弗吉尼亞大學(xué)(University of Virginia)的研究人員證明，如果應(yīng)用正確的分析方法的話，推特可以預(yù)測(cè)某些類型的犯罪。

上個(gè)月發(fā)表在科學(xué)期刊《決策支持系統(tǒng)》(Decision Support Systems)上的一篇研究論文稱，對(duì)帶有地理標(biāo)簽的推文進(jìn)行分析，有助于預(yù)測(cè)19到25種類型的犯罪，尤其是跟蹤、盜竊和某些類型的襲擊等犯罪行為。

該大學(xué)預(yù)測(cè)技術(shù)實(shí)驗(yàn)室的首席研究員馬修·格伯說，研究結(jié)果令人驚訝，尤其是考慮到人們很少在推特上直接談?wù)摲缸铩?/p>

格伯說，即使是那些與犯罪沒有直接聯(lián)系的推特，也可能包含與犯罪活動(dòng)相關(guān)的信息。

“人們?cè)趖witter上談?wù)摰氖撬麄兊娜粘；顒?dòng)，”格伯告訴美國(guó)警察聯(lián)合會(huì)。“這些日?；顒?dòng)會(huì)將他們帶入可能發(fā)生犯罪的環(huán)境。

“所以如果我在推特上說今晚喝醉了，很多人也都在談?wù)摵茸砹?，那我們就知道有些犯罪與那些導(dǎo)致犯罪的東西有關(guān)，這是間接的。”

在這項(xiàng)研究中，格伯和他的同事分析了來自芝加哥的推特信息，這些推特被標(biāo)記在特定的社區(qū)——以每平方公里為單位衡量——以及該市的犯罪數(shù)據(jù)庫(kù)中。

然后，他們查找歷史信息，就能夠?qū)赡馨l(fā)生某些犯罪的地區(qū)作出有用的預(yù)測(cè)——這可能有助于部署警察資源。

該研究稱:“這種方法使分析人員能夠快速地觀察和識(shí)別犯罪率歷史最高的地區(qū)。”

“未來的犯罪經(jīng)常發(fā)生在過去的犯罪附近，這使得熱點(diǎn)地圖成為一個(gè)很有價(jià)值的犯罪預(yù)測(cè)工具。”

近年來，“預(yù)測(cè)式警務(wù)”的理念得到了推動(dòng)，警務(wù)部門開始依靠IBM等公司的“大數(shù)據(jù)”分析。

這項(xiàng)研究是繼其他研究之后的又一項(xiàng)研究，這些研究顯示如何分析推文來預(yù)測(cè)選舉、疾病爆發(fā)和其他重要事件。

我發(fā)送我們的算法

格伯說，Twitter的數(shù)據(jù)相對(duì)容易使用，因?yàn)橥莆氖枪_的，而且其中很多都帶有位置信息。

此外，研究人員自己也不需要進(jìn)入高犯罪率地區(qū)去研究這些信息。

相反，“我將我們的算法發(fā)送到這些地點(diǎn)，看看人們?cè)谡務(wù)撌裁矗?rdquo;格伯說。

“計(jì)算機(jī)算法學(xué)習(xí)這些犯罪模式并做出預(yù)測(cè)。”

這項(xiàng)研究是由美國(guó)陸軍資助的，格伯說，美國(guó)陸軍使用類似的技術(shù)來確定伊拉克和阿富汗等地的威脅。

但格伯指出，這項(xiàng)技術(shù)也是有局限性的，它需要有足夠的歷史數(shù)據(jù)，一些犯罪，如綁架和縱火，可能不會(huì)具有相同的可預(yù)測(cè)性模式，原因研究人員也無法解釋。

不過，他說紐約警察局已經(jīng)與他取得了聯(lián)系，他已經(jīng)開始審查該市的數(shù)據(jù)，以確定芝加哥的成果是否可以在紐約市被復(fù)制。

他希望能夠從其他社交媒體上獲取信息，看看這些信息是否有助于改善預(yù)測(cè)。

最終，一個(gè)重要的目標(biāo)是弄清楚這項(xiàng)技術(shù)是否可以以一種非常實(shí)用的方式投入使用。

他說:“我們沒有說明這項(xiàng)技術(shù)是否減少了犯罪，那是接下來的步驟之一。”