January 2014 FOR PRESENTATION - NOT FOR DISTRIBUTION - - - PowerPoint PPT Presentation

Understanding ¡Serious ¡Violence ¡in ¡Oakland: ¡ A ¡Problem ¡And ¡Opportunity ¡Analysis ¡

Daniela ¡Gilbert ¡ Vaughn ¡Crandall ¡ Stewart ¡Wakeling ¡ January ¡2014 ¡

1 ¡ FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡

• 1. Problem ¡Analysis: ¡IntroducHon, ¡Purpose, ¡Methodology, ¡

ObjecHves, ¡AcHviHes ¡ 3 ¡– ¡6 ¡

• 2. ¡ ¡ ¡ ¡Context ¡and ¡Trend ¡Data ¡

7 ¡– ¡12 ¡ ¡

• 3. ¡ ¡ ¡ ¡Demographics, ¡Criminal ¡History ¡and ¡Criminal ¡JusHce ¡

System ¡Involvement ¡ 13 ¡– ¡23 ¡

• 4. ¡ ¡ ¡ ¡Homicide ¡Incident ¡Reviews ¡

24 ¡– ¡32 ¡

• 5. ¡ ¡ ¡ ¡Citywide ¡Group ¡Dynamic ¡and ¡Violence ¡Analysis ¡

33 ¡– ¡45 ¡

• 6. ¡ ¡ ¡ ¡ShooHng ¡Density ¡Analysis ¡

46 ¡– ¡49 ¡

• 7. ¡ ¡ ¡ ¡Discussion ¡of ¡Findings ¡and ¡General ¡Conclusions ¡

50 ¡– ¡55 ¡

• 8. ¡ ¡ ¡ ¡Acknowledgements, ¡Sources, ¡and ¡Bibliography ¡

56 ¡– ¡ ¡58 ¡

• 9. ¡ ¡ ¡ ¡Appendix ¡

59 ¡– ¡67 ¡

Contents ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 2 ¡

Problem ¡Analysis ¡(1): ¡IntroducHon ¡and ¡Purpose ¡

• A ¡“problem ¡analysis” ¡is ¡a ¡set ¡of ¡data ¡collecHon ¡& ¡analysis ¡exercises

¡ designed ¡ to ¡ support ¡ the ¡ implementaHon ¡ of ¡ partnership-­‑based ¡ violence ¡reducHon ¡strategies, ¡including ¡Ceasefire. ¡ ¡

• This ¡ analysis ¡ establishes ¡ a ¡ common ¡ understanding ¡ of ¡ the ¡ local

¡ violence ¡ problem ¡ that ¡ guides ¡ and ¡ informs ¡ the ¡ work ¡ of ¡ civic, ¡ community, ¡and ¡criminal ¡jusHce ¡leaders ¡to ¡reduce ¡violence. ¡

• The ¡problem ¡analysis ¡idenHfies ¡the ¡groups ¡and ¡individuals ¡within ¡a

¡ community ¡who ¡are ¡at ¡greatest ¡risk ¡of ¡violence, ¡and ¡helps ¡tailor ¡an ¡ ¡ intervenHon ¡to ¡reduce ¡that ¡risk. ¡

• The ¡problem ¡analysis ¡method ¡has ¡been ¡developed ¡and ¡refined ¡over

¡ the ¡ past ¡ 20 ¡ years, ¡ as ¡ Ceasefire ¡ intervenHons ¡ have ¡ been ¡ tested ¡ in ¡ numerous ¡ ciHes ¡ across ¡ the ¡ U.S. ¡ and ¡ internaHonally. ¡ For ¡ more ¡ informaHon ¡on ¡problem ¡analyses, ¡see ¡slide ¡60. ¡

• Though ¡ its ¡ methodology ¡ is ¡ informed ¡ by ¡ research, ¡ the ¡ analysis ¡ is

¡ primarily ¡a ¡pracHce ¡document ¡with ¡implicaHons ¡for ¡local ¡policy. ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 3 ¡

Problem ¡Analysis ¡(2): ¡Methodology ¡

• The ¡ problem ¡ analysis ¡ produces ¡ a ¡ comprehensive ¡ and ¡ detailed

¡ understanding ¡of ¡local ¡violence ¡by ¡focusing ¡on ¡a ¡parHcular ¡aspect ¡of ¡ that ¡problem, ¡in ¡this ¡case ¡homicide. ¡ ¡

• The ¡ problem ¡ analysis ¡ examines ¡ homicide ¡ incidents ¡ rather ¡ than

¡ nonfatal ¡ incidents ¡ because ¡ homicide ¡ invesHgaHons ¡ offer ¡ a ¡ more ¡ detailed, ¡in-­‑depth, ¡and ¡reliable ¡pool ¡of ¡informaHon ¡from ¡which ¡to ¡

• draw. ¡
• The ¡analysis ¡looks ¡at ¡this ¡problem ¡from ¡two ¡important ¡angles: ¡
• a. QuanHtaHve ¡and ¡qualitaHve ¡data ¡from ¡public ¡agency ¡records ¡
• b. The ¡ experHse ¡ of ¡ staff ¡ from ¡ agencies ¡ and ¡ organizaHons ¡ with

¡ working ¡knowledge ¡of ¡homicide ¡incidents, ¡and ¡the ¡individuals ¡ and ¡groups ¡involved ¡in ¡the ¡incidents ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 4 ¡

Problem ¡Analysis ¡(3): ¡ObjecHves ¡

1. Provide ¡a ¡detailed ¡understanding ¡of ¡local ¡serious ¡violence ¡during ¡a ¡ specific ¡period ¡of ¡Hme: ¡January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013. ¡ ¡ 2. Understand ¡the ¡demographics ¡of ¡who ¡is ¡at ¡highest ¡risk ¡of ¡violence ¡ and ¡their ¡jusHce ¡system ¡involvement. ¡ 3. Understand ¡ the ¡ near-­‑term ¡ drivers ¡

• f ¡

violence, ¡ including ¡ circumstances ¡and ¡the ¡role ¡of ¡groups ¡and ¡networks ¡(for ¡example, ¡ sets, ¡teams, ¡cliques ¡and ¡gangs) ¡in ¡ ¡violence. ¡ 4. IdenHfy ¡ paferns ¡ of ¡ violence, ¡ and ¡ the ¡ geographic ¡ and ¡ social ¡ concentraHon ¡of ¡violence ¡within ¡groups ¡and ¡networks. ¡ ¡ 5. Build ¡capacity ¡for ¡Oakland ¡partners ¡to ¡conduct ¡real-­‑Hme ¡analysis ¡of ¡ violence ¡ dynamics ¡ on ¡ a ¡ regular ¡ basis. ¡ These ¡ ongoing ¡ analyHc ¡ exercises ¡are ¡key ¡to ¡successful ¡implementaHon ¡of ¡the ¡partnership-­‑ based ¡violence ¡reducHon ¡strategy. ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 5 ¡

Problem ¡Analysis ¡(4): ¡AcHviHes ¡

1. Analyze ¡ basic ¡ contextual ¡ and ¡ trend ¡ data ¡ regarding ¡ violence ¡ in ¡

• Oakland. ¡

2. Review ¡ and ¡ analyze ¡ suspect ¡ and ¡ vicHm ¡ demographics ¡ and ¡ criminal ¡ histories ¡to ¡understand ¡how ¡they ¡are ¡coming ¡to ¡the ¡afenHon ¡of ¡the ¡ criminal ¡jusHce ¡system. ¡ 3. In-­‑depth ¡review ¡of ¡each ¡homicide ¡incident ¡– ¡who ¡was ¡involved, ¡what ¡ happened, ¡circumstances ¡and ¡moHve, ¡role ¡of ¡group ¡membership ¡and ¡

• relaHonships. ¡

4. Analysis ¡of ¡group ¡dynamics ¡including ¡relaHonships ¡within ¡and ¡across ¡ groups, ¡ involvement ¡ in ¡ violence, ¡ other ¡ acHviHes, ¡ and ¡ any ¡ turf ¡

• associaHons. ¡

5. Map ¡homicides ¡and ¡shooHngs. ¡ 6. Synthesize ¡ this ¡ informaHon ¡ into ¡ a ¡ unified ¡ document ¡ that ¡ idenHfies ¡ the ¡ highest ¡ risk ¡ populaHon ¡ & ¡ guides ¡ the ¡ Ceasefire ¡ partnership’s ¡ ¡

• work. ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 6 ¡

• 1. Problem ¡Analysis: ¡IntroducHon, ¡Purpose, ¡Methodology, ¡

ObjecHves, ¡AcHviHes ¡ 3 ¡– ¡6 ¡

• 2. ¡ ¡ ¡ ¡Context ¡and ¡Trend ¡Data ¡

7 ¡– ¡12 ¡ ¡

• 3. ¡ ¡ ¡ ¡Demographics, ¡Criminal ¡History ¡and ¡Criminal ¡JusHce ¡

System ¡Involvement ¡ 13 ¡– ¡23 ¡

• 4. ¡ ¡ ¡ ¡Homicide ¡Incident ¡Reviews ¡

24 ¡– ¡32 ¡

• 5. ¡ ¡ ¡ ¡Citywide ¡Group ¡Dynamic ¡and ¡Violence ¡Analysis ¡

33 ¡– ¡45 ¡

• 6. ¡ ¡ ¡ ¡ShooHng ¡Density ¡Analysis ¡

46 ¡– ¡49 ¡

• 7. ¡ ¡ ¡ ¡Discussion ¡of ¡Findings ¡and ¡General ¡Conclusions ¡

50 ¡– ¡55 ¡

• 8. ¡ ¡ ¡ ¡Acknowledgements, ¡Sources, ¡and ¡Bibliography ¡

56 ¡– ¡ ¡58 ¡

• 9. ¡ ¡ ¡ ¡Appendix ¡

59 ¡– ¡67 ¡

Contents ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 7 ¡

Summary ¡of ¡Contextual ¡and ¡Trend ¡Data ¡

• Oakland’s ¡violence ¡problem ¡has ¡been ¡stable ¡over ¡the ¡last

¡ 44 ¡years. ¡MulH-­‑year ¡annual ¡homicide ¡averages ¡ ¡(3-­‑, ¡5-­‑, ¡10-­‑, ¡ 44-­‑year) ¡all ¡hover ¡around ¡107-­‑109 ¡homicides. ¡

• In ¡recent ¡years: ¡
• Oakland’s ¡violent ¡crime ¡rate ¡has ¡been ¡3x ¡– ¡4x ¡the ¡state

¡ rate ¡

• Oakland’s ¡homicide ¡rate ¡has ¡been ¡3x ¡– ¡6x ¡the ¡state ¡rate ¡
• Oakland’s ¡ violent ¡ crime ¡ rates ¡ tend ¡ to ¡ resist ¡ state ¡ and

¡ naHonal ¡downward ¡trends ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 8 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 9 ¡

Trend ¡Data: ¡Oakland ¡Homicides ¡

Homicide ¡Averages: ¡ 44-­‑year ¡= ¡107.04 ¡ ¡10-­‑year ¡= ¡108.9 ¡ ¡5-­‑year ¡= ¡107.8 ¡ ¡3-­‑year ¡= ¡106.67 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Violent ¡Crime ¡Rate ¡per ¡100,000: ¡ ¡ Oakland ¡v. ¡California ¡

10 ¡ FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡

Homicide ¡Rate ¡per ¡100,000: ¡ ¡ Oakland ¡v. ¡California ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 11 ¡

Trend ¡Data ¡Comparison: ¡Violent ¡Crime ¡Rate, ¡ 2000-­‑2012 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 12 ¡

• 1. Problem ¡Analysis: ¡IntroducHon, ¡Purpose, ¡Methodology, ¡

ObjecHves, ¡AcHviHes ¡ 3 ¡– ¡6 ¡

• 2. ¡ ¡ ¡ ¡Context ¡and ¡Trend ¡Data ¡

7 ¡– ¡12 ¡ ¡

• 3. ¡ ¡ ¡ ¡Demographics, ¡Criminal ¡History ¡and ¡Criminal ¡Jus@ce ¡

System ¡Involvement ¡ 13 ¡– ¡23 ¡

• 4. ¡ ¡ ¡ ¡Homicide ¡Incident ¡Reviews ¡

24 ¡– ¡32 ¡

• 5. ¡ ¡ ¡ ¡Citywide ¡Group ¡Dynamic ¡and ¡Violence ¡Analysis ¡

33 ¡– ¡45 ¡

• 6. ¡ ¡ ¡ ¡ShooHng ¡Density ¡Analysis ¡

46 ¡– ¡49 ¡

• 7. ¡ ¡ ¡ ¡Discussion ¡of ¡Findings ¡and ¡General ¡Conclusions ¡

50 ¡– ¡55 ¡

• 8. ¡ ¡ ¡ ¡Acknowledgements, ¡Sources, ¡and ¡Bibliography ¡

56 ¡– ¡ ¡58 ¡

• 9. ¡ ¡ ¡ ¡Appendix ¡

59 ¡– ¡67 ¡

Contents ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 13 ¡

Summary ¡of ¡Basic ¡Demographic ¡Data ¡of ¡Those ¡ Involved ¡in ¡Homicides ¡ ¡

• 84% ¡of ¡vicHms ¡and ¡94% ¡of ¡suspects ¡are ¡male ¡
• While ¡ only ¡ 28% ¡ of ¡ Oakland’s ¡ populaHon, ¡ approximately

¡ 80% ¡of ¡vicHms ¡and ¡suspects ¡are ¡Black ¡ ¡

• Highest ¡concentraHon ¡among ¡ages ¡18-­‑34 ¡
• 67% ¡of ¡all ¡individuals ¡involved ¡in ¡homicide ¡(both ¡vicHms

¡ and ¡suspects) ¡

• 66% ¡of ¡all ¡vicHms ¡
• 69% ¡of ¡known ¡suspects ¡
• 76.25% ¡of ¡vicHms ¡known ¡to ¡be ¡group ¡involved ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 14 ¡

Basic ¡VicHm ¡and ¡Suspect ¡Info, ¡Citywide ¡Homicides, ¡ ¡ January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013 ¡

VicHms ¡ N ¡= ¡171 ¡ Suspects ¡ N ¡= ¡67 ¡ Oakland ¡ PopulaHon, ¡ 2010 ¡Census ¡ Sex ¡ Male ¡ 84% ¡ 94% ¡ 49.5% ¡ Female ¡ 16% ¡ 6% ¡ 51.5% ¡ Race ¡ Asian ¡and ¡Pacific ¡Islander ¡ 8%* ¡ 6% ¡ 17.4% ¡ Black ¡ 78% ¡ 82% ¡ 28% ¡ Hispanic ¡ 9% ¡ 10.5% ¡ 25.4% ¡ White ¡ 5% ¡ 1.5% ¡ 34.5% ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 15 ¡

* ¡ Oikos ¡ University ¡ killing ¡ of ¡ 7 ¡ people ¡ (4%) ¡ contributes ¡ to ¡ an ¡ uncharacterisHcally ¡ high ¡ percentage ¡of ¡Asian ¡vicHmizaHon ¡during ¡the ¡review ¡period. ¡Without ¡this ¡mass ¡shooHng, ¡the ¡ percentage ¡of ¡Black ¡and ¡Hispanic ¡vicHms ¡would ¡likely ¡be ¡higher. ¡ ¡

Age, ¡VicHms ¡and ¡Suspects, ¡ ¡ Citywide ¡Homicides, ¡January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013 ¡

VicHms ¡ N ¡= ¡171 ¡ Known ¡Suspects ¡ N ¡= ¡67 ¡ Age ¡DistribuHon ¡ ¡ 17 ¡and ¡under ¡ 8% ¡ 15% ¡ 18 ¡-­‑ ¡24 ¡ 36% ¡ 36% ¡ 25 ¡-­‑ ¡34 ¡ 30% ¡ 33% ¡ 35 ¡-­‑ ¡44 ¡ 12% ¡ 9% ¡ 45 ¡and ¡older ¡ 14% ¡ 7% ¡ Mean ¡Age ¡ 30.25 ¡ 26.36 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 16 ¡

Age, ¡All ¡Known ¡Individuals ¡Involved ¡in ¡Homicide, ¡ ¡ Citywide ¡Homicides, ¡January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 17 ¡

Age, ¡All ¡VicHms ¡and ¡Known ¡Suspects, ¡ ¡ Citywide ¡Homicides, ¡January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 18 ¡

Age, ¡VicHms ¡Known ¡to ¡be ¡Group ¡Involved, ¡ Citywide ¡Homicides, ¡January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013 ¡

VicHms ¡Known ¡to ¡be ¡Group ¡ Involved, ¡N ¡= ¡80 ¡ Age ¡DistribuHon ¡ ¡ 17 ¡and ¡under ¡ 12.5% ¡ 18 ¡-­‑ ¡24 ¡ 48.75% ¡ 25 ¡-­‑ ¡34 ¡ 27.5% ¡ 35 ¡-­‑ ¡44 ¡ 7.5% ¡ 45 ¡and ¡older ¡ 3.75% ¡ Mean ¡Age ¡ 24.59 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 19 ¡

Age, ¡VicHms ¡Known ¡to ¡be ¡Group ¡Involved, ¡ Citywide ¡Homicides, ¡January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 20 ¡

Criminal ¡Histories ¡of ¡VicHms ¡and ¡Suspects, ¡2012 ¡

VicHms ¡ Suspects ¡ Known ¡to ¡the ¡CJ ¡system ¡prior ¡to ¡the ¡incident ¡ 69.84% ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ 90.38% ¡ Of ¡those ¡known ¡to ¡the ¡CJ ¡system ¡ N ¡= ¡88 ¡ N ¡= ¡47 ¡ Average ¡age ¡ 30.90 ¡ 28.64 ¡ Average ¡# ¡of ¡prior ¡arrests ¡ 11.65 ¡ 9.40 ¡ Average ¡# ¡of ¡felony ¡arrests ¡ 7.99 ¡ 6.64 ¡ Prior ¡probaHon ¡ 79.55% ¡ 76.60% ¡ AcHve ¡probaHon ¡at ¡Hme ¡of ¡incident ¡ 19.32% ¡ 36.17% ¡ Prior ¡parole ¡ 31.82% ¡ 25.53% ¡ Prior ¡IncarceraHon ¡ 84.10% ¡ 82.98% ¡ Convicted ¡of ¡Felony ¡ 73.86% ¡ 72.34% ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 21 ¡

Criminal ¡JusHce ¡System ¡Involvement ¡of ¡ ¡ Homicide ¡VicHms ¡and ¡Suspects, ¡2012 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 22 ¡

Criminal ¡Histories ¡of ¡VicHms ¡and ¡Suspects, ¡2012

¡

VicHms ¡ Suspects ¡ Of ¡those ¡known ¡to ¡the ¡system ¡prior ¡to ¡ the ¡homicide, ¡average ¡# ¡of ¡arrests ¡for: ¡ N ¡= ¡88 ¡ N ¡= ¡47 ¡ Violent ¡offenses ¡(without ¡firearm) ¡ 1.68 ¡ 1.85 ¡ Violent ¡offenses ¡with ¡firearm ¡ 0.65 ¡ 1.47 ¡ Nonviolent ¡firearm ¡offenses ¡ 0.68 ¡ 1.09 ¡ Drug ¡ 3.30 ¡ 2.62 ¡ Property ¡ 2.70 ¡ 2.30 ¡ Disorderly ¡ 1.93 ¡ 1.98 ¡ Sex ¡Industry ¡ 0.06 ¡ .04 ¡ Fraud ¡ 0.34 ¡ 0.38 ¡ Other ¡ 2.82 ¡ 1.75 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 23 ¡

• 1. Problem ¡Analysis: ¡IntroducHon, ¡Purpose, ¡Methodology, ¡

ObjecHves, ¡AcHviHes ¡ 3 ¡– ¡6 ¡

• 2. ¡ ¡ ¡ ¡Context ¡and ¡Trend ¡Data ¡

7 ¡– ¡12 ¡ ¡

• 3. ¡ ¡ ¡ ¡Demographics, ¡Criminal ¡History ¡and ¡Criminal ¡JusHce ¡

System ¡Involvement ¡ 13 ¡– ¡23 ¡

• 4. ¡ ¡ ¡ ¡Homicide ¡Incident ¡Reviews ¡

24 ¡– ¡32 ¡

• 5. ¡ ¡ ¡ ¡Citywide ¡Group ¡Dynamic ¡and ¡Violence ¡Analysis ¡

33 ¡– ¡45 ¡

• 6. ¡ ¡ ¡ ¡ShooHng ¡Density ¡Analysis ¡

46 ¡– ¡49 ¡

• 7. ¡ ¡ ¡ ¡Discussion ¡of ¡Findings ¡and ¡General ¡Conclusions ¡

50 ¡– ¡55 ¡

• 8. ¡ ¡ ¡ ¡Acknowledgements, ¡Sources, ¡and ¡Bibliography ¡

56 ¡– ¡ ¡58 ¡

• 9. ¡ ¡ ¡ ¡Appendix ¡

59 ¡– ¡67 ¡

Contents ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 24 ¡

Group ¡Member ¡Involvement, ¡Citywide ¡Homicides, ¡ January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013 ¡ ¡ ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 25 ¡

N ¡= ¡101 ¡ ¡ N ¡= ¡43 ¡ ¡ N ¡= ¡27 ¡

Number ¡ Percentage ¡ Group ¡Member ¡Involved ¡ ¡ 101 ¡ 59% ¡ Ongoing ¡Conflict ¡Between ¡Groups ¡ 30 ¡ 17.5% ¡ Dispute ¡Internal ¡to ¡Group ¡(general, ¡respect, ¡money, ¡ loyalty) ¡ 12 ¡ 7% ¡ Ongoing ¡Conflict ¡Between ¡a ¡Group ¡and ¡an ¡Individual ¡ 2 ¡ 1.1% ¡ Personal ¡Dispute ¡ 26 ¡ 15.2% ¡ Drug ¡Business ¡(includes ¡drug ¡robbery, ¡drug ¡turf ¡ disputes) ¡ 9 ¡ 5.3% ¡ Other/Non-­‑drug ¡Business ¡(includes ¡sex ¡industry, ¡ money ¡owed, ¡sales) ¡ ¡ 8 ¡ 4.6% ¡ Instant ¡Dispute ¡ 5 ¡ 2.9% ¡ Robbery ¡ 4 ¡ 2.3% ¡ MoHve ¡Unknown ¡ 4 ¡ 2.3% ¡ DomesHc ¡ 1 ¡ 0.5% ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 26 ¡

Homicide ¡Circumstances ¡and ¡Group ¡Membership ¡(1), ¡ January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013, ¡Total ¡N ¡= ¡171 ¡

Number ¡ Percentage ¡ Group ¡Member ¡Involvement ¡Unknown ¡or ¡Not ¡Confirmed ¡ 43 ¡ 25.1% ¡ Personal ¡Dispute ¡ 10 ¡ 5.8% ¡ Robbery ¡(includes ¡residenHal ¡robbery) ¡ 11 ¡ 6.4% ¡ Drug ¡Business ¡(includes ¡drug ¡robbery) ¡ 11 ¡ 6.4% ¡ MoHve ¡Unknown ¡ 5 ¡ 2.9% ¡ Instant ¡Dispute ¡ 4 ¡ 2.3% ¡ DomesHc ¡ ¡ 1 ¡ 0.5% ¡ Witness ¡InHmidaHon ¡ 1 ¡ 0.5% ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 27 ¡

Homicide ¡Circumstances ¡and ¡Group ¡Membership ¡(2), ¡ January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013, ¡Total ¡N ¡= ¡171 ¡

Number ¡ Percentage ¡ Not ¡Group-­‑member ¡Involved ¡ 27 ¡ 15.7% ¡ DomesHc ¡ 6 ¡ 3.5% ¡ Instant ¡Dispute ¡ 5 ¡ 2.9% ¡ Personal ¡ 4 ¡ 2.3% ¡ ResidenHal ¡Robbery ¡ 2 ¡ 1.1% ¡ Drug ¡Business ¡ 2 ¡ 1.1% ¡ MoHve ¡Unknown ¡ 1 ¡ 0.5% ¡ Other* ¡(Oikos ¡ShooHng) ¡ 7 ¡ 4% ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 28 ¡

Homicide ¡Circumstances ¡and ¡Group ¡Membership ¡(3), ¡ January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013, ¡Total ¡N ¡= ¡171 ¡

Homicide ¡Circumstances: ¡ ¡ As ¡Percentage ¡of ¡Homicides ¡Citywide ¡and ¡Percentage ¡Group ¡Member ¡ Involvement ¡(GMI) ¡Across ¡Each ¡Circumstance ¡Category ¡

Circumstance ¡ Total ¡% ¡of ¡ Homicides ¡ % ¡GMI ¡ % ¡GMI ¡Unknown/ Not ¡Confirmed ¡ % ¡No ¡ GMI ¡

Ongoing ¡Conflict ¡ Between ¡Groups ¡ 17.5% ¡ 100% ¡ 0% ¡ 0% ¡ Personal ¡Dispute ¡ 23% ¡ 65% ¡ 25% ¡ 10% ¡ Robbery ¡(includes ¡ residenHal ¡robbery) ¡ 10% ¡ 23% ¡ 65% ¡ 12% ¡ Drug ¡Business ¡ 13% ¡ 41% ¡ 50% ¡ 9% ¡ Instant ¡Dispute ¡ 8% ¡ 36% ¡ 28% ¡ 36% ¡ MoHve ¡Unknown ¡ 6% ¡ 40% ¡ 50% ¡ 10% ¡ DomesHc ¡ 5% ¡ 12.5% ¡ 12.5% ¡ 75% ¡

Other ¡Business ¡ (Non-­‑drug) ¡

4.6% ¡ 100% ¡ 0% ¡ 0% ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 29 ¡

• 59% ¡(N ¡= ¡101) ¡of ¡all ¡homicides ¡involve ¡group ¡members ¡as ¡vicHms,

¡ suspects ¡or ¡both. ¡

• Most, ¡40% ¡(N ¡= ¡70), ¡are ¡running ¡group ¡feuds, ¡personal ¡disputes

¡ between ¡group ¡members ¡or ¡internal ¡group ¡disputes. ¡

• The ¡ balance, ¡ 19% ¡ (N ¡ = ¡ 31), ¡ are ¡ instances ¡ where ¡ group

¡ members ¡use ¡violence ¡to ¡resolve ¡other ¡kinds ¡of ¡disputes. ¡

• Another ¡ 25% ¡ (N ¡ = ¡ 43) ¡ may ¡ involve ¡ group ¡ members ¡ as ¡ suspects

¡ and/or ¡vicHms. ¡

• Disputes ¡over ¡drugs, ¡drug ¡turf ¡or ¡drug ¡business ¡are ¡relaHvely ¡rare:

¡ 13% ¡(N ¡= ¡22) ¡of ¡all ¡homicide. ¡

• Risk ¡of ¡involvement ¡in ¡homicide ¡is ¡concentrated ¡within ¡and ¡among

¡ groups ¡and ¡their ¡networks. ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 30 ¡

Summary ¡Highlights: ¡Homicide ¡Circumstances ¡

Group ¡Involvement ¡Comparison ¡for ¡VicHms ¡and ¡Suspects, ¡ ¡ Citywide ¡Homicides, ¡January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013, ¡(1) ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 31 ¡

• While ¡59% ¡-­‑ ¡84% ¡of ¡incidents ¡involve ¡a ¡vicHm ¡and/or ¡a ¡suspect ¡who

¡ is ¡ group ¡ involved, ¡ there ¡ are ¡ variaHons ¡ between ¡ vicHm ¡ group ¡ involvement ¡and ¡suspect ¡group ¡involvement ¡in ¡homicides. ¡ ¡

• DisaggregaHng ¡ group ¡ involvement ¡ of ¡ vicHms ¡ and ¡ suspects

¡ demonstrates ¡ the ¡ following ¡ differences ¡ between ¡ their ¡ group ¡ involvement: ¡

• Just ¡under ¡half, ¡47% ¡(N ¡= ¡80), ¡of ¡vicHms ¡are ¡group ¡involved ¡
• Just ¡over ¡half, ¡53% ¡(N ¡= ¡90), ¡of ¡suspects ¡are ¡group ¡involved ¡
• Group ¡involvement ¡is ¡unknown/not ¡confirmed ¡for ¡9% ¡(N ¡= ¡16) ¡of

¡ vicHms ¡

• Group ¡involvement ¡is ¡unknown/not ¡confirmed ¡for ¡27% ¡(N ¡= ¡47)

¡

• f ¡suspects ¡

Group ¡Involvement ¡Comparison ¡for ¡VicHms ¡and ¡Suspects, ¡ ¡ Citywide ¡Homicides, ¡January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013, ¡(2) ¡ ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 32 ¡

VicHms ¡ Suspects ¡ Vic@ms ¡who ¡are ¡not ¡group ¡involved ¡include ¡ vic@ms ¡of: ¡

• ¡Incidents ¡that ¡had ¡no ¡group ¡member ¡

involvement ¡

• ¡Incidents ¡in ¡which ¡the ¡vic@m ¡was ¡caught ¡

in ¡crossfire ¡

• ¡Incidents ¡in ¡which ¡suspects ¡are ¡unknown, ¡
• r ¡are ¡group ¡involved ¡but ¡vic@ms ¡are ¡not ¡

Suspects ¡who ¡are ¡not ¡group ¡involved ¡ include ¡individuals ¡who ¡perpetrated: ¡

• ¡Incidents ¡that ¡had ¡no ¡group ¡member ¡

involvement ¡

• ¡Incidents ¡in ¡which ¡the ¡vic@m ¡was ¡group ¡

involved ¡but ¡the ¡suspect ¡was ¡not ¡

N ¡= ¡75 ¡ N ¡= ¡80 ¡ N ¡= ¡16 ¡ N ¡= ¡34 ¡ N ¡= ¡90 ¡ N ¡= ¡47 ¡

• 1. Problem ¡Analysis: ¡IntroducHon, ¡Purpose, ¡Methodology, ¡

ObjecHves, ¡AcHviHes ¡ 3 ¡– ¡6 ¡

• 2. ¡ ¡ ¡ ¡Context ¡and ¡Trend ¡Data ¡

7 ¡– ¡12 ¡ ¡

• 3. ¡ ¡ ¡ ¡Demographics, ¡Criminal ¡History ¡and ¡Criminal ¡JusHce ¡

System ¡Involvement ¡ 13 ¡– ¡23 ¡

• 4. ¡ ¡ ¡ ¡Homicide ¡Incident ¡Reviews ¡

24 ¡– ¡32 ¡

• 5. ¡ ¡ ¡ ¡Citywide ¡Group ¡Dynamic ¡and ¡Violence ¡Analysis ¡

33 ¡– ¡45 ¡

• 6. ¡ ¡ ¡ ¡ShooHng ¡Density ¡Analysis ¡

46 ¡– ¡49 ¡

• 7. ¡ ¡ ¡ ¡Discussion ¡of ¡Findings ¡and ¡General ¡Conclusions ¡

50 ¡– ¡55 ¡

• 8. ¡ ¡ ¡ ¡Acknowledgements, ¡Sources, ¡and ¡Bibliography ¡

56 ¡– ¡ ¡58 ¡

• 9. ¡ ¡ ¡ ¡Appendix ¡

59 ¡– ¡67 ¡

Contents ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 33 ¡

Framing ¡ObservaHons ¡(1): ¡Oakland ¡Group ¡Dynamics ¡

• Groups ¡are ¡involved ¡in ¡59% ¡-­‑ ¡84% ¡of ¡homicides ¡in ¡Oakland.

¡ Therefore, ¡a ¡more ¡detailed ¡understanding ¡of ¡group ¡dynamics ¡ in ¡Oakland ¡is ¡needed. ¡

• The ¡ following ¡ observaHons ¡ are ¡ drawn ¡ from ¡ interviews ¡ and

¡ research ¡ regarding ¡ groups ¡ involved ¡ in ¡ violence ¡ over ¡ the ¡ review ¡period. ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 34 ¡

Among ¡groups ¡that ¡are ¡primarily ¡black: ¡

• Group ¡ affiliaHon ¡ can ¡ change ¡ over ¡ Hme ¡ depending ¡ on ¡ age ¡ and

¡ residence; ¡it ¡can ¡also ¡change ¡very ¡quickly. ¡Group ¡names ¡can ¡also ¡ change ¡over ¡Hme, ¡or ¡very ¡quickly. ¡ ¡

• Personal ¡ relaHonships ¡ osen ¡ determine ¡ if ¡ groups ¡ get ¡ along,

¡ commit ¡crimes ¡together, ¡or ¡feud. ¡

• There ¡ are ¡ a ¡ number ¡ of ¡ groups ¡ with ¡ longstanding, ¡ group-­‑wide

¡ feuds ¡or ¡alliances. ¡

• While ¡groups ¡osen ¡include ¡individuals ¡who ¡have ¡more ¡influence

¡ than ¡others, ¡they ¡osen ¡lack ¡a ¡formal ¡hierarchy ¡or ¡structure. ¡

• Individuals ¡ may ¡ idenHfy ¡ with ¡ mulHple ¡ groups ¡ and/or ¡ mulHple

¡ groups ¡in ¡an ¡area, ¡and/or ¡may ¡just ¡idenHfy ¡with ¡the ¡area ¡overall. ¡

• Personal ¡ connecHons ¡ made ¡ in ¡ custody ¡ can ¡ affect ¡ the ¡ street

¡ dynamic ¡of ¡groups. ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 35 ¡

Framing ¡ObservaHons ¡(2): ¡Oakland ¡Group ¡Dynamics ¡

Among ¡groups ¡that ¡are ¡primarily ¡LaHno: ¡

• Primarily ¡LaHno ¡groups ¡in ¡Oakland ¡fall ¡under ¡one ¡of ¡three ¡general

¡ groups: ¡Norteño, ¡Border ¡Brother, ¡or ¡Sureño. ¡These ¡three ¡groups ¡ do ¡not ¡get ¡along. ¡ ¡

• As ¡a ¡Norteño, ¡Border ¡Brother, ¡or ¡Sureño, ¡individuals ¡must ¡be ¡part

¡

• f ¡a ¡specific ¡group; ¡there ¡are ¡no ¡“general” ¡Norteños, ¡Sureños, ¡etc. ¡
• Within ¡each ¡of ¡these ¡general ¡groups, ¡specific ¡groups ¡of ¡Norteños,

¡ Border ¡ Brothers, ¡ and ¡ Sureños ¡ in ¡ Oakland ¡ primarily ¡ operate ¡ in ¡ isolaHon ¡of ¡one ¡another. ¡When ¡groups ¡work ¡together, ¡it ¡is ¡because ¡

• f ¡ personal ¡ relaHonships ¡ and/or ¡ proximity, ¡ rather ¡ than ¡ a ¡ formal

¡

• alliance. ¡ ¡ ¡
• While ¡there ¡are ¡certain ¡individuals ¡of ¡influence ¡in ¡each ¡group ¡who

¡ may ¡work ¡to ¡shape ¡the ¡acHviHes ¡of ¡the ¡group, ¡the ¡groups ¡for ¡the ¡ most ¡part ¡lack ¡a ¡regimented ¡hierarchy ¡or ¡structure. ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 36 ¡

Framing ¡ObservaHons ¡(3): ¡Oakland ¡Group ¡Dynamics ¡

General ¡Dynamics ¡Driving ¡Feuds ¡

• Causal ¡ factors ¡ involved ¡ in ¡ long-­‑standing ¡ group ¡ feuds,

¡ personal ¡disputes, ¡or ¡instant ¡disputes ¡include ¡the ¡following ¡ dynamics: ¡

• Familial ¡relaHonships ¡
• AssociaHve ¡ relaHonships ¡ (i.e. ¡ not ¡ blood ¡ relaHons ¡ but

¡ individuals ¡with ¡long-­‑standing ¡relaHonships) ¡

• ConnecHons ¡to ¡neighborhoods ¡or ¡areas ¡ ¡
• Defining ¡“teams”: ¡when ¡individuals ¡are ¡killed, ¡they ¡are ¡osen

¡ memorialized ¡ by ¡ friends, ¡ associates, ¡ and ¡ other ¡ group ¡ members ¡who ¡form ¡a ¡“team” ¡and ¡take ¡it ¡upon ¡themselves ¡to ¡ avenge ¡the ¡death ¡of ¡their ¡deceased ¡loved ¡one ¡or ¡associate. ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 37 ¡

Framing ¡ObservaHons ¡(4): ¡Oakland ¡Group ¡Dynamics ¡

Differences ¡Across ¡City ¡Areas ¡

• Group ¡ affiliaHons ¡ and ¡ risk ¡ of ¡ violence ¡ are ¡ more ¡ stable ¡ in

¡ West ¡and ¡North ¡Oakland ¡than ¡in ¡East ¡Oakland; ¡the ¡violence ¡ dynamic ¡in ¡East ¡Oakland ¡is ¡more ¡complicated ¡and ¡fluid. ¡ Summary ¡

• Though ¡relaHonships ¡within ¡and ¡across ¡groups ¡are ¡complex,

¡ risk ¡of ¡violence ¡is ¡concentrated ¡among ¡these ¡groups ¡and ¡the ¡ networks ¡they ¡consist ¡of, ¡which ¡reflect ¡a ¡very ¡small ¡number ¡

• f ¡people. ¡
• Focusing ¡on ¡these ¡networks ¡is ¡key ¡to ¡reducing ¡violence ¡in

¡

• Oakland. ¡
• While ¡ group ¡ characterisHcs ¡ may ¡ vary, ¡ the ¡ concentraHon

¡

• f ¡violence ¡in ¡Oakland ¡among ¡groups ¡and ¡their ¡networks

¡ is ¡not ¡significantly ¡different ¡from ¡other ¡ciHes. ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 38 ¡

Framing ¡ObservaHons ¡(5): ¡Oakland ¡Group ¡Dynamics ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 39 ¡

West ¡and ¡North ¡Oakland ¡Groups, ¡Primarily ¡Black ¡

AssociaHons ¡change ¡frequently; ¡ Updated ¡December ¡2013 ¡

40 ¡

Central ¡and ¡East ¡Oakland ¡Groups, ¡Primarily ¡Black ¡

AssociaHons ¡change ¡ frequently; ¡Updated ¡ December ¡2013 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 41 ¡

Central ¡and ¡East ¡Oakland ¡Groups, ¡Primarily ¡LaHno ¡

Updated ¡December ¡2013 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡

Group ¡Member ¡Involved ¡Homicides, ¡Citywide, ¡ Groups ¡with ¡3 ¡or ¡More ¡Incidents, ¡Jan ¡2012 ¡– ¡June ¡2013 ¡

42 ¡

¡*When ¡specific ¡Norteño ¡or ¡Border ¡Brother ¡set ¡is ¡known, ¡those ¡incidents ¡are ¡counted ¡twice—within ¡“all ¡ sets”, ¡and ¡separately ¡by ¡set ¡

Group ¡Member ¡Involved ¡Homicides, ¡Citywide, ¡ Groups ¡with ¡2 ¡or ¡Fewer ¡Incidents, ¡Jan ¡2012 ¡– ¡June ¡2013 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 43 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 44 ¡

West ¡and ¡North ¡Oakland ¡Groups, ¡ ¡ HighlighHng ¡Groups ¡Involved ¡in ¡3 ¡+ ¡Homicides ¡January ¡2012–June ¡2013 ¡ ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 45 ¡

Central ¡and ¡East ¡Oakland ¡Groups, ¡ HighlighHng ¡Groups ¡Involved ¡in ¡3 ¡+ ¡Homicides ¡January ¡2012–June ¡2013 ¡ ¡

• 1. Problem ¡Analysis: ¡IntroducHon, ¡Purpose, ¡Methodology, ¡

ObjecHves, ¡AcHviHes ¡ 3 ¡– ¡6 ¡

• 2. ¡ ¡ ¡ ¡Context ¡and ¡Trend ¡Data ¡

7 ¡– ¡12 ¡ ¡

• 3. ¡ ¡ ¡ ¡Demographics, ¡Criminal ¡History ¡and ¡Criminal ¡JusHce ¡

System ¡Involvement ¡ 13 ¡– ¡23 ¡

• 4. ¡ ¡ ¡ ¡Homicide ¡Incident ¡Reviews ¡

24 ¡– ¡32 ¡

• 5. ¡ ¡ ¡ ¡Citywide ¡Group ¡Dynamic ¡and ¡Violence ¡Analysis ¡

33 ¡– ¡45 ¡

• 6. ¡ ¡ ¡ ¡Shoo@ng ¡Density ¡Analysis ¡

46 ¡– ¡49 ¡ ¡

• 7. ¡ ¡ ¡ ¡Discussion ¡of ¡Findings ¡and ¡General ¡Conclusions ¡

50 ¡– ¡55 ¡

• 8. ¡ ¡ ¡ ¡Acknowledgements, ¡Sources, ¡and ¡Bibliography ¡

56 ¡– ¡ ¡58 ¡

• 9. ¡ ¡ ¡ ¡Appendix ¡

59 ¡– ¡67 ¡

Contents ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 46 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 47 ¡

25Y 33X 13X 25X 31Z 31Z 05X 27Y 16Y 22X 24X 03X 18Y 26X 17X 14Y 06X 32Y 22Y 08X 09X 10Y 14X 26Y 13Y 13Y 20X 31X 31X 19X 30Y 10X 30X 16X 12X 21Y 01X 03Y 05Y 18X 35Y 35Y 28X PDT2 23X 07X 15X 32X 13Z 02Y 02X 31Y 24Y 35X 17Y 21X 34X 04X 11X 12Y 12Y 27X 29X LKM1

Legend

Count as a Percent of Total

0.023855% - 0.596374% 0.596375% - 1.312023% 1.312024% - 2.051527% 2.051528% - 3.053435% 3.053436% - 6.05916% City of Oakland

0.7 1.4 Miles

Choropleth ¡Density ¡of ¡Homicides ¡and ¡Nonfatal ¡ShooHngs, ¡ ¡ 2009 ¡– ¡November ¡20, ¡2013 ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡ DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 48 ¡

33X 13X 25X 31Z 31Z 05X 27Y 16Y 22X 24X 03X 18Y 26X 17X 14Y 06X 32Y 22Y 08X 09X 10Y 14X 26Y 13Y 13Y 20X 31X 31X 19X 30Y 10X 30X 12X 21Y 01X 03Y 05Y 18X 35Y 35Y 28X 23X 07X 15X 32X 13Z 02Y 02X 31Y 24Y 35X 17Y 21X 34X 04X 11X 12Y 12Y 27X 29X 25Y 16X PDT2 LKM1

Legend Shootings and Homicides by Beat 2012-2013

Count as a Percent of Total

0.071685% - 0.78853% 0.788531% - 1.792115% 1.792116% - 2.580645% 2.580646% - 3.44086% 3.440861% - 6.308244% City of Oakland

0.7 1.4 Miles

Choropleth ¡Density ¡of ¡Homicides ¡and ¡Nonfatal ¡ShooHngs ¡During ¡ Review ¡Period, ¡January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013 ¡ ¡

S EMI N A R Y A V SAN LEAN D RO ST EDES AV CLAREMONT AV HIGH ST HA R RI S ON ST 40TH ST E 21ST ST M A R K E T ST E 12TH ST O A K L A N D A V HEGENBERGER RD DOOLI T TLE DR BANCR O FT AV PARK BLV D M O R A G A A V DUTTON AV MAC A RTHUR BLVD 3 5 T H A V W GRAN D AV MARTIN LUTHER KING JR WY INTERNATIONAL BLVD 14TH AV O A K S T 7 T H S T M O R A G A A V 6 T H S T F O O T H I L L BLVD S A N P A B L O A V ADELINE ST POWEL L S T WEBSTER ST HEGENBERGER RD ESTUDILLO AV E 14TH ST L E G E A V BA N C R O F T A V HIGHLAND AV 7TH ST 98TH AV J O A Q U I N M IL L E R R D 14TH AV BROA D W A Y T ER T MARKET ST 77TH AV A R D L E Y A V REDWOOD RD S N A K E RD 6TH ST STANFORD AV BA N CR O F T A V GOL F L I NK S R D FOO T HILL BLV D 2 3R D A V LINCO L N A V SAN PABLO AV 12TH ST B R O A D W A Y 7 T H S T O T I S D R SEMINARY AV M I D D L E HAR B OR R D SKYLI N E B LVD P I E D M O N T A V MANDELA P K W Y GRAND AV WY OAK ST 6 T H S T HARRISON ST MEC A R T NE Y R D E 1 2 T H S T MOUNTAI N BLVD B A Y P L ISLA N D D R E 20TH ST POWELL ST W E B S T E R S T MACART H UR BLVD SHATTUCK AV 8 T H S T 14TH AV M A C A R THUR B L VD GRAND ST 51ST S T L A K E S I D E DR E 20TH ST B U E N A VISTA AV WEBSTER ST LINCOLN AV FRANKLIN ST BANCROFT AV 8 T H S T S H E P H E R D C A N Y ON R D E N C I N A L A V E 1 2 T H S T 20T H S T P AR K S T K E L L E R AV POSEY TUBE E 1 2 T H S T D A VIS S T 4 T H S T E 7 T H S T E 7 TH S T E 1 1 T H S T R D ADE E 20TH ST D A V IS ST E 11TH ST 2 T H S T S KYLINE B L V D 11TH ST W E B S T E R T U B E COLLEGE AV DELAWARE ST T U 7TH ST DAVIS ST 77TH AV B U E N A V IS T A A V 14TH AV MAIN ST 77TH AV A IRPO R T D R FRUITVALE AV MADISON ST 73R D A V T E L E G R A P H AV MANDELA PKWY F R A N K L I N S T S T A N L E Y A V S K Y L I N E B L V D H O L L I S S T E 15TH ST E 12TH ST FERNSIDE B L VD CENTRAL AV 8 T H S T E 20TH ST E 7TH S T M A R T I N L U T H E R K I N G J R W Y

Legend

2012-2013 187A 0 - 40.22866516 40.22866517 - 80.45733032 80.45733033 - 120.6859955 120.6859956 - 160.9146606 160.9146607 - 201.1433258 City of Oakland

0.65 1.3 Miles

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡ 2014 ¡ 49 ¡

Nonfatal ¡ShooHng ¡Density ¡Map ¡with ¡Pins ¡of ¡Homicides, ¡ ¡ January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013 ¡

• 1. Problem ¡Analysis: ¡IntroducHon, ¡Purpose, ¡Methodology, ¡

ObjecHves, ¡AcHviHes ¡ 3 ¡– ¡6 ¡

• 2. ¡ ¡ ¡ ¡Context ¡and ¡Trend ¡Data ¡

7 ¡– ¡12 ¡ ¡

• 3. ¡ ¡ ¡ ¡Demographics, ¡Criminal ¡History ¡and ¡Criminal ¡JusHce ¡

System ¡Involvement ¡ 13 ¡– ¡23 ¡

• 4. ¡ ¡ ¡ ¡Homicide ¡Incident ¡Reviews ¡

24 ¡– ¡32 ¡

• 5. ¡ ¡ ¡ ¡Citywide ¡Group ¡Dynamic ¡and ¡Violence ¡Analysis ¡

33 ¡– ¡45 ¡

• 6. ¡ ¡ ¡ ¡ShooHng ¡Density ¡Analysis ¡

46 ¡– ¡49 ¡

• 7. ¡ ¡ ¡ ¡Discussion ¡of ¡Findings ¡and ¡General ¡Conclusions ¡

50 ¡– ¡55 ¡

• 8. ¡ ¡ ¡ ¡Acknowledgements, ¡Sources, ¡and ¡Bibliography ¡

56 ¡– ¡ ¡58 ¡

• 9. ¡ ¡ ¡ ¡Appendix ¡

59 ¡– ¡67 ¡

Contents ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 50 ¡

Summary ¡of ¡Findings ¡(1): ¡Group ¡Violence, ¡City ¡Areas ¡

• Groups ¡ play ¡ a ¡ significant ¡ role ¡ in ¡ driving ¡ serious ¡ violence ¡ at ¡ the

¡ citywide ¡level. ¡At ¡least ¡59% ¡and ¡up ¡to ¡84% ¡of ¡homicides ¡citywide ¡ are ¡group ¡member ¡involved. ¡ ¡

• While ¡ approximately ¡ 1/3 ¡ of ¡ the ¡ city’s ¡ area, ¡ East ¡ Oakland—High

¡

• St. ¡ to ¡ San ¡ Leandro ¡ Border—accounts ¡ for ¡ 53% ¡ of ¡ homicide ¡ over

¡ the ¡review ¡period. ¡ ¡

• During ¡ the ¡ review ¡ period, ¡ violence ¡ was ¡ most ¡ concentrated ¡ in

¡ Beats ¡26Y, ¡27Y, ¡29X, ¡30X, ¡30Y, ¡33X, ¡34X, ¡and ¡35X—all ¡of ¡which ¡are ¡ in ¡East ¡Oakland. ¡

• The ¡ remaining ¡ 47% ¡ of ¡ homicide ¡ is ¡ distributed ¡ primarily ¡ across

¡ West ¡Oakland—bounded ¡by ¡the ¡580, ¡880, ¡and ¡980/24 ¡freeways— and ¡Central ¡Oakland—Lake ¡Merrif ¡to ¡High ¡St. ¡

• In ¡ West ¡ Oakland, ¡ as ¡ indicated ¡ on ¡ the ¡ heat ¡ maps, ¡ this ¡ occurs

¡ mostly ¡in ¡Beats ¡02Y, ¡02X, ¡04X, ¡05X, ¡06X, ¡07X, ¡and ¡08X. ¡In ¡Central ¡ Oakland, ¡this ¡occurs ¡mostly ¡in ¡17Y, ¡19X, ¡20X, ¡21X, ¡21Y, ¡23X, ¡24X, ¡ and ¡24Y. ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 51 ¡

Summary ¡of ¡Findings ¡(2): ¡Social ¡ConcentraHon ¡

• There ¡are ¡approximately ¡50 ¡violent ¡groups ¡in ¡Oakland, ¡with

¡ an ¡esHmated ¡acHve ¡membership ¡of ¡1000 ¡– ¡1200 ¡people. ¡This ¡ is ¡approximately ¡0.3% ¡of ¡the ¡enHre ¡city’s ¡populaHon. ¡

• Of ¡ acHve ¡ groups ¡ in ¡ Oakland, ¡ at ¡ any ¡ one ¡ Hme, ¡ only ¡ a ¡ small

¡ subset ¡of ¡the ¡groups ¡are ¡at ¡highest ¡risk ¡of ¡violence. ¡During ¡the ¡ review ¡ period, ¡ 18 ¡ groups ¡ citywide ¡ were ¡ associated ¡ with ¡ a ¡ majority ¡of ¡group-­‑involved ¡violence. ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 52 ¡

Summary ¡of ¡Findings ¡(3): ¡Criminal ¡JusHce ¡System ¡ Involvement ¡

• Approximately ¡ 70% ¡ vicHms ¡ and ¡ 90% ¡ of ¡ suspects ¡ have ¡ come ¡ into

¡ contact ¡ with ¡ the ¡ criminal ¡ jusHce ¡ system ¡ prior ¡ to ¡ the ¡ homicide ¡

• incident. ¡ ¡
• Homicide ¡vicHms ¡and ¡suspects ¡come ¡into ¡contact ¡with ¡the ¡criminal

¡ jusHce ¡system ¡frequently ¡and ¡for ¡a ¡variety ¡of ¡offenses: ¡

• Arrested ¡ an ¡ average ¡ of ¡ 10 ¡ Hmes ¡ prior ¡ to ¡ their ¡ homicide

¡ vicHmizaHon ¡or ¡perpetraHon ¡

• Approximately ¡7 ¡of ¡all ¡their ¡arrests ¡are ¡felony ¡arrests ¡
• Approximately ¡73% ¡have ¡been ¡convicted ¡of ¡a ¡felony ¡
• 76% ¡-­‑ ¡80% ¡have ¡been ¡on ¡probaHon ¡
• Approximately ¡84% ¡have ¡been ¡incarcerated ¡
• Have ¡ high ¡ averages ¡ of ¡ violent ¡ offenses, ¡ and ¡ also ¡ have ¡ high

¡ averages ¡of ¡other ¡offenses, ¡parHcularly ¡drug ¡and ¡property. ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 53 ¡

Summary ¡of ¡Findings ¡(4): ¡Age ¡Trends ¡

• Serious ¡ violence ¡ is ¡ most ¡ concentrated ¡ among ¡ individuals ¡ ages

¡ 18-­‑34 ¡

• 67% ¡of ¡all ¡individuals ¡involved ¡in ¡homicide ¡(both ¡vicHms ¡and

¡ suspects) ¡

• 66% ¡of ¡all ¡homicide ¡vicHms ¡
• 69% ¡of ¡known ¡homicide ¡suspects ¡
• 76.25% ¡of ¡homicide ¡vicHms ¡known ¡to ¡be ¡group ¡involved ¡
• The ¡ average ¡ age ¡ of ¡ an ¡ individual ¡ involved ¡ in ¡ homicide ¡ is

¡ 29.15. ¡ ¡

• The ¡average ¡age ¡of ¡vicHms ¡is ¡30.25 ¡and ¡the ¡average ¡age ¡of

¡ suspects ¡is ¡26.36. ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 54 ¡

The ¡ following ¡ summary ¡ observaHons ¡ are ¡ relevant ¡ to ¡ quality ¡ implementaHon ¡of ¡Oakland ¡Ceasefire: ¡

• 1. Risk ¡ of ¡ involvement ¡ in ¡ violence ¡ in ¡ Oakland ¡ tends ¡ to ¡ be ¡ highly

¡ concentrated ¡ among ¡ young ¡ men ¡ ages ¡ 18-­‑34 ¡ that ¡ are ¡ involved ¡ in ¡ fluid ¡and ¡complicated ¡but ¡recognizable ¡groups ¡and ¡networks. ¡

• 2. These ¡ young ¡ men ¡ tend ¡ to ¡ come ¡ into ¡ contact ¡ with ¡ the ¡ criminal

¡ jusHce ¡system ¡frequently. ¡

• 3. Making ¡progress ¡on ¡reducing ¡the ¡risk ¡these ¡young ¡men ¡present ¡to

¡ themselves ¡and ¡the ¡community ¡depends ¡on ¡making ¡them ¡a ¡joint ¡ and ¡sustained ¡focus ¡of ¡the ¡full ¡range ¡of ¡Ceasefire ¡partners. ¡

• 4. Oakland ¡ has ¡ experienced ¡ especially ¡ high ¡ rates ¡ of ¡ violence ¡ for

¡ several ¡ decades. ¡ ConHnued ¡ progress ¡ will ¡ require ¡ intensive ¡ sustained ¡effort. ¡

• 5. Maintaining ¡progress ¡on ¡violence ¡reducHon ¡in ¡East ¡Oakland ¡should

¡ be ¡ factored ¡ into ¡ any ¡ consideraHon ¡

• f ¡

expanding ¡ full ¡ implementaHon ¡of ¡Ceasefire ¡to ¡other ¡areas ¡of ¡Oakland ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 55 ¡

Summary ¡ObservaHons ¡

 Thank ¡ you ¡ to ¡ the ¡ personnel ¡ of ¡ the ¡ Oakland ¡ Police ¡ Department ¡ for ¡ dedicaHng ¡their ¡Hme ¡and ¡experHse ¡to ¡this ¡process ¡and ¡product. ¡  Thank ¡ you ¡ to ¡ the ¡ Department ¡ of ¡ Human ¡ Services ¡ for ¡ their ¡ administraHon ¡ and ¡ management ¡ of ¡ the ¡ funding ¡ that ¡ made ¡ this ¡ product ¡possible. ¡ ¡  Special ¡thanks ¡to ¡the ¡following ¡people ¡for ¡their ¡effort ¡and ¡support: ¡

• Interim ¡Chief ¡Sean ¡Whent ¡
• Interim ¡Assistant ¡Chief ¡Paul ¡Figueroa ¡
• Captain ¡Ersie ¡Joyner ¡
• Andrea ¡Van ¡Peteghem ¡
• Reygan ¡Harmon ¡
• Lieutenant ¡Tony ¡Jones ¡
• Sergeant ¡Fred ¡Shavies ¡
• Officer ¡Gerardo ¡Melero ¡
• Julian ¡Ware ¡
• Robert ¡Bafy ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 56 ¡

Acknowledgements ¡

Data ¡Sources ¡by ¡Slide ¡

Slides ¡ Sources ¡ Notes ¡ 9 ¡ Oakland ¡Police ¡Department; ¡ Bureau ¡of ¡Jus@ce ¡Sta@s@cs, ¡ Uniform ¡Crime ¡Reports ¡ For ¡the ¡purposes ¡of ¡this ¡analysis, ¡we ¡used ¡UCR ¡data ¡when ¡

• available. ¡Data ¡points ¡1969-­‑1984 ¡provided ¡by ¡OPD; ¡Data ¡

points ¡1985-­‑2012 ¡are ¡from ¡UCR. ¡There ¡are ¡slight ¡differences ¡ in ¡UCR ¡vs ¡OPD ¡totals ¡for ¡certain ¡years ¡1985 ¡and ¡later. ¡ ¡ 10-­‑12 ¡ Bureau ¡of ¡Jus@ce ¡Sta@s@cs, ¡ Uniform ¡Crime ¡Reports ¡ 14-­‑20 ¡ Oakland ¡Police ¡Department; ¡ California ¡Department ¡of ¡Jus@ce; ¡ U.S. ¡Census ¡Bureau ¡ ¡ ¡ 21-­‑23 ¡ California ¡Department ¡of ¡Jus@ce; ¡ Oakland ¡Police ¡Department; ¡ Parole ¡LEADS ¡ While ¡there ¡are ¡consistent ¡categoriza@on ¡principles ¡that ¡ apply ¡to ¡criminal ¡history ¡coding, ¡due ¡to ¡the ¡volume ¡of ¡PC ¡ codes, ¡variance ¡among ¡charges, ¡and ¡inconsistency ¡of ¡data ¡ entry ¡across ¡criminal ¡histories, ¡the ¡coding ¡process ¡is ¡an ¡ imperfect ¡and ¡subjec@ve ¡one. ¡That ¡said, ¡the ¡local ¡process ¡ maximized ¡accuracy ¡by ¡concentra@ng ¡coding ¡responsibili@es ¡ within ¡one ¡trained ¡analyst, ¡and ¡double-­‑checking ¡a ¡random ¡ sample ¡of ¡both ¡vic@m ¡and ¡suspect ¡criminal ¡histories. ¡ ¡ 25-­‑45 ¡ Oakland ¡Police ¡Department ¡ 47-­‑50 ¡ Oakland ¡Police ¡Department; ¡ Forensic ¡Logic; ¡City ¡of ¡Oakland ¡ Office ¡of ¡Informa@on ¡Technology ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 57 ¡

Bibliography: ¡Problem ¡Analysis ¡Methods ¡

For ¡more ¡informaHon ¡on ¡problem ¡analysis ¡methods ¡and ¡examples, ¡see: ¡

• 1. Papachristos, ¡A.V., ¡Braga, ¡A.A., ¡Hureau, ¡D.M. ¡(2011). ¡Six ¡Degrees ¡of ¡

Violent ¡VicHmizaHon: ¡Social ¡Networks ¡and ¡the ¡Risk ¡of ¡Gunshot ¡Injury ¡ ¡

• 2. Braga, ¡A. ¡A., ¡McDevif, ¡J., ¡& ¡Pierce, ¡G. ¡L. ¡(2006). ¡Understanding ¡and ¡

PrevenHng ¡Gang ¡Violence: ¡Problem ¡Analysis ¡and ¡Response ¡ Development ¡in ¡Lowell, ¡Massachusefs. ¡Police ¡Quarterly, ¡9 ¡(1) ¡20-­‑46 ¡

• 3. Engel, ¡R.S., ¡Baker, ¡G., ¡Skubak ¡Tillyer, ¡M., ¡Dunham, ¡J.R., ¡Hall, ¡D., ¡Ozer, ¡

M., ¡Henson, ¡B., ¡Godsey, ¡T. ¡(2009). ¡ImplementaHon ¡of ¡the ¡CincinnaH ¡ IniHaHve ¡to ¡Reduce ¡Violence ¡(CIRV): ¡Year ¡2 ¡Report. ¡University ¡of ¡ CincinnaH ¡Policing ¡InsHtute ¡

• 4. Kennedy, ¡D. ¡M., ¡Braga, ¡A.A., ¡& ¡Piehl, ¡A.M. ¡(1997). ¡

The ¡(Un)Known ¡Universe: ¡Mapping ¡Gangs ¡and ¡Gang ¡Violence ¡in ¡ Boston, ¡Crime ¡Mapping ¡and ¡Crime ¡Preven@on, ¡ed. ¡David ¡L. ¡Weisburd ¡ and ¡J. ¡Thomas ¡McEwen. ¡New ¡York: ¡Criminal ¡JusHce ¡Press ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 58 ¡

Appendix ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 59 ¡

• 1. AddiHonal ¡Maps ¡of ¡Violence ¡in ¡Oakland ¡

60 ¡– ¡65 ¡

• 2. ¡ ¡ ¡ ¡Further ¡Analysis ¡Work ¡To ¡Be ¡Done ¡

66 ¡– ¡67 ¡

S EMI N A RY AV SAN LEAN D R O S T E D E S A V CLAREMONT AV H I G H S T HA R R I S ON S T 4 T H S T D U R A N T A V E 21ST ST MARKET S T E 12TH ST O A K L A N D A V H E G E N B E R G E R R D D O O L I T TLE DR BANCR O FT AV P A R K B L V D MORAGA AV DUTTON AV M A C A RTHUR BLVD 3 5 T H A V W GRAN D AV M A R T I N L U T H E R K I N G J R W Y WEBSTER ST ASHBY AV INTERNATIONAL BLVD 1 4 T H A V O A K S T WARRING ST 7 T H S T M O R A G A A V 6TH ST FOOTHILL B L V D SAN PABLO AV ADELINE ST P O W E L L ST 6TH ST W E B S T E R S T H E G E N B E R G E R R D E S T U D I L L O A V E 14TH ST D W I G H T W Y C O L L E G E A V B A N CROFT AV HIGHLAND AV 7TH ST 9 8 T H AV J O A Q U I N M I L L E R R D 1 4 T H AV BROA D W A Y T ER S A CRAMENTO ST MARKET ST 77TH AV ARDLEY AV REDWOOD RD S N A K E RD 6TH ST 7TH ST STANFORD AV B A N C R O FT AV GOL F L I N K S R D F O O T HILL BLV D 2 3 R D A V ASHBY AV LINCO L N A V SAN PABLO AV UNIVERSITY AV 1 2 T H S T BROADWAY 7 T H S T OTIS DR S E M I N A R Y A V M I D D L E HAR B OR R D CL A R EMO N T A V SKYLI N E B LVD PIEDMONT AV M A N D E L A PKWY G R A N D A V SAN PABLO AV MARTIN LUTHER KING JR WY OAK ST 6 T H ST HARRISON ST MEC A R T NE Y RD E 12TH ST MOUNTAI N B L V D B A Y PL I S L A N D D R E 20TH ST POWELL ST WEBSTER ST MACART H UR BLVD S H A T T U C K A V 8TH ST 1 4 T H A V M A C A R T H U R B L VD GRAND ST 5 1 S T ST L AK E S I D E D R E 20TH ST BUE N A V I S T A A V WEBSTER ST L I N C O L N A V PIEDMONT AV FRANKLIN ST B A N C R O F T A V 8TH ST S H E P H E R D C A N Y ON R D ENCINAL A V E 1 2 T H S T 20T H ST P AR K ST K E L L E R AV POSEY TUBE E 1 2 T H S T D A VIS S T 8TH ST 40TH S T E 7TH ST E 7 TH S T E 11TH ST T U NN E L RD ADELINE ST E 2 T H S T D A V IS ST E 1 1 T H S T 20TH ST S K Y L I N E BLVD 11TH ST WEBSTER TUBE PARK ST PIEDMONT AV C O L L E G E A V D E L A W A R E S T T U N N E L R D 7TH ST DAVIS ST 77TH AV 8TH ST BELROSE AV B U E N A V IS T A A V 14TH AV MAIN ST 77TH AV FISH R A N CH RD A IRPO R T DR FRUITVALE AV SHATTUCK AV MADISON ST 7 3 R D A V TELEGRAP H AV MANDELA PKWY FRANKLIN ST S T A NLEY A V S K Y L I N E B L V D HOLLIS S T E 1 5 T H S T E 12TH ST FERNSIDE B L VD GRI Z Z L Y PE A K B L V D CENTRAL AV 8 T H S T E 2 T H S T E 7TH S T MARTIN LUTHER KING JR WY

Legend

0 - 156.1818726 156.1818727 - 312.3637451 312.3637452 - 468.5456177 468.5456178 - 624.7274902 624.7274903 - 780.9093628 City of Oakland

0.65 1.3 Miles

2009-2013 Shootings and Homicides

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 60 ¡

Heat ¡Map ¡Density ¡of ¡Homicides ¡and ¡Nonfatal ¡ShooHngs, ¡ ¡ 2009 ¡– ¡November ¡20, ¡2013 ¡

S EMI N A RY AV SAN LEAN D R O S T E D E S A V CLAREMONT AV H I G H S T HA R R I S ON S T 4 T H S T D U R A N T A V E 21ST ST MARKET S T E 12TH ST O A K L A N D A V H E G E N B E R G E R R D D O O L I T TLE DR BANCR O FT AV P A R K B L V D MORAGA AV DUTTON AV M A C A RTHUR BLVD 3 5 T H A V W GRAN D AV M A R T I N L U T H E R K I N G J R W Y WEBSTER ST ASHBY AV INTERNATIONAL BLVD 1 4 T H A V O A K S T WARRING ST 7 T H S T M O R A G A A V 6TH ST FOOTHILL B L V D SAN PABLO AV ADELINE ST P O W E L L ST 6TH ST W E B S T E R S T H E G E N B E R G E R R D E S T U D I L L O A V E 14TH ST D W I G H T W Y C O L L E G E A V B A N CROFT AV HIGHLAND AV 7TH ST 9 8 T H AV J O A Q U I N M I L L E R R D 1 4 T H AV BROA D W A Y T ER S A CRAMENTO ST MARKET ST 77TH AV ARDLEY AV REDWOOD RD S N A K E RD 6TH ST 7TH ST STANFORD AV B A N C R O FT AV GOL F L I N K S R D F O O T HILL BLV D 2 3 R D A V ASHBY AV LINCO L N A V SAN PABLO AV UNIVERSITY AV 1 2 T H S T BROADWAY 7 T H S T OTIS DR S E M I N A R Y A V M I D D L E HAR B OR R D CL A R EMO N T A V SKYLI N E B LVD PIEDMONT AV M A N D E L A PKWY G R A N D A V SAN PABLO AV MARTIN LUTHER KING JR WY OAK ST 6 T H ST HARRISON ST MEC A R T NE Y RD E 12TH ST MOUNTAI N B L V D B A Y PL I S L A N D D R E 20TH ST POWELL ST WEBSTER ST MACART H UR BLVD S H A T T U C K A V 8TH ST 1 4 T H A V M A C A R T H U R B L VD GRAND ST 5 1 S T ST L AK E S I D E D R E 20TH ST BUE N A V I S T A A V WEBSTER ST L I N C O L N A V PIEDMONT AV FRANKLIN ST B A N C R O F T A V 8TH ST S H E P H E R D C A N Y ON R D ENCINAL A V E 1 2 T H S T 20T H ST P AR K ST K E L L E R AV POSEY TUBE E 1 2 T H S T D A VIS S T 8TH ST 40TH S T E 7TH ST E 7 TH S T E 11TH ST T U NN E L RD ADELINE ST E 2 T H S T D A V IS ST E 1 1 T H S T 20TH ST S K Y L I N E BLVD 11TH ST WEBSTER TUBE PARK ST PIEDMONT AV C O L L E G E A V D E L A W A R E S T T U N N E L R D 7TH ST DAVIS ST 77TH AV 8TH ST BELROSE AV B U E N A V IS T A A V 14TH AV MAIN ST 77TH AV FISH R A N CH RD A IRPO R T DR FRUITVALE AV SHATTUCK AV MADISON ST 7 3 R D A V TELEGRAP H AV MANDELA PKWY FRANKLIN ST S T A NLEY A V S K Y L I N E B L V D HOLLIS S T E 1 5 T H S T E 12TH ST FERNSIDE B L VD GRI Z Z L Y PE A K B L V D CENTRAL AV 8 T H S T E 2 T H S T E 7TH S T MARTIN LUTHER KING JR WY

Legend

0 - 58.56820679 58.5682068 - 117.1364136 117.1364137 - 175.7046204 175.7046205 - 234.2728271 234.2728272 - 292.8410339 City of Oakland

0.65 1.3 Miles

2012-2013 Shootings and Homicides

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡ DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 61 ¡

Heat ¡Map ¡Density ¡of ¡Homicides ¡and ¡Nonfatal ¡ShooHngs ¡During ¡Review ¡ Period, ¡January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013 ¡ ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡ DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 62 ¡

Homicide ¡Density ¡Map ¡with ¡Pins ¡of ¡Homicides, ¡ ¡ 2009 ¡– ¡November ¡2013 ¡

S E M I N A RY AV SAN LEAN D RO ST EDES AV CLAREMON HIGH ST H A R RI S ON ST 40TH ST E 2 1 S T S T MARKET ST E 12TH S T OAKLAND A V HEGENBERGER RD DOOLI T TLE DR BANCR O F T A V P A R K B L V D MORAGA AV DUTTON AV MAC A RTHUR BLVD 35TH AV W G R A N D A V MARTIN LUTHER KING JR WY I N T E R N A T I O N A L B L V D 1 4 T H A V OAK ST 7TH ST M O R A G A AV 6TH ST FOOTHILL BLVD SAN PABLO AV ADELINE ST POWEL L ST WEBSTER ST HEGENBERGER RD ESTUDILLO A E 14TH ST A V BA N CROFT AV HIGHLAND AV 7TH ST 98TH AV J O A Q U I N M I L L E R R D 14TH AV BROA D W A Y T E R MARKET ST 77TH AV A R D L E Y A V REDWOOD RD S N A K E RD 6TH ST STANFORD AV BA N C R O FT AV G O L F L I N K S R D FOO T H I L L B L V 2 3R D A V LINCO L N A V A B L O A V 1 2 T H S T B R O A D W A Y 7TH ST O T I S D R SEMINARY AV M I D D L E H A R B OR R D SKYLI N E B LVD PIEDMONT AV MANDELA PKWY GRAND AV OAK ST 6 T H S T HARRISON ST M E C A R T NE Y RD E 1 2 T H ST MOUNTAI N BLVD BAY P L I S L A N D D R E 2 T H S T POWELL ST WEBSTER ST MACART H U R B L V D SHATTUCK AV 8TH ST 1 4 T H A V M A C A R THUR B L V D G R A N D S T 51ST ST L AK E S I D E D R E 2 T H S T B U E N A VISTA AV WEBSTER ST LINCOLN AV FRANKLIN ST BANCROFT AV 8TH ST S H E P H E R D CAN Y ON R D ENCINAL A V E 12TH ST 20T H ST P AR K S T K E L L E R AV POSEY TUBE E 1 2 T H S T D A V I S S T 40TH ST E 7TH ST E 7 T H S T E 11TH ST E 2 T H S T D A V I S S T E 11TH ST 20TH ST S K Y L I N E BLVD 1 1 T H S T WEBSTER TUBE COLLEGE AV DELAWARE ST 7TH ST DAVIS ST 7 7 T H A V U E N A V I S T A A V 1 4 T H A V M A I N ST 77TH AV A IRPO R T DR FRUITVALE AV MADISON ST 73R D A V TELEGRAP H AV MANDELA PKWY F R A N K L I N S T S T A NLEY A V S K Y L I N E BL V D HOLLIS S T E 15TH ST E 12TH ST FERNSIDE B L VD CENTRAL AV 8TH ST E 20TH ST E 7TH S T M A R T I N L U T H E R K I N G J R W Y

Legend

2009-2013 187A

<VALUE>

0 - 18.14234009 18.1423401 - 36.28468018 36.28468019 - 54.42702026 54.42702027 - 72.56936035 72.56936036 - 90.71170044 City of Oakland

0.65 1.3 Miles

S EMI N A RY AV SAN LEAN D R O S T E D E S A V CLAREMONT AV H I G H S T HA R R I S ON S T 4 T H S T D U R A N T A V E 21ST ST MARKET S T E 12TH ST O A K L A N D A V H E G E N B E R G E R R D D O O L I T TLE DR BANCR O FT AV P A R K B L V D MORAGA AV DUTTON AV M A C A RTHUR BLVD 3 5 T H A V W GRAN D AV M A R T I N L U T H E R K I N G J R W Y WEBSTER ST ASHBY AV INTERNATIONAL BLVD 1 4 T H A V O A K S T WARRING ST 7 T H S T M O R A G A A V 6TH ST FOOTHILL B L V D SAN PABLO AV ADELINE ST P O W E L L ST 6TH ST W E B S T E R S T H E G E N B E R G E R R D E S T U D I L L O A V E 14TH ST D W I G H T W Y C O L L E G E A V B A N CROFT AV HIGHLAND AV 7TH ST 9 8 T H AV J O A Q U I N M I L L E R R D 1 4 T H AV BROA D W A Y T ER S A CRAMENTO ST MARKET ST 77TH AV ARDLEY AV REDWOOD RD S N A K E RD 6TH ST 7TH ST STANFORD AV B A N C R O FT AV GOL F L I N K S R D F O O T HILL BLV D 2 3 R D A V ASHBY AV LINCO L N A V SAN PABLO AV UNIVERSITY AV 1 2 T H S T BROADWAY 7 T H S T OTIS DR S E M I N A R Y A V M I D D L E HAR B OR R D CL A R EMO N T A V SKYLI N E B LVD PIEDMONT AV M A N D E L A PKWY G R A N D A V SAN PABLO AV MARTIN LUTHER KING JR WY OAK ST 6 T H ST HARRISON ST MEC A R T NE Y RD E 12TH ST MOUNTAI N B L V D B A Y PL I S L A N D D R E 20TH ST POWELL ST WEBSTER ST MACART H UR BLVD S H A T T U C K A V 8TH ST 1 4 T H A V M A C A R T H U R B L VD GRAND ST 5 1 S T ST L AK E S I D E D R E 20TH ST BUE N A V I S T A A V WEBSTER ST L I N C O L N A V PIEDMONT AV FRANKLIN ST B A N C R O F T A V 8TH ST S H E P H E R D C A N Y ON R D ENCINAL A V E 1 2 T H S T 20T H ST P AR K ST K E L L E R AV POSEY TUBE E 1 2 T H S T D A VIS S T 8TH ST 40TH S T E 7TH ST E 7 TH S T E 11TH ST T U NN E L RD ADELINE ST E 2 T H S T D A V IS ST E 1 1 T H S T 20TH ST S K Y L I N E BLVD 11TH ST WEBSTER TUBE PARK ST PIEDMONT AV C O L L E G E A V D E L A W A R E S T T U N N E L R D 7TH ST DAVIS ST 77TH AV 8TH ST BELROSE AV B U E N A V IS T A A V 14TH AV MAIN ST 77TH AV FISH R A N CH RD A IRPO R T DR FRUITVALE AV SHATTUCK AV MADISON ST 7 3 R D A V TELEGRAP H AV MANDELA PKWY FRANKLIN ST S T A NLEY A V S K Y L I N E B L V D HOLLIS S T E 1 5 T H S T E 12TH ST FERNSIDE B L VD GRI Z Z L Y PE A K B L V D CENTRAL AV 8 T H S T E 2 T H S T E 7TH S T MARTIN LUTHER KING JR WY

Legend

2012-2013 187A

<VALUE>

0 - 7.099176025 7.099176026 - 14.19835205 14.19835206 - 21.29752808 21.29752809 - 28.3967041 28.39670411 - 35.49588013 City of Oakland

0.65 1.3 Miles

2012-2013 187A Density

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 63 ¡

Homicide ¡Density ¡Map ¡with ¡Pins ¡of ¡Incidents, ¡Review ¡Period, ¡January ¡ 2012 ¡– ¡June ¡2013 ¡ ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡ DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 64 ¡

Nonfatal ¡ShooHng ¡Density ¡Map ¡with ¡Pins ¡of ¡Incidents, ¡ ¡ 2009 ¡– ¡November ¡2013 ¡

S EMI N A R Y AV SAN LEAN D RO ST EDES AV CLAREMONT AV HIGH ST H A R RI S ON ST 40TH ST E 21ST ST MARKET ST E 1 2 T H ST OAKLAND A V HEGENBERGER RD DOOLI T TLE DR B A N C R O FT AV PARK BLV D MORAGA AV DUTTON AV MAC A RTHUR BLVD 3 5 T H A V W GRAN D A V MARTIN LUTHER KING JR WY WEBSTE INTERNATIONAL BLVD 1 4 T H A V OAK ST 7TH ST M O R A G A AV 6TH ST FOOTHILL B L V D SAN PABLO AV ADELINE ST POWEL L ST WEBSTER ST HEGENBERGER RD ESTUDILLO AV E 14TH ST O L L E G E A V BA N CROFT AV HIGHLAND AV 7 T H S T 98TH AV J O A Q U I N M IL L E R R D 1 4 T H AV BROA D W A Y T E R O ST MARKET ST 77TH AV ARDLEY AV REDWOOD R D S N A K E R D 6TH ST S T A N F O R D A V BA N CR O FT AV GOL F L I N K S R D F O O T HILL BLV D 2 3R D A V ASHBY A L I N C O L N A V SAN PABLO AV 12TH ST BROADWAY 7 T H S T OTIS DR SEMINARY AV M I D D L E HAR B OR R D SKYLI N E B LVD PIEDMONT AV M A N D E L A P K W Y GRAND AV JR WY OAK ST 6 T H S T HARRISON ST M E C A R T N E Y RD E 12TH ST MOUNTAI N BLVD BAY P L I S L A N D D R E 20TH ST POWELL ST WEBSTER ST MACART H UR BLVD SHATTUCK AV 8TH ST 1 4 T H A V M A C A R THUR B L VD GRAND ST 51ST ST L AK E S I D E D R E 20TH ST BUE N A VISTA AV W E B S T E R S T LINCOLN AV FRANKLIN ST BANCROFT AV 8TH ST S H E P H E R D CAN Y O N R D ENCINAL A V E 1 2 T H S T 20T H ST P AR K ST K E L L E R AV POSEY TUBE E 1 2 T H ST D A V I S S T 40TH S T E 7TH ST E 7 TH S T E 11TH ST NN E L RD A D E L I N E 20TH ST D A V I S S T E 1 1 T H S T 20TH ST S KYLINE BLVD 11TH ST W E B S T E R T U B E T COLLEGE AV D E L A W A R E S T T U N N 7TH ST DAVIS ST 77TH AV B U E N A V IS T A A V 14TH AV M A I N ST 77TH AV A IRPO R T DR FRUITVALE AV MADISON ST 73R D A V TELEGRAP H AV M A N D E L A P K W Y FRANKLIN ST S T A N L E Y A V S K Y L I N E BL V D HOLLIS S T E 15TH ST E 12TH ST F E R N S I D E B L V D L V D C E N T R A L A V 8TH ST E 20TH ST E 7 T H S T MARTIN LUTHER KING JR WY

Legend

2009-2013 245A(2) 0 - 113.5868164 113.5868165 - 227.1736328 227.1736329 - 340.7604492 340.7604493 - 454.3472656 454.3472657 - 567.934082 City of Oakland

S EMI N A RY AV SAN LEAN D R O S T E D E S A V CLAREMONT AV H I G H S T HA R R I S ON S T 4 T H S T D U R A N T A V E 21ST ST MARKET S T E 12TH ST O A K L A N D A V H E G E N B E R G E R R D D O O L I T TLE DR BANCR O FT AV P A R K B L V D MORAGA AV DUTTON AV M A C A RTHUR BLVD 3 5 T H A V W GRAN D AV M A R T I N L U T H E R K I N G J R W Y WEBSTER ST ASHBY AV INTERNATIONAL BLVD 1 4 T H A V O A K S T WARRING ST 7 T H S T M O R A G A A V 6TH ST FOOTHILL B L V D SAN PABLO AV ADELINE ST P O W E L L ST 6TH ST W E B S T E R S T H E G E N B E R G E R R D E S T U D I L L O A V E 14TH ST D W I G H T W Y C O L L E G E A V B A N CROFT AV HIGHLAND AV 7TH ST 9 8 T H AV J O A Q U I N M I L L E R R D 1 4 T H AV BROA D W A Y T ER S A CRAMENTO ST MARKET ST 77TH AV ARDLEY AV REDWOOD RD S N A K E RD 6TH ST 7TH ST STANFORD AV B A N C R O FT AV GOL F L I N K S R D F O O T HILL BLV D 2 3 R D A V ASHBY AV LINCO L N A V SAN PABLO AV UNIVERSITY AV 1 2 T H S T BROADWAY 7 T H S T OTIS DR S E M I N A R Y A V M I D D L E HAR B OR R D CL A R EMO N T A V SKYLI N E B LVD PIEDMONT AV M A N D E L A PKWY G R A N D A V SAN PABLO AV MARTIN LUTHER KING JR WY OAK ST 6 T H ST HARRISON ST MEC A R T NE Y RD E 12TH ST MOUNTAI N B L V D B A Y PL I S L A N D D R E 20TH ST POWELL ST WEBSTER ST MACART H UR BLVD S H A T T U C K A V 8TH ST 1 4 T H A V M A C A R T H U R B L VD GRAND ST 5 1 S T ST L AK E S I D E D R E 20TH ST BUE N A V I S T A A V WEBSTER ST L I N C O L N A V PIEDMONT AV FRANKLIN ST B A N C R O F T A V 8TH ST S H E P H E R D C A N Y ON R D ENCINAL A V E 1 2 T H S T 20T H ST P AR K ST K E L L E R AV POSEY TUBE E 1 2 T H S T D A VIS S T 8TH ST 40TH S T E 7TH ST E 7 TH S T E 11TH ST T U NN E L RD ADELINE ST E 2 T H S T D A V IS ST E 1 1 T H S T 20TH ST S K Y L I N E BLVD 11TH ST WEBSTER TUBE PARK ST PIEDMONT AV C O L L E G E A V D E L A W A R E S T T U N N E L R D 7TH ST DAVIS ST 77TH AV 8TH ST BELROSE AV B U E N A V IS T A A V 14TH AV MAIN ST 77TH AV FISH R A N CH RD A IRPO R T DR FRUITVALE AV SHATTUCK AV MADISON ST 7 3 R D A V TELEGRAP H AV MANDELA PKWY FRANKLIN ST S T A NLEY A V S K Y L I N E B L V D HOLLIS S T E 1 5 T H S T E 12TH ST FERNSIDE B L VD GRI Z Z L Y PE A K B L V D CENTRAL AV 8 T H S T E 2 T H S T E 7TH S T MARTIN LUTHER KING JR WY

Legend

2012-2013 245A(2) 0 - 40.22866516 40.22866517 - 80.45733032 80.45733033 - 120.6859955 120.6859956 - 160.9146606 160.9146607 - 201.1433258 City of Oakland

0.65 1.3 Miles

2012-2013 245A(2) Density

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 65 ¡

Nonfatal ¡ShooHng ¡Density ¡Map ¡with ¡Pins ¡of ¡Incidents, ¡Review ¡Period, ¡ January ¡2012 ¡– ¡June ¡2013 ¡ ¡

Note: ¡ the ¡ problem ¡ analysis ¡ is ¡ a ¡ living ¡ document; ¡ revisions ¡ and/or ¡ correcHons ¡ are ¡ made ¡ regularly. ¡ Please ¡ contact ¡ Reygan ¡ Harmon, ¡ Ceasefire ¡Project ¡Manager, ¡RHarmon@oaklandnet.com ¡for ¡the ¡most ¡ up-­‑to-­‑date ¡version. ¡

• 1. Enhanced ¡analyHc ¡capacity ¡and ¡rouHnizaHon ¡of ¡analyHc ¡exercises

¡ are ¡required ¡to ¡support ¡intervenHons ¡focused ¡on ¡violence: ¡

• Regular ¡and ¡frequent ¡“real-­‑Hme” ¡review ¡of ¡violent ¡incidents,

¡ the ¡individuals ¡involved ¡in ¡those ¡incidents, ¡and ¡the ¡groups ¡& ¡ networks ¡ they ¡ may ¡ be ¡ part ¡ of ¡ is ¡ necessary ¡ to ¡ ensure ¡ the ¡ analysis ¡ is ¡ accurate, ¡ comprehensive ¡ and ¡ up-­‑to-­‑date. ¡ “ShooHng ¡reviews” ¡are ¡one ¡key ¡way ¡to ¡facilitate ¡this. ¡

• The ¡analysis ¡of ¡social ¡networks ¡of ¡individuals ¡at ¡highest ¡risk ¡of

¡ violence ¡ is ¡ an ¡ important ¡ complement ¡ to ¡ this ¡ problem ¡

• analysis. ¡This ¡“Social ¡Network ¡Analysis”, ¡currently ¡facilitated

¡ by ¡Andrew ¡Papachristos ¡of ¡Yale ¡University ¡under ¡the ¡auspices ¡

• f ¡the ¡California ¡Partnership ¡for ¡Safe ¡CommuniHes, ¡should ¡be

¡

• completed. ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 66 ¡

Further ¡work ¡to ¡be ¡done ¡(1) ¡

• 2. As ¡ Realignment ¡ progresses, ¡ individuals ¡ at ¡ very ¡ highest ¡ risk ¡ of

¡ violence ¡are ¡increasingly ¡likely ¡to ¡be ¡under ¡local ¡supervision ¡and/

• r ¡in ¡local ¡custody. ¡Both ¡the ¡problem ¡analysis ¡& ¡shooHng ¡reviews

¡ should ¡ focus ¡ on ¡ opportuniHes ¡ for ¡ befer ¡ understanding ¡ and ¡ reducing ¡the ¡risk ¡of ¡violence ¡this ¡populaHon ¡faces. ¡This ¡process ¡ would ¡be ¡a ¡natural ¡extension ¡of ¡the ¡partnership-­‑based ¡violence ¡ reducHon ¡strategy ¡work ¡currently ¡under ¡way. ¡

• 3. Anecdotal ¡ informaHon ¡ suggests ¡ that ¡ the ¡ involvement ¡ of ¡ street

¡ groups ¡in ¡human ¡trafficking ¡and ¡the ¡violence ¡associated ¡with ¡it ¡ has ¡ been ¡ underesHmated. ¡ Understanding ¡ the ¡ relaHonship ¡ between ¡ human ¡ trafficking, ¡ street ¡ groups, ¡ and ¡ violence ¡ will ¡ benefit ¡from ¡further ¡data ¡collecHon ¡and ¡analysis. ¡

FOR ¡PRESENTATION ¡-­‑ ¡NOT ¡FOR ¡DISTRIBUTION ¡-­‑ ¡JANUARY ¡2014 ¡ 67 ¡

Further ¡work ¡to ¡be ¡done ¡(2) ¡