公共交通カード、ビッグデータ活用で泥棒を特定

スマート公共交通カードは人々の外出の利便性を高めたが、研究者は泥棒を捕まえるという新たな機能をみつけだした。彼らは北京市公共交通カードのビッグデータを利用し、約93％の泥棒の「確認」に成功したのだ。新華社が伝えた。

米ラトガース大学の熊輝教授らは先ほどサンフランシスコで開催された、知的発見・データ発掘大会で、この成果を報告した。その原理は以下のようだ。圧倒的多数の乗客はバスや地下鉄で外出する際に、時間が最も短い、もしくは乗り換えが最も少ないという最も効率的なルートを選択するが、しかしごく一部の人は、ぐるりと遠回りをする、もしくは急にルートを変更するといった奇妙な選択をし、なんの法則も見出すことができない。もしこのように異常な行為が多い利用者は泥棒である可能性が高い。

研究者はそこで、北京市の2014年4月から6月の公共交通カード利用データ・記録（約16億回で、乗客約600万人分）を、2つのステップに分けて分析した。まず北京を居住・勤務・教育・ショッピング・娯楽・医療などの機能によって分別し、バス路線896本、バス停約4万5000ヶ所、地下鉄18本、地下鉄駅320ヶ所の公共交通ネットワークデータ集を構築し、データモデルにより膨大な公共交通カードの記録から一般乗客を排除した。次に警察側の報告と微博（ウェイボー）から集められた窃盗情報を結びつけ、機械学習アルゴリズムにより異常な外出情報から泥棒を割り出した。

その後、泥棒であることが確認された人のうち、上述した方法により「異常行為」が認められた人は92.7％に達するが、これを逆にした場合の的中率はやや低く、「異常行為」の疑いがある人のうち、泥棒であることが確認されたのは14人中1人のみだった。

この技術を疑問視する専門家もいる。英エコノミスト誌はロンドン交通局の技術者の話を引用し、「ロンドンの関連記録を見ると、多くの一般乗客も外出時に、奇妙で複雑な行為を見せる。大量の乗客からごく少数の犯罪者を選び出すのは、それほど容易なことではない」と報じた。（編集YF）

「人民網日本語版」2016年8月30日