Şikago Üniversitesi'nden Profesör Ishanu Chattopadhyay "Kentsel ortamların dijital bir ikizini yarattık. Bunu geçmişte yaşananların verileriyle beslerseniz, gelecekte ne olacağını size söyleyecektir. Sihirli değil, sınırlamalar var ama bunu doğruladık ve gerçekten işe yarıyor" dedi.

Independent Türkçe'deki habere göre benzer bir yapay zeka tabanlı teknoloji, Japonya'da belirli zamanlarda belirli bölgelerde suçların meydana gelme olasılığının istatistiksel olarak daha yüksek olduğu bazı belediyelerde yurttaş devriye güzergahlarını bilgilendirmek için halihazırda kullanılıyor.

Bu teknolojinin farklı varyasyonları tartışmalara yol açtı ve Şikago Polis Teşkilatı tarafından 2012'de uygulanan Suç ve Mağduriyet Riski Modeli'nin tarihsel olarak önyargılı verilerin kullanımı nedeniyle kusurlu olduğu tespit edildi.

Bu çabalar, suçun etrafa yayıldığı "sıcak noktalarda" ortaya çıktığına dair sismik bir yaklaşıma da dayanıyordu. Buna karşılık Şikago merkezli araştırmacılar şehirlerin karmaşık sosyal ortamının yanı sıra suç ve polis teşkilatının etkileri arasındaki ilişkiyi de çalışmaya kattı.

Şikago Üniversitesi'nden araştırmaya katılan sosyoloji profesörü Max Palevskym, "Mekansal modeller şehrin doğal topolojisini görmezden geliyor" dedi.

"Ulaşım ağları sokaklara, yürüyüş yollarına, tren ve otobüs hatlarına riayet eder. İletişim ağları ise benzer sosyoekonomik geçmişe sahip alanlara riayet eder. Modelimiz bu bağlantıların keşfedilmesini sağlıyor."

Perşembe günü Nature Human Behaviour adlı bilimsel dergide, bu son araştırmayı detaylandıran "Kentlerdeki suçun olay düzeyinde öngörülmesi, ABD şehirlerinde uygulamadaki taraflılığın bir işaretini ortaya koyuyor" (Event-level prediction of urban crime reveals a signature of enforcement bias in US cities) başlıklı bir makale yayımlandı.