Большие данные на сегодняшний день используются в основном в полиции развитых стран, таких как США, Великобритания и Германия. Безусловно, сегодня лидером в этой области является США благодаря их успехам в области информационных технологий и высокому уровню оснащения полиции различными технологическими средствами, в том числе и вычислительными.
В предыдущей статье уже были упомянуты материалы, в которых отмечалось применение больших данных полицией таких крупных агломераций, как Канзас-Сити и Сиэтл. Тем не менее, это лишь малая доля примеров из этой области. Так, например, в статье «Predicting crime, LAPD-style» описывается система анализа и прогнозирования преступлений в полицейском управлении Лос-Анджелеса. Центральной структурой в нем является отдел анализа данных в реальном времени и критического реагирования в центре Лос-Анджелеса. Здесь ряды криминальных аналитиков и технологов сидят перед стеной, покрытой видеоэкранами, протяженностью более 10 метров.
В управлении применяется алгоритм, реализующий предиктивную аналитику. Используя отчеты о преступлениях за годы, а иногда и десятилетия, алгоритм анализирует данные, чтобы выявить районы с высокой вероятностью совершения определенных видов преступлений, размещая маленькие красные квадраты на картах города, куда в последствии отправляются патрульные машины. По словам начальника управления Джона Ромеро (John Romero) грабители имеют тенденцию к работе на определенных территориях, поскольку, как только они находят район, где им удается воровать хорошие вещи, они возвращаются туда снова и снова, и это помогает алгоритму в его работе.
Не отстает от Лос-Анджелеса и Нью-Йорк. В статье «How Big Data Is Helping the NYPD Solve Crimes Faster» описывается система анализа данных нью-йоркской полиции. Терроризм и предупреждение преступности являются явным стратегическим приоритетом этой системы полиции Нью-Йорка. Первоначально она была разработана в Бюро по борьбе с терроризмом, и в настоящее время широко используется в повседневной работе полиции. Она собирает и анализирует данные с датчиков, в том числе 9000 камер, 500 считывателей номерных знаков, 600 стационарных и мобильных датчиков радиации и химических веществ, а также звуковых детекторов выстрела ShotSpotter.
Этот проект начался в 2008 году и с тех пор совершенствуется. В 2010 году в систему была добавлена аналитика. В 2011 году была добавлена возможность автоматического распознавания образов, а в 2014 году были введены функции «предиктивного контроля». А в 2015 году полицейские смогли получать в реальном времени всю информацию по звонкам на 911.
Сосредоточенный характер аналитической системы полиции Нью-Йорка является основной причиной ее успеха. Конечно, связывать результаты с одной причиной рискованно, но преступность в Нью-Йорке снижается (и сегодня она ниже среднего по США), а уровень раскрытия убийств повышается.
Впрочем, с большими данными работают не только в полиции США. Стараются не отставать и от своих американских коллег британские полицейские. В статье «How technology is allowing police to predict where and when crime will happen» рассказывается, как правоохранительные органы Великобритании стремятся внедрить анализ больших данных для снижения уровня преступности. В Соединенном Королевстве инструменты прогнозного картирования преступлений существуют уже более десяти лет, но используются только частью британских сил. Программное обеспечение на основе типа преступления, места преступления, даты и времени, а также прошлых данных о преступности, создает карту горячих точек, определяющую районы, где преступные деяния наиболее вероятны. В результате в британской полиции выявили, что вероятность предсказания места будущего преступления с помощью такого программного обеспечения примерно в 10 раз выше, чем при случайных полицейских проверках. Это позволяет выделять ограниченное количество ресурсов в те районы, где они больше всего нужны.
Подобная аналитическая система с 2013 года широко используется полицией Кента и носит название PredPol. Их программное обеспечение применяет алгоритм, первоначально использовавшийся для прогнозирования землетрясений, чтобы оценить вероятность совершения преступления в определенном месте в течение определенного промежутка времени. На карте в результате анализа больших данных будет выделено несколько мест, где имеется наибольшая вероятность совершения преступления. Все офицеры в Кенте могут получить доступ к системе с компьютеров и распечатать карты для использования при патрулировании. В отчетах указывается место и прогнозируемые основные виды преступлений, такие как кража со взломом, грабежи и преступления на сексуальной почве.
В той же статье говорится также о том, что полиция британского города Дарем внедрила аналогичную систему на основе искусственного интеллекта для оценки риска повторного совершения преступления осужденными. Инструмент оценки риска вреда, именуемый HART, анализирует информацию о прошлой криминальной истории человека, его возрасте, почтовом индексе и других базовых характеристиках с помощью специальных алгоритмов, которые затем классифицируют риск повторного преступления как низкий, средний или высокий. Система, впервые опробованная в 2013 году, позволила выявить лиц с низким уровнем риска с точностью 98% и с высоким уровнем риска с точностью 88%.
Впрочем, несмотря на локальные применения инструментов анализа больших данных в целом темпы внедрения таких инструментов низки по ряду причин, описанных в отчете Королевского объединённого института оборонных исследований. Несмотря на то, что полиция ежедневно собирает огромное количество цифровых данных, отсутствуют в должном количестве исследования, посвященные потенциальному использованию аналитики больших данных для полицейской деятельности в Великобритании. Исследование из отчета выявило ряд ограничений в плане текущего использования данных полицией Великобритании – фрагментация баз данных и программных приложений является существенным препятствием для эффективности полицейских сил, так как данные полиции находятся в нескольких отдельных системах, которые, согласно отчету, не являются взаимно совместимыми.
Полицейские силы не имеют доступа к передовым аналитическим инструментам для анализа неструктурированных данных, таких как изображения и видео, и по этой причине они не могут в полной мере использовать широкие возможности наблюдения в Великобритании.
Кроме того, финансовые сокращения в последние годы также серьезно препятствовали технологическому развитию, так как большая часть бюджетов полиции на информационные технологии тратится на поддержку существующих устаревших систем, а для инвестирования в новые технологии требуется немало средств. Наконец, существуют серьезные правовые и этические ограничения, регулирующие использование данных полицией. Но, несмотря на все это, полицейские отделы Великобритании не спеша внедряют передовые аналитические инструменты, помогающие им бороться с криминалом.
Проблемы несовместимости отдельных систем работы с данными имела и полиция Германии. Федеральная полиция Германии имеет очень сложную среду данных, которая взаимодействует со многими системами. Им нужно было адаптируемое решение, которое могло бы масштабироваться по мере изменения их потребностей. Их процесс принятия решений был трудоемким и ручным. Они не могли принимать быстрые решения относительно предупреждения преступности, безопасности в аэропортах или иммиграции.
Данные были скомпонованы в системах на базе Excel, которыми было сложно управлять из-за их размера. Федеральная полиция Германии боролась с низким качеством данных и большим количеством времени и персонала, необходимого для анализа данных. Кроме того, для соблюдения нормативных требований, она должна представлять отчеты о безопасности в федеральное правительство, парламент (бундестаг) и агентства в пределах ЕС. Федеральная полиция Германии также должна обеспечивать агрегирование данных и проверку качества данных, а также доставлять их в короткие сроки, поскольку скорость запросов была крайне важна.
В итоге в Федеральной полиции Германии внедрили систему Pentaho, о которой в видеотрансляции рассказали сотрудники Федеральной полиции Германии Майкл Беккер (Michael Becker) и Генри Либренц (Henry Liebrenz).
Система Pentaho от Hitachi Vantara была выбран потому, что она с открытым исходным кодом, имеет открытый интерфейс и способна выполнять требования организации по интеграции и хранению данных. Благодаря Pentaho Федеральная полиция Германии теперь может предоставлять все данные вовремя. Ранее полиция Германии сталкивалась с проблемами, связанными с рассредоточением данных по бесчисленным системам. Система Pentaho позволила им объединить все важные данные в один инструмент анализа.
Федеральная полиция Германии обрабатывает поступающие данные и статистику в Pentaho, а также рассчитывает изменяющиеся потребности в патрульных силах в огромных аэропортах. Создаваемая статистика охватывает 20 областей деятельности, таких как количество дел о предоставлении убежища, уголовные преступления или отслеживание успехов полиции. Pentaho позволяет полицейским смешивать данные из разных источников и обрабатывать их унифицировано, чтобы они служили основой для анализа. На основе этих наборов данных полицейские получают полное представление о ситуации и могут предоставить различным группам пользователей доступ к анализу через Интернет.
Помимо западных стран немалый интерес к большим данным имеется и у полиции Китайской народной республики. В статье «China using big data to detain people before crime is committed: report» повествование начинается с того, что недавно один высокопоставленный китайский чиновник пообещал, что искусственный интеллект может однажды помочь властям выявить преступление до того, как оно произойдет. И в дальнейшем рассказывается, что в западном регионе страны Синьцзян это уже реализуется с созданием системы, которую критики называют «оруэлловской» по своим масштабам и амбициям. Эта система под названием IJOP (Integrated Joint Operations Platform или интегрированная платформа совместных операций) собирает и анализирует данные с камер, интернет-снифферов WiFi, камер для регистрации номерных знаков, полицейских контрольно-пропускных пунктов, банковских записей и полицейских отчетов.
Если система отмечает что-либо подозрительное – крупную покупку удобрений, из которых можно также изготовить взрывчатку, или запасы продовольствия, которые могут покупать террористы – она уведомляет полицию, которая должна среагировать в тот же день и действовать в соответствии с тем, что они обнаружат. Согласно материалам статьи элементы полицейской системы в Синьцзяне сегодня реализуются и в других местах Китая.
© digitrode.ru