Прогнозное программное обеспечение для поликлирования, показанное встроенным путем, не обращайтесь к э

Анализ Гизмодо является первым независимым обследованием PREDPOL, первое и наиболее часто используемое прогнозирующее программное обеспечение для поликлирования. По его основным, PredPol-и другим прогнозным полициям - работает, анализируя прошлые преступления и патрульные данные для прогнозирования будущих моделей преступности, предоставляющие агентствам идея того, где направлять свои ресурсы. Наблюдая за необеспеченным облачным пространством хранения, которое размещено документы и данные PredPol, публикация смогла захватить 7,8 миллиона индивидуальных предсказаний для 70 различных юрисдикций в Соединенных Штатах. Гизмодо сузил свое сосредоточенное внимание до 38 агентств города и округа, по крайней мере, шести месяцев данных, затем подтвердил, что эти агентства на самом деле использовали PredPol перед началом своего анализа. Блоки, определенные в пределах юрисдикций этих агентств, были разрушены демографическими с использованием опроса американского сообщества 2018 года.

Полное исследование - это несколько страниц, но он подтверждает, что многие из нас давно подозревали: прогнозное программное обеспечение для полицейских нацелено на более низкие доходы и сообществами цвета, в значительной степени оставляя более высокие доходы и белые общины.

Когда он пришел к данным гонках и этнической принадлежности, исследования Гизмодо показали, что «самые целевые группы блоков имели более высокую черную или латиноамериканскую популяцию, в то время как группы блоков, которые никогда не были или нечасто нацелены, имели тенденцию иметь более высокое белое население». В то время как азиатские жители не были нацелены настолько сильно, они все еще были нацелены на более чем белые жители, и общины, причем азиатские популяции в самых целевых блочных группах, превышающих среднюю азиатскую популяцию юрисдикции примерно на треть изученных блоков.

«Данные предполагают, что по мере увеличения количества прогнозов в блочной группе, черная и латиноамериканская доля населения увеличивается, а белая и азиатская доля населения уменьшается:« Исследование читает.

В большинстве юрисдикций в наборе данных Гизмодова блоки, наиболее целенаправленные, также содержали более высокую долю домохозяйств с низким уровнем доходов (45 000 долл. США в год или менее - публикация, посвященная федеральной линии бедности в 26 66 долларов, слишком низко, чтобы точно захватить количество Домохозяйства борется в финансовом отношении).

Как это произошло? Алгоритм PredPol не включает непосредственную учетную запись, но он делает свой вывод на прошедшие паттерны для полицейских. Если расовые уклон были фактором в прошлых паттернах полиции, он неизбежно вытекает в прогнозы PredPol делает.

И гонка была фактором в американской полиции практики с самого начала. Сообщества цвета подвергались непропорциональному уровню мониторинга и контроля над их движением, как исторически, так и в настоящее время, даже когда уровень преступности на самом деле не выше в районах, где они живут. PredPol отрицает, что его программное обеспечение работает так, но доказательство в его собственных результатах.

Одно исследование, опубликованное в 2018 году (во главе с одним из собственных учредителей PredPol) обнаружил, что различные реализации алгоритма привели к очень разным результатам. Прогнозный алгоритм по умолчанию привел бы к страхованию латиноактивных населений, получавших «200-400 процентов суммы патрулирования в качестве белых групп населения», применимое к получению данных из Индианаполиса с 2012-2013 годов.

Это исследование показало, что алгоритм может быть подрезан для более справедливо по всему городу, но это оказало некоторое влияние на точность или успешно отправлять патрули в районы, в которых преступления были фактически совершены. Общая точность под настройкой модели «справедливости» по-прежнему утверждается, что превышает вмешательство человека, что может что-то сказать о собственной смеще человека в полицейском языке. (Конечно, достаточно, так называемые «разбитые окна» полицейские, которые нацеливаются на районы с видимыми признаками преступления - и, следовательно, целевые показатели с низким уровнем дохода - это практика, сделанная человеком, которая подверглась критике за ее выпечку. ) "

Это проблема. Это чрезвычайно трудно сделать с каким-либо набором данных, но особенно трудным в царстве правоохранительных органов, учитывая все, что мы узнали о предзавственниках в полицейском языке за последний год или около того. Проще говоря, грязные данные равны грязному программному обеспечению.

После рассмотрения анализа Гизмодо, Предполь заявил, что он основан на «ошибочных» и «неполных» данных, несмотря на подтверждение того, что отчеты были основаны на самом деле, были созданы PredPol. Гизмодо говорит, что компания не оправдала свои претензии.

Некоторые правоохранительные органы отказались использовать или остановить использование прогнозирующего полицейского программного обеспечения на основе бесполезности или избыточности (что может указывать на хороший знак или плохой, в зависимости от того, как вы посмотрите на него). Другие сообщили Gizmodo, что они используют программное обеспечение в качестве отправной точки, а не рассказывать. Но одна вещь наверняка: если правоохранительные органы намерены к разрешению его сохраненной истории с расовой и экономической смесью, PredPol может не быть удивительным местом для начала.