Bilgisayar Öğrenimi Tekrarlayan Aile İçi Şiddeti Azaltmaya Yardımcı Olabilir
Yeni bir çalışma, tekrarlanan bir aile içi şiddet olayının olasılığını analiz etmek için bir mahkemede veri analizi ve bilgisayar öğrenimi kullanmanın yeni vakaları yarı yarıya azalttığını ve büyük bir metropol alanında yılda 1.000'den fazla daha az tutuklamaya yol açtığını buldu.
Bir tutuklamadan sonra, ilk duruşma genellikle bir yargıç veya sulh hakimi, kişinin mahkemeye dönme veya yeni suçlar işleme olasılığına bağlı olarak şüpheliyi serbest bırakıp bırakmamaya veya hapiste tutmaya karar verdiğinde ilk duruşmadır.
Mahkemeler, sınırlı verilere dayanan kararlar ile genellikle çok kısadır. Ancak Dr. Pennsyvania Üniversitesi'nden Richard Berk ve Susan B. Sorenson, bu işlemlerde bilgisayar tahminlerinin kullanılmasının daha sonraki aile içi şiddet tutuklamalarını önemli ölçüde azaltabileceğini keşfettiler.
“Yasa gereği çok sayıda ceza adaleti kararı, risklerin toplum için tahmin edilmesini gerektiriyor. Penn's School of Arts & Sciences ve Wharton School'da kriminoloji ve istatistik profesörü olan Berk, bu tehditlere "gelecekteki tehlikelilik" deniyor "dedi.
"Dava davaları gibi birçok karar, bir nevi pantolonun koltuğu. Soru, bundan daha iyisini yapıp yapamayacağımız ve cevap, evet, yapabiliriz. Bu çok düşük bir çubuk. "
Pennsylvania Sosyal Politika ve Uygulama Okulu'nda bir sosyal politika profesörü olan ve aynı zamanda Evelyn Jacobs Ortner Center'ı da yöneten Sorenson, yakın eşler, ebeveynler ve çocuklar ve hatta kardeşler arasındaki aile içi şiddet suçlarında, tipik olarak belirli bir kişiye yönelik bir tehdit olduğunu söyledi. Aile Şiddeti üzerine.
"Bu genel bir kamu güvenliği sorunu değil" dedi. "Aile içi şiddet suçlamasıyla, diyelim ki bir adam - ve genellikle bir erkektir - bunun için tutuklandı ve yargılanmayı bekliyor. Rastgele bir kadına saldırmayacak. Risk, aynı kurbanın yeniden saldırıya uğramasıdır. "
Berk ve Sorenson, bilgisayar öğreniminin aile içi şiddet vakalarında nasıl yardımcı olabileceğini anlamak için Ocak 2007 ve Ekim 2011 arasındaki 28.000'den fazla aile içi şiddet davasından veri aldılar. Ayrıca, Ekim 2013'te sona eren tahliyeden sonraki iki yıllık bir takip dönemine baktılar. .
Bilim adamlarına göre bir bilgisayar, hangi tür bireylerin yeniden suç işleyeceğini "öğrenebilir". Bu araştırma için, 35 ilk girdi yaş, cinsiyet, önceki izinler ve cezalar ile ikamet yerini içeriyordu.
Bu veri noktaları, bilgisayarın öngörülen risk için uygun ilişkileri anlamasına yardımcı olur ve bir suçlunun serbest bırakılıp bırakılmayacağına karar veren bir mahkeme görevlisine ekstra bilgi sunar.
Berk, "Her türlü ortamda, bilgisayarın bunu anlamasını sağlamak, bizim çözmemizi sağlamaktan daha iyidir" dedi.
Bu, kullanımının önünde herhangi bir engel olmadığını söylemek değil, dedi.
Yanlış tahminlerin sayısı kabul edilemeyecek kadar yüksek olabilir ve bazı insanlar prensip olarak veri ve bilgisayarların bu şekilde kullanılmasına itiraz ederler. Bu iki noktaya da araştırmacılar, bilgisayarı kullanmanın - makine öğrenimi dedikleri şey - basit bir araç olduğu cevabını veriyorlar.
Sorenson, "İnsanların kararlarını kesinlikle vermiyor," dedi. Bu seçimler, "yılların deneyimine dayanan bilgelikle bilgilendirilebilir, ancak aynı zamanda yalnızca o mahkeme salonunda biriken bilgeliktir. Makine öğrenimi, bir mahkeme salonunun ötesine geçerek daha geniş bir topluluğa ulaşıyor. "
Araştırmacılar, bazı ceza adaleti ortamlarında, farklı karar türlerinin bilgisayarın öğrenmesi gereken farklı veri kümeleri gerektirmesine rağmen, makine öğreniminin kullanımı zaten rutin bir durumdur. Bununla birlikte, altta yatan istatistiksel teknikler aynı kalıyor, eklediler.
Pennsylvania araştırmacıları, makine öğreniminin mevcut uygulamaları iyileştirebileceğine inanıyor.
"Algoritmalar mükemmel değil. Kusurları var, ancak bu kararları alma şeklimizden daha az kusurları olduğunu gösteren artan veriler var ”dedi.
"Onları eleştirebilirsin - ve yapmalısın çünkü onları her zaman daha iyi hale getirebiliriz - ama dediğimiz gibi, mükemmelin iyinin düşmanı olmasına izin veremezsin."
Çalışma yayınlandı Ampirik Hukuk Araştırmaları Dergisi.
Kaynak: Pennsylvania Üniversitesi
