Предсказать криминал

Команда аналитиков и социологов из Чикагского университета (США) разработала электронный алгоритм, способный спрогнозировать, в каком месте будет совершено то или иное преступление – убийство, кража, разбойное нападение, угон автомобиля и так далее. Географическая точность составляет до 300 метров. Прогноз возможен за неделю до реального инцидента. Подробности научной разработки были опубликованы в журнале Nature Human Behavior.

Это далеко не первая попытка прогнозирования в области криминала. Но ранее аналитики использовали для построения моделей те же подходы, которые применялись при других процессах, таких как землетрясения или эпидемии. Суть моделей заключалась в том, что существуют некие эпицентры, где зарождается преступность, а затем она распространяется на другие районы. При этом не учитывались ни факторы естественной топологии, ни факторы сложной урбанистической среды, ни взаимосвязь между преступностью и последствиями полицейского принуждения. Авторы использовали лишь общедоступные данные.

В рамках новой модели город делится на квадраты со стороной около 300 метров. Алгоритм анализирует время и место уже совершенных конкретных преступлений и выявляет закономерности, на основе которых уже можно предсказать будущие криминальные инциденты. Сначала разработку протестировали на данных о кражах и нападениях в Чикаго, который является третьим в стране городом по количеству населения. Но впоследствии оказалось, что модель верна также и для других американских мегаполисов, в частности Атланты, Остина, Детройта, Лос-Анджелеса, Филадельфии, Портленда и Сан-Франциско. Точность прогнозов составила около 90%.

Также исследователи изучили реакцию и действия правоохранительных органов на преступления, совершенные в разных частях города. Так, они проанализировали количество арестов по следам криминальных происшествий и сравнили эти показатели в районах с различным социально-экономическим статусом. К примеру, ученые обратили внимание на то, что повышение уровня преступности в более богатых районах приводит к большему числу арестов, тогда как при этом сокращается количество арестов в неблагополучных районах. Но если в последних растет число преступлений, то количество арестов остается прежним. Авторы исследования полагают, что все дело в предвзятости и особенностях правоприменения со стороны полиции.

Хотя новая модель демонстрирует высокую точность, ученые считают, что она не может быть напрямую использована для обеспечения правопорядка. Ведь если на основе прогнозов городские власти начнут увеличивать количество полицейских патрулей в тех районах, где «по наводке» алгоритма должны совершиться преступления, условия будут нарушены и эффективность предсказаний снизится. Модель может служить лишь одним из инструментов для борьбы с преступностью.

«Мы создали цифрового двойника городской среды, – прокомментировал доцент факультета медицины Чикагского университета и один из руководителей разработки Ишану Чаттопадхьяй. – Если вы предоставите ему данные о том, что произошло в прошлом, он расскажет вам, что произойдет в будущем. Это не волшебство, есть ограничения, но мы проверили модель, и она работает очень хорошо. Теперь вы можете использовать ее как инструмент моделирования, чтобы увидеть, что произойдет, если преступность возрастет в одном районе города или усилится правоприменение в другом районе. Если вы используете все эти переменные, то сможете увидеть, как системы развиваются в ответ».

В свою очередь Ким Россмо и Стив Ле Комбер из Канады разработали математическую модель, которая помогает вычислять «ареал обитания» серийных убийц. Она базируется на данных многолетних наблюдений за их привычками. Так, исследователям удалось выяснить, что, как правило, маньяки орудуют относительно недалеко от места своего проживания, но практически никогда в непосредственной близости от дома, соблюдая так называемую буферную зону.

Похожие разработки уже есть и в России. В Научно-исследовательском институте криминалистики Следственного комитета России создана система, помогающая за короткое время составить портрет предполагаемого маньяка, который по идее должен вывести на реальный след.

Уже давно криминалисты пытались отыскать некие закономерности, позволяющие вычислять серийных убийц и насильников. Так, выяснилось, что у человека, совершившего ту или иную серию преступлений, должны присутствовать определенные психологические черты, для него характерен определенный порядок действий и т. д.

Например, известно, что у многих серийных убийц бывают так называемые периоды активности, когда они наиболее склонны к совершению преступлений.

Для составления алгоритма на основе искусственного интеллекта было проанализировано более 1000 эпизодов, совершенных 186 маньяками, проживавшими на территории России. Используя эту информацию, специалисты НИИ криминалистики составили специальную таблицу, куда по каждому эпизоду вошли данные с места происшествия, характеристики жертвы (пол, возраст), а также особенности совершенного преступления (орудие убийства, способ нападения и т. д.). На основе этих параметров система просчитывает все возможные варианты и выдает наиболее верный из них. «Портрет маньяка мы получаем за пару минут расчетов, и можно начинать поиски», – прокомментировал руководитель НИИ криминалистики Алексей Бессонов.

Приложение способно определить возраст маньяка с точностью 80%, наличие у него психических патологий, а также судимостей – с достоверностью 81,5%. Кроме того, с точностью до 96% программа способна установить, был ли убийца знаком со своей жертвой.

Бессонов добавил, что в настоящее время разрабатываются и другие программы для криминалистов с применением искусственного интеллекта. Например, приложение, с помощью которого можно будет с точностью до километра вычислить, как далеко проживает убийца от места преступления.

Ирина ШЛИОНСКАЯ