शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि वे पुलिस के सामने टॉपर पर स्पॉट दंगों का इस्तेमाल कर सकते हैं

Sidney Fussell 09/25/2017. 6 comments
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ब्रिटेन के शोधकर्ताओं ने कुख्यात 2011 दंगों के दौरान लंदन में 1.6 मिलियन ट्वीट्स का विश्लेषण करने के लिए मशीन सीखने के एल्गोरिदम का इस्तेमाल किया, जिसके परिणामस्वरूप व्यापक लूट, संपत्ति के विनाश और 3,000 से अधिक गिरफ्तारियां हुईं। शोधकर्ताओं के मुताबिक, लंदन के नगरों में जहां हिंसा हुई है, उस पर चहचहाना डेटा का विश्लेषण किया गया था, आपातकालीन कॉलों या यहां तक ​​कि जमीन की जानकारी एकत्र करने पर भरोसा करने से तेज़ और अधिक सटीक था।

मूल रूप से, शोधकर्ताओं ने दंगों के दौरान तैनात ट्वीट्स को इकट्ठा करने के लिए मशीन सीखने का इस्तेमाल किया, फिर उन्हें स्थान, समय प्रेषित और हैशटैग जैसे चर के आधार पर एकत्र किया गया। प्रत्येक क्लस्टर को टाइमस्टैम्प दिया गया था: 1:00 बजे से दोपहर 2:00 बजे, उदाहरण के लिए, या 5:00 बजे से सुबह 6:00 बजे तक शोधकर्ताओं ने पाया कि लंदन पुलिस को उनके बारे में पता था कि इससे पहले विघटनकारी घटनाएं जैसे खिड़कियां तोड़ने, आग और लोगों के अनियंत्रित समूहों को लगातार पांच मिनट से लेकर एक hour तक कहीं से भी टि्वेट किया गया था। उदाहरण के लिए, यह ट्वीट कल 9: 54 बजे बाहर चला गया। लंदन पुलिस का फोर स्ट्रीट पर लूटने का पहला रिकॉर्ड 45 मिनट बाद 10:40 बजे तक आया था।

इसके बाद शोधकर्ता घटनाओं के संदर्भ से या फिर संदर्भों से स्थान मेटाडेटा को निकालने के लिए घटनाओं को जियोलोकेंट कर सकते हैं और उन्हें पता लगा सकते हैं कि वास्तविक समय क्या होगा, जहां पुलिस को उनके बारे में पता चलने से पहले भी घटनाएं फैल रही थीं। कार्डिफ यूनिवर्सिटी के शोधकर्ता और कागज के सह-लेखक डा। पीट बर्णाप कहते हैं कि वह महत्वपूर्ण संसाधनों को कहां भेजने का फैसला करते समय इसका उपयोग करते हुए संकट के उत्तरदाताओं को कल्पना करता है।

डॉ। बर्नप ने गिजमोदो से कहा, "भविष्यवाणी का तत्व हम [एक विघटनकारी घटना] का पता लगाने में सक्षम होने के पहले ही सक्षम हैं।" "यह उस विशेष घटना के स्थान पर संसाधनों को स्थानांतरित करने का अवसर देता है और इसे जितना तेज़ी से प्रबंधित करता है, उतना ही आप वास्तव में उसे कुछ बड़ा करने के लिए बढ़ा देंगे।"

लेकिन कानून प्रवर्तन के लिए फ़्लैगिंग गतिविधि को आगे बढ़ने से पहले इसका संभावित नकारात्मक प्रभाव पड़ता है। हिंसक होने से पहले भीड़ गतिविधि को मॉनिटर करने के लिए पुलिस को भेजा जा रहा है, द्रुतशीतन प्रभाव हो सकता है, लोगों के विधानसभा के अधिकार में हस्तक्षेप हो सकता है और आवाज असंतोष हो सकता है। क्या होता है जब अधिकारी, परेशानी की उम्मीद कर सकते हैं, जैसे ही लोगों की आवाज की शिकायतें तुरन्त पॉप अप कर सकती हैं? क्या वह कार्बनिक विरोध को हतोत्साहित करेगा?

डॉ। बर्णाप ने कहा, "मुझे लगता है कि महत्वपूर्ण बात यह है कि यह देखा गया है, इसलिए यह शांत रहता है" डॉ। "लेकिन इस पर नजर रखना महत्वपूर्ण है। यदि प्रबंधन के किसी भी रूप की आवश्यकता है, तो कम से कम आप इसे देख रहे हैं। "

बर्नैप के शोध में कुछ जरूरी परेशानियां हैं, जिनोफीडिया के साथ ओवरलैप होते हैं, सोशल मीडिया निगरानी सेवा पुलिस विभागों का उपयोग करने के लिए 2016 में इस्तेमाल किया गया और ब्लैक लाइव मेटर कार्यकर्ताओं का पता लगाया गया। वहां, पुलिस विभाग ने प्रदर्शनकारियों को वास्तविक समय में ट्वीट्स और फेसबुक पोस्ट्स द्वारा जियोटैगिंग द्वारा ट्रैक किए, यहां तक ​​कि आपराधिक डेटाबेस में प्रदर्शनकारियों से मेल खाए चेहरे की पहचान का उपयोग कर।

हालांकि फेसबुक और ट्विटर ने जीओफ़ियाडिया के अपने एपीआई तक पहुंच को रद्द कर दिया है, हालांकि पुलिस विभाग अभी भी समान सेवाओं का उपयोग करते हैं । क्या डॉ बर्नाप को लगता है कि इस प्रकार के शुरुआती पहचान को इसी तरह विरोध या निशानेबाजी कार्यकर्ताओं का सर्वेक्षण करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है?

डॉ। बर्णाप ने कहा, "सामाजिक मीडिया का अवलोकन करने की संभावित नकारात्मकता आम तौर पर [व्यक्तियों] को प्रोफाइल करने का अवसर है," डॉ। बर्णाप ने कहा, "जो हम इस विशिष्ट मामले में समग्र स्तर के विश्लेषण करके और व्यक्तिगत पर ध्यान केंद्रित नहीं कर रहे हैं।"

अध्ययन में एल्गोरिदम विशिष्ट ट्विटर उपयोगकर्ताओं को नहीं पहचानते हैं या न ही ट्रैक करते हैं जैसे गेफाईडिया ने किया और डॉ। बर्णाप ने कहा कि पुलिस की उपस्थिति अकेले ही वैध विरोध प्रदर्शन को रोकने के लिए पर्याप्त नहीं है।

डॉ जर्नाप ने कहा, "मुझे जरूरी नहीं लगता कि इसका शांत, संगठित विरोध पर असर होना चाहिए क्योंकि वे आम तौर पर पुलिस को सूचित करते हैं" डॉ। बर्णाप ने कहा कि इस अभ्यास में राज करने के महत्व को स्वीकार करते हुए यह पुलिस को " भविष्यवाणी "शक्ति के रूप में अन्य सोशल मीडिया निगरानी सॉफ्टवेयर के साथ देखा

"यह निश्चित रूप से संभव है कि कोई भी इस डेटा का उपयोग कर सकता है और इसके महत्वपूर्ण है कि उस डेटा का उपयोग अच्छी तरह से निगरानी रखता है," उन्होंने कहा। "इस डेटा के उपयोग के किसी भी प्रकार के प्रयोग के आधार पर नैतिकता होना चाहिए।"

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