Selon une étude de l’Université de Virginie, l’analyse des tweets géolocalisés pourrait permettre la prédiction de 19 à 25 formes de criminalité, ce qui ferait que Twitter pourrait être un outil pour une police prédictive.
Une étude de l’Université de Virginie vient d’être publiée dans le journal scientifique Decision Support Systems. Selon les conclusions de cette étude, une analyse des tweets géolocalisés pourrait permettre la prédiction de 19 à 25 formes de criminalité, notamment le harcèlement et le vol.
Comme l’explique Matthew Gerber, principal auteur de cette étude, les tweets n’ont pas de lien direct avec un délit, mais ils contiennent des éléments sur les activités de leurs auteurs, sur leur quartier, sur leur entourage, et une analyse correcte de tous ces éléments peut permettre une détection prédictive d’une agression.
Si ces conclusions sont surprenantes, Matthew Gerber donne par l’exemple d’un tweet annonçant « je vais me saouler ce soir ». Ce simple message anodin, répété par de nombreuses personnes, correspond pourtant une hausse du risque d’apparition de certaines infractions liées à l’abus d’alcool dans un lieu.
Sans forcément cibler la personne, l’équipe de Matthew Gerber a analysé des tweets de Chicago, ce qui a permis de faire certaines prédictions sur certains types de délits par quartier, ce qui pourrait par exemple avoir une incidence sur la répartition des budgets ou le déploiement des forces de l’ordre sur le terrain.
Grâce à cet outil de police prédictive, l’idée principale est donc d’analyser les données afin d’identifier rapidement les zones à fort risque de criminalité.
Étant publiquement accessibles, les tweets sont une ressource facilement utilisable pour autant que des données historiques à jour soient disponibles, ce qui est indispensable pour la validité des résultats.
Alors que c’est l’armée américaine qui a financé cette étude, les résultats de cette recherche ne vont pas tomber dans les oubliettes vu que la police de New York a déjà contacté Matthew Gerber pour étudier leur ville.