社交平台可以为预防犯罪做出多少贡献？弗吉尼亚大学教授用推文预测犯罪
美国弗吉尼亚大学助理教授Matthew Gerber宣称，他发现了Twitter平台上的推文和犯罪行为之间的关系。虽然人们不会直接在Twitter平台上发布自己将要进行犯罪的推文，但是Matthew Gerber通过观察Twitter上发推文时自带的GPS定位和人群密集的热度地图，可以及时预测最可能发生犯罪的地区并通知警方提前部署警力。目前这套通过Twitter收集数据来运行的算法大概可以成功预防25起犯罪中的19起（76%成功率）。
Matthew Gerber表示，他最开始的理论是推文和犯罪之间很难找到联系，因为通常人们是不会在Twitter上面发他们将要做的事或者直接承认犯罪事实的。主流的Twitter用户分享的事件内容都是一些社交活动或者旅行活动，然而Matthew Gerber认为，这些事件内容是可以作为犯罪活动的线索的。
在2013年1月到3月间，Matthew Gerber收集了150万条芝加哥地区用户发送的推文，同时又收集了同一时期的犯罪记录。之后他将这些推文根据地域分类，然后观察当时的犯罪记录，并将这些推文和犯罪地点、时间、事件等联系起来，结果发现罪犯发推文的密度和其是否预谋进行犯罪是正相关的。
虽然目前Matthew Gerber还无法解释其使用推文预测犯罪的原理，但是他表示，使用了这套算法的城市的犯罪率的确有明显下降。目前Matthew Gerber正在和芝加哥警方还有纽约警方合作搭建这套犯罪预测系统。
Twitter和中国的新浪微博类似，在新浪微博上有许多的警方官方公众号，很多用户在日常生活中遇到犯罪行为，很多人会选择通过@警方账号或者在警方账号下面评论的方式来报警。可是这种报警方式及时性非常差，也容易被其他网友转载，造成过期多次报警行为。
然而通过类似于新浪微博等社交平台，也确实有犯罪被制止，或者疑似犯罪被调查的事情发生。比如前几年网友在路上看见一架三轮车后箱有一个儿童正在向外看，一时间众多网友转发微博并协助警方判断三轮车所在位置，仅用几个小时，警方就找到这架三轮车并排除了其拐卖儿童的嫌疑。
虽然预测犯罪类的软件研究一直有人在进行，比如宾夕法尼亚大学的教授理查德·伯克也在通过录入犯罪分子画像和犯罪记录来预测未来犯罪动向，然而大数据算法预测犯罪的研究仍然还需要很长的路要走。
不过通过社交平台来预防或阻止犯罪也许真的是一个可行的方向，除了微博上类似于众包警察的故事，更典型的应该是美国的失踪儿童干预系统安伯警报（AMBER Alert），安伯警报是美国专门为被绑架或被拐少年儿童设立的报警系统，一旦有儿童绑架案发生，该系统通过电视、广播、手机等现代讯息方式，告知整个社区并发动民众协助参与。Google此前就将Amber Alert整合进了一些产品里面，而Facebook、Microsoft同样也有这样接进了这个系统，2015年，Uber同样在美国180个城市为司机加入了这项功能。36氪有过相关报道。这个系统在过去30年来已经帮助美国家庭找到了超过18.3万个被拐卖的儿童，使得美国的失踪儿童找回率达到了97%。
对于犯罪预测和儿童保护，社交平台可以做的事也许比我们想象中的更多，而这也许也是创业者们可以思考的方向。
