全世界最危險的城市聚集於拉丁美洲*

Diagonal
6 min readMar 28, 2018

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如何制止危險,得先知道危險在哪;如何防範危險,得先找出潛在危險。

這篇來自經濟學人 Graphic detail 的 The world’s most dangerous cities。他們根據巴西一家獨立機構 Igarapé Institute 做的 Homicide Monitor 發現2016年兇殺比例最高的前50座城市裡有43座來自中南美洲,而中南美洲不過10個國家,其中8個國家都在榜上。

以下是他們做的圖

圖表左邊是國家2005年到近幾年的兇殺比(每10萬人有多少人被殺),由於有些國家沒有開放資料或是沒有最新的資料,所以沒辦法完全互相比較。右邊的大小圓圈則是國家內幾座城市(共50座)的兇殺指數。

打開 Homicide Monitor 能在右上方的搜尋欄以國家、城市名稱搜尋,左邊會顯示其資料來源。

統計的開始時間於2012年到現在,左下方的一些附註會隨著資料來源給的元素多寡而變化,例如:武器的種類,像是槍枝(Firearm)、刀(blunt)等等。另外,顏色的深淺,則是依兇殺指數的大小而定,指數愈大顏色愈深,指數愈小顏色愈淺。

點選上面分類項目,即會按照數字大小自動排列,上面的圖我已經點選了 Rate,所以可以清楚觀察到高兇殺率的國家排行。經濟學人認為危險城市大部分集中在中南北洲的主要原因為毒品古柯鹼(COCAINE),古柯鹼主要產地位在南美洲,運送的路線主要經過中美和加勒比海再到最大的市場美國。

從哥倫比亞(Colombia)出發,經過薩爾瓦多(El Salvador)、洪都拉斯(Honduras)、瓜地馬拉(Guatemala),再到墨西哥。這些地方幫派之間衝突不斷,政府腐敗導致全區都處於高度暴力的氛圍。

Homicide Monitor 內的數據顯示2015年和2016年兇殺指數最高的國家都是薩爾瓦多,而其首都聖薩爾瓦多(San Salvador)則是兇殺案件最多的城市。雖然近幾年從數字來看有稍微趨緩,2015年薩爾瓦多從每10萬人有103人被殺到2017年減少至60人,而聖薩爾瓦多則是從187.7人降到100.9人;鄰近國家洪都拉斯的第二大城市聖佩德羅蘇拉(San Pedro Sula)兇殺指數也同樣驟降。有人認為這是政府特別設立維安部隊以抵制國內的幫派原因。

不過,拉丁美洲的危險程度真的有改善嗎?我從 Homicide Monitor 提供的資料做了點分析驗證。表面上某些城市的兇殺率降低,但周遭的兇殺率卻忽然增高,所以有人認為政府的方法只是讓這些殺人犯分散到不同的地方繼續殺人,並非根本地阻止他們。像是鄰近聖佩德羅蘇拉車程約莫一天的城市奇爾潘辛戈(Chilpancingo de los Bravo),它的兇殺率近幾年持續增加,許多位於洪都拉斯、瓜地馬拉旁的城市也皆產生此現象。

其次危險的區域為巴西,2018年的資料顯示巴西有兩億八百萬人,人口眾多占世界排名第五又位於南美洲,古柯鹼第二大市場、兇殺案件冠軍就在此。

進一步觀察每年的數字,近兩年的兇殺分布有些改變,數據顯示,大城市的兇殺率在減少,小城市則在增加,如貝倫(Belém)和納塔爾(Natal)的兇殺率五年內成長超過20%,而人口最多且最繁華的城市聖保羅(São Paulo)在2015至2016年之間減少了781件兇殺案,兇殺率下降60%。不過,整個巴西於2016年仍然有57,395人喪生,兇殺率也始終沒有改善。

前50名的危險城市幾乎都位於拉丁美洲,只有少數城市位於美國和南非。而美國也是名單中唯一富裕且為已發展國家,其城市底特律、新紐奧良、聖路易(St Louis)以及巴爾的摩(Baltimore )都榜上有名,他們有些兇殺率更是驚人地近似美國平均值的10倍,如2014年美國平均兇殺率為4.4,聖路易為49.9、底特律是43.5,新紐奧良為38.7、巴爾的摩則是33.8。造成美國兇殺案的主要武器是槍枝,占了近乎七成。

Igarapé Institute為一個研究機構,成立於2011年,位在巴西里約熱內盧,工作人員遍布巴西,哥倫比亞和墨西哥,以毒品政策、公民安全、城市安全、網路安全以及樹立和平為主軸,利用科技分析數據,再找出解決方法。Igarapé一詞追溯於南美土著Tupi的語言,意思是獨木舟的行徑,象徵亞馬遜河流域內許多小河交織的河道,因為有Igarapé,人們才得以進行貿易和傳遞消息,也就象徵著為人與人之間搭起和平的橋樑。

其機構表示,資料來源多經過國家官方驗證,而主要來源為聯合國毒品和犯罪問題辦公室(United Nations Office on Drugs and Crime,UNODC)。但他們也說由於各國的資料蒐機方法不盡相同,很多時候沒辦法逐一完整地比較。有些政府也會因為害怕國家名譽、觀光產業或是投資受到不良影響而拒絕公布數據。

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