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公安大数据警务系统 用大数据武装警察

发布时间:2016-12-08 15:13:24作者:电科华云

在引入智慧警务系统20年后,公安大数据警务系统越来越受欢迎,但仍然存在争议。

Wade Brabble,佛罗里达州劳德代尔堡的警长,根据计算机系统提供的数据,每天早晨开始他的工作,计算机系统可以预测他什么时候值班,在哪个地方容易犯罪行为。

该系统由IBM提供,已经使用了一年,Breed报告称他将派出15次巡逻,专注于巡逻犯罪倾向行为的关键领域,与他人保持联系。 “我经常处理这些数字,”他说。

智慧警务系统

公安大数据-西雅图警方应用案例:

二十年前,纽约警察局率先启用了一个名为CompStat的系统。 从那时起,计算机犯罪统计分析已经达到了一个新的台阶。 当时,新技术是过去犯罪活动的地图,被高级警官用来管理区长的工作。 该系统现在可用于分析和预测实时犯罪活动,目标面积为25万平方英尺。

Rand的John Hollywood和Walt Perry在2013年发表了一篇关于技术的文章。他们说,更丰富的数据,分析和预测软件开发以及计算机运行速度加快了这项技术的发展。

但一些批评家,如电子前哨,担心这样的系统可能导致种族歧视。 怀疑论者,如约翰J.詹金斯刑事司法学院教授玛丽亚·哈伯费尔德(Maria Haberfeld)认为,这个制度也可能导致犯罪,同时防止犯罪。

Jeff Brantingham是加利福尼亚大学洛杉矶分校的人类学家,是洛杉矶警察局警察软件设计师PredPol的共同创始人。 一些较大的部门,例如洛杉矶警察局,仅根据历史案件的地点,时间和类型进行预测,Blantingham说。 芝加哥警察局将是最终的犯罪预测,他们甚至使用数据来预测可能的犯罪行为是否是暴力犯罪。 劳德代尔堡选择了一个适度的路线:预测犯罪历史,但细节由警察自己决定,例如可能导致人群的事件,甚至天气的可能影响,这不在计算机的预测范围内 。

计算机分析不会精确到一个具体的商店会在周二遭到袭击,但是可以预测到,在某一区域有70%可能发生入室行窃,或者某处有40%的可能发生抢劫。

这种方法似乎富有成效 - 但对于一个充满活力的城市,很难确定什么导致犯罪率下降。 在劳德代尔堡,2014年头8个月,谋杀,抢劫,盗窃和性攻击等案件下降了6%。警察副总监Michael Gregory说,除了计算机分析和预测外,警方还采取了一些其他措施 ,如盗窃多发区发出反贼工具箱。

在芝加哥,10月份的暴力犯罪数量比去年同期下降了13%,谋杀数量已经达到自1965年以来的最低水平。芝加哥的“关键人物”监测战略是基于芝加哥人的400名列表 ,人的名单是罪犯或与主要罪犯有关的人,计算机最可能犯罪的或成为暴力受害者的可能性是最可能的,但计算机不能预测哪一个是最终的。

据公共安全信息技术部门负责人Jonathan Lewin说,自2013年以来,当地警方通常由地方法官与名单上的每个人交谈。 向警察局提交人员名单,提交信件,他犯了罪,进行了分析,并参与了社区服务。

Levine说,涉及犯罪的400个关键人物是普通人的概率的50倍,建立了基于这些人的大多数数据列表的相关级别的犯罪水平。 “这与性别和种族无关,”Levine说,“我重复,没有性别,没有种族。该名单也有问题,例如列入轻罪犯。但很快,该名单将基于试用历史,执行逮捕令和药物和武器储备进行调整。

为了更准确地确定犯罪分子,旧金山警察没有使用建模方法来预测犯罪。 Blantheim说:“犯罪预测没有提供合理的依据,警方不能发出搜查令或进行停职调查。最终,即使最好的预测系统也不能完全取代人类的判断。 “人们很快就会意识到,这不是各种问题的灵丹妙药,”Breed说。

像Twitter这样的视频和社交网络为分析软件提供越来越多的数据,并且迟早会有其他更有效的决策支持软件,使现场警察能够从移动设备或机载计算机获取更多数据。

但有一件事情不会改变:关于在犯罪预测中包括什么数据以及哪些数据在政治上可以接受的辩论没有改变。