論文の概要: A Comparative Simulation Study of the Fairness and Accuracy of Predictive Policing Systems in Baltimore City

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02566v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 19:34:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:14.939824
• Title: A Comparative Simulation Study of the Fairness and Accuracy of Predictive Policing Systems in Baltimore City
• Title（参考訳）: ボルチモア市における予測政策システムの公正性と正確性の比較シミュレーション
• Authors: Samin Semsar, Kiran Laxmikant Prabhu, Gabriella Waters, James Foulds,
• Abstract要約: ボルチモアにおける予測警察システムの公正性と正確性に関する総合的な比較シミュレーションを行った。 以上の結果から,予測ポーリングにおけるバイアスの状況は,従来想定されていたよりも複雑であることが示唆された。 予測的ポリシングは短期的にはホットスポットポリシングよりも公平で正確であることが判明したが、バイアスは速くなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5774786149181391
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There are ongoing discussions about predictive policing systems, such as those deployed in Los Angeles, California and Baltimore, Maryland, being unfair, for example, by exhibiting racial bias. Studies found that unfairness may be due to feedback loops and being trained on historically biased recorded data. However, comparative studies on predictive policing systems are few and are not sufficiently comprehensive. In this work, we perform a comprehensive comparative simulation study on the fairness and accuracy of predictive policing technologies in Baltimore. Our results suggest that the situation around bias in predictive policing is more complex than was previously assumed. While predictive policing exhibited bias due to feedback loops as was previously reported, we found that the traditional alternative, hot spots policing, had similar issues. Predictive policing was found to be more fair and accurate than hot spots policing in the short term, although it amplified bias faster, suggesting the potential for worse long-run behavior. In Baltimore, in some cases the bias in these systems tended toward over-policing in White neighborhoods, unlike in previous studies. Overall, this work demonstrates a methodology for city-specific evaluation and behavioral-tendency comparison of predictive policing systems, showing how such simulations can reveal inequities and long-term tendencies.
• Abstract（参考訳）: ロサンゼルス、カリフォルニア、メリーランド州ボルチモアに展開されているような予測的な警察システムに関する議論は、例えば人種的偏見を示すことで不公平である。 研究によると、不公平さはフィードバックループと、歴史的に偏った記録データに基づいて訓練されているためかもしれない。 しかしながら、予測的警察システムに関する比較研究は少なく、十分に包括的ではない。 本研究ではボルチモアにおける予測警察技術の公正性と正確性に関する総合的な比較シミュレーションを行った。 以上の結果から,予測ポーリングにおけるバイアスの状況は,従来想定されていたよりも複雑であることが示唆された。 予測的警察は、以前報告されたように、フィードバックループによる偏見を示したが、従来の代替案であるホットスポット警察も同様の問題があった。 予測的なポリシングは短期的にはホットスポットのポリシングよりも公平で正確であることが判明したが、バイアスが速くなり、長期にわたる行動が悪化する可能性が示唆された。 ボルチモアでは、以前の研究とは異なり、これらのシステムの偏見はホワイト地区で過度に監視される傾向にあった。 本研究は, 都市特異的評価手法と, 予測型警察システムの行動依存度比較手法を実証し, それらのシミュレーションが不等式や長期傾向を明らかにする方法を示した。

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