Модель глубокого обучения расставила все по полочкам: разгадка стратегии полиции
Используя компьютерную модель глубокого обучения и набор данных, содержащий миллионы изображений с камер на приборной панели, полученных от водителей поездок в Нью-Йорке, исследователи из Корнеллского технологического института смогли определить, в каких районах больше всего автомобилей с маркировкой Департамента полиции Нью-Йорка, что может свидетельствовать о закономерностях развертывания полиции.

Результаты исследования показали тенденции присутствия полиции в зависимости от времени суток, демографических характеристик района, близости к полицейским участкам и коммерческим районам. Среди выводов исследователей: В Грамерси-парке, расположенном в центре Манхэттена, было больше всего полицейских машин, видимых на снимках с камер наблюдения — почти в 20 раз больше, чем в Арден-Хайтс/Россвилле, на юге Статен-Айленда, где их было меньше всего. Районы с большим количеством изображений полицейских машин включали богатые коммерческие зоны и районы с низким уровнем дохода, где проживает больше чернокожих и латиноамериканцев.
Исследование под названием «Обнаружение различий в развертывании полиции с помощью данных с камер наблюдения» было представлено 12 июня на конференции Ассоциации вычислительной техники по справедливости, подотчетности и прозрачности (FAccT '23) в Чикаго.
Исследователи использовали тысячи изображений для обучения модели глубокого обучения для идентификации маркированных полицейских автомобилей. Хотя модель могла идентифицировать полицейские машины, она не могла объяснить причины их появления. Хотя данные об остановках, применении силы, обысках, уголовных преступлениях и арестах находятся в открытом доступе, полиция, как правило, не предоставляет информацию о том, как и где размещаются полицейские, ссылаясь на соображения безопасности. Неравенство в размещении полицейских, пишут исследователи, может привести к последующим предубеждениям, таким как увеличение числа арестов: В районе, где больше полицейских, чем в другом, не обязательно больше преступлений, просто больше арестованных за них людей.
В 2020 году группа получила 24,8 миллиона изображений с камер наблюдения от Nexar, компании, которая предоставляет водителям поездок на автомобиле камеры на приборной панели. Исследователи выявили более 233 000 изображений, содержащих обозначенные полицейские автомобили. Затем группа изучила изображения с геотегами в контексте конкретных факторов, таких как район, округ и тип зоны, а также то, были ли снимки сделаны в оживленном коммерческом районе, рядом с производством или в основном жилом районе. Они также проанализировали снимки в связи с данными переписи населения по данному району.
По словам исследователей, они видят два основных преимущества этой работы: шаг к большей прозрачности в работе полиции и возможность проведения аудита всех государственных учреждений на предмет эффективности и справедливости.



















