Новый алгоритм изучает закономерности во времени совершения преступлений и их местоположении на основе открытых данных о насильственных и имущественных преступлениях. Модель предсказывает преступления за неделю до и с точностью около 90%.
В рамках отдельной модели исследовательская группа также изучила реакцию полиции на преступления, проанализировав количество арестов после инцидентов и сравнив эти показатели среди районов с различным социально-экономическим статусом. Они увидели, что преступность в более богатых районах привела к большему количеству арестов, в то время как количество арестов в неблагополучных районах было меньше. Это говорит о предвзятости полиции.
Инструмент протестировали в Чикаго по двум категориям преступлений:
- насильственные преступления (убийства, нападения и избиения),
- имущественные преступления (кражи со взломом, кражи и угоны автомобилей).
Команда использовала эти правонарушения, так как о них с большей вероятностью узнает полиция. Такие преступления также менее подвержены предвзятости со стороны правоохранительных органов.
Новая модель отделяет преступления одно от другого. Она рассматривает временные и пространственные координаты отдельных событий, чтобы найти закономерности для прогнозирования будущего.
Модель делит город на секторы и предсказывает уровень преступности в этих границах вместо того, чтобы использовать традиционные границы.
Команда с осторожно отмечает, что точность инструмента не означает, что его следует использовать как руководство для правоохранительных органов. Вместо этого его советуют добавить в набор инструментов городской политики и стратегий полиции по борьбе с преступностью.
