Predictive Policing as a New Tool for Law Enforcement? Recent Developments and Challenges

Hardyns, Wim; Rummens, Anneleen

doi:10.1007/s10610-017-9361-2

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“…Regarding predictive policing, a recent review explains its definition, how it works, how to evaluate its effectiveness, and it also provides an overview of existing (mostly commercial) applications (Hardyns and Rummens 2018). One of the innovative aspects of this review is the section on the evaluation of predictive policing using three criteria, namely the correctness of the prediction, the effect of predictive policing implementations to actual crime rates, and the costs relative to the methods being replaced.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

“…In addition, the papers that we examine do not aim in assisting policing decisions (although this can be an indirect consequence) but they have an academic and explanatory focus. However, the effectiveness of the predictive analysis-first criterion, as framed by Hardyns and Rummens (2018), is highly connected to our scope and thus is further analysed, from a technical perspective, in "Considerations when analysing forecasting performance" section.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

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A systematic review on spatial crime forecasting

et al. 2020

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Background: Predictive policing and crime analytics with a spatiotemporal focus get increasing attention among a variety of scientific communities and are already being implemented as effective policing tools. The goal of this paper is to provide an overview and evaluation of the state of the art in spatial crime forecasting focusing on study design and technical aspects. Methods: We follow the PRISMA guidelines for reporting this systematic literature review and we analyse 32 papers from 2000 to 2018 that were selected from 786 papers that entered the screening phase and a total of 193 papers that went through the eligibility phase. The eligibility phase included several criteria that were grouped into: (a) the publication type, (b) relevance to research scope, and (c) study characteristics. Results: The most predominant type of forecasting inference is the hotspots (i.e. binary classification) method. Traditional machine learning methods were mostly used, but also kernel density estimation based approaches, and less frequently point process and deep learning approaches. The top measures of evaluation performance are the Prediction Accuracy, followed by the Prediction Accuracy Index, and the F1-Score. Finally, the most common validation approach was the train-test split while other approaches include the cross-validation, the leave one out, and the rolling horizon. Limitations: Current studies often lack a clear reporting of study experiments, feature engineering procedures, and are using inconsistent terminology to address similar problems. Conclusions: There is a remarkable growth in spatial crime forecasting studies as a result of interdisciplinary technical work done by scholars of various backgrounds. These studies address the societal need to understand and combat crime as well as the law enforcement interest in almost real-time prediction. Implications: Although we identified several opportunities and strengths there are also some weaknesses and threats for which we provide suggestions. Future studies should not neglect the juxtaposition of (existing) algorithms, of which the number is constantly increasing (we enlisted 66). To allow comparison and reproducibility of studies we outline the need for a protocol or standardization of spatial forecasting approaches and suggest the reporting of a study's key data items.

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Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

A systematic review on spatial crime forecasting

et al. 2020

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“…Aunque no existe una definición única de este concepto, entre todas las propuestas se pueden identificar una serie de características clave (Meijer y Wessels, 2019). Así, se entiende que lo que caracteriza a la policía predictiva es el uso de una gran cantidad de datos históricos, que se analizan mediante técnicas cuantitativas, para estimar a través de algoritmos un valor desconocido (Provost y Fawcett, 2013), y cuyos resultados ayudarán a gestionar de forma más eficaz los recursos policiales, como por ejemplo, la distribución de las patrullas (Bennett Mosses y ; Camacho-Collados y Hardyns y Rummens, 2017;Perrot, 2017;Perry et al, 2013;Tayebi y Glässer, 2016). Por "valor desconocido" puede entenderse cualquier información sobre un evento que ya ha tenido lugar, que está teniendo lugar en el presente, o que puede tener lugar en el futuro (Provost y Fawcett, 2013).…”

Section: Policía Predictivaunclassified

Policía predictiva en España. Aplicación y retos futuros.

Álvarez¹,

Santos-Hermoso²,

Camacho‐Collados³

2020

B&L Journal

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Las decisiones en materia de políticas públicas deben estar basadas en el análisis riguroso de los datos efectuado a través de métodos y procedimientos científicos, para evitar tomar decisiones basadas en datos sesgados o creencias erróneas. El desarrollo de algoritmos y modelos predictivos aplicados al análisis del crimen, ha permitido la aparición de la policía predictiva, que analiza una gran cantidad de datos históricos de criminalidad para identificar patrones y estimar la probabilidad de que sucedan crímenes en el futuro, y para ayudar a esclarecer crímenes pasados. Esto ha hecho posible que desde los cuerpos policiales se potencie el enfoque preventivo frente al enfoque reactivo. A lo largo de este trabajo se expondrán algunas de las principales aplicaciones de la policía predictiva en España, y se analizarán en detalle los avances en los ámbitos de la Violencia de Género y el homicidio. El objetivo principal es resumir los principales estudios que se han desarrollado en los últimos años, destacar algunas de las limitaciones que puede tener la aplicación de este tipo de metodologías, y sobre todo señalar los beneficios que puede reportar la aplicación de modelos predictivos en la gestión de los recursos policiales.

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“…Pero también otros cuya ética es más dudosa, por ejemplo: deducir la orientación sexual de una persona a través del reconocimiento facial (Wang y Kosinski, 2018), detectar enfermedades genéticas a partir del rostro de un paciente (Gurovich, Hanani, Bar, et al, 2019), inferir el grado de criminalidad de una persona por su rostro (Wu y Zhang, 2016), predecir en qué zonas se producirán más crímenes, calcular la probabilidad de que un preso llegue a ser reincidente o de que un denunciante esté mintiendo en su declaración, etc. (Suresh y Guttag, 2019;Kleinberg, Ludwig, Mullainathan y Sunstein, 2019;Ricaurte, 2019;Tayebi y Glasser, 2016;Hardyns y Rummens, 2017;Cui, 2016;Skeem y Lowenkamp, 2016;Fass, Heilbrun, DeMatteo y Fretz, 2008;Babuta, 2018).…”

Section: Discriminación Y Sesgos En El Análisis De Datosunclassified

Hacia una privacidad colectiva: repensar las bases teóricas de la distinción público/privado en la economía de la vigilancia

Barbudo

2020

TEKN

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La defensa de la privacidad se ha basado, históricamente, en la protección de la autonomía y dignidad de los individuos. Sin embargo, el reciente desarrollo de la economía de la vigilancia ha hecho que se multipliquen los tipos de tecnologías de seguimiento y los objetivos de observación disponibles. Esta situación está revelando los límites de los mecanismos políticos, jurídicos y sociales con los que las sociedades de raigambre liberal protegían la privacidad; y nos obliga a repensar las amenazas que se vierten sobre la privacidad desde una nueva perspectiva. A tal fin se defenderá que es necesario desarrollar una dimensión colectiva sobre la privacidad, que no esté centrada únicamente en los individuos, como mecanismo para comprender e interrelacionar el conjunto de cambios sociotécnicos que amenazan la dignidad, autonomía política y soberanía digital de los grupos humanos.

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Predictive Policing as a New Tool for Law Enforcement? Recent Developments and Challenges

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A systematic review on spatial crime forecasting

A systematic review on spatial crime forecasting

Policía predictiva en España. Aplicación y retos futuros.

Hacia una privacidad colectiva: repensar las bases teóricas de la distinción público/privado en la economía de la vigilancia

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