Estimating the spatial distribution of crime events around a football stadium from georeferenced tweets

Crowd-based events, such as football matches, are considered generators of crime. Criminological research on the influence of football matches has consistently uncovered differences in spatial crime patterns, particularly in the areas around stadia. At the same time, social media data mining research on football matches shows a high volume of data created during football events. This study seeks to build on these two research streams by exploring the spatial relationship between crime events and nearby Twitter activity around a football stadium, and estimating the possible influence of tweets for explaining the presence or absence of crime in the area around a football stadium on match days. Aggregated hourly crime data and geotagged tweets for the same area around the stadium are analysed using exploratory and inferential methods. Spatial clustering, spatial statistics, text mining as well as a hurdle negative binomial logistic regression for spatiotemporal explanations are utilized in our analysis. Findings indicate a statistically significant spatial relationship between three crime types (criminal damage, theft and handling, and violence against the person) and tweet patterns, and that such a relationship can be used to explain future incidents of crime

Retirement as the finishing line : Topic modeling retirement conversations on an online forum

Yhteiskunnalliset normit ohjaavat keskustelua eläkkeelle siirtymisestä. Normit sanelevat, miten ja milloin eläkkeelle pitäisi jäädä, ja mitä eläkkeellä on sopivaa tehdä. Ne ilmenevät tavoissa puhua eläkkeestä, eli eläkenarratiiveissa. Normittuneet narratiivit ohjaavat yksilöiden valintoja ja pyrkivät määrittämään, ketkä ovat onnistuneet jäämään eläkkeelle oikein. Jos oma eläkkeelle jääminen ei vastaa onnistuneen eläkkeelle jäämisen narratiivia, yksilö voi kokea voimakasta epäonnistumisen tunnetta. Tässä pro gradu -tutkielmassa tarkastellaan, millaisia eläkenarratiiveja Suomi24-keskustelufoorumilta löytyy ja miten ne eroavat aiemmassa tutkimuksessa löydetyistä eläkenarratiiveista. Aineistona käytetään foorumille vuosina 2001-2016 kirjoitettuja kommentteja, joissa mainitaan sana eläke. Koska aineisto käsittää yli 300 000 keskusteluketjua, se luokitellaan ensin teemoittain hyödyntäen koneoppimismenetelmää, Latent dirichlet allocation -aihemallinnusalgoritmia. Mallin avulla keskusteluista voidaan valita tarkempiin laadullisiin analyyseihin ne, jotka sisältävät olennaista tietoa eläkenarratiiveista. Koska laskennallisen aihemallinnuksen ja suurten, itsestään muodostuvien internet-aineistojen käyttö on yhteiskuntatieteissä vähäistä, tutkielman toisena tutkimuskysymyksenä on, miten niitä voi soveltaa tällä tieteenalalla. Menetelmälle ei ole vielä muodostunut kattavia yhtenäisiä käytäntöjä, ja siksi tutkielmassa kuvataan tarkasti tehdyt analyyttiset valinnat. Tutkielmassa myös kehitetään aihemallinnuksen tulosten tulkintaa: mallinnettujen aiheiden nimeämistä ja keskeisten teemojen löytämistä kaikkien aiheiden joukosta. Mallinnuksen tuloksena foorumilta löydettiin viisi erityisesti eläkekeskusteluun liittyvää teemaa: Yhteiskunnalliset ongelmat, Sosiaaliturvajärjestelmä, Yhteiskunnallinen kehitys, Eläkkeelle siirtyminen sekä Elämä ja tunteet. Näistä Eläkkeelle siirtymiseen sisältyviä keskusteluja analysoitiin laadullisella sisällönanalyysillä. Tulosten perusteella foorumilla käytävä eläkekeskustelu on monin paikoin normittunutta. Keskusteluja yhdistää, että uran aikana tehdyt valinnat ja sattumukset määräävät, miten hyvin eläkkeelle jäädään. Tämä narratiivi nimettiin tutkielmassa Eläkepeliksi. Eläkkeelle päästäkseen pelissä pitää tehdä työtä ja maksaa eläkemaksuja. Sopiva syy jäädä eläkkeelle on tulla lakisääteiseen eläkeikään ja ne, jotka jatkavat työntekoa tämän jälkeen, huijaavat pelissä ja ovat uhaksi nuoremmille työntekijöille. Pelin voittaa selviämällä työelämässä eläkeikään asti, kerryttämällä sopivan eläkkeen ja nauttimalla eläkkeellä saadusta oikeudesta päättää omasta ajankäytöstään. Aihemallinnusta ja laadullista analyysiä yhdistämällä tässä tutkielmassa löydettiin aiempaa tutkimusta täydentäviä eläkenarratiiveja. Keskustelufoorumilla normit ilmaistiin toisaalta voimakkaammin kuin mitä aiemmissa tutkimuksissa on havaittu, mutta toisaalta foorumilta löytyi myös kiinnostavia, täysin normista poikkeavia toimintamalleja. Tulokset osoittavat, että vastaavia aineistoja ja menetelmiä käyttäen on mahdollista löytää uusia näkökulmia jo tutkittuihin yhteiskuntatieteellisiin tutkimuskohteisiin. Aihemallinnuksen ja muiden laskennallisten menetelmien käyttö yhteiskuntatieteissä vaatii kuitenkin poikkitieteellistä asiantuntemusta, ja jatkotutkimusta sen parhaista käytännöistä ja soveltamismahdollisuuksista tarvitaan.Societal norms guide the discussion on the transition to retirement. The norms dictate how and when one should retire and how one should spend retirement days. Norms are expressed in ways to speak about retirement, that is, in the narratives of retirement. The normative narratives guide individual choices and define who has retired successfully. If individual’s retirement does not meet the criteria described in the narratives, they may feel they have failed. In this Master’s thesis, the retirement narratives are searched from Finland’s largest online discussion forum Finland24, and the narratives are compared with the narratives found in previous studies. The data are the posts, mentioning the word retirement or pension, that were written on the forum between years 2001 and 2016. As the data consists of over 300 000 conversations threads, it is, first, thematically grouped using a machine learning method called Latent dirichlet allocation topic modeling. With the help of the model, it is possible to choose from the data only the conversations that contain relevant information on retirement narratives. Because computational topic modeling and internet’s big data have yet but few applications in the Social Science research, the second research question of the thesis is, how they can be applied in the research of this discipline. There is not yet consensus on the best practices of the method’s usage, hence the analytical choices made in this thesis are described in detail. An attempt is also made to develop the interpretation of the model’s results: a system is created for labelling the modelled topics and for finding the key themes among all the topics the model outputs. As a result of the modeling, five retirement specific themes were found from the forum: Social issues, Social security system, Social development, Retirement transition, and Life and feelings. Of these themes, Retirement transition was selected for the qualitative content analysis. The discussions within the theme reveal the typically normative nature of retirement discussion on the forum. What unifies the discussions is the view that choices and chances during career define how well one succeeds in retirement. This common narrative is called in the thesis the Retirement game. Before retirement, one has to work and pay pension payments. The most widely accepted reason for retirement is achieving pension eligibility age, and those who continue working after this are seen as cheating the game, threatening the younger workers. The winner of the game is the one who survives in paid work all the way to the pension eligibility age, manages to accumulate enough pension and enjoys their freedom to control how to use their time. By combining computational topic modeling and qualitative analysis, the thesis found retirement narratives that supplement the existing knowledge of them. The expressed norms were stronger in the discussion forum, but on the other hand, there were ways to retire that were completely against the norm. The results show that using similar data and methods it is possible to find new perspectives to existing scientific knowledge of Social Sciences’ research objectives. However, topic modeling and other computational methods require interdisciplinary expertise, and further research on their best practices and application possibilities is needed