Algoritmer för att förutsäga återfall används ofta för att bedöma en brottslings sannolikhet att begå ett brott. Dessa förutsägelser används i prejudikat, villkorlig frigivning och domslut. Förespråkare för dessa system hävdar att big data och avancerad maskininlärning gör dessa analyser mer exakta och mindre partiska än människor. Vi visar dock att den allmänt använda kommersiella riskbedömningsprogramvaran COMPAS inte är mer exakt eller rättvis än förutsägelser som gjorts av personer med liten eller ingen straffrättsexpertis. Dessutom, trots COMPAS samling av 137 funktioner, kan samma noggrannhet uppnås med en enkel linjär prediktor med endast två funktioner.
REF visar att den allmänt använda kommersiella riskbedömningsprogramvaran COMPAS inte är mer exakt eller rättvis än förutsägelser som gjorts av personer (AMT-användare) med liten eller ingen straffrättsexpertis.
The accuracy, fairness, and limits of predicting recidivism
{'venue': 'Science Advances', 'journal': 'Science Advances', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}