Predictive policing
ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪರಾಧ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಾನೂನು ಜಾರಿಯಲ್ಲಿ ಗಣಿತ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಇತರ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ. RAND ಕಾರ್ಪೊರೇಷನ್ ಪ್ರಕಟಿಸಿದ ವರದಿಯು ನಾಲ್ಕು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದೆಃ ಅಪರಾಧಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು, ಅಪರಾಧಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು, ಅಪರಾಧಿಗಳ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಅಪರಾಧದ ಬಲಿಪಶುಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು. ವಿಧಾನಶಾಸ್ತ್ರ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ ಹಿಂದಿನ ಅಪರಾಧಗಳ ಸಮಯ, ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಭವಿಷ್ಯದ ಅಪರಾಧಗಳನ್ನು ತಡೆಯುವ ಅಥವಾ ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಹೊಂದಲು, ಎಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಪೊಲೀಸ್ ಗಸ್ತು ತಿರುಗಬೇಕು ಅಥವಾ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಪೊಲೀಸ್ ತಂತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ ಅಪರಾಧವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆಯೇ, ಯಾವಾಗ ಗುಂಡಿನ ದಾಳಿ ನಡೆಯಬಹುದು, ಮುಂದಿನ ಕಾರು ಎಲ್ಲಿಗೆ ನುಗ್ಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಅಪರಾಧದ ಬಲಿಪಶು ಯಾರು ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅಪರಾಧ ವರದಿಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂಕೇತಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದಾದ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಬಳಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪಾಲಿಸಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಲು ವಿವಿಧ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಿಂದ, ಅವುಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಬೇಕು, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಪರಾಧದ ಊಹಿಸಲಾದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಅಧಿಕಾರಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ನ ಬಳಕೆಯು ಭವಿಷ್ಯದ ಅಪರಾಧಗಳನ್ನು ನೋಡುವಾಗ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಕೇವಲ ಪೊಲೀಸ್ ಅಧಿಕಾರಿಗಳ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಿಗಿಂತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶವಿದೆ. ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ನಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪೊಲೀಸರು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ, ಅವರು ಸಮುದಾಯಗಳ ಕಾಳಜಿಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು, ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಲಿಪಶುವಾಗುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಗುಂಡಿನ ದಾಳಿಗಳ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪೊಲೀಸರು ಗುಂಡಿನ ದಾಳಿ ಮತ್ತು ಗುಂಡಿನ ಸದ್ದುಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಚಿಕಾಗೊ ನಗರವು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅಪರಾಧ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಂದ ಸಂಯೋಜಿತವಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅಪರಾಧವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಬದಲು, ಅದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. "ಎಐ ಎಥಿಕ್ಸ್ ಆಫ್ ಕೇರ್" ವಿಧಾನವು ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪರಿಸರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಕೆಲವು ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪರಾಧದ ಪ್ರಮಾಣವಿದೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಗುರುತಿಸಲಾದ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಪರಾಧವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇತಿಹಾಸ ಇರಾಕ್ ಏಪ್ರಿಲ್ 2003 ರಲ್ಲಿ ವಿನಾಶಕಾರಿ ಮತ್ತು ಹಿಂಸಾತ್ಮಕ ಯುದ್ಧ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಯು. ಎಸ್ ಮಿಲಿಟರಿ ಕ್ರಮದ ವಿರುದ್ಧ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಖಂಡಿಸಲು ಇರಾಕ್ನ ಬೀದಿಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ಸ್ಫೋಟಕ ಸಾಧನಗಳನ್ನು (ಐಇಡಿ) ಇರಿಸಲಾಯಿತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿದ್ದ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಅಮೆರಿಕನ್ನರ ವಿರುದ್ಧ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಇರಾಕ್ಗೆ ಐಇಡಿಗಳು ತುಂಬಿದ ಜಾಗವು ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾಗಿತ್ತು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಹಾಟ್ ಸ್ಪಾಟ್ಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಬಹಳಷ್ಟು ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದ, ಆದರೆ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದ ಪ್ರದೇಶಗಳು. ಇದು ಕಣ್ಗಾವಲು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಳವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಲ್ಲಿ ಇರಾಕ್ ಮಿಲಿಟರಿ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿತು, ಸ್ಥಾನ ಸ್ನೈಪರ್ಗಳು, ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಮತ್ತು ಐಇಡಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಇರಿಸಲಾಗಿರುವ ಮಾರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಗಸ್ತು ತಿರುಗಲು ಕಾರಣವಾಯಿತು. ಚೀನಾ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ನ ಬೇರುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾಜಿಕ ಆಡಳಿತದ ನೀತಿ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಚೀನಾದ ಕಮ್ಯುನಿಸ್ಟ್ ಪಕ್ಷದ ನಾಯಕ ಕ್ಸಿ ಜಿನ್ಪಿಂಗ್ ಅವರು 2016 ರಲ್ಲಿ ಭದ್ರತಾ ಸಮ್ಮೇಳನದಲ್ಲಿ ಘೋಷಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಸಾಮರಸ್ಯ ಮತ್ತು ಸಮೃದ್ಧ ದೇಶವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಚೀನೀ ಆಡಳಿತದ ಕಾರ್ಯಸೂಚಿಯಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಆಡಳಿತದ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಾಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಾಗಿದ್ದು, ಅಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಡಿಜಿಟಲೀಕರಣಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಾಶ್ಚಿಮಾತ್ಯ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ನಾಗರಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಮಗ್ರ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಲ್ಲ. ಹಿಂದಿನ ಅಪರಾಧಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಅಪರಾಧ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಚೀನಾದ ಪೊಲೀಸ್ ಪಡೆಗಳು ಒಟ್ಟು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಳವು ಗುಪ್ತಚರ-ನೇತೃತ್ವದ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಸರ್ಕಾರದ ಉದ್ದೇಶದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವುದು) ಮಾಹಿತಿಗೆ (ಅಂದರೆ. ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು). ಪೊಲೀಸ್ ಭೌಗೋಳಿಕ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ (ಪಿಜಿಐಎಸ್) ಮೂಲಕ ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶದ ಉದ್ಯೋಗದಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಳವು ಹಿಂದಿನ ಅಪರಾಧದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಪರಾಧದ ನಿಗ್ರಹವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಇಲಾಖೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸುವ ಚೀನಾದ ಭರವಸೆಯಲ್ಲಿದೆ. 1970ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಪಿ. ಜಿ. ಐ. ಎಸ್. ಅನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಮೂಲತಃ ಆಂತರಿಕ ಸರ್ಕಾರಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ನಗರ ಸಮೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಪೊಲೀಸ್ ಸಹಯೋಗ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾನೂನು ಜಾರಿಯನ್ನು ಸಶಕ್ತಗೊಳಿಸಲು 1990ರ ದಶಕದ ಮಧ್ಯಭಾಗದಿಂದ ಚೀನಾದ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಭದ್ರತಾ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಪಿ. ಜಿ. ಐ. ಎಸ್. ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪಿ. ಜಿ. ಐ. ಎಸ್. ನ ಪ್ರಸ್ತುತ ಅನ್ವಯಗಳು ಇನ್ನೂ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ನಕ್ಷೆ ಸೇವೆಗಳು, ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಹಾಟ್ ಸ್ಪಾಟ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ನ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿವೆ. ಅಪರಾಧ ಪಥದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿ ಇದರ ಅನ್ವಯವು ಇನ್ನೂ ಪರಿಶೋಧನಾತ್ಮಕ ಹಂತದಲ್ಲಿದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ನ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಚಾರವು ಪಿ. ಜಿ. ಐ. ಎಸ್ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು, ಬಹು-ಮೂಲ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಮ್ಮಿಳನವನ್ನು ಮತ್ತು ಪೊಲೀಸ್ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣದ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಿದೆ. ಚೀನಾದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ರಾಷ್ಟ್ರವ್ಯಾಪಿ ಪೊಲೀಸ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, 2015 ಮತ್ತು 2018 ರ ನಡುವೆ ಝೆಜಿಯಾಂಗ್, ಗುವಾಂಗ್ಡಾಂಗ್, ಸುಝೌ ಮತ್ತು ಕ್ಸಿನ್ಜಿಯಾಂಗ್ನಂತಹ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೊಲೀಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೆಡೆಗೆ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್ಸ್ ಎಂದು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಝೆಜಿಯಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಗುವಾಂಗ್ಡಾಂಗ್ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಆನ್ಲೈನ್ ಅಥವಾ ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಕಣ್ಗಾವಲು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಶಂಕಿತರನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಲಿಬಾಬಾ ಗ್ರೂಪ್ನಂತಹ ಖಾಸಗಿ ಕಂಪನಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಹಯೋಗದ ಮೂಲಕ ದೂರಸಂಪರ್ಕ ವಂಚನೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿವೆ. ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೊಲೀಸ್ ಮತ್ತು ಅಪರಾಧ ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಲಿಪಶುಗಳಿಗೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, 2018 ರಲ್ಲಿ 9,120 ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಕರೆಗಳನ್ನು ಝೊಂಗ್ಶಾನ್ ಪೊಲೀಸ್ ಪಡೆಗಳು ಮಾಡುವುದರ ಜೊತೆಗೆ 2017 ರಲ್ಲಿ 13,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ದೂರವಾಣಿ ಕರೆಗಳು ಮತ್ತು 30,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಪಠ್ಯ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ತಡೆಹಿಡಿಯಲಾಗಿದೆ. ಗುವಾಂಗ್ಡಾಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಮಾದಕವಸ್ತು-ಸಂಬಂಧಿತ ಅಪರಾಧದ ಬಗ್ಗೆಯೂ ತನಿಖೆ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ 2017ರಲ್ಲಿ ತ್ಯಾಜ್ಯನೀರಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ನೀರು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮಾದಕವಸ್ತು ಅಪರಾಧದ ಹಾಟ್ಸ್ಪಾಟ್ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬಳಸಿದ ಮೊದಲ ನಗರವಾದ ಝಾಂಗ್ಶಾನ್ ಪೊಲೀಸ್ ಪಡೆ. ಈ ವಿಧಾನವು 2019ರ ವೇಳೆಗೆ 45 ವಿವಿಧ ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ತನಿಖೆಗಳಲ್ಲಿ 341 ಶಂಕಿತರ ಬಂಧನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು. ಚೀನಾದಲ್ಲಿ, ಸುಝೌ ಪೊಲೀಸ್ ಬ್ಯೂರೋ 2013 ರಿಂದ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. 2015-2018 ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಚೀನಾದ ಹಲವಾರು ನಗರಗಳು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ಕ್ಸಿನ್ಜಿಯಾಂಗ್ ಬಂಧನ ಶಿಬಿರಗಳಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಿದ ಜನರನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಗುರಿಯಾಗಿಸಲು ಚೀನಾ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದೆ. ಸಮಗ್ರ ಜಂಟಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ವೇದಿಕೆ (ಐಜೆಒಪಿ) ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೊಲೀಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಕೇಂದ್ರ ರಾಜಕೀಯ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ವ್ಯವಹಾರಗಳ ಆಯೋಗವು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಯುರೋಪ್ನಲ್ಲಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮತ್ತು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಒಕ್ಕೂಟದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವ್ಯಾಪಕ ಬಳಕೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಹಿನ್ನಡೆ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಡ್ಯಾನಿಶ್ ಪಿಒಎಲ್-ಇಂಟೆಲ್ ಯೋಜನೆಯು 2017ರಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಪಲಾಂಟಿರ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜೀಸ್ನ ಗೊಥಮ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಗೋಥಮ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಜರ್ಮನಿಯ ರಾಜ್ಯ ಪೊಲೀಸ್ ಮತ್ತು ಯುರೋಪೋಲ್ ಸಹ ಬಳಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ನೆದರ್ಲೆಂಡ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ, ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್, ದಕ್ಷಿಣ ಕೆರೊಲಿನಾ, ಅಲಬಾಮಾ, ಅರಿಝೋನಾ, ಟೆನ್ನೆಸ್ಸೀ, ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಇಲಿನಾಯ್ಸ್ನಂತಹ ಹಲವಾರು ರಾಜ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಪೊಲೀಸ್ ಇಲಾಖೆಗಳು ಜಾರಿಗೆ ತಂದಿವೆ. ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ನಲ್ಲಿ, ಎನ್ವೈಪಿಡಿ ಪ್ಯಾಟರ್ನಿಜರ್ ಎಂಬ ಹೊಸ ಅಪರಾಧ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ. ಅದೇ ಅಪರಾಧಿಗಳು ಅಥವಾ ಅದೇ ಗುಂಪಿನ ಅಪರಾಧಿಗಳು ಮಾಡಿದ ಅಪರಾಧಗಳಲ್ಲಿನ ಸಮಾನತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪೊಲೀಸ್ ಅಧಿಕಾರಿಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು ಪ್ಯಾಟರ್ನಿಜರ್ನ ಗುರಿಯಾಗಿತ್ತು. ಪ್ಯಾಟರ್ನಿಜರ್ನ ಸಹಾಯದಿಂದ, ಅಧಿಕಾರಿಗಳು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವು ವಿವಿಧ ಅಪರಾಧಗಳ ಸಂಭವನೀಯ "ಮಾದರಿಯನ್ನು" ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಸೃಷ್ಟಿಯಾದ ಅಪರಾಧಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತ ಶಂಕಿತನಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ಅಧಿಕಾರಿಯು ಸಂಭಾವ್ಯ ಮಾದರಿಗಳ ಮೂಲಕ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹುಡುಕಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅಪರಾಧಗಳು ಹೊಂದಿಕೆಯಾದರೆ, ಅಧಿಕಾರಿಯು ಮಾದರಿ ಅಪರಾಧಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ತನಿಖೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ ಅದರ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತದೆ. ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ನ ಬಗ್ಗೆ ಹಲವಾರು ಕಳವಳಗಳನ್ನು ಒಬಿಯೋಹಾ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಬಳಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಡ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ. ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ನ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಮತ್ತೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಅದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮಾನವ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ದೋಷಪೂರಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಜನಾಂಗೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಅಪರಾಧವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಇದು ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ನ ಸಾಮೀಪ್ಯವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಶಸ್ತ್ರಾಸ್ತ್ರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ ದತ್ತಾಂಶವೆಂದು ಹೇಳಲಾಗಿದೆಯಾದರೂ, ವರ್ಣ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಆದಾಯದ ಸಮುದಾಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಗುರಿಯಾಗಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಅಪರಾಧಗಳು ವರದಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ದೋಷಪೂರಿತ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸಹ ಗಮನಿಸಬೇಕು. 2020 ರಲ್ಲಿ, ಪೊಲೀಸರ ಕ್ರೌರ್ಯದ ವಿರುದ್ಧದ ಪ್ರತಿಭಟನೆಗಳ ನಂತರ, ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಗುಂಪೊಂದು ಅಮೆರಿಕನ್ ಮ್ಯಾಥಮೆಟಿಕಲ್ ಸೊಸೈಟಿಯ ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಪತ್ರವೊಂದನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿ, ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ನ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವಂತೆ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸಿತು. 1, 500ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಇತರ ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಬಹಿಷ್ಕಾರದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಕೊಂಡರು. ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ನ ಕೆಲವು ಅನ್ವಯಗಳು ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತ ನೆರೆಹೊರೆಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಂಡಿವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಲೂಪ್ಗಳ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ನಾದ್ಯಂತದ ನಗರಗಳು ತಮ್ಮ ಅಧಿಕಾರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೊಲೀಸ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ "ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ" ಗುಪ್ತಚರ-ಸಂಗ್ರಹಣಾ ತಂತ್ರಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು ಶಾಸನವನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರುತ್ತಿವೆ. ಪ್ರಿಡ್ಪೋಲ್ ತಂತ್ರಾಂಶದ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ರಚಿಸಲಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೂಲಕ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅಪರಾಧ ಕಡಿತ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸಿದ ನಂತರ, ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾದ ಸಾಂತಾ ಕ್ರೂಜ್ ನಗರವು ಮೊದಲ ಆರು ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 20 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಕಳ್ಳತನಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಕುಸಿತವನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿತು. ಇದರ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, 2020 ರ ಜೂನ್ ಅಂತ್ಯದಲ್ಲಿ ಮಿನ್ನೇಸೋಟಾದ ಮಿನ್ನಿಯಾಪೋಲಿಸ್ನಲ್ಲಿ ಜಾರ್ಜ್ ಫ್ಲಾಯ್ಡ್ ಹತ್ಯೆಯ ನಂತರ ಪೊಲೀಸ್ ಇಲಾಖೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಕರೆಯೊಂದಿಗೆ, ಸಾಂಟಾ ಕ್ರೂಜ್ ಸಿಟಿ ಕೌನ್ಸಿಲ್ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೊಲೀಸ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಳಕೆಯ ಮೇಲೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಷೇಧದ ಪರವಾಗಿ ಮತ ಹಾಕಿತು. ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ ಮೇಲಿನ ನಿಷೇಧದ ಜೊತೆಗೆ, ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಇದೇ ರೀತಿಯ ನಿಷೇಧವಿತ್ತು. ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಗಾಢ ಚರ್ಮದ ಟೋನ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಕಡಿಮೆ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಟೀಕಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ-ಇದು ತಪ್ಪಾದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ, ತಪ್ಪಾದ ಅಪರಾಧಗಳ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. 2019 ರಲ್ಲಿ, ಮಿಚಿಗನ್ನ ಡೆಟ್ರಾಯಿಟ್ನ ಮೈಕೆಲ್ ಆಲಿವರ್, ಡೇಟಾವರ್ಕ್ಸ್ ಪ್ಲಸ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಮುಖವನ್ನು ಆಪಾದಿತ ಅಪರಾಧದ ಬಲಿಪಶು ತೆಗೆದ ವೀಡಿಯೊದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಶಂಕಿತನಿಗೆ "ಮ್ಯಾಚ್" ಎಂದು ನೋಂದಾಯಿಸಿದಾಗ ತಪ್ಪಾಗಿ ಆರೋಪಿಸಲಾಯಿತು. ಆಲಿವರ್ ತನ್ನ ಮುಗ್ಧತೆಗಾಗಿ ವಾದಿಸಲು ನ್ಯಾಯಾಲಯಕ್ಕೆ ಹೋಗಲು ತಿಂಗಳುಗಳನ್ನು ಕಳೆದರು-ಮತ್ತು ಪ್ರಕರಣದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರು ಅಪರಾಧದ ವೀಡಿಯೊ ತುಣುಕನ್ನು ನೋಡಿದ ನಂತರ, ಆಲಿವರ್ ಅಪರಾಧಿಯಲ್ಲ ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಯಿತು. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಅಪರಾಧಿ ಮತ್ತು ಆಲಿವರ್ ಒಬ್ಬರನ್ನೊಬ್ಬರು ಹೋಲುವಂತಿರಲಿಲ್ಲ-ಅವರಿಬ್ಬರೂ ಆಫ್ರಿಕನ್-ಅಮೇರಿಕನ್ನರು ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ಇದು ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಗುರುತಿನ ದೋಷವನ್ನು ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೊಲೀಸ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಸಾಂಟಾ ಕ್ರೂಜ್ನ ಮೇಯರ್ ಜಸ್ಟಿನ್ ಕಮ್ಮಿಂಗ್ಸ್, "ಇದು ನನ್ನಂತಹ ಜನರನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸುವ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳಿರುವುದನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೊಲೀಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವ ಬದಲು ಮುಂದುವರಿಸಬಹುದಾದ ಜನಾಂಗೀಯ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ತಾರತಮ್ಯದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೊರೊಥಿ ರಾಬರ್ಟ್ಸ್ ತನ್ನ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ನಿಯತಕಾಲಿಕೆಯ ಲೇಖನವಾದ ಡಿಜಿಟೈಸಿಂಗ್ ದಿ ಕಾರ್ಸೆರಲ್ ಸ್ಟೇಟ್ನಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ಅಪರಾಧಗಳು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಯಾರು ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಪೊಲೀಸ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ನಮೂದಿಸಲಾದ ದತ್ತಾಂಶವು ವರ್ಣಭೇದ ನೀತಿಯಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಂಧನ ಅಥವಾ ಸೆರೆವಾಸದ ಇತಿಹಾಸ, ನಿವಾಸದ ನೆರೆಹೊರೆ, ಶಿಕ್ಷಣದ ಮಟ್ಟ, ಗುಂಪುಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಘಟಿತ ಅಪರಾಧ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಸದಸ್ಯತ್ವ, 911 ಕರೆ ದಾಖಲೆಗಳು, ಇತರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ-ಆದಾಯದ ಸಮುದಾಯಗಳ ಅತಿಯಾದ ಪಾಲಿಸಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಕ್ರೈಮಿನಾಲಜಿ ಕಾರ್ಡಿಂಗ್ನಲ್ಲಿನ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳು (ಪೊಲೀಸ್ ನೀತಿ) ಕ್ರೈಮ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಜ್ಯುರಿಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಪ್ರಿ-ಕ್ರೈಮ್ ಕ್ರೈಮ್ ಹಾಟ್ಸ್ಪಾಟ್ಗಳು ಪ್ರಿವೆಂಟಿವ್ ಸ್ಟೇಟ್ ರೇಷಿಯಲ್ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದುವಿಕೆ ಲುಡ್ವಿಗ್, ಜೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸೆಂಧಿಲ್ ಮುಲ್ಲೈನಾಥನ್. 2021 ರಲ್ಲಿ. "ದುರ್ಬಲ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರುಃ ನ್ಯಾಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಪಾಠಗಳು". ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ ಪರ್ಸ್ಪೆಕ್ಟಿವ್ಸ್, 35 (4): 71-96. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಅಪರಾಧಶಾಸ್ತ್ರ ಕಾನೂನು ಜಾರಿ ತಂತ್ರಗಳು ಪೋಲೀಸಿಂಗ್ನ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಅಪರಾಧ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಸರ್ಕಾರ