कैसे सक्षम हैं अपराध की 90% सटीकता के साथ 'एआई एल्गोरिदम' भविष्यवाणी करने में ?
नियमों का एक नया सेट हिंसक और सामान अपराधों पर सार्वजनिक तथ्यों से समय और भौगोलिक स्थानों में सीखने की शैलियों की सहायता से अपराध की भविष्यवाणी करता है। यह लगभग 90% सटीकता के साथ एक सप्ताह पहले भविष्य के अपराधों की उम्मीद कर सकता है।
एक नया लैपटॉप मॉडल सार्वजनिक रूप से यू.एस. के 8 शहरों में अपराध की सही उम्मीद करने के लिए तथ्यों का उपयोग करता है, साथ ही साथ बहुत कम सुविधा वाले क्षेत्रों के शुल्क पर समृद्ध पड़ोस में कई गुना पुलिस प्रतिक्रिया का खुलासा करता है।
सिंथेटिक इंटेलिजेंस और मशीन के बारे में जानने की प्रगति ने सरकारों को झटके से जगाया है जो अपराध को रोकने के लिए भविष्य कहनेवाला पुलिसिंग के लिए उन उपकरणों का उपयोग करना पसंद करेंगे। हालांकि, अपराध की भविष्यवाणी के शुरुआती प्रयास विवादास्पद रहे हैं, इस तथ्य के कारण कि वे अब पुलिस प्रवर्तन में प्रणालीगत पूर्वाग्रहों और अपराध और समाज के साथ जटिल संबंधों के लिए जिम्मेदार नहीं हैं।
शिकागो विश्वविद्यालय के तथ्यों और सामाजिक वैज्ञानिकों ने नियमों का एक नया सेट विकसित किया है जो हिंसक और सामान अपराधों पर सार्वजनिक तथ्यों से समय और भौगोलिक स्थानों के पैटर्न में महारत हासिल करके अपराध की भविष्यवाणी करता है। इसने लगभग 90% सटीकता के साथ एक सप्ताह पहले नियति अपराधों की भविष्यवाणी करने में उपलब्धि को मान्य किया है।
एक अलग संस्करण में, शोधकर्ताओं के समूह ने घटनाओं के बाद गिरफ्तारी की संख्या का विश्लेषण करने और एक तरह की सामाजिक आर्थिक प्रतिष्ठा वाले पड़ोस के बीच आरोपों का मूल्यांकन करने की सहायता से अपराध के प्रति पुलिस की प्रतिक्रिया का भी अध्ययन किया है। उन्होंने देखा कि समृद्ध क्षेत्रों में अपराध के परिणामस्वरूप अतिरिक्त गिरफ्तारियां हुईं, यहां तक कि वंचित इलाकों में गिरफ्तारी भी कम हो गई है। गरीब इलाकों में अपराध के परिणामस्वरूप अधिक गिरफ्तारियां नहीं हुईं, हालांकि, पुलिस की प्रतिक्रिया और प्रवर्तन में पूर्वाग्रह का सुझाव दिया है।
"हम जो देख रहे हैं वह यह है कि जब आप डिवाइस को दबाते हैं, तो यह एक समृद्ध क्षेत्र में अपराध की प्रतिक्रिया में अधिक मनुष्यों को गिरफ्तार करने के लिए और अधिक संपत्ति की मांग करता है और कम सामाजिक आर्थिक ख्याति वाले क्षेत्रों से पुलिस स्रोतों को आकर्षित करता है," ईशानु चट्टोपाध्याय, पीएचडी ने कहा, यूशिकागो में मेडिसिन के सहायक प्रोफेसर और नए के वरिष्ठ लेखक का एक अध्ययन है, जिसे नेचर ह्यूमन बिहेवियर जर्नल में 30 जून, 2022 को पोस्ट किया गया था।
नया उपकरण परीक्षण में बदल गया और शिकागो शहर से ऐतिहासिक रिकॉर्ड के उपयोग की पुष्टि की गई गतिविधियों के व्यापक वर्गों के दौर में: हिंसक अपराध (हत्या, हमले और बैटरी) और संपत्ति अपराध (चोरी, चोरी और मोटर कार चोरी) हैं। इन तथ्यों का उपयोग इस तथ्य के कारण किया गया था कि शहर के क्षेत्रों में पुलिस के लिए उनका सबसे अधिक उल्लेख किया गया है जहां प्राचीन अविश्वास और विनियमन प्रवर्तन के साथ सहयोग की कमी है। इस तरह के अपराध भी प्रवर्तन पूर्वाग्रह के प्रति बहुत कम संवेदनशील होते हैं, जैसा कि नशीली दवाओं के अपराधों, आगंतुकों के रुकने और अन्य दुराचार के उल्लंघन के मामले में होता है।
अपराध की भविष्यवाणी के पिछले प्रयास नियमित रूप से एक स्थानिक या भूकंपीय तकनीक का उपयोग करते हैं, जिसमें अपराध को "हॉटस्पॉट" में उभरने के रूप में दर्शाया जाता है जो आसपास के क्षेत्रों में फैलता है। ये उपकरण कस्बों के जटिल सामाजिक परिवेश से गुजरते हैं, लेकिन अपराध और पुलिस प्रवर्तन के परिणामों के बीच संबंध को याद नहीं रखते हैं।
नया मॉडल असतत गतिविधियों के समय और स्थानिक निर्देशांक को देखकर और भविष्य की गतिविधियों की भविष्यवाणी करने के लिए पैटर्न का पता लगाकर अपराध को अलग करता है। यह शहर को लगभग 1,000 फीट की दूरी पर स्थानिक टाइलों में विभाजित करता है और पारंपरिक समुदाय या राजनीतिक सीमाओं पर गिनती के स्थान पर इन क्षेत्रों के अंदर अपराध की भविष्यवाणी करता है, जो पूर्वाग्रह के लिए अतिरिक्त चिंता का विषय हो सकता है। संस्करण सात अलग-अलग यू.एस. टाउन: अटलांटा, ऑस्टिन, डेट्रॉइट, लॉस एंजिल्स, फिलाडेल्फिया, पोर्टलैंड और सैन फ्रांसिस्को के आंकड़ों के साथ ही अच्छी तरह से किया गया।
"हम घोषित अपराध की भविष्यवाणी के लिए महानगर-विशेष शैलियों में आने के महत्व को प्रदर्शित करते हैं, जो शहर में पड़ोस पर एक नया दृष्टिकोण उत्पन्न करता है, हमें उपन्यास प्रश्न आमंत्रित करने की अनुमति देता है, और क्या हम नए तरीकों से पुलिस कार्रवाई की जांच करेंगे," इवांस कहते हैं।
"हमने शहर के वातावरण का एक आभासी दोहरी बनाया है। यदि आप इसे परे के भीतर घटित होने वाली जानकारी फ़ीड करते हैं, तो यह आपको सूचित करेगी कि भविष्य में क्या दिखाई देने वाला है। यह अब जादुई नहीं है, बाधाएं हैं, लेकिन हमने इसकी पुष्टि की और यह वास्तव में अच्छी तरह से काम करता है, ”चट्टोपाध्याय ने कहा। "अब आप इसका उपयोग सिमुलेशन डिवाइस के रूप में यह देखने के लिए कर सकते हैं कि क्या होता है यदि अपराध शहर के एक ही क्षेत्र में बढ़ रहा है, या हर दूसरे क्षेत्र में त्वरित प्रवर्तन है। यदि आप इस तरह के असाधारण चर का अभ्यास करते हैं, तो आप देख सकते हैं कि प्रतिक्रिया में संरचनाएं कैसे विकसित होती हैं।"
इस अभ्यास को डिफेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजेंसी और न्यूबॉयर कॉलेजियम फॉर कल्चर एंड सोसाइटी के माध्यम से समर्थन मिला है। अतिरिक्त लेखकों में शिकागो विश्वविद्यालय से विक्टर रोटारू, यी हुआंग और टिम्मी ली शामिल हैं।
एक नया लैपटॉप मॉडल सार्वजनिक रूप से यू.एस. के 8 शहरों में अपराध की सही उम्मीद करने के लिए तथ्यों का उपयोग करता है, साथ ही साथ बहुत कम सुविधा वाले क्षेत्रों के शुल्क पर समृद्ध पड़ोस में कई गुना पुलिस प्रतिक्रिया का खुलासा करता है।
सिंथेटिक इंटेलिजेंस और मशीन के बारे में जानने की प्रगति ने सरकारों को झटके से जगाया है जो अपराध को रोकने के लिए भविष्य कहनेवाला पुलिसिंग के लिए उन उपकरणों का उपयोग करना पसंद करेंगे। हालांकि, अपराध की भविष्यवाणी के शुरुआती प्रयास विवादास्पद रहे हैं, इस तथ्य के कारण कि वे अब पुलिस प्रवर्तन में प्रणालीगत पूर्वाग्रहों और अपराध और समाज के साथ जटिल संबंधों के लिए जिम्मेदार नहीं हैं।
शिकागो विश्वविद्यालय के तथ्यों और सामाजिक वैज्ञानिकों ने नियमों का एक नया सेट विकसित किया है जो हिंसक और सामान अपराधों पर सार्वजनिक तथ्यों से समय और भौगोलिक स्थानों के पैटर्न में महारत हासिल करके अपराध की भविष्यवाणी करता है। इसने लगभग 90% सटीकता के साथ एक सप्ताह पहले नियति अपराधों की भविष्यवाणी करने में उपलब्धि को मान्य किया है।
एक अलग संस्करण में, शोधकर्ताओं के समूह ने घटनाओं के बाद गिरफ्तारी की संख्या का विश्लेषण करने और एक तरह की सामाजिक आर्थिक प्रतिष्ठा वाले पड़ोस के बीच आरोपों का मूल्यांकन करने की सहायता से अपराध के प्रति पुलिस की प्रतिक्रिया का भी अध्ययन किया है। उन्होंने देखा कि समृद्ध क्षेत्रों में अपराध के परिणामस्वरूप अतिरिक्त गिरफ्तारियां हुईं, यहां तक कि वंचित इलाकों में गिरफ्तारी भी कम हो गई है। गरीब इलाकों में अपराध के परिणामस्वरूप अधिक गिरफ्तारियां नहीं हुईं, हालांकि, पुलिस की प्रतिक्रिया और प्रवर्तन में पूर्वाग्रह का सुझाव दिया है।
"हम जो देख रहे हैं वह यह है कि जब आप डिवाइस को दबाते हैं, तो यह एक समृद्ध क्षेत्र में अपराध की प्रतिक्रिया में अधिक मनुष्यों को गिरफ्तार करने के लिए और अधिक संपत्ति की मांग करता है और कम सामाजिक आर्थिक ख्याति वाले क्षेत्रों से पुलिस स्रोतों को आकर्षित करता है," ईशानु चट्टोपाध्याय, पीएचडी ने कहा, यूशिकागो में मेडिसिन के सहायक प्रोफेसर और नए के वरिष्ठ लेखक का एक अध्ययन है, जिसे नेचर ह्यूमन बिहेवियर जर्नल में 30 जून, 2022 को पोस्ट किया गया था।
नया उपकरण परीक्षण में बदल गया और शिकागो शहर से ऐतिहासिक रिकॉर्ड के उपयोग की पुष्टि की गई गतिविधियों के व्यापक वर्गों के दौर में: हिंसक अपराध (हत्या, हमले और बैटरी) और संपत्ति अपराध (चोरी, चोरी और मोटर कार चोरी) हैं। इन तथ्यों का उपयोग इस तथ्य के कारण किया गया था कि शहर के क्षेत्रों में पुलिस के लिए उनका सबसे अधिक उल्लेख किया गया है जहां प्राचीन अविश्वास और विनियमन प्रवर्तन के साथ सहयोग की कमी है। इस तरह के अपराध भी प्रवर्तन पूर्वाग्रह के प्रति बहुत कम संवेदनशील होते हैं, जैसा कि नशीली दवाओं के अपराधों, आगंतुकों के रुकने और अन्य दुराचार के उल्लंघन के मामले में होता है।
अपराध की भविष्यवाणी के पिछले प्रयास नियमित रूप से एक स्थानिक या भूकंपीय तकनीक का उपयोग करते हैं, जिसमें अपराध को "हॉटस्पॉट" में उभरने के रूप में दर्शाया जाता है जो आसपास के क्षेत्रों में फैलता है। ये उपकरण कस्बों के जटिल सामाजिक परिवेश से गुजरते हैं, लेकिन अपराध और पुलिस प्रवर्तन के परिणामों के बीच संबंध को याद नहीं रखते हैं।
नया मॉडल असतत गतिविधियों के समय और स्थानिक निर्देशांक को देखकर और भविष्य की गतिविधियों की भविष्यवाणी करने के लिए पैटर्न का पता लगाकर अपराध को अलग करता है। यह शहर को लगभग 1,000 फीट की दूरी पर स्थानिक टाइलों में विभाजित करता है और पारंपरिक समुदाय या राजनीतिक सीमाओं पर गिनती के स्थान पर इन क्षेत्रों के अंदर अपराध की भविष्यवाणी करता है, जो पूर्वाग्रह के लिए अतिरिक्त चिंता का विषय हो सकता है। संस्करण सात अलग-अलग यू.एस. टाउन: अटलांटा, ऑस्टिन, डेट्रॉइट, लॉस एंजिल्स, फिलाडेल्फिया, पोर्टलैंड और सैन फ्रांसिस्को के आंकड़ों के साथ ही अच्छी तरह से किया गया।
"हम घोषित अपराध की भविष्यवाणी के लिए महानगर-विशेष शैलियों में आने के महत्व को प्रदर्शित करते हैं, जो शहर में पड़ोस पर एक नया दृष्टिकोण उत्पन्न करता है, हमें उपन्यास प्रश्न आमंत्रित करने की अनुमति देता है, और क्या हम नए तरीकों से पुलिस कार्रवाई की जांच करेंगे," इवांस कहते हैं।
"हमने शहर के वातावरण का एक आभासी दोहरी बनाया है। यदि आप इसे परे के भीतर घटित होने वाली जानकारी फ़ीड करते हैं, तो यह आपको सूचित करेगी कि भविष्य में क्या दिखाई देने वाला है। यह अब जादुई नहीं है, बाधाएं हैं, लेकिन हमने इसकी पुष्टि की और यह वास्तव में अच्छी तरह से काम करता है, ”चट्टोपाध्याय ने कहा। "अब आप इसका उपयोग सिमुलेशन डिवाइस के रूप में यह देखने के लिए कर सकते हैं कि क्या होता है यदि अपराध शहर के एक ही क्षेत्र में बढ़ रहा है, या हर दूसरे क्षेत्र में त्वरित प्रवर्तन है। यदि आप इस तरह के असाधारण चर का अभ्यास करते हैं, तो आप देख सकते हैं कि प्रतिक्रिया में संरचनाएं कैसे विकसित होती हैं।"
इस अभ्यास को डिफेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजेंसी और न्यूबॉयर कॉलेजियम फॉर कल्चर एंड सोसाइटी के माध्यम से समर्थन मिला है। अतिरिक्त लेखकों में शिकागो विश्वविद्यालय से विक्टर रोटारू, यी हुआंग और टिम्मी ली शामिल हैं।
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