«Модель не только предсказывала вдвое больше преступлений, чем предсказывали квалифицированные аналитики, но и предотвращала вдвое больше преступлений», — сказал Джеффри Брантингем, профессор антропологии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и старший автор исследования. Статья об этой работе, которая также была протестирована в Кенте, Англия, была опубликована сегодня в Интернете Журналом Американской статистической ассоциации.
Модель оказалась настолько успешной, что полиция Лос-Анджелеса приняла ее для использования в 14 из 21 своего подразделения по сравнению с тремя в 2013 году.
Программа, разработанная на основе шести лет математических исследований и десятилетних данных о преступлениях полиции, предсказывает время и места совершения серьезных преступлений на основе исторических данных о преступности в данной области. По словам Брантингема, ключом к успеху является то, что алгоритм, лежащий в основе модели, эффективно «учится» с течением времени.
«Во многом так же, как ваш сервис потокового видео знает, какой фильм вы собираетесь смотреть завтра, даже если ваши вкусы изменились, наш алгоритм постоянно развивается и адаптируется к новым данным о преступности», — сказал он.
Начиная с 2011 года исследователи проанализировали тенденции преступности в юго-западном отделении полиции Лос-Анджелеса и в двух отделениях Кента, чтобы определить, может ли их модель предсказать в реальном времени, когда и где будут совершаться серьезные преступления. Их анализ в Лос-Анджелесе был сосредоточен на кражах со взломом, угоне автомобилей и угоне автомобилей. В Кенте они изучили закономерности этих преступлений, а также насильственных преступлений, включая нападения и грабежи.
Исследователи протестировали компьютерную модель, сравнив ее с профессиональными аналитиками-криминалистами, выяснив, какие из них могут более точно предсказать, где будут совершаться преступления. Каждый из 117 дней в Лос-Анджелесе они давали специалистам-аналитикам карту всего полицейского участка и просили их указать одно точное место — размером всего около полквартала — где с наибольшей вероятностью будет совершено преступление. происходят в течение определенного 12-часового периода. Алгоритм был запрограммирован на ответ на тот же вопрос. (На этом этапе эксперимента сотрудники полиции не действовали в соответствии с предсказаниями модели.)
В Лос-Анджелесе математическая модель правильно предсказала места совершения преступлений на 4.7% прогнозов, тогда как аналитики оказались верными всего 2.1 процент времени. В двух подразделениях Кента модель предсказывала 9.8 процентов и 6.8 процентов преступлений; аналитики оказались правы 6.8 процентов и 4 процента случаев. (Хотя эти показатели успеха могут показаться не слишком впечатляющими, важно отметить, что прогнозы были сосредоточены на крохотных целевых точках: прогнозируемые горячие точки составляли менее 1 процента территории Лос-Анджелеса и еще меньший процент территории Кента.)
На следующем этапе исследования полицейские в каждом из трех подразделений полиции Лос-Анджелеса — Северного Голливуда, Юго-Запада и Предгорья (на северо-востоке долины Сан-Фернандо) — были развернуты в 20 полуквартальных районах на основе прогнозов любой модели. или человеческих аналитиков, в случайные дни от четырех до восьми месяцев. Ни офицеры, ни их командиры не знали, исходили ли задания от компьютера или от профессиональных аналитиков.
Офицерам было приказано идти в указанные районы, которые были отмечены на картах как красные прямоугольники, реагировать по своему усмотрению и оставаться в этих местах столько, сколько они сочтут необходимым. По трем подразделениям математическая модель произвела 4.На 3 преступления в неделю меньше, на 7 меньше.4 процента, по сравнению с количеством преступлений, которое полиция ожидала бы, если бы полицейские не патрулировали районы «красных ящиков».
Уровень преступности снизился, когда офицеры также патрулировали районы, выбранные специалистами-аналитиками, но только на два преступления в неделю в каждом подразделении.
Основываясь на этих результатах, исследователи подсчитали, что использование алгоритма позволит сэкономить 9 миллионов долларов в год в Лос-Анджелесе с учетом затрат потерпевших, судов и общества.
Брантингем сказал, что вероятность успеха математической модели может быть улучшена еще больше, если исследователи улучшат алгоритм, который она использует.
На основе собственного тестового прогона полиция Кента теперь внедряет математическую модель в другие подразделения по всему графству.
«Мы тесно сотрудничали с коллегами в Лос-Анджелесе с того момента, как мы заинтересовались прогнозирующей полицейской деятельностью и преимуществами, которые она приносит для обеспечения безопасности сообществ», — сказал Марк Джонсон, руководитель аналитического отдела полиции Кента.
Брантингем считает, что математическая модель будет эффективна в городах по всему миру. Он является соучредителем PredPol, компании, которая продает программное обеспечение для прогнозирования полицейской деятельности в городах, включая Атланту и Такому, штат Вашингтон.
Брантингем также подчеркнул, что алгоритм не может заменить работу полиции; он предназначен для того, чтобы помочь полицейским лучше выполнять свою работу.
«Наша директива офицерам заключалась в том, чтобы« залезть в коробку »и использовать их обучение и опыт, чтобы контролировать то, что они видят», — сказал командир. Шон Малиновски, начальник штаба полиции Лос-Анджелеса. "Гибкость в том, как использовать прогнозы, оказалась популярной и стала ключевой частью того, как LAPD сегодня развертывает прогнозирующую полицейскую работу."
Многие социологи считают, что человеческое поведение и преступное поведение слишком сложны, чтобы их можно было объяснить с помощью математической модели, но Брантингем категорически не согласен с этим.
"Это не слишком сложно", — сказал он. "Мы не пытаемся объяснить все, но есть много аспектов человеческого поведения, которые мы можем понять математически."