대한 개략적인 이해가 있을 때, 범죄 데이 터의 정확도가 획기적으로 높아질 수 있다고 판 단된다.
2. 범죄 전문 연구자의 육성
현대의 범죄학은 범죄와 관련한 사회학적 이론, 도시공간에 대한 이해, 공간 분석에 대한 지리학 적 지식, 그리고 계량적 분석을 위한 수리통계학 적 기술을 요구하는 복합 학문분야라 할 수 있 다. 따라서 지능화·고도화되는 현대 사회의 범 죄를 분석하고 설명하여, 예방하고 줄이기 위해 서는 정책결정 과정에서 중요한 정보를 제시하 는 범죄학자들의 존재가 매우 중요하다. 범죄학 은 단순히 발생한 범죄의 연구에 국한되지 않고, 미래의 범죄를 예방하여 현재의 안전을 증가시
된다. 실제로 미국과 영국의 많은 교육기관에서 는 이러한 수요를 바탕으로 범죄 관련 학과가 획 기적으로 확대되었다.
범죄 관련 전문가 육성의 의미는 범죄를 줄이 기 위한 정책과정에서 이들이 좋은 정보를 제공 하는 것에만 국한되지 않는다. 범죄 전문가의 육 성은 이들이 기업, 안전 관련 산업, 스마트시티 와 같은 도시건설, 그리고 심지어 경찰들과의 협 력을 통해 새로운 시장을 개척하고 이들에게 좋 은 직장을 제공할 수 있다는 산업적인 측면에서 도 의미가 있다(Clarke. 2004). 실제로 교통, 상 점, 거주지, 놀이시설, 쇼핑센터 등 사회 전 방위 의 공간에서 범죄 전문가들이 필요한 실정이다.
3. 분석 가능한 데이터의 제공 및 체계적 운영
모든 정량적 연구와 분석의 완성도는 많은 요소 에 의해 결정된다. 연구자의 성실성, 적절한 연 구방법 등 여러 가지 요소를 고려할 수 있지만, 가장 주요한 요인은 가용한 연구자료, 즉 데이터 라 할 수 있다. 범죄 데이터는 질병과 함께 이용 의 공공적 성격보다는 개인정보 보호의 측면이 우선시된다. 특히 범죄의 경우 해당 지역사회의 거주 환경에 직접적인 영향을 미치기 때문에 지 가의 변동에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 범죄자 개인에 대한 인권 보호를 위해서도 일반 연구자 의 접근과 이용이 극도로 제한되어 있다. 우리나 라의 민간부문에서 범죄 관련 연구를 진행해본 경험이 있는 연구자들은 모두 범죄 데이터를 획 득하지 못해서 연구를 포기한 경험이 있을 것이
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라 예상한다.
좋은 데이터는 좋은 연구를 위한 가장 기본적인 요소다. 분석할 데이터가 없는 상황에서는 현실적으로 의미 있는 범죄연구가 진행되기 어렵다. 데이터와 관련한 제약은 우리나라 범죄연구가 서구 선진국과 비교할 때 연구성과를 낼 수 없는 가 장 큰 요인이다. 민감한 정보이거나 개인정보를 보호한다는 이유로 범죄데이터를 공개하지 않는 것은 범죄의 학문적·체계적 연구 결과로 얻을 수 있는 경찰행정 및 운영의 효율성과 시민 안전성의 증대를 포기하는 것임을 인지할 필요가 있다.
범죄 데이터를 읍면동 수준으로 통합해 제공하는 등 개인정보가 보호될 수 있는 수준에서 현실적인 범죄데이터의 분석이 가능할 것이라 판단된다.
맺음말
범죄연구의 가장 큰 목적은 현실세계에서의 범죄 감소와 예방일 것이다. 범죄연 구는 현실세계를 바탕으로 해서 연구 데이터를 수집·분석하고, 결과를 산출하 며, 이 연구 결과는 현실세계에 실질적으로 적용되어 범죄 감소에 직접적인 영향 을 미칠 수 있을 때 그 의미를 찾을 수 있다. 범죄연구의 현실적 이용을 위해서는 관련 정책 운영자(도시 정책, 계획 입안자), 실제 현장 활동가(일선 경찰), 그리 고 공간적 범죄 분석가(학자, 연구자)들의 활발한 상호 교류가 필요하다. 실제로 범죄의 공간적 분석을 통해 확인된 핫스팟을 중심으로 설정된 경찰순찰 루트가 실질적인 범죄율을 낮추는 데 기여하는 것으로 확인되었으며(Skogan and Fydll.
2006), 미국의 미네소타주와 캘리포니아주의 경우에는 이러한 담당자들의 상호 작용을 통해서 정량적으로 분석된 범죄 관련 정보들이 경찰의 순찰과정에서 이용 되고 있다.
Geographical Analysis vol.27, no.2. pp93-115.
Bailey, T. C. and Gatrell, A. C. 1995. Interactive Spatial Data Analysis.
Essex : Longman.
Brantingham, P. J. and Brantingham, P. L. 1981. Environmental Criminology. Beverly Hills : Sage Publications.
Clarke, R. V. 2004. “Technology, Criminology and Crime Science”.
European Journal on Criminal Policy and Research vol.10.
pp55-63.
Cork, D. 1999. “Examining Space - Time Interaction in City Level Homicide Data: Crack Markets and the Diffusion of Guns Among Youth”. Journal of Quantitative Criminology vol.15, no.4.
pp379-406.
Craglia, M., Haining, R. and Signoretta, P. 2001. “Modelling High - Intensity Crime Areas in English Cities”. Urban Studies vol.38, no.11. pp1921-1941.
Eck, J. E. and Weisburd, D. 1995. “Crime Places in Crime Theory”.
Crime and Place. ed. Eck, J. E. and Weisburd, D. Monsey : Criminal Justice Press.
Elliott, P. and Wartenberg, D. 2004. “Spatial Epidemiology: Current Approaches and Future Challenges”. Environmental Health Perspectives vol.112. pp998-1006.
Getis, A. and Aldstadt, J. 2004. “Constructing the Spatial Weights Matrix Using a Local Statistic”. Geographical Analysis vol.36, pp90-104.
Grubesic, T. H. and Mack, E. A. 2008. “Spatio - Temporal Interaction of Urban Crime”. Journal of Quantitative Criminology vol.24.
pp285-306.
Kim, Y. and O’Kelly, M. 2008. “A Bootstrap Based Space·Time Surveillance Model with an Application to Crime Occurrences”.
Journal of Geographical Systems vol.10, no.2. pp141-165.
Kulldorff, M. and Hjalmars, U. 1999. “The Knox Method and Other Tests for Space-Time Interaction”. Biometrics vol.55. pp544-552.
Kulldorff, M. and Nagarwalla, N. 1995. “Spatial Disease Clusters:
Detection and Inference”. Statistics in Medicine vol.14. pp799- 810.
Openshaw, S. and Charlton, M. 1987. “A Mark 1 Geographical Analysis Machine for the Automated Analysis of Point Data Sets”. International Journal of Geographical Information Systems vol.1. pp335-358.
Pierce, G. L., Spaar, S. and Briggs, L. R. 1988. The Character of Police Work: Strategic and Tactical Implications. Boston : Center for Applied Social Research, Northeastern University.
Ratcliffe, J. H. 2006. “A Temporal Constraint Theory to Explain Opportunity-based Spatial Offending Patterns”. Journal of Research in Crime and Delinquency vol.43, no.3. pp261-291.
_______ . 2010. “Crime Mapping: Spatial and Temporal Challenges”. Handbook of Quantitative Criminology. New York : Springer.
Ratcliffe, J. H. and McCullach, M. J. 2001. “Crime, Repeat Victimisation and GIS”. Mapping and Analysing Crime Data. ed. Hirschfield,
A. and Bowers, K. New York : Taylor & Francis.
Development of Spatial Patterns”. Statistics in Medicine vol.16.
pp2081-2093.
Shaw, C. R. and McKay, H. D. 1942. Juvenile Delinquency and Urban Areas: a Study of Rates of Delinquents in Relation to Differential Characteristics of Local Communities in American Cities.
Chicago : The University of Chicago Press.
Sherman, L. W. 1995. “The Police”. Crime. San Francisco : ICS Press.
Sherman, L. W., Gartin, P. R. and Buerger, M. E. 1989. “Hot Spots of Predatory Crime: Rountine Activities and the Criminology of
Place”. Criminology vol.27. pp27-55.
Skogan, W. and Fydll, K. 2006. Fairness and Effectiveness in Policing: the Evidence. Washington, DC : The National Academies Press.
Sonesson, C. and Bock, D. 2003. “A Review and Discussion of Prospective Statistical Surveillance in Public Health”. Journal of Royal Statistical Society A vol.166. pp5-21.
Turnbull, B. W., Iwano, E. J., Burnett, W. S., Howe, H. L. and Clark, L.
C. 1990. “Monitoring for Clusters of Disease: Application to Leukemia Incidence in Upstate New York”. American Journal of Epidemiology vol.312, suppl.1. ppS136-143.
Weisburd, D. L. 1997. Reorienting Criminal Justice Research and Policy: From the Causes of Criminality to the Context of Crime.
Washington, DC : US Department of Justice, National Institute of Justice.
Weisburd, D. and Green, L. 1994. “Defining the Street Level Drug Market”. Drugs and Crime: Evaluating Public Policy Initiatives.
ed. MacKenzie, D. L. and Uchida, C. Thousand Oaks : Sage Publications.
Weisburd, D., Maher, L. and Sherman, L. W. 1992. “Contrasting Crime General and Crime Specific Theory: the Case of Hot - Spots of Crime”. Advances in Criminological Theory. New Brunswick : Transaction Press.