Un nuovo algoritmo studia i modelli nella tempistica dei crimini e in base alla loro ubicazione
All'interno di un modello separato, la ricercaIl team ha anche studiato la risposta della polizia ai crimini analizzando il numero di arresti dopo gli incidenti e confrontando questi tassi tra distretti con status socioeconomico diverso. Hanno visto che il crimine nelle aree più ricche ha portato a più arresti, mentre sono stati effettuati meno arresti nelle aree svantaggiate. Questo parla di pregiudizi della polizia.
Lo strumento è stato testato a Chicago per due categorie di crimini:
- crimini violenti (omicidi, aggressioni e percosse),
- reati contro il patrimonio (furti con scasso, furti e furti d'auto).
La squadra ha sfruttato questi reati poiché è più probabile che vengano denunciati alla polizia. Tali crimini sono anche meno suscettibili ai pregiudizi delle forze dell'ordine.
Il nuovo modello separa i reati gli uni dagli altri. Osserva le coordinate temporali e spaziali dei singoli eventi per trovare modelli in grado di predire il futuro.
Il modello divide la città in settori e prevede il livello di criminalità all'interno di questi confini invece di utilizzare i confini tradizionali.
La squadra rileva con cautela che l'accuratezzastrumento non significa che debba essere utilizzato come guida per le forze dell'ordine. Si consiglia invece di aggiungerlo al kit di strumenti della politica cittadina e delle strategie di polizia per combattere la criminalità.
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