Бруклин, пятница, 15:00, преступники в деле. Диксит больших данных. Анализ данных на службе защиты граждан.
Город: Нью-Йорк; Одна проблема: преступность. Как с этим справиться? Где и когда больше? Есть ли у полиции возможности сдерживать воров? Благодаря большим данным город уже знает, что Бруклин является районом с самым высоким уровнем преступности, что преступления обычно происходят между 15:00 и 19:00, а в январе уровень ниже (возможно, из-за рождественских праздников); это в основном мелкие грабежи, чаще по пятницам, когда также большая концентрация возле банков, где совершается в четыре раза больше преступлений.
Чтобы получить всю эту информацию, Городской совет Нью-Йорка (представляющий десятый самый опасный город в мире в 2010 году согласно Институт Мировой Безопасности) и испанская фирма Synergic Partners, консультант подразделения LUCA группы Telefónica объединили данные из полиции (жалобы), из реестра (покупательная способность, уровень безработицы и т. д.), новости о происшествиях, полученные из New York Times, цены на фондовом рынке, события, запланированные для города и даже метеорологические данные.
Всего мы изучили 78 переменных и 4,2 Тб информации. «Мы достигли средней точности 72% в отношении времени совершения преступления, а также выявления ложных угроз», - объясняет Сантьяго Гонсалес, директор по инновациям Synergy Partners Этот уровень точности может достигать 83% для убийств (тип преступления, по которому имеется больше всего информации) и всего 67%, когда речь идет о предсказании похищения. «Случаев похищения людей меньше, и обычно ими занимается ФБР, а значит, у нас меньше доступных данных», - признается Гонсалес.
Следующая цель: серийные убийства
Эти цифры демонстрируют значительный потенциал, особенно при наличии реальной информации. Кроме того, идея на ближайшие месяцы состоит в том, чтобы углубить данные, сосредоточив внимание на областях, которые должны быть охвачены в районах и даже жилых кварталах, с анализом более 200 переменных, включая моменты реальных убийств, чтобы лучше обнаруживать серийные убийства..
Вот еще один пример того, как большие данные могут улучшить мир, помогая предсказывать события и тем самым облегчая принятие решений до, например, природные катастрофы, распространение эпидемии, загрязнение, продуктивность сельского хозяйства, медицинские диагнозы…
Это сообщение было ранее опубликовано в блоге Telefónica о корпоративной социальной ответственности.