Il tempo è il vostro nemico: risolvere i crimini e risparmiare tempo utilizzando i dati in tempo reale

Sintesi

Le forze dell'ordine non sono estranee alla pressione di fare di più con meno. Nata da un discorso pubblico e da un contenzioso privato, l'aspettativa - e in alcuni casi l'esigenza - di fare di più con meno, requisito - che le forze dell'ordine a ogni livello di governo migliorino l'accessibilità e l'erogazione dei loro servizi, riducendo al contempo i costi e le responsabilità, è pervasiva. Visti gli eventi tumultuosi degli ultimi anni e l'ambiente politico divisivo, non c'è da stupirsi che questa pressione non accenni a diminuire. Ma come possono le agenzie orientarsi e soddisfare queste richieste apparentemente dicotomiche?

Per quanto alcuni possano essere scettici sul fatto che i servizi possano essere migliorati spendendo meno, c'è un'area in cui le forze dell'ordine possono raggiungere facilmente questo obiettivo: l'uso di grandi dati.

Secondo Gartner, i big data sono risorse informative ad alto volume, alta velocità e/o alta varietà che richiedono forme di elaborazione delle informazioni innovative ed economicamente vantaggiose che consentano di migliorare la comprensione, il processo decisionale e l'automazione dei processi.

Per i professionisti delle forze dell'ordine, i big data non comprendono solo le enormi serie di dati federali, statali e locali su tassi di criminalità, recidiva, indagini sulle vittime e altri argomenti gestiti dal Bureau for Justice Statistics (https://bjs.ojp.gov/). I big data comprendono anche fonti supplementari di dati pubblici e privati, come i dati degli utenti dei social media e i risultati della digitalizzazione dei registri.

Queste fonti di dati supplementari aumentano man mano che il mondo diventa sempre più interconnesso. Tuttavia, è evidente che le forze dell'ordine devono recuperare il ritardo rispetto ad altri settori nell'utilizzo dei big data a proprio vantaggio.

In questo whitepaper esaminiamo non solo le fonti di dati finora inaccessibili, come possono essere ora accessibili e analizzate, ma anche sette delle aree di applicazione più importanti per questi dati:

• Prevenzione del crimine
• Identificazione criminale
• Segnalazione penale
• Pianificazione della risposta
• Efficienza operativa
• Riduzione del contenzioso
• Sicurezza, salute e benessere degli agenti

Nell'esplorare queste aree, sosteniamo che le forze dell'ordine non solo dovrebbero essere consapevoli dei numerosi vantaggi dei big data nelle loro indagini e operazioni, ma dovrebbero anche cercare attivamente partner del settore privato che possano migliorare l'accesso e l'utilizzo di tali dati.

Uno sguardo più attento ai dati delle forze dell'ordine

Con le odierne tecnologie digitali, i professionisti delle forze dell'ordine hanno un accesso senza precedenti a un ampio spettro di fonti di dati pubblici e privati, storici e in tempo reale. Analizzati isolatamente o collettivamente, questi set di dati illuminano circostanze e connessioni che, fino ad oggi, erano in gran parte sconosciute o inaccessibili alla maggior parte dei dipartimenti.

Tradizionalmente, le forze dell'ordine si sono affidate ai dati raccolti dal governo su temi fondamentali della giustizia penale, come le correzioni, i tribunali, la criminalità, il sistema giudiziario federale, le scienze forensi, le forze dell'ordine, la recidiva e il reinserimento, la criminalità e la giustizia tribale e le vittime di reato.

Le fonti di dati supplementari, tuttavia, sono ampiamente disponibili attraverso i partner industriali, ma finora devono essere maggiormente utilizzate. Esempi di tali set di dati supplementari sono:

I ritmi nettamente migliori con cui è possibile ottenere e verificare i dati - soprattutto se abbinati a tecnologie avanzate di intelligenza artificiale (IA) che aiutano a identificare schemi e collegamenti tra gli insiemi di dati - contribuiscono in modo significativo a destabilizzare i processi investigativi e operativi.

Inoltre, la disponibilità di tali dati in piattaforme e servizi di dati integrati libera le forze dell'ordine dall'onere finanziario e funzionale di fonti e sistemi autonomi e disparati.

Con questi progressi nel software, la tecnologia è ormai ampiamente considerata come un moltiplicatore di forza per le forze dell'ordinecon un impatto positivo sulle attività interne ed esterne in innumerevoli campi di applicazione.

La tecnologia come moltiplicatore di forze

Le applicazioni dei big data nelle forze dell'ordine sono numerose e di ampia portata, con un impatto su tutti coloro che lavorano e traggono beneficio dalle attività di polizia.

Un tratto distintivo delle forze dell'ordine contemporanee è il passaggio a metodologie di polizia proattive piuttosto che reattive. A questo proposito, i big data svolgono un ruolo importante nel far emergere schemi e anomalie che potrebbero indicare una maggiore probabilità di attività criminali.

Grazie ai dati raccolti dalle agenzie di 45 Stati e del Distretto di Columbia, ad esempio, i dipartimenti di polizia sanno in quali orari del giorno aumentare la presenza della polizia per combattere i crimini violenti (dove per "crimini violenti" si intendono omicidi, violenze sessuali, rapine, aggressioni aggravate, aggressioni semplici e rapimenti). Secondo uno studio del 2019 del Federal Bureau of Investigation (FBI), i crimini violenti commessi dai giovani hanno un picco alle 15:00, mentre quelli commessi dagli adulti hanno un picco alle 21:00.

Programmando un maggior numero di pattuglie in questi orari, le agenzie non solo aumentano la loro capacità di prevenire i crimini violenti, ma evitano anche di sprecare risorse impiegando gli agenti in orari più tranquilli della giornata.

Utilizzando questi stessi metodi, le risorse possono essere impiegate rapidamente anche in risposta a minacce in rapida evoluzione, come il sospetto di sparatorie nelle scuole e altri eventi terroristici. Molte tragedie di questo tipo degli ultimi anni sono state annunciate o accennate in altro modo attraverso i post sui social media degli aspiranti criminali, soprattutto su reti come 4chan, 8chan, Discord e Twitch, che godono di una maggiore protezione della privacy. La tecnologia può consentire il monitoraggio di massa di questi dati, utilizzando l'intelligenza artificiale e il software di riconoscimento delle immagini per riconoscere i contenuti di testi e immagini minacciosi o sospetti e indicare alle agenzie quando e dove dovrebbero essere impiegate risorse aggiuntive.

Identificazione criminale

L'uso prevalente dei dati nell'identificazione dei criminali è il criminal profiling. Sebbene la pratica del profiling criminale risalga alle indagini sugli omicidi di "Jack lo Squartatore" nell'est di Londra nel 1880, il profiling moderno e l'interesse accademico sono diventati importanti da quando l'Unità di Scienze Comportamentali dell'FBI ha utilizzato la ricerca criminologica applicata per indagare sulle attività criminali seriali negli anni Settanta.

I profiler criminali utilizzano i big data per generare tipologie criminali o insiemi di caratteristiche e comportamenti che hanno maggiori probabilità di applicarsi a un certo tipo di criminale e che quindi potrebbero dare alla polizia un vantaggio nelle indagini. Secondo lo standard americano, esposto in uno studio dell'FBI del 1980, si tratta di criminali "organizzati" o "disorganizzati", da cui si possono trarre molte conclusioni statisticamente probabili.

Ad esempio, un autore di reato verrebbe classificato come "organizzato" in un omicidio in cui vi sono prove di premeditazione, come l'uso di legacci e armi. In questo caso, è molto probabile che l'autore del reato sia socievole, viva con un partner, sia sessualmente competente, abbia un alto quoziente intellettivo, sia occupato e sia geograficamente mobile. Dopo il reato, è probabile che l'autore torni sulla scena del crimine, offra volontariamente informazioni alle forze dell'ordine e risponda bene alle domande dirette dell'interrogatorio. Se si presenta un sospetto che non corrisponde a queste caratteristiche, è statisticamente improbabile che abbia commesso il crimine e quindi potrebbe essere privato di priorità nelle indagini rispetto ad altri sospetti che soddisfano alcuni o tutti questi attributi.

I vantaggi dei dati nell'identificazione dei criminali non sono tuttavia limitati alle unità specializzate a livello federale. Le agenzie locali possono utilizzare principi simili per generare profili e stabilire priorità investigative basate su dati demografici locali, statistiche sulla criminalità e altre metriche pertinenti.

Segnalazione penale

Una spiacevole conseguenza della devoluzione delle forze dell'ordine ai singoli Stati è la scarsa o inesistente comunicazione e condivisione delle informazioni tra le agenzie delle diverse giurisdizioni. Dato che il 93% dei primi soccorritori dichiara che la comunicazione tra agenzie è fondamentale nella gestione delle crisi, si tratta di un problema che non può essere ignorato in coscienza dai vertici delle agenzie.

Un potenziale antidoto alle strozzature della comunicazione tra agenzie è un'efficace segnalazione dei reati. Le agenzie a livello federale, statale e locale - così come le loro controparti internazionali - hanno una motivazione convincente a collaborare quando le segnalazioni di una giurisdizione potrebbero risparmiare una considerevole ripetizione del lavoro e uno spreco di risorse in un'altra.

Pianificazione della risposta

Si dice spesso che il miglior predittore del futuro è il passato, e quindi non sorprende che i big data abbiano un ruolo critico nella pianificazione delle risposte agli eventi di emergenza e di crisi. Tra le applicazioni di maggior impatto vi sono:

Efficienza operativa

Le agenzie di tutto il Paese stanno impiegando le tecnologie dei dati per migliorare l'efficienza operativa dei loro dipartimenti. I vantaggi di questa scelta sono molteplici, tra cui due principali sono:

• Allocazione dinamica delle risorse. In Illinois, i Centri di supporto alle decisioni strategiche (SDSC) fondono dati geografici specifici in tempo reale provenienti da più fonti per generare rapporti accurati sulla situazione e distribuire le risorse di polizia di conseguenza. In un'occasione, gli agenti sono stati in grado di confiscare un'arma da fuoco illegale a un noto membro di una gang di Chicago entro 15 minuti dal momento in cui aveva postato online "Ho appena superato la polizia, ho 40 dollari in mano. Venite a prendermi", grazie alla fusione dei dati dei social media, delle informazioni sull'identità, delle targhe e dei dati di immatricolazione dei veicoli.
• Localizzazione rapida degli individui. Quando gli investigatori della Virginia hanno esaurito i sospetti per una rapina a mano armata in una banca di Midlothian nel maggio 2019, hanno ottenuto un mandato di geofence che richiedeva ad Alphabet Inc. - la società madre di Google - di restituire un elenco di dispositivi Android che si trovavano nel raggio di 300 metri dalla banca al momento del presunto reato. È stato restituito un elenco di 19 dispositivi con i relativi dati di localizzazione, che gli agenti hanno poi ristretto a un unico sospetto in base ai movimenti noti dopo la rapina. Con questo approccio, gli agenti non solo sono riusciti a identificare il presunto autore del reato, ma hanno anche risparmiato tempo e risorse.

Riduzione dei costi legali e assicurativi

Il dottrina dell'immunità qualificata protegge gli agenti di polizia da un gran numero di cause e richieste di risarcimento, ma rimangono comunque numerose cause che possono portare soggetti pubblici e privati a intentare cause contro le forze dell'ordine. Il Il costo cumulativo delle sole richieste di risarcimento è impressionante.Secondo il Washington Post, negli ultimi dieci anni sono stati spesi oltre $3,2 miliardi di euro per risolvere 7.600 richieste di risarcimento contro gli agenti di 25 tra i più grandi dipartimenti di polizia e sceriffi della nazione.

Purtroppo, i casi di imprudenza, negligenza e cattiva condotta delle forze dell'ordine non sono rari. Nel 2019, ad esempio, gli agenti di Chicago hanno fatto irruzione nella casa sbagliata durante un'indagine sulle armi e sono stati citati in giudizio per aver ammanettato la giovane proprietaria di casa nuda a una sedia mentre cercava freneticamente di spiegare loro che si trovavano all'indirizzo sbagliato.7 La sentenza a favore della proprietaria di casa è costata alla città di Chicago oltre $2,9 milioni. In parole povere, l'uso efficace delle tecnologie di data sourcing, fusion e analytics avrebbe potuto ha evitato questo errore poiché le informazioni contenute nel mandato avrebbero potuto essere incrociate con l'identità, l'indirizzo, il porto d'armi e altre informazioni pertinenti per confermare l'indirizzo dell'obiettivo.

Con i big data che migliorano l'erogazione dei servizi di polizia in molti aspetti chiave e con la maggioranza degli americani che sono favorevoli all'estensione dei diritti dei civili di citare in giudizio la polizia per cattiva condotta8 , le implicazioni legali e finanziarie di un migliore utilizzo dei dati potrebbero essere enormi.

Sicurezza, salute e benessere degli agenti

Oltre a proteggere gli agenti sul campo attraverso l'intelligence tattica in tempo reale e l'addestramento potenziato, la raccolta, la fusione e l'analisi dei dati svolgono un ruolo importante nella riduzione degli straordinari eccessivi, che hanno diversi impatti negativi sulla sicurezza, la salute e il benessere degli agenti.

In California, ad esempio, il Dipartimento di Polizia di Berkeley è stato messo sotto tiro per non aver rispettato le politiche cittadine in materia di straordinari, con critiche incentrate sull'errato calcolo dei requisiti per gli straordinari da parte del dipartimento e sull'incapacità di tenere traccia di quando gli agenti fanno turni extra. Si è persino scoperto che un agente ha lavorato 47 giorni senza un solo giorno di riposo.9 L'impatto di una regolamentazione poco rigorosa dei turni aperti sugli agenti è molto preoccupante:

• Gli orari di lavoro prolungati hanno effetti negativi sul sonno, aumentano la probabilità di affaticamento in servizio e compromettono le prestazioni.
• La stanchezza e gli orari prolungati che riducono le opportunità di sonno possono portare all'assenteismo come strategia di autogestione.
• Il lavoro straordinario aumenta di 2,7% le probabilità che un agente sia coinvolto in un incidente legato all'uso della forza la settimana successiva e di 3,1% le probabilità di violazione dell'etica.

Il National Institute of Justice ha inoltre riferito che l'affaticamento da lavoro straordinario comporta notevoli problemi di salute mentale e fisica, tra cui un aumento degli sbalzi d'umore, una riduzione della capacità di giudizio, una diminuzione della capacità di adattamento, un aumento del senso di minaccia, un'esacerbazione dell'ansia o della depressione, lo sviluppo di malattie mentali, una riduzione della coordinazione occhio-mano, l'aumento o la perdita di peso, dolori, problemi di rilassamento, problemi gastrointestinali e danni al sistema cardiovascolare.

Dati avanzati, fusione e analisi con Whooster

In qualità di leader globale nella fornitura, fusione e analisi dei dati, noi di Whooster comprendiamo a fondo gli effetti che dati accurati e affidabili (o la loro mancanza) hanno sulle forze dell'ordine, su coloro che lavorano al loro interno e su coloro che ne subiscono l'impatto.

Per garantire che le agenzie abbiano a disposizione i dati migliori, sviluppiamo continuamente nuove tecnologie che superano i limiti dell'approvvigionamento, della fusione e dell'analisi dei dati. Inoltre, siamo motivati dalla nostra esperienza nel fornire risultati significativi ai nostri clienti delle forze dell'ordine.

Soluzioni complete per i dati

Whooster fornisce soluzioni complete di dati per le forze dell'ordine che forniscono un contesto profondo a qualsiasi situazione, indagine o operazione. Con dati storici e in tempo reale provenienti da fonti pubbliche e private, la profondità e l'ampiezza delle nostre fonti di dati non ha eguali.

Informazioni utili per le forze dell'ordine

Noi di Whooster sappiamo che ogni minuto è importante quando un'indagine entra nel vivo e le persone di interesse devono essere localizzate. Le nostre soluzioni possono essere utilizzate per rintracciare sospetti, complici, testimoni (anche non collaborativi) e persino passanti non identificati. Chiunque dobbiate trovare e ovunque si trovi, noi abbiamo la tecnologia per aiutarvi a trovarlo.

In particolare, Whooster funge da collegamento di fiducia tra le agenzie, consentendo a qualsiasi parte autorizzata, in qualsiasi fase di un'indagine, di ottenere un quadro completo delle informazioni disponibili e di generare intelligence utilizzabile dagli agenti sul campo in tempo reale, anche nelle esercitazioni multi-agenzia che di solito soffrono di dati isolati.

Negli ultimi dieci anni abbiamo servito decine di migliaia di persone e oggi portiamo dati freschi e affidabili a oltre 6.000 utenti di 475 agenzie federali, statali e locali (e non solo).

In quanto azienda privata, Whooster si trova in una posizione unica per poter contribuire sia alla sicurezza del pubblico che a quella di coloro che hanno il compito di proteggerci. Prendiamo le nostre responsabilità molto seriamente e siamo orgogliosi di guidare lo sviluppo di tecnologie AI avanzate che aiutano le nostre agenzie a essere meglio equipaggiate per affrontare le complessità delle odierne minacce alla sicurezza pubblica.

Richard Spradley, Fondatore e Amministratore delegato di Whooster