Kita mengandalkan polisi untuk menjaga keamanan kita, melindungi kita dari kekerasan, dan menjaga properti kita. Kami juga menerima bahwa tingkat kejahatan tertentu tidak dapat dihindari – secara teknis mungkin untuk memberantas kejahatan, namun biaya yang harus dikeluarkan untuk negara polisi dystopian terlalu tinggi.
Isi
- Anda sedang direkam
- Mata di langit
- Siapa yang mengawasi para penjaga?
- Berjalan-jalanlah dengan posisi polisi
- Sebuah tindakan penyeimbang
Namun, seiring kemajuan teknologi, batasan antara privasi dan keamanan pun ikut bergeser.
Video yang Direkomendasikan
Visi George Orwell tentang pengawasan massal di Sembilan Belas Delapan Puluh Empat tampak seperti fiksi ilmiah ketika diterbitkan pada tahun 1949, dan bahkan ketika tahun 1984 tiba. Saat ini, banyak konsep yang dibuat-buat dan tampak sangat dekat dengan kenyataan. Teknologi mempunyai peran penting dalam memberdayakan polisi, namun teknologi juga menimbulkan pertanyaan hukum, etika, dan moral yang serius.
Telepon, sidik jari, poligraf, dan radio dua arah semuanya telah mempercepat upaya deteksi dan pencegahan kejahatan. Nomor darurat universal, 911, ditetapkan pada tahun 1968. Tiga dekade berikutnya menyaksikan kebangkitan perpolisian komunitas, komputerisasi, dan teknologi DNA. Sejak pergantian abad, kamera telah digunakan di mana-mana, dan kini ada harapan bahwa analisis big data akan membawa strategi pencegahan kejahatan baru melalui kebijakan prediktif.
Akankah teknologi baru ini membuat kita lebih aman dari sebelumnya, atau hanya memberikan pandangan baru pada Big Brother?
Anda sedang direkam
Pengawasan telah meningkat secara dramatis dalam beberapa tahun terakhir. Ada 245 juta kamera pengawas video yang digunakan pada tahun 2014, menurut penelitian IHS. Kamera kini ada di mana-mana, mulai dari televisi sirkuit tertutup (CCTV) dan kamera dasbor, hingga ponsel pintar dan kamera yang dikenakan di tubuh. Mereka bahkan dipasang pada kendaraan udara tak berawak (UAV) atau drone. Kita juga bisa dilacak melalui ponsel kami dan bahkan dipindai untuk mencari senjata dari jauh.
Dampak dari semua pengawasan ini masih belum jelas. CCTV semakin banyak diadopsi di Amerika Serikat dan terlebih lagi di Inggris. Itu Asosiasi Industri Keamanan Inggris memperkirakan bahwa ada antara 4 dan 5,9 juta kamera pengintai CCTV di Inggris yang mencakup populasi sekitar 65 juta tetapi riset efektivitasnya dalam mencegah kejahatan mengecewakan.
“Hasilnya, dari segi kekerasan dan agresi sebenarnya tidak ada pengaruhnya terhadap kriminalitas atau pidana perilaku,” Dr. Barak Ariel, dosen dan analis Kriminologi Eksperimental di Universitas Cambridge mengatakan kepada Digital Tren. “Jika Anda adalah pelaku yang berpengalaman, Anda pasti sudah tahu bahwa jika Anda memasang penutup kepala, CCTV hampir tidak berguna dalam penyelidikan.”
Ada pengecualian. Misalnya saja rekaman CCTV yang membantu polisi menangkap pelaku Boston Marathon. Kamera berkualitas baik dapat menangkap wajah dalam kondisi pencahayaan yang baik saat orang tidak banyak bergerak. Kamera di tempat parkir dengan akses terbatas dapat membantu mengurangi pencurian mobil. Polisi transportasi telah memperoleh hasil yang baik dengan kamera pengukur kecepatan, dan kamera di eskalator atau angkutan umum.
Mata di langit
Pada tahun 2012, Federal Aviation Administration (FAA) memberikan persetujuan kepada berbagai lembaga penegak hukum untuk melatih operator dalam penggunaan drone. Ada banyak potensi penerapannya di masa depan, mulai dari memberikan surat perintah hingga melengkapi drone dengan senjata bius, namun saat ini drone tak berawak terutama menawarkan pengawasan udara dalam situasi di mana helikopter berawak akan terlalu mahal atau mahal berbahaya.
Beberapa departemen kepolisian [n1] sekarang menggunakan drone termasuk Little Rock, Arkansas, Miami-Dade, Florida, dan Arlington, Texas. Meskipun ada yang terbatas pada kejar-kejaran mobil dan situasi pengepungan, ada juga yang digunakan untuk pengawasan umum. Mereka dapat mengisi kesenjangan dalam jangkauan CCTV dan menawarkan kemampuan yang lebih besar kepada polisi untuk melacak orang.
“Apakah kita ingin hidup di negara di mana semua orang berada dalam sistemnya?”
Masalah privasi yang serius telah memperlambat adopsi. Setelah mendapat reaksi publik, Seattle menghentikan program drone-nya sebelum diluncurkan. Beberapa negara bagian, termasuk Florida, Texas, Idaho, Iowa, dan Utah, telah mengeluarkan undang-undang yang mewajibkan penegak hukum untuk mendapatkan surat perintah sebelum menggunakan drone, namun masih belum ada undang-undang nasional.
Ada masalah lain jika polisi ingin melacak tersangka di berbagai kota – meninjau rekaman video merupakan beban besar dan hanya sedikit departemen kepolisian yang memiliki sumber daya.
Berbagai perusahaan, seperti SeeQuestor, mencoba mengatasi masalah ini dengan menawarkan perangkat lunak yang memungkinkan penegak hukum untuk segera meninjau orang dan wajah dalam video, namun tetap memerlukan peninjauan oleh manusia makhluk. Perangkat lunak pengenalan wajah belum mampu melakukan tugasnya.
“Saya telah melihat empat demo pengenalan wajah dan saya tidak terkesan,” kata Ariel. “Teknologinya tidak terlalu bagus dalam mengenali orang atau mengenali wajah, terutama saat mereka bergerak dan resolusinya tidak terlalu tinggi. Ini juga hanya mengenali orang-orang yang ada dalam sistem, jadi tidak akan membantu jika mereka baru pertama kali melakukan pelanggaran.”
FBI telah memiliki database dengan lebih dari 30 juta foto mug, dan FBI juga dapat mengakses foto SIM dari banyak negara bagian dan foto paspor dari Departemen Luar Negeri. Namun ada perbedaan besar antara mencocokkan dua foto dan mencocokkan foto dengan rekaman CCTV yang buram.
Penegakan hukum pada akhirnya dapat memperoleh manfaat dari pekerjaan yang disukai oleh raksasa teknologi Facebook, Google, dan Microsoft lakukan di bidang ini. Tidak ada satu pun masalah pengenalan wajah yang tidak dapat diatasi — masalah ini belum cukup dapat diandalkan.
Agar teknologi semacam ini dapat bekerja dengan baik, Anda memerlukan database wajah setiap orang di negara tersebut dan kekuatan pemrosesan yang sangat besar untuk melakukan pencarian dengan cukup cepat. Pasti akan ada banyak kesalahan positif, dan ada masalah privasi yang serius seputar persetujuan.
“Jika Anda berpikir untuk memiliki teknologi ini, ada konsekuensinya,” kata Ariel. “Apakah kita ingin hidup di negara di mana semua orang berada dalam sistemnya?”
Siapa yang mengawasi para penjaga?
Bukan hanya masyarakat saja yang mendapat sorotan lebih besar. Setelah terjadinya insiden-insiden penting di Baltimore, Carolina Selatan, Ferguson, Missouri, dan tempat-tempat lain di AS, kekhawatiran serius muncul mengenai kesalahan dan bahkan kebrutalan polisi.
Hal ini telah mendorong gerakan masyarakat yang peduli untuk turun ke jalan untuk mencoba mendokumentasikan dan mengungkap perilaku polisi yang tidak profesional. Ada organisasi Cop Watch di banyak kota termasuk New York, Los Angeles, Berkeley, California, dan Portland, Oregon. Mereka menawarkan nasihat tentang cara merekam polisi dengan aman tanpa ditangkap dan membagikan rekaman dan foto di jaringan media sosial.
Krisis dalam hubungan polisi-masyarakat telah mendorong pesatnya adopsi kamera tubuh bagi petugas polisi.
Di luar kegiatan terorganisir semacam ini, setiap orang mempunyai telepon pintar dengan kamera di saku mereka sekarang, dan mudah untuk merekam suatu kejadian dan mengunggah langsung ke media sosial untuk membagikannya.
Aplikasi seluler juga dapat digunakan oleh masyarakat untuk melacak polisi dan bahkan kejahatan, namun bukannya tanpa banyak kontroversi. Sebuah aplikasi bernama Vigilante, yang dirancang untuk mengingatkan pengguna di sekitar tentang kejahatan yang baru-baru ini dilaporkan ke 911 di wilayah tersebut, baru-baru ini dikeluarkan dari App Store oleh Apple.
Aplikasi Nextdoor, yang diadopsi oleh beberapa pengguna sebagai semacam pengawasan lingkungan, menjadi berita utama karena pengguna terus berbagi laporan tentang karakter yang dianggap samar di sekitar. Sayangnya, sering kali warna kulit merekalah yang membuat mereka dicurigai, sehingga mendorong pembuatnya untuk mendesain ulang antarmuka pelaporan untuk memerangi profil rasial.
Penegakan hukum telah berulang kali menegaskan bahwa pelacakan polisi di aplikasi Waze harus dimatikan karena membahayakan petugas, namun sejauh ini Google belum mematuhinya. Berbagi informasi tentang kejahatan dan polisi tidak pernah semudah ini.
Beberapa petugas polisi tidak senang dengan peningkatan pengawasan. Kepala Polisi St Louis Sam Dotson menciptakan istilah “Efek Ferguson”, yang menunjukkan bahwa menurunnya kepercayaan masyarakat terhadap polisi setelah penembakan di Ferguson pada tahun 2014, ketika seorang pria kulit hitam berusia 18 tahun yang tidak bersenjata ditembak mati oleh petugas polisi kulit putih, [E1] telah menyebabkan lonjakan angka pembunuhan di sebagian besar wilayah AS. kota.
Idenya adalah agar petugas polisi lebih berhati-hati dan enggan melakukan penangkapan seperti yang dilakukan di masa lalu, sehingga membuat para pelaku kejahatan semakin berani. Ini adalah konsep yang ditolak oleh banyak orang yang skeptis, namun masih menjadi bahan perdebatan sengit.
Hal yang tidak perlu diperdebatkan adalah kenyataan bahwa krisis dalam hubungan polisi-masyarakat telah mendorong pesatnya adopsi kamera yang dikenakan di tubuh oleh petugas polisi.
“Semua orang membelinya, semua orang ingin menerapkannya,” kata Ariel. “Secara umum, kamera yang dikenakan di tubuh terlihat seperti teknologi yang efektif. Ada bukti kuat dari banyak eksperimen yang kami lakukan bahwa petugas cenderung tidak mendapat pengaduan terhadap mereka karena pelanggaran atau penggunaan kekuatan.”
Sebuah penelitian selama setahun terhadap hampir 2.000 petugas di kepolisian Inggris dan AS menunjukkan penurunan sebesar 93 persen dalam pengaduan masyarakat terhadap polisi. Mungkinkah ini solusi teknologi yang mengembalikan kepercayaan terhadap legitimasi polisi? Tampaknya banyak pejabat senior peradilan pidana yang berpendapat demikian.
Pada Agustus 2016, 43 dari 68 departemen kepolisian kota besar di AS telah mengadopsi program kamera yang dikenakan di tubuh. Namun, masih banyak yang harus dipikirkan. Bahkan dampak positif yang ditimbulkannya belum sepenuhnya dipahami.
Laki-laki Afrika-Amerika lebih besar kemungkinannya untuk dihentikan, diborgol, dan digeledah dibandingkan laki-laki kulit putih.
“Pertanyaannya masih terbuka pada siapa efeknya,” jelas Ariel. “Apakah petugas yang menggunakan kamera atau tersangka yang melihat kamera?”
Ada juga variasi yang sangat besar dalam cara penggunaan kamera, seperti yang diilustrasikan oleh kartu penilaian kebijakan oleh The Leadership Conference baru-baru ini. Pedoman mengenai seberapa besar keleluasaan petugas terlibat, dan apa yang terjadi pada rekaman tersebut masih dikembangkan.
“Saya penggemar kamera yang dikenakan di tubuh, dan jika saya masih menjadi petugas polisi saat ini, saya pasti menginginkannya, tetapi kamera tubuh adalah alat penegakan hukum, bukan obat mujarab,” Dr. Tod Burke, profesor peradilan pidana di Universitas Radford dan mantan petugas polisi Maryland, mengatakan kepada Digital Tren. “Sebagian besar fokusnya adalah pasca-Ferguson. Masyarakat mengira jika polisi mempunyai kamera tubuh, hal ini akan menyelesaikan masalah, sehingga kamera tersebut diserahkan kepada petugas polisi tanpa penerapan kebijakan yang tepat.”
Mungkin tidak mengherankan jika ada perlawanan dari petugas polisi di jalan. Gagasan untuk direkam saat melakukan pekerjaan Anda tidak terlalu menarik.
“Salah satu ketakutan yang dimiliki petugas polisi adalah siapa yang dapat mengakses video ini,” jelas Burke. “Apakah urusan dalam negeri akan punya akses? Apakah ini akan digunakan sebagai bagian dari evaluasi? Apakah itu akan digunakan sebagai bagian dari video pelatihan?”
Ada potensi rekaman kamera yang dikenakan di tubuh untuk membantu polisi mengubah perilaku mereka dan memerangi bias melalui analisis dan pelatihan. Penelitian Stanford yang dilakukan bersama Departemen Kepolisian Oakland mengenai halte lalu lintas melibatkan analisis komputasi data linguistik dari kamera yang dikenakan di tubuh.
Studi selama dua tahun ini menemukan pola kesenjangan ras yang terus-menerus. Laki-laki Afrika-Amerika lebih besar kemungkinannya untuk dihentikan, diborgol, dan digeledah dibandingkan laki-laki kulit putih. Para peneliti juga meneliti bahasa spesifik dan nada yang digunakan petugas saat berhenti. Mereka tidak mengungkap rasisme secara terang-terangan, namun ada masalah bias yang tidak kentara. Para peneliti berharap dengan mengumpulkan dan menganalisis data seperti ini, pelatihan dapat ditingkatkan dan petugas dapat mengaudit sendiri rekaman yang bermuatan rasial. Idenya adalah meninjau video situasi tegang, seperti anggota masyarakat yang menyebut petugas polisi rasis, merupakan kesempatan untuk belajar dan mengembangkan praktik terbaik.
“Ada juga masalah privasi dengan kamera yang dikenakan di tubuh,” kata Burke. “Seringkali petugas polisi merespons insiden yang sangat sensitif. Pikirkan tentang orang-orang di latar belakang atau anak-anak di rumah, haruskah mereka direkam? Hal ini juga dapat membuat masyarakat enggan memberikan informasi kepada polisi.”
Ada juga tantangan teknologi. Bagaimana rekaman akan disimpan? Siapa yang dapat mengaksesnya? Bagaimana analisis dan penyuntingannya? Bagaimana kaitannya dengan panggilan telepon dan laporan kejahatan?
Berjalan-jalanlah dengan posisi polisi
Penyedia kamera tubuh terkemuka, Taser International, yakin dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan ini. Perusahaan ini menguasai lebih dari 75 persen pasar saat ini, dan menawarkan rangkaian kamera tubuh Axon yang dihubungkan ke sistem backend yang disebut Evidence.com.
Ketertarikan perusahaan pada kamera tumbuh dari keinginan untuk menjadikan penggunaan senjata Taser lebih transparan. Taser dipekerjakan oleh lebih dari 18.000 departemen kepolisian di seluruh AS saat ini. Dalam menghadapi keluhan mengenai penyalahgunaannya, Taser berupaya untuk menjadikannya lebih transparan. Senjata listrik terbaru dari Taser memiliki log internal yang melacak penggunaan senjata, sehingga memungkinkan untuk dilakukan meninjau kapan digunakan, berapa kali digunakan, dan melihat secara pasti berapa arus listriknya terkirim.
Taser dipekerjakan oleh lebih dari 18.000 departemen kepolisian di seluruh AS.
Pada tahun 2006, perusahaan menambahkan Taser Cam, yang dipicu untuk merekam kejadian setiap kali Taser digunakan. Rata-rata petugas hanya menggunakan Tasernya dua kali dalam setahun, sehingga perusahaan mulai mempertimbangkan kamera yang dapat digunakan sepanjang waktu. Hal ini menghasilkan desain kamera seukuran lipstik yang dikembangkan Taser bekerja sama dengan Oakley, dengan pemikiran bahwa kacamata hitam akan menjadi pilihan ideal untuk sudut pandang petugas polisi.
Kamera baru dirilis pada tahun 2009, namun terdapat kendala pada desain awalnya. Itu memiliki perekam khusus yang terpasang dengan layar sentuh untuk pemutaran, GPS internal, dan paket daya yang besar.
“Ukuran, kabel, dan kenyamanan adalah tiga keluhan terbesar,” Steve Tuttle, wakil presiden Komunikasi Strategis Taser International, menjelaskan kepada Digital Trends. “Petugas membencinya, tapi tidak ada yang membenci konsepnya, jadi kami kembali ke tahap awal.”
Jajaran kamera Axon yang didesain ulang adalah produk yang mereka hasilkan. Ada berbagai pilihan pemasangan yang berbeda, sehingga dapat dipasang pada saku seragam atau ditempelkan pada kacamata. Alih-alih memasang unit perekam atau layar sentuh, mereka malah terhubung ke ponsel pintar petugas.
Kamera-kamera ini menyala terus-menerus selama giliran kerja, namun sebagai bentuk kepedulian polisi terhadap pemantauan terus-menerus, kamera-kamera ini hanya menyimpan rekaman 30 detik terakhir. Ini juga mengurangi jumlah video yang harus disimpan dan dianalisis.
Ada tombol acara bulat besar yang petugas ketuk dua kali untuk merekam suatu acara. Ini menghemat 30 detik buffered, tanpa audio, tetapi merekam sejak saat itu, dengan audio, hingga petugas menahan tombol selama lima detik untuk mematikannya lagi.
Kebijakan departemen menentukan kapan petugas harus memicu video peristiwa. Mungkin ketika mereka mendapat panggilan radio, ketika mereka melihat kejahatan sedang terjadi, atau ketika mereka berinteraksi dengan masyarakat.
Aplikasi smartphone yang menyertainya dapat menambahkan meta data dan informasi GPS, dan juga memungkinkan petugas untuk meninjau video dan menambahkan catatan. Mereka tidak dapat menghapus video dan semua rekaman dienkripsi. Di akhir giliran kerja, mereka memasang kembali kamera di stasiun, tempat kamera mengisi ulang dan mengunggah semuanya dengan aman.
Setiap departemen dapat menentukan siapa yang memiliki akses terhadap rekaman tersebut. Artinya, video pembunuhan, misalnya, mungkin dibatasi hanya untuk kepala dan detektif pembunuhan yang ditugaskan, dan video tersebut akan disimpan secara permanen, sehingga tidak dapat dihapus.
Jika departemen mencatat setiap interaksi dengan masyarakat, mereka mungkin menandai beberapa pertemuan sebagai tidak berbahaya, sehingga video dapat ditandai untuk dihapus setelah 60 hari, atau kapan pun video tersebut melewati batas waktu jika tidak ada keluhan yang diajukan dibuat.
Kebijakan departemen menentukan kapan petugas harus memicu video peristiwa.
Taser juga mencoba menyatukan semua bukti secara digital di bagian belakang dengan Evidence.com. Kasus-kasus yang berbeda dapat mencakup rekaman kamera tubuh dan CCTV, foto TKP, dan laporan, dan dapat dibagikan secara digital kepada jaksa wilayah. Tentu saja, hal ini tergantung pada departemen dan jaksa yang melisensikan perangkat lunak tersebut, yang biayanya antara $15 per bulan per pengguna dan $79 per bulan per pengguna, bergantung pada fitur apa yang Anda perlukan dan apakah Anda menginginkan Axon kamera.
Ini mungkin terdengar mahal, tapi terbukti sangat populer. Taser melaporkan bahwa penjualan kamera tubuh dan perangkat lunak terkait kini melampaui penjualan senjata bius.
Fitur terbaru untuk lini kamera Axon Taser adalah konektivitas Wi-Fi, sehingga rekaman dan data dari kamera yang dikenakan di tubuh akan segera dimasukkan langsung ke database.
“Kami bersiap menghadapi masa depan, sehingga Anda dapat mengambil data dan menerapkan algoritme dan pembelajaran mesin, untuk menggunakannya secara efektif dalam memerangi kejahatan dan mengungkap tren,” kata Tuttle.
Pemolisian prediktif
Rekaman kamera tubuh dapat berperan besar dalam pengenalan wajah dan pelacakan orang. Hambatan teknologi terhadap streaming real-time mulai berkurang. Ada ruang untuk menyatukan semua data dan rekaman kamera ke dalam sistem real-time untuk membantu polisi di jalan.
Sistem Kesadaran Domain, yang dikembangkan oleh Microsoft dan Departemen Kepolisian Kota New York (NYPD), tampaknya merupakan sebuah langkah menuju arah ini. Menurut mantan Walikota Michael Bloomberg, hal ini memungkinkan polisi untuk “mengakses informasi yang relevan dikumpulkan dari kamera yang ada, panggilan 911, laporan kejahatan sebelumnya, dan alat lain yang ada dan teknologi."
Semua data dan rekaman ini juga berpotensi menjadi masukan bagi model-model yang menginformasikan penyebaran dan berupaya mengidentifikasi kapan dan di mana kejahatan akan terjadi dan bahkan siapa yang mungkin terlibat di dalamnya.
“Gagasan mengenai pemolisian prediktif adalah untuk memberikan intelijen sistematis dalam melakukan pemolisian yang tidak sekedar memberikan respons terhadap suatu hal panggilan,” Profesor Peter Manning, ketua Sekolah Kriminologi dan Peradilan Pidana di Universitas Northeastern, mengatakan kepada Digital Tren.
Teori dan penelitian di balik hal ini dimulai pada tahun 1970-an. Secara sederhana, ini adalah tentang mencatat di mana kejahatan terjadi dan menggunakan informasi tersebut untuk memprediksi di mana kejahatan akan terjadi selanjutnya.
“Saat saya masih menjadi petugas polisi, kami memiliki sesuatu yang disebut peta pin,” kata Burke. “Kami punya peta di rumah stasiun dan kami akan memasang pin biru kecil, pin merah, pin kuning tergantung kejahatan di mana pun itu terjadi. terjadi, lalu setelah beberapa saat, kita melihat di mana kelompok-kelompok kecil ini berada dan berkata, 'Oke, di situlah kita perlu memfokuskan perhatian kita pada hal ini. Perhatian.'"
Ketika daya komputasi meningkat dan pencatatan meningkat, banyak departemen kepolisian mulai membuat peta kejahatan (yang terlihat seperti ini peta panas) yang menyoroti titik-titik rawan kejahatan, dan kadang-kadang bahkan daftar panas orang-orang yang mungkin melakukan atau menjadi korban kejahatan.
Pemolisian prediktif telah berevolusi dari pemetaan kejahatan, yang dipelajari dan ditulis Manning pada tahun 2008 buku, Teknologi Pemolisian: Pemetaan Kejahatan, Teknologi Informasi, dan Rasionalitas Kejahatan Kontrol. Ia menemukan bahwa klaim positif mengenai dampak pemetaan kejahatan dan program CompStat (kependekan dari komputer dan statistik) sebagian besar dilebih-lebihkan.
“Siapa pun yang komitmennya kurang dari 100 persen untuk melakukan kejahatan dapat dicegah.”
“Sama sekali tidak ada bukti bahwa ada orang yang menunjukkan bahwa [S1] teknologi pemetaan dan analisis mempunyai pengaruh terhadap praktik kepolisian,” jelas Manning. Faktanya, semua penelitian menunjukkan bahwa hal itu tidak ada.
Permasalahannya bukan terletak pada ide atau analisisnya, namun pada implementasinya.
“Kecuali polisi mengubah pola penempatan mereka, informasi apa pun yang mereka miliki tidak akan menjadi masalah,” kata Manning. “Argumen saya adalah bahwa teknologi yang telah diadopsi oleh kepolisian secara historis selalu disesuaikan dengan struktur yang ada saat ini atau praktiknya, mereka tidak banyak mengubah praktik tersebut dan tidak mengubah struktur bagaimana kepolisian dilakukan, dengan beberapa pengecualian.”
Beberapa penelitian menunjukkan bahwa kebijakan hot spot mempunyai dampak positif terhadap pengurangan kejahatan, jika dibandingkan dengan patroli rutin yang tidak ada kaitannya dengan data dan distribusi kejahatan. Namun masuk akal untuk mengatakan bahwa menempatkan lebih banyak polisi di wilayah geografis kecil dengan tingkat kejahatan yang tinggi akan mengurangi kejahatan.
Analisis dan pemetaan semacam ini semakin canggih dalam beberapa tahun terakhir, sehingga memunculkan istilah kebijakan prediktif.
“Pengumpulan data yang lebih cepat dan teratur oleh polisi selama dekade terakhir dan peningkatan daya komputasi memungkinkan kita untuk melihat, tidak hanya di mana saja. kejahatan telah terjadi di masa lalu, namun kemungkinan besar akan terjadi di masa depan,” kata Jeffrey Brantingham, profesor antropologi UCLA, kepada Digital Tren.
“Makalah kami yang diterbitkan pada akhir tahun 2015 tentang eksperimen terkontrol secara acak yang kami jalankan di LA menunjukkan adanya dampak positif. Tidak hanya ada peningkatan dalam jumlah kejahatan yang dapat Anda prediksi, tetapi juga, ketika Anda menyerahkan hal ini kepada petugas polisi, hal ini akan meningkatkan efek pencegahan kejahatan menjadi dua kali lipat.”
Brantingham juga merupakan salah satu pendiri PredPol, yang memasok perangkat lunak kepolisian prediktif ke beberapa departemen kepolisian termasuk Los Angeles dan Atlanta.
PredPol secara ketat memperhatikan kapan dan di mana kejahatan mungkin terjadi, dan hanya memanfaatkan catatan masa lalu tentang kapan dan di mana kejahatan terjadi. Prediksi mencakup kotak berukuran 500 x 500 kaki, kira-kira seukuran satu blok kota, dan dilakukan berdasarkan shift demi shift.
“Kami dapat memperkirakan dalam skala yang lebih kecil dan dalam waktu nyata, namun kami mencari skala yang paling sesuai dengan cara polisi melakukan tugasnya,” kata Brantingham. “Faktanya adalah tidak ada algoritma yang bisa keluar dari mobil dan mengawasi masalahnya.”
Dalam upaya membangun model matematis yang dapat mengantisipasi dan memperkirakan kejahatan, algoritme mungkin mempertimbangkan jangka pendek pola kejahatan menjadi lebih besar, namun data historis jangka panjang dan ciri-ciri struktural lingkungan juga harus demikian dipertimbangkan. Jika perampokan terjadi di sebuah rumah, mungkin karena tempat parkir yang berdekatan dibuat untuk memudahkan akses, atau mungkin di sana ada perampokan yang berhasil di sebelah satu atau dua hari sebelumnya dan rumah ini memiliki tata letak yang sama, membuatnya lebih lembut target.
Namun jika Anda menggagalkan kejahatan di satu lokasi, apakah penjahatnya akan pergi begitu saja?
“Penelitian menunjukkan yang terjadi justru sebaliknya,” jelas Brantingham. “Anda menempatkan petugas polisi di suatu tempat tertentu dan tidak hanya kejahatan menjadi nol di lokasi tersebut, kejahatan sebenarnya berkurang di wilayah yang lebih luas.”
Hal ini dikenal dengan difusi manfaat. Teorinya adalah Anda mendorong pelanggar keluar dari zona nyamannya. Mereka memahami target dan cara untuk sukses di bidang ini, sehingga segala sesuatunya tidak akan mudah jika harus berjalan di tikungan. Setidaknya pada suatu waktu, mereka akan mencapai titik kritis ketika mereka mempertimbangkan segala sesuatunya dan memutuskan untuk tidak melakukan kejahatan sama sekali.
“Anda tidak ingin mengubah ini menjadi Laporan Minoritas, hak privasi apa yang ingin kami serahkan demi keamanan?”
“Hollywood telah membuat kita menganggap penjahat sebagai bom berjalan yang selalu ingin melakukan kejahatan, namun sebagian besar pelaku sebenarnya tidak terlalu berkomitmen terhadap apa yang mereka lakukan,” jelas Brantingham. “Siapa pun yang komitmennya kurang dari 100 persen untuk melakukan kejahatan dapat dicegah.”
Tidak semua orang setuju bahwa kebijakan prediktif itu efektif. Sebuah studi yang dilakukan oleh Rand Corporation pada uji coba lapangan selama tujuh bulan mengenai kebijakan prediktif di Shreveport, Louisiana, menemukan tidak ada penurunan kejahatan properti yang signifikan secara statistik.
“Tidak ada dampaknya,” kata Jessica Saunders, kriminolog senior di Rand, kepada Digital Trends. “Apa yang kami lihat di sana adalah banyak orang sudah menggunakan pemetaan titik panas, dan hanya ada sedikit peningkatan akurasi dalam penggunaan model prediktif.”
Tampaknya tidak ada perbedaan besar antara kebijakan prediktif yang baru dan apa yang sudah dilakukan oleh departemen kepolisian. Mungkin juga ada keterputusan antara petinggi dan petugas yang terlibat.
“Kami memiliki sekelompok kepala polisi yang sangat profesional, berpikiran maju, dan modern,” kata Saunders. “Tetapi kita juga memerlukan dukungan dari orang-orang tingkat bawah di departemen yang seharusnya melaksanakan prediksi ini.”
Dengan kata lain, setelah polisi punya datanya, apa yang mereka lakukan? Hal ini lebih sulit dijawab ketika Anda mencoba memprediksi siapa yang akan terlibat dalam kejahatan, dibandingkan di mana dan kapan hal itu akan terjadi.
“Di Chicago, mereka memperkirakan orang-orang yang berisiko lebih tinggi menjadi korban pembunuhan, namun mereka sebenarnya tidak tahu apa yang harus dilakukan dengan informasi tersebut,” jelas Saunders. “Kami menjadi lebih baik dalam memprediksi, tapi sampai kami tahu apa yang akan kami lakukan dengan prediksi tersebut, kami sebenarnya tidak akan memenuhi misi, yaitu mencegah terjadinya kejahatan.”
“Daftar panas” Chicago menggunakan algoritma untuk menyusun daftar lebih dari 400 orang yang dianggap berisiko tertinggi mengalami kekerasan bersenjata di kota tersebut. Ketika Rand menyelidiki dampaknya, penelitian tersebut menemukan bahwa ada ketidakjelasan tentang cara menggunakannya prediksi, dan lebih buruk lagi, bahwa beberapa petugas mungkin menggunakan daftar tersebut sebagai petunjuk untuk penutupan penembakan kasus. Pada akhirnya, tidak ada pengurangan kejahatan.
Salah satu masalahnya adalah kita tidak memiliki data mendalam mengenai siapa yang melakukan kejahatan seperti yang kita miliki mengenai di mana dan kapan kejahatan tersebut terjadi. Orang-orang berpindah-pindah, kehidupan mereka bisa kacau, dan banyak kejahatan tidak terselesaikan.
Prediktor terbaik mengenai perilaku di masa depan adalah perilaku di masa lalu, namun hal ini saja tidak cukup. Kekhawatiran mengenai profil rasial harus diatasi, namun menghilangkan bias dalam model lebih mudah diucapkan daripada dilakukan. Memasukkan lebih banyak data dapat meningkatkan akurasi prediksi, namun seberapa jauh Anda bisa melangkah?
Sebuah tindakan penyeimbang
Potensi teknologi untuk membantu polisi semakin besar, namun tarik menarik antara keselamatan dan kebebasan sipil masih tetap ada. Mempertahankan keseimbangan tersebut dalam menghadapi krisis yang terjadi saat ini dalam hubungan polisi-masyarakat di AS tampaknya mendorong kemajuan teknologi dalam beberapa kasus, dan menghambatnya dalam kasus-kasus lain.
“Anda tidak ingin mengubah ini menjadi Laporan Minoritas, kata Burke. “Hak privasi apa yang ingin kami serahkan demi keamanan? Anda dapat melakukan pat-down terhadap setiap orang yang berjalan di jalan, dan kemungkinan besar Anda akan menemukan senjata dan menghentikan terjadinya kejahatan, namun berapa biayanya?”
Ketika teknologi terus memberikan penegakan hukum alat-alat baru dalam kepolisian, maka masyarakatlah – bukan para insinyur – yang harus memikirkan hal tersebut.
