Arvutiõpe võib aidata vähendada perevägivalda
Uues uuringus leiti, et andmeanalüüsi ja arvutiõppe kasutamine kohtuasjas, et analüüsida korduva perevägivalla juhtumi võimalusi, vähendas uute juhtumite arvu poole võrra, mis viis aastas üle 1000 vähem vahistamiseni ühes suures suurlinnas.
Pärast vahistamist on esimene kohtusse ilmumine tavaliselt esialgne kohtu alla andmine, kui kohtunik või kohtunik otsustab kahtlustatava vabastamise või vanglas hoidmise, lähtudes tõenäosusest, et inimene pöördub tagasi kohtu poole või paneb toime uusi kuritegusid.
Kokkulepped on tavaliselt väga lühikesed, nende otsused põhinevad piiratud andmetel. Kuid dr. Richard Berk ja Susan B. Sorenson Pennsyvania ülikoolist leidsid, et arvutiprognooside kasutamine nende menetluste käigus võib järsult vähendada perevägivalla arreteerimisi.
„Suur hulk kriminaalõiguse otsuseid, mis on seadusega ette nähtud, eeldavad ühiskonnale avalduva riski prognoose. Neid ohte nimetatakse tuleviku ohtlikkuseks, ”ütles Benn, Penni kunstide ja teaduste kooli ja Whartoni kooli kriminoloogia ja statistika professor.
"Paljud otsused, näiteks kohtu alla andmine, on omamoodi püksiistmed. Küsimus on selles, kas me suudame paremini hakkama saada ja vastus on jah. See on väga madal latt. "
Lähisuhtepartnerite, vanemate ja laste või isegi õdede-vendade vaheliste perevägivalla kuritegude puhul on see tavaliselt oht ühele konkreetsele inimesele, ütles Sorenson, Pennsylvania sotsiaalpoliitika ja praktika kooli sotsiaalpoliitika professor, kes juhib ka Evelyn Jacobsi Ortneri keskust perevägivalla teemal.
"See ei ole üldine avaliku julgeoleku küsimus," ütles ta. "Ütleme, et perevägivalla süüdistuse alusel arreteeritakse selle eest kutt - ja tavaliselt on see kutt - ja ootab kohtuprotsessi. Ta ei kavatse rünnata mõnda juhuslikku naist. Oht on sama ohvri uuesti kallaletungimine. "
Mõistmaks, kuidas arvutiõpe võiks perevägivalla juhtumites aidata, said Berk ja Sorenson andmeid enam kui 28 000 perevägivalla kohtuasjast ajavahemikus jaanuar 2007 kuni oktoober 2011. Nad vaatasid ka kaheaastast jälgimisperioodi pärast vabastamist, mis lõppes 2013. aasta oktoobris. .
Teadlaste sõnul saab arvuti "õppida", millised isikud tõenäoliselt uuesti solvavad. Selle uuringu jaoks sisaldasid 35 esialgset sisendit vanust, sugu, eelnevaid ordereid ja lauseid ning elukoha asukohta.
Need andmepunktid aitavad arvutil mõista prognoositava riski sobivaid seoseid, pakkudes lisateavet kohtuametnikule, kes otsustab kurjategija vabastamise.
"Igasugustes seadetes on arvuti väljaarvutamine parem kui see, kui me selle välja mõtleme," ütles Berk.
See ei tähenda, et selle kasutamisel ei ole takistusi, märkis ta.
Vale ennustuste arv võib olla lubamatult suur ja mõned inimesed on põhimõtteliselt andmete ja arvutite sellisel viisil kasutamise vastu. Mõlemale punktile vastavad teadlased, et arvuti kasutamine - mida nad nimetavad masinõppeks - on lihtsalt tööriist.
"See ei tee inimeste otsuseid ühegi venitusega," ütles Sorenson. Need valikud võivad olla seotud tarkusega, mis koguneb aastatepikkuste kogemuste põhjal, kuid see on ka tarkus, mis on kogunenud ainult selles kohtusaalis. Masinõpe läheb ühest kohtusaalist laiemale kogukonnale. "
Mõnes kriminaalõiguse seaduses on masinõppe kasutamine juba tavapärane, kuigi erinevat tüüpi otsused nõuavad erinevaid andmekogumeid, millest arvuti peab õppima, märkisid teadlased. Alused statistilised võtted jäävad siiski samaks, lisasid nad.
Pennsylvania teadlaste arvates võib masinõpe praeguseid tavasid paremaks muuta.
“Algoritmid pole täiuslikud. Neil on vigu, kuid üha rohkem on andmeid, mis näitavad, et neil on vähem vigu kui olemasolevatel viisidel, kuidas me neid otsuseid langetame, ”ütles Berk.
"Võite neid kritiseerida - ja peaksite seda tegema, sest me saame neid alati paremaks muuta -, aga nagu me ütleme, ei saa lasta, et täiuslik oleks hea vaenlane."
Uuring avaldati aastal Journal of Empirical Legal Studies.
Allikas: Pennsylvania ülikool
