剛剛結(jié)束的KDD2016，羅格斯大學(xué)的熊輝、北京航空航天大學(xué)的杜博文和侯振山發(fā)表論文。他們研究了北京的公交、火車和地鐵上乘客的移動情況，分析智能RFID公交一卡通數(shù)據(jù)，結(jié)合警察公布的和社交網(wǎng)絡(luò)上的信息，從中找出扒手，在識別犯人方面準(zhǔn)確率為93%。這項技術(shù)將在北京進(jìn)行試點，其他城市隨后推行。
RFID智能卡公共交通票務(wù)系統(tǒng)讓人們能在公交、地鐵、電車、火車與輪船之間自由搭乘——即使這些是由不同的公司運(yùn)營——而無需購票。這非常方便，但是也有不利的后果。其中之一就是，任何有訪問權(quán)限的人通過追蹤乘客(或者是他們的RFID交通卡)，都能精確研究人們要去哪里。
公司利用這些信息來優(yōu)化服務(wù)。當(dāng)然，這也是一件好事。但是利用RFID智能卡數(shù)據(jù)還能做許多其他的事情，其中有一些就會讓愛好自由的人很困擾。日前，在舊金山舉行的知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘大會(KDD)就概述了其中一件事，表面上看起來完全沒有危害。這就是利用這些數(shù)據(jù)來抓扒手。
北京將利用RFID公交一卡通數(shù)據(jù)抓小偷 準(zhǔn)確率可達(dá)93%
這個想法是羅格斯大學(xué)的熊輝、北京航空航天大學(xué)的杜博文和侯振山一起想出來的。他們研究了北京的公交、火車和地鐵上乘客的移動情況。和預(yù)料中的一樣，大多數(shù)乘客迅速從A移動到B——用時最少或換乘次數(shù)最少，每天都是相同的行程。但是有一小部分人，其乘坐路線沒什么規(guī)律，或是突然改變乘坐模式。
許多這些異常可以有單純的解釋：忘記拿公文包了，或者是對部分路線不熟悉。但有些時候，原因可能是惡意的：扒手在交通網(wǎng)絡(luò)上實施扒竊，可能使用的還是偷來的RFID交通卡。
值得慶幸的是，扒手很少。但是，這也使得他們很難被找出來。熊輝博士使用的是包括兩個步驟的系統(tǒng)。首先，一個計算機(jī)分類程序查看從2014年4月到6月之間的600萬張RFID交通卡在北京各地的行程，然后將異常值從普通乘客中分離出來。第二個分類程序預(yù)先獲取從警局報告和社交媒體消息搜集到的扒手熱點信息，然后試圖從這些異常值中間識別出扒手。
在這方面，該研究成功了。它識別出了93%的已知的扒手(即在此期間被警察抓到的扒手)。然而，第二個目標(biāo)是盡可能準(zhǔn)確地識別出嫌疑人。而這一次，它的表現(xiàn)模棱兩可。每14個嫌疑人中只有1個是已知扒手。另一方面，該數(shù)據(jù)還包括一些未知扒手。
雖然誤判率這么高，熊輝博士認(rèn)為，他開發(fā)了一個強(qiáng)大的工具。使用閉路攝像機(jī)監(jiān)視可疑的少部分人遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上追蹤幾百萬乘客可怕。他說，這項技術(shù)將很快在北京進(jìn)行試點，在中國其他城市隨后推行使用。
并非所有專家都相信該技術(shù)。Shashi Verma是倫敦交通局的CTO，負(fù)責(zé)整座城市的Oyster卡系統(tǒng)的流暢運(yùn)行。他說，據(jù)他的記錄顯示，數(shù)百萬的普通人會做出各種“怪異、精彩、復(fù)雜”的行為。要從眾多無辜乘客之間找出極少數(shù)的罪犯可不像聽起來那么容易。然而，熊暉博士堅信他的團(tuán)隊的做法，他們還建議調(diào)查其他“反社會團(tuán)體”，如公共交通網(wǎng)絡(luò)中的“酗酒者、吸毒者、流浪漢和毒販”的移動模式。抓扒手是一回事。可是，利用人工智能追蹤那些處于社會邊緣的人又是另外一回事。技術(shù)不知道二者的差別，但是人需要知道。
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