
打擊犯罪 大數據的又一用武之地
關于大數據的討論已經持續了很久,而且目前還看不到任何降溫的跡象。今天筆者想與大家分享的不是生存還是毀滅這種大命題,而是想介紹除了能運用在Hadoop這種分布式基礎架構上以外,大數據在打擊犯罪領域的光明前景。
根據密歇根大學在網上發布的報告我們可以看到,這家大學的研究人員詳盡闡述了一種用“超級計算機以及大量數據”來幫助警方定位那些最易受到不法份子侵擾片區的方法。
其實,利用數據來預測甚至解決犯罪問題并沒有讓人感到太興奮。IBM公司以及其他研究者們在此之前就已經提出過類似的設想,而且有些警方機構甚至已經在實踐這些設想了。相比之下,我們對密歇根大學的研究能通過調查所得的犯罪原因來幫助預防犯罪的可能性更感興趣。這一點在以往的研究中不是被忽視了就是因為它太不顯眼而沒有得到真正的關注。
研究者們采用了極大數量的數據,從人口統計數據到毒品犯罪數據到各區域所出售酒的種類等等,他們的目的是創建一張波士頓犯罪高發地區熱點圖。在研究某一片區的犯罪率時,他們還將相鄰片區的各種因素列為他們考慮的對象。隨著將越來越多的數據加入到研究中來,研究者們認為他們能在額外變量是如何影響犯罪率這一問題上得到更準確的結論。的確,他們在網上報告中給出的結果很有啟發性。
從更宏觀的角度來講,如果我們能找到將身邊無數的數據資源利用起來的方法,再將它們用前所未有的計算能力整合起來,這時我們就能通過一條全新的途徑來分析問題,從而發現我們以前察覺不到的各類數據之間存在的潛在聯系。在一般犯罪或者是槍支犯罪這些情況中,我們能得到的或許是地理、社會經濟或者是國家政策上的結論,這些結論能幫助政府從根本上打擊犯罪。
當然,能夠從大數據中受益的領域遠遠不止打擊犯罪,其他還包括衛生保健、醫藥研發、個人理財、國家安全以及商業運作等等?,F今的大數據技術一直在不斷完善,各類數據也在快速增長,所以是該我們好好想一想如何利用它們來解決各種緊迫社會問題的時候了。
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CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
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