NYPD Patternizr 软件帮助警察更快地破案

本文概述了纽约市警察局开发的NYPD Patternizr软件。首先，这里有一点关于世界上最大的警察局。

通常被称为纽约警察局，它是纽约的主要执法机构。该部门雇用了35，000多名警察和19，000名文职人员担任其他职位。事实上，这是一支庞大的警察部队，但请记住，它负责维持美国最大城市的治安，该城市拥有超过八百万人口。然而，这座城市拥有美国犯罪率最低的城市之一。

总体而言，该机构由遍布全市的77个辖区组成。在结构上，该部门内的许多局都包含执法、调查和行政职能。访问官方网站了解更多信息。

模式编辑器软件的工作原理

纽约警察局（NYPD）使用一种称为Patternizer的模式识别软件工具。纽约警察局与数据科学家和开发人员一起在内部开发了该工具，历时两年。它使用算法、机器学习和人工智能来识别犯罪模式。行业专家认为这种方法是“预测性警务”，尽管他们认为这种做法不公平。

为了帮助“培训”该系统，该部门使用了十多年来由经验丰富的官员手动识别的模式。该部门于2016年开始使用该工具，但最近披露了其用途。

NYPD Patternizr软件工具可帮助警察搜索数十万份案件档案。它有助于识别（比手动挖掘案件档案快得多）其他十个案件的类似案件和犯罪模式。然后，它根据软件认为案例与“种子投诉”匹配的程度分配一个介于 0 到 1 之间的分数。当然，官员或分析师必须审查结果并决定它们是否确实相关。接下来，如果决定将特定犯罪联系起来，分析师会将犯罪转介给侦探进行跟进。通常，该过程有助于建立官员，侦探和分析人员不会知道的联系。

数据库中的信息类型

• 关于数百万起犯罪的案件档案和警方报告

• 犯罪包括盗窃、抢劫、盗窃

• 进入方法（例如抢劫）

• 被盗的财产或物品的类型

• 犯罪之间的地理距离

• 投诉

因此，该软件可以帮助个别官员和调查团队更有效地工作。它通过自动化其他手动流程来节省时间。最终，这有助于更快地解决犯罪问题。

数据库不包括有关凶杀和QJ的信息。在这些情况下，使用传统方法来识别链接和可能的关系。

福利摘要

NYPD Patternizr软件的使用在几个方面为该部门提供了帮助：

• 工作不那么繁忙。最终，侦探可以花精力分析模式而不是识别它们。这样可以减少腿部工作并减少解决案例所需的时间。

• 效率更高。该算法可帮助官员连接和识别整个城市的模式，而不仅仅是他们的辖区。

• 更快地建立连接。模式识别功能使连接和识别相关的犯罪和事件变得更加容易。

• 更广泛的地理重点。使用新系统需要相同的工作量（很少）在单个选区、多个地点或整个城市搜索案件档案。

其他软件解决方案

尽管纽约警察局是第一个开发此类软件的部门，但他们在INFORMS应用分析杂志上分享了这些信息。他们这样做是为了帮助教育其他执法机构如何开发类似的解决方案。该部门在开发自己的打击犯罪解决方案方面有着悠久的历史。紐約市警察局開發了CompStat計算機系統。首先，CompStat是比较统计的缩写，在地理上跟踪犯罪。今天，美国和加拿大的执法部门使用 CompStat 来检查他们所在地区的犯罪。