I detta dokument presenterar vi en ny strategi för att förutsäga brottslighet i ett geografiskt utrymme från flera datakällor, särskilt mobiltelefoner och demografiska data. Det viktigaste bidraget från det föreslagna tillvägagångssättet är att använda aggregerade och anonymiserade mänskliga beteendedata som härrör från mobil nätverksaktivitet för att ta itu med problemet med brottsprognoser. Även om tidigare forskningsinsatser har använt antingen historisk bakgrundskunskap eller brottsförbrytares profilering stöder våra resultat hypotesen att aggregerade mänskliga beteendedata från mobilnätsinfrastrukturen, i kombination med grundläggande demografisk information, kan användas för att förutsäga brott. I våra experimentella resultat med verkliga brottsdata från London får vi en noggrannhet på nästan 70% när vi förutspår om ett specifikt område i staden kommer att vara en brott hotspot eller inte. Dessutom ger vi en diskussion om konsekvenserna av våra resultat för datadriven brottsanalys.
Bogomolov m.fl. REF använder mänskliga beteendedata från mobila nätverk och demografiska källor, tillsammans med öppna brottsdata för att förutsäga brottshotspots.
Once Upon a Crime: Towards Crime Prediction from Demographics and Mobile Data
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 16th International Conference on Multimodal Interaction', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}