シアトル、犯罪発生場所を予測する「予測型警察」ソフトウェアを導入
テイラー・ソパー著
シアトル警察は、犯罪が発生する可能性のある場所をより正確に予測するデータを活用して、街の安全を維持したいと考えています。
マイク・マギン市長は本日、日曜日に市の東部および南西部 警察署に「予測型警察活動」ソフトウェアを導入したと発表した。
このソフトウェアは、2008年の犯罪履歴データをアルゴリズムに入力し、最小500フィート×500フィートの地理的領域において、犯罪発生の可能性の高い場所と時間を予測します。このソフトウェアは、同じ情報を扱う人間のデータアナリストの2倍の精度があると推定されています。
警察官は、各当直シフトの前に予測情報を受け取ります。過去の履歴に基づき、担当区域内で犯罪発生の可能性が高まっている場所を特定します。警察官は勤務時間の70%を通報対応に、残りの30%をパトロールに費やします。
「予測型警察活動は、30%の予防的時間をいかに賢く使うかを考える上で役立つだろう」とマギン氏は語った。
このソフトウェアは、地震後の余震予測モデルと同じモデルに基づいてUCLAで開発され、ロサンゼルス警察で1年間の試験運用を経て、犯罪発生率を13%削減しました。現在、全米の他の警察でも使用されています。
「予測型警察活動」では、名前やその他の個人識別データは使用せず、日付、時間、場所、犯罪の種類のみを使用します。
「これにより、方程式からバイアスを取り除くことができるでしょう」とマギン氏は述べた。「ソフトウェアはバイアスを取り除くのに役立ちます。」
東地区と南地区はボランティアベースで選定されました。市は新しいソフトウェアを8週間テストし、その後拡大していく予定です。これは、マギン市警察署長が主導するイニシアチブ14に基づく「未来のための20/20ビジョン」の一環であり、導入にデータ駆動型の手法を用いることを奨励しています。
「これにより、地域社会の協力を得やすくなります」とマギン氏は述べた。「現場を視察し、地域社会と協力して、環境、照明、フェンスなど、犯罪防止のための改善策を講じることができるようになります。」
このソフトウェアは市に7万3000ドルの費用がかかり、さらに年間4万5000ドルのサブスクリプション料金がかかる。マギン氏とジョン・ディアス警察署長はともに、これは賢明な投資であり、費用は警察官1人の給与とほぼ同じだと述べた。
「警察にとって、今は信じられないほどエキサイティングな時代です」とディアス氏は述べた。「あらゆるデータを集め、それを活用することで、犯罪がどこで発生するかを予測できるようになる。これは素晴らしいことです。」
タコマ市もこのソフトウェアを導入している。
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