Brottsligheten är en komplex samhällsfråga som påverkar ett stort antal individer i samhället. Att förebygga och minska brottsligheten har högsta prioritet i många länder. Med tanke på de begränsade resurserna för polis- och brottsbekämpning är det ofta viktigt att fastställa effektiva strategier för att använda de tillgängliga resurserna. Mot detta mål har man tidigare föreslagit hotspot förutsägelser. Brottshotspot förutsägelse utnyttjar tidigare data för att identifiera geografiska områden som är mottagliga för att vara värd för brott i framtiden. Men de flesta av de befintliga teknikerna i hotspot förutsägelse endast använda historiska brott register för att identifiera brott hotspots, samtidigt som man bortser från den prediktiva kraften av andra data såsom urbana eller sociala medier data. I detta dokument föreslår vi CrimeTelescope, en plattform som förutsäger och visualiserar brottshotspots baserat på en fusion av olika datatyper. Vår plattform samlar kontinuerligt in kriminaldata samt urbana och sociala mediers data på webben. Den tar sedan fram viktiga egenskaper från de insamlade uppgifterna som bygger på både statistisk och språklig analys. Slutligen identifieras brottshotspots genom att utnyttja de extraherade funktionerna, och erbjuder visualiseringar av hotspots på en interaktiv karta. Baserat på verkliga data som samlats in från New York visar vi att en kombination av olika typer av data effektivt kan förbättra noggrannheten i hotspot-prognoserna (med upp till 5,2 %), jämfört med klassiska metoder baserade enbart på historiska kriminalregister. Dessutom visar vi användbarheten av vår plattform genom en System Usability Scale (SUS) undersökning på en fullständig prototyp av CrimeTelescope.
Yang m.fl. Ref använde urbana och sociala medier data fusion för hotspot förutsägelse brott.
CrimeTelescope: crime hotspot prediction based on urban and social media data fusion
{'venue': 'World Wide Web', 'journal': 'World Wide Web', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}