Napredak u umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju potaknuo je zanimanje vlada koje bi te alate željele koristiti za odvraćanje od kriminala. Međutim, razne metode predviđanja zločina pokazale su se manjkave jer u obzir nisu uzimale sustavnu pristranost policijskog djelovanja i složeni odnos kriminala i društva.

Učenje obrazaca

No, sad su istraživači Sveučilišta u Chicagu razvili novi algoritam koji kriminal predviđa učenjem obrazaca iz javnih podataka o nasilnim i imovinskim zločinima. Algoritam, opisan u časopisu Nature Human Behaviour,
pokazao je uspjeh u predviđanju budućih zločina tjedan dana unaprijed s otprilike 90% točnosti.

U zasebnom modelu istraživači su proučili i reakciju policije na kriminal; analizirali su broj uhićenja nakon incidenata i usporedili stope među četvrtima s različitim socioekonomskim statusom.

Uočili su da je kriminal u bogatijim područjima rezultirao većim brojem uhićenja, dok onaj u siromašnim četvrtima nije doveo do većeg broja uhićenja. Sve to ukazuje na pristranost u reakciji policije i provođenju mjera.

Dvije kategorije

Novi alat testiran je i potvrđen korištenjem povijesnih podataka iz Chicaga u dvije široke kategorije: nasilni zločini (ubojstva, napadi i povrede) i imovinski zločini (provale, krađe i krađe motornih vozila).

Ti su podaci korišteni jer se takvi slučajevi najčešće prijavljuju policiji u urbanim sredinama u kojima postoji povijesno nepovjerenje i nedostatak suradnje s policijom. Takva su kaznena djela manje sklona pristranoj interpretaciji, za razliku od kriminala vezanog uz droge, prometne i druge prekršaje.

Pristup epidemije

Prethodni pokušaji predviđanja kriminala često su se koristili takozvanim pristupom epidemije ili seizmike, gdje se kriminal prikazuje kao pojava u "žarištima" koja se šire na okolna područja. Međutim, ovi alati propuštaju složeno društveno okruženje gradova i ne uzimaju u obzir odnos između kriminala i učinaka policijskih mjera.

Prednosti novog modela

Novi model izolira zločin promatrajući vremenske i prostorne koordinate događaja i otkriva obrasce za predviđanje budućih događaja. Dijeli grad na prostorne pločice široke otprilike 300 metara i predviđa kriminal unutar tih područja.

Digitalni blizanci

Točnost alata ne znači da bi se on trebao koristiti za usmjeravanje provedbe zakona. Umjesto toga, upozoravaju istraživači, trebalo bi ga dodati alatima urbanih politika i policijskih strategija za rješavanje kriminala.

"Stvorili smo digitalne blizance urbanih sredina. Ako im dostavite podatke o događajima u prošlosti, reći će vam što će se dogoditi u budućnosti", kažu istraživači koji svoje rješenje preporučuju kao alat za simulaciju da vidite što će se dogoditi ako kriminal poraste u jednom dijelu grada ili ako se policijske mjere povećaju u drugom području.