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董青岭:预测性警务 大数据犯罪预防


预测性警务 大数据犯罪预防

 文|董青岭  对外经济贸易大学国际关系学院教授



  导 读 

大数据并没有也不可能完全从社会中消除犯罪,但它为打击犯罪提供了新的视角。

● 预测性警务的工作原理

预测性警务的道德风险

当今世界,犯罪分子无处不在,执法当局比以往任何时候都疲于应付。如果能够能够在犯罪分子作奸犯科之前就发现犯罪端倪,然后及时出警进行预防性执法、震慑犯罪行为,将不仅能够防患于未然,而且还能够优化警力资源配置、提升辖区犯罪打击效率。这一场景已在斯蒂芬·斯皮尔伯格执导的电影《少数派报告》中被充分展示。如今,随着数据革命的到来,大数据越来越成为社会生活各领域的日常支撑,不仅在医疗保健领域日渐扮演起生命拯救者角色,而且在警务执法和打击犯罪领域亦是如此,通过数据分析技术预测和预防犯罪正成为世界各地警察和安全部队的努力新方向:在南美洲,哥伦比亚警方正利用数据技术监控联邦高速公路和管理交通,以便更好地确保边境安全;在非洲,肯尼亚警方正试图通过数据可视化技术定位选举暴力,以便通过更好的预防政治党争伤及无辜平民;在亚洲,韩国和日本已将数以万计的闭路监视系统纳入警方预警平台,以缩短当地警方对犯罪事件的响应时间。

预测性警务的工作原理

“犯罪预测”并不是一个新概念。早在上个世纪,科学家和警察们就已经开始尝试使用统计和地理空间分析,来确定某些地区的犯罪风险水平,以预测下一次犯罪爆发的时间和地点。但直到最近,大规模数据采集、存储和计算能力取得突飞猛进,犯罪预测才真正成为可能。借助最先进的分析工具,执法机构不仅可监测辖区犯罪趋势、勾勒犯罪风险类型,甚至还可以在犯罪行为发生之前识别犯罪分子。2010年,美国洛杉矶警察局(LAPD)率先发起大数据犯罪分析,他们发现犯罪发生率与地震期间的余震类似,虽然精确预测地震很难,但预测余震将会出现的位置要容易得多。通常,地震会沿着现有的断层线以相对固定的速度发生,当初始地震发生时,在时间和空间附近往往就会发生余震。受启发于地震预测的原理,洛杉矶警员用犯罪数据做类比,定义了一种犯罪预测模型,结果发现:每当犯罪出现在某个地方时,附近地区的犯罪记录就会比平常多,这极其类似于地震学上的余震预测模式。

一些学者测试了模型对历史犯罪率的预测能力,结果令人鼓舞。典型的成功案例如:美国北卡罗来纳州达勒姆警察局对犯罪数据的深度挖掘发现,警察局接警的“枪击”报警电话中有20%来自该市仅2%(约2平方英里)的地区,进而警察局调整警力部署,以便在该“热点”区域内或附近部署更多的警员,结果四年内辖区暴力犯罪减少了39-50%;哈佛大学的研究人员与美国军方一起分析了2004年至2009年期间服役的近百万名士兵,根据38种不同的数据来源和24种不同的未来犯罪活动指示因素,他们推断出5%的士兵有高风险犯罪。因为数据清洗和数据统计显示,尽管这一群体仅占975000名士兵的5%,但他们却犯下了所有案件记录中36%的罪行。有鉴于此,数据科学家们认为,大数据可以通过各种态势感知勾勒犯罪风险地图和识别高风险犯罪人群,从而帮助警察识别人类大脑无法识别的趋势,更好地预防犯罪、降低犯罪率。
除此以外,还有犯罪研究者认为,犯罪分子往往都是多面手,他们大多是从若干方面的轻微犯罪才最终发展成严重犯罪。因此,匹兹堡大学的数据科学家们假设,新闻媒体中有关轻微犯罪的报道可以帮助预测暴力犯罪的潜在爆发。诸如帮派火并,也许最初双方只是谩骂、挑衅和令人反感的手势动作,接下来如果不加干预就会演变成肢体冲突和枪击事件。此时,预测性警务分析就会扮演预警者角色,热点地图可以近乎实时地更新并传播数据给有关当局,在冲突还没有爆发时提前告知出警人员哪些地区和哪些人群是危险的,进而允许执法当局在短时间内将关键人员送往关键区域。

预测性警务的道德风险

大数据可以对抗不同类型的犯罪,甚至正在改变全球警察部门的接警和出警方式。最近,IBM一直与新罕布什尔州曼彻斯特的警察局合作,利用大数据打击犯罪,以支持预防性社会治安。在实施后,曼彻斯特警局报告减少了约12%的抢劫案、21%的盗窃案和32%的车辆盗窃案。为了识别潜在的犯罪分子,执法官员正越来越多地求助于大数据技术。随着印度犯罪率上升,印度警察部队也在大量使用数据分析技术,正如德里警方的一名高级官员所说,“部队中的每一人都将配备个人数字设备,该设备将连接到中央系统,并将包含超过2万名罪犯的记录。”除了减少暴力犯罪和抢劫外,大数据还被用于识别金融犯罪,如保险欺诈、内幕交易、洗钱和医保骗局。

但随着人们越来越关注大数据对当前和未来警务工作的介入,数据分析背后的算法偏差也日益浮现。人权数据分析小组的分析师威廉·艾萨克(William

Isaac)就表示,大数据永远无法以100%的准确率预测犯罪,它是一种非常有用的工具和资源,但它不是通灵的。预测性警务计划所依赖的警方数据大都带有执法者的立场偏见和种族成见,这使得任何预测都令人怀疑,错误的预测会产生严重的社会后果,轻则导致少数无辜人员被冤枉,会毁掉部分人的荣誉和就业机会,重则导致大规模群体性社会冲突,造成严重的社会对抗。与此同时,还有批评者质疑预测性警务是否真实有效?在2012年IBM
Smarter
Planet商业广告中,一名警察瞥了一眼车载屏幕,便加速抢在一名强盗在抢劫前率先赶到到便利店。预测性警务是否真像宣传的那样能够出色预测犯罪可能性,目前证据很少,我们需要的不仅仅是数据。

综上所述,从商店安全摄像头到当地警局的警察报告,再到旁观者手机的证据,今天的执法官员能够掌控越来越多的犯罪信息,所有信息结合先进的分析工具和专业的人员进行解析,就会构成一个创新性的犯罪预防方案,并使犯罪者因惧怕被发现而停止犯罪的步伐。显而易见,大数据并没有也不可能完全从社会中消除犯罪,但它为打击犯罪提供了新的视角。展望未来,希望警务部门能够更有效地利用并谨慎使用大数据,使这个世界成为一个人人安全的世界。



编辑 | 张    梅

设计 | 姜灵枝