Învățarea pe computer poate ajuta la reducerea violenței domestice repetate

Un nou studiu a constatat că utilizarea analizei datelor și a învățării computerizate la o acțiune pentru a analiza șansele unui incident de violență domestică repetată a redus noile cazuri la jumătate, ducând la mai mult de 1.000 de arestări mai puține anual într-o zonă metropolitană mare.

După o arestare, prima înfățișare în instanță este, de obicei, sesizarea preliminară, atunci când un judecător sau magistrat decide dacă eliberează suspectul sau îl reține în închisoare, în funcție de probabilitatea ca persoana să se întoarcă în instanță sau să comită noi infracțiuni.

Acordurile sunt de obicei foarte scurte, cu decizii bazate pe date limitate. Cu toate acestea, Dr. Richard Berk și Susan B. Sorenson de la Universitatea din Pennsyvania au descoperit că utilizarea previziunilor computerizate la aceste proceduri poate reduce dramatic arestările ulterioare de violență domestică.

„Un număr mare de decizii de justiție penală prin lege necesită proiecții ale riscului pentru societate. Aceste amenințări sunt numite „periculoase viitoare”, a spus Berk, profesor de criminologie și statistici la Penn’s School of Arts & Sciences și la Wharton School.

„Multe decizii, cum ar fi acuzațiile, sunt un fel de scaun al pantalonilor. Întrebarea este dacă putem face mai bine decât asta și răspunsul este da, putem. Este o bară foarte joasă ".

Pentru infracțiunile de violență domestică între parteneri intimi, părinți și copii, sau chiar frați, există de obicei o amenințare pentru o anumită persoană, a spus Sorenson, profesor de politică socială în Școala de Politici și Practici Sociale din Pennsylvania, care conduce, de asemenea, Centrul Evelyn Jacobs Ortner despre violența în familie.

„Nu este o problemă generală de siguranță publică”, a spus ea. „Cu o acuzație de violență domestică, să presupunem că un tip - și de obicei este un tip - este arestat pentru asta și așteaptă procesul. Nu are de gând să atace o femeie întâmplătoare. Riscul este ca o nouă agresare a aceleiași victime. ”

Pentru a înțelege cum învățarea pe computer ar putea ajuta în cazurile de violență domestică, Berk și Sorenson au obținut date de la peste 28.000 de acțiuni de violență domestică între ianuarie 2007 și octombrie 2011. De asemenea, au analizat o perioadă de urmărire de doi ani după eliberare, care s-a încheiat în octombrie 2013. .

Potrivit oamenilor de știință, un computer poate „învăța” ce tipuri de indivizi sunt susceptibili să recidiveze. Pentru această cercetare, cele 35 de date inițiale au inclus vârsta, sexul, mandatele și pedepsele anterioare și locația rezidențială.

Aceste puncte de date ajută computerul să înțeleagă asociațiile adecvate pentru riscul proiectat, oferind informații suplimentare unui oficial al instanței care decide dacă eliberează un infractor.

„În tot felul de setări, să calculăm acest lucru este mai bine decât să ne dăm seama”, a spus Berk.

Asta nu înseamnă că nu există obstacole în calea utilizării sale, a remarcat el.

Numărul de predicții greșite poate fi inacceptabil de mare, iar unele persoane obiecționează, în principiu, cu utilizarea datelor și computerelor în acest mod. La aceste două puncte, cercetătorii răspund că utilizarea computerului - ceea ce ei numesc învățare automată - este pur și simplu un instrument.

„Nu ia decizii pentru oameni în niciun fel”, a spus Sorenson. Aceste alegeri „ar putea fi informate de înțelepciunea acumulată de-a lungul anilor de experiență, dar și înțelepciunea s-a acumulat doar în sala de judecată respectivă. Învățarea automată depășește o singură sală de judecată către o comunitate mai largă. ”

În unele setări de justiție penală, utilizarea învățării automate este deja de rutină, deși diferite tipuri de decizii necesită seturi de date diferite din care computerul trebuie să învețe, au remarcat cercetătorii. Cu toate acestea, tehnicile statistice de bază rămân aceleași, au adăugat ei.

Cercetătorii din Pennsylvania consideră că învățarea automată poate îmbunătăți practicile actuale.

„Algoritmii nu sunt perfecți. Au defecte, dar există date în creștere care arată că au mai puține defecte decât modalitățile existente în care luăm aceste decizii ”, a spus Berk.

„Îi poți critica - și ar trebui, pentru că îi putem face întotdeauna mai buni - dar, așa cum spunem noi, nu poți lăsa perfectul să fie dușmanul binelui.”

Studiul a fost publicat în Jurnalul de studii juridice empirice.

Sursa: Universitatea din Pennsylvania