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2021-01-04 11:32:25 阅读（143）
在发生了一系列枪击事件后，人们想知道如何保护自己。在日常生活中，是否有一些警告信息需要注意。不幸的是，我们只知道恐怖分子通常是年轻人，我们不知道其他个人特征。我国有许多年轻人，这给预测谁是恐怖分子带来了很大的麻烦。预测难度大大提高的另一个原因是枪击案发生的概率很低。尽管美国一直存在枪支暴力问题，但大多数人永远不会犯这样的罪行。事实上，特大枪击犯的比例很低，大多数人都是没有攻击性的正常人，这使得无法从数学上预测谁可能是特大枪击犯。2015年安普瓜社区学院枪击事件发表以下观点后，纽约杂志的Jessesesingal表示：“我们应该考虑是否避免枪支管制。他还提出，要注意量化枪击犯的心理健康状况及其可能的相关特征。但这是徒劳的。俄勒冈大学心理学家SanjaySrivastava提出了自己的观点：“即使你有一个很好的测试程序，当你讨论罕见的事件时，预测模型通常不会按照你的想法运行。即使是预测精度为99%的预测模型也没有用。让我们看看为什么会这样。想象一下，科学家发明了一个故事情节，可以预测谁会发动恐怖袭击或大规模屠杀。但如果我们能发明这样一台机器，我们希望用它来分析一个人大脑的复杂区域，然后分析每个人犯罪的潜意图。此外，我们还希望进一步监控人们的网络行为、社会关系和购买行为，然后利用这些数据进一步确定谁更有可能成为杀手。为了更好地解释这个问题，我们假设机器的预测效果很好。当然，这台机器有99%的预测精度，99%的预测精度也是科幻小说中的故事情节。我们无法很好地预测未来的天气状况，更不用说人类复杂的行为了。然而，我们应该对具有99%预测精度的系统有信心。这样的系统是否意味着99%被认定为杀手的人将发动恐怖袭击，99%被认定为和平公民的人将不发动恐怖袭击。听起来不错。接下来，让我们来看看它是如何分析1万人的情况的。首先，我们假设这1万人中确实有一个恐怖分子。这意味着剩下的9999人是合格的公民，他们不会发动任何恐怖袭击。该机具有99%的预测精度，因此它将成功地将99%的人贴上“安全”的标签。同时，我们也假设机器在理论上能够正确识别恐怖分子。因此，10000个样本中只剩下1000个，001个人可能是恐怖分子。但这意味着每100人中就有一人的预测结果是错误的。对于10000人，机器的预测结果将包括1000人和1名真正的恐怖分子。这意味着，尽管机器成功地识别了恐怖分子，但这个人隐藏在1000名错误判断的恐怖分子之间。如果我们用这台机器测试美国所有居民，它将识别出3.2亿恐怖分子。那么，政府官员将如何利用这些信息来全面监控这3.2亿人吗？毫无疑问，在他们家里安装窃听仪器是不可行的。2011年挪威枪击事件发生后，瑞典国防研究局探讨了能否利用社交数据识别恐怖分子。以下是该机构于2014年发表的一篇论文：在我们看来，不可能制作一个自动识别恐怖分子的工具。因为这需要大量的数据（仅从搜索引擎获得的数据），并要求我们了解更深层次的网络数据信息，如视频数据或图像数据。这里的教训是，人们事后很容易提炼出犯罪分子的某些行为特征。但Srivastava认为这是事后马后炮行为，而不是真正的预测行为。我们会发现很多年轻人会在网上发布一些不满的信息。但我们很难确定哪些人才是真正的危险恐怖分子，哪些人只是驾驶他们的言论自由。既然我们不能很好地预测恐怖分子，我们能做些什么呢？这里有一个很好的答案，但很多人可能会对此感到不高兴。考虑到预测恐怖分子的难度，也许我们应该通过控制枪支数量来减少枪击案。
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