Thuật toán mới có thể dự đoán trước các vụ phạm tội

Các sĩ quan của Sở Cảnh sát New York (NYPD) tuần tra bên trong ga tàu điện ngầm quảng trường Thời Đại - Ảnh: BLOOMBERG

Theo một nghiên cứu được công bố trên tạp chí Nature Human Behavior , thuật toán này chia thành phố Chicago thành các ô vuông diện tích 93m 2 , sau đó các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu lịch sử về tội phạm bạo lực và tội phạm tài sản của thành phố để kiểm tra ở từng ô phố.

Qua các thông tin thu thập được, thuật toán mới có khả năng dự đoán các vụ phạm tội có thể xảy ra trước 1 tuần lễ trong khu vực, Hãng tin Bloomberg cho biết.

Nghiên cứu cho thấy khi sử dụng dữ liệu từ các thành phố lớn khác, bao gồm Atlanta, Los Angeles và Philadelphia, thuật toán mới cũng cho những dự đoán khá chính xác.

Công cụ mới trái ngược với các mô hình dự đoán trước đó, chủ yếu mô tả tội phạm đang nổi lên từ các "điểm nóng" và lan ra các khu vực xung quanh.

Theo báo cáo, cách tiếp cận của mô hình cũ có xu hướng bỏ sót môi trường xã hội phức tạp của các thành phố, cũng như mối quan hệ sắc thái giữa tội phạm và tác động của việc thực thi pháp luật của cảnh sát, đồng thời lại dễ nhầm lẫn.

Các mô hình dự đoán tội phạm được nhiều cơ quan thực thi pháp luật sử dụng trước đây được phát hiện đã nhắm mục tiêu sai vào một số đối tượng nhất định vì dựa trên một nhóm yếu tố hẹp hơn.

Vào năm 2012, Sở Cảnh sát Chicago cùng các nhà nghiên cứu học thuật đã triển khai "Mô hình tội phạm và nạn nhân rủi ro" để đưa ra danh sách những đối tượng được chú ý, hoặc nạn nhân và thủ phạm của các vụ xả súng tiềm năng. Tất cả được xác định từ các yếu tố như tuổi tác và lịch sử bắt giữ. Bản danh sách này lọt ra ngoài đã gây ra nhiều kiện tụng.

Tuy nhiên sau một cuộc chiến pháp lý kéo dài, một cuộc điều tra của báo Chicago Sun-Times vào năm 2017 đã tiết lộ: gần một nửa số người được mô hình xác định là thủ phạm tiềm năng chưa bao giờ bị buộc tội sở hữu súng trái phép, trong đó 13% chưa bao giờ bị buộc tội nghiêm trọng.

Ngược lại, công cụ mới do ông Ishanu Chattopadhyay, tác giả nghiên cứu và các đồng nghiệp tại Đại học Chicago đã thiết kế, sử dụng hàng trăm nghìn dữ liệu xã hội học để tìm ra nguy cơ phạm tội tại một thời điểm và không gian cụ thể, đạt yêu cầu chính xác tới 90%.

Nghiên cứu này mang tên "Dự báo mức độ diễn ra tội phạm đô thị và tiết lộ khuynh hướng phạm tội ở các thành phố của Mỹ", được Cơ quan Dự án nghiên cứu nâng cao quốc phòng và Trường cao đẳng Văn hóa và xã hội Neubauer hỗ trợ.

Các nhà khoa học đã phát triển một thuật toán mới có thể phát hiện chứng trầm cảm ở người dùng Twitter, với độ chính xác khoảng 90%.