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“大数据”, 预防犯罪新利器?

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用电脑预测什么人可能在何时、何地犯罪?这听起来仿佛科幻电影里的情节,已经在不少国家成为现实。
美国芝加哥警方联手信息技术和犯罪研究专家,尝试运用大数据,在当地帮派暴力集中的社区预防犯罪。成效如何?
【防患未然】
今年2月份的一个寒夜,美国芝加哥警察局女警官玛丽亚·培尼亚敲响该市南区一户人家的大门。南区是芝加哥市犯罪率最高的居住区之一,而培尼亚造访的这户人家主人,正是当地帮派“拉丁王者”的一个头目。
不过,培尼亚此次上门并非要问讯或逮捕他,而是想和他及其母亲“谈心”,目的是救他一命。
开门的是头目本人。“他一见是我,有点警惕,”培尼亚说。他的母亲把来访者迎进门,大家围坐在厨房餐桌边。培尼亚直视着这位母亲,开门见山道:“老实说,您希望看到您儿子去送死吗?或者,让您的小孙女成为下一个受害者吗?”
她向脸色大变的母亲解释说,南区最近发生一起帮派间报复性枪杀,一名10个月大的女婴遇害。警方分析这起枪杀与“拉丁王者”帮密切相关,为此特意派人上门奉劝“拉丁王者”头目放弃帮派活动或报复行为,避免更多伤亡。
培尼亚的警告并非简单主观臆断,而是警方在长期收录的犯罪数据和趋势分析基础上做出的科学预测。近年来,芝加哥警察局联手来自信息技术和犯罪研究领域专家,运用大数据、云计算和科学分析模型,预测枪击等犯罪行为可能在何时、何地、哪些人之间发生。
基于这些预测,警方更有针对性地投入警力、锁定目标,以期防患于未然。实践证明,辖区警察上门“家访”,向可能成为受害者或犯罪者的居民提出警示和忠告,是有效预防犯罪的手段之一。
“不是所有家庭成员都清楚知道这些家伙(帮派成员)在做什么。当你向他们的家人说明情况时,他们能看到自己母亲眼里的痛楚,”培尼亚认为,这能让一些帮派成员因顾及家人感受而有所收敛。
2月份那次“家访”以后,培尼亚不确定“拉丁王者”头目是否彻底脱离帮派、弃暗投明,但她能确定的是,他时至今日仍好好活着,而且,与他所在帮派相关的枪杀报复行为没再继续。


IP属地:黑龙江1楼2020-03-21 13:57回复
    【有的放矢】
    利用大数据预防犯罪,是芝加哥警察局局长加里·麦卡锡上任以来力推的项目。
    麦卡锡认为,城市警方的执法方式正经历改变,从几十年前接到报警才“出兵”的做法,转变为扎根社区、重视预防。而随着大数据时代的来临,数据分析势必成为预防和打击犯罪的新武器。
    要想有效预防犯罪,充分了解辖区情况和人员信息是必要前提。根据芝加哥刑事委员会统计,该市目前有大约70到100个非法帮派,成员10万人左右。为此,警方与麦克阿瑟基金会、耶鲁大学、芝加哥大学等机构和院校合作,开展“芝加哥减少暴力战略”项目,在帮派集中的南区试点运行。
    约翰·杰伊刑事司法学院的犯罪预防和控制中心主任戴维·肯尼迪负责为这个项目搭建数据库。他带领团队收集记录当地帮派的基本情况,包括哪些帮派近年比较活跃,哪些比较安静,而哪些之间素有冤仇。
    “这些信息越具体,越有助于(警方)了解帮派动态,”肯尼迪说。
    耶鲁大学社会学教授安德鲁·帕帕克里斯托斯及其团队侧重为数据库收集历年案件信息。根据受害人、嫌疑人和犯罪者的具体信息,包括犯罪前科、是否入狱、庭审记录、社交圈子等,协助警方拟出一份“热名单”,预测哪些人是成为下一个犯罪者或受害者的“高危人群”。
    “热名单”帮助警方缩小行动范围,更有的放矢。例如,帕帕克里斯托斯的团队统计发现,在2006年到2011年期间,芝加哥某黑人社区平均1万人中发生55.2起谋杀案件,是全市平均水平的四倍。按照老思路,人们会认定这个社区是“危险之地”,警方也会派出大量警力在那里执勤,把那里变成“战场”。
    但大数据分析结果显示,这个社区绝大多数谋杀案其实是由一小撮犯罪分子制造,其中85%的人有犯罪前科,而这其中又有不少人与受害者同属一个社交圈。如此一来,犯罪者比例仅占全区人口4%。这意味着,警方的防范范围可以从数万人缩小到3000多人身上。
    “犯罪更关乎人际网络,而非地点,”帕帕克里斯托斯说,“运用大数据,你突然间意识到70%到80%的枪杀都发生在某个特定人际网络中,只占当地人口的3%到5%。面临危险的也不过几百人。他们是谁,警方心里更有数。”


    IP属地:黑龙江2楼2020-03-21 13:57
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