強盗事件の恐怖7 映画な小説の登場人物になった犯罪者

殺人事件

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強盗事件は犯罪の大胆な性質のために、小説家や映画化され民衆に楽しまれることがある。
これは他の殺人事件も同じである。
大胆で大衆的な関心を集めた強盗事件の例と関連する商品の価値が高い例が数多くある。
1963年、英国のロンドンに向かう途中、中古列車を運ぶ列車がハイジャックされたために、大型列車盗難事件は260万ポンドを計上した。
映画「犬の日の午後」は、1972年の夏にニューヨークのブルックリンでひどく間違った銀行強盗事件を強調した。
同様に、ボストンの1950年の大ブリンクス強盗事件も最終的に映画化された。
その当時、強盗事件は100万ドル以上の現金だけでなく、他の金融商品もより大きな価値を持っていた。
定義されたこれらの犯罪は大きなリスクと大きな報酬の可能性を伴うので、強盗事件や強盗事件は明らかに面白い話をする。
おそらく、犯罪の大胆な性質は、一般的な文学、映画などに強盗犯、殺人犯のキャラクターを登場させる資料となり、それらの文化を盛り上げること間違いないだろう。

強盗事件を説明する

単一の理論による強盗事件のパターンと強盗事件の動機を理解することは、この現象が多くのレベルで動作し、多くの疑問を伴うために、あまり意味のあるものではない。
強盗事件のさまざまな要素を考慮し、犯罪、犯行、さまざまな分析的な質問に対する選択についての理論を適用することが最も有用である。
例えば、強盗事件の割合について、強盗事件の分散方法を検討するかもしれない。
Cloward(クロワード)とOhlin(オーリンズ)(1960)の機会理論は、貧困地域に強盗事件がどのように配分されるのかを理解する上で有益である。
その理論は、社会における成功を達成するためにの正当な手段の利用可能性に関連して犯罪が分配されることを示した。
更に簡単に言えば、貧困からの経済的移動が遠隔地にある可能性が高いと思われる地域では、より高い窃盗率が予想される。
これは、正当な機会が最も少ないレベルの場所に起因するために、強盗事件は成功のための格好の機会になる。

社会破壊理論も同様の見方を示した。
この理論は、貧困と人口の異質性が高い地域は、無法地帯である社会的統制が欠けている傾向があると主張した。
社会的解体理論は、地理空間全体にわたる強盗事件の分布が社会におけるより大きな構造力学とどのように関連したかを理解するのに役立つかもしれない。
要するに、合法的な機会が少なく、社会的統制のレベルが低い地域では、強盗事件率が高いことが予想される。
全体的に、このような理論は、強盗事件が他の場所に比べてどこに集中したのかを説明するのに役立つ。

個人がどのように強盗事件に関与するのかを説明する観点から、自己制御の弱さや差別化の理論など個人の特質を扱う理論は、おそらく強盗事件犯罪をどのように開始し、維持するのかを理解する上で最も役に立つだろう。
低い自制のような形質に関して、衝動性に類似したと考えられる小児期に確立された形質は、機会と組み合わされたときに不快につながると主張されている。
このように、短期間の満足感に賛成して長期的な結果にとどまらないことを求める者の起こす強盗事件は、おそらくこの法案を自己統制力が低いと認められるだろう。
同様に、差別的な関連付けは、人間が犯罪者でも行動を学ぶと主張する学習理論である。
このように、強盗犯の戦術や行動が個人間で伝達されることが予想される。
これらの理論はいずれも、強盗事件に関与することを選択した個人を説明するのに役立つかもしれない。
弱い自己制御や衝動性などの個人的特性が、強盗事件を個人にとって受け入れられる活動とし、もう1つは、そのような衝動的な人物が同僚や指導者から強盗事件を行う方法を学んでいる可能性がある。

人がどんなターゲットを選ぶのか、選ぶのはなぜか?
目標選択に関して、日常的な活動理論や状況犯罪防止の考え方は、強盗事件の行動、特に商用強盗事件の行動を理解するのに非常に有用である。
強盗犯が選ぶターゲットの理論は、有能な保護者がいないこと、犯罪を犯すのに適した目標、犯行者の意欲という3つの要素に依存している。
コンビニエンスストアに適用されるルーチン活動理論は、(サーベイランス(調査監視)を通じて)能力のある後見者を増やし、目標の適合性を低下させることができることを示唆していて、それによって強盗事件ターゲットとして選ぶ可能性を減らす。
セキュリティ研究者や犯罪学者からの証拠によると、実際には、ビジネスの周りのサーベイランスを増やすことは、強盗の機会を減らし、盗難事件を減らすためにお金を減らすことで、強盗事件のリスクを軽減する。
棚の高さを低くして可視性を高めて、店員を複数の店に配置する等環境の特徴を変更してリスクを操作することは、強盗犯が特定の標的を選択する可能性を減らす方法の追加の例である。

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