Avec un accès à plus de données personnelles que jamais, la police a le pouvoir de résoudre les crimes plus rapidement, mais en pratique, l'afflux d'informations tend à amplifier les pratiques existantes, selon des recherches en sociologie à l'Université du Texas à Austin.

Le paysage du Big Data évolue rapidement, et les chercheurs se demandent si nos systèmes et réglementations politiques et sociaux peuvent suivre. Les recherches de la sociologue de l'UT Austin, Sarah Brayne, publié dans le Revue sociologique américaine , ont examiné pour la première fois comment l'adoption de l'analyse des mégadonnées amplifie et transforme les pratiques de surveillance policière.

"D'une part, Je pense que cela a le potentiel de réduire certaines inégalités problématiques dans les services de police, comme la méfiance non-spécifique des minorités raciales, " dit Brayne, un associé de recherche au Centre de recherche sur la population de l'université. « Mais je pense que, comme il est actuellement mis en œuvre, il peut y avoir quelques conséquences négatives pour l'égalité, et cela peut conduire à beaucoup plus de marginalisation et de méfiance."

Brayne a interrogé et observé 75 policiers et employés civils du service de police de Los Angeles - un pionnier de la police analytique des données - pour identifier les principales façons dont les forces de l'ordre ont mis en œuvre des données internes et achetées en privé sur des individus pour évaluer les risques criminels, prédire la criminalité et surveiller les communautés.

"Cette tendance a commencé à la suite du 11 septembre, qui a été considéré comme cet échec du partage d'informations dans la communauté du renseignement, " dit Brayne. " Alors, le gouvernement fédéral donne maintenant beaucoup plus d'argent aux services de police locaux afin de collecter tous types de nouvelles données, car ils sont considérés comme la première ligne de la guerre contre le terrorisme. »

L'aspect le plus transformateur des mégadonnées sur la police est peut-être la quantité d'informations à laquelle la police peut accéder sur les individus, à la fois suspect et non, Brayne a trouvé. La police a mis en place des outils de surveillance des traînées, comme des voitures de police équipées de lecteurs de plaques d'immatriculation pour photographier et suivre les déplacements de chaque voiture sur leur passage. Et obtenir des informations qui auparavant auraient nécessité un mandat de perquisition est désormais plus facile avec des données provenant de courtiers en données privés, qui achètent des informations personnelles auprès d'entreprises avec lesquelles des individus ont interagi.

Brayne a également découvert que les mégadonnées peuvent aider à envoyer des alertes en temps réel à la police sur des personnes spécifiques telles que l'endroit où elles se trouvent, basé sur le suivi des plaques d'immatriculation, permettant aux forces de l'ordre de surveiller un nombre sans précédent de personnes à la fois.

"Je pense que ce qui est vraiment important, c'est que ce n'est pas seulement une nouvelle technologie de surveillance qui est transformatrice, mais plutôt, c'est ce pouvoir combinatoire d'utiliser différentes choses en conjonction les unes avec les autres qui donne aux autorités un niveau de compréhension de la vie des individus qui aurait auparavant nécessité un mandat ou une surveillance individuelle, " dit Brayne.

Bien que la technologie permette à la police de surveiller plus facilement des communautés entières, Brayne a constaté que les données ne sont pas toujours aussi objectives qu'elles le suggèrent. En matière de police individuelle, les mégadonnées visent à compléter le pouvoir discrétionnaire des agents par des algorithmes, évaluations quantifiées du risque criminel. Par exemple, dans certaines divisions, le risque criminel d'un individu est mesuré sur un système de points. Les valeurs des points sont basées sur des antécédents criminels violents, arrestations, les statuts de libération conditionnelle ou de probation et les contrôles de police. Les personnes ayant des valeurs élevées sont plus susceptibles d'être arrêtées par la police, ajoutant ainsi un autre point à leur dossier.

« Quand vous commencez à codifier ou à intégrer les pratiques policières en tant que données objectives sur la criminalité, vous entrez en quelque sorte dans cette boucle de rétroaction ou prophétie auto-réalisatrice, " a déclaré Brayne. " Cela place des individus qui sont déjà suspects sous de nouvelles formes de surveillance plus approfondies et quantifiées, masqué par l'objectivité ou comme l'a décrit un officier :« juste des mathématiques ». "

De même, la police a mis en place des stratégies policières prédictives qui identifient les endroits où le crime est le plus susceptible de se produire.

"Je pense qu'il est vraiment important de souligner que de nombreux algorithmes d'intégration de données et prédictifs sont déployés à l'origine pour améliorer la prestation de services, être plus efficace et réduire la criminalité et concentrer les ressources sur les personnes qui commettent des crimes, " a déclaré Brayne. " La police n'arrête pas les gens sur la base de données pré-criminelles. Mais les mégadonnées aident à constituer ce corpus d'informations sur les individus qui, je pense, profitent de manière disproportionnée à ceux qui occupent des positions d'avantage social et désavantagent ceux qui sont déjà en position de désavantage structurel. »