Алгоритм с точностью до 300 метров позволяет предсказывать, где будет совершено нападение или кража за неделю до того, как это произойдет. Хотя подобные прогностические модели могут усилить власть государства за счет незаконной слежки за невиновными людьми, в то же время они позволяют осуществлять слежку за государством, выявляя системную предвзятость в действиях правоохранительных органов.
Достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта вызвали немалый интерес у правительств разных стран. И их интерес понятен: если бы существовал рабочий инструмент для прогнозирования преступлений, это сильно упростило бы работу правоохранительных органов и в перспективе кардинально снизило уровень уличной преступности. Об одной из подобных моделей, дающей недельные предсказания о террористических атаках на основе данных только из открытых источников, Naked Science рассказывал в прошлом году.
Однако большинство предыдущих попыток прогнозирования преступности были довольно противоречивыми и неточными. В основном потому, что зачастую использовали так называемый эпидемический или сейсмический подход, когда преступность возникает в неких «горячих точках», которые затем распространяются на близлежащие районы. При этом упускаются из виду сложная социальная среда городов и их естественная топология, не учитывается взаимосвязь между преступностью и последствиями полицейского принуждения.
Аналитики данных и социологи из Чикагского университета (США) разработали новый алгоритм, который прогнозирует преступность, изучая закономерности во времени и географическом распределении насильственных преступлений (убийства, нападения, нанесение побоев и так далее) и преступлений против собственности (кражи со взломом, обычные уличные кражи и угоны автомобилей и прочее), используя лишь общедоступные данные. Модель может строить прогнозы будущих преступлений на неделю вперед с точностью около 90%. Описание своего алгоритма стохастического вывода ученые изложили в статье, опубликованной в журнале Nature Human Behavior.
