Ein neuer Algorithmus lernt Muster in Bezug auf den Zeitpunkt und den Ort von Straftaten auf der Grundlage von
Innerhalb eines separaten Modells, ForschungDas Team untersuchte auch die Reaktion der Polizei auf die Verbrechen, indem es die Anzahl der Verhaftungen nach den Vorfällen analysierte und diese Raten zwischen Bezirken mit unterschiedlichem sozioökonomischen Status verglich. Sie sahen, dass Kriminalität in wohlhabenderen Gegenden zu mehr Verhaftungen führte, während in benachteiligten Gegenden weniger Verhaftungen stattfanden. Das spricht für die Voreingenommenheit der Polizei.
Das Tool wurde in Chicago für zwei Kategorien von Straftaten getestet:
- Gewaltdelikte (Mord, Körperverletzung und Prügelstrafe),
- Eigentumsdelikte (Einbrüche, Diebstähle und Autodiebstähle).
Das Team nutzte diese Straftaten aus, da sie eher der Polizei gemeldet werden. Solche Verbrechen sind auch weniger anfällig für die Voreingenommenheit der Strafverfolgungsbehörden.
Das neue Modell trennt Verbrechen voneinander. Es untersucht die Zeit- und Raumkoordinaten einzelner Ereignisse, um Muster zur Vorhersage der Zukunft zu finden.
Das Modell unterteilt die Stadt in Sektoren und prognostiziert das Ausmaß der Kriminalität innerhalb dieser Grenzen, anstatt traditionelle Grenzen zu verwenden.
Das Team stellt mit Vorsicht fest, dass die Genauigkeitbedeutet nicht, dass es als Leitfaden für die Strafverfolgung verwendet werden sollte. Stattdessen wird empfohlen, es in den Werkzeugkasten der Stadtpolitik und der Polizeistrategien zur Verbrechensbekämpfung aufzunehmen.
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