Dự báo xu hướng tội phạm bằng mô hình máy tính

Mô hình này sẽ đưa ra những cảnh báo về thời điểm và vị trí xuất hiện các hành vi tội phạm thông qua việc phân tích xu hướng trong quá khứ. Nhờ vậy, cảnh sát có thể bố trí lực lượng ở những nơi cần họ nhất. Kỹ thuật này đang được thử nghiệm tại Mỹ và có thể ứng dụng trong một năm nữa.

Cho tới nay, “bản đồ tội phạm” dùng để xác định những điểm nóng về trị an đã trở nên quen thuộc với cảnh sát. Nhưng tương lai, một loại công cụ mạnh hơn có thể sẽ chiếm lĩnh vai trò đó. Mô hình này ra đời từ việc nghiên cứu dữ liệu của hơn 6 triệu vụ án, được ghi nhận trong 10 năm qua ở Pittsburgh, bang Pennsylvania, và Rochester, New York (Mỹ).

Nhóm nghiên cứu thuộc Đại học Carnegie Mellon ở Pittsburgh đã phân tích dữ liệu này theo hai cách. Trước hết là để tìm ra những xu hướng dễ nhận thấy, dựa trên những quy luật mà các cảnh sát viên học được từ kinh nghiệm, chẳng hạn số vụ trộm cắp sẽ tăng bao nhiêu trước thời điểm lễ Giáng sinh. Ngoài ra, trưởng nhóm nghiên cứu Wilpen Gorr cũng tìm kiếm những quy luật tinh tế và khó thấy hơn. Ông liệt kê một danh sách những chỉ thị chính - các loại tội nhẹ như phá hoại công trình văn hóa hay xâm nhập trái phép - được giới phân tích cho là dấu hiệu báo trước của những loại tội phạm nghiêm trọng hơn.

Kế đó, Gorr lập mối liên hệ giữa những thay đổi trong xu hướng xuất hiện loại tội nhẹ với những thay đổi ở nhóm tội nghiêm trọng hơn. Ông phát hiện thấy nếu một loại tội nhẹ như phá hoại công trình văn hóa tăng trong tháng này, thì có thể dự đoán rằng sẽ có sự gia tăng các loại tội nghiêm trọng liên quan đến tài sản như trộm cướp vào tháng sau.

Từ những dữ kiện đó, nhóm nghiên cứu đã dựng nên một mô hình máy tính cho phép phán đoán xu hướng gia tăng một loại tội phạm dựa trên tỷ lệ hiện tại. Cho tới nay, họ đã thử nghiệm mô hình bằng số liệu trong 72 tháng qua ở Pittsburgh và Rochester. Mô hình thành công trong việc dự báo tỷ lệ tội phạm với sai số 10-20%, trên phạm vi đi tuần của một cảnh sát khu vực, tức là 2-3 km2. Độ chính xác giảm xuống khi có những thay đổi đột ngột trong những chỉ thị chính, nhưng vẫn luôn ở mức trên 50%.

Theo chuyên gia nghiên cứu về tội phạm Don Brown, một kỹ sư tại Đại học Virginia ở Charlottesville, hệ thống dự báo này dễ thực hiện và có thể truyền đạt cho cảnh sát mà không cần những khâu huấn luyện phức tạp.

Gorr và cộng sự dự kiến sẽ thực hiện thử nghiệm cuối cùng ở Rochester vào tháng 8, trước khi đưa ra một mô hình phân bố chung. Tuy nhiên, các tác giả cũng cho biết, khác với dự báo thời tiết, bạn không thể nghe bản tin dự báo tội phạm sau phần thời sự buổi tối, bởi nếu vậy, bọn tội phạm có thể thay đổi hành vi của chúng, và làm mất tác dụng của dự báo.

B.H. (theo NewScientist)