Dữ liệu lớn ngày càng tác động lớn đến các lĩnh vực khác nhau của đời sống. Một trong những lĩnh vực đầy hứa hẹn mà Dữ liệu lớn có thể áp dụng là phòng chống tội phạm. Với sự trợ giúp của các công cụ phân tích tiên tiến, các cơ quan thực thi pháp luật có thể phát hiện ra tội phạm ngay cả trước khi chúng phạm tội. Chúng ta hãy cùng tìm hiểu Dữ liệu lớn giúp phòng chống tội phạm như thế nào.
Sở cảnh sát Los Angeles(LADP) đã bắt đầu triển khai ứng dụng phân tích Dữ liệu lớn trong phòng chống tội phạm vào năm 2010. Họ phát hiện ra rằng các vụ phạm tội cũng giống như dư chấn động đất. Mặc dù khó có thể đoán trước trận động đất nhưng có thể dễ dàng đoán được nơi xảy ra dư chấn. Các sĩ quan của LAPD đã sử dụng các thuật toán và dữ liệu về tội phạm để xác định quy luật của các vụ phạm tội. Theo phân tích khi có một vụ phạm tội diễn ra ở nơi nào đó, thì có khả năng cao khu vực lân cận sẽ tiếp tục có thêm những vụ phạm tội cùng với hình thức đó.
Phần mềm chống tội phạm
Phần mềm dự báo PredPol đã được phát triển và sử dụng đầu tiên tại sở cảnh sát Los Angeles và Santa Cruz. Phầm mềm này có thể dự đoán nơi xảy ra các vụ phạm tội với độ chính xác 500 feet vuông. Ứng dụng phầm mềm này đem lại những kết quả rõ rệt tại Los Angeles, số các vụ trộm cắp giảm 33% và tội phạm bạo lực giảm 19% ở những nơi sử dụng phần mềm. Sau khi sở cảnh sát Atlanta áp dụng PredPol cũng đem lại hiệu quả đáng kinh ngạc, tỷ lệ tội phạm giảm tới 19%. Nối tiếp thành công của phần mềm, hiện có hơn 150 thành phố của Mỹ cũng đang áp dụng thử nghiệm và có thể được triển khai ở nhiều thành phố khác.
Phát hiện các loại hình tội phạm
Ứng dụng các phương pháp phân tích Dữ liệu lớn chưa dừng lại ở đây. Phân tích nâng cao có khả năng phát hiện các loại tội phạm từ trộm cắp đến giết người hoặc tình trạng bạo lực gia đình. Các sở cảnh sát có thể tìm kiếm manh mối thông qua Dữ liệu lớn để xác định người phạm tội. Chẳng hạn như, cảnh sát có thể đi trước tội phạm một bước bằng cách dự đoán hành động tiếp theo của chúng thông qua việc phân tích các dữ liệu về hình thức phạm tội, thời gian, địa điểm, loại tài sản thường được tội phạm nhắm tới. Ví dụ, nếu họ dự đoán những vụ phạm tội có thể diễn ra tại một khu vực cụ thể vào một số mùa và thời điểm nhất định thì họ sẽ tăng cường thêm nhiều sĩ quan cảnh sát ở những nơi đó.
Dữ liệu lớn chống lại những loại tội phạm khác nhau
Phân tích dữ liệu lớn cũng rất hiệu quả trong việc chống lại các loại hình tội phạm kinh tế như gian lận bảo hiểm, rửa tiền, giao dịch thông tin mật. Tội phạm kinh tế từ lâu đã trục lợi bằng cách tạo ra lượng lớn các thông tin sai lệch và hoàn toàn bất khả xâm phạm trước cơ quan thi hành pháp luật. Ngày nay, việc phân tích Dữ liệu lớn có thể tìm ra các manh mối về hành vi phạm tội. Quan trọng hơn, nó cũng cung cấp bằng chứng để khởi kiện các tội phạm kinh tế.
Với tất cả mọi thứ từ các máy quay an ninh, các báo cáo của cảnh sát đến thông tin thu thập được từ điện thoại của mọi người xung quanh, các cơ quan thực thi pháp luật hiện nay có lượng lớn các thông tin để giúp họ xử lý mọi loại tội phạm. Tất cả những thông tin này kết hợp với công cụ phân tích Dữ liệu lớn sẽ làm cho tội phạm phải khiếp sợ.
Vũ Hải Bằng (lược dịch)
Nguồn: http://www.datapine.com/blog/big-data-helps-to-fight-crime/