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大数据警务应用美国观察
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发布时间:2013-11-04 14:45:48

  在全球范围内,大数据当属最具潜力的前沿技术和管理概念之一,对这项新技术的探索也受到了一些国家政府和执法部门的重视。目前,美国警方将大数据应用于警务的最新报道引起广泛关注:如何利用大数据工具执法,甚至预防犯罪?本文为了解大数据的警务应用提供了近距离观察的视角。

  美国《执法部门的Hadoop大数据解决方案》报告中介绍:“最新的大数据分析工具,正在将每一位普通警员都变成神探,甚至能预测犯罪。根据最新的案例显示,大数据在警务中的应用已经收到了良好的效果。”事实上,现有的警用大数据分析工具可以帮助警方的分析人员采集和分析文本、图像等信息,还可以进行文本提取、协助案例组织等工作。

  随着工具的不断升级,“物联网+社交网络+大数据+云计算”的高速融合发展,促使执法部门的犯罪侦破和预防进入一个全新的大数据时代,其中社会化分析和预测型分析将会是大数据警务应用的两个热门领域。比如大数据可以帮助预防犯罪,大数据应用能让执法人员“先发制人”,在犯罪行为形成危害之前就侦查到。

  以芝加哥警察局(Chicago Police Department,以下简称CPD)2013年的大数据警务预防工作为例。为了打击团伙暴力犯罪,CPD正在创建类似于Facebook的社交图谱,利用网络分析追踪那些活跃的帮派团伙成员,并向他们发出警告信息,以阻止有可能发生的暴力犯罪。2012年,芝加哥发生了超过500起谋杀案,而今年到目前为止,该市的谋杀案发率下降了22%,其中许多暴力犯罪都与帮派活动有关。在芝加哥,大约有630个不同派别的帮会在积极活动。据《Governing》杂志报道称,CPD所创建的以网络分析为基础的社交媒体,能够显示芝加哥14000个最活跃的帮派团伙成员之间的关系地图。这个地图能反映出这些成员因帮派暴力杀人或被杀的可能性比率。CPD副局长罗伯特·\u29305X雷西表示,网络分析表明,帮派团伙成员被杀的可能性是普通公民的三四百倍。因此,警察部门与当地的社会学家进行了合作,开发出一种社交地图,类似于Facebook和Twitter等平台跟踪用户的关系和对话,以记录和预测帮派团伙成员的行为。这种网络工具能够对成员的爱好、社交活动和对话进行分析,并给出特定的搜索结果。

  在此基础上,CPD建立了一个模型,用来识别芝加哥“最活跃”的居民--最可能卷入暴力活动的人。该模型包含每个团伙成员曾有多少次被枪击、曾有多少次犯罪记录等变量。2013年年初,CPD已经确定了芝加哥市22个警区的前20名“最活跃”成员的名单。名单确定后,警察部门便和“芝加哥暴力犯罪削减战略”组织开展合作,向那些被列入名单的帮派团伙成员连续发出警示信息:如果他们在未来犯罪,可能会面临联邦警察局的指控。对这些团伙成员中的部分人来说,收到这样的消息是令他们吃惊的。

  警务应用的实践证明,大数据分析可以帮助警察分析历史案件、发现犯罪趋势和犯罪模式,找出共同点和相关性;通过分析城市数据源和社交网络数据,甚至还能达到预测犯罪的效果。以往警方需要几天、几周甚至几个月的数据分析工作,使用最新的警用大数据分析系统几个小时就能完成,这无疑加大了办案效率。从长期来说,大数据分析工具可以优化警力资源分配,从而提高社会和公众安全水平。

  在社会发展意义上,大数据将被应用于国防、反恐、安全等领域,对各部门搜集到的各类信息进行自动分类、整理、分析,有效解决情报、监视和侦查系统资源不足等问题。利用大数据提高国家安全的保障能力,是未来的推进方向之一。

  (来源:《Chicago Police Use A Real-LifeGraph Search To Stop Crime》)

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