预测下一次枪击死亡事件的科学 - 彭博社

2015年独立日周末，芝加哥一名警察在多个枪击现场收集证据，当时有9人因枪支暴力被杀。吉姆·杨/路透社一名与黑门徒帮派有关的年轻人在芝加哥南区与敌对的黑帮门徒发生争执时被枪击中脚，纽约时报 报道称。几天后，两名黑帮门徒在一街区外的驾车扫射中中弹。第二天，一名黑门徒的母亲在两帮派的交火中被击中脚。

这些只是2016年芝加哥的4,368起枪击事件中的一部分，但它们很有代表性：美国城市中的枪支暴力往往遵循这种相互报复的模式，受害者之间彼此熟识。如果有办法预测并打破这种循环呢？

彭博社城市实验室美国人如何投票导致住房危机加州大学伯克利分校为转学学生提供专门建造的校园住所熊队首席警告芝加哥缺乏新NFL体育场的风险罗马可能开始对特雷维喷泉收取入场费一项新研究表示这确实是可能的。哈佛大学的本·格林和蒂博·霍雷尔以及耶鲁大学的安德鲁·帕帕克里斯托斯使用社会传播模型，试图预测2006年至2014年间芝加哥的枪击受害情况。

利用被逮捕者的警察记录，他们绘制了一个包含138,163个主体的网络，并观察了其中暴力的传播。他们的模型基于流行病学家用来理解传染病的模型，假设枪击事件可能在共同被逮捕的人之间传播，因为他们之间有紧密的社会联系并共同参与风险行为。当他们对与枪击受害者相关联的人进行概率分析时，发现的结果令人震惊：网络中11,123起总枪击事件中，有63%是更长的枪击受害者链的一部分。与受害者越近，被枪击的风险就越大。

“枪击暴力遵循一种类似流行病的社会传染过程，通过人们的社会互动在网络中传播，”该研究的结论是，上个月发表在《美国医学会杂志》上。

这很重要。保护最脆弱的人群始于了解他们是谁以及他们是如何相互联系的。

作为 国家安全社区网络的研究员，我对这一现象有了深入的了解，该组织位于纽约的约翰·杰伊刑事司法学院，帮助城市应对和避免社区暴力。我们的主任大卫·肯尼迪，在1990年代在波士顿开发了“停止火力行动”。这种基本方法现在帮助许多美国城市有效地 减少枪击事件的传播，通过直接干预帮派的群体动态。我们依赖这样的数据来识别枪击模式，并设计具体的解决方案，以便警方和社区能够共同实施，重点是最小化执法的使用，并为那些处于风险中的人提供帮助。

我们已经知道，枪击受害者的集中性在小型社交网络中非常明显。最近的一项 研究，例如，Papachristos的研究显示，2006年至2014年间，芝加哥70%的非致命枪暴受害者都来自于不到6%的人口网络——这些人都是曾经一起被逮捕过的人。

这不是你的年龄、种族、性别，甚至你居住的社区：而是你和谁在一起，以及你们一起做什么。这项新研究显示的是集中中的集中。在小型受害者网络中，单一的枪击事件可以引发“级联”。复杂的枪暴序列从一个“零号病人”开始，向外扩展，形成看起来像可怕的死亡树的传播模式。下面的图显示了三种这样的级联。研究中最大的一个最终影响了多达469名枪击受害者——这一切都是由一个早期事件引发的。

JAMA 内科医学那么我们如何在实际中利用这些信息呢？这项研究提供了重要的指导。“考虑到社会传染的暴力预防工作，”作者提议，“有潜力防止更多的枪击事件，而不仅仅是关注人口统计的努力。”

许多美国城市已经在使用考虑到并旨在破坏受害网络的方法。警方和社区早在有精密科学来精确追踪这些暴力级联之前就已经知道这些情况：在任何枪击事件后，常规的第一个问题是，“在这之前有没有人被枪击？”

因为这些模式早已明确，因此对此的行动也同样持续了很长时间。像 Cure Violence 这样的模型，最初在芝加哥部署，使用基于社区的“中断者”，主要独立工作，试图打破社会传染的循环。我们自己的合作伙伴导向方法包括“定制通知”，这是执法人员、社区成员和社会服务提供者与更可能卷入报复性枪击的高风险人群面对面交谈的一种方式。这些通知，在新罕布什尔州的城市如纽黑文中使用，包括来自社区的信息，说明暴力的危害，社区提供的帮助，以及警方关于法律风险的坦诚信息。

在田纳西州，查塔努加的警察和社区领导者成立了一个首创的单位，查塔努加警察-社区暴力受害者响应小组，该小组访问城市中每一位枪击受害者，提供保护和支持以满足他们的紧急需求。有时这可以明确到为受害者安排一个远离城镇的酒店房间，以保护他们免受进一步的暴力，劝说他们的朋友不要报复，或与袭击者的帮派进行调解。

这些方法目前都不够好。但对网络动态的日益理解使城市能够塑造新的工作，建立在我们所知道的基础上，并大大加深了这一点。城市开始与地方警察以及州和联邦执法机构定期举行“枪击审查”，以几乎实时地跟踪可能的新暴力事件。

例如，纽黑文每天举行这样的审查，而奥克兰则每周举行。在这两种情况下，这对提前应对暴力循环至关重要，包括警方的反应和社区行动，比如部署街头外展工作者。这并不是偶然，这两个城市近年来都经历了历史性的枪击事件下降——纽黑文的 每月平均减少73%，而奥克兰则有 整体下降40%。

如果好好利用，这将使执法官员能够做与刻板印象完全相反的事情。这并不是黄金时段的警察剧。相反，这是重新进行的日常警务，充满思考、关怀和社区参与。

近年来，出现了一个虚拟的小型产业，专门针对使用计算机建模和算法的“预测警务”方法进行 批评。我们是否正在朝着一个 少数派报告 警察国家的方向发展，在那里嫌疑人在犯罪之前就被逮捕？这种批评的根源当然是对种族刻板印象和对公民自由的损害的焦虑。

但是这项新研究的发现——如果得到合理利用——将使官员能够做出与刻板印象完全相反的事情。这是关于根据个人在网络中的位置预测谁最有可能卷入暴力，而不是根据他们的个人特征。它强调保护高风险人群，而不是预测枪手。虽然今天的受害者往往是明天的枪手，但我们必须将重点从犯罪转向受害者，这一点至关重要。

这项研究最重要的贡献之一是表明，仅凭人口统计数据无法预测谁会被枪击。年龄、种族、性别，甚至你居住的社区都不是关键。关键在于你与谁交往以及你们一起做什么。“将枪支谋杀视为一种血源性病原体，通过特定的高风险行为在人与人之间传播，”Papachristos在其他地方写道。“你不会像感冒一样被子弹击中。”

是的，生活在芝加哥南区的年轻黑人男性面临着高于平均水平的风险。但如果他是一个与朋友、家人、帮派对手和共同被捕者都有过枪击经历的黑帮成员，那么这种风险就变得难以想象的严重。

我们的目标应该是降低这种风险。官员可以利用网络数据将他们的努力集中在保护最脆弱的人群上——而不是在整个黑人社区中广泛展开，因为在这些社区中，对当局的信任往往因过度执法而受到损害。社区成员可以与官员合作，共同抵制暴力，并为最有可能受到伤害的人提供支持途径。

换句话说，使用这些数据可以帮助使警务更加公平，社区更加安全。