Ханна Фрай - Hello World. Как быть человеком в эпоху машин

Впервые аналогию между землетрясениями и ограблениями провели при Браттоне. Полицейское управление Лос-Анджелеса, всячески стараясь найти способ прогнозирования преступности, начало сотрудничать с математиками из Калифорнийского университета, и ученые получили для анализа всю информацию, какая имелась в распоряжении полиции, — о тринадцати миллионах правонарушений, совершенных за восемьдесят лет. К тому времени криминологи уже несколько лет знали о теории флажка и буста, но специалисты из Калифорнийского университета впервые в процессе изучения закономерностей криминального мира поняли, что красивые математические формулы, по которым составляются прогнозы сейсмической активности и повторных толчков, можно применить к прогнозированию как первичных, так и вызванных первичными преступлений. И это справедливо не только для ограблений со взломом. Был предложен способ прогнозирования любых правонарушений — хоть угона машин, хоть вандализма и насильственных действий.

Встряска получилась основательная. По этим формулам можно было не просто высказать расплывчатое предположение, что в районе недавно совершенного ограбления риск рецидива повышается, а дать количественную оценку этого риска для каждой отдельно взятой улицы. А если вы предполагаете с высокой степенью уверенности, что в ту или иную ночь грабители посетят тот или иной район, легко написать программу, которая подскажет полиции, где стоит сосредоточить свои силы.

Так появилась программа PredPol (PREDictive POLicing) — “Прогностическая правоохрана”.

Типстер-криминолог

Очень может быть, что программа PredPol вам где-нибудь встречалась. С тех пор как ее начали применять в 2011 году, ей посвятили тысячи публикаций в СМИ — обычно под заголовками, отсылающими к фильму “Особое мнение” с Томом Крузом в главной роли. PredPol среди прочих программ уже как Ким Кардашьян — знаменита на весь мир, журналисты без конца перемывают ей косточки, но никто толком не знает, чем она занимается.

Поэтому я хотела бы несколько умерить ваши ожидания, прежде чем вы подумаете о провидицах, которые плавают в бассейне и выкрикивают предсказания. PredPol никого не выслеживает, пока преступление не совершено. Эту программу вообще интересуют не люди, а географические данные. Да, я вольно употребила слово “предсказание”, но вообще-то алгоритм не может предвидеть будущее. Это не магический кристалл. Он не дает прогноз для происшествий, а только оценивает их потенциальный риск — вроде небольшая разница, но очень существенная.

Представьте себе алгоритм в роли букмекера. Если полицейские встанут перед картой города и сделают ставки на то, где ночью будут совершены преступления, PredPol рассчитает их шансы на выигрыш. Он действует, как типстер на скачках, профессиональный прогнозист, — высвечивает на карте города красными квадратиками “фаворитов” нынешнего вечера среди улиц и районов.

Вопрос в том, оправдает ли “надежды” фаворит нашего советчика. Чтобы проверить проницательность алгоритма [315], ученые провели два независимых эксперимента — состязания программы с лучшими аналитиками из криминальной полиции на юге Англии, в графстве Кент, и в Юго-западном дивизионе полиции Лос-Анджелеса. Это был честный поединок. Алгоритму и человеку было предложено разместить на карте двадцать квадратиков, соответствующих ста пятидесяти квадратным метрам, и таким образом указать места, где, по их мнению, в ближайшие двенадцать часов с наибольшей вероятностью будут совершены преступления.

Прежде чем перейти к подведению итогов, надо отметить, что задача была поставлена довольно каверзная. Мы с вами, не зная почти ничего о криминальном ландшафте Кента и Калифорнии, скорее всего, не придумали бы ничего лучше, кроме как расставить квадратики наобум. Учтите, что они покроют ничтожно малую часть карты — для Кента всего одну тысячную всей территории [316]— и придется каждые двенадцать часов менять расстановку, начиная все сначала. При столь хаотичной игре можно надеяться, что наши с вами “прогнозы” сбудутся менее чем в одном случае из ста [317].

Специалисты справились гораздо лучше. Аналитик из Лос-Анджелеса сумел верно указать места совершения преступлений в 2,1 % случаев [318], а в Кенте его коллега выступил даже лучше, со средним результатом 5,4 % [319]— выдающееся достижение, если вспомнить, что территория Кента раз в десять больше Лос-Анджелеса.

Но алгоритм обошел их обоих. В Лос-Анджелесе он дал вдвое больше верных прогнозов для правонарушений по сравнению со своим живым соперником, а в Англии на одном из этапов эксперимента чуть ли не каждое пятое преступление происходило в зоне красных квадратиков, распределенных по карте математическими методами [320]. PredPol — не магический кристалл, но еще никто и никогда не мог так ясно предвидеть будущее в мире криминала. Практическое применение прогнозов