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Exploring soccer-related graffiti by applying geospatial technology, geographic information systems and statistical approaches

a case study in Krakow, Poland

Pascal Krauthausen

Art der Arbeit

Masterarbeit

Universität

Universität Wien

Fakultät

Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie

Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)

Masterstudium Kartographie und Geoinformation

Betreuer*in

Michael Leitner

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DOI

10.25365/thesis.54722

URN

urn:nbn:at:at-ubw:1-29371.11742.892060-4

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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract

(Deutsch)

Das Ziel dieser Masterarbeit ist es ein „Graffiti-GIS“ zu erstellen, mit dem fußballbezogene Graffiti-Daten über Krakau gespeichert, analysiert, modelliert und visualisiert werden können. Alle relevanten Daten werden mit einem „spatial video acquisition system“ (SVAS) gesammelt, welches raumbezogene Videodateien produziert. Diese Arbeit liefert eine Beschreibung der einzelnen Arbeitsschritte der Datengewinnung, welche von der Planung der Feldbegehungen, bis hin zur Gewinnung der Daten aus den Videodateien und deren Integration in das GIS-Umfeld reicht. Dementsprechend können Empfehlungen bezüglich der optimalen Anwendung der Technologie gegeben werden. Außerdem wird ein allgemeines Hintergrundwissen zu Graffiti, welche in einen vielschichtigen und oftmals gegensätzlichen Rahmenkontext eingebettet sind, geliefert, sowie spezielle Informationen über fußballbezogene Graffiti vermittelt. Damit die räumlichen Verteilungsmuster von fußballbezogenen Graffiti aufgedeckt werden können, werden mit Hilfe der Software CrimeStat statistische Methoden angewendet. Diese umfassen deskriptive Statistiken wie Lageparameter, Richtungsverteilungen und Nachbarschaftsanalysen, sowie Hot-Spot-Analysen und Kerndichteschätzungen. Zusätzlich wird der Datensatz von 2018 mit Graffiti-Daten von 2016 verglichen, wodurch Änderungen der Verteilungsmuster sowie Stetigkeiten festgestellt werden können. Schließlich werden Graffiti-Hot-Spots und Delikte auf Korrelation getestet, wodurch Bezug auf die „broken window theory“ genommen wird. Die Ergebnisse werden in Form von Tabellen und Karten wiedergegeben, welche die räumlichen Verteilungsmuster von Fußball-Graffiti und Delikten aufzeigen und somit das Forschungsgebiet in Regionen aufteilt die stärker von Graffiti und Delikten geprägt sind als andere. Bestimmte Gegenden können dementsprechend als Hot-Spots für Graffiti eines bestimmten Fußballvereins ausgewiesen werden. Allerdings können diese Anhäufungen von Graffiti auch mehreren sich rivalisierenden Fußballvereinen zugeordnet werden, was zu Konfliktzonen führt, wenn diese räumlich nahe beieinander liegen oder sich sogar überlagern. Außerdem konnte festgestellt werden, dass Gegenden mit mittlerer oder hoher Graffiti-Dichte mit Delikten korrelieren. Die Ergebnisse dieser Masterarbeit können dazu beitragen, wo Graffiti-Entfernungen vorgenommen werden können und wie die Anbringung zukünftiger Graffiti verhindert werden kann, da sich die räumliche Verteilung sowie deren zeitliche Dynamik erkennen lässt.

Abstract

(Englisch)

The aim of this thesis is to create a “Graffiti-GIS” with which soccer-related graffiti data of Krakow can be stored, analyzed, modeled, and visualized. All relevant data are collected by a spatial video acquisition system (SVAS) which produces spatially referenced video data. The entire workflow of data acquisition from preparing the surveys to extracting the data out of the video files and integrating them into the GIS environment is described in this thesis. Thus, recommendations on the application of the technique are presented. Also some general background on the different and sometimes opposing frameworks and the social contexts in which graffiti are embedded is given, as well as some detailed knowledge on soccer-related graffiti. In order to reveal the spatial pattern of soccer-related graffiti, statistical routines are applied using the software CrimeStat. These encompass descriptive methods such as centrographic statistics and distance analysis, spatial hotspots analysis for point locations, as well as kernel density interpolations which produce density maps. In addition, the 2018 data collection is compared to previous soccer-related graffiti data that were collected in 2016, which shows partly changes and partly consistency in the distributional pattern between both surveys. Finally, hotspots of graffiti and committed crimes are explored for correlation, in order to test the well-known “broken window theory”. Results are represented by tables or maps showing the spatial distributional pattern of soccer-related graffiti and crime incidents, thus dividing the study area into regions that are either dominated by graffiti and crime or unaffected. Hence, hotspots of each soccer club can be assigned to distinct areas. However, these concentrations are sometimes spatially close or even overlapping. The latter regions are referred to as “conflict zones”, where graffiti of two or more rivaling soccer teams occur. In addition, medium to high density areas of graffiti show a correlation with the committed crimes tested in this research. Findings of this research can contribute to the decision making, where graffiti removal actions shall take place and how future graffiti can be prevented, because detailed knowledge about the spatial distribution pattern and the temporal dynamics of graffiti has become known through this research.

Autor*innen

Pascal Krauthausen

Haupttitel (Englisch)

Exploring soccer-related graffiti by applying geospatial technology, geographic information systems and statistical approaches

Hauptuntertitel (Englisch)

a case study in Krakow, Poland

Paralleltitel (Deutsch)

Untersuchung fußballbezogener Graffiti mittels Geo-Technologien, geographischen Informationssystemen und statistischen Methoden : eine Fallstudie in Krakau, Polen

Publikationsjahr

2018

Umfangsangabe

xi, 87 Seiten : Illustrationen, Diagramme, Karten

Sprache

Englisch

Beurteiler*in

Michael Leitner

Klassifikation

74 Geographie > 74.48 Geoinformationssysteme

AC Nummer

AC15248416

Utheses ID

48365

Studienkennzahl

UA | 066 | 856 | |

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