https://techcrunch.com/2017/10/22/the-rise-of-big-data-policing/?ncid=rss
컴퓨터 화면의 우뚝 솟은 벽이 위기와 함께 살아 간다. 로스 앤젤레스의 디지털지도는 911 전화로 알립니다. 텔레비전 스크린은 속보 기사를 추적합니다.
감시 카메라가 거리를 감시합니다. 네트워크 컴퓨터의 행은 분석가와 경찰을 법 집행 기관의 풍부한 정보에 연결합니다.
실시간 범죄 데이터가 입력됩니다. 실시간 경찰 배치가 해제됩니다. 로스 앤젤레스 도심의 하이테크 지휘 센터 는 미국에서 치안 의 미래를 예측합니다 .
로스 앤젤레스 경찰국의 RACR (Real-Time Analysis Critical Response) 부서에 오신 것을 환영합니다. 테러범 추적을위한 소셜 네트워크 소프트웨어 개발을 시작한 사설 기술 회사 인 Palantir와 협력하여 RACR 사업부 가 경찰 정책 의 거대한 데이터 시대에 먼저 뛰어 들었습니다 .
Palantir의 소프트웨어 시스템 은 국제적인 테러 네트워크를 찾는 것과 마찬가지로 여러 가지 일반적인 법 집행 데이터 소스와 달리 숨겨진 단서를 통합, 분석 및 공유합니다. 강도 용의자를 수사하는 형사는 이름과 물리적 묘사를 컴퓨터에 입력합니다. 두 단편화 된 단서는 이전 시대에 쓸모없는 데이터의 종이 조각으로 남았을 것입니다. 데이터베이스에서 가능한 용의자를 찾습니다.
나이, 묘사, 주소, 귀영 나팔, 갱 동료, 차량 소유권 즉시 sortable 분야에서 갑자기 나타난다. 알려진 속성을 일치시킴으로써 컴퓨터는 검색 범위를 몇 가지로 좁 힙니다. 가능한 용의자의 차 사진이 도시의 수색을위한 자동 면허 판 판독기에서 확인됩니다
모든 차량의 위치. 형사들은 강도 사건에 사용 된 차량을 확인하기 위해 목격자를 추적합니다. 성냥은 체포와 밀폐 사건으로 이어집니다.
점호. 월요일 아침. 순찰 경관 은 오늘날의 "범죄 예측"에 대한 디지털지도 를 받습니다 . 작은 빨간색 상자는 예상 범죄 영역을 나타냅니다. 이 상자는 강력한 범죄자 활동의 알고리즘 예측을 나타냅니다. 정확한 도시 블록을 타깃으로 강력한 컴퓨터에 의해 집계 된 누적 범죄 데이터의 해입니다. 데이터에 의하면, " 예측 경찰 "순찰은 교대 중에 이러한 "뜨거운"지역에 추가적인주의를 기울일 것입니다.
매일 경찰은 예상 범죄 현장을 기다리고 있습니다. 이론 : 적절한 시간에 경찰에 상자를 넣고 범죄를 저지하십시오. 목표 : 범죄 행위자가 그 위치를 희생시키는 것을 막는 것.
곧 실시간 얼굴 인식 소프트웨어 는 기존의 비디오 감시 카메라와 거대한 생체 인식 데이터베이스를 연결하여 개방형 영장을 가진 사람을 자동으로 식별합니다. 머지 않아, 소셜 미디어 피드는 경찰에게 라이벌 갱단의 즉각적인 폭력 사태를 경고합니다.
머지 않아 수십억의 익명 성을 가진 소비자 거래 및 개인 통신을 통해 데이터 일치 기술 이 의심스러운 활동을 발견하게됩니다. 얼굴, 의사 소통 및 패턴을 디지털화함으로써 경찰은 수십억의 너무도 인간적인 단서를 즉각적이고 정확하게 조사 할 수 있습니다.
이것은 미래입니다. 이것은 현재입니다. 이것이 바로 대규모 데이터 폴리싱 의 시작입니다 .
치안 검사의 중심에는 범죄 데이터, 개인 데이터, 갱 데이터, 연관 데이터, 위치 데이터, 환경 데이터 및 증가하는 센서 및 감시 소스 웹 등의 데이터가 있습니다. 이 큰 데이터는 범죄에 대한 디지털 단서를 수집, 저장, 정렬 및 분석하는 기능이 확장되어 발생합니다.
범죄 통계는 패턴을 위해 채취되며 폭력의 희생자는 소셜 네트워크에 매핑됩니다. 비디오 카메라가 우리의 움직임을 보면서 개인 소비자 데이터 중개인은 우리의 관심사를 파악하고 그 정보 를 법 집행 기관에 판매합니다 .
전화 번호, 이메일 및 재정 모두 의심스러운 링크가 있는지 조사 할 수 있습니다. 정부 기관은 건강, 교육 및 범죄 기록을 수집합니다. 형사는 공개 Facebook, YouTube 및 Twitter 피드를 모니터링 합니다. 집계 데이터 센터는 지방 및 연방 정부가 지원하는 융합 센터 에서 누적 된 정보를 정렬하고 연구합니다 .
이것은 법 집행의 커다란 데이터 세계입니다. 아직 초기 단계에 머물러 있지만, 사용 및 연구하기 위해 엄청난 양의 데이터를 제공합니다.
사진 : Jill Waterman / 사진 라이브러리 / 게티 이미지
데이터 뒤에는 알고리즘, 네트워크 분석, 데이터 마이닝, 기계 학습 및 수많은 컴퓨터 기술이 매일 세련되고 개선되는 기술이 있습니다. 경찰은 수있는 거리 코너 식별 다음 차량 도난이나 사람들이 볼 가능성이 가장 높은 될 가능성이 가장 높은 샷을 .
검찰 은 커뮤니티를 불안정하게 만들 가능성이 가장 높은 범죄 네트워크를 대상으로 분석 할 수 있으며 분석가는 추가 조사를 위해 의심스러운 행동을 연결할 수 있습니다. 범죄 행위자, 네트워크 및 패턴을 확인하는 결정적인 작업은 이제 막대한 양의 데이터 세트를 거의 즉각적으로 처리하는 강력한 컴퓨터로 시작됩니다. 수학은 범죄를 예방하고 기소 할 수있는 근육을 제공합니다.
데이터와 기술 아래에는 사람 - 개인이 살고 있습니다. 이 사람들 중 일부는 범죄에 가담하고 일부는 범죄에 가담합니다. 일부는 가난에 살고 일부는 빈곤에 살고 있습니다. 그러나 지금은 모두 큰 데이터의 범위에 둘러싸인 자신을 찾습니다. 대규모 데이터 폴리싱의 목표는 범죄를 목표로하는 수학이지만, 많은 도시에서 범죄 억제는 지역 공동체를 목표로합니다.
데이터 중심의 치안은 적극적인 경찰의 존재, 감시 및 해당 지역 사회에서의 괴롭힘을 의미합니다. 각 데이터 포인트는 실제 인간의 경험으로 바뀌며 많은 경우 인간의 편견, 공포, 불신, 인종적 긴장 등으로 수많은 경험이 남아 있습니다. 이러한 커뮤니티, 특히 불량한 지역 사회에서 이러한 데이터 수집 노력은 미래에 어두운 그림자를 만듭니다.
이러한 새로운 기술, 즉 빅 데이터 정책의 별자리를 구성하는 혁신은 "누가", "어디서", "언제", "어떻게"우리가 경찰에 영향을 미치게됩니다. 경주가 치안을 변형시키고 있습니다. 소비자 데이터 수집의 새로운 발전은 예산 삭감으로 효율성을 높이기 위해 "스마트 폴리싱 (Smart Policing)"원칙을 채택하려는 법 집행 기관의 요구와 합병되었습니다. 데이터 기반 기술은 적은 자원으로 두 배의 성과를 거두며 객관적이고 중립적 인 방식으로 그렇게합니다. [...]
"더 똑똑한"법 집행에 대한 약속은 의심 할 여지없이 현실이지만 감시를 합산하는 것에 대한 두려움이 있습니다. 성장하는 "법과 질서"수사학은 감시 범위 초과로 이어질 수 있습니다. 경찰 행정관, 옹호자, 지역 사회 및 정부는 기술 구현 전후에 그러한 우려 사항에 직면해야합니다.
사진 : 미첼 펑크 / 게티 이미지
그리고 인종이 어떻게 분열되고 많은 시민들에게 형사 사법 제도가 위임되었는지에 대한 이해를 바탕으로 사회는 그러한 도전에 직면해야합니다. ... 색상, 이민자, 종교 소수자, 가난한 사람, 시위자, 정부 비평가 및 공격적인 경찰 감시를받는 많은 사람들이 위험에 처해 있습니다.
그러나 우리 모두가 개인 정보를 노출하는 상세한 데이터 트레일을 생성하기 때문에 모두 마찬가지입니다. 데이터를 수집, 판매 및 감시하는 것은 잘못 될 수 있습니다. 알고리즘 상관 관계가 잘못 될 수 있습니다. 그리고 경찰이 그 부정확 한 데이터에 대해 행동한다면, 삶과 자유가 상실 될 수 있습니다. ...
거대한 데이터 폴리싱 혁명이 이루어졌습니다. 이 혁신에 대한 유일한 통찰력은 데이터 기반 예측 기술이 미래의 위험을 식별하고 예측할 수 있다는 것입니다. 이 책의 목적은 또한 법 집행을 재구성 할 때 큰 데이터 폴리싱의 잠재적 문제를 예측하는 것입니다.
인종, 비밀, 사생활, 권력 및 자유를 둘러싼 오랜 세월의 긴장은 거대한 데이터 분석의 출현과 함께 디지털 형식의 새로운 삶을 열어줍니다. 새로운 기술은 조사와 감시를위한 새로운 기회를 열어 줄 것입니다. 기술 환경은 가능성이 있지만 위험합니다.
이 책은 데이터 기반 정책 결정의 왜곡 효과를 노출하고 설명함으로써 사회가 큰 데이터 미래를 계획 할 수 있기를 희망하면서 이러한 혁신의 성장에 대한 대화를 시작하고자합니다.
* The Big Data Policing 의 발췌 : 감시, 인종 및 법 집행의 미래 (2017)
주요 이미지 : JIM WATSON / AFP / Getty 이미지