Страница 7 из 11
Например, с этой целью в Нью-Йорке в 2007 г. было принято решение о создании централизованного операционного центра общественной безопасности. Было интегрировано более 100 разрозненных источников данных. Все потоки информации от патрульных машин, тысяч камер видеонаблюдения, звонки от свидетелей в виде неструктурированных данных поступают на корпоративную шину данных и преобразуются в универсальный формат. Затем аналитические инструменты ассоциируют информацию, помещая ее в определенный контекст, и распределяют ее согласно запросам пользователей. Аналитическая система ассоциирования распознает не только структуру, но и значение информации, включая взаимоотношения между различными частями. Создание единого хранилища позволило снизить преступность в городе на 27%.
Был реализован также сервис поиска полезных данных из плохо документированной информации: жалоб граждан, отчетов полиции, записей на номер 911, протоколов арестов и др. Все эти данные изобилуют неточностями, сокращениями, аббревиатурами, специальными терминами и т.п., и выявление нужных сведений и взаимосвязей при помощи традиционного контекстного поиска в них крайне затруднено.
В результате удалось достичь общего повышения эффективности работы. Применение инструментария поиска и анализа позволило сформировать описание событий, классифицировать их (при этом поиск осуществляется по неструктурированной информации, содержащей порой неточные описания). В первые недели эксплуатации системы на основании данных отчетов были раскрыты несколько старых дел по убийствам.
В целом это позволяет создать простые, унифицированные представления для каждого аспекта работы полиции, включая планирование, отчетность и совместную работу.
Ключевыми элементами работы операционного центра полиции Нью-Йорка является пространственно-временная модель города и поведенческие модели, которые используются для связывания наиболее вероятных сценариев для криминалистов. Центр по раскрытию преступлений реального времени (RTCC) использует ситуативный подход к большим данным, который требует особых навыков для составления запросов и интерпретации извлекаемых знаний. В результате каждое обращение к большим данным является уникальным поиском, в отличие от стандартных систем анализа информации в транзакционных и других системах управления реляционными базами данных с их фиксированными запросами и типовыми задачами.
Свою эффективность доказала система Blue CRUSH (от англ.: Crime Reduction Utilizing Statistical History – «Снижение преступности на основе статистических данных»), разработанная компанией IBM, которая поставляет полицейским подготовленные на основе имеющейся статистики совершения преступлений сведения о зонах потенциальной угрозы совершения преступления с указанием места (в пределах нескольких кварталов) и времени (в пределах нескольких часов конкретного дня недели). Подобного рода профилактическое прогнозирование привело к снижению уровня преступности в г. Мемфисе на 31%, из которых 15% приходится на тяжкие преступления.
Благодаря расширенному использованию ИТ в борьбе с преступностью и с чрезвычайными обстоятельствами, стало возможным:
• реализовать автоматический анализ видеоинформации для предотвращения преступлений;
• ускорить расследование преступлений в 1030 раз;
• использовать автоматизированные предсказания, поиск ассоциативных связей и техники кластеризации данных для ускорения принятия решений;
• автоматизировать процесс построения регламентов ответа на чрезвычайные ситуации;
• обеспечить сопровождение событий и отображение местонахождения сил и средств в реальном времени.
В 2001 году IBM приобрела британскую компанию i2 Group, которая разрабатывала аналитические средства для правоохранительных органов, спецслужб, военной разведки и специалистов по борьбе с «фродом».
Один из продуктов, основанных на i2, – специально для полиции. Он позволяет быстро получить доступ к информации, накопленной американскими правоохранительными органами, и проявить в ней скрытые связи между людьми, местами, автомобилями, мобильными телефонами и тому подобными объектами.
В 2007 году полиция Северной Каролины начала использовать средства i2 для анализа своего архива данных о преступности. За четыре года в одном из районов количество совершаемых преступлений удалось сократить на 50%. Вряд ли такой прогресс объясняется исключительно силой софта IBM, но и его вклад никто не отрицает.
В канадском Ванкувере полиция внедрила систему анализа данных, основанную на разработках IBM и географической информационной системе Esri. Система не только выявляла тенденции, но и предсказывала вероятное время и место совершения преступлений. С 2007 до 2011 года количество преступлений, связанных с собственностью, сократилось на 24%, а насильственная преступность – на 9%.
Похожие результаты сообщают полицейские департаменты Лас-Вегаса, Мемфиса и других городов, где экспериментируют с программами для анализа данных.
В полиции Лос-Анджелеса компьютерный алгоритм занимается тем, что обычно называют проактивной правоохраной. Используя отчеты о преступлениях за годы и десятилетия, алгоритм определяет районы, где вероятность совершения правонарушений является наибольшей. Он отмечает такие участки на карте города небольшими красными квадратами и эти данные тут же передаются в патрульные машины.
Система прогнозирования преступлений (разработана в лос-анджелесском кампусе Калифорнийского университета (UCLA) теперь известна под именем и стоит на балансе десятков полицейских подразделений.
В 2014 г. PredPol применялся в 7 территориальных подразделениях полиции Лос-Анджелеса. Их патрули оснащены электронными картами с десятками мигающих красных квадратов, которые указывают места возможной противоправной деятельности. Полиция Лос-Анджелеса сосредоточила силы на борьбе с кражами имущества из домов и машин, а также угонах – видах преступлений, составляющих более половины из 104 тысяч правонарушений, случившихся за 2014 год в городе.
Десятки других населенных пунктов по всему США и за их пределами используют программное обеспечение PredPol для прогнозирования других преступлений, включая активность организованных преступных группировок, наркоторговлю и незаконное применение огнестрельного оружия. Полиция Атланты применяет PredPol для прогнозирования грабежей и разбоев. В Сиэтле он используется для прогнозирования вооруженного насилия. В Кенте (Англия) PredPol применялся для предсказания наркопреступлений и грабежей. Полиция Кента была еще более изобретательной: не только отправляла своих сотрудников патрулировать опасные районы, но также прибегала к помощи местных волонтеров-дружинников и работников реабилитационных клиник для наркоманов.
Система прогнозирования в режиме реального времени анализирует новые отчеты о преступлениях в этих городах и красный квадрат, предсказывающий место совершения правонарушения, может сдвинуться в любой момент. Хотя патрульные из подразделений, использующих PredPol, обязаны находиться определенное количество времени в каждом из тех красных квадратов, они не просто слепо следуют командам системы. Патрульный вправе принимать решения самостоятельно, исходя из обстановки, а не только подчиняться алгоритмам.
Использование больших объемов данных и обработка с помощью математических моделей значительно превосходит по конечному результату банальное определение «горячих точек» на карте в ручном или пусть даже автоматизированном режиме. Специальные испытания, проводившиеся почти 2 года в трех территориальных подразделениях лос-анджелесской полиции, установили, что PredPol верно предугадывает в 2 раза больше мест преступлений, чем позволяют существующие методики из числа лучших.
Специальное программное обеспечение применяется полицией Чикаго. Оно с высокой вероятностью предсказывает не только имя будущих убийц, но и тех, кто станет жертвами – в американской преступной среде эти категории людей плотно пересекаются.