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大数据革命不断改变生活的各个领域。它的影响力已经远远超出了商业范围——我们已经讨论了医疗保健中的大数据如何挽救人们的生命，以及大数据如何在世界级的体育产业中使用。现在是时候看看大数据技术的另一个重要应用——预防犯罪了。在最先进的分析工具的帮助下，执法机构甚至可以在犯罪分子犯罪之前识别他们。大数据犯罪分析或犯罪分析对预防犯罪和主动调查有很大帮助。但是，如果不是针对用户，它就不会那么有效。执法人员越来越多地转向大数据犯罪分析工具，算法与人类合作的第一个积极成果已经记录下来。让我们仔细看看大数据如何帮助人们打击犯罪。
大数据犯罪分析由洛杉矶警察局于2010年启动。他们发现，犯罪发生率与地震期间的余震相似。虽然很难预测地震，但预测其余震会出现在哪里要容易得多。富有创造力的洛杉矶警察局官员将犯罪数据提供给相同的数学模型，并创建了一个能够定义犯罪发生模式的算法。看来，每当犯罪在某处出现时，附近地区就可能记录更多的犯罪，这些犯罪活动的模式类似于余震模式。
预防犯罪软件
最著名的预测警务软件PredPol已被洛杉矶和圣克鲁斯警察局开发并首次使用。该软件可以以500平方英尺的精度预测可能发生犯罪的地方。数据驱动的官员已经可以吹嘘一些可靠的结果 - 在洛杉矶，实施该软件的地区，入室盗窃减少了33%，暴力犯罪减少了21%。难怪其他城市的当局很快就对这种开创性的新软件产生了兴趣。在亚特兰大警察局应用PredPol后，该市的整体犯罪率下降了19%，其他有效部署的例子激增。PredPol软件目前正在美国150多个城市进行试验，并可能在更多城市推出。
显然，IBM等其他主要分析工具开发人员并不落后。IBM以收购分析初创企业和在预测软件上花费数十亿美元而闻名。几年前，他们推出了Coplink软件，允许美国各地的警察部门挖掘彼此的数据库，以追踪通缉犯。即使有人在亚利桑那州被预订乱穿马路，警察也可以比较他的个人数据，并当场将他确定为数百英里外北达科他州的凶手嫌疑人。
发现犯罪模式
大数据犯罪分析方法的应用并不止于此。高级分析能够识别从入室盗窃到谋杀或家庭暴力的犯罪模式。警察部门现在可以筛选大量信息，以识别特定的违法者。例如，警察可以通过分析他的进入方法、闯入时间、目标财产类型以及与其他盗窃案的地理距离来预测他未来的行动，从而领先于已经记录了以前的罪行的窃贼，并预测他未来的行动。然后，可以将特定肇事者的信息纳入全国记录，以更大规模地研究入室盗窃案，帮助警察确定下一次可能发生闯入事件的时间和地点的模式。有了有关犯罪模式的详细信息，执法机构可以在高风险情况下让更多的警察上街。例如，如果他们知道在特定季节和特定时间可能发生入室盗窃，他们可以在这些地方增加更多的警察。
大数据打击不同类型的犯罪
自从大数据被用来打击犯罪以来，其他无法感到安全的主要犯罪分子群体是性虐待者。恋童癖者创建了一个国际网络，产生和共享大量数据，并且长期以来一直设法逃亡。由于数据分析技术的新进步，警方调查人员可以搜索千兆字节的数据 - 图像，视频，文本或HTML - 以找到交易儿童图像的人。
大数据分析在打击保险欺诈、内幕交易、洗钱和医疗欺诈等金融犯罪方面也非常有效。有组织犯罪集团受益于这样一个事实，即他们创造了大量长期以来对执法机构来说仍然难以理解的数据。例如，犯罪分子能够多次从银行账户中提取资金，因为他们多次为同一个伪造的事故索赔。如今，大数据软件将结构化和非结构化数据结合在一起，以分析其潜在的犯罪证据。更重要的是，它还提供了有效起诉参与金融欺诈的犯罪分子所需的证据。
从商店安全摄像头到过去的警方报告，再到旁观者手机的证据，当今的执法人员拥有大量可以帮助他们解决犯罪的信息。所有这些信息与数据分析工具和正确的人相结合，以理解数据并采取快速行动，构成了一个完美的方程式，可以使罪犯因恐惧而颤抖。
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