抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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国内暴力(DV)は重大な公衆衛生問題であり,3人の女性は1人,男性は1人であり,毎年パートナー関連暴力のいくつかの形態を経験している。既存の研究は,個々のレベルでアルコール使用とDVの間の強い関連を示した。したがって,アルコール使用は,近隣レベルでのDVの予測子であり,DVがより起こりやすい近傍を特定するのに役立つ。しかし,特に大きな地理的地域に対して近隣レベルのアルコール利用を表現できるデータを収集することは困難で高価である。本研究では,匿名化された携帯電話位置データから異なる近隣住民のアルコール出口訪問に関する情報を導き,導出された訪問が近隣レベルでDVをより良く予測することができるかどうかを検討した。著者らは,研究者に自由に利用可能であり,人々がアルコール出口を含む様々なポイントを訪れる方法に関する情報を含む,企業サフェイッピから携帯電話データを使用する。そのようなデータにおいて,アルコール出口への訪問を,携帯電話のGPS点位置およびアルコール出口の建物フットプリント(多角形)に基づいて同定した。近隣レベルのアルコール出口訪問の導出と,4つの異なる統計的および機械学習モデルによる実験を行い,ChicagoにおけるDVに関する経験的データセットに基づくDV予測の強化における導出された訪問の役割を調べた。著者らの結果は,DVに悩まされる可能性の高い近隣を特定し,DV介入とアルコール出口ライセンスに関連する政策を知らせるのを助けるために,導出されたアルコール出口訪問の有効性を明らかにした。【JST・京大機械翻訳】