Met toegang tot meer persoonlijke gegevens dan ooit tevoren, politie heeft de macht om misdaden sneller op te lossen, maar in de praktijk de toestroom van informatie heeft de neiging om bestaande praktijken te versterken, volgens sociologisch onderzoek aan de Universiteit van Texas in Austin.

Het big data-landschap verandert snel, en onderzoekers vragen zich af of onze politieke en sociale systemen en regelgeving het kunnen bijhouden. UT Austin socioloog Sarah Brayne's onderzoek, gepubliceerd in de Amerikaanse sociologische recensie , onderzocht voor de eerste keer hoe de invoering van big data-analyse de praktijken van politiesurveillance zowel versterkt als transformeert.

"Aan de ene kant, Ik denk dat het de potentie heeft om een ​​aantal problematische ongelijkheden bij de politie te verminderen, zoals de ongespecificeerde verdenking van raciale minderheden, " zei Brayne, een onderzoeksmedewerker in het Population Research Center van de universiteit. "Maar ik denk dat zoals het momenteel wordt geïmplementeerd, er kunnen enkele negatieve gevolgen zijn voor gelijkheid, en het kan leiden tot veel meer marginalisering en wantrouwen."

Brayne interviewde en observeerde 75 politieagenten en civiele medewerkers van de politie van Los Angeles - een pionier op het gebied van data-analytisch politiewerk - om de belangrijkste manieren te identificeren waarop wetshandhavers interne en privé-aangekochte gegevens over individuen hebben geïmplementeerd om criminele risico's te beoordelen, misdaad voorspellen en gemeenschappen in de gaten houden.

"Deze trend begon in de nasleep van 9/11, die werd gezien als deze mislukking van het delen van informatie in de inlichtingengemeenschap, "Zei Brayne. "Dus, de FBI geeft nu veel meer geld aan lokale politiediensten om allerlei soorten nieuwe gegevens te verzamelen, omdat ze worden gezien als de frontlinie in de oorlog tegen het terrorisme."

Misschien wel het meest transformerende aspect van big data over politiewerk is de hoeveelheid informatie die de politie over individuen kan inzien, zowel verdacht als niet, Brayne gevonden. De politie heeft bewakingstools voor sleepnetten geïmplementeerd, zoals politieauto's die zijn uitgerust met kentekenlezers om het reispatroon van elke auto op hun pad te fotograferen en te volgen. En het verkrijgen van informatie waarvoor voorheen een huiszoekingsbevel nodig was, is nu gemakkelijker met gegevens afkomstig van particuliere gegevensmakelaars, die persoonlijke informatie kopen van bedrijven waarmee individuen contact hebben gehad.

Brayne ontdekte ook dat big data kan helpen om realtime waarschuwingen naar de politie te sturen over specifieke personen, zoals waar ze zijn, op basis van kentekenregistratie, wetshandhavers in staat stellen een ongekend aantal mensen tegelijk in de gaten te houden.

"Ik denk dat wat echt belangrijk is, is dat het niet alleen een nieuwe bewakingstechnologie is die transformerend is, maar liever, het is deze combinatorische kracht om verschillende dingen in combinatie met elkaar te gebruiken die autoriteiten een niveau van inzicht geeft in het leven van individuen waarvoor voorheen een bevelschrift of een-op-een-surveillance nodig was, ' zei Brayne.

Hoewel technologie de politie in staat stelt gemakkelijker hele gemeenschappen in de gaten te houden, Brayne ontdekte dat gegevens niet altijd zo objectief zijn als het suggereert. Wat de individuele politie betreft, big data is bedoeld om de discretie van officieren aan te vullen met op algoritmen gebaseerde, gekwantificeerde criminele risicobeoordelingen. Bijvoorbeeld, in sommige afdelingen, het criminele risico van een individu wordt gemeten op een puntensysteem. Puntenwaarden zijn gebaseerd op gewelddadige criminele geschiedenis, arrestaties, voorwaardelijke vrijlating of reclassering en politie stopt. Mensen met hoge puntwaarden hebben meer kans om te worden aangehouden door de politie, dus nog een punt aan hun record toe te voegen.

"Als je politiepraktijken begint te codificeren of in te voeren als objectieve misdaadgegevens, je komt een beetje in deze feedbackloop of self-fulfilling prophecy terecht, "Zei Brayne. "Het plaatst individuen die al onder verdenking staan ​​onder nieuwe en diepere en gekwantificeerde vormen van toezicht, gemaskeerd door objectiviteit of zoals een officier het omschreef:'gewoon wiskunde'. "

Hetzelfde, politie heeft voorspellende politiestrategieën geïmplementeerd die locaties aanwijzen waar de kans op criminaliteit het grootst is.

"Ik denk dat het heel belangrijk is om te benadrukken dat veel data-integratie en voorspellende algoritmen oorspronkelijk worden ingezet voor het verbeteren van de dienstverlening, efficiënter zijn en misdaad terugdringen en middelen richten op mensen die misdaden plegen, " zei Brayne. "De politie arresteert geen mensen op basis van pre-misdaadgegevens. Maar big data helpt bij het opbouwen van dit corpus van informatie over individuen waarvan ik denk dat het onevenredig gunstig is voor degenen in posities met een sociaal voordeel en voor degenen die al in een structurele achterstand verkeren."