Studiul se intitulează „Event-level Prediction of Urban Crime Reveals Signature of Enforcement Bias in U.S. Cities” și se bazează pe un algoritm dezvoltat de Ishanu Chattopadhyay, profesor asistent de medicină la UChicago împreună cu cercetătorii Victor Rotaru, Yi Huang și Timmy Li de la Universitatea din Chicago, potrivit uchicago.edu.
Algoritmul a fost creat din datele publice privind infracțiunile violente și cele împotriva proprietății.
Modelul poate prezice viitoarele infracțiuni cu o săptămână înainte cu o precizie de aproximativ 90%.
Într-un model separat, echipa de cercetare a studiat reacția poliției la infracțiuni, analizând numărul de arestări în urma incidentelor și comparând aceste rate între cartierele cu statut socio-economic diferit.
Citește și
VIDEO Rușii au bombardat un centru de reabilitare pentru copii din Ucraina, care aparține Moldovei
Erdogan a obținut ce a vrut: NATO a înregistrat PKK/PYD/YPG, FETO ca grupuri teroriste
Astfel, s-a constatat că infracțiunile din zonele mai bogate au dus la mai multe arestări, în timp ce arestările din cartierele defavorizate au scăzut însă criminalitatea nu, ceea ce sugerează o prejudecată în ceea ce privește răspunsul poliției și aplicarea legii.
„Ceea ce observăm este că se alocă mai multe resurse ca răspuns la infracțiunile dintr-o zonă bogată și mai puține resurse în zonele cu statut socio-economic mai scăzut", a declarat Chattopadhyay.
Studiul a fost publicat săptămâna aceasta în Nature Human Behavior.
Algoritmul a fost testat și validat folosind date istorice din orașul Chicago în jurul a două mari categorii de evenimente raportate: infracțiuni violente (omucideri, agresiuni și bătăi) și infracțiuni împotriva proprietății (spargeri, furturi de la domicilii și furturi de autovehicule).
Acesta poate fi adaptat oricărei zone, ajutând atât la prevenirea infracțiunilor/crimelor, cât și la corectarea răspunsului poliției la infracțiunile cu potențial violent.
