.webp){kind=icon}
Нов компјутерски алгоритам сега може да предвиди криминал во големите градови.
Според студија објавена во Nature Human Behavior, алгоритмот, кој го креирале општествените научници од Универзитетот во Чикаго и има 90 отстотна точност, а ги дели градовите на плочки од 1.000 квадратни метри. Истражувачите користеле историски податоци за насилни злосторства и имотни злосторства во Чикаго за да го тестираат моделот, кој со текот на времето ги детектира шемите во овие плочки и се обидува да ги предвиди идните настани. Тој се покажал исто толку добро користејќи податоци од други големи градови, вклучувајќи ги Атланта, Лос Анџелес и Филаделфија, посочува студијата.
Новата алатка е во контраст со претходните модели за предвидување, кои го прикажуваат криминалот како излегува од одредени жариште кои се шират кон околните области. Ваквиот пристап има тенденција да ја пропушти сложената социјална средина на градовите, како и нијансираната врска помеѓу криминалот и ефектите од полициското делување, со што се остава простор за пристрасност, се вели во извештајот.
„Тешко е да се тврди дека не постои пристрасност кога луѓето ќе седнат да одредуваат кои шеми ќе ги разгледуваат за да го предвидат криминалот, бидејќи таквите обрасци, сами по себе, не значат ништо“, вели Ишану Чатопадјај, асистент професор по медицина на Универзитетот во Чикаго и постар автор на студијата. „Но, сега, можете да му поставите сложени прашања на алгоритмот како што се: 'Што се случува со стапката на насилен криминал ако се зголемaт имотните деликти?“, додава тој.
Утврдено е дека други модели за предвидување криминал што претходно ги користеле органите на прогонот погрешно таргетираат одредени луѓе врз основа на потесен сет на фактори. Во 2012 година, полицискиот оддел во Чикаго, заедно со академски истражувачи, го имплементира „Моделот за ризик од криминал и виктимизација“ кој произведе листа на таканаречени стратешки субјекти, или потенцијални жртви и сторители на инциденти со пукање, одредена од фактори како што се возраста и полициските досиеја.
Овој модел креирал оценка која одредува колку итно треба да се следат луѓето на списокот, а повисока оценка значела дека тие ќе бидат означени или како потенцијална жртва или како сторител на кривично дело со оружје.
Но, по долга правна битка, истрага на Чикаго Сан-Тајмс во 2017 година откри дека речиси половина од луѓето кои моделот ги идентификувал како потенцијални сторители никогаш не биле обвинети за нелегално поседување оружје, додека 13 отсто никогаш не биле обвинети за сериозно кривично дело. Спротивно на тоа, алатката дизајнирана од Чатопадјај и неговите колеги користи стотици илјади социолошки обрасци за да го открие ризикот од криминал во одредено време и простор.
Студијата „Предвидување на урбаниот криминал на ниво на настани открива траги на пристрасност при делувањето во градовите низ САД“, е поддржана од Агенцијата за истражувачки проекти за напредна одбрана (Defense Advanced Research Projects Agency) и Колегиумот за култура и општество „Нојбауер“ (Neubauer).
