Големите данни и аналитичното прогнозиране имат много приложения, включително прогнозиране на продажбите, оптимизация на стратегии и кампании, поддръжка на машини, дори и в сфери като спорта и дизайна. Полицаите и следователите вече знаят, че големите данни могат да бъдат изключително полезни при борбата и предотвратяването на престъпления. В тази публикация обясняваме как се случва това.
През 1883 г. Алфонс Бертийон създава първите биометрични карти, които му помагат да идентифицира 49 престъпници сред 1800 досиета. Тогава, това се смята за истински пробив, доколкото практиката с маркирането на престъпниците е обявена за незаконна и те често пъти сменят самоличността си. Така се ражда криминалистичната биометрия, базирана на вярването, че 11 части на човешкото тяло обясняват уникалността му с точност от 1 към 4 191 304. По-късно, т.нар. „бертийонаж“ е заменен от пръстовите отпечатъци като по-прецизен начин за идентификация, но се смята за първия случай на употреба на анализ на големи данни в модерната полицейска работа.
Придвижваме се бързо със столетие напред към филма „Специален доклад“ с Том Круз, където бъдещи престъпления се идентифицират преди да се случат. Съвременният живот не е чак толкова обещаващ, но все пак големите данни и аналитичното прогнозиране ни дават няколко обещаващи възможности.
Като всяка човешка дейност, извършването на престъпление има много специфични особености. Веднъж установени, такива особености могат да бъдат открити в големи масиви от неструктурирани данни и по този начин да позволи на полицията да работи превантивно, а не реактивно. Например, чрез големи данни можете да установите проблемни семейни (или друг тип) отношения и да идентифицирате хора в риск. Ако в такъв тип семейства има деца и те трупат отсъствия в училище, тогава превантивната работа е задължителна.
Видео анализът също може да бъде полезен в полицейската работа. Много градове са обсипани с охранителни камери и оборудване. В допълнение към това, в някои държави се използват камери, инсталирани върху униформите на патрулиращите полицаи. Големите данни вече поддържат класифициране на изображенията и чрез комбинирането му с лицевото разпознаване, можете да превърнете патрулиращия полицай в още по-ефективна машина за превенция. Служителят може да бъде сигнализиран с определен сигнал, че нищо забележимия човек, с който се е разминал току що всъщност е беглец от правосъдието.
Злоупотребата с деца е друга област, в която анализът на големи данни може да бъде приложен. С използването на алгоритми за разпознаване на изображения, големи обеми от съдържание за възрастни може да бъде филтрирано и сортирано, като това се случи за изключително кратко време. Това е ценна възможност, която може да се използва срещу злоупотребата с деца. За установяването на педофилски мрежи, създаващи и търгуващи с подобно съдържание трябва да бъдат обработени петабайти с данни. Аналитичните алгоритми могат да направят това бързо и относително лесно.
Опитен полицай е способен бързо да определи спешно повикване, само по часът, в който е направено. Изследователката Анупама Раджам публикува проучване, базирано върху данни от Филаделфия, според които пикът на кражбите е между 2 и 4 следобед. Пиковите стойности на шофиране под въздействието на алкохол или наркотици е между 1 и 2 часа сутринта. Пиковите стойности при останалите категории престъпления са между 10 сутринта и 2 следобед.
Последно по ред, но не и по значение е установяването на измами. Модерните аналитични алгоритми имат история с постижения в този аспект. От банки до онлайн магазини, предотвратяването на измами минимизира разходите по покриване на щети, нанесени от некоретни потребители чрез мигновеното установяване на подозрително поведение.
