犯罪預測軟體

簡介

犯罪預測軟體是由美國創業公司PredPol開發的一套犯罪預測程式，它能根據此前犯罪活動發生的時間和地點進行預測，同時參考與犯罪行為和犯罪模式有關的社會學信息。

這套軟體並非用來預測誰會成為罪犯，而是用來預測哪些地區即將發生犯罪事件。

犯罪預測軟體的設計者是加州聖克拉拉大學的數學教授喬治·莫勒及其率領的團隊。

某些犯罪事件有很強的可預測性。例如，一起入室盜竊案件之後，幾天內附近地區也可能發生同類案件，和地震後發生餘震的規律相似。

2010年，該軟體設計團隊基於地震後預測餘震的原理，以預測餘震的方程為基礎，設計了預測犯罪軟體。

該軟體系統會為用戶呈現一張城市地圖，根據某一地區過往的犯罪活動統計數據，藉助特殊算法，計算出某地發生犯罪的機率，犯罪類型，以及最有可能犯罪的時間段。

紅框標註的區域——面積500×500英尺（約合150×150米）——就是有可能發生犯罪活動的地區。此外，這一系統還會為用戶呈現一張熱圖，標註出哪些地區更有可能發生盜車案、入室行竊案和搶劫案。

該軟體要預測的犯罪事件有三種：入室盜竊、汽車盜竊和盜竊車內物品。軟體每天預測三種案件各10起，並將預測的案發地點局限在方圓150平方米以內，然後每天晚上更新數據並進行第二天的預測。

在模擬測試中，設計團隊讓預測犯罪軟體根據2004年—2005年任意一天的入室盜竊案件數據，預測第二天可能發生的同類案件。結果軟體預測出了第二天所有入室盜竊案件中四分之一的發生地點和時間。

2011年，這套犯罪預測軟體在美國加州海濱城市聖克魯茲進行了首次實行測試。聖克魯茲警方在這套預測軟體的指導下，有針對性地進行巡邏，期望警察的存在能震懾可能的罪犯。即使不能阻止犯罪，警察也能儘快趕到，援救受害者、逮捕罪犯。

2011年末，洛杉磯警方也對這套軟體進行了測試。

兩地警察局的測試結果均顯示這套犯罪預測軟體擁有不俗的預測能力，可大幅降低犯罪率。

在洛杉磯，使犯罪預測軟體的地區的犯罪率降低了13%，而同一時間段內，洛杉磯全市的犯罪率增長了0.4%。在聖克魯茲，2011年7月的盜竊犯罪比2010年同期減少了27%。

1、該軟體能夠分析已發生犯罪的時間地點，預測“犯罪餘震”會在什麼時間發生在什麼地方。

2、能夠減少文書工作，提高警方的工作效率，讓他們將精力放在他們最擅長的事情上。

3、預防犯罪，降低犯罪率。