[論文レビュー] The Rise of Technology in Crime Prevention: Opportunities, Challenges and Practitioners Perspectives

Dario Ortega Anderez, Eiman Kanjo+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 26, 2021

Crime Patterns and Interventions参考文献 70被引用数 16

ひとこと要約

本論文は、犯罪予防における新興技術—特にIoT、機械学習、音声信号処理—の有効性を評価し、被害者の安全向上と警察の対応改善の可能性に焦点を当てる。短距離センサー、リアルタイム音声分析、共同設計されたシステムを統合することで、本研究は、マルチセンサー型AI駆動ソリューションが暴力の検出を向上させ、特に報告が少ない分野（例：DV）における犯罪抑止に寄与できることを示している。

ABSTRACT

Criminal activity is a prevalent issue in contemporary culture and society, with most nations facing unacceptable levels of crime. Technological innovation has been one of the main driving forces leading to the continuous improvement of crime control and crime prevention strategies (e.g. GPS tracking and tagging, video surveillance, etc.). Given this, it is a moral obligation for the research community to consider how the contemporary technological developments (i.e. Internet of Things (IoT), Machine Learning, Edge Computing)might help reduce crime worldwide. In line with this, this paper provides a discussion of how a sample of contemporary hardware and software-based technologies might help further reduce criminal actions. After a thorough analysis of a wide array of technologies and a number of workshops with organisations of interest, we believe that the adoption of novel technologies by vulnerable individuals, victim support organisations and law enforcement can help reduce the occurrence of criminal activity.

研究の動機と目的

• 新興技術（例：IoT、機械学習、エッジコンピューティング）が現代の犯罪予防戦略に果たす役割を評価すること。
• 犯罪検出・報告に向けたパーソナライズドコンピューティング技術の導入における実務的課題と機会を特定すること。
• 実務家、被害者、警察当局が犯罪予防における技術導入に関してどのように捉えているかを理解すること。
• ステークホルダーとの共同デザインワークショップが、効果的でプライバシー配慮型かつスケーラブルな犯罪予防ツールをどのように形作れるかを検討すること。
• リアルタイムの暴力検出と緊急対応に向けたマルチセンサー型AI駆動システムの実現可能性を評価すること。

提案手法

• 被害者支援団体、警察当局、最終ユーザーと共同でワークショップを実施し、実務家からの知見を収集した。
• GPS追跡、CCTV、モバイル報告アプリなど、既存の犯罪予防技術をレビューし、その限界と改善点に焦点を当てた。
• 室内および屋外環境における近接検出に適した短距離通信技術（例：Bluetooth、UWB）を評価した。
• 機械学習を用いた音声ベースのシステム（話者分離、音声認識、感情分析）を活用し、暴力的言語の検出を分析した。
• 音声、運動、近接センシングといった複数の感応モダリティを統合することで、検出精度の向上と誤検出の低減を検討した。
• 被災者保護のため、ウェアラブルセンサー、リアルタイム信号処理、緊急報告メカニズムを統合したマルチテクノロジー枠組みを提案した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IoT や機械学習といった新興技術は、DV などの事例において、犯罪の検出・予防をどのように向上させられるか？
• RQ2 パーソナライズドコンピューティングシステムを犯罪予防に導入するにあたり、主な技術的・倫理的・運用的課題は何か？
• RQ3 特に報告が行われない状況下において、被害者や実務家は技術が暴力の報告・対応に果たす役割をどのように捉えているか？
• RQ4 CCTV や他の伝統的監視手法と比較して、音声信号処理とAIはリアルタイムの暴力検出をどのように改善できるか？
• RQ5 効果的でプライバシー配慮型かつユーザー中心の犯罪予防技術を開発するにあたり、不可欠な設計原則と共同創出戦略は何か？

主な発見

• 感情分析や音声認識に機械学習を活用した音声ベースのシステムは、動画監視とは対照的に侵入性が低いため、家庭内における暴力的言語の検出に強く有望な代替手段である。
• 音声、近接、運動センシングを統合するマルチセンサー融合技術は、単一センサー型システムと比較して、暴力検出の精度を顕著に向上させる。
• 現在の緊急報告アプリは通常、ユーザーの能動的参加を要するが、危機的状況下では現実的ではない。被動的で自動化された検出システムの導入が不可欠である。
• スパイウェアやデジタルストーキングといった技術的虐待の被害者たちは、機器の切断を勧められても、支援との切断を避けるための障壁に直面する。
• 共同デザインワークショップの結果、実務家は非難的で被害者中心の対応と、警察が進化するデジタル虐待の手法を理解する必要性を強く重視していることが明らかになった。
• リアルタイムの緊急アラートを可能にしつつ、ユーザーのプライバシーを損なわない、スケーラブルで安価で小型化可能なウェアラブル技術の開発が強く求められている。