Mentre la polizia predittiva mira a migliorare l'efficacia delle pattuglie di polizia, si teme che questi algoritmi possano portare la polizia a prendere di mira le comunità minoritarie e provocare arresti discriminatori. Uno scienziato informatico della School of Science dell'IUPUI ha condotto il primo studio per esaminare i dati sul campo in tempo reale di Los Angeles e ha scoperto che la polizia predittiva non ha comportato arresti di parte.
"La polizia predittiva è ancora un campo abbastanza nuovo. Ci sono state diverse prove sul campo della polizia predittiva in cui è stata misurata la riduzione del tasso di criminalità, ma fino ad oggi non ci sono state prove empiriche sul campo per verificare se questi algoritmi, quando distribuito, prendere di mira determinati gruppi razziali più di altri e portare a arresti o arresti di parte, " disse George Mohler, professore associato di informatica e scienze dell'informazione presso la School of Science della IUPUI.
Mohler, insieme ai ricercatori della UCLA e della Louisiana State University, ha lavorato con il dipartimento di polizia di Los Angeles per condurre lo studio sperimentale. Un analista umano ha fatto previsioni su dove gli agenti avrebbero pattugliato ogni giorno, e un algoritmo ha anche fatto una serie di previsioni; è stato quindi selezionato casualmente quale set veniva utilizzato dagli ufficiali sul campo ogni giorno.
I ricercatori hanno misurato la differenza nei tassi di arresto da parte dei gruppi etnici tra l'algoritmo di polizia predittiva e le mappe dei punti caldi create dagli analisti della polizia di Los Angeles che erano in uso prima dell'esperimento.
"Quando abbiamo esaminato i dati, le differenze nei tassi di arresto per gruppo etnico tra la polizia predittiva e le pratiche di pattugliamento standard non erano statisticamente significative, " ha detto Mohler.
Lo studio ha esaminato i dati sia a livello distrettuale che all'interno delle aree di pattuglia degli ufficiali della polizia di Los Angeles e ha rilevato che non vi era alcuna differenza statisticamente significativa tra i tassi di arresto per gruppo etnico a entrambi i livelli geografici. Finalmente, i ricercatori hanno esaminato i tassi di arresto complessivi nelle aree di pattuglia e hanno scoperto che erano statisticamente più alti nelle aree selezionate algoritmicamente, ma quando aggiustato per il più alto tasso di criminalità in quelle aree, gli arresti sono stati inferiori o invariati. "Il più alto tasso di criminalità, e tasso di arresto proporzionalmente più elevato, è quello che ti aspetteresti poiché l'algoritmo è progettato per identificare aree con alti tassi di criminalità, " ha detto Mohler.
Mohler ha affermato che nel campo in via di sviluppo della polizia predittiva, continuano ad esserci lezioni apprese da ogni studio e implementazione. Un recente studio di simulazione della polizia predittiva con i dati sugli arresti per droga di Oakland, California, ha mostrato che esiste un potenziale di distorsione quando questi algoritmi vengono applicati in determinati contesti. Mohler spera che lo studio di Los Angeles sia un punto di partenza per misurare il bias di polizia predittiva nei futuri esperimenti sul campo.
"Ogni volta che esegui una di queste implementazioni di polizia predittiva, i dipartimenti dovrebbero monitorare l'impatto etnico di questi algoritmi per verificare se vi sono pregiudizi razziali, " ha detto Mohler. "Penso che i metodi statistici che forniamo in questo documento forniscano un quadro per monitorarlo".
"La polizia predittiva porta ad arresti di parte? Risultati da un processo di controllo randomizzato?" è pubblicato sulla rivista Statistiche e politica pubblica .
