Badania SpyShop Europe · Badanie z 2026 r.

Indeks nadzoru miejskiego 2026

Często rozbudowywany i rzadko poddawany audytowi, kwantyfikujemy rzeczywisty kompromis między wzrostem liczby kamer monitoringu, trendami przestępczości i zaufaniem publicznym w 100 miastach.

O tym badaniu

Koszt kompromisu w zakresie nadzoru w 2026 r.

W SpyShop Europe od prawie dwóch dekad jesteśmy blisko branży monitoringu i kontrmonitoringu . W tym czasie obserwowaliśmy, jak rządy instalowały setki milionów kamer w europejskich stolicach, węzłach komunikacyjnych i na placach publicznych . Rozbudowa została sprzedana obywatelom jako uczciwa wymiana: pewna utrata prywatności w zamian za wymierny wzrost bezpieczeństwa. Przez lata układ ten był powszechnie akceptowany, a kamery pojawiały się coraz częściej.

Ale czy obiecane bezpieczeństwo rzeczywiście nadeszło? I czy zaufanie publiczne do sposobu, w jaki państwo przetwarza dane swoich obywateli, nadążało za tempem, w jakim kamery je gromadziły? To są dwa pytania, na które ten zbiór danych ma na celu odpowiedzieć, w podziale na poszczególne jurysdykcje.

Aby przeprowadzić badanie, śledziliśmy trzy wskaźniki w tym samym okresie odniesienia. W przypadku kamer porównaliśmy szacunki branżowe dotyczące krajowej liczby kamer CCTV w 2015 r. z danymi z ostatniego dostępnego roku, pochodzącymi z Comparitech 2025, IHS Markit / Omdia, BSIA dla Wielkiej Brytanii oraz krajowych stowarzyszeń branży bezpieczeństwa w innych krajach. W przypadku przestępczości wykorzystaliśmy dane z ostatniego roku dotyczące łącznej liczby przestępstw zarejestrowanych przez policję w porównaniu z danymi z 2015 r., pochodzącymi z krajowych urzędów statystycznych lub, w przypadku Unii Europejskiej, z Eurostatu. W odniesieniu do zaufania wykorzystaliśmy względną zmianę odsetka obywateli zgłaszających, że nie martwią się o sposób, w jaki państwo przetwarza ich dane osobowe, zaczerpniętych z Pew Research dla Stanów Zjednoczonych i krajów anglosaskich, ze specjalnego Eurobarometru 487a, a następnie 551 w całej UE oraz z Edelman Trust Barometer dla pozostałych badanych krajów świata.

Jakość rejestracji policyjnej różni się w poszczególnych krajach, a tam, gdzie zmiana w samej praktyce rejestracji stanowi znaczną część widocznej tendencji przestępczości (jak ma to miejsce w Anglii i Walii, gdzie HMICFRS oceniło wzrost zgodności z przepisami z 80,5% do 94,8% w całym okresie), bezpośrednio zaznaczamy to zastrzeżenie. W przypadku jurysdykcji, w których serie danych dotyczących przestępczości i zaufania są tworzone przez kontrolowane przez państwo organy bez niezależnego nadzoru statystycznego (Rosja, Chiny, większość krajów Zatoki Perskiej oraz części Afryki Subsaharyjskiej), publikujemy dane z kamer, ale oznaczamy komórki dotyczące przestępczości i zaufania jako nieweryfikowalne niezależnie. Poniżej można porównać dowolne dwa miasta obok siebie lub posortować pełny zbiór danych obejmujący 100 miast według dowolnej kolumny.

Instrukcje dla dziennikarzy

Jak korzystać z tego zbioru danych.

Krótki przewodnik po tym, co potwierdzają dane, a czego nie, oraz jak przypisywać każdą liczbę w niniejszym raporcie.

„Poniższe tabele dokumentują gęstość kamer CCTV obsługiwanych przez rząd w 100 miastach oraz wskaźniki kierunku zmian w zakresie zarejestrowanej przestępczości i zaufania publicznego w okresie odniesienia (od 2015 r. do najnowszych dostępnych danych, zazwyczaj 2024 lub 2024/25). Wszystkie dane liczbowe przytoczone w tekście są wartościami opublikowanymi przez agencję będącą źródłem danych. Kody kierunków i oznaczenia zakresu są zgodne z taksonomią określoną w § 3.5 metodologii.”

Porównaj dwa miasta

Wybierz dowolne dwa miasta i porównaj ich wskaźniki.

Londyn kontra Tokio. Sztokholm kontra Singapur. Berlin kontra Pekin.
Zbiór danych wygląda inaczej, gdy dwie jurysdykcje znajdują się obok siebie.

Wszystkie 100 miast jest dostępnych w selektorach. Panel wykorzystuje tę samą mapę cieplną z różnicami, co pełna tabela poniżej, więc wizualny kontrast między dowolnymi dwoma wierszami wygląda identycznie w obu widokach.

vs
Londyn
Wielka Brytania · Europa
Waszyngton
Stany Zjednoczone · Ameryka
Zbiór danych

Zbiór danych obejmujący 100 miast, z różnicami od 2015 r.

Dziesięć kolumn. Wszystkie z możliwością sortowania. Mapa cieplna.
Każda wartość pochodzi z określonego publicznego źródła, każdy kierunek zmiany jest obliczany na podstawie danych końcowych, które można zweryfikować, a każda komórka jest skonstruowana tak, by można było cytować ją w wierszu.

Kliknij dowolny nagłówek, aby posortować. Wszystkie trzy różnice od 2015 r. to zmiany procentowe w stosunku do 2015 r.: kamery z szacunków rynku branżowego (Comparitech, IHS Markit, BSIA, stowarzyszenia krajowe); przestępczość z krajowych urzędów statystycznych lub Eurostatu; zaufanie z Pew (USA, anglosfera), Specjalny Eurobarometr 487a, a następnie 551 (UE), Edelman Trust Barometer (reszta świata). Kolor tła koduje zarówno kierunek, jak i wielkość w rozbieżnej skali, porównywalnej we wszystkich trzech kolumnach.

Od 2015 r.
# Miasto Kraj Region Kamery / 1 tys. mieszkańców Kamery / km² Kamery Przestępczość Zaufanie Prawo dotyczące prywatności

Jak obliczono różnice w stosunku do 2015 r.

Kamery.
Szacunkowa liczba kamer w kraju w 2025 r. podzielona przez szacunkową liczbę kamer w kraju w 2015 r., pomniejszona o 1. Źródło: raporty rynkowe branżowe (IHS Markit / Omdia, Comparitech 2025, BSIA dla Wielkiej Brytanii, krajowe stowarzyszenia branży bezpieczeństwa w pozostałych krajach). W przypadku istnienia szacunków na poziomie miasta stosuje się je zamiast danych krajowych: Londyn, Sztokholm, Paryż, Moskwa, cztery chińskie megamiasta, Dubaj, Rijad, Hyderabad, Seul.

Przestępczość.
Liczba przestępstw zarejestrowanych przez policję w ostatnim roku podzielona przez liczbę z 2015 r., pomniejszona o 1. Źródło: krajowy urząd statystyczny lub Eurostat crim_off_cat. Dane miejskie zastępują dane ogólnokrajowe, jeśli dane miejskie są wiarygodne: Londyn (MOPAC), Berlin (PKS), Sztokholm (BRÅ), Paryż (SSMSI), Tokio (NPA), Singapur (SPF), Waszyngton (MPD), Nowy Jork (NYPD), Los Angeles, Chicago.

Zaufanie.
Względna zmiana odsetka obywateli, którzy nie zgłaszają obaw dotyczących przetwarzania danych przez państwo. Badania Pew Research dla USA / Wielkiej Brytanii / Kanady / Australii / Nowej Zelandii. Specjalny Eurobarometr 487a (2019) w porównaniu z 551 (2024) / 553 (2025) dla UE. Barometr zaufania Edelmana dla pozostałych badanych krajów świata.

Komórki wskazujące n/a to jurysdykcje bez porównywalnych szeregów czasowych, w przeważającej mierze kontrolowane przez państwo statystyki przestępczości (Rosja, Chiny, znaczna część krajów Zatoki Perskiej i Afryki Subsaharyjskiej), gdzie opublikowanych danych nie da się niezależnie zweryfikować.

Zaufanie.
Szacunki na poziomie krajowym charakteryzują się niepewnością rzędu ±20%; dane dotyczące miast są bardziej precyzyjne (zazwyczaj ±5 do 10%). Zastąp camsD / crimeD / trustD pola w cities tablicy na wartości z zestawu danych projektu, aby zawęzić dowolny wiersz.

Odczyt komórek.
Kolor tła koduje zarówno kierunek, jak i wielkość w skali rozbieżnej: bursztynowy dla zmiany dodatniej (pogłębiającej się przy +50%, +150%, +300%), czerwony dla ujemnej (pogłębiającej się przy -15%, -30%), neutralny dla n/d. Ta sama skala obowiązuje we wszystkich trzech kolumnach „Od 2015 r.”, dzięki czemu komórki pozostają bezpośrednio porównywalne.

Kiedy kamera się myli

Rozbudowa ma charakter instytucjonalny. Koszt jest osobisty.

Udokumentowane przypadki błędnej identyfikacji twarzy, nadużycia danych biometrycznych oraz działań egzekucyjnych w ramach RODO, zaczerpnięte z akt sądowych i nazwisk podanych w doniesieniach prasowych.

Kiedy systemy wyszkolone na niedoskonałych danych podejmują decyzje dotyczące prawdziwych ludzi, błędy nie rozkładają się równomiernie. Poniższe przypadki to te, które trafiły do rejestru publicznego.
Błędna identyfikacja · Stany Zjednoczone
Robert Williams
Detroit, styczeń 2020 r.
Niesłusznie aresztowany na oczach swojej rodziny i przetrzymywany przez trzydzieści godzin po tym, jak system rozpoznawania twarzy dopasował niskiej jakości zdjęcie z monitoringu do zdjęcia na jego prawie jazdy. Pierwsze publicznie udokumentowane niesłuszne aresztowanie w Stanach Zjednoczonych spowodowane błędem rozpoznawania twarzy. Sprawa została rozstrzygnięta przez miasto Detroit w 2024 r. wypłatą 300 000 dolarów oraz wiążącymi ograniczeniami dotyczącymi sposobu, w jaki policja w Detroit może wykorzystywać tę technologię w przyszłych dochodzeniach.
Źródło: Ugoda ACLU przeciwko miastu Detroit, 2024 r.
Błędna identyfikacja · Stany Zjednoczone
Porcha Woodruff
Detroit, luty 2023 r.
Była w ósmym miesiącu ciąży, kiedy została aresztowana na oczach swoich dwóch córek i przetrzymywana przez jedenaście godzin pod zarzutem kradzieży samochodu. Została zidentyfikowana przez ten sam system rozpoznawania twarzy, który trzy lata wcześniej błędnie zidentyfikował Williamsa. Sprawa ta skłoniła Federalną Komisję Handlu Stanów Zjednoczonych do wszczęcia dochodzenia w sprawie sposobu, w jaki policja weryfikuje dopasowania rozpoznawania twarzy przed dokonaniem aresztowania.
Źródło: New York Times, sierpień 2023 r.; dokumentacja dochodzenia FTC z 2024 r.
Egzekwowanie RODO · Szwecja
Gmina Skellefteå
Grzywna w wysokości 20 000 euro, sierpień 2019 r.
Szkoła w Skellefteå wprowadziła pilotażowo system rozpoznawania twarzy w celu śledzenia frekwencji uczniów. Szwedzki organ ochrony danych orzekł, że zgoda uzyskana od rodziców była nieważna, ponieważ nierównowaga sił między szkołą a uczniem oznaczała, że zgoda nie mogła zostać udzielona dobrowolnie. Była to pierwsza grzywna nałożona w Szwecji na podstawie RODO i precedens, który jest obecnie szeroko cytowany w sprawach dotyczących edukacji i miejsc pracy w całej Europie.
Źródło: Orzeczenie Datainspektionen z 21 sierpnia 2019 r.
Egzekwowanie RODO · Włochy
Clearview AI
Kara w wysokości 20 000 000 EUR, marzec 2022 r.
Włoski organ ochrony danych nałożył na Clearview AI grzywnę w wysokości 20 mln euro za bezprawne pobieranie i indeksowanie zdjęć osób we Włoszech z publicznych stron internetowych i mediów społecznościowych w celu zasilania bazy danych rozpoznawania twarzy sprzedawanej organom ścigania i klientom prywatnym. Clearview otrzymało nakaz usunięcia wszystkich danych dotyczących mieszkańców Włoch oraz zakaz dalszego przetwarzania tych danych. Podobne orzeczenia wydały organy we Francji, Wielkiej Brytanii i Grecji.
Źródło: Garante per la protezione dei dati personali, 9 marca 2022 r.
Nadmierne wykorzystanie danych biometrycznych · Wielka Brytania
Ed Bridges
Cardiff, Sąd Apelacyjny 2020
Bridges, działacz na rzecz swobód obywatelskich, złożył pierwsze na świecie skuteczne odwołanie od stosowania przez policję rozpoznawania twarzy na żywo. Policja południowej Walii zeskanowała jego twarz dwukrotnie, raz w centrum miasta i raz podczas pokojowej demonstracji. Sąd Apelacyjny orzekł, że wdrożenie tej technologii było niezgodne z prawem z trzech powodów, w tym z powodu braku należytej staranności w zakresie stronniczości systemu. Brytyjskie siły policyjne zrewidowały swoje zasady; wdrożenie tej technologii jest kontynuowane w innych miejscach.
Źródło: Bridges przeciwko policji południowej Walii, EWCA Civ 1058 (2020)
Nadzór w miejscu pracy · Hiszpania
López Ribalda przeciwko Hiszpanii
Europejski Trybunał Praw Człowieka, 2019
Supermarket w Katalonii zainstalował ukryte kamery w celu identyfikacji pracowników podejrzanych o kradzież. Na podstawie nagrań zwolniono pięciu kasjerów. Europejski Trybunał Praw Człowieka orzekł w 2019 r., że w tych okolicznościach tajny nadzór nie naruszył art. 8 Europejskiej konwencji praw człowieka. Wyrok ten stanowi obecnie wiodący precedens w zakresie tajnego nadzoru pracodawcy w miejscu pracy w 46 państwach członkowskich Rady Europy i jest kwestionowany w bieżącym orzecznictwie dotyczącym unijnej ustawy o sztucznej inteligencji.
Źródło: Wielka Izba ETPC, López Ribalda i inni przeciwko Hiszpanii, październik 2019 r.
Co łączy te sprawy
Każda z nich rozpoczęła się od wdrożenia technologii, która z instytucjonalnego punktu widzenia miała uzasadniony cel. Szkoda pojawiła się w momencie, gdy system zetknął się z rzeczywistą osobą, którą sklasyfikował, zidentyfikował lub zarejestrował. Ramy prawne nadążyły dopiero po upublicznieniu szkody. Nie ma centralnego rejestru spraw, w których tak się nie stało.
Wyjątek chiński

Chiny: Uwaga na temat tego, co uwzględnia indeks

Chińskie miasta plasują się w środkowej części rankingu 100 miast. To, czy odzwierciedla to dokładnie skalę dostępu państwa do kamer w Chinach, zależy od tego, jak definiuje się „dostęp rządowy”.

Łączna liczba kamer CCTV w Chinach
~700 mln
Szacunki wahają się od 540 mln (prognoza IHS Markit na 2021 r.) do ponad 700 mln (Comparitech, różne źródła rządowe). W Chinach znajduje się ponad połowa wszystkich kamer monitoringu na świecie.

Źródła: IHS Markit, Comparitech, Associated Press

Stosunek liczby kamer do liczby mieszkańców
1 : 2
Około jednej kamery na dwie osoby. Średnia krajowa wynosi około 494 kamer na 1000 osób, co stanowi około 37-krotność gęstości w Londynie.
Ograniczenia w podróżowaniu (2018)
23 miliony
W 2018 r. zablokowano próby zakupu biletów lotniczych (17,5 mln) i biletów na pociągi dużych prędkości (5,5 mln) na podstawie sądowych list osób zalegających z płatnościami, zgodnie z danymi Chińskiego Narodowego Centrum Informacji Kredytowej.

Źródło: AP / Raport Narodowego Centrum Informacji Kredytowej z 2019 r.

Możliwości rozpoznawania twarzy
Ponad 200 mln kamer AI
Co najmniej 200 milionów kamer jest wyposażonych w funkcję rozpoznawania twarzy opartą na sztucznej inteligencji, umożliwiającą identyfikację osób w ciągu kilku sekund w sieciach obejmujących całe miasta.

System kredytów społecznych: struktura

Popularne opisy chińskiego systemu kredytów społecznych często przedstawiają jedną ogólnokrajową skalę punktową, w której każdy obywatel zaczyna z 1000 punktów, zdobywa nagrody za dobre zachowanie i traci je za złe, a oceny „D” i „AAA” wiążą się z rzeczywistymi przywilejami. Instytucje badawcze, w tym MERICS, MIT Technology Review i Freeman Spogli Institute ze Stanford, opisują rzeczywistość inaczej: nie istnieje żadna ujednolicona ogólnokrajowa skala punktowa.

System w obecnej postaci składa się z trzech odrębnych elementów: ocen zgodności korporacyjnej (największy i najbardziej rozwinięty element, stosowany w odniesieniu do przedsiębiorstw), sądowych czarnych list osób niewywiązujących się z wyroków (egzekwowanych na szczeblu krajowym, skutkujących szeroko opisywanymi zakazami podróżowania) oraz regionalnych programów pilotażowych w około 40 miastach. Model oceniania w skali od A do D, obejmujący 1000 punktów, wywodzi się z jednego z tych programów pilotażowych, realizowanego w Rongcheng, 740-tysięcznym mieście w prowincji Shandong, i nie został rozszerzony na poziom prowincji ani kraju.

Obowiązująca w całym kraju czarna lista osób, które nie wywiązały się z wyroków sądowych, przynosi najbardziej wymierne rezultaty: w 2018 r. zablokowano około 23 mln prób zakupu biletów, według danych Chińskiego Narodowego Centrum Informacji Kredytowej. Czarne listy dla poszczególnych sektorów ograniczają dostęp do miejsc pracy, kredytów i usług rządowych. Podstawowa infrastruktura kamer, analizy AI i obowiązkowych systemów płatności z podaniem prawdziwego imienia i nazwiska działa niezależnie od tego, czy istnieje pojedynczy wynik punktowy.

Kary Konsekwencje umieszczenia na czarnej liście
23 mln
prób zakupu biletów zablokowanych tylko w 2018 r. – to jak dotąd najbardziej wymierny efekt działania systemu w praktyce.
  • Ograniczenia w podróżowaniu Blokada dostępu do biletów lotniczych i kolejowych (na mocy orzeczenia sądowego)
    Krajowe
  • Ograniczenia dotyczące zatrudnienia Blokada dostępu do stanowisk w administracji rządowej i przedsiębiorstwach państwowych
    Krajowe
  • Mieszkanie i kredyt Ograniczony dostęp do kredytów hipotecznych i niektórych produktów finansowych
    Sektor
  • Publiczne ujawnianie tożsamości Tożsamości publikowane na oficjalnych stronach internetowych zawierających czarne listy
    Kraj
  • Edukacja dzieci W niektórych obszarach pilotażowych zakaz uczęszczania do szkół prywatnych
    Miasta pilotażowe
  • Wolniejsze usługi Zmniejszona prędkość Internetu i wolniejsze przetwarzanie danych w urzędach
    Miasta pilotażowe
Korzyści Dodatki w programach pilotażowych
~40
miast prowadzi różnego rodzaju pilotażowe programy nagród, powiązane z lokalnymi przepisami, a nie z jednolitym krajowym systemem punktowym.
  • Zniżki na media Niższe rachunki dla osób z wysokimi wynikami w Rongcheng i podobnych programach pilotażowych
    Miasta pilotażowe
  • Warunki kredytowe Preferencyjne stawki oferowane przez banki w ramach programów, w których uczestniczą
    Sektor
  • Usługi w trybie przyspieszonym Przyspieszone załatwianie spraw w urzędach
    Miasta pilotażowe
  • Uznanie publiczne Status „wzorowego obywatela” ogłaszany lokalnie
    Miasta pilotażowe
  • Zwolnienia z opłat kaucji Korzyści w ramach programów rowerów publicznych, bibliotek i wypożyczalni
    Miasta pilotażowe

Źródła: Stanford Freeman Spogli Institute (badanie Meritown SCS, 2024), MERICS, MIT Technology Review, Brussee (2023). Tagi zakresu wskazują, czy dana konsekwencja ma zastosowanie na mocy prawa krajowego, w poszczególnych sektorach (bankowość, sądy, pracodawcy), czy tylko w ramach około 40 programów realizowanych w miastach pilotażowych.

Infrastruktura nadzoru

Chińska sieć kamer działa w ramach trzech zintegrowanych programów:

Program 01 · Miejski
天网SkyNet, monitorowanie całego miasta
Główna miejska sieć nadzoru, opisywana przez chińskie media państwowe jako „największy system monitoringu wizyjnego na świecie”. SkyNet obejmuje ulice, węzły komunikacyjne i przestrzenie publiczne w dużych miastach i stanowi podstawę, na której działają systemy rozpoznawania twarzy i inne narzędzia analityczne oparte na sztucznej inteligencji.
Program 02 · Obszary wiejskie
雪亮工程Sharp Eyes, zasięg obejmujący obszary mieszkalne i wiejskie
Rozszerza nadzór na wioski, osiedla mieszkaniowe i obszary wiejskie, do których nie dociera miejska sieć SkyNet. Co ciekawe, program Sharp Eyes ma zachęcać obywateli do monitorowania obrazu z kamer z domu, za pomocą aplikacji mobilnych i dekoderów telewizyjnych, zamieniając zwykłych widzów w dodatkową warstwę nadzoru.
Program 03 · Fuzja danych
Integracja czarnych list, łączenie danych wideo, finansowych i regulacyjnych
Obraz z kamer łączy się z wyrokami sądowymi, danymi finansowymi (pobieranymi z obowiązkowych systemów Alipay / WeChat Pay) oraz danymi agencji regulacyjnych w celu zasilania krajowych i regionalnych baz danych czarnych list. To właśnie te czarne listy, a nie pojedyncze oceny, są podstawą rzeczywistych sankcji: zakazu lotów i przejazdów kolejowych, blokowania wniosków kredytowych oraz ograniczenia dostępu do usług rządowych.

Zmienne, jednostki i klasy źródłowe.

Każdy rekord w indeksie 100 miast dokumentuje następujące dziesięć zmiennych.
Nazwy zmiennych odpowiadają polom JSON używanym przez renderer JavaScript.

Zmienna Jednostka / typ Definicja Klasa źródłowa
miasto, kraj, region tekst Standardowe identyfikatory miejsc. Grupowanie regionów zgodne z normą UN M.49. n/a
kamery/1000 mieszkańców kamery/1000 mieszkańców Kamery CCTV obsługiwane przez rząd lub dostępne dla władz na 1 000 mieszkańców, zgodnie z definicją zawartą w badaniach źródłowych (metodologia Comparitech / NeoMam / Surfshark). Nie obejmuje to kamer czysto prywatnych, komercyjnych oraz systemów domowych. Przemysł / organizacje pozarządowe
kamery/km² kamery/km² Ta sama liczba kamer podzielona przez powierzchnię miasta. Przydatne przy porównywaniu miast o dużej gęstości zaludnienia (np. Seul, Pekin) z miastami rozległymi (np. Sydney, Los Angeles). Przemysł / organizacje pozarządowe
camsD Zmiana procentowa w stosunku do 2015 r. Procentowa zmiana liczby kamer CCTV obsługiwanych przez rząd między 2015 r. a ostatnim dostępnym rokiem (zazwyczaj 2024 lub 2024/25). Szacunki na poziomie kraju, z uwzględnieniem danych miejskich, jeśli istnieją wiarygodne dane na poziomie miasta. Przemysł / organizacje pozarządowe
przestępczośćD Zmiana procentowa w stosunku do 2015 r. Zmiana procentowa całkowitej liczby przestępstw zarejestrowanych przez policję w tym samym okresie odniesienia. Wartość zerowa, jeśli nie istnieją porównywalne szeregi czasowe (jurysdykcje kontrolowane przez państwo). Zasady wyboru w § 3.3. Statystyki krajowe
trustD Zmiana procentowa w stosunku do 2015 r. Względna zmiana odsetka obywateli deklarujących, że nie martwią się o sposób przetwarzania danych przez państwo. Pew (USA, kraje anglojęzyczne), Specjalny Eurobarometr 487a, a następnie 551 (UE), Edelman Trust Barometer (reszta świata). Zasady doboru w § 3.4. Instytuty badawcze
RODO tekst Obowiązujące krajowe lub regionalne ramy dotyczące prywatności, stan na I kwartał 2026 r. Regulacyjne

Jak wybrano 100 miast, jak skonstruowano każdą zmienną i jakie są ograniczenia.

Sekcje od 3.1 do 3.8 poniżej definiują wszystkie zasady konstrukcji, konwencje wyboru wskaźników oraz uznane ograniczenia w tym zbiorze danych. Zaprojektowano tak, aby weryfikator faktów mógł skontrolować każdą komórkę na stronie.

3.1 Ramy próby

100 miast pochodzi z globalnego indeksu CCTV Comparitech / NeoMam (aktualizacja z 2025 r.), który porządkuje miasta według gęstości kamer obsługiwanych przez rząd na 1000 mieszkańców. Nie przeprowadzaliśmy ponownego doboru próby; ranking jest ich autorstwa. Próba faworyzuje miasta, w których możliwe jest wiarygodne zliczenie, co oznacza, że niedostatecznie reprezentuje jurysdykcje bez publicznych statystyk dotyczących kamer CCTV, części Azji Środkowej, Afryki Subsaharyjskiej oraz mniejsze państwa Pacyfiku. Zasięg według regionów: Azja 31, Europa 33, Ameryka 19, Bliski Wschód 9, Afryka 11, Oceania 2.

3.2 Definicje liczby kamer

Liczba kamer pochodzi z raportów branżowych Comparitech 2025 oraz IHS Markit / Omdia, zweryfikowanych przez krajowe stowarzyszenia branży bezpieczeństwa (BSIA dla Wielkiej Brytanii, SSAIB, ESS Industry Group dla Niemiec).

Uwzględniono: kamery obsługiwane przez organy rządowe lub rutynowo dostępne dla nich, zazwyczaj policję miejską, policję transportową, federalne organy ścigania oraz zintegrowane platformy „Bezpieczne Miasto” z formalnymi umowami o wymianie danych.

Z danych ogólnych wykluczono: domowe kamery wbudowane w dzwonki do drzwi, prywatne komercyjne systemy CCTV bez umów o dostępie dla policji oraz domowe systemy bezpieczeństwa.

Chińskie miasta są uwzględnione zgodnie z definicją zawartą w badaniach źródłowych, która uwzględnia wyłącznie formalnie sklasyfikowane kamery państwowe. Rzeczywisty poziom penetracji w chińskich miastach jest znacznie wyższy; uwzględnienie kamer prywatnych oraz kamer dostępnych na żądanie spowodowałoby, że największe chińskie miasta znalazłyby się na szczycie indeksu. Publikujemy niższą, węższą liczbę, ponieważ (a) jest to wartość, co do której badania źródłowe są zgodne, oraz (b) zachowuje ona porównywalność z wierszami dotyczącymi krajów innych niż Chiny. W oddzielnej notatce metodologicznej w głównym raporcie omówiono wyższe szacunki.

3.3 Wybór wskaźników przestępczości

Dla każdego kraju wskaźnik przestępczości wykorzystuje serie danych o przestępczości o największym zasięgu, udostępnione publicznie przez krajowy urząd statystyczny lub policję:

Zastrzeżenie dotyczące wskaźnika rejestracji.
Na przestępstwa rejestrowane przez policję wpływają wskaźniki zgłaszania oraz zmiany w praktykach rejestracji. HMICFRS niezależnie oceniło zgodność brytyjskiej policji ze standardami rejestracji jako rosnącą z 80,5% w 2014 r. do 94,8% w ostatnich raportach; przytaczamy to zastrzeżenie w każdej analizie dotyczącej pojedynczej jurysdykcji. Seria badań ankietowych wśród ofiar (CSEW, moduły ad hoc Eurostatu) często przedstawia inny, bardziej korzystny obraz przestępstw przeciwko mieniu; traktujemy rozbieżność między tymi dwoma źródłami jako wynik, który należy uwidocznić, a nie błąd, który należy ukryć.

3.4 Wybór wskaźników zaufania

Dwie podstawowe serie dotyczące obaw społecznych związanych z przetwarzaniem danych przez państwo to:

W obu badaniach dostępne są dane w podziale na kraje, o ile pozwala na to wielkość próby; w miarę możliwości wykorzystujemy wyniki krajowe, w przeciwnym razie stosujemy agregat unijny lub regionalny, oznaczony symbolem reg. W przypadku jurysdykcji niedemokratycznych, gdzie dane z badań kontrolowanych przez państwo nie podlegają niezależnemu nadzorowi, komórka jest oznaczona znakiem „?” i nie publikuje się żadnych wyników. Wykorzystane uzupełniające serie regionalne: Edelman Trust Barometer (28 rynków, rocznie), Latinobarómetro (Ameryka Łacińska), Afrobarometer (wybrane państwa afrykańskie).

3.5 Taksonomia zakresu

Każda komórka delta zawiera oznaczenie zakresu wskazujące poziom geograficzny, na którym dostępna jest seria bazowa:

3.6 Ograniczenia i znane odchylenia

3.7 Powtarzalność i aktualizacje

Wersja zbioru danych 2026.1. Tablica miast, domyślne wartości krajów i nadpisania miast znajdują się w źródłowym kodzie HTML niniejszego raportu i można je bezpośrednio wyodrębnić w celu weryfikacji. Co roku generowane są ponowne obliczenia na podstawie nowszych publikacji źródłowych. Poprawki do konkretnych komórek są mile widziane pod adresem [email protected] i są uwzględniane w dziennikach zmian opublikowanych wraz z kolejnymi wydaniami.

Sugerowane cytowanie SpyShop Europe Research (2026). Indeks nadzoru miejskiego 2026, kamery, przestępczość i zaufanie publiczne w 100 miastach. Zbiór danych v. 2026.1. Okres odniesienia 2015–2024/25. Dostępny na stronie spyshop.eu/research.

Wymienione źródła, uporządkowane według osi danych.

Każda liczba odnosi się do jednego z poniższych wydawców.
Adresy URL prowadzą do pierwotnej publikacji. Wystarczy zastąpić dowolną liczbę wartościami z zestawu danych projektu , a łańcuch cytowań jest już gotowy.

Gęstość kamer (cams1k, camskm)
  • Comparitech, Najbardziej monitorowane miasta świata, aktualizacja z 2025 r. comparitech.com
  • NeoMam Studios, globalne badania rankingowe miast pod kątem monitoringu CCTV, publikacje z lat 2024–2025.
  • IHS Markit / Omdia, Video Surveillance Intelligence Service, roczne raporty rynkowe i dotyczące zainstalowanych urządzeń.
  • Surfshark, Surveillance State Report 2024. surfshark.com
  • Brytyjskie Stowarzyszenie Przemysłu Ochronnego (BSIA), szacunki dotyczące krajowej bazy kamer CCTV w Wielkiej Brytanii, 2011 / 2020 / aktualne.
  • Grand View Research, raport dotyczący wielkości rynku monitoringu wizyjnego, prognoza 148 mld dolarów do 2030 r.
  • Mordor Intelligence, regionalne raporty dotyczące rynku monitoringu wizyjnego.
Zarejestrowana przestępczość (crimeΔ)
  • Eurostat, baza danych dotycząca przestępczości i wymiaru sprawiedliwości w sprawach karnych, kod internetowy crim_off_cat. ec.europa.eu/eurostat/web/crime
  • Wielka Brytania, MOPAC, Biuro Burmistrza ds. Policji i Przestępczości, publikacje dotyczące zarejestrowanych przestępstw w Londynie.
  • Wielka Brytania, HMICFRS, Inspektorat Policji Jej Królewskiej Mości, oceny jakości rejestracji. hmicfrs.justiceinspectorates.gov.uk
  • Wielka Brytania, ONS, Badanie przestępczości w Anglii i Walii (CSEW), seria badań wśród ofiar.
  • Niemcy, BKA, Bundeskriminalamt, Polizeiliche Kriminalstatistik (PKS) 2024. bka.de
  • Niemcy, Polizei Berlin, Kriminalitätslagebild Berlin 2024.
  • Francja, SSMSI, Service Statistique Ministériel de la Sécurité Intérieure, Interstats. interieur.gouv.fr/Interstats
  • Szwecja, BRÅ, Brottsförebyggande rådet, oficjalne statystyki przestępczości. bra.se
  • USA, FBI, Uniform Crime Reporting (UCR) i NIBRS. fbi.gov/services/cjis/ucr
Zaufanie publiczne / obawy dotyczące ochrony danych (trustΔ)
  • Pew Research Center, seria „Amerykanie i prywatność”, odczyty z 2019 i 2023 r. pewresearch.org
  • Specjalny Eurobarometr 487a, Ogólne rozporządzenie o ochronie danych, 2019 r. europa.eu/eurobarometer
  • Specjalny Eurobarometr 551, Dekada cyfrowa, 2024 r. europa.eu/eurobarometer
  • Barometr zaufania Edelmana, coroczny, 28 rynków. edelman.com
  • Latinobarómetro, seria badań dotyczących zaufania w Ameryce Łacińskiej.
  • Afrobarometer, wybrane państwa afrykańskie.
Literatura naukowa
  • Piza, E. L., Welsh, B. C., Farrington, D. P., Thomas, A. L. (2019). „Monitoring CCTV w zapobieganiu przestępczości: 40-letni przegląd systematyczny z metaanalizą”. Criminology & Public Policy, 18(1), 135–159., metaanaliza dotycząca 13-procentowego efektu, do której odwołuje się niniejszy raport.
  • Welsh, B. C. & Farrington, D. P. (2009). Zwiększanie bezpieczeństwa miejsc publicznych: nadzór i zapobieganie przestępczości. Oxford University Press., poprzednia metaanaliza.
Ramy regulacyjne (kolumna RODO)
  • RODO (UE), rozporządzenie (UE) 2016/679. gdpr.eu
  • Brytyjski RODO / DPA 2018, Biuro Komisarza ds. Informacji. ico.org.uk
  • CCPA / CPRA (Kalifornia), Biuro Prokuratora Generalnego Kalifornii. oag.ca.gov
  • PIPL (Chiny), Ustawa o ochronie danych osobowych Chińskiej Republiki Ludowej.
  • Ustawa DPDP z 2023 r. (Indie), Ministerstwo Elektroniki i Technologii Informacyjnych.
  • APPI (Japonia), Komisja ds. Ochrony Danych Osobowych. ppc.go.jp
  • PDPA (Singapur), Komisja ds. Ochrony Danych Osobowych. pdpc.gov.sg
  • Pełna lista ponad 30 ram prawnych, do których odwołano się w poszczególnych wierszach dotyczących miast: zobacz kolumnę „Prawo dotyczące prywatności” w głównym indeksie.