Однако, как мы увидим в следующих главах, некоторые из самых эффективных и безнравственных ОМП умудряются находить обходные пути. Они изучат все, от наших районов проживания до наших друзей на Facebook, чтобы предсказать наше поведение – и даже упрятать нас за решетку.
Жертвы среди мирного населения: справедливость в эпоху Больших данных
Небольшому городу Рединг в штате Пенсильвания приходится нелегко в постиндустриальную эпоху. Раскинувшийся на зеленых холмах в пятидесяти милях к западу от Филадельфии Рединг в свое время разбогател на железных дорогах, стали, угле и текстильном производстве. Но поскольку в последние десятилетия все эти отрасли промышленности находятся в сильном упадке, город зачах. К 2011 году в нем наблюдался самый высокий коэффициент бедности в стране – 41,3 (год спустя его опередил, пусть и совсем немного, Детройт). Рецессия, начавшаяся в 2008 году, совсем подорвала экономику Рединга, налоговые поступления уменьшились, и это вынудило городское полицейское управление сократить персонал на 45 человек, несмотря на высокий уровень преступности.
Шефу полиции Рединга Уильяму Хейму пришлось решать проблему: сохранить на прежнем уровне или даже повысить эффективность работы полиции, несмотря на сокращение штата. В 2013 году Хейм решил инвестировать в программу по предотвращению преступлений, которую производит компания PredPol, стартап в области Больших данных, базирующийся в Санта-Крузе, штат Калифорния. Программа обрабатывала данные о правонарушениях и высчитывала по часам, в каких местах с наибольшей вероятностью могут произойти новые преступления. Город был разделен на квадраты, каждый с два футбольных поля размером. Если полицейские Рединга тратили больше времени на инспектирование именно тех квадратов, в которых с наибольшей вероятностью могли произойти преступления, эти преступления было легче предотвратить. Уже через год Хейм объявил, что количество ограблений снизилось на 23 %.
Предиктивные программы вроде PredPod сейчас пользуются огромным спросом в полицейских участках с урезанным бюджетом по всей стране. От Атланты до Лос-Анджелеса участки отправляют патрульных в наиболее опасные квадраты и рапортуют о снижении уровня преступности. Нью-Йорк использует похожую программу под названием CompStat. А полиция Филадельфии работает с местным продуктом, который называется HunchLa и включает в себя анализ степени риска на местности: в него входит информация об определенных объектах, вроде банкоматов или мини-маркетов, которые могут привлекать преступников. Разработчики программ по предсказанию преступлений, как и их коллеги в других областях индустрии Больших данных, спешат включить в свои программы всю информацию, которая может повысить точность их моделей.
