Влада дедалі більше спирається на алгоритми для визначення законослухняності громадян, але таке програмне забезпечення не має високої точності передбачення. За інформацією дослідників з коледжу Дартмута, подібні системи працюють не краще за звичайних перехожих, у яких запитали про ймовірність правопорушень піддослідного. Більш того, непідготовлений перехожий дає точніший прогноз, хоча при цьому потребує в десятки разів менше інформації.
Експерти оцінили систему Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions (COMPAS). Її створила компанія Equivant, яка до цього називалася Northpointe. Ця програмна система використовується судами США для винесення вироку, надаючи звіт з прогнозом правової поведінки підсудного в майбутньому. З моменту свого створення у 1998 році вона вже оцінила на рецидивізм понад 1 млн людей.
Для свого аналізу COMPAS збирає 137 фактів про піддослідного. Для порівняння науковці запросили 20 непідготовлених добровольців, яким надавали лише по 7 фактів про піддослідних. Частині добровольців також надавали лише два факти – вік та расу підсудного.
Як дані для аналізу взяли записи 1000 правопорушників, які розділили на 20 груп по 50 осіб у кожній. Виявилося, що натовп перехожих правильно передбачає ймовірність майбутніх правопорушень вказаної людини у 62,8%. Якщо дозволити перехожим скористатися “мудрістю натовпу”, точність прогнозу зростає до 67%. COMPAS при цьому демонструє рівень у 65,2%. Обидва способи правильно передбачили, що 692 піддослідних із наданої групи 1000 осіб вчинять повторне правопорушення.
Оцінка законослухняності суттєво залежить від раси правопорушника. Добровольці та програмні системи дають різні бали для чорношкірих та білих осіб. Непідготовлені перехожі вважають у 68,2%, що чорношкірі вчинять повторне правопорушення. COMPAS оцінює ризик у 67,6%. Для представників білої раси добровольці дають оцінку у 64,9%, а COMPAS – у 65,7%.
