Комп'ютери передбачатимуть злочини за допомогою соцмереж

Комп'ютери передбачатимуть злочини за допомогою соцмереж

Інфографіка
1305
Ukrinform
Австралійські вчені розробили систему, яка поліпшить способи передбачення злочинів на основі даних про місцезнаходження.

Про це повідомляє Naked Science.

У роботі, опублікованій в журналі EPJ Data Science, команда дослідників з RMIT показала, як дані про місцезнаходження і діяльність користувачів з програми Foursquare у поєднанні з алгоритмами рекомендацій дозволяють передбачати злочини точніше, ніж будь-коли.

Користувачі Foursquare діляться своїми локаціями і діяльністю, коли опиняються у різних місцях (чекіни). У дослідженні задіяли дані понад 20 тисяч чекінів користувачів з Брісбена і близько 230 тисяч чекінів користувачів з Нью-Йорка.

Доктор Флора Салім з RMIT стверджує, що динамічні дані про пересування людей містом в режимі реального часу допоможуть розрахувати ймовірність виникнення різних ситуацій на місцевості. Але щоб заповнити безліч дірок у даних на основі місця розташування, дослідники розробили алгоритми рекомендацій, схожі на ті, що використовуються для рекомендації схожих пісень в Spotify.

Читайте також: Хакери викрали дані співробітників австралійського оборонного підприємства Austral

«Очевидно, що велика частина людей у місті не завжди використовує додаток, а ті, хто скоював злочини, не постив про це, — каже Салім. — Ми використовували рекомендаційні системи, щоб усунути недоліки і передбачати інші дії в будь-яких сценаріях».

У ході тестів система передбачала певні типи злочинів у конкретних частинах міста краще, ніж існуючі моделі прогнозів злочинів на основі тенденцій злочинності.

У Брісбені система стала на 16% точніше у пророкуванні нападів, ніж нинішні моделі, на 6% точніше у пророкуванні незаконного проникнення, на 4% ефективніше у випадках наркозлочинів і грабежів, а також на 2% краще у пророкуванні шахрайства. У Нью-Йорку вона поліпшила точність прогнозів на 4% у разі грабежу та наркозлочинності, шахрайства та незаконного проникнення, а також на 2% при нападах.

Систему можна легко масштабувати для обробки великих даних з будь-якої соціальної платформи, програми або мобільної мережі, що збирає дані про місцерозташування.

Ця робота — лише один приклад того, як дані користувачів можуть бути використані для передбачення їхніх дій для цілого ряду додатків.

Розширений пошукПриховати розширений пошук
За період:
-