我々のモデルは、こうしたつながりを見出すことができる」と語る。

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・300メートル四方の中で犯罪が起きるかどうかを予測
　彼らが考案したアルゴリズムは、過去に起きた犯罪の時間的・空間的座標からパターンを見つけ出し、将来的に起きるだろう犯罪を予測する。

　注意が必要なのは、任意の個人が犯罪を犯すかどうか言い当てるわけではないことだ。そうではなく、300メートル四方内の区画の中で、犯罪が起きるかどうか予測する。

　従来のモデルでは、こうした区画を地域や政治的な境界線に基づいて区切っていた。最新のモデルがそのようなやり方を採用していないのは、そこに取り締まりのバイアスが存在するからだ。

　研究グループの実験では、今回のモデルがシカゴ市だけでなく、他の主要都市7ヶ所（アトランタ、オースティン、デトロイト、ロサンゼルス、フィラデルフィア、ポートランド、サンフランシスコ）でもうまく機能することが確認されたという。

　エバンス氏によると、犯罪を予測する上で重要なのは、都市特有のパターンを見つけ出すことなのだそうだ。

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・都市や警察の戦略ツールの1つとして
　高い精度で犯罪を予測できるからといって、危険な地域に前もって警察を大量に動員せよということではない。

　研究グループが意図しているのは、都市政策や警察戦略を策定する際の1つの道具として利用してもらうことだ。

　イシャヌ・チャトパディヤイ博士はこう説明する。