Um novo algoritmo desenvolvido pela University of Surrey e Georgia Tech pode dar aos departamentos de polícia uma vantagem na luta contra o crime, graças à sua capacidade de processar dados em tempo real rapidamente e prever onde atividades ilegais podem ocorrer novamente.

Departamentos de polícia em todo o mundo estão enfrentando pressões crescentes sobre seus recursos, uma realidade que está alimentando o crescimento do software de policiamento preditivo que ajuda as autoridades a tomar decisões sobre onde concentrar seus esforços. Um método popular é ajustar um modelo Epidemic Type Aftershock Sequence (ETAS) aos dados de crimes urbanos - uma abordagem baseada em mapa de grade que foi capaz de prever duas vezes mais crimes do que um único analista dedicado.

Em um artigo publicado pela Computational Statistics and Data Analysis, pesquisadores de Surrey e Geórgia, Atlanta, detalhar uma nova abordagem semelhante à usada na previsão do tempo e nas missões espaciais Apollo, que complementa o ETAS. Os pesquisadores foram capazes de usar essa abordagem para desenvolver um novo algoritmo - o filtro Ensemble Poisson Kalman (EnPKF) - que é capaz de combinar, em tempo real, dados de crimes urbanos e o modelo ETAS. O EnPKF é capaz de fornecer previsões em tempo real para a taxa de criminalidade e dar uma indicação da probabilidade de o crime se repetir em uma determinada área. O algoritmo também pode dar sugestões aos departamentos de polícia sobre onde podem surgir pontos críticos de crimes de curto prazo, e quais recursos adicionais são necessários para lidar com tal aumento.

Os matemáticos testaram seu algoritmo com dados de mais de 1000 crimes violentos de gangues em Los Angeles, de 1999 a 2002 - um conjunto de dados que apresenta 33 gangues conhecidas.

Os pesquisadores acreditam que o algoritmo tem uma ampla gama de usos possíveis, pois o EnPKF pode fazer previsões usando modelos diferentes do ETAS. Pensa-se que EnPKF pode ser usado para monitorar atrasos de trem, réplicas de terremotos e até reivindicações de seguros na África Subsaariana.

O Dr. David Lloyd, do Departamento de Matemática da Universidade de Surrey, disse:"Estamos cautelosamente entusiasmados com o Filtro EnsemblePoisson Kalman, uma abordagem que nos deu uma ideia de quando o crime pode ser previsto, e nos mostrou a importância de usar dados em tempo real para tornar o sistema geral mais forte. Já estamos bem encaminhados para fortalecer o algoritmo e o testamos com dados de Chicago.

“É importante lembrar que EnPKF, e algoritmos semelhantes a este, são ferramentas usadas para ajudar nossos policiais que trabalham duro para manter nossas comunidades seguras. Seu uso será determinado pelas necessidades de cada departamento. "