Нові аналітичні підходи в роботі поліції. Досвід США та великої Британії

Нові аналітичні підходи в роботі поліції. Досвід США та великої Британії

ПОДІЛИТИСЯ
Серйозною проблемою став маніпулятивний потенціал соціальних мереж, де є не тільки фейки, але і індивідуальний таргетинг
Серйозною проблемою став маніпулятивний потенціал соціальних мереж, де є не тільки фейки, але і індивідуальний таргетинг

У Стратегії розвитку МВС України 2020, спрямованої на майбутнє розвиток одночасно, серед іншого, констатуються і такі недоліки:

— низький рівень результативності превентивних заходів,

— низький рівень використання аналітичних інструментів,

— падає рівень довіри до поліції (сьогодні — 42%).

По останньому пункту слід сказати, що всі, хто працюють з людьми, зайняті новим типом праці — емоційним, який дуже «витратний» психологічно. Чому патрульна поліція в момент її появи була привабливою? Вона була відкритою і безпечної, з нею робили селфи.

Чисто психологічно вона була новою, це виявилося досить, щоб її полюбити. А потім точно так швидко і розлюбити. Якщо до цього населення збирало позитивні розповіді про нової поліції, то з тим же успіхом стало збирати негативні.

Що зумовило цю оцінку? Ми живемо і працюємо в середовищі, в якій різко прискорилися зміни. Наприклад, інженерний диплом застаріває за 3 — 5 років, тому на ньому має стояти відповідний термін придатності. В поліцейську діяльність додаються нові методи спостереження, розпізнавання осіб, що виникли в рамках військового застосування в боротьбі з тероризмом. Big data дала дуже велику і дуже неоднорідну інформацію, обробка якої призвела до можливості прогнозної аналітики.

Сьогодні різко збільшилося число методів, побудованих на об’єктивних підставах. Інтуїцію ніхто не скасовує, але сьогодні прийшли не тільки об’єктивні методи, але і збільшилася увагу населення до будь-яких проявів несправедливості з боку поліції, а також можливості населення донести через соцмережі неадекватні дії поліції, якщо такі мали місце.

Інформаційні потоки зайняли нове місце в отриманні наших знань про навколишній світ. Він став занадто швидко змінюватися, тому сьогодні не можна покладатися на книжні знання, як це було раніше.

Населення знає про дії поліції в першу чергу з соціальних мереж і традиционніх ЗМІ і тільки по-друге з реального досвіду свого або своїх знайомих. ЗМІ в свою чергу збудовані на негативних новинах. Цей перекіс призводить до того, що коли ми читаємо щось позитивне ми не трактуємо його як достовірне. До речі, є підрахунки по штучному створенню достовірності, коли для психологічного відчуття правдивості джерела комунікації треба давати на два позитивних повідомлення негативний.

Можна дати принаймні два пояснення негативної орієнтації. З одного боку, негативна інформація важлива для виживання людини, ніж позитивна. Це прийшло з еволюції людини, але це так само правильно і сьогодні. З іншого боку, негативна інформація є емоційно забарвленою, ми ж теж реагуємо на емоції. До речі, це вимагає перебудови всієї системи інформування населення, яке в принципі не сприймає переможні рапорти, оскільки із-за наявного перекосу будь-яке позитивне повідомлення розглядається сьогодні як недостовірне, як результат піар-роботи. Піар-комунікації важливі, але вони тоді ефективні, коли поняття піару у них виявляється не випнутих, а затушеванным.

Британія, наприклад, проаналізувала Твіттер. 25% населення користуються Твіттером, більшість з них молодше 25 років. Половина користувачів назвала Твіттер своїм основним джерелом новин. До заворушень 2011 року дуже мало поліцейських підрозділів по країні мали свої офіційні Твіттер акаунти, сьогодні все інакше. У 2013 1.37 мільйона регулярно звертаються до офіційних поліцейським повідомленнями в Твіттері, представляючи собою 10% від усіх користувачів Твіттера [1 — 2]. Поліція сама зазначає, що вимога відкритості конфліктує по суті з методами поліцейської роботи. Але є багато інформації, яка може бути поширена. Два основних напрямки: прохання про допомогу в розслідуванні та інформування людей у життєво важливих сферах. І третє — підключення людей до інформації, щоб вони породжували лайки і ретвіти.

Можна згадати принаймні п’ятнадцять змін, що надходить в поліцейську практику з такого розумового конструювання інструментарію:

— теорія «розбитих вікон» і її реалізація в Нью-Йорку,

— гарвардський проект по профілактиці молодіжної злочинності,

— геолокація злочинів та її наслідки,

— використання аналізу мережевих зв’язків,

— вирішення конфліктів (в Австралії поліцейський не вийде на вулицю, не прослухавши курсу по вирішенню конфліктів),

— нейроподходы: (психопатія) (на основі МРТ дають передбачення через скільки років повернеться у в’язницю), (читання=в’язниці),

— методи ведення допиту, розпізнавання брехні (ФБР і поліція),

— розпізнавання осіб + провал розпізнавання емоцій, брехні

— роль зовнішнього прояв влади: форма, патрулювання пішки, відмова від «киногонок» по вулицях, фотографування, зйомки, ведуть до падіння агресивності натовпу

— феномен підштовхування (наприклад, зображення немовлят як стимулююча норма призвело до зменшення на 30% злочинності в одному районі шведського міста)

— пошук в соцмережах можливі відхилення (наприклад, педофіли, продаж наркотиків), розпізнавання по фото можливого кримінального поведінки

— визначення гарячих місць, що дозволяє концентрувати ресурси,

— особливості інформування про злочини — епізодичні/тематичні новини, як розмовляти на тему gun control,

— нові методи прийняття рішень для поліції, пожежників і фахівців з надзвичайних ситуацій (наприклад, інтуїтивна модель Р. Клейна),

— прогнозна аналітика (можливі злочинці, майбутні райони злочинів та робота з потенційними жертвами),

— робота з натовпом, футбольними вболівальниками.

По кожному з цих напрямків сьогодні є конкретні дослідницькі розробки, причому зроблені не однією дослідницькою групою, а відразу багатьма. Ми, наприклад, робили огляд нових методів допиту та інших аспектів роботи в цій сфері [3 — 5]. У Великобританії це, наприклад, ряд груп працює з проблемою футбольних вболівальників, в США — робота з натовпом, в Ізраїлі — в основі лежить запобігання атак, головна програма поліції так і називається — Prevention Strategies and Management (PSM) Program.

США також розробляють цю сферу, виділяючи в ній чотири напрямки [6]:

— передбачення злочинів: визначення місця і часу, де зростає злочинність,

— передбачення правопорушників: визначення індивідів, які можуть вчинити злочин в майбутньому,

— визначення портретів злочинців: техніки створення профілів, які дозволяють поєднувати можливих злочинців з минулими злочинами,

— передбачення жертв злочинців: визначення груп та індивідів, які потенційно можуть стати жертвами.

Це розробка пророкує моделі злочинності. Про цю аналітичної техніки говорять, що вона спрямована на визначення можливих цілей поліцейського втручання і запобігання злочинів з допомогою статистичних прогнозів [7]. Те ж стосується і старих нерозкритих злочинів.

Об’єднавши ряд факторів в одну теорію вони бачать таке обґрунтування своїх уявлень:

— злочинці і жертви дотримуються загальних шаблонів; накладення декількох шаблонів вказують на підвищену ймовірність вчинення злочину,

— географічні і часові особливості впливають на те, де і коли ці моделі реалізуються,

— рухаючись всередині цих моделей, злочинці беруть «раціональні» рішення про вчинення злочину, враховуючи
місце, правильного мети, ризик бути спійманим.

Начебто все зрозуміло і навіть відомо, але ось дані щодо застосування однієї з таких моделей, розроблених в IBM [8]. Пограбування впали на 28% порівняно з попереднім роком крадіжки на 17%, крадіжки з машин — на 36% (див. деякі інші аспекти такого підходу [9 — 10]).

У США створена відповідна програма з картографії злочинності [11 — 12]. В рамках неї, до речі, акцентується і те, що інформація неминуче втрачається при абстрагуванні на карті.

Сьогодні важливою темою стала протестність та її прогнозування.

До цієї ідеї наближалися по-різному. Військові передбачали можливі «заворушення» в Кабулі на базі 800 параметрів, де була навіть ціна на імпортні фрукти на базарі, оскільки їх привозять по дорогах, що відображає рівень безпеки в країні. У поліції Лос-Анджелеса створили модель прогнозування майбутніх поштовхів землетрусів, а потім стали доповнювати її кримінальної інформацією [13]. Тепер вони здатні передбачати місця, де найбільш ймовірно станеться злочин у дванадцятигодинний проміжку, і саме в цей час вони посилено патрулюють цей район. Ця система отримала назву Predpol [14]. В результаті отримали 20% падіння злочинності [15]. Точно так отримують підказки від комп’ютерної системи поліція Нью-Йорка [16].

Як негативу, правда, зазначається, що така поліцейська інформація працює на певних упередженнях, серед яких називають расу і стать. Наприклад, число викликів в район може відображати не число злочинів, а бути відображенням уваги поліцейських [17]. Це націленість на бідні райони, а не на багаті вже закладена в поліцейській інформації. Поліцейські, наприклад, звертаються людям з попередженням не скоювати злочини по моделі діяти до самого злочину, і це частіше виявиться афроамериканець , а не білий [18]. При цьому проблема закладена не в алгоритмі, а самої інформації. Дослідники відзначають, що хоча злочини, пов’язані з наркотиками, є скрізь, поліцейська інформація диспропорційно відображає арешти в місцях, де більше небілого населення з низьким рівнем доходів. Вони прийшли до цього висновку співставляючи поліцейські дані з медичним по поширеності наркотиків (див. також [19], де наголошується, що оцінка можливого ризику злочину буде більше для небілого, ніж для білого).

IBM демонструє роботу щодо попередження з варіантом погрози з соціальних медіа, де люди часто погрожують, вихваляються й під., і на них також можна вийти [20]. Тут складністю є те, що люди часто загрожують, але нічого не роблять. Однак сьогодні розроблена аналітика загроз, що дозволяє попереджати насильство на базі якісного аналізу емоцій у мережі [21].

Дуже сильну машину Palantir створили під керівництвом Пітера Тіля [22 — 29]. Його подають як «комбінацію будь-якого аналітичного інструментарію, про яку ви тільки мріяли, ви будете знати будь-якого поганого людини у вашій області». З нею працюють не тільки поліція, але і військові, ЦРУ і ФБР. Практично такі ж проблеми з роботою з big data стоять і перед британською поліцією [30].

У цій новій аналітичної середовищі, як підкреслюється, найважливішим є опора на об’єктивні методи, це не створення чисто умоглядне, а підкріплене тим чи іншим варіантом об’єктивності. Тобто, наприклад, спочатку експеримент і лише потім впровадження в практику.

Ось один з останніх прикладів. Поліцейські отримали відеокамери, щоб зменшити застосування сили, щоб поліпшити відносини з населенням. Два роки 2200 поліцейських носили відеокамери, а дослідників цікавили два значення: а) документування застосування сили і б) скарги громадян. Що ж в результаті? Виявилося, що відеокамери ніяк не впливають [31 — 33]. Введення камер коштувало по країні 23 мільйонів і сподівалися, що це змінить поведінку поліцейського, 95% великих поліцейських підрозділ зробили це, сподіваючись, що це змусить поліцейських діяти у відповідності з протоколом.

Російські даішники потрапили в проблему з видеоблогерами через нечітко сформульованого заборони робити зйомку водіями [34]. Виникають конфлікти, з цієї причини пишуться рекомендації для співробітників ДАІ на тему, як себе вести в цьому випадку.

Наша дійсність дозволяє більший обсяг відхилень від норми. Але це загальна проблема всього масової свідомості, причому всього соцтабору, в результаті чого, наприклад, райони колишньої НДР голосують не так, як решта ФРН. Або приклад з аудіофіксації в Латвії, коли поліцейські, зупиняючи на дорозі порушника, просто на пальцях показують суму, і на записі нічого не немає.

Сьогодні американське разведсообщество акцентує, правда, в черговий раз роль відкритої інформації, оскільки вона є першим індикатором ворожих інтенцій [35], підкреслюється, що увага до секретної інформації вбиває креативність і що не можна ексклюзивністю інформації замінити той її варіант, що вимагається для прийняття рішень [36] (див. також [37])

Новим в Україні стало виникнення поліції діалогу [38 — 39]. Це спроба говорити, а не використовувати силові методи. Комунікація покликана допомогти у вирішенні конфлікту, чому присвячено безліч досліджень та навчальних курсів.

По деяким важливим речам ще не досягнуто єдиного розуміння, наприклад, в області залежності між психічними захворювання та масової стріляниною в публічних місцях [40 — 42]. Сьогодні 20% населення мають такі відхилення. Там намагаються відстежувати зв’язок між сімейним насильством і публічним. Однак в Україні 60% жінок скаржаться на насильство в сім’ї [43]. Тому новий пілотний проект МВС «Поліцейська мережа протидії домашньому насильству» — ПОЛІНА, який заробив з 12 червня 2017 р. в Дарницькому районі Києва, Малиновському районі Одеси і Сєвєродонецьку може допомогти і в інших напрямках.

Серйозною проблемою став маніпулятивний потенціал соціальних мереж, де є не тільки фейки, але і індивідуальний таргетинг [44]. Ймовірно, це теж вимагає створення окремих підрозділів. У Фінляндії, наприклад, виникло поліцейське підрозділу, зайняте інтернетом [45 — 46]. Причому, це не кіберзахист, а неадекватна поведінка людей в мережі. До речі, аналіз записів у Фейсбуці дає можливість виявляти педофілів, кримінальні нахили й під.

Соціальні мережі також дозволяють шукати продавців наркотиків [47], з ним і навіть пропонують боротися в самій соцмережі наступним чином: «Благородні засоби можна звертати на ниці цілі, а сумнівними способами можна робити добру справу. Наприклад, чому б не порушити роботу онлайнових ринків незаконних наркотиків, залишивши в мережі погані відгуки про продавців? Дослідження, проведені соціологами Скоттом Даксбери (Scott Duxbury) і Даної Хейни (Dana Haynie), говорять про те, що оскільки люди на нелегальних ринках часто звертаються до відгуками покупців, правоохоронні органи можуть дезорганізовувати роботу таких ринків, залишаючи фальшиві відгуки, і таким чином підриваючи довіру» [48].

У цілим йде постійний потік впровадження нового інструментарію. Новим стало застосування методології підштовхування (поштовх) в поліцейській роботі [49 — 50]. Можна побачити безліч інших нових підходів [51 — 57], включаючи розпізнавання фальшивих телефонних дзвінків про мінування [58].

Не всі і не завжди прогнозується вдало [59]. Але з’явилися абсолютно нові Нострадамуси від математики, які вселяють надію [60]. У військовій справі перемагає той, хто користується інструментарієм майбутньої війни. Ймовірно, це правило є вірним і в разі поліції.

Література

1. Ismail N. Social media can act as a bridge between public and police // www.information-age.com/social-media-bridge-public-police-123468336/

2. Allen L. Bedfordshire police use of Twitter as a tool for public engagement // www.evidencetalks.com/index.php/about-us/downloads/summary/5-white-papers/58-bedfordshire-police-use-of-twitter-as-a-tool-for-public-engagement

3. Почепцов Р. Нові інформаційно-комунікативні підходи: від м’яких методів допиту до розпізнавання брехні http://www.osvita.mediasapiens.ua/trends/1411978127/novye_informatsionnokommunikativnye_podkhody_ot_myagkikh_metodov_doprosa_do_raspoznavaniya_lzhi/

4. Почепцов Р. Як вербують агентів і звільняють заручників: правила комунікації в дії // psyfactor.org/lib/communication-22.htm

5. Почепцов Р. Аналіз масової свідомості для цілей операцій впливу: від соціологів до спецслужб // psyfactor.org/psyops/psyops8.htm

6. Perry W. L. a.o. Predictive Policing. Forecasting Crime for Law Enforcement // www.rand.org/pubs/research_briefs/RB9735.html

7. Perry W. L. a.o. Predictive policing. The role of crime forecasting in law enforcement operations. — Santa Monica, 2013 // www.rand.org/pubs/research_reports/RR233.html

8. Manchester Police Department predictive policing for proactive crime prevention // www-03.ibm.com/software/businesscasestudies/us/en/corp?synkey=A618081J40759G96&cm_mc_uid=71161992660115091385459&cm_mc_sid_50200000=1509138545

9. 6 simple ways for help fight crime with analytics // www.ibmbigdatahub.com/blog/6-simple-ways-help-fight-crime-analytics

10. Law Enforcement Analytics: Intelligence-Led and Predictive Policing // www.informationbuilders.com/solutions/gov-lea

11. Mapping and Analysis for Public Safety // nij.gov/topics/technology/maps/pages/welcome.aspx

12. Harries K. Mapping Crime: Principle and Practice // www.ncjrs.gov/html/nij/mapping/ch1.html

13. The Los Angeles Police Department Is Predicting Fighting and Crime With Big Data // datafloq.com/read/los-angeles-police-department-predicts-fights-crim/279

14. Predpol // www.predpol.com/

15. Predictive Analytics: Beyond Policing // blog.predpol.com/predictive-analytics-beyond-policing

16. Davenport T. H. How Big Data Is Helping the NYPD Solve Crimes Faster // fortune.com/2016/07/17/big-data-nypd-situational-awareness/

17. Isaac W. Why big data analysis of police activity is inherently biased // www.salon.com/2017/05/13/why-big-data-analysis-of-police-activity-is-inherently-biased_partner/

18. Lum K. a.o. To predict and serve? // onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1740-9713.2016.00960.x/full

19. Angwin J. a.o. Machine bias // www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing

20. Clark J. Facing the threat: big data and crime prevention // www.ibm.com/blogs/internet-of-things/big-data-crime-prevention/

21. Tactical Institute // ecc.ibm.com/case-study/us-en/ECCF-ASC12410USEN

22. Lev-Ram M. Palantir connects the dots with big data // fortune.com/palantir-big-data-analysis/

23. Burns M. Leaked Palantir doc reveals uses, specific function and key clients // techcrunch.com/2015/01/11/leaked-palantir-doc-reveals-uses-specific-functions-and-key-clients/

24. Law enforcement // www.palantir.com/solutions/law-enforcement/

25. Palantir and law enforcement // www.palantir.com/wp-assets/media/capabilities-perspectives/Local-Law-Enforcement-PCL-White-Paper.pdf

26. Fighting crime in Salt Lake city // www.palantir.com/wp-assets/wp-content/uploads/2012/06/ImpactStudy_SLCPD.pdf

27. Fighting child pornography // www.palantir.com/wp-assets/wp-content/uploads/2014/03/Impact_Study_Fighting_Child_Pornography.pdf

28. Biddle S. How Peter Thiel’s Palantir helped the NSA spy on the whole world // theintercept.com/2017/02/22/how-peter-thiels-palantir-helped-the-nsa-spy-on-the-whole-world/

29. Ferguson A. G. The rise of big data policing // techcrunch.com/2017/10/22/the-rise-of-big-data-policing/

30. Ismail N. Big data i the UK police force // www.information-age.com/big-data-analytics-uk-police-force-123468409/

31. Randomized controlled trial of the Metropolitan police department body-worn camera program // bwc.thelab.dc.gov/

32. DC Government Study Finds Body-Worn Cameras Have No Effect on Uses of Police Force // www.psychologicalscience.org/publications/observer/obsonline/dc-government-applies-behavioral-science-to-study-body-worn-cameras.html

33. Yokum D. a.o. Evaluating the effects of police body-worn cameras: a randomized controlled trial // bwc.thelab.dc.gov/TheLabDC_MPD_BWC_Working_Paper_10.20.17.pdf

34. Караваєв А. Даішники втомилися грати на камеру // www.gazeta.ru/auto/2017/11/02_a_10960748.shtml

35. Davitch J. M. Open Sources for the Information Age: Or How I Learned to Stop Worrying and Love Unclassified Data // Joint Force Quarterly. — 2017. — I. 87

36. Kerbel J. The U. S. intelligence community wants disruptive change as long as it’s not disruptive // warontherocks.com/2016/01/the-u-s-intelligence-community-wants-disruptive-change-as-long-as-its-not-disruptive/

37. Іванов Ст. Інформація валяється кругом, треба тільки навчитися грамотно збирати // nvo.ng.ru/spforces/2017-10-27/1_971_information.html

38. Гулевич М. Поліція діалогу працює на мирних акціях, доки вони мирні // www.radiosvoboda.org/a/28837774.html

39. Майбутнє поліції діалогу в Україні: співробітники НПУ, що пройшли тренінги КМЄС навчають своїх колег // www.euam-ukraine.eu/ua/news/future-of-ukrainian-dialogue-policing-looking-good-as-euam-trained-police-officers-train-colleagues/

40. Alter C. The Troubling Link Between Domestic Violence and Mass Shooters // time.com/5016731/link-between-domestic-violence-mass-shooters/?xid=homepage&pcd=hp-magmod

41. Levine A. Almost everything you’ve been told about mass shootings and mental illness is wrong // www.newsweek.com/mass-shootings-mental-illness-wrong-708081

42. Kodjak A. Texas shooter’s History Raises Questions About Mental Health And Mass Murder // www.npr.org/sections/health-shots/2017/11/07/562546682/texas-shooters-history-raises-questions-about-mental-health-and-mass-murder

43. Котляр А. Він подарував мені квіти // dt.ua/socium/vin-podaruvav-meni-kviti-259825_.html

44. Bradshaw S. a.o. Troops, Trolls and Troublemakers: A Global Inventory of Organized Social Media Manipulation // comprop.oii.ox.ac.uk/wp-content/uploads/sites/89/2017/07/Troops-Trolls-and-Troublemakers.pdf

45. Finnish Internet Police // www.counterextremism.org/resources/details/id/661/finnish-internet-police

46. Calcara G. a.o. The Finnish Internet police (Nettipolici): towards the development of a real cyber police // ejlt.org/article/view/353/574

47. Машинне навчання вирахувало торговців опіоідами в Twitter // news.liga.net/news/society/14845109-mashinnoe_obuchenie_vychislilo_torgovtsev_opioidami_v_twitter.htm

48. Харфорд Т. Спонукання теж можна використовувати в поганих цілях // inosmi.ru/social/20171112/240743557.html

49. Can a Police “Nudge” Stop Repeat Criminality? // thecrimereport.org/2013/05/01/2013-04-jerry-lee-symposium/

50. Mason S. Ex-con helps ‘nudge’ criminals back on the right path in new West Midlands Police project // solihullobserver.co.uk/news/ex-con-helps-nudge-criminals-back-on-the-right-path-in-new-west-midlands-police-project/

51. Sherwin K. A simple combination of data and language tweaks is helping recruit more diverse police officers // qz.com/914339/a-simple-combination-of-data-and-language-tweaks-is-helping-recruit-more-diverse-police-officers/

52. Mutsaers P. A public anthropology of policing. 2015 // pure.uvt.nl/portal/files/6872568/Mutsaers_Public_12_06_2015.pdf

53. Mutsaers P. The police anthropologist: the A** hole? //www.law.ox.ac.uk/research-subject-groups/centre-criminology/centreborder-criminologies/blog/2016/04/police

54. Laub J. H. a.o. What Can the Police Do to Facilitate Desistance from Crime? // ccjs.umd.edu/sites/ccjs.umd.edu/files/John_Laub_Jim_Buerrmann_Jerry_Lee_Symposium_2013.pdf

55. Ruda S. a.o. An analysis of police 101 phone calls // www.behaviouralinsights.co.uk/home-affairs-and-security/when-data-finds-an-answer-101-police-phone-calls/

56. Ruda S. Innovation in Policing: a guest blog from Chief Superintendent Alex Murray // www.behaviouralinsights.co.uk/home-affairs-and-security/innovation-in-policing-a-guest-blog-from-chief-superintendent-alex-murray/

57. Reducing mobile phone theft and improving security. Paper 2// www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/509855/PRINT-6-1946-HO-Reducing_Mobile_Phone_Theft_and_Improving_Security_March….pdf

58. Константинова А. Мова мене видав: як лінгвісти допомагають у розслідуванні злочинів // knife.media/forensic-linguistics/

59. Pentagon prediction’s software didn’t spot Egypt unrest // www.wired.com/2011/02/pentagon-predict-egypt-unrest/

60. Lerner M. A. M. The new Nostradamus // www.good.is/articles/the-new-nostradamus

Джерело: Георгій Почепцов, Хвиля

О чем вы думаете?

Загрузка...
Loading...