犯罪
安全でないサーバー上に残された数百万件の犯罪予測は、PredPol が主に白人居住地域を避け、黒人やラテン系居住地域をターゲットにしていたことを示している。
アーロン・サンキン、ドゥルブ・メロトラ、スーリヤ・マットゥ、デル・キャメロン、アニー・ギルバートソン、ダニエル・レンプレス、ジョシュ・ラッシュ
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この記事はThe Markupとの共同報道です。
2018年から2021年にかけて、米国住民の33人に1人以上が、PredPolと呼ばれる犯罪予測ソフトウェアによる警察の巡回決定の対象となる可能性がありました。
これを製造する会社は、カリフォルニア州からフロリダ州、テキサス州からニュージャージー州まで、全米の法執行機関に 590 万件以上の犯罪予測を送信していましたが、私たちはそれらのレポートが安全でないサーバー上で発見しました。
GizmodoとThe Markupがそれらを分析し、永続的なパターンを発見した。
PredPolがパトロールが少ないと示唆した地域の住民は、白人が多く、中流階級から上流階級が多い傾向がありました。これらの地域の多くは、何年も犯罪予測が全く出ませんでした。
対照的に、ソフトウェアが巡回強化の対象とした地域には、黒人、ラテン系住民、連邦政府の無料・割引給食プログラムの対象となる家族が住んでいる可能性が高かった。
これらのコミュニティは、単に標的にされただけでなく、場合によっては執拗に攻撃されました。犯罪は毎日予測され、時には1日に複数回、時には同じ地域の複数の場所で予測されました。何年にもわたって数千件もの犯罪予測が行われました。私たちのデータに含まれるいくつかの地域では、11,000件を超える予測が行われました。
このソフトウェアは、最貧困層をターゲットに、公営住宅や補助金付き住宅の内外を毎日巡回することを頻繁に推奨していた。
「警察との関係に問題を抱えるコミュニティにとって、これは必要なことではありません」と、ACLU（アメリカ自由人権協会）の言論・プライバシー・テクノロジー・プロジェクトの上級政策アナリスト、ジェイ・スタンリー氏は述べた。「彼らには基本的な社会ニーズを満たすための資源が必要です。」
しかし、私たちが見たほぼすべての場所で、同じパターンが繰り返されました。
ミシガン州ポーテージでは、PredPolが警察のパトロールを重点的に行うよう推奨した地域では、黒人住民の割合が市全体の平均の9倍に達しています。地図上の予測値を見て、地元の活動家クイントン・ブライアント氏は、「黒人、褐色人種、そして貧困層が大部分を占めるこれらの地域をパトロールする理由を警察に与えているだけだ」と述べました。
住民の約半数が黒人であるアラバマ州バーミングハムでは、犯罪予測が最も少ない地域は圧倒的に白人が多い。犯罪予測が最も多い地域では、市内の平均的なラテン系人口の約2倍が居住している。「警察の存在密度が高いことで、世代を超えたトラウマが再び呼び起こされ、これらのコミュニティの苦しみに拍車をかけている」と、バーミングハムを拠点とする飢餓撲滅活動家セリダ・ソト・ガルシア氏は述べた。
ロサンゼルスでは、犯罪予測がノースリッジ地区のような白人が多数を占める地域を狙っているように見えても、実際にはほぼ100％ラテン系住民が住むブロックに集中していました。ソフトウェアが警察の出動時間を最も多く推奨した地域は、貧困層が不釣り合いに多く、市全体よりもラテン系住民の割合が高かったのです。「これらの地域は、ロサンゼルスで最も偏った警察活動の問題を抱えてきた地域です」と、ロサンゼルスを拠点とするラテン系市民権団体MALDEFの代表兼顧問弁護士、トーマス・A・サエンツ氏は述べています。
ボストンから約35マイル離れたマサチューセッツ州ヘイバーヒルでは、PredPolは、市内平均の3倍のラテン系人口と2倍の低所得者層人口を抱える地域を重点的にパトロールするよう警察に勧告した。「これらは私たちが奉仕するコミュニティなのです」と、ニューライフ・クリスチャン・アセンブリー・オブ・ゴッドの副牧師であり、コモン・グラウンド・フード・パントリーの事務局長を務めるビル・スピルディオーネ氏は述べた。
イリノイ州シカゴ郊外のエルジンでは、犯罪予測が最も少なかった地域は裕福で、年収20万ドル以上の世帯の割合が市の平均よりも高かった。一方、最も多くの予測が行われた地域には、そのような予測が全くなかったわけではなく、低所得者層の住民が市の平均の2倍、ラテン系住民の割合が2倍以上だった。「これは、代理による偏見に基づく警察活動と言えるでしょう」と、エルジン警察署のアダム・シュースラー副署長はインタビューで述べた。同署は既にこのソフトウェアの使用を中止している。
全体的に見て、ある地域に住む白人住民が少ないほど、そして黒人やラテン系住民が多いほど、PredPol が犯罪を予測する確率が高くなることが分かりました。富裕層と貧困層の間でも同様の差が見られました。
予測ソフトウェアが最もターゲットとした地域では、黒人とラテン系の人口が高かった。
「皆さんが行っているようなデータを見る研究は、これまで誰も行っていません」と、アメリカン大学の法学教授で、予測型警察活動の全国的専門家であるアンドリュー・ファーガソン氏は述べた。「これは研究の継続ではありません。実は、このような研究を行ったのは初めてです。人々がこの技術に10年間も何十万ドルも支払ってきたことを考えると、これは驚くべきことです。」
PredPolが推奨するように、警察官が自由時間を予測エリアで過ごしたかどうか、そしてそれが特定の停止、逮捕、あるいは武力行使につながったかどうかを確実に知ることは不可能です。この質問に回答した数少ない警察署は、思い出せないか、逮捕には至らなかったと回答しました。また、全米刑事弁護協会は、犯罪予測ソフトウェアが起訴につながった場合、会員には通知されないと述べています。
同団体の憲法修正第4条センター所長ジュマナ・ムサ氏は、情報不足は公正な弁護を行う上での「根本的な障害」だと述べた。
「まるで症状をきちんと説明してもらわないまま、患者の診断を下そうとしているようなものです」とムサ氏は述べた。「検察側は『この会社から購入したツールが、ここを巡回すべきだと指示している』とは言わないのです」
全米地方検事協会によると、それは彼らも知らないからだ。同協会が少数の会員にアンケートを取ったところ、誰もそれが事件の一部だとは聞いていなかったという。
分析対象となった38の法執行機関のうち、ニュージャージー州プレインフィールド警察署だけが、警察官が予測ボックスに入った日時を示すPredPolが生成した数日分以上のデータを提供した。しかも、そのデータはまばらだった。また、同じ期間に同警察署から提供された逮捕報告書と完全に一致するものは一つもなかった。
分析に使用した犯罪予測は、ロサンゼルス市警察の公開ウェブサイトのリンクから入手しました。このリンクからアクセスできるオープンクラウドストレージバケットには、ロサンゼルス市警察だけでなく、数十の警察署のPredPol予測データが含まれていました。2021年1月31日にデータをダウンロードした時点では、2018年2月15日まで遡る740万件の予測データが含まれていました。現在、このページへの一般アクセスはブロックされています。
分析対象は、少なくとも6ヶ月間の予測期間を持つ米国の法執行機関に限定し、契約期間外（おそらく試験期間または試行期間）に生成された予測は除外しました。その結果、約3年間で38の機関に提供された590万件の予測が残りました。
PredPolを使用する人
3月にGeoliticaに社名変更したPredPolは、私たちの分析が「インターネットで見つけた」レポートに基づいていると批判しました。しかし、同社は私たちが提供した予測レポートの信憑性については異議を唱えず、「PredPolによって生成されたように見える」と認めました。
同社CEOのブライアン・マクドナルド氏は、当社のデータは「不完全」であり、「誤り」があると述べたが、それ以上の説明はなかった。マクドナルド氏によると、誤りの内容は、ある部署が一部のシフトを誤って重複して入力したために、予測が重複していたこと、そしてキャッシュ内の少なくとも20部署のデータに、契約期間後に作成され、各機関に提供されなかった予測が含まれていたことである。
私たちは、既にちょうど20の警察署で日付の不一致を発見しており、最終分析ではそのデータを使用しないことを説明し、確認のために分析日を彼に共有することを申し出ました。彼は、収集したデータを報告する代わりに、公開されている犯罪データにソフトウェアを無料で使用することを許可してくれました。私たちが断った後、彼はその後メールに返信しませんでした。
38 の部門のうち、私たちの調査結果と関連する質問についてのコメントの要請に応えたのはわずか 13 部門で、そのほとんどは PredPol を今後使用しないことを示す書面による声明でした。
唯一の例外はジョージア州のディケーター警察署だった。広報担当官のジョン・ベンダー巡査部長は電子メールでの声明で、「このプログラムと、警官自身の犯罪発生場所に関する知識は、警察署がパトロール資源をより効率的かつ効果的に活用するのに役立っています」と述べた。ディケーターの低所得世帯の3分の1は、2年間でそれぞれ1万1000件以上の犯罪予測の対象となった2つの地域に居住していた。
予測が増加するにつれて、平均世帯収入は減少した
副署長がソフトウェアを「代理バイアス」と呼んだイリノイ州エルジンを除き、分析期間中にPredPolを使用した38機関のいずれも、予測が最も多かった地区と最も少なかった地区の間の人口統計上の著しい違いについて懸念を表明しなかった。
マクドナルド氏に、人種や所得格差について懸念があるかどうか尋ねた。同氏はこれらの質問に直接答えることはなかったが、このソフトウェアは報告された犯罪率を反映しており、「限られた警察資源を、被害リスクが最も高い地域を守るために振り向ける」ためだと述べた。同社は長年、このソフトウェアは分析に人種などの人口統計情報を含めないため、「他の情報主導型や予測型警察モデルで見られるようなプライバシー侵害や公民権侵害の可能性を排除できる」との立場をとってきた。
しかし、ある研究論文によると、PredPolの共同設立者は2018年に、このアルゴリズムがインディアナポリスで使用されていたら、白人住民よりも黒人やラテン系の地域が最大400％多くターゲットになっていただろうと判定した。
マクドナルド氏はメールの中で、この研究は「PredPolとは独立して実施された学術研究」であるため、同社が法執行機関の顧客には提供していないと述べた。著者らは、通常の警察関連会議とは異なる工学系の会議、2018年IEEE国際システム・人間・サイバネティクス会議でこの論文を発表した。
研究著者らは、犯罪予測のより均等な分布につながるとされるアルゴリズムの潜在的な微調整を開発したが、予測はその後の犯罪報告とは一致しなくなり、元の予測よりも正確性は低下したが、それでも人間の予測よりは「潜在的に正確」であるという。
マクドナルド氏は、同社はこれに応じてアルゴリズムを調整しなかったと述べた。
「このような変更は、被害率が最も高い脆弱な地域に提供される保護を減らすことになるだろう」と彼は述べた。
マクドナルド氏は電子メールでいくつかの書面による質問に回答したが、同社の幹部は誰もこの記事のためのインタビューには応じなかった。
PredPolのアルゴリズムを使用するには、警察署は犯罪報告の自動フィードを設定する必要があります。専門家と警察によると、このフィードには一般市民と警察官の両方から報告された事件が含まれます。そして、どの犯罪を予測したいかを選択します。このアルゴリズムは、日時、場所、過去の犯罪報告の種類という3つの変数を用いて、将来の犯罪予測を行います。
予測は、地図上に500フィート×500フィートのボックスで示され、犯罪発生の可能性が最も高い警察交代時間帯がリストアップされています。PredPolは、警察官に対し、空き時間を利用して「ボックス内に入る」ようアドバイスしています。一部の都市の当局者によると、警察官は頻繁に予測地点まで車で行き、そこで書類を作成しているとのことです。
予測型警察活動の仕組み
ギズモードとマークアップへの電子メールの中で、マクドナルド氏は、同社の入力データの選択により、ソフトウェアの予測が偏りのないことが保証されると述べた。
「私たちは、被害者自身が警察に届け出た犯罪データを利用しています」と彼は述べた。「もし自宅に強盗が入ったり、車が盗まれたりしたら、警察に被害届を出す可能性が高いでしょう。」
しかし、連邦司法統計局（BJS）によると、必ずしもそうではない。同局によると、2020年に警察に通報された暴力犯罪はわずか40%、財産犯罪は3分の1未満で、これは前年とほぼ同水準だった。
同局は、白人の犯罪被害者が黒人やヒスパニックの被害者よりも警察に暴力犯罪を報告する可能性が低いことを繰り返し発見している。
BJSは5年間のデータを分析した特別報告書で、所得パターンも発見しました。年収5万ドル以上の人は、年収2万5000ドル以下の人に比べて、警察への犯罪通報率が12%低いことが分かりました。
裕福な白人の暴力犯罪被害者は警察に通報する可能性が低い
犯罪報告におけるこの差異は当然予測に反映されるだろう。
「犯罪データなど存在しない」と、警察の偏見に焦点を当てる非営利団体「警察公平センター」の共同創設者、フィリップ・ゴフ氏は述べた。「あるのは報告された犯罪データだけだ。そして、その2つの間には大きな隔たりがある」
マクドナルド氏はこれらの研究とその影響についての質問には答えなかったが、PredPolの創設者たちは2018年の研究論文の中で、場所に基づく犯罪予測アルゴリズムは、すでに警察の注目を集めている地域に焦点を当て、より多くの逮捕とより多くの予測につながるフィードバックループを生み出す可能性があると認めている。
私たちは、記録を提供してくれたPredPol（大半は拒否した）を使って11都市で27万件以上の逮捕を調査し、予測が多い場所は総じて逮捕率が高い傾向にあることを発見した。これは、ソフトウェアが主に警官に対し、彼らがすでに頻繁に訪れる地域を巡回するよう推奨していたことを示唆している。
5つの都市から警察官の武力行使に関するデータが提供され、同様の傾向が見られました。プレインフィールドでは、予測が最も多かった地域で、一人当たりの武力行使率が市平均のほぼ2倍でした。イリノイ州ナイルズでは、予測が高かった地域で、一人当たりの武力行使率が市平均の2倍以上でした。ニュージャージー州ピスカタウェイでは、これらの地域での逮捕率が市平均の10倍以上でした。
管轄区域平均と比較した人口当たりの逮捕者数
「これは、彼らがこれまでやってきたことを続けるための理由です」と、バーミンガムを拠点とする活動家ソト・ガルシア氏は述べた。「彼らは『この地域は最悪だ』と言っているのです。そして今、彼らはそれを証明するデータを持っているのです。」
エルギンにある111戸の低所得者向け住宅団地、ブエナビスタを例に挙げましょう。ブエナビスタが位置する地域には、市内平均の6倍の黒人が住んでいます。
市が提供した記録によると、警察は2018年1月1日から2020年10月15日までの間にこの複合施設で121人を逮捕しており、その多くは家庭内暴力、数件は未決逮捕状、その他は複合施設から排除された人々による不法侵入を含む軽犯罪だった。
エルジン警察署のシュースラー副署長によると、これらの事件は911番通報とともにアルゴリズムに入力されたという。
その結果、PredPol のソフトウェアは、窃盗、車両犯罪、強盗、暴力犯罪が毎日、時には 1 日に複数回発生すると予測し、29 か月間で 2,900 件の犯罪予測を達成しました。
比較すると、白人住民が大多数を占めるブエナビスタの北約4マイルの地域では、ソフトウェアは犯罪発生数を約5%の154件と予測しただけだった。
最も多くの予測があった地域では白人居住者の割合が最も低かった
シュースラー氏は、警察がブエナビスタで多くの時間を費やしたのは、ソフトウェアによる予測ではなく、いくつかの警察プログラムのせいだと述べた。
ブエナビスタには警察が頻繁に出動していたが、それがどんな理由であれ、ある家族に悲惨な結果をもたらした。
ブリアナ・ヘルナンデスさんは、ブエナビスタへの入居待ちリストに2年間登録されていた。昨年、自宅のドアに退去通告の通知が貼られているのを見つけた時、もはや自分の家ではなくなるキッチンで泣き崩れたという。2020年11月のことだ。イリノイ州では、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の1日あたりの感染率が過去最高を記録し、病院は患者と死に瀕した人々で満員だった。
数か月前、ヘルナンデスの長年の恋人ジョナサン・キングがブエナビスタに立ち寄り、彼女と3人の幼い子供たちの生活費を払う現金を届けていた。
彼が駐車場で彼女の車に座って待っていたとき、警察署の犯罪防止住宅課の警官ジョシュ・ミラーが無記名の車で通り過ぎた。
「君はここにいるべきじゃないって分かっているよね？」とキングはミラーに尋ねられたことを覚えている。
市の犯罪防止住宅条例では、賃借人、その親族、または来客が犯罪行為に関与している場合、たとえ近隣であっても、すべての賃貸契約において立ち退きを認めることを義務付けており、市はこれに対処しない家主を罰することができる。
現在31歳のキングさんは、14年前にシカゴで未成年時に強盗を犯して仮釈放中だったとき、ブエナビスタから何年も前に立ち入り禁止にされたと語った。
「保護観察が終われば復帰できると言われたんです」とヘルナンデスは言った。「どうやらそうはならなかったようです」
キングはブエナビスタで不法侵入により3度目の逮捕となった。彼は逃走し、警官がキングに追いついた際、近くに銃が見つかったと証言したが、キングは銃の所持を否定している。ミラー判事は彼を不法侵入と武器所持の容疑で逮捕した。逮捕はPredPolの予測が行われた時間帯に行われたが、シュースラー判事はそれが逮捕の理由ではないと述べた。この事件は現在も係争中である。
「彼が入国禁止なのは分かっているけど、男に何ができるっていうの？」とヘルナンデスは尋ねた。「彼には子供がいるんだから。」
ヘルナンデスさんは、逮捕がブエナビスタからの立ち退き通知につながったと述べた（ブエナビスタ側はこれを認めも否定もしなかった）。ヘルナンデスさんは、4歳と5歳の子供たちが「どうしてホテルに行くの？」と尋ね、答えに窮していたのを覚えている。「子供たちは、なぜ荷物を移動させるのか知りたがっていました。どうしてこうなるの、どうしてああなるの…座り込んで泣きたくなりました」
PredPolの競合であるHunchLabの創設者ロバート・チーサム氏は、犯罪予測アルゴリズムが作り出す悪循環に苦慮していると語った。
「こうした設計上の決定は重要だと感じました」と彼は語った。「パトロールエリアの地図を、人々がその場に居すぎる言い訳として、そして必ずしも役に立たない方法で利用してしまうような状況を避けたかったのです。」彼によると、彼の会社は各地区に配信される予測の数を均等化することでこの問題を解決しようとしたという。
私たちが話を聞いた少なくとも6つの都市の活動家たちは、このソフトウェアが地元で使用されていることを知らなかった。政府が組織する社会正義委員会の関係者でさえ、そのことについては全く知らなかったという。
「我々の会議ではその話題は出なかった」と、黒人とラテン系の信者が大半を占めるヘイヴァーヒルのカルバリー・バプテスト教会の牧師で、昨年多様性と包摂性に関する市全体のタスクフォースの議長を務めたケネス・ブラウン氏は述べた。
2019年4月9日に予測データの受信を開始したルイジアナ州カルカシュー郡は、このソフトウェアを使用していることを認めなかった。保安官事務所で公文書請求を担当する弁護士、ロバート・マコーコデール氏は、「公共の安全と警察官の安全」を理由に挙げ、仮に犯罪者がソフトウェアを出し抜くような事態は避けたいと述べた。
「私はこの分野の専門家だとは認めません」と彼は言った。「しかし、これは公的な記録ではないような気がします。」
Calcasieu をデータに残したのは、その予測が分析期間の途中から始まり、最後まで継続していたため、正当な新規顧客であることが示唆されたためです。Calcasieu の予測はデータの中で最もばらつきが大きかったわけではなく、Calcasieu を削除しても分析結果に大きな変化は生じません。
GizmodoとThe Markupは、一部の警察機関がPredPolが推奨する犯罪を予測するためにこのソフトウェアを使用していることも発見した。これらの犯罪には、調査で法執行が不平等であることが示されている薬物犯罪や性犯罪が含まれるが、マクドナルド氏によると、同社は顧客に対し、これらの犯罪の予測を試みないようアドバイスしているという。
しかし、2018年から2021年にかけて、4つの自治体がPredPolを使用して薬物犯罪を予測していたことが判明しました。インディアナ州ブーン郡、イリノイ州ナイルズ、ニュージャージー州ピスカタウェイ、カリフォルニア州クローヴィスです。クローヴィスは、性的暴行の予測にもこのソフトウェアを使用していた3つの自治体のうちの1つでした。他の2つは、フロリダ州バーミングハムとフォートマイヤーズでした。
マクドナルド氏にこの件について尋ねたところ、同氏は警察機関がソフトウェアの使用方法を独自に決定していると述べた。
「当局は、設置時にガイドラインを提供し、薬物関連犯罪など、警察官の裁量に委ねられる可能性のある、明確な被害者意識のない種類の事件は対象に含めないよう指示しています」と彼は述べている。「後日、他の種類の事件を追加するかどうかは各当局の判断に委ねられます。」
ピスカタウェイ警察署長のトーマス・モシエ氏はインタビューで、特定の犯罪の種類を予測しないよう指示を受けた記憶はないと述べた。他の警察署はコメントを拒否するか、私たちの質問を完全に無視した。
ほぼすべての機関が、根本的に異なる犯罪の種類を単一の予測にまとめました。例えば、カリフォルニア州グラスバレーの当局は、暴行と武器犯罪を商業施設への侵入窃盗と自動車事故と混同していました。
マクドナルド氏は、「複数の種類の犯罪が特定の犯罪多発地帯に集中しているという事実は、研究とデータによって裏付けられている」と述べた。
ジョン・ジェイ刑事司法大学の犯罪学者クリストファー・ハーマン氏はこれに反対した。
「犯罪は非常に特殊です」とハーマン氏は述べた。「連続殺人犯が突然、人を襲ったり、車を盗んだり、麻薬を売ったりするわけではありません。連続万引き犯が車を盗むわけでもありません。連続強姦犯が人を襲うわけでもありません。」
フィラデルフィアの犯罪パターンを調査した研究では、「異なる犯罪タイプの犯罪多発地帯はあまり重複していないことが判明した」と述べ、ランド研究所が2013年に出版した予測型警察活動に関する書籍では、予測のために犯罪を混ぜて使用しないよう推奨している。
PredPol が予測した時間と場所で逮捕を行った警察署に、ソフトウェアがその場所へ導いたかどうか尋ねたところ、彼らは概してコメントしなかった。
例えば、コーリー・モーゼスは2019年2月11日、マッカーサー・パーク駅構内の禁煙エリアで、犯罪予測時間帯にニューポートタバコを吸っていたところをロサンゼルス市警察に呼び止められました。警官はモーゼスの名前を調べ、彼が運賃逃れによる未払いの罰金の逮捕状が出ていることを発見しました。モーゼスは手錠をかけられ、身体検査を受けた後、一晩留置所に収監されました。
「警察に捕まるには、本当に馬鹿げたことをしないといけない時もあるし、そうでない時もある」と、黒人で41歳のモーゼスは言った。「ただ、間違った場所に間違った時間にいるだけなのかもしれない」
LAPDは、警官がPredPolの予測に応じていたかどうかについての質問には回答しなかった。
PredPolが犯罪パターンをどれほど正確に予測したかは検証していません。PredPolの主な目的は、予測に応じて対応する警察官がその存在によって犯罪を未然に防ぐことです。
しかし近年、いくつかの警察署がPredPolのソフトウェアの有用性を感じなかった、あるいはその有効性を判断できないとして、導入を中止している。ピスカタウェイ、マサチューセッツ州ウェストスプリングフィールド、カリフォルニア州ロサンゼルス、ミルピタス、トレイシーなどが含まれる。
「時が経つにつれ、PredPolは使い始めた当初に考えていたようなプログラムではないことに気づきました」と、トレイシー警察署のクレイグ・クーストラ巡査部長は書面の声明で述べた。詳細を問う質問には応じなかった。
一部の警察機関はすぐにこのソフトウェアに不満を抱きました。導入から1年後の2014年、ミルピタス警察署のグレッグ・マック警部補は、このソフトウェアは「時間がかかり、実用的ではない」と評価し、使用によって犯罪率が著しく低下したという証拠は見つからなかったと記しました。
マクドナルド氏は電子メールの中で、同社の現在または分析期間中の顧客数を明らかにすることを拒否したが、私たちのデータセット内の米国法執行機関の数は2018年以降の顧客数を正確に表していないと述べた。分析対象となった38の米国法執行機関のうち、現在もPredPolの顧客であるのはわずか15機関で、そのうち2機関は料金を支払っているにもかかわらず、同ソフトウェアをもう使用していないと述べた。
PredPolの元々のパートナーであるロサンゼルス市警察でさえ、昨年はそれを使用することを中止した。
警察当局は、これは財政上の決定だと述べた。しかし、ロサンゼルス市警察の監察官が、このソフトウェアの有効性を確認できないと述べた後に、ロサンゼルス市警察スパイ阻止連合のメンバーが警察委員会の会合で抗議活動を行い、「データ駆動型証拠に基づく警察活動＝疑似科学」や「犯罪データは人種差別的だ」と書かれたプラカードを掲げた。
その結果、元警察署長ビル・ブラットンの下で始まった関係は終わりを告げた。ブラットンは、犯罪撲滅に応用できる興味深い研究を見つけるため、部下の一人をUCLAに派遣していた。彼はP・ジェフリー・ブランティンガムと出会った。ブランティンガムは人類学者で、初期の研究で古代人がどのようにしてチベット高原に定住したのかを解明するモデルを考案していた。
「数学は新しい分野と融合するたびに、活力を得て刷新される」と、ブランティンガム氏とPredPolの共同創設者で、現在はインディアナ大学パデュー大学インディアナポリス校のコンピューター科学者であるジョージ・モーラー氏は、2009年に全米科学財団の助成金申請書に記した。ブランティンガム氏の両親は、地理と犯罪の交差点を研究する環境犯罪学の分野を切り開いた学者だった。ブランティンガム氏は両親から多くのことを学んだと語る。
「気づいていなかったが、両親と一緒に過ごすうちに犯罪や犯罪行為について聞き、自然に知識が蓄積されていった」とブランティンガムさんはUCLAの学生新聞に2013年に寄稿したプロフィールで述べている。
「犯罪者は実質的に食料採集者だ」と彼は付け加えた。「盗む車を選ぶのは、狩る動物を選ぶのと同じだ」
ブランティンガムとモーラーはロサンゼルス市警の窃盗課刑事と協力し、財産犯罪を予測するアルゴリズムを開発し、テストを行った。このアルゴリズムを導入した地区では財産犯罪が9%減少したのに対し、市内の他の地域では0.2%増加した。
PredPolの開発につながった学術研究は、全米科学財団（NSF）から170万ドル以上の助成金を受けています。UCLAベンチャーズと電話ヘッドセットメーカーのPlantronicsの幹部2名は、2012年から2014年にかけて、この新興の商業ベンチャーに370万ドルを投資しました。
ほぼ同時期に、米国司法省は法執行機関に対し、予測型警察活動の実験を奨励し始めました。2009年3月以降、少なくとも11の都市に助成金を交付しており、ニュージャージー州ニューアーク、フロリダ州テンプルテラス、カリフォルニア州カールスバッドとアルハンブラのPredPolクライアント、そして様々なプロジェクトに300万ドルを支給したロサンゼルス市警察も含まれています。
しかし、PredPolは今や学界で輝きを失っている。昨年、1,400人以上の数学者が、同僚に対し、特にPredPolを標的として、法執行機関との研究協力を行わないよう求める公開書簡に署名した。署名者には、UCLAの教授、研究者、大学院生13名が含まれていた。
マクドナルド氏は批判者たちを批判し、「業界全体が、脆弱なコミュニティを守るためにいかなる形でも協力しないと宣言するのは無責任に思える」と、ギズモードとマークアップへのメールで述べた。
アメリカン大学のファーガソン教授は、PredPolの将来がどうであれ、ソフトウェアによる犯罪予測は今後も存在し続けるだろうと述べた。ただし、必ずしも独立した製品として存在するとは限らない。むしろ、PredPolは、オラクル、マイクロソフト、アクセンチュア、そして銃声を音検知で通報し、犯罪予測ソフトウェアHunchLabを買収したShotSpotterといった大手テクノロジー企業が提供する警察データサービスの1つになりつつある、と彼は述べた。
これらの企業にコメントを求めたところ、オラクル以外の全社は、コメントを拒み、予測型警察活動に距離を置いていた。しかし、過去には全社が予測型警察活動に自社製品が利用されていると売り込んだり宣伝したりしており、HunchLab は PredPol の競合企業であった。
PredPolの元の名前は「予測」と「警察活動」という言葉から作られたが、現在では同社もその言葉から距離を置いており（マクドナルド氏は「誤った名称」と呼んだ）、他のデータサービスにも手を広げ、今年Geoliticaとしてブランド名を変更した際には、パトロール警官の監視に重点を移している。
そして、それもまたファーガソンの主張だった。
「警察の［データプラットフォーム］の契約を結ぶことになるこれらの大企業は、予測分析を行うことになるだろう」とファーガソン氏は語った。
「彼らはそれを予測型警察活動と呼ぶつもりはないだろう」と彼は付け加えた。「そして、ジャーナリストや学者にとって、それを解明するのはますます難しくなるだろう。」
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