Université de Montréal École de criminologie CRI 6702 – Analyse des données en sécurité Professeur : Rémi Boivin remi.boivin@umontreal.ca Renseignements supplémentaires et textes disponibles sur Studium Hiver 2016, mercredis de 16h00 à 19h00 Local : 0059 (Pavillon Marguerite-D’Youville) 1. DESCRIPTEUR « Outils informatiques et utilisation de grandes quantités d’information. Analyse de relations et de patterns. Visualisation de données. Modèles relationnels et construction de scénarios possibles, développement et vérification d’hypothèses. » 2. OBJECTIFS Ce séminaire vise à préparer les étudiants au travail d’analyse en matière de sécurité intérieure. Les théories et méthodes présentées s’appliquent autant aux organismes publics que privés. Le cours comporte une importante dimension pratique visant à développer les compétences techniques des étudiants. 3. FORMULE PÉDAGOGIQ UE Séminaire et laboratoires pratiques. Les étudiants seront appelés à produire un travail à l’aide d’une des sources de données abordées lors du cours. La participation aux discussions et aux exercices pratiques est essentielle au bon fonctionnement du cours. La lecture des textes avant le cours est recommandée. 1 4. RÉFÉRENCES UTILES Andresen, M.A. (2006). Crime measures and the spatial analysis of criminal activity. The British Journal of Criminology, 46(2), 258-285. Baumgartner, H. & Steenkamp, J.-B.E.M., (2001). Response styles in marketing research: A cross-national investigation. Journal of Marketing Research, 38(2), 143-156. Bernasco, W. & Elffers, H. (2010). Statistical analysis of spatial crime data. In Piquero, A.R. & Weisburd, D. (eds.). Handbook of quantitative criminology. New York : Springer (pp. 699-724). Boba, R. (2005). Crime analysis and crime mapping . Thousand Oaks, CA : Sage. Boivin, R. & Cordeau, G. (2011). Measuring the impact of police discretion on official crime statistics: a research note. Police Quarterly, 14(2), 186-203. Boivin, R. & Morselli, C. (2016). Les réseaux criminels . Montréal : Les Presses de l’Université de Montréal. Boivin, R. & Ouellet, F. (2011). La dynamique de la criminalité à Montréal : l’écologie criminelle revisitée. Revue canadienne de criminologie et de justice pénale , 53(2), 189 -216. Braga, A. et al. (1999). Problem -oriented policing in violent crime places: A randomized controlled experiment. Criminology, 37(3), 541 -580. Brown, B. & Benedict, W.R. (2002). Perceptions of the police: Past findings, methodological issues, conceptual issues and policy CRI 6702 Analyse des données en sécurité, p.2 implications. Policing: An international Journal of Police Strategies & Management , 25(3), 543-579. Center for Problem -oriented policing. www.popcenter.org Chang, L. & Krosnick, J.A. (2009). National surveys via RDD telephone interviewing versus the Inte rnet: Comparing sample represent ativeness and response qualit y. 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Comparing response rates from web and mail surveys: A meta-analysis", Field Methods, 20(3), 249-271. Warner, B.D. (1997). Communit y characteristics and the reporting of crime: Police recording of citizens’ complaints of burglary and assault. Justice Quart erly, 14(4), 631 -650. Weisburd, D., Bernasco, W. & Bruinsma, G.J.N. (eds.) (2009). Putting crime in its place : Units of analysis in geographic criminology . New York : Springer. Weisburd, D. & Braga, A. (eds.) (2006). Police innovation: Contrasting perspectives . Cambridge, UK : Cambridge Universit y Press. Weitzer, R. & Tuch, S. A. (2005). Determinants of Publi c Satisfaction with the Police. Police Quarterly , 8(3), 279-297. Wortley, R. & Mazerolle, L. (eds.) (2008). Environmental criminology and crime analysis. Cullompton, UK : Willan. CRI 6702 Analyse des données en sécurité, p.4 5. ÉVALUATIONS Exercices (2 X 15% = 30%) Examen (20%) : 25 mars 2016 à 16h00 L’examen consiste à mettre en application et expliquer les notions abordées tout au long du cours. Par exemple, il pourrait être demandé de dresser un plan d’analyse à partir d’une mise en situation. L’examen se fait en classe. L’utilisation des notes de cours et des textes obligatoires est permise. Aucune autre documentation n’est autorisée. L’utilisation d’une calculatrice est permise, mais les gadgets électroniques de tout genre (ordinateurs, tablettes, téléphones, etc.) sont interdits. Les examens rédigés en équipe ne seront pas acceptés. Toute forme de plagiat est passible de sanction. Travail de session (20%) et présentation (30%) : L’étudiant devra faire l’analyse d’une problématique précise à l’aide d’un des types de données étudiées lors du cours. Le type de données sera déterminé en classe, au début de la session. Le thème du travail est au choix de l’étudiant mais devra être validé auprès du professeur. L’évaluation comporte deux composantes : une présentation orale et un travail écrit. La présentation orale sera d’une durée de 15 à 20 minutes, suivie d’une période de questions/commentaires. L’étudiant devra résumer son sujet, présenter de façon simple les principaux résultats et identifier les implications pratiques de son analyse. La présentation devra obligatoirement être accompagnée d’un support visuel de type Powerpoint. L’étudiant sera évalué sur la clarté de la présentation, la qualité de l’analyse et la pertinence des conclusions. La semaine suivant la présentation, l’étudiant devra remettre un rapport écrit décrivant la méthodologie et les principaux résultats de l’analyse. Le travail comportera une courte introduction/revue de littérature (max. 2 pages). S’il y a lieu, l’étudiant devra intégrer les commentaires reçus suite à la présentation. Les critères d’évaluation du travail écrit sont les mêmes que pour la présentation. Le travail devra comporter un maximum de 12 pages, à un interligne et demi, en respectant les règles d’usage pour la taille des caractères et des marges. 10% de la note sera accordée à la qualité du français. Le travail d’équipe est permis (et encouragé), mais chaque étudiant devra faire une présentation et remettre un travail individuels. Politique pour les retards dans la remise des travaux : Les travaux remis en retard sans motif valable, seront pénalisés de 10% le premier jour et de 5% chacun des quatre jours suivants. Ce délai ne peut dépasser 5 jours. Les jours de fin de semaine comptent comme les autres jours. CRI 6702 Analyse des données en sécurité, p.5 6. CONTENU ET CALENDRIER Cours 1 : 6 janvier 2016 Introduction Présentation du cours Tour de table L’analyse en sécurité intérieure Lecture recommandée : Boba, R. (2005). Crime analysis and crime mapping. Thousand Oaks, CA : Sage (chapitres 2 et 3, pp.5-35). ** Bloc 1 : Les données officielles ** Cours 2 : 13 janvier 2016 Les données officielles : analyses temporelles et spatiales 1 Sources officielles d’information : présentation et limites L’analyse de tendance La production d’un bilan de l’évolution de la criminalité L’analyse de séries chronologiques Au-delà de la cartographie Les théories explicatives Les pièges : o Minuit, l’heure du crime (?) o Le taux de criminalité est plus élevé à Saint-Hyacinthe qu’à Toronto Lectures obligatoires : Cohn, E.G. & Rotton, J. (2003). Even criminals take a holiday: Instrumental and expressive crimes on major and minor holidays. Journal of Criminal Justice, 31, 351360. Deane, G. Messner, S.F., Stucky, T.D., McGeever, K. & Kubrin, C.E. (2008). Not ‘islands, entire of themselves’: Exploring the spatial context of city-level robbery rates. Journal of Quantitative Criminology, 24(4), 363-380. Exercice 1 : Le bilan annuel du Service de police de Rémiville Logiciels utilisés : Microsoft Excel 2010, Change-point analysis, SPSS 20, GeoDa CRI 6702 Analyse des données en sécurité, p.6 Cours 3 : 20 janvier 2016 Les données officielles : analyses temporelles et spatiales 2 Lectures obligatoires : Boivin, R. (2013). On the use of crime rates. Canadian Journal of Criminology and Criminal Justice, 55(2), 263-277. Weisburd, D., Bruinsma, G.J.N. & Bernasco, W. (2009). Units of analysis in geographic criminology: Historical development, critical issues, and open questions. In : Weisburd, D., Bernasco, W. & Bruinsma, G.J.N. (eds.) (2009). Putting crime in its place : Units of analysis in geographic criminology. New York : Springer (pp. 3-31). **Remise de l’exercice 1 (à 16h00) Cours 4 : 27 janvier 2016 Ce que font les agences de sécurité publiques et privées Les appels de service La répartition des effectifs L’évaluation de la performance Lectures obligatoires : Cusson, M., Tremblay, P., Biron, L., Ouimet, M. & Grandmaison, R. (1994). La planification et l’évaluation de projets en prévention du crime. Québec : Ministère de la Sécurité Publique (pp.47-64). Sherman, L.W. & Weisburd, D. (1995). General deterrent effects of police patrol in crime “hot spots”: A randomized, controlled trial. Justice Quarterly, 12(4), 625-648. CRI 6702 Analyse des données en sécurité, p.7 ** Bloc 2 : Les sondages ** Cours 5 : 3 février 2016 Les sondages auprès de la population Présentation Échantillonnage, taux de réponse et marge d’erreur Biais de réponse Lectures obligatoires : Meldrum, R.C., Piquero, A.R. & Clark, J. (2013). Does low self-control predict fictitious drug use and untruthfulness? Deviant Behavior, 34(3), 242-254. Tourangeau, R. & Ting Y. (2007). Sensitive questions in surveys. Psychological Bulletin 133: 859-882. Cours 6 : 10 février 2016 Les sondages d’opinion et de victimisation 1 Utilité Préparation et planification Interprétation des réponses L’Enquête sociale générale L’International crime victims survey Lectures obligatoires : Hennigan, K.M., Maxson, C.L., Sloane, D. & Ranney, M. (2002). Community views on crime and policing: Survey mode effects on bias in community surveys. Justice Quarterly, 19(3), 565-587. Ouimet, M. & Tessier-Jasmin, J.-M. (2009). Policer la violence: analyse du taux de déclaration et du taux d’enregistrement des victimisations criminelles au Canada en 1999 et 2004. Canadian journal of criminology and criminal justice/La revue canadienne de criminologie et de justice pénale, 51(2), 227-253. Cours 7 : 17 février 2016 Les sondages d’opinion et de victimisation 2 Exercice 2 : La victimisation criminelle au Canada Logiciels utilisés : Microsoft Excel 2010, SPSS 20 CRI 6702 Analyse des données en sécurité, p.8 ** Bloc 3 : Le renseignement criminel ** Cours 8 : 24 février 2016 L’analyse de réseaux Principes de base Sources de données relationnelles Collecte de données et préparation Limites des analyses Visualisation et présentation Les logiciels : UCINET, I2, Pajek, etc. Lectures obligatoires : McGloin, J.M. & Kirk, D.S. (2010). Social network analysis. In Piquero, A.R. & Weisburd, D. (eds.). Handbook of quantitative criminology. New York : Springer (pp. 209-224). Morselli, C. (2009). Inside criminal networks. New York : Springer (pp.139-157). **Remise de l’exercice 2 (à 16h00) Relâche : 2 mars 2016 Cours 9 : 9 mars 2016 Le renseignement criminel Conférencier invité : Dave Charland, ex-agent du SCRS Lectures obligatoires : À venir Cours 10: 16 mars 2016 À confirmer ** Bloc 4 : Évaluation des étudiants ** 23 mars 2016 : Examen CRI 6702 Analyse des données en sécurité, p.9 Cours 11 : 30 mars 2016 Les données officielles Présentations des étudiants Questions, commentaires, critiques Cours 12 : 6 avril 2016 Les sondages Présentations des étudiants Questions, commentaires, critiques **Remise des travaux utilisant des données officielles (à 16h00) Cours 13 : 13 avril 2016 Le renseignement criminel Présentations des étudiants Questions, commentaires, critiques **Remise des travaux utilisant des données de sondages (à 16h00) 20 avril 2016 avant 16h00 **Remise par courriel des travaux utilisant des données de renseignement criminel CRI 6702 Analyse des données en sécurité, p.10
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