Abstrato

Previsão de crimes usando big data administrativo e machine learning

Gyeongseok Oh

É indiscutível que as técnicas de aprendizagem automática e a análise de grandes volumes de dados se tornaram os temas mais abordados na maioria das disciplinas da ciência e da indústria durante a última década. Ao mesmo tempo, numerosos governos em todo o mundo estão a recolher quantidades suficientes de dados administrativos que serão analisados ??por técnicas de aprendizagem automática para investigar as causas dos fenómenos sociais e aumentar a eficiência da administração pública. Apesar das técnicas de análise de informação e, portanto, da capacidade de armazenamento de conhecimento terem sido notavelmente melhoradas, um número enorme de estudantes no campo da ciência mantém uma perspectiva conservadora sobre a aplicação da aprendizagem automática e da análise de grandes dados para explicar fenómenos sociais. O objetivo deste estudo é preencher a lacuna, fornecendo evidências empíricas. Este estudo irá planear examinar a validade do uso de big data administrativo para prever incidentes criminais. Os registos de serviços envolvendo o sistema de linha direta 311 do presidente da câmara em Houston, Texas e, portanto, a reforma, os relatórios oficiais de crimes do departamento local de Houston foram examinados para avaliar se os sinais de decadência física e a presença de incómodo social prever os incidentes criminais ao nível do bairro. Os resultados deste estudo irão corroborar a Teoria das Janelas Quebradas e apresentar novas janelas para explorar as causas do crime. Várias implicações políticas para os administradores estaduais e policiais serão desenvolvidas e discutidas. O Federal Bureau of Investigation (FBI) define um crime violento como um crime que envolve força ou ameaça. O programa Uniform Crime Reporting (UCR) do FBI categoriza estes crimes em quatro categorias: homicídio, violação forçada, roubo e agressão. O programa UCR do FBI define cada um dos crimes da seguinte forma: (i) Assassinato - O assassinato intencional (não negligente) de uma pessoa por outra. A UCR não inclui mortes causadas acidentalmente, suicídio, negligência, homicídios justificados e tentativas de homicídio ou agressões a homicídio (que são pontuadas como agressões agravadas), durante esta classificação de delito. (ii) Estupro Forçado - O estupro pode ser um ataque sexual a uma mulher contra a sua vontade. Embora as tentativas ou agressões para cometer violação através de ameaça ou força sejam consideradas crimes nesta categoria, o abuso carnal (sem força) e outros crimes sexuais estão excluídos. (iii) Roubo - A tomada ou tentativa de exigir algo útil do cuidado, custódia ou controlo de um indivíduo ou pessoas pela força ou ameaça de força ou violência e/ou colocando a vítima com medo. (iv)Agressão - é o ataque ilegal conduzido por uma pessoa a outra para infligir lesões corporais graves ou agravadas. O programa UCR especifica que uma agressão envolve geralmente o uso de uma arma ou outro meio para causar a morte ou grandes danos corporais. As tentativas de agressão agravada que envolvam a utilização de armas de fogo, facas e outras armas são consideradas como pertencendo à presente categoria porque, se a agressão fosse concluída, poderia ter causado ferimentos pessoais graves.Um ilícito que envolva agressão e furto-furto que ocorram simultaneamente, o ilícito é considerado pertencente à categoria de roubo. Infelizmente, este tipo de crimes parece ter-se tornado um lugar comum na sociedade. Os responsáveis ??pela aplicação da lei recorreram ao processamento de dados e à aprendizagem automática para ajudar na luta contra a prevenção e a aplicação da lei ao crime. durante esta pesquisa, implementámos os algoritmos de regressão retilínea, regressão aditiva e toco de decisão utilizando um conjunto finito equivalente de características, no conjunto de dados não normalizado de comunidades e crimes para conduzir um estudo comparativo entre os padrões de crimes violentos deste conjunto de dados específico e o crime real dados estatísticos para o estado do Mississippi fornecidos por bairroscout.com. As estatísticas criminais utilizadas neste site são dados fornecidos pelo FBI e recolhidos para o ano de 2013. vários dados estatísticos fornecidos pelo bairrocout.com, tais como a população do Mississippi, a distribuição da população por idade, o número de crimes violentos cometidos e, portanto, a taxa destes crimes por 100 mil pessoas na população são também características que são incorporadas nos dados de teste para conduzir a análise.