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Sam Lavigne (US), Brian Clifton (US), Francis Tseng (US)
White Collar Crime Risk Zones verwendet automatische Lernmechanismen, um Finanzverbrechen in den USA vorherzusagen. Das System wurde dazu mit unterschiedlichen Fälle trainiert, die von der Finanzindustrie-Regulierungsbehörde (FINRA) von 1964 bis heute erhoben wurden. Es verwendet bewährte Methoden zur vorhersagenden Polizeiarbeit einschließlich Risikobereich-Modellierung und raumbezogenen Vorhersagemechanismen.
Dadurch können Finanzverbrechen sogar auf einzelne Stadtteile eingegrenzt und mit einer Genauigkeit von 90,12 Prozent vorhergesagt werden.
Vorhersagende Polizei-Applikationen werden entwickelt, um die sogenannte Straßenkriminalität zu bekämpfen. Diese verstärken und beschleunigen jedoch brutale Polizeigewalt, die überproportional auf die verarmte, farbige Gesellschaft abzielt. Im Gegensatz zu diesen typischen Polizei-Apps, die Armut kriminalisieren, kriminalisiert White Collar Crime Risk Zones hingegen Reichtum.
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