Algorithmic prediction in policing: assumptions, evaluation, and accountability
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
- Écart entre enseignants
- 0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline· tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle
Résumé
The goal of predictive policing is to forecast where and when crimes will take place in the future. The idea has captured the imagination of law enforcement agencies around the world. Many agencies are purchasing software tools with the goal of reducing crime by mapping the likely locations of future crime to guide the deployment of police resources. Yet the claims and promises of predictive policing have not been subject to critical examination. This paper provides a review of the theories, techniques, and assumptions embedded in various predictive tools and highlights three key issues about the use of algorithmic prediction. Assumptions: The algorithms used to gain predictive insights build on assumptions about accuracy, continuity, the irrelevance of omitted variables, and the primary importance of particular information (such as location) over others. In making decisions based on these algorithms, police are also directed towards particular kinds of decisions and responses to the exclusion of others. Evaluation: Media coverage of these technologies implies that they are successful in reducing crime. However, these claims are not necessarily based on independent, peer reviewed evaluations. While some evaluations have been conducted, additional rigorous and independent evaluations are needed to understand more fully the effect of predictive policing programmes. Accountability: The use of predictive software can undermine the ability for individual officers or law enforcement agencies to give an account of their decisions in important ways. The paper explores how this accountability gap might be reduced.
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La notice
- Revue
- Policing & Society
- Thématique
- Crime Patterns and Interventions
- Domaine
- Social Sciences
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- Bureau of Justice AssistanceUniversity of TorontoUniversity of New South Wales
- Mots-clés
- AccountabilitySoftware deploymentPurchasingLaw enforcementComputer scienceKey (lock)Predictive analyticsEnforcementMisconductComputer securityBusinessData scienceLawPolitical scienceMarketing
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui