犯罪能被社交媒體精準預測?美國教授用 Twitter 成功預防 76%犯罪率

【我們為什麼挑選這篇文章】  數據分析被認為能夠準確預測犯罪地點和時間,帶來『更安全』的社會。

但隨著社交媒體越發蓬勃發展,我們是不是真的願意把『隱私』交出去,讓他們決定這些資料如何被分析運用?(責任編輯:劉庭瑋)

作者: 張耘溪

利用 Twitter 發文數據,能夠即時預測犯罪地區

對於犯罪預測和兒童保護,社交平台可以做的事也許比我們想象中的更多,而這也許也是創業者們可以思考的方向。

美國維吉尼亞大學助理教授 Matthew Gerber 宣稱,他發現了 Twitter 平台上的推文和犯罪行為之間的關係。雖然人們不會直接在 Twitter 平台上發佈自己將要進行犯罪的推文,但是 Matthew Gerber 通過觀察 Twitter 上發推文時自帶的 GPS 定位和人群密集的熱度地圖,可以及時預測最可能發生犯罪的地區並通知警方提前部署警力。 目前這套通過 Twitter 收集數據來運行的算法大概可以成功預防 25 起犯罪中的 19 起(76%成功率)。

Matthew Gerber 表示,他最開始的理論是推文和犯罪之間很難找到聯繫,因為通常人們是不會在 Twitter 上面發他們將要做的事或者直接承認犯罪事實的。主流的 Twitter 用戶分享的事件內容都是一些社交活動或者旅行活動,然而 Matthew Gerber 認為,這些事件內容是可以作為犯罪活動的線索的。

在 2013 年 1 月到 3 月間,Matthew Gerber 收集了 150 萬條芝加哥地區用戶發送的推文,同時又收集了同一時期的犯罪記錄。之後他將這些推文根據地域分類,然後觀察當時的犯罪記錄,並將這些推文和犯罪地點、時間、事件等聯繫起來,結果 發現罪犯發推文的密度和其是否預謀進行犯罪是正相關的。

警方辦案利器

雖然目前 Matthew Gerber 還無法解釋其使用推文預測犯罪的原理,但是他表示,使用了這套算法的城市的犯罪率的確有明顯下降。 目前 Matthew Gerber 正在和芝加哥警方還有紐約警方合作搭建這套犯罪預測系統。

Twitter 和中國的新浪微博類似,在新浪微博上有許多的警方官方公眾號,很多用戶在日常生活中遇到犯罪行為,很多人會選擇透過@警方帳號或者在警方帳號下面評論的方式來報警。可是這種報警方式即時性非常差,也容易被其他網友轉載,造成過期多次報警行為。

然而 過類似於新浪微博等社交平台,也確實有犯罪被制止 ,或者疑似犯罪被調查的事情發生。比如前幾年網友在路上看見一架三輪車後箱有一個兒童正在向外看,一時間眾多網友轉發微博並協助警方判斷三輪車所在位置,僅用幾個小時,警方就找到這架三輪車並排除了其拐賣兒童的嫌疑。

雖然預測犯罪類的軟件研究一直有人在進行,比如賓夕法尼亞大學的教授理查德·伯克也在通過錄入犯罪分子畫像和犯罪記錄來預測未來犯罪動向,然而大數據算法預測犯罪的研究仍然還需要很長的路要走。

安伯警報(AMBER Alert)

不過,通過社交平台來預防或阻止犯罪也許真的是一個可行的方向,除了微博上類似於眾包警察的故事,更典型的應該是美國的 失蹤兒童干預系統安伯警報(AMBER Alert),安伯警報是美國專門為被綁架或被拐少年兒童設立的報警系統, 一旦有兒童綁架案發生,該系統通過電視、廣播、手機等現代訊息方式,告知整個社區併發動民眾協助參與。

Google 此前就將 Amber Alert 整合進了一些產品裡面,而 Facebook、Microsoft 同樣也有這樣接進了這個系統,2015 年,Uber 同樣在美國 180 個城市為司機加入了這項功能。36 氪有過相關報道。這個系統在過去 30 年來已經幫助美國家庭找到了超過 18.3 萬個被拐賣的兒童,使得美國的失蹤兒童找回率達到了 97%。

對於犯罪預測和兒童保護,社交平台可以做的事也許比我們想象中的更多,而這也許也是創業者們可以思考的方向。

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(本文經合作夥伴 36  授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈 社交平台可以為預防犯罪做出多少貢獻?弗吉尼亞大學教授用推文預測犯罪   〉。)

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