AI模型可以在犯罪发生前一周准确预测美国八个城市的犯罪，你敢信吗？

芝加哥大学的助理教授Ishanu Chattopadhyay告诉 Insider，他和他的团队创造了一个「urban twin（城市双胞胎）」模型，通过对芝加哥从2014年到2016年底的犯罪数据的训练，可以预测接下来几周某些犯罪的可能性，并将范围缩小到两个街区半径内，准确率达到90% 。

Chattopadhyay表示，“我们报告了一种从个别事件层面预测城市犯罪的方法，其预测准确性远远高于过去。”

论文的合著者James Evans告诉《科学日报》：“我们证明了发现城市特有的犯罪模式对于预测报案的重要性，这产生了对城市社区的全新看法，使我们能够提出新颖的问题，并让我们以新的方式评估警方行动。”

该研究被发表在Nature Human Behavior上。

 

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41562-022-01372-0

 

预测未来的犯罪

模型的数据来自芝加哥市的历史数据，这些数据包括两大类报告事件: 暴力犯罪(谋杀、袭击和殴打)和财产犯罪(入室盗窃、盗窃和机动车盗窃)。

根据AreaVibes汇编的数据，2020年芝加哥的犯罪率比全国平均水平高出67%。 

之所以使用这些数据，是因为这些数据最有可能被报告给城市地区的警察，这些地区在历史上存在不信任和缺乏与执法部门合作的情况。 

与毒品犯罪、交通阻塞和其他轻微违法行为不同，此类犯罪也不太容易出现执法偏见。

通过对数据进行测试和验证，训练出的新模型通过观察离散事件的时间和空间坐标，可以准确预测未来几周事件的模式，地理范围可以控制到两个街区左右。

该模型在其他七个城市（亚特兰大、奥斯汀、底特律、洛杉矶、费城、波特兰和旧金山。）也得到了类似的结果，主要关注犯罪的类型和发生地点。 

“我们创造了一个城市环境的数字孪生兄弟。如果你从过去发生的事情中提供数据，它会告诉你将来会发生什么，”Chattopadhyay说，“这并不神奇，有一些局限性，但是我们验证了它，而且效果非常好。”

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