犯罪は全体的に満遍なく起きるのではなく、盲点を突いてきます。つまり外れ値や特異点です。相関の強さや確率の高さを中心とした従来型の統計手法が苦手な領域です。統計学は平均的な傾向を把握することに長けていますが、発生頻度が低く特殊な条件が重なった際に起きる犯罪の予測には得意ではありません。防犯において重要なのは、全体像に埋もれてしまう分布の偏りや特異点を特定し、その背後にある複雑な因果関係を解明することにあります。そこで、データの歪みや局所的な集積を捉えるDSAと、事象の構造を可視化するDAGを組み合わせる手法が有効となります。このアプローチにより、表面的な相関関係ではなく「なぜその場所で異常が起きるのか」という発生構造を深く理解することが可能になります。統計的な「典型」を追うのではなく、非典型的なリスクを科学的に捉える視点こそが、現代の防犯戦略には不可欠と言えるでしょう。