استخدام تحليلات البيانات الشرعية في تحديد اتجاهات الجريمة

وفي عصر تحرك فيه البيانات عملية صنع القرار في جميع القطاعات تقريبا، تتحول وكالات إنفاذ القانون في جميع أنحاء العالم بشكل متزايد إلى محلليات بيانات الطب الشرعي باعتبارها سلاحا قويا في مكافحة الجريمة، ويجمع هذا النهج المتطور بين تقنيات التحقيق التقليدية وتكنولوجيا التقطيع، مما يتيح لإدارات الشرطة ألا تحل الجرائم بمزيد من الكفاءة، بل أن تنبأ بالنشاط الإجرامي وتمنعه قبل وقوعه، كما أن إدماج البيانات الضخمة في التحقيقات الجنائية يمضي قدما بشكل كبير، ويستلزم أساسا استخدام تكنولوجيات المعلومات الاصطناعية.

ويمثل تحويل أعمال الشرطة عن طريق تحليل البيانات أحد أهم التحولات في منهجية إنفاذ القانون في العقود الأخيرة، وبما أن الأنشطة الإجرامية أصبحت أكثر تعقيدا وترابطا، فإن النهج التقليدية للرد الفعلي تثبت عدم كفاية، ويوفر تحليل البيانات الشرعية بديلا استباقيا، ويعزز قوة التعلم الآلاتي، والاستخبارات الاصطناعية، والنماذج الإحصائية للبقاء أمام الاتجاهات الإجرامية، ويحمي المجتمعات المحلية بمزيد من الفعالية.

Understanding Forensic Data Analytics in Modern Law Enforcement

وتمثل تحليلات البيانات الشرعية نهجا متعدد التخصصات يجمع بين عناصر علوم الحاسوب والإحصاءات وعلم الجريمة وتقنيات التحقيق، وتشمل هذه المنهجية، في جوهرها، إجراء فحص منهجي لمصادر البيانات الرقمية والمادية لكي تكتشف الأنماط والعلاقات والآداب التي يمكن أن تسترشد بها التحقيقات الجنائية واستراتيجيات منع الجريمة.

وتشير التنبؤات الجنائية إلى استخدام الرياضيات وإنفاذ القانون، وتستخدم التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالأنشطة الإجرامية المحتملة في مجال محدد، مع هذا التحليل التنبؤي القائم على خصائص محددة للجرائم التي وقعت في بعض المجالات، وتختلف مصادر البيانات المستخدمة في التحليل الجنائي اختلافا ملحوظا، وتتراوح بين تقارير الجريمة التقليدية وسجلات الاعتقال والصور الرقمية الحديثة، بما في ذلك تسجيلات وسائط الإعلام الاجتماعية، والمعاملات المالية.

ويمكن تحديد مختلف أساليب التعلم الآلات، مثل شبكة KNN، و SVM، و naïve Bayes، والتجميع، لتصنيف وفهم وتحليل مجموعات البيانات استنادا إلى شروط محددة سلفا، وبفهم وتحليل البيانات المتاحة في سجل الجريمة، ونوع الجريمة، ونقطة الارتفاع في الأنشطة الإجرامية المقبلة، ويتيح هذا النظام الإيكولوجي الشامل للبيانات للمحققين وضع فهم شامل للسلوك الإجرامي والعوامل البيئية التي تسهم في الجريمة.

تطور تكنولوجيات السياسة الافتراضية

وقد تميزت الرحلة إلى العمل في مجال الشرطة التنبؤية الحديثة بمراحل تكنولوجية هامة، وفي التسعينات، غيرت برامجيات الشرطة التوقعية التابعة لإدارة شرطة مدينة نيويورك إدارة الشرطة عن طريق إتاحة تحليل اتجاهات الجريمة في الوقت الحقيقي، ومكنت بشكل فعال تخصيص الموارد بطريقة دينامية وواقعية، مما وضع الأساس للتحليلات المتوقعة.

وفي العقدين الماضيين، أمكن تحسين عمليات الشرطة التي تحركها البيانات من خلال تقارب الحاسبات القوية والمتطورة، وتحسين تخزين البيانات، باستخدام التعلم الآلي للتنبؤ بالجريمة في نظام بريدبول (الجيوليتيكا الآن)، الذي تم تطويره بمساعدة إدارة شرطة لوس أنجلوس، مما يمثل لحظة محورية في تكنولوجيا الشرطة، وقد أظهرت هذه النظم المبكرة إمكانية اتباع نهج تقوم على البيانات لتغيير عمليات إنفاذ القانون.

مُنابر تحليل البيانات الجنائية اليوم أكثر تطوراً من سابقيهم، العلم الشرعي لم يعد يتعلق فقط ببصمات الأصابع ومسحات الحمض النووي، بل يتعلق بإستخبارات مصطنعة، تحليلات تنبؤية، وإعادة بناء افتراضية عالية الاستبانة، ويمكن للنظم الحديثة أن تجهز وتحلل البيانات من مصادر متعددة في وقت واحد، وتحديد الصلات والأنماط التي قد تكون مستحيلة للكشف عن الأدلة البشرية.

Core Technologies Powering Crime Prediction

ماكين للتعلم والاستخبارات الفنية

وقد بدأ التعلم في مجال الآلات في الظهور في الميدان كخيار أعلى للتنبؤ بالجريمة، حيث يجادل الباحثون بأن التعلم الآلاتي أفضل ملاءمة للطبيعة المعقدة للبيانات الجنائية وقدرة التعلم الآلي على إدراج التكاليف (أي النتائج) تحسن دقة التنبؤ، ويمكن لهذه الخوارزميات المتقدمة أن تجهز مجموعات بيانات ضخمة، تحدد الروابط الفرعية والأنماط التي قد تفتقدها الأساليب الإحصائية التقليدية.

ويؤدي التعلم في مجال الآلات دورا حاسما في أعمال الشرطة التنبؤية من خلال تمكين إنفاذ القانون من تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة ودقيقة، مع قدرة خوارزميات التعلم الآلات على تحديد أنماط واتجاهات البيانات المتعلقة بالجريمة التي قد لا تكون واضحة على الفور للمحللين البشريين، ومن خلال تحليل هذه الأنماط، يمكن أن تُحدث خوارزميات التعلم الآلات التنبؤات بشأن المكان الذي يحتمل أن تحدث فيه الجرائم، وعندما يحدث ذلك، مما يتيح إنفاذ القانون اتخاذ إجراءات وقائية.

وقد تحسنت دقة هذه النظم بشكل كبير في السنوات الأخيرة، وقد وجد تقرير أعدته جامعة شيكاغو أن نموذج الخوارزمية للتعلم الآلي الذي وضعته الجامعة كان قادرا على التنبؤ بالجرائم قبل مرور أسبوع واحد على دقة 90 في المائة، وهذا المستوى من الدقة يتيح لوكالات إنفاذ القانون نشر الموارد بصورة استباقية بدلا من الاستجابة للحوادث التي وقعت بعد وقوعها.

رسم خرائط الجريمة الإحصائية والتحليل الجغرافي

وتستخدم رسم الخرائط الإحصائية للبيانات الجنائية التاريخية، مثل بيانات الاعتقال، لكشف " البقع الساخنة " التي تركز فيها الأنشطة الإجرامية، وتستخدم عادة نظم المعلومات الجغرافية وتحليلات السلاسل الزمنية، ويتيح هذا التحليل المكاني إنفاذ القانون تصور أنماط الجريمة جغرافيا، وتحديد المجالات التي تتطلب مزيدا من الاهتمام والموارد.

وقد أصبحت نظم المعلومات الجغرافية أدوات لا غنى عنها لإنفاذ القانون الحديث، إذ تساعد نظم المعلومات الجغرافية في رسم خرائط لأماكن الارتفاع، وتحليل حركة المشتبه فيهم، وتخطيط النشر، ومن خلال الإفراط في بيانات الجريمة مع المعلومات الديمغرافية، وتفاصيل الهياكل الأساسية، والعوامل البيئية، يمكن للمحللين أن يضعوا تقييمات شاملة للمخاطر في مختلف المناطق الواقعة ضمن الولاية القضائية.

Risk Terrain Modeling

ويرتبط نموذج التضاريس الخطرة بعناصر معينة من البيئة (مثل مخازن المشروبات الكحولية، والمباني المهجورة، ووقف المرور العابر) بإمكانية الجريمة، ويساعد على تحديد عناصر الخطر، مثل الاعتقالات السابقة، التي تدفع تركيز الجريمة، ويعترف هذا النهج بأن الجريمة لا تحدث عشوائيا، بل تتأثر بالعوامل البيئية والوضعية التي يمكن تحديدها وقياسها.

ويوفر نظام رصد السجلات والمحفوظات فهماً أكثر دقة لرواسب الجريمة من مجرد رسم خرائط لبقع ساخنة، ويمكن لإنفاذ القانون، من خلال تحديد السمات البيئية المحددة التي تسهم في النشاط الإجرامي، أن يعمل مع الشركاء المجتمعيين لمعالجة الأسباب الجذرية بدلاً من مجرد زيادة الدوريات في المناطق التي تشهد جرائم عالية.

How Forensic Data Analytics Predicts Crime Trends

وتشمل عملية استخدام تحليلات البيانات الجنائية للتنبؤ باتجاهات الجريمة عدة خطوات مترابطة، يستند كل منها إلى الخطوات السابقة لخلق توقعات أكثر دقة.

جمع البيانات وإدماجها

وفي سياق إنفاذ القانون، يمكن تقسيم أعمال الشرطة التنبؤية إلى خطوتين متتاليتين: (1) جمع البيانات و (2) وضع نماذج البيانات، مع جمع كميات هائلة من البيانات (غير البنيوية) من مصادر مختلفة، بما في ذلك عادة بيانات الجريمة التاريخية (الوقت والمكان والنوع)، تستكمل أحيانا ببيانات اجتماعية - اقتصادية ومتغيرات الفرص.

وتجمع وكالات إنفاذ القانون الحديثة بيانات من مجموعة متزايدة التنوع من المصادر، ويمكن جمع البيانات من مصادر متنوعة، منها تقارير الجريمة وسجلات الاعتقال ووسائط الإعلام الاجتماعية، وهذا النهج المتعدد المصادر يكفل حصول النماذج التنبؤية على معلومات شاملة عن النشاط الإجرامي والظروف البيئية والديناميات الاجتماعية التي قد تؤثر على أنماط الجريمة.

الاعتراف والتحليل

ويحدد تحليل البيانات الشرعية اتجاهات الجريمة، والمجرمين المعتادين، ويتوقّع حدوث الجرائم المحتملة، ويمكّن من التنميط القائم على أساس المقاييس، والنمذجة السلوكية، والكشف عن الشذوذ، وتفحص الخوارزميات المتقدمة البيانات التاريخية لتحديد الأنماط المتكررة في السلوك الإجرامي، بما في ذلك الأنماط الزمنية (أي وقت اليوم، ويوم الأسبوع، والتباينات الموسمية)، والأنماط المكانية (التجميع الجغرافي، وممرات التصاعدية)، والسلوك.

وقد أعد علماء البيانات والعلوم الاجتماعية من جامعة شيكاغو خوارزمية جديدة تتوقّع الجريمة عن طريق أنماط التعلم في الوقت والمواقع الجغرافية من البيانات العامة عن جرائم العنف والممتلكات، ويمكن لهذه النماذج المتطورة أن تكتشف أنماطاً خفية قد تفلت من المراقبة البشرية، مما يزود إنفاذ القانون بمعلومات عملية عن اتجاهات الجريمة الناشئة.

النماذج والتنبؤات الافتراضية

وتضع نماذج الخوارزميات التعليمية الآلاتية أنماطاً من المعلومات التاريخية لتوقع وقوع جرائم في المستقبل، وتعدل هذه الخوارزميات توقعاتها استجابة للبيانات المتاحة حديثاً، وهذه القدرة التكييفية تكفل بقاء النماذج التنبؤية دقيقة حتى مع تطور أنماط الجريمة بمرور الوقت.

وتولد عملية التنبؤ توقعات محددة وقابلة للتنفيذ بشأن النشاط الإجرامي في المستقبل، وتستخدم الشرطة الافتراضية محللي البيانات ومؤشر التنفيذ للتنبؤ بالمكان الذي يحتمل أن تحدث فيه الجرائم، ومساعدة وكالات إنفاذ القانون على منع الجرائم عن طريق تخصيص موارد أكثر استراتيجية، ويمكن أن تتراوح هذه التنبؤات بين توقعات الاتجاهات الواسعة وبين الإنذارات الشديدة المحددة بشأن النشاط الإجرامي الوشيك في مواقع معينة.

التطبيقات العملية في مجال منع الجريمة

ويحقق تحليل البيانات الشرعية فوائد ملموسة عبر أبعاد متعددة لعمليات إنفاذ القانون، مما يحوّل الطريقة التي تتبعها الوكالات في منع الجريمة والسلامة العامة.

تخصيص الموارد وتحسين الدوريات

ويمكن أن تستخدم إدارات الشرطة أساليب التوقّع في أعمال الشرطة، وأنماط الإيذاء، وإحصاءات الجريمة لتخصيص الموارد، مما يتيح زيادة فعالية الردع وزيادة ظهور الشرطة عن طريق نشر الشرطة في مواقع ساخنة للجريمة، ويكفل هذا النشر الاستراتيجي أن تتركز موارد إنفاذ القانون حيثما تكون الحاجة إليها أشد، مما يزيد من أثر محدودية الموظفين والمعدات.

ويمكن أن تكون أعمال الشرطة الافتراضية باستخدام التعلم الآلات فعالة من حيث التكلفة، كما يمكن أن تقوم أجهزة إنفاذ القانون، باستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات، بتحديد المناطق والأوقات التي يحتمل أن تحدث فيها الجرائم، مما يساعد على خفض التكلفة الإجمالية لأعمال الشرطة عن طريق تقليل الحاجة إلى وجود ضباط الدوريات في جميع المناطق في جميع الأوقات.

دعم التحقيق وحل القضايا

وتجمع البيانات المتكاملة من مراكز الاندماج بين البيانات المستمدة من لجنة الشرطة الجنائية، والطب الشرعي، وأجهزة السحب المركزية، والمنظمة الدولية للتبادل الالكتروني للبيانات، لتقديم أدلة سريعة للتحقيق، بينما تقوم منظمة العفو الدولية بتشخيص وربط التحليلات بكشف العلاقات الخفية بين المشتبه فيهم، والجرائم، والأدلة، وتقصير الوقت المتاح لتسوية القضايا، وهذه القدرة قيمة خاصة في التحقيقات المعقدة التي تشمل عدداً من المشتبه فيهم أو المواقع أو المؤسسات الإجرامية.

وكثيرا ما تكافح أساليب التحقيق التقليدية مع حجم وتعقيد القضايا الجنائية الحديثة، وقد فعل أفراد الشرطة ذلك تقليديا بتسرب مجموعة من التقارير الميدانية والقذائفية والطب الشرعي، على أمل أن نرى كيف يمكن أن تكون الجريمة متوافقة مع نمط ممكن، وعندما يكتشف نمط ما، يمكن استخدام المعلومات للتنبؤ بجرائم أخرى، والتوقع منها، ومنع وقوعها، ولكن بطبيعة الحال، فإن هذه العملية تستهلك الوقت وتتسبب في الإحباط، ويمكن أن تؤدي في كثير من الأحيان إلى حدوث أي شيء بارد.

Real-Time Operational Intelligence

وتوفر لوحات المتابعة والتنبيهات في الوقت الحقيقي معلومات مستكملة مستمرة للضباط والقادة الميدانيين، مما يحسن دقة الاستجابة وسرعة الاستجابة، بينما تسلط صور نظام المعلومات الجغرافية الضوء على أنماط الجريمة الدينامية، مما يمكّن القادة من اتخاذ قرارات تكتيكية أفضل، وتحول هذه القدرة في الوقت الحقيقي إنفاذ القانون من تفاعل إلى مؤسسة استباقية، مما يمكّن الموظفين من التدخل قبل وقوع الجرائم أو تصعيدها.

وتساعد الإنذارات التحذيرية بشأن المناطق المتفجرة أو المشتبه بهم المسلحين أو المجرمين المكررين الضباط على الإعداد والتصرف بحذر، كما تقوم نظم مثل رؤية آي آي برصد المناطق المحيطة في الوقت الحقيقي لكشف الأسلحة أو التجمعات الكبيرة أو النية العدائية، وهذه القدرات تعزز سلامة الضباط مع تحسين فعالية عمليات إنفاذ القانون.

قصص النجاح الحقيقية في العالم ودراسات الحالات الإفرادية

وقد تم التحقق من الوعد النظري الذي قطعته على نفسها تحليلات البيانات الجنائية من خلال العديد من عمليات التنفيذ الناجحة عبر مختلف الولايات القضائية وأنواع الجريمة.

Metropolitan Police London: Burglary Reduction Initiative

وقد نفذت شرطة العاصمة في لندن نهجاً قائماً على البيانات لمكافحة عمليات السطو في أماكن الإقامة، وهو أحد أكثر جرائم الملكية شيوعاً التي تؤثر على المدينة، وقامت الإدارة بتحليل بيانات السطو التاريخية إلى جانب العوامل البيئية والمعلومات الديمغرافية والأنماط الزمنية، بوضع نماذج تنبؤية تحدد المناطق الشديدة الخطورة بدقة ملحوظة، وتركزت الدوريات استراتيجياً في هذه الوصلات المتوقعة خلال فترات حدوث عمليات السطو الأكثر احتمالاً.

إدارة شرطة شيكاغو: منع العنف ضد الأسلحة

وقد كافح شيكاغو منذ فترة طويلة مع العنف بالأسلحة النارية، ولا سيما في بعض الأحياء، ونفذت إدارة الشرطة استراتيجيات محركة للبيانات تحلل حوادث إطلاق النار، وانتماء العصابات، وبيانات الشبكات الاجتماعية، والأنماط الجغرافية لتحديد الأفراد والمواقع الأكثر تعرضاً للعنف ضد الأسلحة، وتم اختبار هذه الأداة والتحقق منها باستخدام بيانات تاريخية من مدينة شيكاغو حول فئتين واسعتين من الأحداث المبلغ عنها: جرائم العنف (القتل، والاعتداءات، والضربات) وجرائم إنفاذ الممتلكات (السيارات)

وقد ساعدت التدخلات المستهدفة التي مكّنها هؤلاء المحللون على الحد من العنف بالأسلحة النارية في أحياء محددة، رغم أن البرنامج أثار أيضاً أسئلة هامة بشأن التحيز القائم على أساس السخرية والعلاقات المجتمعية التي لا تزال تسترشد بأفضل الممارسات في مجال أعمال الشرطة التنبؤية.

Cambridge Police and MIT: Series Finder System

The Cambridge Police Department (CPD) and MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) came together in 2013 to test a new machine learning method called "Series Finder" that was developed to assist police in finding crime patterns, with the system using an algorithm to analyse crime patterns and trying to construct a modus operandi (M.O) for break offenders, and using the historical analysis

وقد أظهر هذا التعاون بين الباحثين الأكاديميين وإنفاذ القانون كيف يمكن للتعلم الآلي أن يحدد هوية المجرمين المتسلسلين وأنماط الجريمة التي قد لا تكتشف، مما يؤدي إلى إجراء تحقيقات أكثر كفاءة وتحسين معدلات التطهير فيما يتعلق بجرائم الملكية.

Specialized Applications: Human Trafficking Detection

(محللو (مارينوس (شركة أسستها نساء وخرجت من معهد (كارنيجي ميلون للروبوتس التابع لجامعة (كارنيجي) نجحوا في جمع معلومات عن الآلات والتنبؤات والتحليلات الجيولوجية المكانية لتعقب الأشخاص المفقودين في الولايات المتحدة الذين اختفوا في حلقات الاتجار بالجنس هذا التطبيق يوضح كيف يمكن لمحللي البيانات الجنائية أن يعالجوا بعض أكثر الجرائم تحدياً في المجتمع باستخدام التكنولوجيا لتحديد الضحايا وتعطيل الشبكات الإجرامية

التحديات الحاسمة والنظر في المسائل الأخلاقية

وفي حين أن تحليلات البيانات الجنائية توفر إمكانات هائلة لتحسين السلامة العامة، فإن تنفيذها يثير تحديات أخلاقية وقانونية وعملية هامة يجب التصدي لها بعناية لضمان الاستخدام المسؤول.

Algorithmic Bias and Discrimination

وتشير الأدلة المتزايدة إلى أن التحاملات البشرية قد خُبزت في هذه الأدوات لأن نماذج التعلم الآلي تُدرَّب على بيانات الشرطة المتحيزة، وبعيداً عن تجنب العنصرية، قد تكون أفضل في إخفاءها، وهذا ربما يمثل أخطر تحد يواجه نظم الشرطة المتنبأة.

وإذا خصصت الشرطة مزيدا من الموارد لبعض الأحياء، فإن بيانات الجرائم من تلك الأحياء ستُمثل تمثيلا زائدا في النماذج التنبؤية اللاحقة التي يمكن الإشارة إليها على أنها " تمييز دنيوي " ، وفي نهاية المطاف، ستنعكس أي تحيّزات قائمة في تخصيص الموارد وإنفاذ الشرطة في أي تحليل يستند إلى تلك البيانات، مما يخلق حلقة تفاعلية خطيرة تعزّز فيها ممارسات الشرطة وتزيدها بالتنبؤات الفوقية.

ويمكن أن تستهدف مجموعات البيانات أيضاً الأقليات على نحو غير متناسب، كما لو كانت أحياء الأقليات قد أُغلِقت في الماضي، لوجد المزيد من الجرائم هناك، مما يمكن أن يشير إلى بعض المناطق كحجر للجريمة، مما يؤدي إلى زيادة زيارات الشرطة وعمليات الاعتقال اللاحقة، وهذا بدوره يعلم الخوارزميات أن هذه المناطق ينبغي أن تركز عليها الشرطة، بصرف النظر عن معدل الجريمة الفعلي.

وتتأثر مجتمعات الألوان، ولا سيما المجتمعات المحلية السوداء، تأثراً غير متناسب بإنفاذ القوانين، حيث تواجه معدلات أعلى من المراقبة، والتوقف، والاعتقالات، التي لن تزيد إلا بسبب التنبؤات الخوارزمية المتحيزة، وتتطلب معالجة هذه التحيزات اهتماماً دقيقاً لنوعية البيانات، وتصميم الخوارزميات، والرصد المستمر لنواتج النظام لأنماط التمييز.

الشواغل المتعلقة بالخصوصية والحريات المدنية

ويثير جمع البيانات على نطاق واسع، المطلوب من أجل القيام بأعمال الشرطة التنبؤية الفعالة، تساؤلات أساسية بشأن حقوق الخصوصية والحدود المناسبة لمراقبة الحكومة، ولا تزال هناك تحديات فيما يتعلق بحماية الحقوق والتحيزات المحتملة في جمع البيانات، فضلا عن قضايا ذاتية وتأثير " الصندوق الأسود " في تجهيز البيانات، إلى جانب الشواغل الأمنية المتصلة بتخزين البيانات.

وقد يخضع المواطنون لمزيد من التدقيق على أساس التنبؤات الخوارزمية بدلا من الأدلة على ارتكاب مخالفات فعلية، ويمكن أن تؤدي هذه المراقبة التنبؤية إلى إحداث أثر مبرد على السلوك المشروع وتقويض افتراض البراءة الذي تقوم عليه النظم القانونية الديمقراطية، ولا يزال تحقيق التوازن بين أهداف السلامة العامة وحقوق الخصوصية الفردية يشكل تحديا مستمرا بالنسبة لصانعي السياسات ووكالات إنفاذ القانون.

الشفافية والمساءلة

إن الطبيعة الامتلاكية للخرافي التوقية للشرطة لا تسمح للجمهور بتقديم مدخلات أو فهم بشأن كيفية اتخاذ القرارات بشأن الشرطة والموارد، وهذا الافتقار إلى الشفافية يجعل من الصعب على المجتمعات المحلية أن تفهم كيف يجري وضع الشرطة فيها، وعلى هيئات الرقابة أن تكفل تشغيل النظم على نحو عادل وفعال.

وتجمع الخوارزميات المتعددة الكلور وتجهز كميات كبيرة من البيانات وتستمر في التعلم أثناء الحسابات، مع الخطوات التي يتخذها خوارزمية ML معقدة جداً لإعادة تعقب البشر، حتى لمن صمموا الخوارزمية، وبعبارة أخرى، يصبح من المستحيل، نظرياً وعملياً، كشف الأسباب الكامنة وراء نتيجة أو قرار محدد، وهذه مشكلة " الصندوق الأسود " تثير تساؤلات بشأن مسائل تتعلق بالإنفاذ.

قضايا الاستحقاق والقابلية للاعتماد

وفي حين أظهرت النظم التنبؤية دقة مذهلة في البيئات الخاضعة للمراقبة، فإن أداءها في العالم الحقيقي يمكن أن يكون أكثر تغيرا، ومن المستحيل عمليا، بوجه عام، فك استخدام أدوات الشرطة التنبؤية من عوامل أخرى تؤثر على معدلات الجريمة أو السجن، رغم أن حفنة من الدراسات الصغيرة قد استخلصت استنتاجات محدودة.

فالتنبؤات الإيجابية التي لا تُحدث للجريمة والتي لا يمكن أن تؤدي إلى إهدار الموارد ووجود الشرطة غير المبرر في المجتمعات المحلية، كما أن عدم وجود أي آثار سلبية للتنبؤ بالجرائم التي تحدث بالفعل يمكن أن يخلق إحساساً زائفاً بالأمن ويترك المجتمعات المحلية عرضة للخطر، وأن قرار تخصيص الموارد (مثل الموظفين والمال) لاستراتيجيات وبرامجيات التحليلات التنبؤية ينبغي أن يكون على علم جيد، كما أن الاستخدام السليم للجريمة المتوقعة.

الجماعة الأوروبية: الثقة والشرعية

وقد أدى التسيير المفرط إلى إلحاق أضرار جسيمة بالفعل وهشاشة مجتمعات السود بأكملها، كما أن قرارات إنفاذ القانون التي تستند إلى توقعات خاطئة من أجل التنفيذ يمكن أن تؤدي إلى زيادة تقويض الثقة في وكالات إنفاذ القانون، وعندما تدرك المجتمعات المحلية أنها تستهدف بشكل غير عادل النظم الغاريثية، فإنها يمكن أن تلحق الضرر بالعلاقة بين الشرطة والجمهور، مما يجعل أعمال الشرطة الفعالة أكثر صعوبة.

ويتطلب بناء الثقة المجتمعية والحفاظ عليها الشفافية في كيفية استخدام النظم التنبؤية، والإسهام المجتمعي المفيد في استراتيجيات حفظ الأمن، والتأكيد على الالتزام بمعالجة التحيز والتمييز القائمين على أساس الافتراض، وبدون هذه الثقة، قد يثبت أن حتى النظم التنبؤية المتطورة تقنياً قد تؤدي في نهاية المطاف إلى نتائج عكسية بالنسبة لأهداف السلامة العامة.

أفضل الممارسات في مجال التنفيذ المسؤول

To maximize the benefits of forensic data analytics while minimizing risks and ethical concerns, law enforcement agencies should adopt comprehensive frameworks for responsible implementation.

الرقابة الصارمة والحوكمة

إنشاء هيئات رقابة مستقلة لاستعراض ورصد استخدام الاستخبارات في أعمال الشرطة، وضمان أن تكون الخوارزميات عادلة ودقيقة وغير تمييزية، وينبغي أن تشمل آليات الرقابة هذه خبراء تقنيين، وممثلين للمجتمع المحلي، ومناصرين للحريات المدنية، وباحثين قانونيين قادرين على تقييم النظم من منظورات متعددة.

وينبغي أن تدرس عمليات المراجعة المنتظمة لنظم الشرطة التنبؤية كلا من الأداء التقني والآثار الاجتماعية، وتحديد وتصحيح التحيزات، وتقييم الدقة في مختلف الفئات الديمغرافية، وتقييم الآثار على العلاقات المجتمعية، وكفالة الامتثال للمعايير القانونية والأخلاقية.

الشفافية والمساءلة العامة

(ج) اشتراط أن تكشف أجهزة إنفاذ القانون عن استخدام أدوات الشرطة التنبؤية، بما في ذلك مصادر البيانات والمنهجيات وتقييمات الأثر، وهذه الشفافية تتيح إجراء مناقشة عامة مستنيرة بشأن الدور المناسب للمحللين التنبؤيين في إنفاذ القانون، وتتيح للمجتمعات المحلية مساءلة الوكالات عن كيفية استخدام هذه الأدوات.

وينبغي أن تمتد الشفافية لتشمل الإبلاغ العام المنتظم عن أداء النظام، بما في ذلك قياسات الدقة والآثار الديمغرافية، وكيفية ترجمة التنبؤات إلى قرارات تنفيذية، وينبغي تقديم هذه المعلومات في أشكال يسهل الوصول إليها بما يتيح مشاركة المجتمع المحلي بصورة مجدية.

المشاركة المجتمعية والنواتج

إشراك أعضاء المجتمع المحلي في عملية صنع القرار فيما يتعلق باستخدام نظام المعلومات الإدارية المتكامل في إنفاذ القانون لبناء الثقة والمساءلة، وينبغي أن تبدأ هذه المشاركة قبل نشر النظم ومواصلة عملها طوال حياتهم التشغيلية، مع ضمان أن تُبلغ الشواغل والمنظورات المجتمعية عن كيفية استخدام التحليلات التنبؤية.

ويتجاوز إشراك المجتمعات المحلية المؤثرة مجرد تبادل المعلومات ليشمل فرصا حقيقية لإسهام المجتمع المحلي في القرارات المتعلقة بالسياسات، وآليات لإثارة القلق بشأن آثار النظم، والنهج التعاونية لحل المشاكل التي تجمع بين الأفكار المتولدة عن البيانات والمعارف المجتمعية.

نوعية البيانات والتخفيف من آثارها

حظر استخدام بيانات الجريمة التاريخية وغيرها من المصادر المعروفة بأنها تحتوي على تحيّزات عنصرية في خوارزميات حفظ الأمن التنبؤية، وقد يتطلب ذلك وضع منهجيات جديدة لجمع البيانات تستوعب النشاط الإجرامي بصورة أكثر موضوعية، أو تنفيذ تقنيات متطوّرة لتحيز السلوك تُسبّب تمييزاً تاريخياً في ممارسات الشرطة.

وينبغي للوكالات أن تستثمر في مبادرات نوعية البيانات التي تكفل دقة بيانات التدريب في تمثيل النشاط الإجرامي بدلا من أنماط الإنفاذ المتحيزة، وأن تصادق على مصادر البيانات من أجل الدقة واكتمالها، وأن تنفذ آليات كشف التحيزات والتصحيحات، وأن تستكمل بانتظام مجموعات البيانات لتعكس الظروف الراهنة بدلا من الأنماط التاريخية التي قد تنطوي على تمييز.

المبادئ التوجيهية المناسبة لاستخدام الموارد

دقة الأداة لا تعني أنه ينبغي استخدامها لتوجيه إنفاذ القانون، مع استخدام إدارات الشرطة لها لربط الأحياء بشكل استباقي لمنع الجريمة، ولكن بدلا من ذلك، ينبغي إضافة إلى مجموعة أدوات من السياسات الحضرية واستراتيجيات الشرطة للتصدي للجريمة، وينبغي للمحللين الافتراضيين أن يطلعوا على قرارات إنفاذ القانون بدلا من أن يمليها، مع بقاء الحكم الإنساني محوريا في الاختيارات التشغيلية.

وينبغي أن تحدد السياسات الواضحة الاستخدامات المناسبة وغير الملائمة للنظم التنبؤية، وأن تحدد عتبات العمل القائمة على التنبؤات الخوارزمية، وأن تتطلب استعراضاً بشرياً للنواتج الخوارزمية قبل اتخاذ القرارات التنفيذية، وأن تحظر الاستخدامات التي تنتهك الحريات المدنية أو الحقوق الدستورية.

مستقبل تحليل البيانات الشرعية في مجال منع الجريمة

ومع استمرار التكنولوجيا في التقدم بوتيرة متسارعة، فإن تحليلات البيانات الجنائية ستصبح أكثر تطوراً وإدماجاً في عمليات إنفاذ القانون، ففهم الاتجاهات الناشئة يساعد الوكالات على الاستعداد للقدرات المستقبلية مع توقع تحديات جديدة.

المتقدمين في مجال التعليم العالي والتعليم العميق

ومع انتقالنا إلى عام 2026، أصبحت الطب الشرعي الرقمي أسرع وأذكى وأكثر آلية، مع ثورة الاستخبارات الأثرية في سير العمل في مجال الطب الشرعي، وستوفر نظم الجيل القادم من المعلومات الإدارية قدرات تتجاوز أدوات الشرطة التنبؤية الحالية، بما في ذلك التنبؤات الأدق البعيدة المدى، وتحسين الكشف عن أنماط الجريمة الناشئة، وتحسين القدرة على تحليل مصادر البيانات غير المنظمة، وتعزيز تكامل مختلف مسارات البيانات.

ويستخدم المحللون الآن نماذج للتعلم الآلي لكشف الأنماط، وربط سلوك المهاجمين، وإعادة بناء الحوادث المعقدة في غضون ساعات بدلا من أيام، مما يساعد على إزالة الضوضاء اليدوية، ويعجلون بحل القضايا، وستمكن هذه المكاسب الناتجة عن زيادة الكفاءة من إنفاذ القانون من الاستجابة بسرعة أكبر للتهديدات الناشئة، مع الاستفادة على نحو أفضل من موارد التحقيق المحدودة.

مراكز الجريمة في الوقت الحقيقي والعمليات المتكاملة

وسيركز مستقبل إنفاذ القانون بشكل متزايد على مراكز العمليات المتكاملة التي تجمع بين البيانات في الوقت الحقيقي من مصادر متعددة والمحللين التنبؤيين لتوفير الوعي الشامل بالحالة السائدة، وستدمج هذه المراكز نظم المراقبة، ورصد وسائط الإعلام الاجتماعية، وبيانات الاتصالات الطارئة، وشبكات الاستشعار، والنماذج التنبؤية لخلق صورة تشغيلية موحدة.

والمحللين التنبؤيين الذين تعمل بهم الوكالة الدولية للطاقة هم مفتاح البقاء قبل النشاط الإجرامي في عام 2025، حيث أن نصف جميع وكالات إنفاذ القانون التي استقصتها شركة كونينيتيت تنظر إلى التحليلات التنبؤية كمغيرة لللعب من أجل التعجيل بالتحقيقات في عام 2025، وهذا الاعتماد المتزايد يعكس الاعتراف بإمكانية التكنولوجيا لتحويل فعالية إنفاذ القانون.

أجهزة الطب الشرعي المزودة بالكلاب والمهجورة

ومع انتقال الأعمال التجارية إلى هياكل متعددة المحاور، يجب على المهنيين في مجال الطب الشرعي جمع وربط وحفظ البيانات من نظام AWS، وأزور، وGCP، ونظم المعلومات عن الأجسام القريبة من الأرض، مع وجود مشكلة تتمثل الآن في ضمان سلامة البيانات أثناء العمل عبر الولايات القضائية وأشكال التخزين، ويمتد هذا التحدي إلى إنفاذ القانون، الذي يجب أن يطور قدرات على تحليل النشاط الإجرامي الذي يمتد إلى عدة منابر وولايات رقمية.

وسيتعين على نظم تحليل البيانات الجنائية في المستقبل أن تدمج دون هوادة البيانات المستمدة من الخدمات السحابية والأجهزة المتنقلة وشبكة الإنترنت الخاصة بالأشياء المستشعرة وقواعد البيانات التقليدية، مع الحفاظ على تسلسل الاحتجاز وضمان مقبولية الأدلة في الإجراءات القانونية.

تعزيز الاعتراف بالوجه والتحليل البيولوجي

وفي عام 2025، يمكن أن تحدد نظم التعرف على الوجوه التي تعززها التعلم العميق الأفراد الذين يقطنون لقطات متدنية الاستبانة من كاميرات المراقبة - حتى في إطارات غير مأمونة جزئيا، كما تساعد منظمة العفو الدولية في التشغيل الآلي لمهام الطب الشرعي الروتينية مثل تحليل خط اليد، والاعتراف بالصوت، بل والكشف عن المزمار العميقة، وستؤدي هذه القدرات إلى تعزيز كفاءة التحقيق في الوقت الذي يثير فيه شواغل جديدة تتعلق بالخصوصية والحريات المدنية التي يجب إدارتها بعناية.

ومن المرجح أن تتضمن نظم القياس البيولوجي في المستقبل طرائق متعددة - الاعتراف الوراثي، وتحليل المراهنات، وتحديد الصوت، والمقاييس الحيوية السلوكية - لتوفير هوية أكثر موثوقية مع الحد من الايجابات الكاذبة التي يمكن أن تؤدي إلى اتهامات أو اعتقالات غير مشروعة.

التحليلات الافتراضية لنوعات الجرائم الناشئة

ومع تطور النشاط الإجرامي لاستغلال التكنولوجيات الجديدة والظروف الاجتماعية، سيتعين على تحليل البيانات الجنائية التكيف مع التهديدات الناشئة، بما في ذلك الجرائم السيبرانية والاحتيال الرقمي، والجرائم المتصلة بالبغض، وسرقة الهوية الاصطناعية، والمعلومات الخاطئة التي تولدها منظمة العفو الدولية، والثعابين العميقة، والجرائم التي تنطوي على نظم مستقلة وآليات.

وسيتطلب تطوير القدرات التنبؤية لهذه الأنواع الجديدة من الجرائم مصادر جديدة للبيانات، وتقنيات تحليلية، وتعاونا متعدد التخصصات بين أجهزة إنفاذ القانون، وخبراء التكنولوجيا، والباحثين الأكاديميين.

التعاون الدولي وتبادل البيانات

وتتزايد عمل الشبكات الإجرامية عبر الحدود الدولية، مما يتطلب من وكالات إنفاذ القانون التعاون وتبادل البيانات عبر الولايات القضائية، وسيلزم أن تيسر برامج تحليل البيانات الجنائية المقبلة تبادل البيانات الدولية بشكل آمن مع احترام مختلف الأطر القانونية، ولوائح الخصوصية، والقواعد الثقافية.

وستكون أشكال البيانات الموحدة، والنظم المشتركة التشغيل، والاتفاقات الدولية بشأن تقاسم البيانات أساسية لتمكين التنبؤ بالجريمة ومنعها على نحو فعال عبر الحدود مع الحفاظ على الضمانات المناسبة لحقوق الأفراد.

الموازنة بين الابتكار وحماية الحقوق

ويجب أن يسترشد التطوير المستمر لأجهزة تحليل البيانات الجنائية ونشرها في مجال التنبؤ بالجريمة بالتزام بحماية الحقوق الأساسية مع السعي إلى تحقيق أهداف السلامة العامة، وهذا التوازن يتطلب اهتماما متواصلا لعدة مبادئ رئيسية.

الأطر القانونية والتنظيمية

سن تشريعات لتنظيم تطوير ونشر وتقييم أنشطة مكافحة الإرهاب في مجال الشرطة، مع فرض عقوبات صارمة على انتهاكات الحريات المدنية، وينبغي أن تضع الأطر القانونية الشاملة معايير واضحة بشأن متى وكيف يمكن استخدام التحليلات التنبؤية، ومتطلبات الشفافية والمساءلة، وآليات الرقابة والتقييم المستقلين، وسبل الانتصاف للأفراد المتضررين من أخطاء أو تحيزات كيميائية.

وينبغي تطوير هذه الأطر من خلال عمليات شاملة تتضمن مدخلات من أجهزة إنفاذ القانون، ومنظمات الحريات المدنية، والمجتمعات المحلية المتضررة، وخبراء التكنولوجيا، والباحثين القانونيين لضمان توازنهم بفعالية بين المصالح والقيم المتنافسة.

المبادئ التوجيهية الأخلاقية والمعايير المهنية

وينبغي أن تعتمد أجهزة إنفاذ القانون، بالإضافة إلى المتطلبات القانونية، مبادئ توجيهية أخلاقية ومعايير مهنية تحكم استخدام التحليلات التنبؤية، وينبغي أن تتناول هذه المبادئ الالتزام بالإنصاف وعدم التمييز، واحترام الخصوصية والحريات المدنية، والشفافية في تشغيل النظام واستخدامه، والمساءلة عن آثار النظام، والتقييم والتحسين المستمرين.

وينبغي للمنظمات المهنية أن تضع برامج لإصدار الشهادات ومتطلبات التدريب التي تكفل للموظفين الذين يستخدمون التحليلات التنبؤية فهم القدرات التقنية والالتزامات الأخلاقية على السواء، وإعدادهم لاستخدام هذه الأدوات القوية على نحو مسؤول.

البحوث والممارسات القائمة على الأدلة

ومن الضروري مواصلة البحث لفهم آثار تحليلات البيانات الجنائية على الجريمة والمجتمعات المحلية والحريات المدنية، وتشير البحوث التي أجراها معهد ماكينزي العالمي إلى أن إدماج أنشطة مكافحة المخدرات في إنفاذ القانون قد يقلل من معدلات الجريمة في المناطق الحضرية بنسبة تتراوح بين 30 و40 في المائة، مع اقتطاع أوقات الاستجابة في حالات الطوارئ بمقدار لا يتجاوز الثلث، غير أن هذه الفوائد المحتملة يجب أن تتحقق بدقة من خلال بحوث مستقلة تدرس أيضا النتائج غير المقصودة والآثار المتباينة.

وتتطلب الممارسة القائمة على الأدلة إجراء تقييم منهجي لبرامج الشرطة التنبؤية، بما في ذلك إجراء دراسات مراقَبة تقارن النتائج مع التحليلات التنبؤية ودونها، وإجراء بحوث طويلة الأمد تتناول الآثار الطويلة الأجل على الجريمة والعلاقات المجتمعية، وإجراء دراسات مقارنة تحدد أفضل الممارسات عبر مختلف الولايات القضائية والسياقات.

الاستنتاج: نحو الابتكار المسؤول في مجال منع الجريمة

تحليل البيانات الشرعية يمثل قدرة تحولية على إنفاذ القانون، ويتيح فرصا غير مسبوقة للتنبؤ بالجريمة ومنعها، وتخصيص الموارد بكفاءة، وحماية المجتمعات المحلية على نحو أكثر فعالية، ولا يتعلق الأمر باستبدال حكم الإنسان، بل يتعلق بتعزيزه برؤية عملية من البيانات، والهدف النهائي هو ضمان سلامة المجتمعات المحلية، وكفاءة أعمال الشرطة، ووقف الجريمة قبل أن يبدأ.

بيد أن تحقيق هذه الإمكانية يتطلب اهتماماً دقيقاً للتحديات الخطيرة والشواغل الأخلاقية التي ترافق هذه التكنولوجيات القوية، إذ يرى العديد من المنتقدين هذه الأدوات الآن شكلاً من أشكال التنظيف التقني، حيث يغطي طفح الموضوعية آليات تديم أوجه عدم المساواة في المجتمع، مع تحول وجهات النظر في هذه الأدوات من كونها شيئاً قد يخفف من حدة التحيز إلى شيء قد يترسخها.

ويتطلب المسار إلى الأمام الالتزام بالشفافية والمساءلة والتحسين المستمر، ويجب على وكالات إنفاذ القانون أن تتعاون مع المجتمعات المحلية والباحثين وواضعي السياسات والناشطين في مجال الحريات المدنية من أجل تطوير وتنفيذ نظم تحليلية تنبثق عن تعزيز السلامة العامة مع حماية الحقوق الأساسية وتعزيز العدالة.

وتقوم إدارات الشرطة في جميع أنحاء العالم بالفعل بتجميع أدوات تعمل بالطاقة الآيلة إلى النهوض بمجال أعمال الشرطة التنبؤية، وسيكون المفتاح، إذا، هو ضمان عدم تسخير مجموعة الأدلة الصغيرة نسبياً حول فوائدها من قبل واضعي القوانين وإنفاذ القانون على السواء، كسبب لرفض مخاطرها الحقيقية جداً، ولن يقاس النجاح بإحصاءات الحد من الجريمة فحسب، بل أيضاً بالعدالة والإنصاف ومشروعية ممارسات إنفاذ القانون في المجتمعات التي تخدمها.

وفي الوقت الذي نتطلع فيه إلى المستقبل، فإن تحليلات البيانات الجنائية ستصبح بلا شك أكثر تطورا وأكثر تكاملا في عمليات إنفاذ القانون، ويتمثل التحدي الذي يواجه المجتمع في ضمان أن يخدم هذا التطور التكنولوجي قيم العدالة والمساواة والكرامة الإنسانية التي ينبغي أن تسترشد بها جميع جوانب نظام العدالة الجنائية، ومن خلال الحفاظ على اليقظة إزاء الأضرار المحتملة مع السعي إلى تحقيق الفوائد الحقيقية التي تتيحها هذه التكنولوجيات، يمكننا العمل على تحقيق مستقبل يسهم فيه عمل الشرطة المدفوع بالبيانات في تحقيق جميع المجتمعات المحلية الأكثر أمانا وإنصافا.

For more information on the intersection of technology and criminal justice, visit the National Criminal Justice Reference Service and the Brennan Center for Justice, which provide extensive resources on predictive policing, algorithmic accountability, and criminal justice reform.