Hopp over innholdet

Smart politi

Artikkelen tilhører Personvern - tilstand og trender, postet 29. jan 2013

Hilde Lovett
KONTAKTPERSON:

Hilde Lovett

En god politibetjent trenger bra ører, skarpe øyne og et kvikt hode.

Teknologien gir nå muligheten til å forsterke alle disse egenskapene – fra «lytteposter» på internett, via digitale HD-kameraer og bilskiltlesere til avanserte analyser av store datamengder.

22. juli-kommisjonen var knusende i sin dom over politiets bruk av teknologi: PST hadde for eksempel begrensede muligheter til å søke i egne data, viktig informasjon som gjerningsmannens bilnummer nådde ikke ut i tide, riksalarmen kom for sent og patruljene kunne ikke motta tekst, bilder eller kartopplysninger. Listen er lang, men kort fortalt må norsk politi, i følge kommisjonen, begynne å utnytte «potensialet i informasjons- og kommunikasjonsteknologien». Politiet må bli smartere. Men hvor smart vil vi at politiet skal bli?

Smart politi er på nett med seg selv

Tilgang til relevant informasjon tett opp til hendelsen er viktig for å etablere et korrekt situasjonsbilde. Jo bedre sammenstilt og formidlet denne informasjonen er, jo bedre blir politiets situasjonsforståelse.

I kjølvannet av 11. september tok New York nye grep for å gi politimannen i gata raskest mulig tilgang til all relevant informasjon om en hendelse. NYPDs ”Real Time Crime Center» (RTCC) samler, behandler og videreformidler informasjon mellom politifolkene på operasjonssentralen og de som er i felten.

Med tilgang til registre om involverte personer og steder, som nødtelefonlogg, tidligere arrestasjoner, parkeringsbøter, bygningstegninger, veinett, osv. kan RTCC gi fortløpende informasjon til patruljene og supplere med nye ledetråder i etterforskningen. Systemet kobler altså sammen ulike datakilder: data fra et åsted, politiinterne data, samt offentlige datakilder. Med RTCC kan politiet være trygg på at de til enhver tid vet akkurat det de trenger å vite. Resultatet er i følge New York-politiet høyere oppklaringsrate og bedre ressursbruk.

På nett med publikum

22. juli tvitret ungdommene på Utøya om hendelsene på øya. Med riktig bruk av denne informasjonen kunne politiet brukt det til raskt å etablere et klarere bilde av situasjonen på øya. Nødtelefoner og varsling til politiet har i utgangspunktet vært designet for talemeldinger, men med utbredelsen av smarttelefoner kan dette endres til å gi langt rikere informasjon. I flere land planlegges det nå å utvide 112-loggen med informasjon fra publikum med bilder, lyd og geografisk plassering. Det er allerede utviklet mobilapper der brukeren lager en enkel rapport med bilder, plassering, tekst og muntlige beskrivelser av en hendelse, og sender rapporten til politiet.

I Norge, som er blant de landende i verden med høyest utbredelse av smarttelefoner, ville innspill fra publikum enkelt kunne supplere politiets situasjonsbilde.

På nett med fremtiden

Algoritmer som ser etter mønstre og trender i datasett, kan nå trenes opp på stadig større datamengder. Når du kjøper en bok hos Amazon, får du en personalisert handleopplevelse med tips og tilbud basert på kjøpshistorikken til andre kunder med tilsvarende kjøpsmønster.

Lignende verktøy kan politiet benytte for å avdekke tidligere ukjente sammenhenger i kriminalitetsdata og andre tilgjengelige datakilder. Trender og mønstre kan brukes til å sannsynliggjøre en fremtidig utvikling. Dette kan hjelpe politiet i å forutsi hendelser, fordele ressurser og kanskje til og med komme noen hendelser i forkjøpet.

Sentrum politistasjon i Oslo har gjort gode erfaringer med dette i bekjempelsen av lommetyverier., Ved å analysere mønstre som danner seg når historiske kriminalitetsdata blir lagt over på kart sammen med andre data, kunne politistasjonen raskt se nye sammenhenger mellom tid og sted for registrerte lommetyverianmeldelser og aktivitet ved bestemte utesteder. Gjennom relativt enkle grep kunne så politiet, i samarbeid med utestedene, iverksette tiltak som gjorde det vanskeligere for lommetyver å operere i området. Denne metodikken ga resultat i form av en kraftig reduksjon i anmeldte lommetyverier i Oslo sentrum.

Politiet i Los Angeles har gått enda lenger. Med økende kriminalitet og økonomiske krisetider har de funnet nye måter å ta i bruk analytiske verktøy på i bekjempelsen av kriminalitet. De tok utgangspunkt i matematiske modeller utviklet for å forutsi jordskjelv og etterskjelv, og foret inn lokale kriminalitetsdata og annen relevant informasjon, med gode resultater. LAPD kan nå forutsi hvor og når det er sannsynlig at en gitt kriminell handling finner sted – og det innenfor områder ned til 150 m. Ved hjelp av mobile digitale kart, kan politipatruljene bruke denne informasjonen til å ligge i forkant av kriminelle hendelser. At politiet er på stedet allerede før forbrytelsen har skjedd, har naturlig nok ført til en kraftig reduksjon i kriminaliteten.

Personvernutfordringen

Det er bred enighet om at norsk politi må bli flinkere til å bruke data. Dette kan forebygge, forutse alvorlig hendelser, og gjøre politiet bedre i stand til å håndtere kriser. Samtidig preges samfunnet av stadig større datamengder. Digitaliseringen av samfunnet kommer til uttrykk bl.a. gjennom flere og flere sensorer og mobile enheter som vekselvirker over nettverk. Samtidig forgår mer og mer menneskelig aktivitet over nettet, det være seg handel, kommunikasjon, debatter og utveksling av informasjon og ideer. Dette vellet av data og informasjon åpner for nye muligheter, men har samtidig noen betenkelige sider.

Formålsutglidning

Et smart politi vil være sultent på data. Politiet vil ønske seg rask tilgang til all relevant informasjon så nært opp til hendelsen som mulig. I Norge har politiet tilgang til mange typer opplysninger i sine ulike registre, og mye vil være av personsensitiv natur. Politiets arbeidsområde spenner vidt og omfavner både forvaltningsoppgaver og arbeid relatert til etterforskning. Dette kan være en utfordring.

Erfaringer fra andre land viser at data som opprinnelig var samlet inn i forvaltningsøyemed, ofte kan være nyttig i en etterforskingssak når den for eksempel sammenstilles med informasjon fra et annet register og på denne måten brukes til å avdekke sammenhenger og mønstre. For eksempel kan en vite noe om bevegelsesmønsteret til en bileier ved å sammenstille et bilregister, hvor formålet med innsamlingen er kontroll av registrering og årsavgift, med plasseringsdata fra automatiske bilskiltavlesere.

Slik kan deling og «gjenbruk» av data gi et mer slagkraftig politi, men dette innebærer at opplysninger blir brukt til andre formål og i andre sammenhenger enn opprinnelig tiltenkt. Og hvis en først tillater en slik formålsutglidning, hvordan da sikre at kun de riktige personene får tilgang til informasjonen og forvalter den på en måte som ivaretar personvernet?

Blir vi alle tystere?

Gitt den stadig økende utbredelsen av smarttelefoner i befolkningen, kan politiet i prinsippet raskt innhente mer detaljert informasjon enn noen gang overalt hvor folk befinner seg. Men hvordan spiller disse mulighetene inn på forholdet mellom politi og samfunn? Når skal politiet få lov til å innhente slik informasjon fra publikum? Ønsker vi at naboen skal kunne berike en anmeldelse med lyd og bilde? Og hvordan håndterer vi eventuell overskuddsinformasjon: skal politiet kunne bruke informasjon om personer som tilfeldigvis befinner seg i bakgrunnen i en videorapport fra f.eks. en bilulykke i en annen straffesak?

På feil sted til feil tid

Et forutseende politi, eller predictive policing, gir allusjoner til science fiction filmer som ”Minority Report”. Blir politiet allvitende?

I utgangspunktet er det lite personsensitivt å overvåke steder. Dette har bidratt til at LAPD har møtt relativt lite kritikk fra borgerrettighetsforkjempere. Det forutseende politiet kombinerer kriminalitetshistorikk med andre data fra omgivelsene for å forutsi hvor og når hendelser som krever en politirespons vil kunne finne sted. Politiet vurderer så hvordan de bør handle og forvalte ressursene på bakgrunn av denne innsikten.

Men selv om algoritmene i utgangspunktet er personnøytrale, vil slike metoder kunne rette søkelys på områder og steder som har høy sannsynlighet for for eksempel kriminelle handlinger. Kan slike sannsynlighetsprognoser være tilstrekkelig til å gi politiet ”skjellig grunn til mistanke” og anledning til å ransake personer som ellers ikke ville blitt stoppet, eller banke på en dør som ellers ikke ville blitt banket på, kun fordi vedkommende befinner seg på et bestemt sted ved et bestemt tidspunkt? Vil vanlige folk som tilfeldigvis befinner seg i et slikt område føle seg kriminalisert?

.

LAST NED Denne teksten er klippet fra rapporten «Personvern 2013 – tilstand og trender», som ble skrevet i samarbeid med Datatilsynet i anledning personverndagen 2013

LES OGSÅ

Kronikk: Når den svarte boksen sier nei

Intelligente maskiner kan bestemme om vi skal få banklån eller trygd. Da skylder den svarte boksen oss en forklaring.

Les hele saken »

Dine helsedata kan snart bli «alles» helsedata

Helse-Norge har allerede mye data og kan fremover i større grad få tilgang til målinger fra innbyggerne. Med avanserte analyseteknikker kan dataene brukes til å forebygge sykdom eller gi bedre behandling. Men hvor mye er vi villige til å dele mot å få bedre helsetjenester?

Les hele saken »

Når data utpeker svindlere og hjelper skoleleie og arbeidsledige

Lærende maskiner kan brukes til å levere velferdstjenester som tilpasset hver person. Men maskinene som tas i bruk kan være vanskelige å forstå. Kan vi da gi dem kontrollen?

Les hele saken »