研究者は、警察の前にTwitterを使って暴動を発見できると思う

Sidney Fussell yesterday at 17:08. 6 comments
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英国の研究者は、2011年の悪名高い暴動の間にロンドンの160万のつぶやき分析する機械学習アルゴリズムを使って、略奪、財産の破壊、3000人以上の逮捕をもたらしました。 研究者によると、ロンドンの地区で暴力が発生した場所を特定するためにTwitterデータを分析することは、緊急通報や地上情報収集に頼るよりも迅速かつ正確です。

本質的に、研究者は、暴動中に投稿されたツイートを収集するために機械学習を使用し、その後、場所、送信時刻、使用されるハッシュタグなどの変数に従ってそれらをクラスタリングしました。 各クラスタにタイムスタンプが与えられました。たとえば、午後1時から午後2時、または午前5時から午前6時です。 研究者が発見したことは、ロンドンの警察が知る前に、窓が壊れたり、火事が発生したり、人が邪魔になるような破壊的な出来事が5分からhourに一貫してつぶれていたということでした。 たとえば、このツイートは午後9時54分に出ました。 フォードストリートでのロンドン警察の最初の記録は、45分後の午後10時40分に起こった。

研究者は、文脈から、またはつぶやきや添付された写真からロケーションメタデータを抽出して、事件がどこに現れているのかを警察が知る前からリアルタイムで突き止めることができます。 カーディフ大学の研究者で論文の共著者であるピート・バナップ博士は、重大なリソースをどこに送るべきかを決定する際に、危機対応者がこれを使用していると想像しています。

"予測要素は、報告される前に[破壊的な出来事]を検出することができるということです"とDr. Burnapはギズモードに語った。 「特定のイベントの場所にリソースを移動し、実際にそれをより大きなものにエスカレートさせるよりも迅速に管理できる機会が与えられます」

しかし、エスカレートする前に、法執行機関の活動を警告する潜在的な欠点があります。 群衆の活動が暴力になる前に監視するために警察を送り込むと、人々の集会の権利や声の嫌悪を妨げる、冷ややかな効果があります。 人々が苦情を申し立てるとすぐに、問題を抱えている役人がすぐにポップアップすることができます。 それは有機的な抗議を妨げるだろうか?

「キーポイントはそれが観察されることだと思うので、それは静かなままです」とBurnap博士は言います。 しかし、それを見守ることは重要です。 何らかの形の管理が必要な場合、少なくともあなたはそれを見ている可能性があります。

バナップの研究にはGeofeediaといくつかの重大な重複があります。 ソーシャルメディア監視サービス Black Lives Matterの活動家を追跡調査するために2016年に使用された警察署。 そこでは、警察署は、顔の認識を使って抗議者と犯罪データベースを照合しても、つぶやきやFacebookの投稿にリアルタイムでジオタグを付けることで抗議者を追跡しました。

FacebookとTwitterはGeofeediaのAPIへのアクセスを取りやめましたが、警察署でも同様のサービスが使用されています 。 Dr. Burnapは、この種の早期発見は、同様に抗議活動や標的活動家の監視に使用できると考えていますか?

バーナップ博士は、「ソーシャルメディアを観察する潜在的な欠点は、個人を特定する機会があるということだ」と述べている。

調査のアルゴリズムはGeofeediaのような特定のTwitterユーザーを特定したり追跡したりすることはないとBurnap博士は警察の存在だけでは合法的抗議を抑止するには十分ではないと述べている。

バナップ博士は、「警察には一般に警察に知らせるため、穏やかで組織的な抗議行動には必ずしも影響を及ぼすはずがないと思う」と述べ、他のソーシャルメディア監視ソフトウェアに見られるように「予測的な」パワーを発揮します。

「誰もがこのデータを使用する可能性があり、そのデータの使用が十分に監視されていることが重要だ」と彼は語った。 「このデータを使用したあらゆる種類の実験に基づいて、倫理があるはずです」

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