?
Международный опыт применения математико-статистических алгоритмов прогнозирования преступности
Сфера обеспечения безопасности наполняется новыми элементами (например, кибербезопас- ность, информационная безопасность, безопасность компьютерных сетей и т.д.); расширяется арсенал средств обеспечения безопасности (технологии, а также технические и организацион- ные средства, включая телекоммуникационные каналы для сбора, формирования, обработки, передачи или приёма информации об угрозах безопасности и мерах по её укреплению), которые значительно укрепляются за счёт использования цифровых технологий. В данной работе прово- дится 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 интеллектуаль- ного анализа данных (Intellectual Analysis, Predictive Analysis), на основании которого сформиро- валось математико-статистическое прогнозирование общественно опасных преступных деяний (антитеррористические алгоритмы, алгоритмы прогнозирования деятельности организованной преступности/банд). Цель статьи заключается в выявлении основных тенденций и потенциаль- ных выгод применения цифровых технологий, а также определение вызовов, стоящих перед государствами при использовании математико-статистических методов прогнозирования пре- ступности. Посредством мета-анализа научных разработок и практического применения алго- ритмов прогнозирования преступности в разных странах (США, Китай, Япония, Сингапур, Индия) демонстрируется разнообразие подходов в применении прогностических систем. В пер- вой части статьи представлены методологические и технические аспекты применения алгорит- мов. Вторая часть содержит обзор национальных практик использования алгоритмов прогнози- рования преступности в Индии, Японии и Сингапуре. Третья и четвёртая 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 цифро- выми технологиями. В результате метаанализа выявлены риски и выгоды применения математи- ко-статистических алгоритмов прогнозирования преступности, в числе которых: «милитариза- ция» 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 личност- ные особенности субъекта, также процессы принятия решения о совершении противоправных действий; отсутствие государственного контроля за соблюдением баланса между использовани- ем алгоритмов и соблюдением прав граждан.