Earticle

This study attempted to prove the probability of MAUP (Modifiable Areal Unit Problem) in Korean contexts in order to activate neighborhood-level research on crime and help governments to develop effective crime prevention policy. To this end, multiple regression analyses on homicide rate were conducted for nation-wide 242 cities, counties, and districts and 36 Eup, Myon, and Dong areas of Cheonan and Asan cities. Results showed that the correlations among structural covariates and the causal mechanisms to homicide rates were different depending on the size of the unit of analysis, which suggested that the MAUP is likely to be present in Korean situations. Although a few limitations could cast doubt on such interpretations of the results, the value of this research would not be simply denied as the first attempt to prove the possibility of MAUP, especially the scale effect. It is expected that this study contributes to inquiring the exact cause of the Korean crime problem.

공간 상호작용의 복잡성, 공간적 재현과 모델링의 필요성에 의해서 공간 상호작용 데이터의 합역이 불가피하다. 이러한 상황에서 본 연구의 목적은 공간 상호작용 데이터를 스케일을 달리하여 합역하거나 혹은 동일 스케일에서 합역 방식을 달리하여 합역하였을 때, 공간 상호작용 모델의 결과가 어떻게 달라지는지 평가하는 것이다. 공간 상호작용 데이터의 합역은 공간단위 수정가능성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem: MAUP)를 야기한다. 공간 상호작용 데이터의 합역을 위하여 무작위로 구역 시드를 선정한 후 인접한 공간단위를 할당하는 방법, 구역 시드와 공간단위 사이의 연구 가중 거리를 최소화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최대화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최소화하는 방법을 사용하였다. MAUP의 영향을 평가하기 위한 공간 상호작용 모텔로 기원지-목적지 제약 포아송 회귀 모델을 이용하였다. 분석 결과는 모델 잔차의 공간적 특성뿐만 아니라 파라미터 추정값, 적합도 등이 MAUP의 영향을 받는다는 것을 보여주었다. 모델은 합역 방식 보다는 합역 수준에 더 민감하게 반응하였고, 모델에 대한 스케일 효과는 구획 방식에 따라 상이하게 나타났다.

Due to the complexity of spatial interaction and the necessity of spatial representation and modeling, aggregation of spatial interaction data is indispensible. Given this, the purpose of this paper is to evaluate the effects of modifiable areal unit problem (MAUP) on a spatial interaction model. Four aggregation schemes are utilized at eight different scales: 1) randomly select seeds of district and then allocate basic spatial units to them, 2) minimize the sum of population weighted distance within a district, 3) maximize the proportion of flow within a district, and 4) minimize the proportion of flow within a district. A simple Poisson regression model with origin and destination constraints is utilized. Analysis results demonstrate that spatial characteristics of residuals, parameter values, and goodness-of-fit of the model were influenced by aggregation scale and schemes. Overall, the model responded more sensitively to aggregation scale than aggregation schemes and the scale effect on the model was varied according to aggregation schemes.