پیشبینی نرخ جرم وجنایت با استفاده از یادگیری ماشین

مقدمه 
پیش‌بینی نرخ جرم یک مسئله پیچیده و حیاتی است که از ابزارهای تحلیلی پیشرفته برای پر کردن شکاف‌های موجود در مکانیسم‌های تشخیص استفاده می‌کند. پیشرفت‌های اخیر در فناوری و در دسترس بودن داده‌ها، به محققان امکان استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای مطالعه و پیش‌بینی فعالیت‌های جنایی را داده است.

 یادگیری ماشین و پیش‌بینی جرم 
یادگیری ماشین (ML)، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری برای تجزیه و تحلیل الگوها و پیش‌بینی استفاده می‌کند. یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از ML، از شبکه‌های عصبی برای رسیدگی به روابط پیچیده‌تر استفاده می‌کند. این روش‌ها به روش‌های مختلفی اعمال می‌شوند:
 الگوریتم‌های در حال استفاده: درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی، رگرسیون لجستیک و ماشین‌های بردار پشتیبان برای آموزش داده‌های جرم و پیش‌بینی روندها و الگوهای آینده استفاده می‌شوند.
 کاربردها: شناسایی همبستگی بین جرایم و عوامل محیطی یا جمعیت‌شناختی (مانند مکان، آب و هوا یا زمان روز).

 مراحل پیش‌بینی جرم 
 جمع‌آوری داده‌ها: جمع‌آوری آمار جرم، جزئیات جمعیت‌شناختی و داده‌های محیطی.
 پیش‌پردازش داده‌ها: تمیز کردن و فرمت‌دهی داده‌ها برای تحلیل.
 مهندسی ویژگی‌ها: شناسایی عوامل مرتبط برای آموزش مدل‌ها.
 آموزش و ارزیابی مدل: استفاده از الگوریتم‌های ML و آزمایش اثربخشی آن‌ها.
 کاربرد نتایج: پشتیبانی از اجرای قانون در تصمیم‌گیری و استقرار منابع.

 مجموعه داده‌ها 
 مجموعه داده جرم شیکاگو: برای تجزیه و تحلیل جرایم در شیکاگو استفاده می‌شود.
 مجموعه داده جرم لندن: الگوهای جرم را با عوامل اجتماعی-اقتصادی مرتبط می‌کند.
 مجموعه داده‌های دیگر شامل لس آنجلس، نیویورک و فیلادلفیا می‌شوند.

 تکنیک‌های در حال استفاده 
 یادگیری ماشین سنتی: تکنیک‌های رگرسیون جرایمی مانند سرقت یا از دست دادن اموال را پیش‌بینی می‌کنند. روش‌های طبقه‌بندی گزارش‌های جنایی را تجزیه و تحلیل کرده و انواع جرایم را طبقه‌بندی می‌کنند.
 یادگیری عمیق: تجزیه و تحلیل تصاویر، متن و ویدیو برای تشخیص ناهنجاری‌ها. استفاده از شبکه‌های عصبی برای شناسایی الگوها در داده‌های پیچیده.

 مزایا و چالش‌ها 
 مزایا: بهبود تخصیص منابع، تشخیص روندها و الگوهای جرم.
 چالش‌ها: نگرانی‌های حریم خصوصی و اخلاقی، قابلیت اطمینان مدل‌های پیش‌بینی در سناریوهای مختلف.

 کاربردها 
 پیش‌بینی نقاط مهم جرم
 شناسایی مناطق پرخطر برای مداخلات هدفمند
 اقدامات پیشگیرانه از طریق پلیس هوشمند

 منابع 
fairness,’’ Artif. Intell. Law, vol. 30, no. 1, pp. 1–17, Mar. 2022. 
[75] M. Tonry, ‘‘Predictions of dangerousness in sentencing: Déjà vu all over 
again,’’ Crime Justice, vol. 48, pp. 439–482, May 2019. 
[76] R. Muhlhoff, ‘‘Predictive privacy: Towards an applied ethics of data 
analytics,’’ Ethics Inf. Technol., vol. 23, no. 4, pp. 675–690, Dec. 2021. 
[77] T.-W. Hung and C.-P. Yen, ‘‘On the person-based predictive policing of 
AI,’’ Ethics Inf. Technol., vol. 23, no. 3, pp. 165–176, Sep. 2021. 
[78] D. Leslie, ‘‘Understanding bias in facial recognition technologies,’’ 2020, 
arXiv:2010.07023. 
[79] I. H. Sarker, ‘‘Machine learning: Algorithms, real-world applications and 
research directions,’’ Social Netw. Comput. Sci., vol. 2, no. 3, p. 160, 
May 2021. 
[80] S. Goel, R. Shroff, J. Skeem, and C. Slobogin, ‘‘The accuracy, equity, and 
jurisprudence of criminal risk assessment,’’ in Research Handbook on Big 
Data Law. Cheltenham, U.K.: Edward Elgar Publishing, 2021, pp. 9–28. 
[81] R. Yadav and S. K. Sheoran, ‘‘Crime prediction using auto regression 
techniques for time series data,’’ in Proc. 3rd Int. Conf. Workshops Recent 
Adv. Innov. Eng. (ICRAIE), Nov. 2018, pp. 1–5. 
[82] H. Wang and S. Ma, ‘‘Preventing crimes against public health with artificial 
intelligence and machine learning capabilities,’’ Socio-Economic Planning 
Sci., vol. 80, Mar. 2022, Art. no. 101043. 
[83] J. Abraham, R. Ng, M. Morelato, M. Tahtouh, and C. Roux, ‘‘Automati�cally classifying crime scene images using machine learning methodolo�gies,’’ Forensic Sci. Int., Digit. Invest., vol. 39, Dec. 2021, Art. no. 301273. 
VOLUME 11, 2023 60169

References (Formatted for Wikipedia)