Алгоритъм с точност до 300 метра ви позволява да предвидите къде ще се извърши атака или кражба седмица преди да се случи. Въпреки че подобни прогнозни модели могат да засилят силата на държавата чрез незаконно наблюдение на невинни хора, в същото време те разкриват системни пристрастия в действията на правоприлагащите органи.
Напредъкът в машинното обучение и изкуствения интелект предизвика значителен интерес от правителствата по целия свят. И техният интерес е разбираем: ако имаше работещ инструмент за прогнозиране на престъпления, това значително ще опрости работата на правоприлагащите органи и в бъдеще драстично ще намали нивото на уличната престъпност. Един такъв модел, който дава седмични прогнози за терористични атаки въз основа на данни само от отворени източници.
Въпреки това повечето предишни опити за прогнозиране на престъпността са били доста непоследователни и неточни. Най-вече защото те често използваха така наречения епидемичен или сеизмичен подход, когато престъпленията се случват в определени „горещи точки“, които след това се разпространяват в близките райони. В същото време се пренебрегва сложната социална среда на градовете и тяхната естествена топология, не се отчита връзката между престъпността и последиците от полицейската принуда.
Анализатори на данни и социолози от Чикагския университет (САЩ) са разработили нов алгоритъм, който прогнозира престъпността чрез изучаване на моделите във времето и географското разпределение на тежки престъпления (убийство, нападение, побой и т.н.) и престъпления срещу собствеността (кражба с взлом, общ улични кражби и кражби на автомобили и др.), използвайки само публично достъпни данни. Моделът може да прогнозира бъдещи престъпления за седмица напред с точност около 90%. Учените описаха своя алгоритъм за стохастичен извод в статия, публикувана в списанието Nature Human Behavior.
Новият модел разделя града на еднакви квадрати със страна около 300 метра, анализира времето и мястото на отделните престъпления и идентифицира модели за прогнозиране на бъдещи събития. Първоначално моделът е тестван върху данни за нападения и кражби в третия по население град в Съединени американски щати – Чикаго. Моделът обаче работи също толкова добре с данни от седем други американски града: Атланта, Остин, Детройт, Лос Анджелис, Филаделфия, Портланд и Сан Франциско.
Като част от отделен прогнозен модел, изследователският екип проучи реакцията на полицията и реакцията на престъпността в различни части на града, като анализира броя на арестите след съответни инциденти и сравнява тези проценти между райони с различен социално-икономически статус. Авторите на статията отбелязват, че по-високите нива на престъпност в по-богатите райони водят до повече арести в тях, докато броят на арестите в необлагодетелстваните райони намалява. Подобно увеличение на престъпността в бедните райони обаче не води до очакваното увеличение на арестите там, което показва пристрастност в реакцията на полицията и правоприлагането.
И все пак, въпреки високата точност на новия модел за прогнозиране на престъпления, учените отбелязват, че той не трябва да се използва директно за правоприлагане. В края на краищата, увеличаването на броя на полицаите в онези райони на града, където се очаква престъпление, ще доведе до промяна в условията на моделиране и само ще намали ефективността и точността на прогнозата. Вместо това моделът трябва да бъде добавен към инструментариума на градската политика и полицейските стратегии за борба с престъпността.
„Създадохме дигитален близнак на градската среда. Ако му дадете данни за случилото се в миналото, той ще ви каже какво ще се случи в бъдеще. Не е магия, има недостатъци, но тествахме модела и работи много добре. Сега можете да го използвате като инструмент за симулация, за да видите какво се случва, ако престъпността се увеличи в една област на града или правоприлагането се увеличи в друга област. Ако използвате всички тези променливи, можете да видите как системите се развиват в отговор“, каза Ишану Чатопадхиай, асистент по медицина в Чикагския университет и старши автор на новото проучване. /News2.bg
