DergiSosyal Medya

Suçu Tahmin Etmek İçin Kullanılan Sosyal Medya Algoritmaları

EPJ Data Science Dergisi’nde yayınlanan bir çalışmada, RMIT araştırmacılar; Foursquare uygulamasının kullanıcılarından konum ve aktivite verilerinin, tahmini algoritmalarla birleştirildiğinde, suçları daha önce hiç olmadığı kadar doğru bir şekilde tahmin edildiğini göstermektedir.

Foursquare kullanıcıları konumlarını ve etkinliklerini çeşitli yerlerde ‘check-in’ yaparken paylaşıyorlar. Ekip çalışmalarında, Brisbane’deki kullanıcılar tarafından 20.000’in üzerinde ve New York’taki kullanıcıların yaklaşık 230.000 check-in’den elde edilen bu verileri kullanıyor.

RMIT Bilgisayar Bilimcisi Dr. Flora Salim, şehrin çevresindeki insanların hareketleri hakkında; dinamik, gerçek zamanlı verilerin, herhangi bir yerdeki farklı durumların olasılığını anlamada son derece değerli olduğunu söylüyor.

Ancak, bu konuma dayalı verilerdeki birçok boşluğu doldurmak için araştırmacılar; Spotify’da ilgili şarkıları önermek için kullanılanlara benzer bir öneri algoritmaları geliştirdi. Her iki şehirde yapılan testlerde sistem; şehrin belirli bölgelerindeki belirli suç türlerini, suç eğilimlerine dayanan mevcut suç tahmin modellerinden daha iyi tahmin etmiştir.

Brisbane’de, sistem; mevcut modellere göre saldırılar % 16, yasadışı giriş % 6, uyuşturucu suçları ve hırsızlığı % 4 ve dolandırıcılık tahmini için % 2 daha doğru sonuçlar çıkardı. New York’ta ise; hırsızlık ve uyuşturucu suçları, dolandırıcılık ve yasadışı giriş için tahmin doğruluğunu % 4 artırırken, saldırı tahminlerini % 2 oranında artırdı.

Salim: “Çalışmada kullanılan veri kümelerinin çeşitliliği göz önüne alındığında, bu sonuçlar çalışmamız açısından çok önemli… Bu olumlu sonuçlara dayanarak, teknoloji; suçun daha muhtemel olduğu yerlere polis göndererek sınırlı kaynaklarla daha etkin devriye stratejileri tasarlamasına izin verebilir. Twitter, Foursquare gibi sosyal medyanın yaygın kullanımı; konum, faaliyetler ve tercihler hakkında çok büyük miktarlarda veri toplar. Böylece bir şehrin genelinde insanların hareket ve etkinliklerini yakalayabilmek için eşi görülmemiş fırsatlar sunar.”

Sistem aynı zamanda, konum tabanlı veri toplayan hemen hemen her sosyal medya platformundan, uygulamadan veya mobil ağdan daha büyük örnekleri işlemek için kolayca ölçeklenebilmektedir. Çalışma, verilerin bir dizi uygulama için kişilerin eylemlerini tahmin etmek için nasıl kullanılabileceğinin sadece bir örneğidir.

Bir başka proje ise; tarihsel verilere ve modellere dayanarak, günümüzde yapılacak eylemler hakkında yüksek doğruluk düzeyleriyle tahmin yapabilmek için algoritmaları kullanabilmek…

Doktora Öğrencisi Shakila Khan Rumi: “Son teknoloji ürünü suç tahmin modelleri; genellikle uzun vadeli tarihsel bilgiler, coğrafi bilgi ve demografik bilgiler dahil olmak üzere göreli statik özelliklere dayanmaktadır. Bu bilgiler zaman içinde yavaşça değişmektedir, bu geleneksel modeller kısa vadeyi yakalayamamaktadır. Test sonuçlarımız dinamik özellikleri ekledikten sonra tahmin performansının iyileştirilmesini önemli ve istatistiksel olarak anlamlı gösteriyor. Bu da devrim niteliğinde bir çalışma…”

Ekibin son çalışması ise; bir şehirdeki verileri kullanarak algoritmaları eğitmek ve bu öğrenmelerin kalıplarının farklı olduğu, başka bir şehirde uygulama yeteneğini arttırmak olacak.

Kaynak:
epj data sciencermittechxplore
Etiketler
1 Oy2 Oy3 Oy4 Oy5 Oy (4 oy verildi, Ortalama: 5 üzerinden 4,75 oy )
Loading...

Benzer Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Close