Un algoritmo AI prevede i crimini con una settimana di anticipo
Un nuovo modello informatico utilizza i dati pubblicamente disponibili per prevedere con precisione la criminalità in otto città degli Stati Uniti, rivelando al contempo una maggiore risposta della polizia nei quartieri ricchi a scapito delle aree meno avvantaggiate.
I progressi nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico hanno suscitato l’interesse dei governi che vorrebbero utilizzare questi strumenti per la polizia predittiva per scoraggiare la criminalità. Tuttavia, i primi tentativi di previsione del crimine sono stati controversi, perché non tengono conto dei pregiudizi sistemici nell’applicazione della polizia e del suo complesso rapporto con il crimine e la società.
I dati dell’Università di Chicago e gli scienziati sociali hanno sviluppato un nuovo algoritmo che prevede la criminalità apprendendo modelli nel tempo e nelle posizioni geografiche dai dati pubblici sui crimini violenti e contro il patrimonio. Ha dimostrato di riuscire a prevedere crimini futuri con una settimana di anticipo con una precisione di circa il 90%.
In un modello separato, il team di ricercatori ha anche studiato la risposta della polizia al crimine, analizzando il numero di arresti a seguito di incidenti e confrontando tali tassi tra quartieri con status socioeconomico diverso. Hanno visto che il crimine nelle aree più ricche ha portato a più arresti, mentre gli arresti nei quartieri svantaggiati sono diminuiti. Tuttavia, la criminalità nei quartieri poveri non ha portato a più arresti, suggerendo pregiudizi nella risposta e nell’applicazione della polizia.
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“Quello che stiamo vedendo è che quando si sottolinea il sistema, sono necessarie più risorse per arrestare più persone in risposta al crimine in un’area ricca e distogliere le risorse della polizia dalle aree di status socioeconomico più basso”, ha affermato Ishanu Chattopadhyay, PhD, assistente professore of Medicine presso UChicago e autore senior del nuovo studio, pubblicato il 30 giugno 2022 sulla rivista Nature Human Behaviour.
Il nuovo strumento è stato testato e convalidato utilizzando i dati storici della città di Chicago relativi a due grandi categorie di eventi segnalati: crimini violenti (omicidi, aggressioni e batterie) e crimini contro il patrimonio (furti con scasso, furti e furti di veicoli a motore). Questi dati sono stati utilizzati perché è più probabile che vengano denunciati alla polizia nelle aree urbane dove vi è sfiducia storica e mancanza di cooperazione con le forze dell’ordine. Tali crimini sono anche meno inclini a pregiudizi di applicazione, come nel caso dei reati di droga, dei blocchi del traffico e di altre infrazioni per reati minori.
“Quando si sottolinea il sistema, sono necessarie più risorse per arrestare più persone in risposta al crimine in un’area ricca e sottrae risorse alla polizia dalle aree di status socioeconomico inferiore” ha dichiarato Ishanu Chattopadhyay, PhD.
I precedenti tentativi di previsione del crimine utilizzano spesso un approccio epidemico o sismico, in cui il crimine viene descritto come emergente in “punti caldi” che si diffondono nelle aree circostanti. Questi strumenti, tuttavia, non tengono conto del complesso ambiente sociale delle città e non considerano il rapporto tra criminalità ed effetti delle forze dell’ordine.
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“I modelli spaziali ignorano la topologia naturale della città”, ha affermato il sociologo e coautore James Evans, PhD, Professore Max Palevsky presso UChicago e il Santa Fe Institute. “Le reti di trasporto rispettano strade, passerelle, treni e autobus. Le reti di comunicazione rispettano aree con un background socioeconomico simile. Il nostro modello consente la scoperta di queste connessioni”.
Il nuovo modello isola il crimine osservando le coordinate temporali e spaziali di eventi discreti e rilevando i modelli per prevedere eventi futuri. Divide la città in tessere spaziali larghe circa 1.000 piedi e prevede la criminalità all’interno di queste aree invece di fare affidamento sul quartiere tradizionale o sui confini politici, anch’essi soggetti a pregiudizi. Il modello ha funzionato altrettanto bene con i dati di altre sette città degli Stati Uniti: Atlanta, Austin, Detroit, Los Angeles, Philadelphia, Portland e San Francisco.
“Dimostriamo l’importanza di scoprire modelli specifici della città per la previsione del crimine denunciato, che genera una nuova visione dei quartieri della città, ci consente di porre nuove domande e di valutare l’azione della polizia in modi nuovi”, ha affermato Evans.
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Chattopadhyay fa attenzione a notare che l’accuratezza dello strumento non significa che dovrebbe essere utilizzato per dirigere le forze dell’ordine, con i dipartimenti di polizia che lo utilizzano per sciamare proattivamente i quartieri per prevenire la criminalità. Invece, dovrebbe essere aggiunto a una cassetta degli attrezzi di politiche urbane e strategie di polizia per affrontare la criminalità.
“Abbiamo creato un gemello digitale degli ambienti urbani. Se gli fornisci i dati accaduti in passato, ti dirà cosa accadrà in futuro. Non è magico, ci sono dei limiti, ma l’abbiamo convalidato e funziona davvero bene”, ha detto Chattopadhyay. “Ora puoi usarlo come strumento di simulazione per vedere cosa succede se la criminalità aumenta in un’area della città o se viene aumentata l’applicazione in un’altra area. Se applichi tutte queste diverse variabili, puoi vedere come si evolvono i sistemi in risposta”.
Lo studio è stato sostenuto dalla Defense Advanced Research Projects Agency e dal Neubauer Collegium for Culture and Society. Altri autori includono Victor Rotaru, Yi Huang e Timmy Li dell’Università di Chicago.
Ti ricorda qualcosa?
Nel 2002, il celebre attore Tom Cruise è stato protagonista di Minority Report, un film futuristico in cui si parla di pre-crimine, ovvero della capacità di prevedere i crimini futuri. All’epoca non avevamo mai sentito parlare di “intelligenza artificiale”, quindi nessuno avrebbe mai potuto immaginare che questo scenario potesse un giorno diventare reale. Tuttavia il finale del film dimostra che il sistema ha una falla e anche nei test di questo nuovo algoritmo, c’è un 10% di margine di errore che non è affatto da sottovalutare.
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