Jak złapać złodzieja, zanim ukradnie

Robert McDaniel jest czarnoskórym mieszkańcem Chicago. Pewnego dnia do jego domu zapukali policjanci, by zakomunikować, że znalazł się na liście 400 najbardziej niebezpiecznych osób w mieście. Każda kolizja z prawem skończy się poważnymi konsekwencjami, uprzedzili stróże prawa. McDaniel oniemiał, bo jak twierdzi, nie różni się niczym od większości czarnoskórych mieszkańców dzielnicy. Nie skończył szkoły, czasami podpadał policji za drobne wykroczenia, stara się związać koniec z końcem, chwytając się różnych prac. Skąd więc „nobilitacja” do grona najgroźniejszych mieszkańców Chicago? To nie jest opis jednej ze scen filmu „Raport mniejszości”, zrealizowanej w 2002 r. ekranizacji opowiadania Philipa K. Dicka. W artystycznej fantazji na temat 2054 r. wskazywaniem dojrzewających przestępców zajmuje się trójka jasnowidzów. Wcześniejsza o 40 lat rzeczywistość jest jednak bardziej nowoczesna i nie potrzebuje jasnowidzów, bo ma komputery zaopatrzone w odpowiednie oprogramowanie umożliwiające predictive-policing, czyli właśnie planowanie działań policyjnych na podstawie prognoz przestępczości. A scena pochodzi z filmu dokumentalnego „Pre-Crime. Inwigilacja 3.0” w reż. Matthiasa Heedera i Moniki Hielscher – będzie go można obejrzeć podczas festiwalu filmów dokumentalnych Docs Against Gravity. Chicago słynie zarówno z przestępczości, jak i policji od lat aktywnie wspomagającej swoją pracę najnowszymi technologiami. Efektem jest olbrzymia baza danych dotyczących przestępstw i przestępczości. Wszystkie te czynniki spowodowały, że miejska policja w 2009 r. otrzymała grant od National Institute of Justice na opracowanie metod analizy informacji umożliwiających rozpoznanie prawidłowości w działaniach kryminalistów. Prawidłowości takie umożliwiłyby wytypowanie „gorących punktów” na mapie miasta, a także być może wskazanie osób najbardziej potencjalnie gotowych popełnić przestępstwo. W pracach posłużono się m.in. badaniami socjologa Andrew Papachristosa z Yale University. Zajmuje się on analizą sieci społecznych (SNA – Social Network Analysis), dynamicznie rozwijającym się obszarem nauki. Badacze sieci analizują strukturę powiązań pomiędzy węzłami – w przypadku przestępczości na podstawie danych policyjnych są w stanie zrekonstruować relacje pomiędzy osobami zaangażowanymi w kryminalną aktywność. Znajomość struktury tych relacji i teoria wpływu społecznego pozwalają wskazać na możliwe kierunki „zarażania” złym zachowaniem. Robert McDaniel nie popełnił jeszcze poważnego przestępstwa, ma jednak tego pecha, że okazał się ważnym węzłem w przestępczej sieci, ze zbyt wielu bezpośrednimi i pośrednimi powiązaniami z prawdziwymi rzezimieszkami. Kontekst społeczny O ocenie ryzyka popełnienia przestępstwa decyduje nie tylko struktura sieci społecznej delikwenta, ale też analiza kontekstu społecznego: sytuacja rodzinna czy ślady pozostawione na Facebooku. Jak komentuje sprawę krótko Steven Caluris z policji w Chicago: „jeśli znalazłeś się na gorącej liście, to jest ku temu powód”. A zwolennicy metody dodają, że chyba lepiej nie dopuścić do przestępstwa, niż czekać, aż taki np. McDaniel dopełni swego wyczytanego w analizie sieciowej przeznaczenia, popełni zbrodnię i sam zgnije w więzieniu. Jednocześnie policjanci przekonują, że ich metody różnią się od totalnej inwigilacji elektronicznej prowadzonej przez służby specjalne. Policja posługuje się danymi, jakie gromadzi w swych bazach danych na podstawie działań operacyjnych. Te zaś wymierzone są tylko w podejrzane osoby i środowiska. Czyli, jak mawia minister Zbigniew Ziobro, niewinni nie mają się czego obawiać. Na ułomność tego podejścia zwraca uwagę Cathy O’Neil w książce „Weapons of Math Destruction” (Broń matematycznej zagłady) poświęconej niebezpieczeństwu, jakie kryje się w przekonaniu, że nowe możliwości techniczne i informatyczne rozwiążą wszystkie problemy tego świata. O’Neil wiele uwagi poświęca walce z przestępczością, sama uczestniczyła w hakowaniu policyjnych baz danych miasta Nowy Jork. Hakerzy postawili sobie za zadanie wydobycie informacji pozyskanych w ramach strategii „stop and frisk” (zatrzymaj i przeszukaj) stosowanej, gdy władzę sprawował Michael Bloomberg. Policjanci dostali zalecenie, by częściej zatrzymywać i przeszukiwać podejrzanie wyglądające osoby. Policyjna aktywność wzrosła o 600 proc., zdecydowana większość zatrzymanych była niewinna, ale przestępczość w mieście spadła radykalnie. Liczba zabójstw z 2245 w 1990 r. zmalała do 400 w 2014 r. Mniej radosną twarz tego sukcesu kryje policyjna baza danych, do której dostali się hakerzy. Okazało się, że 85 proc. zatrzymań dotyczyło Afroamerykanów i Latynosów. Tylko 1 promil z nich miał coś wspólnego z poważnymi przestępstwami, przy okazji wychwycono sprawców drobnych wykroczeń, które w przypadku np. białych studentów uszłyby niezauważone. A więc i niezarejestrowane. Młody biały nowojorczyk ma o wiele mniejszą szansę na zatrzymanie i przeszukanie, tym samym też mniej ryzykuje, że przez przypadek wpadnie z porcją marihuany, której nie wykorzystał na imprezie. Czarnoskóry ryzykuje znacznie więcej, a gdy raz trafi do bazy danych, wpada w mechanizm dodatniego sprzężenia zwrotnego. Metoda „stop and frisk” wyrokiem sądu federalnego została uznana w 2013 r. za niekonstytucyjną, bo przedkłada efektywność operacyjną policji nad prawa obywatelskie, których fundamentem jest zasada domniemania niewinności. Policja powinna więc interweniować wtedy, gdy ma powód, a nie działać metodą „przesiewową”. Sąd sądem, życie życiem zauważa O’Neil. Zwłaszcza że z jednej strony rozwija się technika, z drugiej zaś strony rosną zagrożenia, zwłaszcza w epoce terroryzmu. Dlatego policja zatrzymuje i przeszukuje nadal, tylko stosuje coraz bardziej wyrafinowaną technikę, m.in. posługuje się oprogramowaniem do rozpoznawania twarzy i badania materiału DNA. Zgromadzone w ten sposób dane zasilają policyjne bazy. Analiza obrazów Kolejny etap to masowa zautomatyzowana analiza obrazów rejestrowanych przez znajdujące się w miejscach publicznych kamery. Na filmach już to widzieliśmy, dokument „Pre-Crime. Inwigilacja 3.0” pokazuje, jak to dziś działa w praktyce. A Cathy O’Neil w swej książce sarkastycznie konkluduje: umasowienie elektronicznej inwigilacji oznacza, że będzie mniej rasistowska niż metoda „stop and frisk”. Potencjalne pożytki z poszerzonego elektronicznego monitoringu pokazał już w 2010 r. Albert-László Barabási, fizyk z University of Notre Dame w Stanach Zjednoczonych, jeden z najwybitniejszych badaczy zjawisk zachodzących w różnych sieciach (również społecznych). Wraz ze współpracownikami przeanalizował on dane wybranych losowo 50 tys. użytkowników jednej z sieci telefonii komórkowej. Chciał sprawdzić, do jakiego stopnia przewidywalna jest ludzka mobilność, czyli na ile z informacji o tym, gdzie ktoś bywał w przeszłości, można przewidzieć, gdzie będzie w przyszłości. Okazało się, że średnia „przewidywalność” w badanej grupie to 93 proc. Co ciekawsze, jak podkreślił uczony w artykule w magazynie „Science” z lutego 2010 r., nikt z badanej grupy nie miał przewidywalności mniejszej niż 80 proc. Barabási prowadził badania o charakterze podstaw