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米国では、犯罪に関するデータがFBI(米連邦捜査局)の「N-DEx」というデータウエアハウスで一元的に管理されるようになった。だがこれは、全米規模の捜査を向上するための第一歩にすぎない。次の一歩は、データマイニングの手法を用いて、いつどこで犯罪が起きるかを事前に割り出すことだ。 予測警備は有益なツールではあるが、システムに頼り切りですべての答えを出してもらうのではなく、データを解釈するアナリストはやはり必要だとMcCue氏は指摘する。「統計に基づく手法がうまくいくケースもあるが、人間の判断の方が有効というケースも依然ある」 ノースカロライナ州のシャーロット・メクレンバーグ警察署は、犯罪の時間と場所の予測に加え、再犯を犯しそうな人物の予測にも乗り出そうとしている。過去の犯罪歴に基づいて、どの人物が犯罪を起こしそうかを予測するというものだ。犯罪歴のある人を予測の対象にするこの手法は、ロス市警も
米国では、犯罪に関するデータがFBI(米連邦捜査局)の「N-DEx」というデータウエアハウスで一元的に管理されるようになった。だがこれは、全米規模の捜査を向上するための第一歩にすぎない。次の一歩は、データマイニングの手法を用いて、いつどこで犯罪が起きるかを事前に割り出すことだ。 同市警も、近年増加している凶悪犯罪の阻止を目指しているとのことだが、予測にどの程度の効果があるのか、結論はまだ出ていない。「銃犯罪は事件自体が少ないため、予測はさほど強固なものではない」と同氏は述べている。予測で示されるボックスのうち、上位の3~5個のボックスは、経験豊富な警察官であれば常に事件やトラブルを予期していたであろう場所だが、8~10位のボックスは、思いもよらないような場所だという。 一方、同じような予測警備システムを4年前に導入したバージニア州リッチモンド市では、凶悪犯罪や窃盗罪が大幅に減少した。 >>
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