Chính sách dự đoán đạt được một cú tăng tốc


Hoàng Minh Thông
3 năm trước
Hữu ích 3 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 9869

Khi dữ liệu lớn đã trở nên phổ biến hơn, ngày càng nhiều lĩnh vực đã cố gắng cải thiện khả năng dự đoán của họ, cho dù là trong y học hay đầu tư. Một trong những ứng dụng thú vị hơn, tuy nhiên, đã được kiểm soát.

Vào năm 2014 tôi đã viết về dự án ATHENA đang được điều hành bởi cảnh sát West Yorkshire.

Dự án này nhằm mục đích đưa công chúng vào chính sách nhiều hơn hiện tại bằng cách sử dụng các công cụ xã hội và di động như một lực lượng tốt. Nhóm dự án thừa nhận rằng công chúng thường là người đầu tiên ở hiện trường xảy ra sự cố và do đó thường được đặt để chuyển thông tin quan trọng cho các quan chức.

Tiến lên một bước nữa là một dự án do UCLA điều hành cùng với LAPD để sử dụng dữ liệu lớn để định vị các sĩ quan nơi họ nghĩ rằng tội phạm sẽ xảy ra. Việc giảm tội phạm do dự án đã khiến một số người báo trước một bình minh mới của chính sách dự đoán.

Một cú va chạm trên đường

Phong trào đã không được mà không có một số khó khăn đáng kể, tuy nhiên. Đã có mối quan tâm liên tục về sự thiên vị gắn liền với một số thuật toán nhất định, với một thuật toán được sử dụng trong các phiên tòa tạm tha phân biệt đối xử với những kẻ phạm tội đen.

Tương tự như vậy, một báo cáo gần đây của RAND Corporation tiết lộ rằng một thí nghiệm của Sở Cảnh sát Chicago cũng kém thành công.

Dự án, nhằm giảm tội phạm súng, đã sử dụng các mô hình để truy tìm dữ liệu bắt giữ và cung cấp danh sách những người được cho là có nguy cơ cao về tội phạm súng. Hy vọng rằng dữ liệu này sau đó có thể được sử dụng để giữ cho chúng khỏi bị tổn hại.

Than ôi, mọi thứ đã không thực sự trở nên như vậy, với báo cáo nhấn mạnh hai vấn đề chính với cách tiếp cận. Đầu tiên, nhóm nghiên cứu đấu tranh để khiến các sĩ quan thực sự sử dụng dữ liệu, với khoảng 2/3 trường hợp nhìn thấy danh sách do mô hình tạo ra bị bỏ qua.

Điều này thường là do các cảnh sát cảm thấy không được trang bị đầy đủ để đối phó với thông tin có sẵn cho họ, không có hướng rõ ràng nào được đưa ra về cách quản lý những cá nhân có trong danh sách. Do đó, thay vì được trao quyền bởi dữ liệu, các sĩ quan thường cảm thấy bối rối với nó.

Tương tự, khi các cảnh sát đã hành động dựa trên thông tin, kết quả không được tốt lắm, chỉ với chín vụ bắt giữ, mặc dù dữ liệu thực sự khá tốt. Nghiên cứu cho thấy những người trong danh sách có khả năng bị bắt vì tội bắn súng cao gấp ba lần so với những người không có trong đó.

Do đó, có lẽ công bằng mà nói, vẫn còn một số vấn đề về mọc răng để giải quyết trước khi loại công nghệ này đạt được kết quả đầu tiên hy vọng. Tuy nhiên, tôi chắc chắn rằng các bài học sẽ được rút ra và các ứng dụng dữ liệu lớn trong tương lai trong việc trị an sẽ trở nên thông minh hơn và được các sĩ quan chấp nhận hơn.

Bây giờ, mặc dù, thời đại của chính sách dự đoán là một chút cách.

Hữu ích 3 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 9869