С небольшой помпой и еще меньшей прозрачностью для общественности по крайней мере 60 городов в США и Европе внедрили системы прогнозирования преступности. Пришло время для общенационального обсуждения политики полиции и защиты граждан. ⁃ Редактор TN
Что если вы могли бы предсказать, где преступление будет иметь место до его совершения, даже заранее определив время инцидента и личность виновного? Звучит как научная фантастика, верно? Социологи давно считают, что исторические тенденции преступности часто влияют на будущие модели.
Революция в продвинутом машинном обучении проверяет их теории. Новое поколение инструментов прогнозирования преступности вот-вот кардинально изменит характер правоохранительных органов - и нашу конфиденциальность - навсегда. И как никогда важно, чтобы мы пролили свет на алгоритмы, управляющие этими инновациями.
Уроки одного из самых пострадавших от преступности городов мира
Еще в первые дни, по крайней мере, полицейские управления 60 в городах США и Европы развернули системы прогнозирования преступности - со смешанными результатами. Исследователи изо всех сил пытаются понять результаты. Одна из проблем заключается в том, что полиции не нравится делиться с публикой тем, что они делают. Другое дело, что это чрезвычайно трудно распаковывать алгоритмы, которые они используют, поскольку они являются собственностью. Мы просто не знаем, что находится внутри черного ящика.
Чтобы лучше понять потенциал прогнозирования преступности, мы недавно разработали платформу прогнозирования преступности с открытым исходным кодом для особо пострадавшего от преступности города Рио-де-Жанейро. В среднем примерно Люди 1,000 убиты ежегодно в обширном мегаполисе 6 миллионов. Это вдвое больше людей, убитых во всей Канаде, стране с шестикратным населением. И преступная ситуация ухудшилась за последние несколько лет, хотя не так страшен, как многие верят.
В Рио-де-Жанейро, как и в большинстве городов мира, трудно получить четкое представление о безопасности. Публичная статистика недоступна, и часто они публикуются с большими задержками. Хуже того, когда местные новостные выпуски также публикуют криминальные истории, они обычно приводят сенсационные заголовки, которые больше распространяют страх, чем предлагают понимание. Это не удивительно, что 81% местных жителей полагаю, что они рискуют быть убитыми.
Как и во многих городах по всему миру, жители Рио страдают от опасного пробела в знаниях, когда дело доходит до оценки риска преступления. Например, немногие жители знают, что уровень убийств по-прежнему 50% того, что было десятилетием назад, Существует тревожное расхождение между тем, как люди воспринимают преступное насилие и его фактическую распространенность. Этот страх перед преступностью резко влияет на повседневные решения, принимаемые многими жителями города, в том числе необходимость обращаться к частной безопасности, закрытым общинам или огнестрельному оружию для личной защиты.
Что сейсмология говорит нам о предсказании преступления
Хорошей новостью является то, что насильственные преступления могут быть обращены вспять, или, по крайней мере, частично избежать. Во многих городах распространение смартфонов, социальных сетей и информационной грамотности провоцирует изменения ситуационной осведомленности и поведения. Такие сервисы, как рейтинговые системы Amazon, Facebook, Instagram, Snapchat, Telegram и Yelp создание культуры где люди теперь ожидают получить доступ к данным по всем мыслимым продуктам и услугам - и избегать предложений, где данные недоступны.
Более того, улучшения в продвинутом машинном обучении Это означает, что можно создать гораздо более точную и целевую аналитику для анализа динамики преступности даже в таких сложных городах, как Рио-де-Жанейро. Прогнозирование преступности является лишь одним из примеров этого. Это основано на ожидании, что преступность чрезмерно сконцентрирована в определенных местах и заразна среди определенных типов людей.
Базовые математические модели для прогнозирования преступности можно проследить до маловероятного источника - сейсмологии. В целом преступность аналогична землетрясениям: встроенные свойства окружающей среды сильно влияют на связанные толчки. Например, преступления, связанные с конкретным ночным клубом, многоквартирным домом или улицей, могут повлиять на интенсивность и распространение будущей преступной деятельности.
wpDiscuz