Nature サブジャーナル: 新しいアルゴリズムにより、米国 8 都市で 90% の精度で 1 週間前に 2 ブロック以内の犯罪を予測できる

シカゴ大学の助教授イシャヌ・チャトパディヤイ氏はインサイダーに対し、彼と彼のチームが2014年から2016年末までのシカゴの犯罪データを分析して「都市の双子」モデルを作成したと語った。 は、今後数週間に特定の犯罪が発生する可能性を予測し、90% の精度で半径 2 ブロックに範囲を絞り込むことができます。

Chattopadhyay 氏は、「私たちは都市犯罪を個々の事件レベルではるかに高い予測精度で予測する方法を報告します。」と過去に述べました。 . "

「都市特有の犯罪パターンを発見することが、犯罪報告の予測に役立つことを実証しました」と論文の共著者、ジェームズ・エヴァンス氏は述べています。はサイエンス・デイリーに対し、都市コミュニティに対する新たな視点を生み出し、斬新な質問をすることを可能にし、警察活動を新たな方法で評価できる重要性を語った。」

この研究は Nature Human Behavior に掲載されました。

紙のリンク:

#https://www.nature.com/articles/s41562-022-01372-0

将来の犯罪の予測

モデルのデータは、シカゴ市の過去のデータから取得しています。このデータには、報告された事件の 2 つの大きなカテゴリ、暴力犯罪 (殺人、暴行、暴行) と財産犯罪 (強盗) が含まれています。 、盗難、自動車盗難）。

AreaVibes がまとめたデータによると、2020 年のシカゴの犯罪率は全米平均より 67% 高かった。

このデータは、これまで警察に不信感があり、警察との連絡が不足してきた都市部で警察に報告される可能性が最も高いため、使用されています。法執行機関との協力。

#薬物犯罪、交通停止、その他の軽微な犯罪とは異なり、これらの犯罪は法執行機関の偏見を受ける可能性も低くなります。

# データをテストして検証することで、トレーニングされた新しいモデルは、離散的な時間と空間座標を観察することで、今後数週間のイベントのパターンを正確に予測できます。イベント。地理的範囲は約 2 ブロックまで制御できます。

このモデルは、他の 7 つの都市 (アトランタ、オースティン、デトロイト、ロサンゼルス、フィラデルフィア、ポートランド、サンフランシスコ) でも利用できます。 .) も、主に犯罪の種類と発生場所に焦点を当てて、同様の結果を得ました。

「私たちは都市環境のデジタルツインを作成します。過去に起こったことのデータをそれにフィードすると、将来何が起こるかを教えてくれます。」 , 「これは魔法ではありません。いくつかの制限がありますが、私たちが検証したところ、非常にうまく機能しました」と Chattopadhyay 氏は言いました。

# 主著者の Ishanu Chattopadhyay 氏は、次のように注意しています。「このツールの正確性は、このツールが法執行政策の指針として使用されるべきであることを意味するものではありません。たとえば、警察署は、犯罪を防ぐために一部のコミュニティを積極的に集めるためにこのツールを使用すべきではありません」 」とチャトパディヤイさんは言いました。

# むしろ、犯罪に対処するための都市政策と警察戦略のツールボックスに追加されるべきです。

「これで、これをシミュレーション ツールとして使用して、市内のある地域で犯罪が増加した場合、または別の地域で法執行機関が増加した場合に何が起こるかを確認できます。これらすべてのさまざまな変数を確認すると、システムがそれらにどのように反応するかを確認できます」と Chattopadhyay 氏は説明します。

研究チームは、事件後の逮捕数を分析し、さまざまなコミュニティの逮捕率を比較することで、犯罪に対する警察の対応についても研究しました。

エコノファクトがまとめた調査によると、警察活動における人種的偏見は高い経済的コストを課し、すでに深刻な剥奪に苦しんでいる地域の不平等を悪化させている。彼らは、裕福な地域で犯罪率が上昇すると、より多くの人が逮捕されることを発見しました。しかし、これは恵まれないコミュニティでは起こっておらず、警察の対応と取り締まりが均一でないことを示している。

したがって、Chattopadhyay は、強化するためにこれらのデータとアルゴリズムを公開しました。同氏は調査結果が警察の対応ツールとしてではなく、高レベルの政策に活用されることを望んでいる。

#にもかかわらず、このような研究には依然として多くの疑問があります。

#2016 年、シカゴ警察は銃撃事件に巻き込まれる可能性が最も高い人物を予測するモデルを実験しましたが、謎のリストから最終的に判明したのは 50 人でした。シカゴに住む黒人男性の6パーセントがリストに載っており、人種差別の非難が巻き起こった。

一部のモデルはこれらの偏見を根絶しようとしていますが、多くの場合は逆効果であり、基礎となるデータにある人種的偏見が将来の偏見的行動を助長していると非難する人もいます。

ケンブリッジ証拠に基づく警察センターのローレンス・シャーマン氏は、この研究には市民の報告や警察の捜査に依存した警察データが含まれることを懸念しているとニュー・サイエンティストに語った。犯罪行為の捜査に出かける。

Chattopadhyay 氏は、これが問題であることに同意しており、彼のチームは、軽微な薬物犯罪や薬物犯罪が含まれることが多い、市民から報告された犯罪と警察の介入を除外することでそうしようとしています。これを説明するには、交通停止、およびより深刻な暴力犯罪および財産犯罪（いずれの場合も報告される可能性が高くなります）が挙げられます。

Chattopadhyay 氏は次のように述べています。「理想的には、犯罪を予測または防止できるのであれば、唯一の対応策は、警察を増員したり、法執行機関を多数派遣することではありません」特定のコミュニティに群がります。"

「犯罪を防ぐことができれば、この種の犯罪を防ぐために私たちにできることは他にもたくさんあります。そうすれば誰かが刑務所に行って社会全体を助けるだろう。」

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