다른 건 직관적으로 어느 정도 이해가 가는데 범죄건수가 초선형적으로 증가한다는 건 뭔가 고개를 갸웃하게 되는군요. 범죄 증가율이 인구증가율보다 높게 증가할 수도 있겠지만, 이것도 도시마다 다르지 않을까 싶긴 하네요. 예컨대, 어느 나라의 치안시스템이 상당히 안정적인 경우에 이후에 생기는 신도시라면 범죄 증가율은 기존 도시의 패턴에 따라 낮고 안정적일 수 있지 않을까요. 예컨대 세종시같은 경우라면 어떨가 하는 생각이 듭니다.
저자는 2003년 미국에서 발생한 범죄를 대상으로 인구 수와 범죄 수 만을 스케일링하는 방법을 취했습니다. 즉, 굉장히 거친 방식이고, 범죄의 종류나 치안 시스템의 수준, 생활 수준과 같은 요인들을 전혀 고려하지 않은 방식이었어요. 물리학자들이다 보니 취할 수 있는 대담한 방식이었고, 그래서 혁신적이었고 그래서 비판의 여지도 많은 것 같습니다.
다만, 해석을 완전히 부정할 만큼 큰 비판이 없었던 이유는 미국이라는 문화권 내에서 비교적 큰 도시들 (metropolitan statistical area 라고 부르는 것 같아요)을 대상으로 했다는 점, 그리고 그 개수가 비교적 신뢰할 규모였다는 점 (287개)이 아닐까 하는 생각이 들어요. 도시 스케일링 가설은 비교적 긴 시간에 걸쳐 자발적으로 (또는 자연스럽게) 형성된 도시의 현상에 집중한다는 점에서 신도시와 같은 데이터는 어쩌면 이상치에 들어가 있을지도 모르겠어요.
관련해서 최근 자료들을 겉핥기식으로 살펴봤는데요, 역시나 승준님의 문제의식처럼 다양한 요인들을 대입해서 스케일링하는 방법들이 등장하고 있는 것 같아요. 예를 들면 강도사건과 납치사건, 폭력범죄와 재산범죄와 같은 방식으로 카테고리를 나누어 스케일링을 해본다던지, 도시의 소득 또는 규모 수준에 따라 스케일링할 대상 집단을 선정했을 때 나타나는 스케일의 변화라던지 하는 방식으로요. 한 연구에서는 폭력의 원인은 선형적으로 증가하지만, 폭력을 관리할 행정(경찰) 규모는 저선형으로 증가하기 때문에 상대적 초선형으로 관찰된다는 주장을 펼치기도..ㅎㅎ
모든 담론들이 그렇듯이 도시 스케일링이라는 거대 담론도 이로부터 한 발자국 더 나아가는 건 또 다시 엄청나게 힘든 여정으로 보입니다. 담론이 제공하는 틀은 뭔가 시도해보고 아이디어를 통합해 볼 수 있는 여지를 주지만, 정말 현장에서 유용한 정책과 지식은 당장 알 수 있는 정황적 판단을 근거로 촘촘히 짜는 편이 더 현실적인 경우가 많으니 말이에요.
저자는 2003년 미국에서 발생한 범죄를 대상으로 인구 수와 범죄 수 만을 스케일링하는 방법을 취했습니다. 즉, 굉장히 거친 방식이고, 범죄의 종류나 치안 시스템의 수준, 생활 수준과 같은 요인들을 전혀 고려하지 않은 방식이었어요. 물리학자들이다 보니 취할 수 있는 대담한 방식이었고, 그래서 혁신적이었고 그래서 비판의 여지도 많은 것 같습니다.
다만, 해석을 완전히 부정할 만큼 큰 비판이 없었던 이유는 미국이라는 문화권 내에서 비교적 큰 도시들 (metropolitan statistical area 라고 부르는 것 같아요)을 대상으로 했다는 점, 그리고 그 개수가 비교적 신뢰할 규모였다는 점 (287개)이 아닐까 하는 생각이 들어요. 도시 스케일링 가설은 비교적 긴 시간에 걸쳐 자발적으로 (또는 자연스럽게) 형성된 도시의 현상에 집중한다는 점에서 신도시와 같은 데이터는 어쩌면 이상치에 들어가 있을지도 모르겠어요.
관련해서 최근 자료들을 겉핥기식으로 살펴봤는데요, 역시나 승준님의 문제의식처럼 다양한 요인들을 대입해서 스케일링하는 방법들이 등장하고 있는 것 같아요. 예를 들면 강도사건과 납치사건, 폭력범죄와 재산범죄와 같은 방식으로 카테고리를 나누어 스케일링을 해본다던지, 도시의 소득 또는 규모 수준에 따라 스케일링할 대상 집단을 선정했을 때 나타나는 스케일의 변화라던지 하는 방식으로요. 한 연구에서는 폭력의 원인은 선형적으로 증가하지만, 폭력을 관리할 행정(경찰) 규모는 저선형으로 증가하기 때문에 상대적 초선형으로 관찰된다는 주장을 펼치기도..ㅎㅎ
모든 담론들이 그렇듯이 도시 스케일링이라는 거대 담론도 이로부터 한 발자국 더 나아가는 건 또 다시 엄청나게 힘든 여정으로 보입니다. 담론이 제공하는 틀은 뭔가 시도해보고 아이디어를 통합해 볼 수 있는 여지를 주지만, 정말 현장에서 유용한 정책과 지식은 당장 알 수 있는 정황적 판단을 근거로 촘촘히 짜는 편이 더 현실적인 경우가 많으니 말이에요.
날카로운 지적이십니다.
저자는 2003년 미국에서 발생한 범죄를 대상으로 인구 수와 범죄 수 만을 스케일링하는 방법을 취했습니다. 즉, 굉장히 거친 방식이고, 범죄의 종류나 치안 시스템의 수준, 생활 수준과 같은 요인들을 전혀 고려하지 않은 방식이었어요. 물리학자들이다 보니 취할 수 있는 대담한 방식이었고, 그래서 혁신적이었고 그래서 비판의 여지도 많은 것 같습니다.
다만, 해석을 완전히 부정할 만큼 큰 비판이 없었던 이유는 미국이라는 문화권 내에서 비교적 큰 도시들 (metropolitan statistical area 라고 부르는 것 같아요)을 대상으로 했다는 점, 그리고 그 개수가 비교적 신뢰할 규모였다는 점 (287개)이 아닐까 하는 생각이 들어요. 도시 스케일링 가설은 비교적 긴 시간에 걸쳐 자발적으로 (또는 자연스럽게) 형성된 도시의 현상에 집중한다는 점에서 신도시와 같은 데이터는 어쩌면 이상치에 들어가 있을지도 모르겠어요.
관련해서 최근 자료들을 겉핥기식으로 살펴봤는데요, 역시나 승준님의 문제의식처럼 다양한 요인들을 대입해서 스케일링하는 방법들이 등장하고 있는 것 같아요. 예를 들면 강도사건과 납치사건, 폭력범죄와 재산범죄와 같은 방식으로 카테고리를 나누어 스케일링을 해본다던지, 도시의 소득 또는 규모 수준에 따라 스케일링할 대상 집단을 선정했을 때 나타나는 스케일의 변화라던지 하는 방식으로요. 한 연구에서는 폭력의 원인은 선형적으로 증가하지만, 폭력을 관리할 행정(경찰) 규모는 저선형으로 증가하기 때문에 상대적 초선형으로 관찰된다는 주장을 펼치기도..ㅎㅎ
모든 담론들이 그렇듯이 도시 스케일링이라는 거대 담론도 이로부터 한 발자국 더 나아가는 건 또 다시 엄청나게 힘든 여정으로 보입니다. 담론이 제공하는 틀은 뭔가 시도해보고 아이디어를 통합해 볼 수 있는 여지를 주지만, 정말 현장에서 유용한 정책과 지식은 당장 알 수 있는 정황적 판단을 근거로 촘촘히 짜는 편이 더 현실적인 경우가 많으니 말이에요.
날카로운 지적이십니다.
저자는 2003년 미국에서 발생한 범죄를 대상으로 인구 수와 범죄 수 만을 스케일링하는 방법을 취했습니다. 즉, 굉장히 거친 방식이고, 범죄의 종류나 치안 시스템의 수준, 생활 수준과 같은 요인들을 전혀 고려하지 않은 방식이었어요. 물리학자들이다 보니 취할 수 있는 대담한 방식이었고, 그래서 혁신적이었고 그래서 비판의 여지도 많은 것 같습니다.
다만, 해석을 완전히 부정할 만큼 큰 비판이 없었던 이유는 미국이라는 문화권 내에서 비교적 큰 도시들 (metropolitan statistical area 라고 부르는 것 같아요)을 대상으로 했다는 점, 그리고 그 개수가 비교적 신뢰할 규모였다는 점 (287개)이 아닐까 하는 생각이 들어요. 도시 스케일링 가설은 비교적 긴 시간에 걸쳐 자발적으로 (또는 자연스럽게) 형성된 도시의 현상에 집중한다는 점에서 신도시와 같은 데이터는 어쩌면 이상치에 들어가 있을지도 모르겠어요.
관련해서 최근 자료들을 겉핥기식으로 살펴봤는데요, 역시나 승준님의 문제의식처럼 다양한 요인들을 대입해서 스케일링하는 방법들이 등장하고 있는 것 같아요. 예를 들면 강도사건과 납치사건, 폭력범죄와 재산범죄와 같은 방식으로 카테고리를 나누어 스케일링을 해본다던지, 도시의 소득 또는 규모 수준에 따라 스케일링할 대상 집단을 선정했을 때 나타나는 스케일의 변화라던지 하는 방식으로요. 한 연구에서는 폭력의 원인은 선형적으로 증가하지만, 폭력을 관리할 행정(경찰) 규모는 저선형으로 증가하기 때문에 상대적 초선형으로 관찰된다는 주장을 펼치기도..ㅎㅎ
모든 담론들이 그렇듯이 도시 스케일링이라는 거대 담론도 이로부터 한 발자국 더 나아가는 건 또 다시 엄청나게 힘든 여정으로 보입니다. 담론이 제공하는 틀은 뭔가 시도해보고 아이디어를 통합해 볼 수 있는 여지를 주지만, 정말 현장에서 유용한 정책과 지식은 당장 알 수 있는 정황적 판단을 근거로 촘촘히 짜는 편이 더 현실적인 경우가 많으니 말이에요.