Правоохранительные органы придумали, как просчитать преступления

Как предугадать, в каком районе ждать всплеска квартирных краж, а где — роста числа угнанных автомобилей? Ученые из Калифорнийского университета предлагают не опираться на сомнительные разведданные, а анализировать криминогенную обстановку с помощью математических формул. Группа ученых под руководством профессора криминалистики Джеффри Брантингейма в тесном сотрудничестве с полицией Лос-Анджелеса разработала математическую модель, которая позволяет спрогнозировать всплески различных видов преступности в городе с точностью до улицы, определить горячие точки и выстроить наиболее эффективную стратегию их нейтрализации.

Исследование с помощью модели математического анализа злачных мест Лос-Анджелеса позволило выявить два типа горячих точек. Первый тип отличается центробежной силой и характеризуется разрозненными, но частыми вспышками правонарушений. Второй тип базируется на центростремительном основании, представляя собой сборище локализованных преступных группировок, специализирующихся на конкретных видах преступлений. Как показывает исследование, меры, эффективные против одних горячих точек, будут совершенно бесполезны для ликвидации других.

«Если наряд полиции отправляется в точку, не зная, к какому виду она относится, предсказать, к чему приведет облава, нельзя. Конечно, можно полагаться на проверенные полицейские методы, однако гарантии, что преступность в этом районе снизится, совершенно нет. Вероятнее даже, что ошибочная стратегия ликвидации точки поспособствует перетеканию криминальной структуры в соседний район и распространению ее влияния», — говорит г-н Брантингейм.

Составить алгоритм борьбы с каждым из типов преступных группировок ученые смогли благодаря анализу данных по всем преступлениям в Лос-Анджелесе за последние десять лет. Именно поэтому математическая модель прогнозирования криминогенной обстановки подходит для анализа любых видов преступлений — от карманных краж до серийных убийств.

Кроме того, система позволяет узнать, как отразится усиление патрулирования на обстановке в различных районах — где оно вызовет всплеск асоциального поведения, а где, наоборот, усмирит злоумышленников.

«Прогнозирование правонарушений и разработка надежных стратегий по предупреждению преступности требуют механистического объяснения — когда, где и в каких масштабах ожидать всплеска правонарушений в каждом конкретном районе, — рассказывает Джеффри Брантингейм. — Считаю, в данном направлении мы сделали большой шаг, и с помощью новой модели полиция сможет ответить на большинство поставленных вопросов. Однако мы не собираемся останавливаться на достигнутом и с течением времени будем совершенствовать метод». Эффективность модели заключается в ее нелинейности, позволяющей ей анализировать комплексные структуры, состоящие сразу из нескольких параметров. Например, можно диагностировать вероятность квартирных взломов в районе, учитывая статистику подобных преступлений, социальную напряженность, близость горячих точек и т.п.

Между тем, по словам ученых, новый метод вызывает скепсис у психологов и криминалистов, которые считают, что асоциальное поведение человека слишком сложно для объяснения с помощью математической модели. Однако авторы модели настаивают, что именно математика позволит проанализировать и свести воедино сразу несколько аспектов человеческого поведения. Так, по критериям неблагополучности семей в данном районе, средней успеваемости детей в школах, по количеству задержаний несовершеннолетних модель может обрисовать криминогенную ситуацию, которая сложится на исследуемом участке через пять-десять лет с указанием наиболее вероятных видов преступности. «Мы не ставим перед собой задачу узнать, совершит ли конкретный человек преступление, — говорят авторы методики. — Основное предназначение модели — проанализировать криминогенную ситуацию в заданном районе и дать прогноз ее динамики». В частности, анализ ситуации в криминогенных районах Лос-Анджелеса с помощью модели позволил ликвидировать несколько горячих точек локализации наркотиков и уличных нападений. Апробация модели прошла настолько успешно, что финансирование проекта взяло на себя Министерство обороны США.