Ridisegnare i ritmi di pattuglia potrebbe comportare il 20% in meno di viaggi per gli agenti di polizia a Carrollton, Texas, secondo una ricerca dell'Università del Texas a Dallas.

Dott. Andrew Wheeler, assistente professore di criminologia presso la Facoltà di Economia, Scienze politiche e politiche, ha completato un'analisi che mostra al dipartimento di polizia come potrebbe migliorare ottimizzando le aree di pattuglia.

"Sono stato contattato dal dipartimento di polizia di Carrollton nel 2018, " ha detto Wheeler. "Mi hanno chiesto di analizzare il loro sistema di beat e trovare inefficienze".

I risultati sono dettagliati in un documento intitolato "Creazione di aree di pattugliamento ottimali utilizzando il modello P-mediano, " pubblicato di recente in Polizia:una rivista internazionale .

Wheeler ha scoperto che alcune aree di pattuglia avevano molte chiamate, e alcuni ne avevano di meno. Wheeler ha introdotto un modello al computer su come creare aree di pattugliamento efficienti in un modo relativamente semplice.

"Se rifaranno i battiti come ho suggerito, ridurrebbe la loro quantità di viaggio del 20 percento e renderebbe i carichi di chiamata più uguali, " Egli ha detto.

L'ottimizzazione delle aree di pattugliamento è un compito tipico dei dipartimenti di polizia, soprattutto nelle città in crescita, anche se molti reparti creano ritmi di pattuglia in modo ad hoc.

"L'instradamento automatico fornisce agli agenti indicazioni dettagliate sulle chiamate, " ha detto Andrew Horn, direttore delle tecnologie dell'informazione per il dipartimento di polizia di Carrollton. "E 'stato in giro per un po' di tempo, ma finché non abbiamo avuto la ricerca del dottor Wheeler, non avevamo un modo pratico per cambiare la nostra organizzazione per trarre il massimo vantaggio da quella tecnologia."

Ci sono diversi vantaggi nell'ottimizzare i battiti di pattuglia, disse Wheeler, che sta lavorando a un progetto simile con il dipartimento di polizia di Mesquite e i ricercatori dell'Università della California, Irvine.

"Oltre al miglioramento dei tempi di risposta alle chiamate, si risparmiano carburante e manutenzione del veicolo, " ha detto. "Gli agenti che trascorrono meno tempo alla guida per le chiamate e più tempo a svolgere attività di polizia in modo proattivo potrebbero acquisire maggiore familiarità con le persone e i luoghi in quella zona. Una maggiore familiarità con i loro ritmi potrebbe facilitare meglio la polizia di comunità".

Il programma per computer prende in considerazione diversi fattori, comprese le barriere naturali e i confini artificiali come le rampe e le strade di facciata. L'algoritmo vincola anche la soluzione a restituire aree con carichi di chiamata uguali, ha detto Wheeler.

"Quando i carichi delle chiamate non sono uguali, gli ufficiali saranno più spesso inviati a chiamate all'interno di altre aree di pattuglia, che possono sfociare in tempi di chiamata inefficienti in tutto il sistema, " Egli ha detto.

Punti caldi di pattugliamento

Wheeler suggerisce che le aree di pattuglia siano più compatte, soprattutto nelle zone ad alta densità di criminalità. È possibile che l'algoritmo assegni piccoli punti caldi nell'area di pattuglia di un ufficiale, se il carico di chiamata è sufficiente a giustificarlo.

"Possiamo configurare il programma in modo che gli agenti assegnati alle aree di pattuglia con punti caldi non abbiano tanto spazio da coprire, rispetto agli ufficiali che coprono aree con meno criminalità; così, dovrebbero avere la stessa quantità di tempo per svolgere attività proattive come fanno gli ufficiali assegnati a luoghi non ad alta criminalità, " disse Wheeler.

Ci sono limitazioni, però.

"Una limitazione del modello di programmazione lineare è che presuppone che il viaggio provenga da un luogo, il che non è realistico e non tiene conto di come gli agenti di pattuglia si sposteranno casualmente all'interno e all'esterno dell'area di pattuglia assegnata, " disse Wheeler.

Un'altra limitazione del programma è che non considera la necessità di fornire backup agli ufficiali.

"Spesso i reparti dovranno effettuare aggiustamenti manuali per tenere conto di fattori che non possono essere codificati nel modello, " disse Wheeler.

Va bene per il dipartimento di polizia di Carrollton.

"La ricerca del Dr. Wheeler si sposa perfettamente con la competenza e l'esperienza che il nostro staff ha costruito nel corso degli anni lavorando con la nostra comunità, "Ha detto Horn. "Anche se nessun algoritmo può spiegare perfettamente ogni situazione, Il lavoro del Dr. Wheeler ci consente di fondare le nostre decisioni sulla scienza e di utilizzare quegli anni di conoscenza per appianare i bordi".