Американская полиция уже несколько лет экспериментирует с автоматической обработкой статистики о компьютерных преступлениях. Например, в 2011 году в городе Санта-Крус (Калифорния) начали использовать в экспериментальном режиме программу предсказания преступлений. Там на базе статистики преступлений за последние несколько лет вычисляется частотность каждого типа преступлений в разных районах города — и соответствующим образом составляются маршруты для полицейских патрулей с указанием «горячих точек».
Полицейский отдел Чикаго вывел дата-майнинг на новый уровень — и объединил статистику с профилированием. Например, в прошлом году местная пресса писала о том, что полиция составила список наблюдения. В него внесены около 400 граждан, которые по профилю наиболее склонны совершить преступление в ближайшем будущем.
Казалось бы, можно только приветствовать инициативы правоохранительных органов, которые стремятся уменьшить уровень преступности и увеличить раскрываемость преступлений. Однако, некоторые правозащитники считают, что подобные списки могут быть опасны: они представляют угрозу неприкосновенности частной жизни и способствуют незаконным действиям со стороны полиции. «Боюсь, что такие программы создают предпосылки для того, чтобы полиция могла заявиться в любой дом в любое время по любой причине», — говорит Ханни Факури (Hanni Fakhoury), адвокат Фонда электронных рубежей.
В 2009 году Национальный институт юстиции США объявил программу грантов для полицейских подразделений тех городов, которые хотят протестировать экспериментальные разработки по предсказанию преступлений. Отдел Чикаго как города с высоким уровнем преступности и хорошей компьютерной инфраструктурой выиграл грант и получил $2 млн. После некоторой задержки систему всё-таки запустили в 2013 году.
Для разработки системы привлекли научную группу под руководством профессора Майлса Верника (Miles Wernick) из Иллинойского технологического университета, который специализировался на обработке медицинских изображений и упреждающем анализе. По словам Верника, поиск аномалий в результатах маммографии принципиально похож на поиск закономерностей в профилях десятков тысяч анкет, которые полиция составляет на всех, кто замечен в правонарушении. Он объясняет, что ключевым фактором является не столько личность преступника, сколько его связи с другими подозрительными гражданами. Социальный граф составляется по совместным приводам и другим признакам.
К примеру, на графе внизу изображён фрагмент социальной сети людей, имеющих высокий риск стать жертвами убийства. Красным цветом обозначены жертвы убийств за год. Можно заметить, что чем ближе вы находитеcь к убитым в графе, тем выше ваш собственный риск стать жертвой.
Программа предсказания преступлений в Чикаго пока находится на ранней стадии. По информации осведомлённых источников, полиция пока что нанесла персональные визиты менее чем к 60 гражданам из списка с 400 фамилиями.
Разработчики опровергают обвинения в «расистском профилировании» и уверяют, что анализ данных ведётся абсолютно объективно и непредвзято.
Автор: alizar
