Data Mining עפ"י Ralph Kimball הינו "תהליך מתמשך של יישום טכניקות סטטיסטיות ובינה מלאכותית במאגרי נתונים גדולים במטרה לגלות מגמות נסתרות, תבניות וקשרים בין הנתונים, ולהפוך ידע זה להחלטות עסקיות וביצועיות".
יכולות ומטרות
טכניקות ה-Data Mining משמשות לעתים קרובות לפענוח התנהגות לקוחות המטביעה את חותמה האלקטרוני בנתונים הנאספים ע"י החברות המסחריות השונות. שימושים שיווקיים כגון סגמנטצית לקוחות וחיזוי נטישה כבר מוכרים לארגונים רבים ותורמים להגדלת הכנסותיהם. אך פענוח התנהגות רלוונטי לא רק בהקשר הגדלת הכנסות. כאשר מדובר בשמירה על החוק ובהצלת חיים ה- Data Mining מתגלה כבעל שליחות, ויכולותיו נראות לעתים כמו סוג של גלגל הצלה.
מטרת המשטרה בבואה להילחם בפשע נחלקת לשניים: מניעת הפשיעה (במקור) ופענוח פשיעה (בדיעבד).
Data Mining חכם מאפשר לימוד התנהגויות עבריינים, ניתוח אירועים מהעבר וחיזוי התרחשויות עתידיות ובכך מסייע לנו בשני ההיבטים:
- מניעת פשיעה ע"י איתור מוקדי פשע ועבריינות חוזרת
- פענוח פשיעה ע"י קישור חשודים לזירות פשע
היתרון בניתוחים מסוג זה שהם מאפשרים ניתוח תופעות בסביבה רבת משתנים, גילוי גורמים והשפעות, יכולת חיזוי חכמה של מגמות לאורך זמן, איתור מוקדים חריגים וחיזוי אירועים ספציפיים העתידים להתרחש.
כדאי לשים לב כי בשונה משיווק בו מטרתנו היא לעודד ביצוע פעילות ע"י לקוחות, כאן מטרת הפעילות היא לגרום לאנשים לא לבצע פעילות מסוימת. עם זאת הטכניקות העונות על המטרות השונות - הן זהות.
1. מודלים אסטרטגיים וטקטיים
בבואנו לבחון פעילות Data Mining בשירות הלוחמה בפשע אנו מגלים כי קיימות אפשרויות רבות לנצל את היכולות הסטטיסטיות לטובתנו.
בהיבט האסטרטגי
- מיפוי פשיעה לפי אזורים ומתן Scoreלאזור לפי: מצב סוציו-אקונומי, רמת הכנסה, רמת השכלה וכו'
- ביצוע Behavioral Segmentation וחלוקת העבריינים לסגמנטי פשע: פשיעה מאורגנת, מזדמנת, מתגברת, פשיעת נוער וכו'
- ביצוע Trend Analysis לחיזוי רמת הפשיעה כתוצאה ממשתנים חיצוניים ופנימיים
- ניתוח Link Analysis וזיהוי השפעות של מגה-אירועים על הסביבה הגיאוגרפית והסביבה החברתית של המעורבים באירוע - על פני זמן לפני ואחרי האירוע
- מיפוי Social Networks כולל קישור להיקפי הפשיעה ומיקוד הטיפול בפרור רשתות הפשע
- ביצוע Demand Forecasting לאמידת כוח האדם הנדרש לטיפול בפשיעה
בהיבט הטקטי
- חיזוי פשיעה ברמת העבריין (פשיעה חוזרת ופיתוח קריירת פשע)
- פענוח פשעים ע"י קישור עבריינים חשודים לזירות פשע ולקורבנות
- ניתוחים טקסטואליים לטובת שימושים מודיעיניים
- ניתוחי השפעות חברתיות בתוך רשתות פשע ואיתור "ראש הנחש"
- העצמת המידע על העבריינים ושילוב המידע במערכות התומכות בשטח
- 2. ניסיון מהעולם
בעולם בוצעו מחקרים רבים שהצביעו על היכולת להיעזר ב-Data Mining בלוחמה בפשע וקיימות עדויות רבות לשימוש בטכניקות אלה למיפוי ולמיגור הפשע.
לדוגמא, בסן פרנסיסקו בוצעה סגמנטציה של עבריינות מין וכל קבוצה אופיינה ע"י פרופיל המבצע, פרופיל הקורבן ופרופיל הזירה. אחת מהקבוצות למשל אופיינה ע"י: 80% מהקרבנות היו תחת השפעת אלכוהול, 80% מהתוקפים השתמשו באמצעי מניעה ו80% מהפשעים הסתיימו ללא פציעה מהותית. שימוש בסגמנטציה על גבי מפת האזור אפשרה התמקדות בפעילות לפי מאפייני הפשיעה המדויקים.
דוגמא נוספת היא ניתוח שבוצע על נתוני פושעים בהולנד והוצג ב -2006 ב-International Conference Of Data Mining (ICDM). הניתוח כולל זיהוי וחיזוי 3 סגמנטים של עבריינים בהתאם לקריירה שלהם : "חד פעמיים", "מינוריים" ו"חמורים". על פי המחקר קיימים 4 מרכיבים המשפיעים על זיהוי וחיזוי סגמנט העבריין: סוג הפשע, תדירות, משך וחומרה. יישום תובנות מהמחקר יאפשר חיזוי הקורבן ומקום הפשע העתידיים לכל פושע.
וכדוגמא אחרונה ניתן לציין את צוות החוקרים מאוניברסיטה באריזונה שחברו עם המשטרה בפניקס ובטוסון ופיתחו מתודולוגיה לתקיפת הנושא לפי סוגי פשעים שונים. בנושא מיפוי רשתות פשע הם מציגים דוגמא של מציאת קשר בין שתי רשתות, קשר שלא היה ידוע קודם לכן. הקשר אומת בשטח.
3. המידע הנדרש
המידע שיכול לשמש חומר גלם לביצוע ניתוחי ה-Data Mining בתחום הפשיעה הינו רחב:
- פרטי העבריינים והעבירות שביצעו
- פרטי מאסרים ומעצרים
- מידע מודיעיני
- מידע על הקשרים החברתיים בין העבריינים
- מידע סוציו-אקונומי לפי אזורים
- סקרים ייעודיים בתחום הפשיעה
4. סיכום ומסקנות
השימוש ב-Data Mining לטובת הלוחמה בפשע הינו סוג של שליחות. היכולת למקד ולחזות תופעות הינה קריטית לפעילות המשטרתית ואם ניתן להציל חיי אדם - דיינו.
קיימות דרכים רבות ליישום הטכניקות השונות והשימוש בהן בעולם גובר. את הפשיעה לא נוכל כנראה למגר באופן מוחלט אך נוכל להאיר את האזורים הבעייתיים, להבין טוב יותר את המניעים והקשרים בין העבריינים, ללמוד את עולם הפשע ולהילחם בו בצורה יעילה יותר.
זה תלוי רק בנו.
המאמר תרומת חברת Synergy בכתובת: http://www.il-synergy.com/