オスカー・グラント3世、エリック・ガーナー、マイケル・ブラウン、そしてここ数年で法執行機関の手によって殺害された多くの事件は、アメリカ国民の警察への信頼を揺るがしました。2014年のギャラップ社の世論調査によると、アメリカ人の44%が警察への信頼度は「ほとんどない」または「ほとんどない」と回答しています。
民主主義に奉仕し、民主主義を守ると誓った人々を国民が広く不信感を抱いているということは、民主主義にとって良い兆候とは言えない。
では、なぜこのような状況に至ったのか、そして私たちはどうすれば良いのでしょうか？その答えの一部は、法執行の方法にあります。多くの都市の警察は、何十年もの間、窓ガラスを割ったり、職務質問を行ったりといった手段に頼ってきました。これは、軽微な犯罪を取り締まり、より深刻な犯罪を抑止するという狙いがありました。しかし、これらの手段をいつ、どこで実施するかという決定は、過去の犯罪に関する確かなデータと同じくらい（あるいはそれ以上に）、警察官の観察と勘に基づいていました。
かつては高く評価されていたこうした政策は、今や支持を失いつつある。批評家たちは、こうした政策が警察官を不当に（そして多くの場合無意識のうちに）少数派を標的にする原因になっていると主張している。こうした偏見は、現実のものもそうでないものも含め、私たちの国家への不信感の根源となっている。
しかし、新たなモデルが登場しつつある。過去20年間、国立司法研究所は、犯罪マップを作成し、いわゆる予測型警察活動を開発する組織に2400万ドルの助成金を支給してきた。予測型警察活動とは、データを用いて将来犯罪が発生する可能性のある場所を特定し、それらの地域を積極的にパトロールする活動である。
この分野の先駆者の一つが、日立データシステムズ社です。同社は「Predictive Crime Analytics（予測犯罪分析）」と呼ばれるソフトウェアシステムを開発しました。PCAは、犯罪や逮捕に関する報告に加え、ナンバープレートのスキャン、天気や交通情報、防犯カメラの映像、Twitterなどのデータを継続的に収集します。これらのデータセットをデジタルマップ上に重ね合わせることで、警察官はリアルタイムでパターンを監視できます。不審者を勘で判断するのではなく、アルゴリズムを用いてデータから傾向を予測し、それに基づいて行動することができます。「PCAは匿名です」と、日立でこのシステム開発を主導したマーク・ジュールズ氏は述べています。「PCAはエリアを示してくれるだけで、特定の人物を探すように指示するわけではありません。」
理論上、予測型警察活動は、従来の警察活動に分析的な監視機能を追加できる可能性があります。また、法執行機関が都市のあらゆる地域を一挙に監視することも可能になります。しかし、こうしたメリットを実現するには、システムに入力されるデータがそもそも中立である必要があります。「システムにデータを入力すれば、偏りのない分析結果が返ってくると考えたくなります」と、ニューヨーク大学ブレナン司法センターの上級顧問、レイチェル・レビンソン＝ウォルドマン氏は述べています。「しかし、データはどこからともなくやってきており、こうしたアルゴリズムモデルが偏った、あるいは人種的に不均衡なパターンを再現してしまう懸念があります。」
それはもっともな懸念ですが、データが偏見を強めることなく正義を執行できるかどうかを知る唯一の方法は、試してみることです。だからこそ、試してみる必要があるのです。
来年、PCAのベータ版が、まだ決定していない6都市で導入される予定です（ワシントンD.C.もその1つだと噂されています）。PCAは今後もミスが起こらないと保証することはできませんが、包囲されていると感じている市民にとっては、地元警察が（願わくば）もはや不当に彼らを標的にすることはなくなるだろうという安心感をもたらすはずです。
この記事は、2016年1月/2月号のポピュラーサイエンスに掲載されました。
