機械学習は戦争犯罪者の予測に役立ちます

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ビデオ: 機械学習とは?|4分でわかりやすく解説します 2022, 12月
機械学習は戦争犯罪者の予測に役立ちます
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Anonim
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アメリカ陸軍の兵士

米国国防総省から委託された米国の研究者は、機械学習を使用して米陸軍要員の潜在的な戦争犯罪者を特定することを提案しています。結果として得られたシステムは、一般的な管理データでテストされました。研究の結果は、ジャーナルPsychologicalMedicineに掲載されています。このシステムは、兵士の重大な犯罪の傾向をより正確に予測できることが判明しました。

機械学習では、研究者は最初に2004年から2009年に米陸軍に勤務した975,57人の兵士の管理データを使用しました。これらのうち、同時期に5771人が、殺人、過失致死、誘拐、放火の悪化、暴行の悪化、強盗などの重大な犯罪を犯しました。分析は、社会人口統計、前科、薬物使用、医療クリアランスなど、数百のパラメーターで実施されました。

科学者たちは、彼らの意見では、犯罪を犯す傾向に影響を与える可能性のある一連の要因を特定しました。たとえば、動作のいくつかの逸脱など。これらの要因の重要性を判断するために、科学者は標準的な機械学習手法(回帰分析など)を使用しました。その結果、統計データに基づいて潜在的な犯罪者を特定できるシステムが実現します。

男性と女性が犯した犯罪について、分析と訓練を別々に行った。機械学習分析によると、報告されたすべての犯罪の36.2%が男性によって犯され、33.1%が女性によって犯されたのは、暴力的である可能性が高いと予測された兵士の5%でした。この分析の誤差曲線の下の面積は0.8-0.82でした。

次に、システムは2011年から2013年に勤務した米陸軍兵士の管理データを入力しました。この期間中、アルゴリズムによって潜在的な犯罪者としてフラグが立てられた兵士の5%が、この期間中に記録されたすべての犯罪の50.5%を実際に犯しました。この場合、誤差曲線の下の面積は0.77でした。研究者によると、機械学習をさらに使用すると、予測の精度が向上します。

行動的、社会的、人口統計学的、および他の多くの特性に関する研究は、アメリカ兵で毎年行われています。得られたデータは体系化されており、研究者たちは、深刻な犯罪を犯す前であっても、潜在的な戦争犯罪者を予測する方法を開発しようとしています。同時に、科学者はそのような犯罪の防止のための勧告を策定します。

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