Twitter peut aider à prédire des délits, selon une étude

Twitter pourrait aider à prédire les délits sur le point d'être commis, selon une étude de l'Université de Virginie publiée dans la revue Decision Support Systems. L'analyse de tweets géolocalisés permet de prédire 19 à 25 formes de criminalité, en particulier le harcèlement, le vol et certains types d'agressions, selon cette étude.

Ces conclusions sont surprenantes, car, bien sûr, les gens tweetent rarement directement sur les infractions qu'ils vont commettre, souligne le principal auteur de l'étude, Michael Gerber, du laboratoire de technologie prévisionnelle de l'université. Mais si les tweets n'ont pas de lien direct avec un délit, ils contiennent des éléments précieux sur les activités de leurs auteurs ou sur leur quartier et leur entourage.

Indices semés sur Twitter par les internautes

"Les gens tweetent sur leurs activités de tous les jours", explique Michael Gerber à l'AFP. "Ces activités routinières les mettent dans un contexte où une infraction est susceptible de se passer. Par exemple, si je tweete que je vais me saouler ce soir et que de nombreuses personnes disent la même chose, nous savons que certaines formes d'infractions associées" à l'alcool vont avoir lieu.

Michael Gerber et ses collègues ont analysé les tweets de certains quartiers de Chicago, aidés de la base de données de la criminalité de la ville. Ils ont ainsi pu faire des prédictions sur les quartiers où certains types de délits ont des risques de survenir, ce qui peut s'avérer utile pour la répartition du budget sécurité ou le déploiement de policiers sur le terrain.

Cartographier la criminalité grâce à Twitter

"Cette approche permet à l'analyste de visualiser et d'identifier rapidement les zones avec une forte criminalité", ajoute l'étude. Car "les infractions à venir interviendront souvent sur les lieux de délits déjà commis, permettant de dresser des cartes des coins mal famés qui seront un outil utile de prédiction de la criminalité".

Ces dernières années, l'idée de "la police prédictive" a gagné du terrain, les services de maintien de l'ordre s'appuyant sur des données d'entreprises comme IBM. Michael Gerber souligne que les tweets sont une ressource facilement utilisable car ils sont accessibles publiquement et de nombreux contiennent une information de localisation.

Cette nouvelle étude intervient après d'autres rapports montrant comment les tweets peuvent aider à prédire le résultat d'élections ou encore l'émergence d'un virus ou d'une épidémie.

L'étude a été financée par l'armée américaine qui, selon Michael Gerber, utilise des techniques similaires pour déterminer les menaces pour ses forces en Irak ou en Afghanistan.

Les graves infractions échappent à la détection

Il n'y a aucune limite, note Michael Gerber, mais des données historiques à jour sont indispensables. Pourtant, certaines graves infractions, comme les enlèvements ou les incendies criminels, ne tombent pas dans les modèles de prévision pour une raison qui lui échappe.

La police de New York l'a contacté et Michael Gerber a commencé à examiner les données de la ville pour déterminer si les résultats de Chicago peuvent être obtenus dans cette ville. Le chercheur espère pouvoir élargir les études à d'autres médias sociaux, pour mieux détecter les crimes et pourquoi pas les empêcher. "Nous n'avons pas abordé la question de savoir si cela réduit la criminalité", dit Michael Gerber, "c'est une autre étape".

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