Фахівці з соціології та аналізу даних з Чиказького університету розробили новий алгоритм, який прогнозує злочинність.
Новий алгоритм вивчає закономірності в часі вчинення злочинів та їх місцезнаходження на основі відкритих даних про насильницькі та майнові злочини. Модель передбачає злочини за тиждень до і з точністю близько 90%.
В рамках окремої моделі дослідницька група також вивчила реакцію поліції на злочини, проаналізувавши кількість арештів після інцидентів і порівнявши ці показники серед районів з різним соціально-економічним статусом. Вони побачили, що злочинність у багатих районах призвела до більшої кількості арештів, тоді як кількість арештів у неблагополучних районах була меншою. Це говорить про упередженість поліції.
Інструмент протестували в Чикаго за двома категоріями злочинів:
- насильницькі злочини (вбивства, напади та побиття),
- майнові злочини (крадіжки зі зломом, крадіжки і викрадення автомобілів).
Команда використовувала ці правопорушення, оскільки про них з більшою ймовірністю дізнається поліція. Такі злочини також менш схильні до упередженості з боку правоохоронних органів.
Нова модель відокремлює злочини одне від іншого. Вона розглядає часові та просторові координати окремих подій, щоб знайти закономірності для прогнозування майбутнього.
Модель ділить місто на сектори і пророкує рівень злочинності в цих межах замість того, щоб використовувати традиційні кордони.
Команда з обережністю зазначає, що точність інструменту не означає, що його слід використовувати як керівництво для правоохоронних органів. Замість цього його радять додати в набір інструментів міської політики і стратегій поліції по боротьбі зі злочинністю.