Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Nghiên cứu các mô hình về việc báo cáo thiếu trong phân tích bạo lực chống lại phụ nữ ở Italia
Springer Science and Business Media LLC - Trang 1-20 - 2023
Tóm tắt
Bạo lực đối với phụ nữ vẫn là một trong những vi phạm quyền con người rộng rãi và dai dẳng nhất. Mặc dù vậy, vẫn còn một khoảng cách đáng kể về các con số toàn diện, đáng tin cậy và cập nhật về một hiện tượng chưa được khám phá nhiều như vậy. Để phát triển các chính sách và phản ứng pháp lý hiệu quả đối với bạo lực dựa trên giới, dữ liệu chính xác là cần thiết. Các cuộc khảo sát được thiết kế đặc biệt để định lượng số lượng nạn nhân của bạo lực giới trả về các ước tính theo thời gian, và đánh giá sự thiếu sót trong việc phát hiện bạo lực và các yếu tố tác động. Tuy nhiên, cuộc Khảo sát An toàn Phụ nữ Ý gần đây nhất được thực hiện bởi ISTAT vào năm 2014. Với mức độ báo cáo thấp đáng kể ảnh hưởng đến các số liệu chính thức về các bản báo cáo bạo lực gửi đến cảnh sát, và sự thiếu hụt dữ liệu khảo sát gần đây, không thể sản xuất các ước tính tỷ lệ hiện hành cập nhật. Thiết kế các kỹ thuật đặc thù phù hợp để tổng hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau, trước hết là các báo cáo chính thức từ cảnh sát, và xem xét sự thiếu hụt trong báo cáo, là điều cần thiết để hiểu và đo lường bạo lực đối với phụ nữ nhằm tái hiện một bức tranh thực tế về hiện tượng thường bị đánh giá thấp này và đánh giá quy mô của nó. Chúng tôi sử dụng dữ liệu đăng ký công khai về các báo cáo bạo lực trong năm 2020 làm nguồn chính để cung cấp các ước tính cải thiện về bạo lực giới tại các vùng của Ý, thông qua việc giới thiệu một mô hình Bayesian mà bổ sung cho các số liệu quan sát được bằng một tập hợp thông tin bổ trợ, bao gồm các chỉ số xã hội - nhân khẩu học, dữ liệu từ số điện thoại hỗ trợ 1522 và các ước tính tỷ lệ hiện hành từ các cuộc khảo sát trước đó, đồng thời mô hình rõ ràng quá trình báo cáo bằng cách sử dụng các biến đồng quy và thông tin bên ngoài. Chúng tôi đề xuất sử dụng các mô hình thống kê cho việc phân tích dữ liệu báo cáo sai lệch nhằm cải thiện sự hiểu biết về vấn đề từ quan điểm phương pháp luận và thu được những thông tin sâu sắc về động lực phức tạp của hiện tượng tại Ý.
Từ khóa
#bạo lực đối với phụ nữ #báo cáo thiếu #phân tích thống kê #mô hình Bayesian #quyền con người #chính sách chống bạo lựcTài liệu tham khảo
Ambrosetti, E., Amara, N. A., & Condon, S. (2013). Gender-based violence in Egypt: Analyzing impacts of political reforms, social, and demographic change. Violence Against Women, 19(3), 400–421. https://doi.org/10.1177/1077801213486329. PMID: 23676450.
Bailey, T. C., Carvalho, M. S., Lapa, T. M., Souza, W. V., & Brewer, M. J. (2005). Modeling of under-detection of cases in disease surveillance. Annals of Epidemiology, 15(5), 335–343.
Bettio, F., Ticci, E., & Betti, G. (2020). A fuzzy index and severity scale to measure violence against women. Social Indicators Research, 148(1), 225–249.
Brass, W. (1996). Demographic data analysis in less developed countries: 1946–1996. Population Studies, 50(3), 451–467.
Capaldi, D. M., Knoble, N. B., Shortt, J. W., & Kim, H. K. (2012). A systematic review of risk factors for intimate partner violence. Partner Abuse, 3(2), 231–280.
Caudill, S. B., & Mixon, F. G. (1995). Modeling household fertility decisions: Estimation and testing of censored regression models for count data. Empirical Economics, 20(2), 183–196.
Chen, J., Song, J. J., & Stamey, J. D. (2022). A Bayesian hierarchical spatial model to correct for misreporting in count data: Application to state-level COVID-19 data in the united states. International Journal of Environmental Research and Public Health. https://doi.org/10.3390/ijerph19063327
Copp, J. E., Giordano, P. C., Longmore, M. A., & Manning, W. D. (2019). The development of attitudes toward intimate partner violence: An examination of key correlates among a sample of young adults. Journal of Interpersonal Violence, 34(7), 1357–1387.
de Oliveira, G. L., Argiento, R., Loschi, R. H., Martins Assuno, R., & Ruggeri, F. (2022). Bias correction in clustered underreported data. Bayesian Analysis, 17(1), 95–126.
de Oliveira, G. L., Loschi, R. H., & Assunção, R. M. (2017). A random-censoring Poisson model for underreported data. Statistics in Medicine, 36(30), 4873–4892.
de Valpine, P., Turek, D., Paciorek, C., Anderson-Bergman, C., Lang, D. T., & Bodik, R. (2017). Programming with models: Writing statistical algorithms for general model structures with NIMBLE. Journal of Computational and Graphical Statistics, 26, 403–413. https://doi.org/10.1080/10618600.2016.1172487
Di Noia, J. (2002). Indicators of gender equality for American states and regions: An update. Social Indicators Research, 59(1), 35–77. https://doi.org/10.1023/A:1016094427841
Dobash, R. P., & Dobash, R. E. (2004). Women’s violence to men in intimate relationships: Working on a puzzle. The British Journal of Criminology, 44(3), 324–349. https://doi.org/10.1093/bjc/azh026
Dobash, R. P., Dobash, R. E., Wilson, M., & Daly, M. (2014). The myth of sexual symmetry in marital violence*. Social Problems, 39(1), 71–91. https://doi.org/10.2307/3096914
Dugan, L., Nagin, D. S., & Rosenfeld, R. (1999). Explaining the decline in intimate partner homicide: The effects of changing domesticity, women’s status, and domestic violence resources. Homicide Studies, 3(3), 187–214. https://doi.org/10.1177/1088767999003003001
Dvorzak, M., & Wagner, H. (2016). Sparse Bayesian modelling of underreported count data. Statistical Modelling, 16, 24.
Flood, M., & Pease, B. (2009). Factors influencing attitudes to violence against women. Trauma, Violence, & Abuse, 10(2), 125–142. https://doi.org/10.1177/1524838009334131. PMID: 19383630.
Florens, J.-P., & Simoni, A. (2021). Revisiting identification concepts in Bayesian analysis. Annals of Economics and Statistics, 144, 1–38.
Garcia-Moreno, C., Jansen, H. A., Ellsberg, M., Heise, L., Watts, C. H., et al. (2006). Prevalence of intimate partner violence: Findings from the who multi-country study on women’s health and domestic violence. The Lancet, 368(9543), 1260–1269.
Gelles, R. J. (2000). Estimating the incidence and prevalence of violence against women: National data systems and sources. Violence Against Women, 6(7), 784–804. https://doi.org/10.1177/1077801200006007005
Hammett, J. F., Halmos, M. B., Parrott, D. J., & Stappenbeck, C. A. (2022). Covid stress, socioeconomic deprivation, and intimate partner aggression during the covid-19 pandemic. BMC Public Health, 22(1), 1–11.
Johnson, M. P. (2006). Conflict and control-Gender symmetry and asymmetry in domestic violence. Violence Against Women, 12(11), 1003–1018. https://doi.org/10.1177/1077801206293328
Johnson, N. L., Kotz, S., & Kemp, A. W. (2005). Univariate Discrete Distributions. Wiley Series in Probability and StatisticsHoboken: Wiley.
Köksal, S., Pesando, L. M., Rotondi, V., & Şanlıtürk, E. (2022). Harnessing the potential of google searches for understanding dynamics of intimate partner violence before and after the COVID-19 outbreak. European Journal of Population, 1–29, 517–545.
Leon, C. M., Aizpurua, E., & Rollero, C. (2022). None of my business? An experiment analyzing willingness to formally report incidents of intimate partner violence against women. Violence Against Women, 28(9), 2163–2185.
Li, T., Trivedi, P. K., & Guo, J. (2003). Modeling response bias in count: A structural approach with an application to the national crime victimization survey data. Sociological Methods & Research, 31(4), 514–544. https://doi.org/10.1177/0049124103251951
Melton, H. C., & Sillito, C. L. (2012). The role of gender in officially reported intimate partner abuse. Journal of Interpersonal Violence, 27(6), 1090–1111. https://doi.org/10.1177/0886260511424498. PMID: 22203618.
Merenda, A., Garro, M., & Schirinzi, M. (2021). The invisible pandemic: Domestic violence and health and welfare services in Italy and in the United Kingdom during covid-19. International Journal of Humanities Social Sciences and Education, 8, 11–20.
Müller, U., & Schröttle, M. (2004). Health, well-being and personal safety of women in Germany (Violence against Women-Additional Survey). Bielefeld, Germany: Federal Ministry for Family Affairs, Senior Citizens, Women and Youth, https://www.bmfsfj.de/resource/blob/93906/9c0076fc66b1be6d0eb28258fe0aa569/frauenstudie-englisch-gewalt-gegen-frauen-data.pdf
Orchowski, L. M., Grocott, L., Bogen, K. W., Ilegbusi, A., Amstadter, A. B., & Nugent, N. R. (2022). Barriers to reporting sexual violence: A qualitative analysis of #whyididntreport. Violence Against Women, 28(14), 3530–3553. https://doi.org/10.1177/10778012221092479. PMID: 35946129.
Sardinha, L., Maheu-Giroux, M., Stöckl, H., Meyer, S. R., & García-Moreno, C. (2022). Global, regional, and national prevalence estimates of physical or sexual, or both, intimate partner violence against women in 2018. The Lancet, 399(10327), 803–813. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)02664-7
Seidenbecher, S., Dobrowolny, H., Wolter, S., Klemen, J., Meyer-Lotz, G., Gescher, D. M., Steiner, J., & Frodl, T. (2023). In P. C. Guest (Ed.), Consequences of the Lockdown: Domestic Violence During the COVID-19 Pandemic (pp. 53–72). Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-28012-2_3
Stoner, O., Economou, T., & da Silva, G. D. M. (2019). A hierarchical framework for correcting under-reporting in count data. Journal of the American Statistical Association, 114(528), 1481–1492. https://doi.org/10.1080/01621459.2019.1573732
Straus, M. (1999). The controversy over domestic violence by women - a methodological, theoretical, and sociology of science analysis. In: Arriaga, X., Oskamp, S. (eds.) Violence in Intimate Relationships. Claremont Symposium on Applied Social Psychology, Claremont CA, pp 17–44
Usta, J., Murr, H., & El-Jarrah, R. (2021). Covid-19 lockdown and the increased violence against women: Understanding domestic violence during a pandemic. Violence and gender, 8(3), 133–139.
Venis, S., & Horton, R. (2002). Violence against women: A global burden. The Lancet, 359(9313), 1172. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(02)08251-X
Ventura, M., Di Napoli, A., Petrelli, A., Pappagallo, M., Mirisola, C., & Frova, L. (2022). Male and female differences in homicide mortality: Results of an italian longitudinal study, 2012–2018. Frontiers in Public Health. https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.919335
Viero, A., Barbara, G., Montisci, M., Kustermann, K., & Cattaneo, C. (2021). Violence against women in the covid-19 pandemic: A review of the literature and a call for shared strategies to tackle health and social emergencies. Forensic science international, 319, 110650.
Whaley, R. B. (2001). The paradoxical relationship between gender inequality and rape: Toward a refined theory. Gender and Society, 15(4), 531–555.
Whittemore, A. S., & Gong, G. (1991). Poisson regression with misclassified counts: Application to cervical cancer mortality rates. Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics), 40(1), 81–93.
Winkelmann, R. (1996). Markov chain Monte Carlo analysis of underreported count data with an application to worker absenteeism. Empirical Economics, 21(4), 575–587. https://doi.org/10.1007/BF01180702
Wittebrood, K., & Junger, M. (2002). Trends in violent crime: A comparison between police statistics and victimization surveys. Social Indicators Research, 59(2), 153–173. https://doi.org/10.1023/A:1016207225351
Wiśniowski, A., Sakshaug, J. W., Perez Ruiz, D. A., & Blom, A. G. (2020). Integrating probability and nonprobability samples for survey inference. Journal of Survey Statistics and Methodology, 8(1), 120–147.
Yakubovich, A. R., Heron, J., Feder, G., Fraser, A., & Humphreys, D. K. (2020). Long-term exposure to neighborhood deprivation and intimate partner violence among women: A UK birth cohort study. Epidemiology, 31(2), 272.
Zaleski, K. L., Gundersen, K. K., Baes, J., Estupinian, E., & Vergara, A. (2016). Exploring rape culture in social media forums. Computers in Human Behavior, 63, 922–927. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.06.036