Nature-Unterjournal: Neuer Algorithmus kann Kriminalität innerhalb von zwei Blocks pro Woche im Voraus vorhersagen, mit einer Genauigkeit von 90 % in 8 US-Städten

Ishanu Chattopadhyay, Assistenzprofessor an der University of Chicago, sagte Insider, dass er und sein Team ein „Urban Twin“-Modell entwickelt hätten, das zukünftige Straftaten vorhersagen könne, indem es auf Chicagoer Kriminalitätsdaten von 2014 bis Ende 2016 trainiere. Die Wahrscheinlichkeit Ermittlung bestimmter Verbrechen in den nächsten Wochen und wurde mit einer Genauigkeit von 90 % auf einen Umkreis von zwei Blocks eingegrenzt.

Chattopadhyay sagte: „Wir berichten über eine Methode zur Vorhersage städtischer Kriminalität auf der Ebene einzelner Ereignisse mit weitaus höherer Vorhersagegenauigkeit als in der Vergangenheit. “

James, Co-Autor des Die Zeitung Evans sagte gegenüber Science Daily: „Wir haben gezeigt, wie wichtig es ist, stadtspezifische Kriminalitätsmuster für die Vorhersage von Kriminalitätsmeldungen zu entdecken, was eine völlig neue Sicht auf Stadtviertel ergab, es uns ermöglichte, neuartige Fragen zu stellen und Polizeimaßnahmen auf neue Weise zu bewerten.“

Die Studie wurde in Nature Human Behavior veröffentlicht.

🏜 Zukünftige Verbrechen vorhersagen

Die Daten für das Modell stammen aus historischen Daten der Stadt Chicago, die zwei Hauptkategorien gemeldeter Vorfälle umfassen: Gewaltverbrechen (Mord, Körperverletzung und Körperverletzung) und Eigentumskriminalität (Einbruch, Diebstahl und Kraftfahrzeugdiebstahl). ).

Nach Angaben von AreaVibes lag die Kriminalitätsrate in Chicago im Jahr 2020 67 % über dem Landesdurchschnitt.

Diese Daten werden verwendet, weil sie am wahrscheinlichsten der Polizei in städtischen Gebieten gemeldet werden, in denen es in der Vergangenheit Misstrauen und mangelnde Zusammenarbeit mit den Strafverfolgungsbehörden gegeben hat.

Im Gegensatz zu Drogendelikten, Verkehrskontrollen und anderen geringfügigen Straftaten sind diese Straftaten auch weniger anfällig für die Voreingenommenheit der Strafverfolgungsbehörden.

Durch das Testen und Validieren der Daten kann das neu trainierte Modell das Muster der Ereignisse in den kommenden Wochen genau vorhersagen, indem es die Zeit- und Raumkoordinaten einzelner Ereignisse beobachtet, und der geografische Umfang kann auf etwa zwei Blöcke gesteuert werden .

Das Modell erzielte in sieben anderen Städten (Atlanta, Austin, Detroit, Los Angeles, Philadelphia, Portland und San Francisco) ähnliche Ergebnisse und konzentrierte sich dabei auf die Art der Straftat und den Ort, an dem sie stattgefunden hat.

„Wir erstellen einen digitalen Zwilling einer städtischen Umgebung. Wenn Sie Daten aus der Vergangenheit einspeisen, erfahren Sie, was in der Zukunft passieren wird“, sagte Chattopadhyay Einschränkungen, aber wir haben es validiert und es hat wirklich gut funktioniert. Beispielsweise sollten Polizeibehörden es nicht nutzen, um proaktiv eine Gemeinschaft zur Kriminalitätsprävention zu bilden“, sagte Chattopadhyay.

Stattdessen sollte es in den Werkzeugkasten der Stadtpolitik und polizeilicher Strategien zur Kriminalitätsbekämpfung aufgenommen werden.

„Jetzt können Sie es als Simulationstool verwenden, um zu sehen, was passieren würde, wenn die Kriminalität in einem Bereich der Stadt zunimmt oder wenn die Strafverfolgung in einem anderen Bereich zunimmt, wenn Sie alle diese verschiedenen Variablen anwenden.“ Sie können sehen, wie das System auf diese Variablen reagiert“, erklärte Chattopadhyay.

Das Forschungsteam untersuchte auch die Reaktionen der Polizei auf Kriminalität, indem es die Anzahl der Festnahmen nach einem Vorfall analysierte und die Festnahmeraten in verschiedenen Gemeinden verglich.

Rassistische Voreingenommenheit bei der Polizeiarbeit verursacht hohe wirtschaftliche Kosten und verschärft die Ungleichheit in Gebieten, die bereits unter erheblicher Benachteiligung leiden, so eine von Econofact zusammengestellte Studie. Sie fanden heraus, dass mehr Menschen verhaftet werden, wenn die Kriminalitätsrate in wohlhabenden Gegenden steigt. Dies ist jedoch in benachteiligten Gemeinden nicht der Fall, was zeigt, dass die Reaktion und Durchsetzung der Polizei uneinheitlich ist.

Durch die Veröffentlichung der Daten und Algorithmen, um die Kontrolle zu erhöhen, hofft Chattopadhyay, dass die Ergebnisse für die Politik auf hoher Ebene und nicht als Instrument für die Reaktion der Polizei genutzt werden.

Trotzdem gibt es immer noch viele Zweifel an einer solchen Forschung.

Im Jahr 2016 experimentierte das Chicago Police Department mit einem Modell, um vorherzusagen, wer am wahrscheinlichsten an Schießereien beteiligt sein wird. Die mysteriöse Liste ergab jedoch letztendlich, dass 56 % der in Chicago lebenden schwarzen Männer auf der Liste standen, was zu Vorwürfen führte des Rassismus.

Während einige Modelle versuchen, diese Vorurteile auszumerzen, haben sie oft den gegenteiligen Effekt, indem einige rassistische Vorurteile in den zugrunde liegenden Daten beschuldigen, zukünftiges voreingenommenes Verhalten zu schüren.

Lawrence Sherman vom Cambridge Centre for Evidence-Based Policing sagte gegenüber New Scientist, er sei besorgt, dass die Studie Polizeidaten in Studien einbeziehen würde, die auf Bürgerberichten oder Polizeipräsenz bei der Suche nach Straftaten basieren.

Chattopadhyay stimmt zu, dass dies ein Problem ist, und sein Team versucht, dieses Problem anzugehen, indem es von Bürgern gemeldete Straftaten und Polizeieingriffe (häufig mit geringfügigen Drogendelikten und Verkehrskontrollen) sowie schwerwiegendere Gewalt- und Eigentumsdelikte ausschließt (auf jeden Fall eher gemeldet werden), um dieses Problem zu erklären.

Chattopadhyay sagte: „Wenn Sie Kriminalität vorhersagen oder verhindern können, sollte die einzige Reaktion nicht darin bestehen, mehr Polizei oder Überschwemmungspolizei in eine bestimmte Nachbarschaft zu schicken.“ „Wir können Kriminalität verhindern, aber es gibt noch viele andere Dinge, die wir tun können, um zu verhindern, dass so etwas passiert, damit niemand ins Gefängnis kommt und der Gesellschaft als Ganzes hilft.“

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