機械学習は防犯に役立つのに十分なほど銃被害を予測できる - himaginary’s diary

というややSF染みた*1NBER論文が上がっている（ungated版へのリンクがある著者の一人のページ）。原題は「Machine Learning Can Predict Shooting Victimization Well Enough to Help Prevent It」で、著者はSara B. Heller（ミシガン大）、Benjamin Jakubowski（NYU）、Zubin Jelveh（メリーランド大）、Max Kapustin（コーネル大）。 以下はその要旨。 This paper shows that shootings are predictable enough to be preventable. Using arrest and victimization records for almost 644,000 people from the Chicago

[qwerty86]

そこまで不思議でもない。いくらアメリカでも通り魔で銃撃みたいなケースは少なく、大半は日常的に銃撃リスクを抱えた人間が遭遇するんだから

[yamadar]

マイノリティーリポートを思い出す。良くできた機械学習は超能力と見分けがつかない

[prisoneronthewater]

乙です。

[havanap]

洪水マップくらいの精度は出るよな多分

[mozukuyummy]

ここから「あなたが◯日以内に犯罪を起こす確率はXX%です。あなたを予備拘禁します」になった世界が、フィリップKディックの『マイノリティリポート』。

[mangakoji]

AIは数字から、人間が見たいモノを見せる技術。

[hachibeechan]

学習に十分なほど銃被害が存在する異常な都市

[odenboy]

ゲームの「Watchdogs2」を連想する

[ookitasaburou]

“黒人男性の被害者は、予測を生成するのに十分な警察との接触を持つことが多いが、平均するとその予測が過大になってはいない。銃の被害者の予測と実際の人口統計上の構成比は、ほぼ同じである。”

[maeda_a]

“アウトオブサンプルの正確さは驚くほど高く、予測リスクが最も高かった500人のうち13%が18か月以内に撃たれた。その割合は平均的なシカゴ市民の130倍である”