Értékelés:
Andrew Ferguson „The Rise of Big Data Policing” című könyve azt vizsgálja, hogy az Egyesült Államokban és az Egyesült Királyságban a bűnüldöző szervek hogyan használják a nagy mennyiségű adatot a rendfenntartás javítása érdekében, miközben rávilágít a velejáró kockázatokra, többek között az elfogultság és a magánélet védelmével kapcsolatos aggályokra. Átfogó vizsgálatot nyújt a prediktív rendőri tevékenység előnyeiről és buktatóiról a sürgető társadalmi és politikai viták közepette.
Előnyök:A könyv jól megírt, alapos és kiegyensúlyozott, ügyesen tárgyalja a prediktív rendőri tevékenység ígéreteit és veszélyeit. Értékes betekintést nyújt a mesterséges intelligencia technológiájának a rendőri munkában való működésébe, és foglalkozik mind az adatok bűnüldözésben való felhasználásával kapcsolatos előnyökkel, mind a társadalmi aggályokkal. Emellett a szerző több nézőpontból is bemutatja az érveket, így a könyv jól körülhatárolt forrás a rendőri tevékenységgel kapcsolatos adatpolitikák megértéséhez.
Hátrányok:Néhány olvasó a könyv egyes részeit redundánsnak találta, és aggályok merültek fel azzal kapcsolatban, hogy a szerzőnek esetleg olyan napirendje van, amely elvonhatja a figyelmet az objektív elemzéstől. Továbbá, bár a könyv időszerűnek tekinthető, kérdéses a hosszú távú relevanciája, ami arra utal, hogy a jövőben nem biztos, hogy kritikus erőforrás marad.
(11 olvasói vélemény alapján)
The Rise of Big Data Policing: Surveillance, Race, and the Future of Law Enforcement
Győztes, 2018 Law & Legal Studies PROSE Award.
A big data és az algoritmusvezérelt rendőri tevékenység következményei és hatása a bűnüldözésre
Los Angeles belvárosában egy csúcstechnológiás parancsnoki központban digitális térképen világítanak a segélyhívások, televíziós monitorokon követik a legfrissebb híreket, megfigyelő kamerák pásztázzák az utcákat, és hálózatba kapcsolt számítógépek sorai kapcsolják össze az elemzőket és a rendőröket a bűnüldözési információk gazdag tárházával.
Ez csak egy pillantás egy olyan jövőbe, ahol a szoftverek előre jelzik a jövőbeli bűncselekményeket, az algoritmusok virtuális "legkeresettebbek" listáját generálják, az adatbázisok pedig személyes és biometrikus információkat gyűjtenek. A The Rise of Big Data Policing bemutatja azt a csúcstechnológiát, amely megváltoztatja a rendőrség munkáját, és megmutatja, miért fontosabb, mint valaha, hogy az állampolgárok megértsék a nagy adatmennyiségű megfigyelés mint bűnüldözési eszköz messzemenő következményeit.
Andrew Guthrie Ferguson feltárja, hogy ezeket az új technológiákat - amelyeket fajsemlegesnek és objektívnek tekintenek - a rendőrkapitányságok lelkesen alkalmazzák, remélve, hogy elhatárolódnak a faji elfogultsággal és alkotmányellenes gyakorlatokkal kapcsolatos állításoktól. Egy sor nagy visszhangot kiváltó rendőrségi lövöldözés és a rendszerszintű rendőri visszaélésekkel kapcsolatos szövetségi vizsgálatok után, valamint a bűnüldözési költségvetés csökkentésének korszakában az adatvezérelt rendőri tevékenységet a faji előítéletességgel szembeni "fordulat" eszközeként harangozták be.
Az adatok mögött azonban valódi emberek állnak, és továbbra is nehéz kérdések merülnek fel a faji megkülönböztetéssel és az alkotmányos védelem torzításának lehetőségével kapcsolatban.
A nagy adatmennyiségű rendőri tevékenységről szóló első könyvében Ferguson azt vizsgálja, hogy az új technológiák hogyan változtatják meg azt, hogy ki, hol, mikor és hogyan rendőriztet. Ezek az új technológiák adatvezérelt módszereket is kínálnak a rendőrség elszámoltathatóságának javítására és a bűnözést ösztönző, mögöttes társadalmi-gazdasági kockázati tényezők orvoslására.
A The Rise of Big Data Policing című könyvet mindenkinek kötelező olvasmány, akit érdekel, hogy a technológia hogyan fogja forradalmasítani a bűnüldözést, és milyen veszélyt jelenthet az állampolgárok biztonságára, magánéletére és alkotmányos jogaira nézve.
Olvasson részletet és interjút Andrew Guthrie Fergusonnal a The Economistban.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)