Các nhà nghiên cứu nghĩ rằng họ có thể sử dụng Twitter để phát hiện những cuộc nổi dậy trước cảnh sát

Sidney Fussell 13/09/2017. 6 comments
Cyborgpolicing Policetechnology Twitter Machine Learning AI AI/Ethics

Các nhà nghiên cứu ở Anh đã sử dụng các thuật toán học máy để phân tích 1,6 triệu tweet ở London trong những cuộc nổi dậy khét tiếng năm 2011, dẫn đến việc cướp bóc, phá hủy tài sản và hơn 3.000 vụ bắt giữ. Theo các nhà nghiên cứu, việc phân tích dữ liệu trên Twitter để chỉ ra nơi mà bạo lực xảy ra tại các quận ở Luân Đôn nhanh hơn và chính xác hơn là dựa vào các cuộc gọi khẩn cấp - hoặc thậm chí là thu thập thông tin tại chỗ.

Về cơ bản, các nhà nghiên cứu đã sử dụng máy học để thu thập các bài đăng được đăng trong các cuộc bạo loạn, sau đó nhóm chúng theo các biến như vị trí, thời gian đã gửi và thẻ bắt đầu bằng #. Mỗi cụm được cho một dấu thời gian: 13:00 đến 14:00, ví dụ, hoặc 5:00 sáng đến 6:00 sáng. Những gì các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra là những sự kiện phá hoại như phá vỡ cửa sổ, đám cháy và những nhóm người không đứng đắn đã liên tục tweet ra từ 5 phút đến một hour trước khi cảnh sát London biết về họ. Ví dụ tweet này, đã đi ra lúc 9:54 pm. Hồ sơ đầu tiên của cảnh sát London về cướp bóc trên phố Fore tới 45 phút sau vào lúc 10:40.

Các nhà nghiên cứu sau đó có thể định vị địa lý các sự cố từ ngữ cảnh hoặc bằng cách trích xuất siêu dữ liệu vị trí từ tweets và ảnh đính kèm, cho phép họ lập bản đồ nơi xảy ra sự cố xảy ra trong thời gian thực, ngay cả trước khi cảnh sát nhận thức được chúng. Tiến sĩ Pete Burnap , nhà nghiên cứu thuộc trường đại học Cardiff và là đồng tác giả của bài báo, nói rằng ông tưởng tượng những người phản ứng khủng hoảng sử dụng điều này khi quyết định gửi tài nguyên quan trọng đến đâu.

Tiến sĩ Burnap nói với Gizmodo rằng "yếu tố dự đoán là chúng ta có thể phát hiện ra [một sự kiện gây rối] trước khi nó được báo cáo. "Nó mang lại cơ hội để chuyển các nguồn lực đến vị trí sự kiện cụ thể đó và có thể quản lý nó nhanh hơn bạn thực sự để nó leo thang lên một cái gì đó lớn hơn."

Tuy nhiên, có một nhược điểm tiềm ẩn để gắn kết hoạt động của cơ quan thực thi pháp luật trước khi nó leo thang. Gửi cảnh sát để giám sát hoạt động của đám đông trước khi nó trở nên bạo lực có thể có một hiệu ứng ớn lạnh, can thiệp vào quyền của mọi người để lắp ráp và tuyên bố bất đồng quan điểm. Điều gì xảy ra khi các sĩ quan, mong đợi sự cố, có thể ngay lập tức bật lên ngay khi mọi người than phiền? Có nên khuyến khích các cuộc biểu tình không lành mạnh?

Tiến sĩ Burnap cho biết: "Tôi nghĩ điều quan trọng là nó được quan sát, nên nó vẫn bình tĩnh. "Nhưng điều quan trọng là phải theo dõi nó. Nếu có nhu cầu về bất kỳ hình thức quản lý nào, thì ít nhất bạn cũng có thể xem nó. "

Nghiên cứu của Burnap cũng có một số sự chồng chéo đôi chút phiền toái với Geofeedia, dịch vụ giám sát truyền thông xã hội các sở cảnh sát sử dụng vào năm 2016 để theo dõi và mô tả các nhà hoạt động Đời sống Đen. Tại đó, các sở cảnh sát đã theo dõi những người biểu tình bằng cách gắn thẻ địa lý các tweet và các bài đăng trên Facebook trong thời gian thực, thậm chí sử dụng nhận dạng khuôn mặt để kết hợp người biểu tình với các cơ sở dữ liệu hình sự.

Mặc dù Facebook và Twitter đã thu hồi quyền truy cập API của Geofeedia, các sở cảnh sát vẫn sử dụng các dịch vụ tương tự . Tiến sĩ Burnap có nghĩ rằng loại phát hiện sớm này có thể được sử dụng để giám sát các cuộc phản kháng hoặc các nhà hoạt động mục tiêu?

Tiến sĩ Burnap cho biết: "Nhược điểm tiềm tàng của việc quan sát các phương tiện truyền thông xã hội nói chung là có cơ hội để mô tả cá nhân", chúng tôi tránh trong trường hợp đặc biệt này bằng cách phân tích tổng hợp và không tập trung vào cá nhân. "

Các thuật toán trong nghiên cứu không xác định hoặc theo dõi những người dùng Twitter cụ thể như Geofeedia đã làm và Tiến sĩ Burnap chỉ nói rằng sự hiện diện của cảnh sát không đủ để ngăn chặn các cuộc biểu tình hợp pháp.

Tiến sĩ Burnap nói, thừa nhận tầm quan trọng của việc cai trị trong thực tế vì vậy nó không cho cảnh sát loại " tiên đoán "như đã thấy với phần mềm giám sát truyền thông xã hội khác.

"Có thể chắc chắn rằng bất cứ ai cũng có thể sử dụng dữ liệu này và điều quan trọng là việc sử dụng dữ liệu đó được theo dõi tốt", ông nói. "Nên có đạo đức dựa trên bất kỳ loại thử nghiệm nào sử dụng dữ liệu này".

6 Comments

ThirdAmendmentMan
orcim
Cali4life
RainyDayInterns

Suggested posts

Other Sidney Fussell's posts

Language