Von medizinischen Diagnosen bis hin zu intelligenten Assistenten hilft uns künstliche Intelligenz dabei, von einer reaktiven zu einer proaktiven Welt zu wechseln. Das bedeutet Maschinen, die Ereignisse vorhersehen können, bevor sie eintreten, und sicherstellen, dass die richtigen Vorsichtsmaßnahmen getroffen werden. Die Welt von Polizeiarbeit ist nicht anders.
Um die Ressourcen der Polizei besser zu verwalten und im Kampf gegen die Kriminalität die Oberhand zu gewinnen, haben Forscher von Georgia Tech und der britischen University of Surrey dies getan hat einen neuen prädiktiven Polizeialgorithmus entwickelt – und dieser ist einer Technologie zu verdanken, die zuvor in der Wettervorhersage und sogar im Apollo-Weltraum eingesetzt wurde Missionen.
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„In unserer Arbeit wollten wir zwei Fragen ansprechen: ‚Wann ist ein solcher Ansatz in der Lage, Kriminalität vorherzusagen und wann nicht?‘ und ‚Wie quantifizieren wir die Unsicherheit darüber, wann eine Straftat stattfinden wird?‘“
David Lloyd vom Fachbereich Mathematik der britischen Universität sagte gegenüber Digital Trends.Der neue Algorithmus baut auf früheren Arbeiten von Forschern der University of California und Polizeikräften in den USA und Großbritannien auf Untersuchungen aus dem Jahr 2015 zeigten, dass ein prädiktiver Polizeialgorithmus zwischen 1,4 und 2,2 Mal mehr städtische Kriminalität als spezialisierte Kriminalität genau vorhersagen konnte Analysten. Durch Empfehlungen zum Patrouillenort führte der Algorithmus zu einer Reduzierung der Kriminalität um 7,4 Prozent. Obwohl dieser Ansatz effektiv ist, wurde er jedoch auch aufgrund von Bedenken hinsichtlich möglicher Racial Profiling und unzureichender Anzeige von Straftaten kritisiert.
„Um diese Probleme anzugehen, mussten wir einen neuen Algorithmus entwickeln, der das leistet, was der erste Algorithmus leistet, aber auch die Unsicherheit in den Daten und im Modell erfasst“, sagte Lloyd. „Für Daten, die sich ständig ändern – etwa die Windgeschwindigkeit oder die Position eines Raumschiffs – gibt es einen bekannten Algorithmus, der Kalman-Filter, der genau dies tut und ein Modell effizient an die Daten anpasst und gleichzeitig Unsicherheiten erfasst. Dieser Algorithmus wurde bei der Navigation der Apollo-Weltraummissionen und auch für die Wettervorhersage verwendet, wo man Daten in Echtzeit verarbeiten muss, um genaue Vorhersagen zu treffen.“
Der neue Algorithmus wurde bisher anhand eines Datensatzes von mehr als 1.000 gewalttätigen Bandenverbrechen in Los Angeles zwischen 1999 und 2002 demonstriert. Erste Schlussfolgerungen deuten darauf hin, dass sich das verbesserte Vorhersagetool bei der Bewältigung der ständig schwankenden Welt der Echtzeit-Kriminalitätsvorhersage als überlegen erweisen könnte.
„Es gibt mehrere Unternehmen für prädiktive Polizeisoftware wie PredPol.com und Hunchlab“, sagte Lloyd. „Wir würden hoffen, dass unsere Algorithmen in ähnlicher Software verwendet werden könnten.“
Ein Papier, in dem die Arbeit beschrieben wurde, war kürzlich in der Zeitschrift Computational Statistics & Data Analysis veröffentlicht.
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