美國應用大數據預防犯罪

當今世界繽紛復雜，犯罪分子往往隱藏于無形之中。執法部門除了執行傳統的打擊犯罪任務外，還將要承擔一種新的重要職責，即在犯罪分子作案之前就將其拘捕，以最大程度減小損失。湯姆·克魯斯2002年主演的《少數派報告》影片中首次展現了這一“先發制人”的設想。目前，預測犯罪已逐漸變為可能，美國洛杉磯警方已成功通過預測犯罪減少了33%的盜竊犯罪、21%的暴力犯罪和12%的侵財犯罪。取得這一成果的關鍵在于大數據技術，大數據包括開源共享的信息資訊、執法機構獲取的情報信息、其他相關部門提供的數據資料等。這些數據能夠更加精準地幫助執法人員在案件發生之前就出現在犯罪分子面前，執法人員通過認真分析研究犯罪熱點區域，只要犯罪分子一浮出他們的藏身之處，就可將其拘捕。在美國，越來越多的地方執法機構開始應用大數據技術預防犯罪。

美國執法機構利用大數據預防犯罪

1.洛杉磯警方利用基于余震預測的模型預防犯罪

雖然地震仍然極難預測，但余震預測相對容易得多。每當地震發生，在一定的空間和時間內發生余震的可能性相對較高。犯罪數據表現出了類似余震的模式，每當某個犯罪被實施時，就會在犯罪實施的空間和時間周圍出現更多的犯罪行為。洛杉磯警方使用的大數據犯罪預測模型由喬治·赫爾教授據此理論開發，他們將過去80年內的約1300萬個犯罪數據輸入至這個模型，利用龐大的數據集展現洛杉磯的犯罪熱點所在，并預測可能發生犯罪行為的地區，此外，洛杉磯警方還與加州大學和PredPol公司合作，設法改進模型和算法。

在試點項目啟動之初，警方曾猶豫是否要使用該程序，也懷疑一個數據模型比他們自身經驗更能預防犯罪。在一次實驗中，警察被分配了一個約500平方英尺的區域，模型預測該區域在12小時內可能發生犯罪。在這12小時內，警察在該區域內增加巡邏頻率，尋找犯罪活動或犯罪活動即將發生的證據，洛杉磯犯罪監控中心也同時進行實時監控，實時監控結果證實了模型的有效性。隨著該程序的應用，犯罪確實在減少。如今該模型正實時升級，同步更新犯罪數據，以提高大數據的預測準確性。目前該模型已可識別犯罪熱點地區，并服務于警方的日常工作。

2.紐約和圣地亞哥等城市利用大數據預測犯罪

紐約和圣地亞哥等城市利用大數據技術，通過分析數據，可以查明犯罪可能發生的區域，警方也可以據此加強對這些區域的巡邏，并采取一系列措施來預防犯罪，如調整器材設施、改善街面路燈照明、增加視頻監控等。這種方法的主要難點是，必須全面收集歷史犯罪案件并利用歷史犯罪數據，但這在很多區域卻不具備這樣的條件。這就是為什么羅格斯大學需要建立一種風險等級模型，通過分析某一區域的周邊環境和某類案件發生的可能條件，從而對犯罪發生進行預測。該模型通過對犯罪高風險區域，如黑暗的街巷或步行較長的道路進行分析，為警方提供犯罪可能發生區域的信息。羅格斯大學的模型在預防犯罪方面發揮著奇效，而且通過現有的數據可以提供警力部署方案，以更好地維護社會公共安全。

美國科研機構研發大數據預防犯罪技術

1.IBM為佛羅里達州勞德代爾堡研發大數據預防犯罪技術

為了預防犯罪和維護社會安全，IBM與佛羅里達州勞德代爾堡警察部門開始合作新的數據分析程序。該項目自2013年1月份開始，也被稱作城市資源優化解決方案，不僅用來預防犯罪，而且可以分配警力資源。這個項目將處理來自911報警記錄、犯罪紀錄、特殊事件信息、公共交通記錄等數據。重點是發現犯罪活動形成的時間和地點，例如某一犯罪在某區域發生頻率的增長。開展此次合作的最初目標是提高預防犯罪的能力，但更長遠的目標是更好地優化資源配置。

2.Datameer分析系統為底特律提供大數據

截至2013年，底特律已經連續5年蟬聯福布斯最危險城市排行榜，目前該市正在積極采取措施打擊犯罪。底特律犯罪委員會由前FBI探員、密歇根州警察、底特律警察組成，主要打擊密歇根州東南部的犯罪活動。該委員會的一個關鍵策略就是確定那些眾所周知的從事危險犯罪活動的群體。因此，底特律犯罪委員會需要整合私有的、公共的與犯罪有關的TB級數據來輔助調查。他們需要一個可以快速方便整合數據，進行信息分析并能夠預測犯罪行為的解決方案。經過對大數據分析工具的分析研究，底特律犯罪委員會選擇了Datameer的大數據分析系統，用來整合、分析、可視化大數據。Datameer端對端解決方案能夠處理數據分析過程中所有的關鍵任務，可以從結構化和非結構化的數據源中快捷地提取大量的信息，支持快速分析和可視化結果展示。這樣能夠識別人與犯罪之間的關系，而這些關系以前通過簡單的查看表格是看不到的。

3.其他利用大數據預防犯罪的程序

RTM Dx是一個由羅格斯大學的研究人員開發的犯罪預防應用程序，已經被科羅拉多州、得克薩斯州、密蘇里州、新澤西州、亞利桑那州和伊利諾斯州執法機構使用。RTM Dx使用地理位置信息和歷史犯罪數據來評估犯罪發生的空間相關性，據此可以確定各種地理位置和犯罪率之間的相關度，然后決定哪一種相關度有必要持續監測和深度研究。

LexisNexi致力于通過社交媒體監控和追蹤犯罪行為。犯罪分子客戶端的狀態更新、電子郵件、配置文件等信息往往會留下破案線索。LexisNexi從各種社交網站收集信息，允許執法人員過濾某些條款、地點、趨勢等。例如，若某執法人員知道在某些地區有大量的搶劫行為存在，他可以通過某些條款來過濾社交媒體數據， 在法庭上這些數據都可以起到作用。

（張培，北京市通州區人民法院。）