💡 En bref : ARTICLE 📰 sur les avantages et inconvénients de travailler à partir de données policières pour la recherche en criminologie
Titre : Issues with using police data to investigate offending: A research perspective
Auteurs : R. Spence, I. M. Crivatu
Résumé original : « Police data is an important source of information for researchers about investigations, suspects, and victims. However, crime records can be problematic to work with. Here we outline three key issues along with our approach. We discuss data quality, which reflects missing and misclassified values; inconsistency, which refers to the vague and at times different definitions provided; and granularity, which reflects the lack of detailed information included in the datasets. We recommend developing a robust strategy for working with missing data, triangulating across different sources, creating higher-order categories where necessary, and creating a detailed data governance plan before analysis begins. »
Date de parution : 09/01/2025
Édition : The Police Journal: Theory, Practice and Principles
DOI : 10.1177/0032258X251313944
Thèmes : Méthodologie
Citer cette référence : Spence, R., & Crivatu, I. (2025). Issues with using police data to investigate offending: A research perspective. The Police Journal: Theory, Practice and Principles, 98(3), 618-633. https://doi.org/10.1177/0032258X251313944
Résumé traduit en français : « Les données policières constituent une source d’information importante pour les chercheurs qui étudient les enquêtes policières, les suspects et les victimes. Cependant, les statistiques policières peuvent être difficiles à exploiter. Nous présentons ici trois problèmes-clés ainsi que notre approche. Nous abordons la qualité des données, qui reflète les valeurs manquantes et mal classées ; l’incohérence, qui fait référence aux définitions fournies vagues et parfois variables ; et la granularité, qui reflète le manque d’informations détaillées dans les ensembles de données. Nous recommandons d’élaborer une stratégie solide pour traiter les données manquantes, de recouper différentes sources, de créer des catégories de niveau supérieur si nécessaire, et d’élaborer un plan détaillé de gouvernance des données avant de commencer les analyses. »