NYCのダッシュカメラデータで警察の存在を分析する

警察の行動や地域の警察の存在は、多くの市民にとって重要な問題だよね。このレポートでは、ライドシェアドライバーが使ってるダッシュカメラの画像を使って、警察の配置を分析する方法について見ていくよ。目的は、さまざまな近隣地域での警察の存在のパターンを見つけたり、その存在が警察の公平性や公正さにどんな影響を与えるかを理解することなんだ。

#警察の配置データの重要性

警察の配置は、コミュニティが安全や法執行をどう経験するかに大きな役割を果たすんだ。ある地域に警察が多くいると、住民との接触が増えることがある。特に有色人種のコミュニティでは、不公平に狙われていると感じることがあるんだよね。どこに警察が配置されているかの情報は、こうしたダイナミクスを理解するのに重要なんだ。

ロサンゼルスやシカゴみたいな場所では、警察データの分析が警察のやり方を変えるきっかけになってる。でも、アメリカでは、警察がどこに配置されているかのデータは見つけるのが難しいことが多い。それが市民や研究者が警察の行動に責任を持たせるのを妨げてるんだ。

#新しいアプローチ

この研究では、ニューヨーク市全体の警察配置を分析するためにライドシェアドライバーのダッシュカメラの画像を使ったよ。ダッシュカメラは車に取り付けられた小さなカメラで、ドライバーが走ってる間に映像を録画するんだ。ライドシェアドライバーが市内を広範囲に移動するから、彼らのダッシュカメラの映像は警察の活動について貴重な視点を提供してる。

この映像データを使って、警察車両を特定するためのディープラーニングモデルを訓練したんだ。目的は、異なる近隣地域にどれだけの警察車両が見えるかを定量化して、その配置にパターンがあるかを見ることだよ。

#データ収集

2020年の3月から11月の間にニューヨーク市で撮影された2400万枚以上のダッシュカメラ画像の大規模なデータセットを集めたよ。このデータは、ライドシェアドライバーにダッシュカメラサービスを提供しているNexarという会社が集めたんだ。画像はニューヨーク市の5つの区からサンプリングされたよ。

正しい画像を分析するために、警察車両が含まれている画像とそうでない画像を含むトレーニングデータセットを作成したんだ。人間の労働力を使ってデータにラベルを付けるサービスを使って、この画像に注釈を付けた。これでコンピューターモデルを効果的に訓練できたんだ。

#警察配置の分析

訓練したモデルを使って、どの画像に警察車両が含まれているかを特定し、さまざまな近隣地域や人口グループで警察の配置がどう違うかを分析したよ。

#近隣地域の違い

分析の結果、近隣地域間で警察の配置に大きな違いがあることがわかった。一部の地域では警察車両が非常に多く見られる一方で、他の地域ではほとんど見られないこともあったよ。たとえば、特定の高級商業エリアでは、低所得の住宅地域に比べて警察の配置が多かったんだ。

この警察の存在の不均衡は、公正さや公平性についての疑問を投げかけるよね。警察の配置が多い地域は、不公平に狙われていると感じるかもしれない。

#人種と収入

これらの配置が人種や収入にどう関係しているかも詳しく調べたんだ。結果として、有色人種の割合が高い地域では、主に白人が住んでいる地域に比べて、警察車両がかなり多く見られることがわかったよ。具体的には、黒人やヒスパニックのコミュニティは、平均して白人のコミュニティよりもはるかに多くの警察の存在を経験していたんだ。

さらに、警察の配置と収入のレベルの間にも相関関係があった。最も低い所得の地域では、顕著に警察の存在が増える一方で、裕福な地域でも特に商業ゾーンでは警察の配置が多く見られたんだ。

#警察の公平性への影響

近隣地域間の警察配置の違いは、警察の実践における制度的な問題を示唆してるよ。特に有色人種が多いコミュニティの過剰警察は、警察とコミュニティの間の緊張を高めるさまざまな悪影響をもたらすことがあるんだ。

こうした格差が警察によるアルゴリズムに組み込まれると、犯罪予測やリスク評価などが偏見のサイクルを助長することになる。つまり、すでに警察の厳しい監視を受けているコミュニティは、引き続きより厳重に監視される一方で、他の地域は同じ注意を受けないかもしれないんだ。

#より良いデータの必要性

私たちの重要な発見の一つは、警察の配置に関するより良いデータが必要だということだよ。集約されたデータは、市民が警察リソースがどの地域にどう配分されているかを理解するのに役立つかもしれない。しかし、残念ながら、多くの配置データは公開されていないんだ。

警察の配置に関するより明確で透明な情報は、地域のアドボカシーを支援し、警察の実践の改革を目指す政策決定の助けになるだろう。

#結論

要するに、この研究は、ライドシェア車両のダッシュカメラ画像を使って警察の配置を分析する新しいアプローチを利用しているんだ。私たちの発見は、特に人種や社会経済的要因に関連して、異なる近隣地域の警察の存在に明確な格差があることを明らかにしているよ。

こうした格差に光を当てることで、警察の公平性や責任についての議論に貢献できることを希望しているんだ。コミュニティが法執行の実践に透明性を求める中で、利用可能かつ信頼できる警察の配置データの必要性はますます重要になってきているんだ。

私たちの分析は、都市環境における警察のダイナミクスを理解するための有用なリソースとしてのダッシュカメラデータの可能性を示しているよ。すべてのコミュニティにおける警察活動の可視性と透明性を高める方法の開発やさらなる研究を促進したいね。