Программа способна предсказать, где произойдёт преступление, и заранее знает, почему

Big Data / Безопасность Big Data / Новости События
автор: Олег Парамонов  13 января 2014

Исследователи из Рутгерской школы уголовного права (США) разработали технологию, прогнозирующую, какие точки на карте города рискуют стать очагами преступности. Систему, основанную на этой технологии, уже испытывают полицейские управления нескольких крупных американских городов. Кроме того, есть тестовые внедрения и в других странах.

600x419Чтобы определить наиболее криминальные районы города, особых технологий не нужно. Они и без того известны и местным жителям, и полиции. Здравый смысл подсказывает, что тёмная улочка на отшибе, куда полиция не показывает носа, — не самое безопасное место, а в финансовом квартале ограбления случаются реже, чем в самых бедных районах.

Однако в действительности всё не так просто. Многие очаги преступности не имеют очевидных признаков «опасности». Из этого, впрочем, не следует, что в таких случаях признаков нет совсем. Они есть, просто не бросаются в глаза. Работа Лесли Кеннеди и Джоэла Каплана из Рутгерской школы уголовного права это ясно показывает.

Последние несколько лет они провели, разрабатывая технологию под названием Risk Terrain Modeling (моделирование риска местности), которая анализирует связь между историческими данными о преступлениях, совершённых в различных частях города, и характерными особенностями этих мест. Когда связь установлена, процесс можно повернуть в другую сторону и по сочетанию наблюдаемых в разных точках города факторов определять, где особенно велика вероятность совершения преступлений в скором будущем.

В декабре 2012 года исследователи опубликовали работу, рассматривающую зависимость между точками города Ирвингтон, где были зафиксированы перестрелки, и наличием в их окрестностях баров, ночных клубов, магазинов, торгующих алкогольными напитками, ресторанов фастфуда вроде «Макдоналдса», а также достатком, образованностью и уровнем безработицы, свойственными местным жителям. Вычисленная на основании этих факторов оценка риска неплохо совпадала с историческими данными.

Карта опасных мест Арлингтона, построенная на основе модели Каплана и Кеннеди. Крестиками отмечены места перестрелок в 2007 году.

Карта опасных мест Арлингтона, построенная на основе модели Каплана и Кеннеди. Крестиками отмечены места перестрелок в 2007 году.

Одно из применений этой технологии оченвидно — её можно использовать для того, чтобы определять, в каких частях города потребуется больше полицейских. Но есть и другое.

«Сотрудники полиции рассказывают, что часто они ощущают себя игроками в «Убей крота», — рассказывает Каплан. В аттракционе «Убей крота» нужно бить молотком по игрушечным кротам, выглядывающим из лунок. Молоток один, а лунок много, поэтому пока игрок разбирается с первой лункой, кроты лезут из других. — Они идентифицируют очаги криминала и бросают туда силы, чтобы остановить незаконную активность, но преступники просто перебираются на новые места или возвращаются, как только полиция уходит. Очаги довольно трудно потушить, и дело не в том, что полиция неэффективна. Просто сама среда, которая делает определённые части города особенно подходящими для совершения преступлений, не меняется». Зная, какие именно факторы делают место опасным, можно попытаться их устранить.

Национальный институт юстиции выделил исследователям два гранта, в сумме составляющие миллион долларов, на проведение испытаний этой технологии в Ньюарке, Нью-Йорке, Чикаго, Арлингтоне, Колорадо Спрингз, Глендейле и Канзас-сити. Сейчас программное обеспечение, разработанное в Рутгерской школе уголовного права, используется в Нью-Йорке, Лос-Анжелесе, Чикаго и Майами. Кроме того, имеются внедрения в Австралии, Канаде, Франции (Париж) и Италии (Милан).

Поделиться
Поделиться
Tweet
Google
 
Читайте также
Цукерберг пожертвует $45 млрд по случаю рождения дочери
Цукерберг пожертвует $45 млрд по случаю рождения дочери
CWA vs FBI — явки, пароли, адреса
CWA vs FBI — явки, пароли, адреса
Презумпция виновности – когда форма важнее сути
Презумпция виновности – когда форма важнее сути
  • Stanislav Shevchuk

    Я знаю точно наперед
    сегодня кто нибудь умрет
    я знаю где
    я знаю как
    я не гадалка
    я -маньяк (c)

  • Lepsik Baralgeen

    тов. доктор, а я вижу на картинке пчелу

    • Numenori

      муравей, это муравей!

      • arseny

        А может, и вовсе паук?

  • eugene78

    Какие-то дебильные стали заголовки.

  • Автоюрист помощь при ДТП — Независимая оценка после ДТП
    http://avtohelp174.ru

Хостинг "ИТ-ГРАД"
© ООО "Компьютерра-Онлайн", 1997-2017
При цитировании и использовании любых материалов ссылка на "Компьютерру" обязательна.
«Партнер Рамблера» Почта защищена сервером "СПАМОРЕЗ" Хостинг "Fornex"