연구자들은 트위터를 사용하여 경찰 앞에서 폭동을 발견 할 수 있다고 생각합니다.

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영국의 연구원들은 기계 학습 알고리즘을 사용 하여 2011 년의 폭동 으로 런던에서 160 만 건의 트윗분석하여 약탈, 재산 파괴 및 3000 명이 넘는 체포를 초래했습니다. 연구원에 따르면 트위터 데이터를 분석하여 런던 자치구에서 폭력이 발생한 곳을 찾아내는 방법은 응급 전화 나 지상 정보 수집보다 빠르고 정확했습니다.

본질적으로, 연구자들은 폭동 동안 게시 된 짹짹을 모으기 위해 기계 학습을 사용한 다음 위치, 시간 전송 및 사용 된 해시 태그와 같은 변수에 따라 클러스터링했습니다. 각 클러스터에는 오후 1시에서 오후 2 시까 지, 또는 오전 5시에서 오전 6 시까 지 시간 소인이 부여되었습니다. 연구원들이 발견 한 사실은 런던 경찰이 그들에 대해 알고 있기 전에 창문 뚫기, 불타고 불편한 사람들의 집단 같은 혼란스러운 사건들이 5 분에서 1 hour 동안 어디서나 울부 짖었다는 것입니다. 예를 들어,이 트윗은 오후 9시 54 분에 나왔습니다. 런던 경찰은 처음으로 포어 스트리트에서 약탈 한 기록은 45 분 뒤 오후 10시 40 분에 나왔다.

연구원은 상황에 따라 위치 정보를 수집하거나 트윗과 첨부 된 사진에서 위치 메타 데이터를 추출하여 경찰이 상황을 알기도 전에 실시간으로 사건이 발생하는 위치를 파악할 수 있습니다. 카디프 대학 (Cardiff University)의 연구원이자 논문의 공동 저자 인 피트 번 팝 (Pete Burnap ) 박사 는 위기 대응자들이 중요한 자원을 보낼 곳을 결정할 때 이것을 사용한다고 상상해 보았다고 말했습니다.

"예측 요소는보고되기 전에 우리가 [파괴적인 사건]을 감지 할 수 있다는 것입니다,"라고 Dr. Burnap은 기즈모도에게 말했다. "특정 이벤트 위치로 리소스를 이동하고 더 큰 무언가로 확대 할 때보 다 더 빨리 관리 할 수있는 기회를 제공합니다."

그러나 법 집행이 확대되기 전에는 법 집행 활동을 저지하는 것이 잠재적 인 단점입니다. 폭력적으로되기 전에 군중 활동을 감시하기 위해 경찰을 파견하면 사람들의 집회 및 반대 의견에 간섭 할 정도로 냉소적 인 효과를 낼 수 있습니다. 사람들이 불만을 제기하자마자 장교가 곤경에 처했을 때 즉각적으로 갑자기 나타나면 어떻게 될까요? 유기적 인 저항을 저지하겠습니까?

Burnap 박사는 "중요한 것은 관찰 된 것이므로 침착성이 유지된다는 것입니다. "그러나 그것에주의를 기울이는 것이 중요합니다. 어떤 형태의 관리가 필요한 경우, 적어도 당신은 그것을 볼 수 있습니다. "

또한 Burnap의 연구는 Geofeedia와 다소 겹치는 부분이 있습니다. 소셜 미디어 감시 서비스 Black Lives Matter 활동가를 추적하고 프로파일 링하기 위해 2016 년에 경찰 부서에 사용되었습니다. 거기에서 경찰 부서는 시위자를 범죄 데이터베이스와 대조하기 위해 안면 인식을 사용한다고해도 실시간으로 짹짹과 페이스 북 게시물에 위치 정보 태그를 지정하여 시위자를 추적합니다.

페이스 북과 트위터가 Geofeedia의 API 액세스를 취소했지만 경찰 부서는 여전히 유사한 서비스를 사용합니다 . Burnap 박사는 이러한 유형의 조기 발견이 저항 운동이나 표적 활동가들을 감시하기 위해 유사하게 사용될 수 있다고 생각합니까?

"소셜 미디어를 관찰하는 잠재적 단점은 일반적으로 개인을 프로파일 링 할 수있는 기회가 있다는 것"이라고 Burnap 박사는 말했습니다. "우리는 개별 사례에 집중하지 않고 집계 수준의 분석을 통해이 특별한 경우를 피합니다."

이 연구의 알고리즘은 Geofeedia와 같은 특정 트위터 사용자를 찾아 내거나 추적하지 않으며 Dr. Burnap은 경찰의 존재만으로도 합법적 인 시위를 막을 수는 없다고 말합니다.

"일반적으로 어쨌든 경찰에 통보하기 때문에 평온하고 조직적인 항의에 반드시 영향을 주어야한다고 생각하지 않는다"경찰관에게 " 다른 소셜 미디어 감시 소프트웨어에서 볼 수 있듯이 "예측력"을 발휘합니다.

"누구든지이 데이터를 사용할 수 있으며 그 데이터의 사용이 잘 모니터링 될 수 있다는 것이 확실합니다."라고 그는 말했습니다. "이 데이터를 사용하여 어떤 종류의 실험을 토대로도 윤리가 있어야합니다."

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