Des chercheurs de l'Université de Chicago utilisent le Big Data pour prédire l'inconduite de la police

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L'analyse pré-crime est une lame qui coupe dans les deux sens. À présent, des scientifiques satisfaits des données s’efforcent de trouver de mauvais policiers avant qu’ils ne deviennent mauvais. Les technocrates ne se lassent jamais de l'analyse de données volumineuses.  Éditeur TN

Deux équipes de recherche de l’Université de Chicago analysent des données massives dans deux immeubles de bureaux de la Loop, à une épineuse question particulièrement chargée ces derniers mois: un policier aura-t-il une interaction défavorable avec un citoyen?

L'équipe du Crime Lab de l'université en est aux premières étapes de sa collaboration avec le service de police de Chicago pour créer un programme de données prédictives afin d'améliorer le système d'intervention précoce du département, conçu pour déterminer si un agent est susceptible de se livrer à une conduite agressive et inappropriée. avec un civil.

L'autre équipe, qui fait partie du Center for Data Science & Public Policy de l'Université de C., devrait lancer un pilote basé sur les données d'un système d'intervention précoce avec le service de police de Charlotte-Mecklenburg en Caroline du Nord d'ici la fin de la été. Le centre travaille sur des efforts similaires avec le bureau du shérif du comté de Los Angeles et les services de police de Nashville et Knoxville dans le Tennessee.

Le traitement des données est utilisé dans les services de police depuis la fin des années 1970. Mais appliquer ce niveau de traitement de données volumineuses - similaire aux techniques qui aident à déterminer le spam par courrier électronique, les préférences cinématographiques d'une personne ou les publicités sur une page de médias sociaux - pour prédire les fautes policières est nouveau, disent les experts. Dans cette incursion, les scientifiques des données rencontrent des soupçons profonds de la part d'agents préoccupés par l'équité et l'efficacité du système. La nouvelle approche soulève également la question complexe de savoir ce qu'il faut faire une fois que le système prévoit qu'un agent se conduira probablement mal.

es efforts arrivent à un moment instable à Chicago et dans tout le pays. Le service de police de Chicago fait l'objet d'une enquête fédérale après la publication de l'année dernière d'une vidéo montrant un officier ayant tué 16 fois Laquan McDonald en octobre 2014. La sortie d'une autre vidéo plus tôt ce mois-ci, sur les lieux d'un accident de voiture volé en juillet dans lequel la police a été mortellement abattu dans le dos de Paul O'Neal, 18 ans, a encore troublé les relations entre la communauté et ses forces de police.

Ces incidents ont été suivis par des émeutes qui se sont déroulées le week-end à Milwaukee après qu'un policier ait abattu un homme qui aurait refusé de laisser tomber son arme lors d'une poursuite à pied.

Bien que la demande d'inconduite de la police soit l'un des éléments les plus controversés de cette version du traitement de données volumineuses, les chercheurs affirment que leur objectif est plus large.

«Ce que nous constatons, c'est que l'utiliser (big data) pour prédire les incidents indésirables des agents n'est qu'une utilisation», a déclaré Rayid Ghani, directeur du Center for Data Science & Public Policy et ancien scientifique en chef des données pour 2012 du président Barack Obama. campagne. «Au sein des services de police, ils font beaucoup d'autres choses - gestion du rendement, autres mesures de sécurité, formation. Ceci est facilement extensible à toutes ces choses. »

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