• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Статья

Международный опыт применения математико-статистических алгоритмов прогнозирования преступности

Сфера обеспечения безопасности наполняется новыми элементами (например, кибербезопасность, информационная безопасность, безопасность компьютерных сетей и т.д.); расширяется арсенал средств обеспечения безопасности (технологии, а также технические и организационные средства, включая телекоммуникационные каналы для сбора, формирования, обработки, передачи или приема информации об угрозах безопасности и мерах по ее укреплению), которые значительно укрепляются за счет использования цифровых технологий.

В данной работе проводится анализ современных методов и технологий прогнозирования преступности, применяемых в области национальной безопасности. Достижения в сфере науки о данных (Data Science) и работы с большими данными (Big Data) заложили научную основу для развития интеллектуального анализа данных (Intellectual Analysis, Predictive Analysis), на основании которого сформировалось математико-статистическое прогнозирование общественно опасных преступных деяний (антитеррористические алгоритмы, алгоритмы прогнозирования деятельности организованной преступности/банд).

Цель статьи заключается в выявлении основных тенденций и потенциальных выгод применения цифровых технологий, а также определение вызовов, стоящих перед государствами при использовании математико-статистических методов прогнозирования преступности. Посредством мета-анализа научных разработок и практического применения алгоритмов прогнозирования преступности в разных странах (США, Китай, Япония, Сингапур, Индия) демонстрируется разнообразие подходов в применении прогностических систем. 

В первой части статьи представлены методологические и технические аспекты применения алгоритмов. Вторая часть содержит обзор национальных практик использования алгоритмов прогнозирования преступности в Индии, Японии и Сингапуре. Третья и четвертая части посвящены более детальному рассмотрению стратегий и практик применения алгоритмов в США и Китае соответственно. Выбор стран-кейсов Индии, Японии и Сингапура определяется высокими показателями в различных инновационных и технологических рейтингах стран мира. Китай и США имеют большие технологические экономики, располагающие наиболее развитыми цифровыми технологиями. В результате мета-анализа выявлены риски и выгоды применения математико-статистических алгоритмов прогнозирования преступности, в числе которых: «милитаризация» гражданской сферы; игнорирование социальных, культурных и политических аспектов жизни обществ, из-за чего утрачивается точность статистического прогноза; использование исторических данных (зарегистрированные преступления) содержат изначально заложенные расовые, половые, конъектурные предрассудки; существующие подходы не учитывают личностные особенности субъекта, также процессы принятия решения о совершении противоправных действий; отсутствие государственного контроля за соблюдением баланса между использованием алгоритмов и соблюдением прав граждан.