统计犯罪联结：评估《警察人工智能咨询文件》中的方法
应用统计
2025-10-07 v1
摘要
通过作案手段（modus operandi）链接犯罪已长期用于有效的犯罪调查。统计犯罪联结的标准方法是 logistic 回归。该 method 的简单性和可解释性被视为 law enforcement agencies 使用统计犯罪联结的优势。在2023年，英国国家警首席警官委员会发布了《警察人工智能咨询文件》（Covenant for Using AI in Policing），旨在指导开发新方法以用于警务。在本文中，我们调查了能够支撑犯罪联结模型的 more statistical and machine learning methods. 我们 investigation 包括 regression-, sampling-, and machine learning-based techniques,并根据《咨询文件》中的 Explainability and Transparency 原则进行评估. 我们在一个关于英国浪漫诈骗的数据集上进行 our methods,该数据集包含 361 名受害者报告的嫌疑人的行为和特征。我们提出 a sensitive, Explainable, and Transparent machine learning model for crime linkage,并展示了该 method 如何通过具有未知联结状态的浪漫诈骗数据集支持警方的犯罪联结工作。
引用
@article{arxiv.2510.03730,
title = {Statistical Crime Linkage: Evaluating approaches within the Covenant for Using AI in Policing},
author = {Nathan A. Judd and Amy V. Tansell and Benjamin Costello and Liam Leonard and Jessica Woodhams and Rowland G. Seymour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.03730},
year = {2025}
}
备注
20 pages. Submitted