Главная / Учебные материалы / ЛЕКЦИОННЫЕ МАТЕРИАЛЫ / Лекция 9. Перспективы развития методов, направлений и инструментария исследований и моделирования в науках об обществе / Алгоритм прогнозирования местонахождения подозреваемых в подготовке преступлений на основе отслеживания мобильных телефонов

Алгоритм прогнозирования местонахождения подозреваемых в подготовке преступлений на основе отслеживания мобильных телефонов

Исследователь Бирмингемского университета Мирко Мусолези (Mirco Musolesi) [4,5,6] применил подход, который основан не на статистике, а на сетевых связях человека по мобильному телефону и их изменении во времени и пространстве. При этом важна оперативность данных сетей сотовой связи. Применив свой алгоритм, Мусолези выиграл конкурс Nokia Mobile Data, наиболее точно предсказав перемещения 25-ти добровольцев по сигналам их телефонов, истории звонков и текстовым сообщениям. Иногда алгоритм прогнозирует координаты пользователя с точностью до 20 м².

Алгоритм работает эффективно только при условии, что одновременно отслеживается вся сеть друзей указанного пользователя. Если отслеживать мобильный телефон только самого человека, точность предсказания координат снижается до 1000 м². При этом, даже если удавалось извлечь уточняющую информацию всего у одного друга – точность сразу резко увеличивалась.

Таким образом, алгоритм, например, способен вычислить место и время, где через 20-30 минут встретится группа потенциальных преступников. По словам Мусолези, можно вычислить конкретную улицу, квартал, иногда даже дом — место потенциального преступления. Очевидно, что туда на всякий случай нужно направить патрульную машину.

Мусолези надеется, что его разработка будет использована правоохранительными органами. Исследователь уверен, что подобная система анализа данных не нарушает законодательство: «Наш алгоритм – это способ извлечь новую информацию из данных, [которые у полиции уже есть]», – говорит он в интервью изданию Forbes. Кто-то назовёт такой метод сомнительным, ведь осуществляется слежка за людьми, которые ещё не совершили преступления, а только по каким-то критериям занесены в «группу риска» (например, граждане с криминальным прошлым или упомянувшие ключевое слово в разговоре по телефону или в SMS). С другой стороны, сам алгоритм работает с анонимными данными, так что такая «слежка» принципиально не отличается от какой-нибудь системы контекстной мобильной рекламы или системы мониторинга чатов по ключевым словам, что используется в чатах Facebook и в других сервисах.

В принципе, подобные алгоритмы может использовать не только полиция, но и обычные коммерческие компании с разрешения их клиентов, прогнозируя их появление в своих ресторанах/спа/офисах, и, возможно, резервируя сервис для VIP-клиентов без предварительного звонка и бронирования.

Мирко Мусолези с коллегами опубликовали результаты своей работы [12], в ближайшее время они собираются провести дополнительные эксперименты на базе данных, предоставленной компанией Nokia.