Predictive policing
प्रेडिक्टिव पुलिसिंग संभावित आपराधिक गतिविधि की पहचान करने के लिए कानून प्रवर्तन में गणित, प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और अन्य विश्लेषणात्मक तकनीकों का उपयोग है। आर. ए. एन. डी. निगम द्वारा प्रकाशित एक रिपोर्ट में चार सामान्य श्रेणियों की पहचान की गई हैः अपराधों की भविष्यवाणी करने के तरीके, अपराधियों की भविष्यवाणी करने के तरीके, अपराधियों की पहचान की भविष्यवाणी करने के तरीके और अपराध के पीड़ितों की भविष्यवाणी करने के तरीके। कार्यप्रणाली प्रेडिक्टिव पुलिसिंग पुलिस रणनीतिकारों को इस बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए पिछले अपराधों के समय, स्थानों और प्रकृति पर डेटा का उपयोग करती है कि संसाधनों का सर्वोत्तम उपयोग करने के लिए या भविष्य के अपराधों को रोकने या रोकने का सबसे बड़ा मौका पाने के लिए पुलिस गश्ती दल को कहाँ और किस समय गश्त करनी चाहिए, या उपस्थिति बनाए रखनी चाहिए। इस प्रकार की पुलिसिंग अपराध रिपोर्टों में संकेतों और पैटर्न का पता लगाती है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि क्या अपराध बढ़ेगा, कब गोलीबारी हो सकती है, अगली कार को कहां तोड़ा जाएगा, और अगला अपराध पीड़ित कौन होगा। इन कारकों को ध्यान में रखते हुए एल्गोरिदम का उत्पादन किया जाता है, जिसमें बड़ी मात्रा में डेटा होता है जिसका विश्लेषण किया जा सकता है। एल्गोरिदम का उपयोग एक अधिक प्रभावी दृष्टिकोण बनाता है जो भविष्यसूचक पुलिसिंग की प्रक्रिया को गति देता है क्योंकि यह एक स्वचालित परिणाम उत्पन्न करने के लिए विभिन्न चरों को जल्दी से कारक बना सकता है। एल्गोरिदम द्वारा उत्पन्न भविष्यवाणियों से, उन्हें एक रोकथाम रणनीति के साथ जोड़ा जाना चाहिए, जो आम तौर पर एक अधिकारी को अपराध के अनुमानित समय और स्थान पर भेजता है। स्वचालित भविष्यसूचक पुलिसिंग का उपयोग भविष्य के अपराधों को देखते समय एक अधिक सटीक और कुशल प्रक्रिया प्रदान करता है क्योंकि केवल पुलिस अधिकारियों की प्रवृत्ति के बजाय निर्णयों का समर्थन करने के लिए डेटा होता है। पुलिस द्वारा भविष्यसूचक पुलिसिंग से जानकारी का उपयोग करके, वे समुदायों की चिंताओं का अनुमान लगाने, समय और स्थानों पर संसाधनों को बुद्धिमानी से आवंटित करने और उत्पीड़न को रोकने में सक्षम होते हैं। पुलिस गोलीबारी के स्थानों की पहचान करने के लिए गोलीबारी और गोलियों की आवाज़ों पर एकत्रित डेटा का भी उपयोग कर सकती है। शिकागो शहर निगरानी में सुधार और प्रतिरूपों की पहचान करने के लिए जनसंख्या मानचित्रण अपराध आंकड़ों से मिश्रित डेटा का उपयोग करता है। अपराध की भविष्यवाणी करने के बजाय, इसे रोकने के लिए भविष्यसूचक पुलिसिंग का उपयोग किया जा सकता है। "ए. आई. एथिक्स ऑफ केयर" दृष्टिकोण यह मानता है कि नकारात्मक पर्यावरणीय स्थितियों के परिणामस्वरूप कुछ स्थानों पर अपराध की दर अधिक है। चिन्हित मांगों को पूरा करके अपराध को कम करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया जा सकता है। इतिहास इराक अप्रैल 2003 में विनाशकारी और हिंसक युद्ध अभियानों के अंत में, भविष्यसूचक पुलिसिंग के साथ अमेरिकी सैन्य कार्रवाई के खिलाफ निगरानी और खंडन करने के लिए इराक की सड़कों पर इम्प्रोवाइज्ड एक्सप्लोसिव डिवाइस (आईईडी) लगाए गए थे। हालाँकि, आई. ई. डी. ने जितनी जगह को कवर किया था, वह इराक के लिए क्षेत्र में प्रत्येक अमेरिकी के खिलाफ कार्रवाई करने के लिए बहुत बड़ी थी। इस समस्या ने कार्रवाई योग्य गर्म स्थानों की अवधारणा को पेश किया। जिन क्षेत्रों में बहुत सारी कार्रवाई हुई थी, लेकिन वे क्षेत्रों को नियंत्रित करने के लिए बहुत बड़े थे। इसके कारण इराक की सेना को निगरानी केंद्रित करने, स्नाइपर्स को तैनात करने और आई. ई. डी. के साथ देखे जा रहे और रखे जा रहे मार्गों पर गश्त करने के लिए सबसे अच्छा स्थान निर्धारित करने में कठिनाइयाँ हुईं। प्रेडिक्टिव पुलिसिंग की जड़ों का पता सामाजिक शासन के नीतिगत दृष्टिकोण से लगाया जा सकता है, जिसमें चीनी कम्युनिस्ट पार्टी के नेता शी जिनपिंग ने 2016 में एक सुरक्षा सम्मेलन में घोषणा की थी कि सूचना प्रणालियों के व्यापक उपयोग के माध्यम से एक सामंजस्यपूर्ण और समृद्ध देश को बढ़ावा देने के लिए चीनी शासन का एजेंडा है। सामाजिक शासन का एक सामान्य उदाहरण सामाजिक ऋण प्रणाली का विकास है, जहां बड़ी जानकारी का उपयोग पहचान को डिजिटल बनाने और विश्वसनीयता की मात्रा निर्धारित करने के लिए किया जाता है। पश्चिम में नागरिक मूल्यांकन की कोई अन्य तुलनात्मक रूप से व्यापक और संस्थागत प्रणाली नहीं है। चीन के पुलिस बल द्वारा पिछले अपराध का विश्लेषण करने और भविष्य की आपराधिक गतिविधि का पूर्वानुमान लगाने के लिए कुल सार्वजनिक और निजी जानकारी एकत्र करने और मूल्यांकन करने में वृद्धि, खुफिया-नेतृत्व वाली पुलिसिंग को परिवर्तित करके सामाजिक स्थिरता को बढ़ावा देने के सरकार के मिशन का हिस्सा है। सूचना का प्रभावी ढंग से उपयोग करना) सूचनाकरण में (अर्थात। सूचना प्रौद्योगिकी का उपयोग करना) पुलिसिंग का। पुलिस भौगोलिक सूचना प्रणाली (पी. जी. आई. एस.) के माध्यम से बड़े आंकड़ों के रोजगार में वृद्धि चीन के पिछले अपराध पैटर्न और रुझानों के विश्लेषण को स्वचालित रोकथाम और अपराध के दमन में बदलने के लिए विभागों और क्षेत्रों में सूचना संसाधनों का बेहतर समन्वय करने के वादे के भीतर है। पीजीआईएस को पहली बार 1970 के दशक में पेश किया गया था और इसका उपयोग मूल रूप से शहर के सर्वेक्षण और योजना के लिए आंतरिक सरकारी प्रबंधन और अनुसंधान संस्थानों के लिए किया जाता था। 1990 के दशक के मध्य से पुलिस सहयोग और संसाधन साझाकरण को बढ़ावा देकर कानून प्रवर्तन को सशक्त बनाने के लिए चीनी सार्वजनिक सुरक्षा उद्योग में पीजीआईएस की शुरुआत की गई है। पी. जी. आई. एस. के वर्तमान अनुप्रयोग अभी भी सार्वजनिक मानचित्र सेवाओं, स्थानिक प्रश्नों और हॉट स्पॉट मैपिंग के चरणों में निहित हैं। अपराध प्रक्षेपवक्र विश्लेषण और भविष्यवाणी में इसका अनुप्रयोग अभी भी अन्वेषणात्मक चरण में है; हालाँकि, पुलिसिंग के सूचनाकरण को बढ़ावा देने से पी. जी. आई. एस. डिजाइन में क्लाउड-आधारित उन्नयन, बहु-स्रोत स्पेटिओटेम्पोरल डेटा के संलयन और पुलिस स्पेटिओटेम्पोरल बिग डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के विकास को बढ़ावा मिला है। हालाँकि चीन में कोई राष्ट्रव्यापी पुलिस भविष्यवाणी कार्यक्रम नहीं है, 2015 और 2018 के बीच झेजियांग, ग्वांगडोंग, सूज़ौ और शिनजियांग जैसे क्षेत्रों में स्थानीय परियोजनाएं भी शुरू की गई हैं, जिन्हें या तो एक भविष्यसूचक पुलिसिंग प्रणाली के रूप में विज्ञापित किया जाता है या निर्माण खंड हैं। झेजियांग और ग्वांगडोंग ने संदिग्ध ऑनलाइन या दूरसंचार गतिविधियों के वास्तविक समय संग्रह और निगरानी और संभावित संदिग्धों की पहचान के लिए अलीबाबा समूह जैसी निजी कंपनियों के साथ सहयोग के माध्यम से दूरसंचार धोखाधड़ी की भविष्यवाणी और रोकथाम स्थापित की थी। प्रेडिक्टिव पुलिसिंग और अपराध रोकथाम अभियान में विशिष्ट पीड़ितों को पूर्व चेतावनी देना शामिल है, जिसमें 2018 में झोंगशान पुलिस बल द्वारा 9,120 चेतावनी कॉल किए गए थे, साथ ही 2017 में 13,000 से अधिक टेलीफोन कॉल और 30,000 से अधिक पाठ संदेशों का सीधा अवरोधन किया गया था। ग्वांगडोंग में मादक पदार्थ से संबंधित अपराध की भी जांच की जाती है, विशेष रूप से झोंगशान पुलिस बल जो 2017 में अपशिष्ट जल विश्लेषण और डेटा मॉडल का उपयोग करने वाला पहला शहर था जिसमें नशीली दवाओं के अपराध के लिए हॉटस्पॉट का पता लगाने के लिए पानी और बिजली का उपयोग शामिल था। इस तरीके से 2019 तक 45 अलग-अलग आपराधिक जांचों में 341 संदिग्धों की गिरफ्तारी हुई। चीन में, सूज़ौ पुलिस ब्यूरो ने 2013 से भविष्यसूचक पुलिसिंग को अपनाया है। 2015-2018 के दौरान, चीन के कई शहरों ने भविष्यसूचक पुलिसिंग को अपनाया है। चीन ने शिनजियांग नजरबंदी शिविरों में भेजे गए लोगों की पहचान करने और उन्हें लक्षित करने के लिए भविष्यसूचक पुलिसिंग का उपयोग किया है। एकीकृत संयुक्त संचालन मंच (आईजेओपी) भविष्यसूचक पुलिस प्रणाली केंद्रीय राजनीतिक और कानूनी मामलों के आयोग द्वारा संचालित की जाती है। यूरोप में भविष्यसूचक पुलिसिंग और राष्ट्रीय और यूरोपीय संघ दोनों स्तरों पर पुलिसिंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के व्यापक उपयोग के खिलाफ महत्वपूर्ण धक्का दिया गया है। डेनिश पी. ओ. एल.-आई. एन. टी. ई. एल. परियोजना 2017 से चालू है और पलांतिर टेक्नोलॉजीज की गोथम प्रणाली पर आधारित है। गोथम प्रणाली का उपयोग जर्मन राज्य पुलिस और यूरोपोल द्वारा भी किया गया है। नीदरलैंड में भविष्यसूचक पुलिसिंग का उपयोग किया गया है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, कैलिफोर्निया, वाशिंगटन, दक्षिण कैरोलिना, अलबामा, एरिजोना, टेनेसी, न्यूयॉर्क और इलिनोइस जैसे कई राज्यों में पुलिस विभागों द्वारा भविष्यसूचक पुलिसिंग की प्रथा को लागू किया गया है। न्यूयॉर्क में, एन. वाई. पी. डी. ने पैटर्निज़र नामक एक नए अपराध ट्रैकिंग कार्यक्रम को लागू करना शुरू कर दिया है। पैटर्न का लक्ष्य एक ही अपराधी या अपराधियों के एक ही समूह द्वारा किए गए अपराधों में समानताओं की पहचान करने में पुलिस अधिकारियों की सहायता करना था। पैटर्न की मदद से, अधिकारी समय बचाने और अधिक कुशल होने में सक्षम होते हैं क्योंकि कार्यक्रम विभिन्न अपराधों के संभावित "पैटर्न" को उत्पन्न करता है। अधिकारी को यह देखने के लिए संभावित पैटर्न के माध्यम से मैन्युअल रूप से खोज करनी होती है कि क्या उत्पन्न अपराध वर्तमान संदिग्ध से संबंधित हैं। यदि अपराध मेल खाते हैं, तो अधिकारी पैटर्न अपराधों की गहरी जांच शुरू करेगा। प्रेडिक्टिव पुलिसिंग उन मुद्दों का सामना करती है जो इसकी प्रभावशीलता को प्रभावित करते हैं। ओबिओहा ने भविष्यसूचक पुलिसिंग के बारे में उठाई गई कई चिंताओं का उल्लेख किया है। उच्च लागत और सीमित उपयोग अधिक व्यापक उपयोग को रोकते हैं, विशेष रूप से गरीब देशों में। एक अन्य मुद्दा जो भविष्यसूचक पुलिसिंग को प्रभावित करता है, वह यह है कि यह प्रतिरूप निर्धारित करने के लिए मानव इनपुट पर निर्भर करता है। त्रुटिपूर्ण डेटा पक्षपातपूर्ण और संभवतः नस्लवादी परिणाम दे सकता है। प्रौद्योगिकी अपराध की भविष्यवाणी नहीं कर सकती है, यह केवल पुलिस के निकटता को हथियार बना सकती है। हालाँकि इसे निष्पक्ष डेटा होने का दावा किया जाता है, लेकिन रंग और कम आय वाले समुदाय सबसे अधिक लक्षित हैं। यह भी ध्यान दिया जाना चाहिए कि सभी अपराधों की सूचना नहीं दी जाती है, जिससे डेटा दोषपूर्ण और गलत हो जाता है। 2020 में, पुलिस की बर्बरता के खिलाफ विरोध के बाद, गणितविदों के एक समूह ने नोटिस ऑफ द अमेरिकन मैथमेटिकल सोसाइटी में एक पत्र प्रकाशित किया जिसमें सहयोगियों से भविष्यसूचक पुलिसिंग पर काम बंद करने का आग्रह किया गया था। प्रस्तावित बहिष्कार में 1,500 से अधिक अन्य गणितविद शामिल हुए। भविष्यसूचक पुलिसिंग के कुछ अनुप्रयोगों ने अल्पसंख्यक पड़ोस को लक्षित किया है और प्रतिक्रिया लूप की कमी है। संयुक्त राज्य भर के शहर अपने अधिकार क्षेत्र के भीतर भविष्यसूचक पुलिसिंग प्रौद्योगिकियों और अन्य "आक्रामक" खुफिया-संग्रह तकनीकों के उपयोग को प्रतिबंधित करने के लिए कानून बना रहे हैं। अपराध को कम करने की रणनीति के रूप में भविष्यसूचक पुलिसिंग की शुरुआत के बाद, सॉफ्टवेयर प्रेडपोल के उपयोग के माध्यम से बनाए गए एक एल्गोरिदम के परिणामों के माध्यम से, कैलिफोर्निया के सांता क्रूज़ शहर ने पहले छह महीनों में चोरी की संख्या में लगभग 20 प्रतिशत तक की गिरावट का अनुभव किया। इसके बावजूद, 2020 के जून के अंत में मिनियापोलिस, मिनेसोटा में जॉर्ज फ्लॉयड की हत्या के बाद पुलिस विभागों के बीच बढ़ती जवाबदेही के आह्वान के साथ, सांता क्रूज़ सिटी काउंसिल ने भविष्यसूचक पुलिसिंग तकनीक के उपयोग पर पूर्ण प्रतिबंध के पक्ष में मतदान किया। प्रेडिक्टिव पुलिसिंग पर प्रतिबंध के साथ, चेहरे की पहचान तकनीक का एक समान निषेध था। चेहरे की पहचान करने वाली तकनीक की त्वचा के गहरे रंगों पर इसकी कम सटीकता के लिए आलोचना की गई है-जो गलत पहचान और संभावित रूप से गलत विश्वास के मामलों में योगदान कर सकती है। 2019 में, डेट्रॉइट, मिशिगन के माइकल ओलिवर पर गलत तरीके से चोरी का आरोप लगाया गया था जब कथित अपराध के पीड़ित द्वारा लिए गए एक वीडियो में पहचाने गए संदिग्ध का चेहरा डेटावर्क्स प्लस सॉफ्टवेयर में "मैच" के रूप में दर्ज किया गया था। ओलिवर ने अपनी बेगुनाही के लिए बहस करते हुए अदालत जाने में महीनों बिताए-और एक बार जब मामले की देखरेख करने वाले न्यायाधीश ने अपराध का वीडियो फुटेज देखा, तो यह स्पष्ट हो गया कि ओलिवर अपराधी नहीं था। वास्तव में, अपराधी और ओलिवर एक-दूसरे से बिल्कुल भी मिलते-जुलते नहीं थे-सिवाय इस तथ्य के कि वे दोनों अफ्रीकी-अमेरिकी हैं जो इस बात की अधिक संभावना बनाता है कि चेहरे की पहचान करने वाली तकनीक पहचान में त्रुटि करेगी। प्रेडिक्टिव पुलिसिंग तकनीक के संबंध में, सांता क्रूज़ के मेयर, जस्टिन कमिंग्स को यह कहते हुए उद्धृत किया गया है, "यह कुछ ऐसा है जो मेरे जैसे लोगों को लक्षित करता है", नस्लीय पूर्वाग्रह और भेदभाव के पैटर्न का उल्लेख करते हुए जो प्रेडिक्टिव पुलिसिंग को रोकने के बजाय जारी रख सकते हैं। उदाहरण के लिए, जैसा कि डोरोथी रॉबर्ट्स ने अपने अकादमिक पत्रिका लेख, डिजिटाइजिंग द कार्सेरल स्टेट में बताया है, यह अनुमान लगाने के लिए कि अपराध कहां होंगे या किसके आपराधिक गतिविधि करने की संभावना है, डेटा में ऐसी जानकारी होती है जो नस्लवाद से प्रभावित हुई है। उदाहरण के लिए, गिरफ्तारी या कारावास के इतिहास, निवास के पड़ोस, शिक्षा के स्तर, गिरोहों या संगठित अपराध समूहों में सदस्यता, 911 कॉल रिकॉर्ड, अन्य विशेषताओं के साथ, ऐसे एल्गोरिदम का उत्पादन कर सकते हैं जो अल्पसंख्यक या कम आय वाले समुदायों की अति-पुलिसिंग का सुझाव देते हैं। अपराध विज्ञान कार्डिंग (पुलिस नीति) अपराध विश्लेषण में मात्रात्मक तरीके भी देखें ज्यूरिमेट्रिक्स प्री-क्राइम क्राइम हॉटस्पॉट प्रिवेंटिव स्टेट रेसियल प्रोफाइलिंग आगे पढ़ने के लिए लुडविग, जेन्स और सेंधिल मुलैनाथन। 2021. "नाजुक एल्गोरिदम और त्रुटिपूर्ण निर्णय निर्माताः न्याय प्रणाली से सबक"। जर्नल ऑफ इकोनॉमिक पर्सपेक्टिव्स, 35 (4): 71-96। संदर्भ अपराध विज्ञान कानून प्रवर्तन तकनीक पुलिसिंग के प्रकार अपराध रोकथाम एल्गोरिदम द्वारा सरकार