Рандомизированные контролируемые полевые испытания прогнозирующей работы полиции

Randomized Controlled Field Trials of Predictive Policing
George Mohler, Martin B. Short, Sean Malinowski, Mark Johnson, George Tita, Andrea L. Bertozzi, P. Jeffrey Brantingham
2015-10-02

прогнозирование преступности ETASдинамические очаги преступностиполицейская деятельность в горячих точкахпрогнозная полицейская деятельностьрандомизированные контролируемые испытания
Концентрация полицейских ресурсов в стабильных очагах преступности доказала свою эффективность в снижении уровня преступности, однако степень, в которой полиция может пресекать преступность в динамично изменяющихся очагах, остается неизвестной. Для их пресечения полиция должна уметь прогнозировать будущее расположение динамических очагов. В настоящей работе представлены результаты двух рандомизированных контролируемых испытаний прогнозирования преступности в режиме, близком к реальному времени, с использованием эпидемической модели последовательности афтершоков (ETAS): одно испытание проводилось в трех дивизионах Департамента полиции Лос-Анджелеса, другое — в двух дивизионах полиции графства Кент (Великобритания). Мы исследуем, в какой степени (i) модели ETAS краткосрочного риска преступности превосходят существующую передовую практику, основанную на картах очагов преступности, составляемых специализированными аналитиками; (ii) сотрудники полиции на местах могут динамически патрулировать прогнозируемые очаги при ограниченных ресурсах; и (iii) алгоритмы прогнозирующей работы полиции способны снижать преступность в условиях реалистичных ограничений правоохранительных ресурсов. В отличие от предыдущих экспериментов по полицейской деятельности в очагах преступности, в которых очаги, назначенные для воздействия и контроля, оставались неизменными на протяжении всего экспериментального периода, мы использовали новый экспериментальный дизайн, допускающий их динамическое изменение в ходе эксперимента. Наши результаты показывают, что модели ETAS прогнозируют в 1,4–2,2 раза больше преступлений по сравнению со специализированным аналитиком, использующим существующие методы криминальной разведки и картирования очагов преступности. Полицейское патрулирование с использованием прогнозов ETAS обеспечило в среднем 7,4%-ное снижение объема преступности в зависимости от продолжительности патрулирования, тогда как патрулирование на основе прогнозов аналитиков не продемонстрировало статистически значимого эффекта. Динамическое патрулирование полиции в ответ на прогнозы преступности ETAS может пресекать возможности для совершения преступлений и приводить к реальному снижению уровня преступности.
1
Экспериментальный дизайн с динамически меняющимися группами вмешательства и контроля показал, что патрулирование по прогнозам ETAS может предотвращать возможности для преступлений при реалистичных ресурсных ограничениях.
2
Модели ETAS предсказывали в 1,4–2,2 раза больше преступлений, чем выделенные аналитики, использующие существующую криминальную информацию и картирование горячих точек.
3
Патрулирование по прогнозам аналитиков не привело к статистически значимому снижению преступности.
4
Патрулирование на основе прогнозов ETAS снизило объём преступности в среднем на 7,4% в расчёте на время патрулирования.
5
В двух рандомизированных контролируемых испытаниях в Лос-Анджелесе и Кенте оценивалось прогнозирование динамически меняющихся горячих точек с помощью почти实时ных моделей ETAS.

прогнозная полицейская деятельность в режиме, близком к реальному времени, в динамически меняющихся очагах преступности, реализуемая посредством патрулирования полицией в департаментах полиции Лос-Анджелеса и Кента

эффективность прогнозирования преступности с помощью моделей ETAS и динамически целевого полицейского патрулирования для прогнозирования и снижения преступности в условиях реалистичных ресурсных ограничений

Publication Details
Publication Date
2015-10-02
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
George Mohler
Martin B. Short
Sean Malinowski
Mark Johnson
George Tita
Andrea L. Bertozzi
P. Jeffrey Brantingham
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%