Когда все участники эксперимента вышли на свободу и при желании могли бы нарушить установленный законом порядок, у Бёрджесса появился шанс проверить достоверность своих прогнозов. Для столь примитивной методики он добился поразительной точности прогнозирования. В группе низкого риска 98 % осужденных успешно выдержали весь срок, в то время как две трети преступников из группы высокого риска сорвались>[97]>[98]. Оказалось, что даже самые приблизительные статистические модели позволили дать более точные прогнозы, чем это делали люди.
Однако у модели Бёрджесса нашлись и критики. Скептики спрашивали, все ли факторы, которые давали надежду на счастливый исход условно-досрочного освобождения, применимы всегда и везде? У них были свои резоны: не думаю, что определение “деревенщина” оказалось бы полезным при прогнозировании рецидивов преступлений в криминогенной среде неблагополучных городских кварталов. Другие ученые упрекали Бёрджесса за то, что он использовал все доступные ему данные, но не проверял, насколько они релевантны>[99]. Подвергали сомнению и сам метод оценки заключенных — в общем, это было всего лишь облеченное в формулы мнение специалиста. Тем не менее точность его прогнозов произвела столь сильное впечатление, что к 1935 году в иллинойсской тюрьме комиссия по условно-досрочному освобождению уже пользовалась его методикой>[100]. А к концу XX века математические модели, созданные на основе метода Бёрджесса, уже пошли в ход во всем мире>[101].
Вернемся в наши дни — в залах судебных заседаний работают новейшие алгоритмы оценки рисков, куда более тонкие, чем первые схемы Бёрджесса. Оказывается, они не только облегчают работу комиссии по условно-досрочному освобождению, но и помогают определять, кого из заключенных можно освободить под поручительство и подбирать для них коррекционные программы, а в последнее время еще и подсказывают судьям, какой приговор вынести. Базовый принцип все тот же — загружается информация о подсудимом (возраст, история судимостей, тяжесть совершенного правонарушения и так далее), а на выходе получаем ответ на вопрос, насколько рискованно отпустить его на волю.
Как работают такие программы? Если не вдаваться в детали, в самых эффективных современных программах используется так называемый “метод случайного леса” (random forests), основанный на простейшей, в общем-то, идее. Обычное дерево решений. Помощь зала
Возможно, в школе вам объясняли, что такое дерево решений. Учителя математики любят выстраивать по этому принципу схемы экспериментов, например, с подбрасыванием монетки или игрой в кости. Если один раз составить дерево решений, в дальнейшем можно будет использовать его в качестве блок-схемы — имея набор условий, вы шаг за шагом смотрите, что делать или, в нашем случае, что произойдет.
