على الرغم من المخاوف من أنشطة دولة المراقبة التي تذكرنا بقصص الخيال العلمي المظلموتأمل الشرطة أن تطورات التحليلات التنبؤية ستساعدهم على إدارة الميزانيات والموارد الضيقة ، بما في ذلك محاربة الجريمة الإلكترونية انفجار.
إنه ليس من السهل على الإطلاق أن يضعف السبب والتأثير ، لكن Umair Khalid ، رئيس النمو في شركة AI Geospatial AI ، يقول إن هناك حاجة إلى استراتيجيات شرطة أكثر ذكاءً قائمة على تحليلات البيانات.
طورت Ignesa ونشرت تقنية التنبؤ بجريمة الخوارزمية لشرطة دبي. منذ تنفيذه ، انخفض معدل “الجريمة المقلقة” ، والذي يتضمن جرائم عنيفة ، بنسبة 25 ٪ في السنة إلى الربع الأول من عام 2023. انخفضت جريمة “غير المؤسسة (الأقل خطورة) بنسبة 7.1 ٪.
تحيز، بما في ذلك في مجموعات البيانات ، يمكن أن يسبب ضررًا حقيقيًا. ومع ذلك ، فإن قوات الشرطة في جميع أنحاء العالم ، وغالبًا ما تكون مع موارد غير كافية ، قد حققت سقفًا للفعالية مع أعمال الشرطة التقليدية. يقول خالد إن معدلات الجريمة أثبتت أنها مرنة. نظرت Ignesa إلى 10 سنوات من البيانات المتاحة من موريشيوس وجنوب إفريقيا والهند والولايات المتحدة والمملكة المتحدة ، وحصلت الهند فقط على تخفيض معدل الجريمة تصل إلى 13.7 ٪ – وهو 1.4 ٪ في السنة.
يقول خالد: “إذا لم يقم شخص ما بتحليلات التنبؤ بالجريمة ، فإن استثماراته في الشرطة التفاعلية”. “ولكن في كل مجال آخر ، فإن النهج التنبئي والاستباقي أمر طبيعي. والحد من الجريمة هو مقياس نورث ستار لأي قسم من الشرطة.”
البحث في التواريخ المحتملة لشرطة الشرطة التنبؤية ، مع تطبيقات أوسع بكثير من التطبيقات التعرف على الوجه أو التنميط المجتمع.
يقول سباندان كار ، مؤسس هنسية ورئيس تنفيذي ، إن المخاطر المتعلقة بالتحيز حقيقية. ومع ذلك ، يمكن مطابقة البيانات السياقية مع حوادث الجريمة بطرق أخلاقية وصالحة إحصائياً. يقول كار: “جاءت الحاجة إلى التنبؤ بالجريمة لأن ما نحتاج إليه هو أن نكون استباقيين. إذا كان بإمكاني تحديد أنماط المجرمين والجرائم التي تحدث ، يمكنني التنبؤ بالمستقبل تقريبًا”.
لا يتعلق الأمر بالضرورة بمسح مجتمعات أو أديان أو أفراد أو عرق معينين. بدلا من ذلك ، INGERESA الذكاء القائم على الموقع يحلل “نافذة صغيرة قابلة للتنفيذ” للمنطقة والوقت الذي يمكن للشرطة بعد ذلك اختيار الاستهداف ، ومساعدة الشرطة على أن تكون في المكان المناسب والوقت لمنع الجريمة. على سبيل المثال ، لدى شرطة دبي 48 مركبة على طرق مخصصة اقترحها البرنامج التنبئي عبر 1400 كم2 و 13 محطة للشرطة.
وقال كار: “يمكننا تمكين سيارات الدوريات من اتباع طريق أساسي ليكون في المنطقة الضعيفة في وقت الحاجة”. “ثلاث مرات على الأقل ، لقد استحوذوا على الأشخاص الذين تم نقلهم بهذه الطريقة. نتوقع تخفيضًا في أوقات الرد أيضًا.”
قيادة المشاركة المجتمعية والوقاية من الجريمة
يمكن لهذه الأدوات أيضًا تحديد موقع المشاركة المجتمعية لمحاربة التحديات مثل سباق السيارات غير القانوني في دبي وأنواع معينة من الجرائم التي تركز على الشباب. في مثل هذه الحالات ، يمكن للبيانات تمكين البلدية مع الشرطة لاستنباط استراتيجيات الوقاية.
يقول كار: “يمكن أن تدفع التنبؤات هذا السلوك من المدينة ككل ، وليس فقط عن طريق الشرطة وحدها. يفكر الناس في الشرطة في دورية: أين هو الشرطي في الإيقاع؟ ولكن مجرد إجراء محادثة مع السكان المحليين ، وبناء العلاقات في المجتمعات ، يمكن أن يكون جميعها مدفوعة بتقنيات الشرطة التنبؤية”.
روب هانكين ، كبير مسؤولي التكنولوجيا تحليلات البيانات استشاري cybit ، يقول رؤية شراكة شراكة الشرطة الاستراتيجية 2030 تشدد الإستراتيجية على إمكانات تحليل البيانات يثقوالأمن والشرطة النشطة.
يقول: “أسمع الجانب السلبي كثيرًا. لكن على مر السنين ، عملنا مع ويست يوركشاير ، نورثومبريا ، لينكولنشاير ، ويلتشاير ، شرطة نورثهامبتونشاير” ، مشيرًا إلى أن الشرطة التنبؤية يمكن أن تغطية أي شيء من التقارير الأتمتة أو غيرها من الأنشطة الأساسية إلى العمل “الأكثر استراتيجية”. “لقد أثبتنا أن هذا يمكن أن يعمل حقًا.”
على سبيل المثال ، عملت Cybit مع شرطة Northumbria في مبادرة تستهدف عنفًا خطيرًا ، بما في ذلك جرائم السكين وهجمات الحمض. ذهب تمويل المكاتب المنزلية لهذا إلى موارد الشرطة الإضافية ، بما في ذلك معدات مثل الكامات الجسدية وكذلك تحليلات البيانات مع عنصر AI التنبؤية ، ونظر Cybit في الدردشة والتحليل حول النقاط الساخنة.
يمكن أن تدفع البيانات المحطات المتقاطعة أو التعاون عبر القوة لفهم الأنماط الديناميكية للجريمة وتصميم التدابير الوقائية ، ويمكن استخدامها لتحسين تحديثات الضحايا وتقليل أرقام المهام والمساعدة في المراقبة أو الإدارة.
تطوير فهم أفضل للجريمة
يضيف هانكين: “عندما عملنا مع شرطة لينكولنشاير ، كانت معلومات الشرطة مترجمة للغاية إلى مستوى المحطة. التحليلات التنبؤية يعني أنه يمكننا إظهار مكان وجود القواسم المشتركة الفعلية والتجميع والقيام المتطرفة ، لتكون قادرة على تقديم المعلومات التي تشير إلى أن مجموعة معينة من عمليات السطو قد تكون مرتبطة “.
قام أحد المباحث المبيري بالتسوق في التحليل حول محطات الشرطة الأخرى ، والتي أكدت أن عمليات السطو لم يتم فهمها إلا كأحداث معزولة. ظهرت الروابط المحتملة على البيانات التي تعني أن الشرطة يمكن أن تنشر في المناطق الصحيحة في الأوقات المناسبة.
يمكن للبيانات مواجهة التحيز أيضًا. يمكن أن يفضح التحليل الجيد الذي يعتمد على البيانات الحقائق وتوصيلها والتي تمكنهم من الوصول إلى حل صحيح. في هذه الحالة ، عمليات السطو كانت في مناطق بجانب امتداد الطريق السريع. ربما تم نشر فريق سري بناءً على من كان يفعل العمل الإضافي ، لكن البيانات كشفت أن كلا من عمليات السطو تم تجميعها وأنها حدثت في أمسية معينة في أوقات معينة.
يقول هانكين: “لقد نشروا مورد أكثر تكتيكيًا مما كان سيفعلونه”.
توافق هيلين كيمبر ، عالمة بيانات العدالة والسلامة العامة في حلول الأمن والخدمات Genetec ، على ذلك. وتقول: “الفكرة هي أن الكثير من المعلومات المكتوبة حول الجرائم ، وخاصة عمليات السطو ، من الصعب حقًا على المحللين الجمع بينهم”. “على سبيل المثال ، هناك فرق كبير بين السارق الذي يأتي مع أداة أو منهجية ، مقابل شخص أكثر انتهازية.”
ومع ذلك ، فإن العديد من المشاريع اليوم ليست هي نفسها تنبؤية بعد ، ولكنها تتعلق بتنظيم وتفهم بيانات البيانات ذات الصلة عن الجرائم وسياقها ، مثل المكان الذي تم فيه ارتكابهم من قبل. ستذهب مجموعات البيانات الناتجة والبيانات الوصفية المرتبطة إلى تطوير تحليلات تنبؤية سليمة لشرطة.
الشفافية هي المفتاح للحد من مخاطر التحيز – لذلك يركز كيمبر على بناء الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (AI) ، بحيث يمكن للشرطة الشهادة في المحكمة وشرح كيف تساعدهم الخوارزمية على التوصل إلى استنتاج معين. يشير كيمبر إلى أن هذا هو أحد الأسباب التي تجعل البشر اتخاذ قرارات الشرطة النهائية ، مع مراعاة التحيزات المحتملة ، بناءً على تلك البيانات.
يوافق جيمس ناهون ، رئيس الاستشارات والسلامة العامة والدفاع في NTT Data UK و Ireland ، على الحاجة إلى “السليم الحكم” – بما في ذلك المساءلة الكاملة ، والعدالة ، والشفافية ، والشرح ، والمنافسة ، والتعويض.
ومع ذلك ، فإن الشرطة التنبؤية يمكن أن تساعد حقًا في معالجة محمية المخاطر – على سبيل المثال ، من الأشخاص المفقودين بعد 10 سنوات في خطر أكبر من تهديد معين؟ يمكن أن تساعد البيانات المشتركة المجالس على إدارة المشكلات في منطقتها ، مثل السلوكيات المضادة للمجتمع.
“يمكنك إلقاء نظرة على الانحدار يقول ناهون: “نموذج للقيام بالشرطة التنبؤية ، والحد من الأعباء الإدارية والنظر في الكفاءة ، بدلاً من الاضطرار إلى الاضطرار إلى النظر من خلال مجموعة بيانات” الأشخاص المفقودين “بأكملها”.
يقول NTT أنه ، بشكل صحيح ، هناك احتمال لنهج AI التنبؤية والتحليلات التي تدفع الرفاهية العامة. على الرغم من أنه ، كما هو الحال مع أي شيء ، سيكون هناك دائمًا مجال للتحسين ، وهو جزء من سبب حاجة إلى نظام مع الشفافية والتعويض.
انزعجت منظمات مثل ساعة ولاية ستيت في المملكة المتحدة بشكل متزايد من مفهوم “الشرطة التنبؤية” ، وفرز “القتل تنبؤ“البحث الذي أجرته وزارة العدل وشرطة مانشستر الكبرى. وهم يهتمون أيضًا بمشاركة البيانات المعنية ، مما يشير إلى خطر التحيز والعنصرية الهيكلية ، وخاصة من سوء استخدام البيانات الشخصية.
ومع ذلك ، فإنهم لا يحاولون القول أنه لا يمكن تقديم تنبؤات تمنع الجريمة. مراجعة النظراء 2024 دراسة من بين الشرطة الكبيرة التي تحركها من جامعة كلية لندن ، تبحث 161 ورقة سابقة ، ووجدت أن ستة فقط كانت “دليلًا قويًا” فيما يتعلق بفعالية أو غير ذلك من الشرطة التي تعتمد على البيانات الكبيرة. كان استنتاجهم هو أن هناك حاجة إلى مزيد من الأبحاث حول أي من صانعي السياسات يمكنهم الاعتماد.
تقول إيرين فان دروفيلار ، كبير المحللين في مجال الأبحاث والأمن والعدالة في راند أوروبا ، إن استخدام أي نوع من البيانات لتحسين الشرطة أمر صعب لأن مخاطر التحيز التاريخي والناجين والتجميع حقيقي. تتمثل البيانات الأكثر تفصيلاً في الحالات الناجحة ، حيث تم القبض على المشتبه به أو عندما يتم تسجيل شيء ما – على سبيل المثال ، من المحتمل أن يتم تسجيل ركوب دراجة غير محدودة فقط إذا تم تغريم المتسابق.
لذلك ، يجب تقييم التقنيات دائمًا بالنسبة للبدائل الحالية ، والشرطة لديها فقط بيانات عن الحالات السابقة ، في حين أن طريقة العمل تتكيف بسرعة مع التغييرات في الشرطة ، كما تقول. لا يوجد نظام مثالي أو مثالي.
“البديل [to data-based prediction]، من الناحية الواقعية ، ستكون الإدارات أو الضباط الأفراد يصدرون حكمهم ، باستخدام أساليب الاستدلال الخاصة بهم – على سبيل المثال ، عند تحديد مكان الدوريات. غالبًا ما تتأثر هذه الاستدلال بالتحديات المماثلة لأنظمة الذكاء الاصطناعي “.
