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程序程序告诉我,下一个犯罪是什么?
#前沿
/gkimage/xc/14/vz/xc14vz.png 美国加州圣克鲁斯市警察局应用犯罪预报系统,提前在案件高发地段布置警力,将正在作案的女子逮捕归案。案件发生的停车场所在街区正是程序分析出当天“入车偷盗高风险区”之一。(NYTimes.com) 一个普通的周五下午,美国加州圣克鲁斯市,两名女子偷偷潜入一个停车场,准备入车行窃时,被埋伏在此的警察抓了现行。经调查,其中一名女子正是通缉榜上的罪犯,而另一名身上携带了大量毒品。警察怎么知道她们在这里? 其实这是一套电脑程序所做的预测:程序显示,当天这一地区附近极有可能发生偷盗案件。自2011年7月起,圣克鲁斯警察局启用这套程序来预测入室偷盗和偷车等案件,让警察能够先发制人。迄今为止,他们已经根据预测成功逮捕5名罪犯。 “犯罪预报”这个概念受到了全美执法机构的关注。在预算紧张的当下,如何更有效率地打击犯罪成为了各地警局的重要课题。据圣克鲁斯警察局犯罪分析师扎克·弗伦德(Zach Friend)介绍,从2000年到现在,警局人手减少了20%,但打进来的报案电话却增加了30%,这种情况短期内无法改变。弗伦德表示,“我们必须更有效地安排资源,而这个预测模型能对我们有所帮助。”

像预报天气一样预报犯罪

/gkimage/s3/nb/7d/s3nb7d.png 圣克鲁斯警察局使用的这套犯罪预报系统由地震预警机制发展而来,开发团队由两位数学家、一位人类学家以及一位犯罪学家组成。犯罪预报的机制是对过去的犯罪数据和模式进行分析,从而预测出某区域内犯罪风险高发时段。系统每天都会更新,新的数据不断加入进来。 程序将城市划分为约合 1.3km² 的若干区域,每天早上警员集合的时候,程序都会给出10个最有可能发生犯罪的“热点地段”,警察局则会在这些地段派出常规警力进行巡视。 其它城市使用的犯罪跟踪系统一则更新不够频繁,多依赖人工识别,还有就是注重对过去的经验进行总结,而非对未来进行预测。电脑程序能够将分析做得非常精确,几乎落实到具体的地点,并且避免了人们不准确的主观臆断。 犯罪分析师弗伦德称,应用预报系统以来,警员的反馈普遍比较积极。在程序应用之前,警员通常依靠直觉或经验进行类似的排查和巡视。他们认为这个程序能够验证他们的直觉,或者指出一些此前忽略的值得关注的区域。 洛杉矶警局的一名警长说,他希望这一程序在未来可以像气象局预报飓风一样预报犯罪,就好像“在这一地区将有可能爆发一连串的枪击案,根据电脑预测,情况将会持续到本周末。” /gkimage/o2/18/oq/o218oq.png 虽然这套程序还处于试用期,就目前来看成果是令人乐观的。入室/入车偷盗案件相较去年7月同比下降了27%,这意味着有针对地部署警力的确阻止了犯罪的发生。洛杉矶警方希望扩展这套系统功能,加入对暴力犯罪(例如枪击案)的预测。 德克萨斯州基拉尼市警局的犯罪学家斯科特·迪克森(Scott Dickson)表示,沃尔玛等零售巨头很早就开始用电脑程序分析用户的购买习惯,而犯罪预测实际上正是此类应用的衍生产物。警察局的大型犯罪数据库能够很好地为这样的程序服务。 /gkimage/za/12/cl/za12cl.png 【设计台词】自从有了犯罪预报,咱出场的机会就少了…… 信息来源: Data-Crunching Program Guides Santa Cruz Police Before Before a Crime | NYTimes.com 图片来源: La predictive policing six month trail