Новости – В мире
В мире
С мобильным телефоном против преступности
Фото: Lefteris Pitarakis / AP
Анонимная информация о пользователях мобильных телефонов поможет составить более точный прогноз криминальной обстановки
19 сентября, 2014 17:05
3 мин
Международному коллективу исследователей удалось выяснить, что метаданные, полученные с мобильных телефонов, позволяют существенно улучшить точность прогнозирования обострения криминальной обстановки в населенном пункте. Как отмечает ведущий исследователь Андрей Богомолов из Университета Тренто, их метод позволил предсказать изменение уровня преступности в Лондоне с точностью до 70%.
Правоохранительные органы разных стран уже не первый год используют всевозможные программные инструменты для составления прогноза криминальной ситуации. Такие системы, прежде всего, опираются на местную статистику и демографию. К сожалению, эта информация не обновляется с желаемой частотой, и ее сбор очень дорого стоит.
В то же время компании, предоставляющие услуги мобильной связи, торгуют данными о своих пользователях (такими как возраст, пол и местонахождение). Исследователи использовали в своей работе информацию о пользователях сотовых телефонов, находящихся в центре Лондона. Они получили ее от фирмы Telefonica, владеющей оператором O2 в Великобритании.
С помощью алгоритма для обработки статистики исследователи провели анализ демографической информации и составили на ее основе прогноз криминальной обстановки. Через некоторое время они сравнили его с новыми статистическими данными и выяснили, что точность этого прогноза составила 62%. Затем они добавили к демографической информации статистику по пользователям мобильных телефонов, и это повысило точность прогнозирования до 68%.
Как оказалось, не все данные по владельцам мобильных устройств одинаково влияют на результат. Например, чрезвычайно полезной была признана информация о том, находился ли абонент дома или на улице.
Благодаря такому алгоритму правоохранительные органы смогут посылать патрули именно в те районы, в которых существует наибольшая вероятность обострения криминальной ситуации. Эта система также позволит ограничить затраты на обслуживание подобных систем, так как для уточнения данных не нужно часто заказывать дорогостоящие демографические исследования. Приобрести информацию о пользователях мобильных телефонов у операторов сотовых сетей стоит несравнимо дешевле.
Исследователи, впрочем, указывают на то, что в связи с использованием этого метода могут возникнуть определенные проблемы с вмешательством в частную жизнь людей. Несмотря на заявления той же Telefonica об анонимности предоставляемой ей данных, такую информацию зачастую бывает легко проассоциировать с конкретным человеком. Можно представить, что подобными методами не погнушаются воспользоваться стражи порядка для организации слежки за подозреваемым.
Системы, использующие такие алгоритмы, применяются полицейскими США уже несколько лет. Особенно преуспела в прогнозировании совершения преступлений полиция Чикаго. Главным инициатором проекта стал Майлс Верник — профессор-физик Иллинойского технологического института. В восьмидесятых годах он работал на Пентагон, разрабатывая для военных системы интеллектуального распознавания целей на поле боя.
Основываясь на информации, полученной из криминальной базы города, Верник разработал городскую криминогенную карту, на которой подсвечиваются районы, где вот-вот могут произойти те или иные преступления. Свою систему он сравнил с прогнозом погоды и компьютерной диагностикой в медицине: технология делает серьезную часть работы, но это не отменяет труд метеорологов и врачей. Помимо этого, он создал алгоритм, указывающий на конкретных людей, которые могут в ближайшее время совершить преступление. Система определяет их по связям с криминальным миром.
Правоохранительные органы разных стран уже не первый год используют всевозможные программные инструменты для составления прогноза криминальной ситуации. Такие системы, прежде всего, опираются на местную статистику и демографию. К сожалению, эта информация не обновляется с желаемой частотой, и ее сбор очень дорого стоит.
В то же время компании, предоставляющие услуги мобильной связи, торгуют данными о своих пользователях (такими как возраст, пол и местонахождение). Исследователи использовали в своей работе информацию о пользователях сотовых телефонов, находящихся в центре Лондона. Они получили ее от фирмы Telefonica, владеющей оператором O2 в Великобритании.
С помощью алгоритма для обработки статистики исследователи провели анализ демографической информации и составили на ее основе прогноз криминальной обстановки. Через некоторое время они сравнили его с новыми статистическими данными и выяснили, что точность этого прогноза составила 62%. Затем они добавили к демографической информации статистику по пользователям мобильных телефонов, и это повысило точность прогнозирования до 68%.
Как оказалось, не все данные по владельцам мобильных устройств одинаково влияют на результат. Например, чрезвычайно полезной была признана информация о том, находился ли абонент дома или на улице.
Благодаря такому алгоритму правоохранительные органы смогут посылать патрули именно в те районы, в которых существует наибольшая вероятность обострения криминальной ситуации. Эта система также позволит ограничить затраты на обслуживание подобных систем, так как для уточнения данных не нужно часто заказывать дорогостоящие демографические исследования. Приобрести информацию о пользователях мобильных телефонов у операторов сотовых сетей стоит несравнимо дешевле.
Исследователи, впрочем, указывают на то, что в связи с использованием этого метода могут возникнуть определенные проблемы с вмешательством в частную жизнь людей. Несмотря на заявления той же Telefonica об анонимности предоставляемой ей данных, такую информацию зачастую бывает легко проассоциировать с конкретным человеком. Можно представить, что подобными методами не погнушаются воспользоваться стражи порядка для организации слежки за подозреваемым.
Системы, использующие такие алгоритмы, применяются полицейскими США уже несколько лет. Особенно преуспела в прогнозировании совершения преступлений полиция Чикаго. Главным инициатором проекта стал Майлс Верник — профессор-физик Иллинойского технологического института. В восьмидесятых годах он работал на Пентагон, разрабатывая для военных системы интеллектуального распознавания целей на поле боя.
Основываясь на информации, полученной из криминальной базы города, Верник разработал городскую криминогенную карту, на которой подсвечиваются районы, где вот-вот могут произойти те или иные преступления. Свою систему он сравнил с прогнозом погоды и компьютерной диагностикой в медицине: технология делает серьезную часть работы, но это не отменяет труд метеорологов и врачей. Помимо этого, он создал алгоритм, указывающий на конкретных людей, которые могут в ближайшее время совершить преступление. Система определяет их по связям с криминальным миром.
поддержать проект
Подпишитесь на «Русскую Планету» в Яндекс.Новостях
Яндекс.Новости