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    2018年8月24日,溫州樂清一位20歲姑娘約乘滴滴順風車遇害。8月26日,滴滴公司宣布自8月27日零時起,在全國範圍内下線順風車業務,内部重新評估業務模式及産品邏輯;客服體系繼續整改升級,加大客服團隊的人力和資源投入,加速梳理優化投訴分級等機制;免去黃潔莉的順風車事業部總經理職務,免去黃金紅的客服副總裁職務。

    信息時代,大數據預防性犯罪是一個新課題 大數據

    滴滴順風車屢屢出事并遭遇千夫所指的時候,滴滴公司的這一回應當然可以視為一個亡羊再補牢的開端。順風車如同出租車一樣,是社會必需的工具和産品,然而其存在的基礎是必須安全,因此嚴格防範犯罪,尤其是性犯罪是整改的當務之急,具體應體現在預測犯罪和預防犯罪之上。

    在信息時代,用大數據分析是可以預測犯罪的,不過,目前基于大數據分析預測和預防順風車、出租車犯罪也在嘗試當中,因此需要繼續不斷地深入探索。之前,滴滴公司也對駕駛員的任職注冊條件進行了嚴格管控,其中之一是沒有前科,但是在此案中的司機鐘某在注冊時也沒有前科,因而順利注冊,并伺機犯罪成功。這說明預測和預防乘車犯罪并沒有契合信息時代的特點。

    美國弗吉尼亞州曾當過警察的考林·麥庫(Colleen McCue)2007年出版了《數據挖掘和預測分析》一書,旨在研究哪類人更容易成為罪犯,以便提前預防。但是,該書也描述了一種基于過去的數據并不能完全預測犯罪的現象。一般認為,要預測未來的犯罪事件,以前的犯罪史是最可靠的參考,但事實有時并非如此,那些進入别人室内卻沒有偷到什麼東西的人,尤其容易成為強奸犯,他們的目标也許不是盜竊,而是尋找一名受害者。

    這些數據在提示,在網約租車時,那些并無前科的人(無論是司機還是乘客),都有可能成為性犯罪的作案者和受害者。因此,主要是應基于網約車的特點加以更嚴格的管控,但是,由于車輛是一個流動的密室,是不太容易監控和處置的。

    在某種程度上,大數據又是非常有用的。美國孟菲斯警方對5000起性侵犯案件的分析顯示,許多受害者都是在相似的情況下遭到性侵犯的,比如女性在晚上離開家使用便利店附近的投币電話亭的時候。針對這一特點,警方采取了預防措施,讓便利店老闆把投币電話移至室内,結果孟菲斯的性侵犯案件數量迅速下降。

    然而,車輛是一個動态的私密單元,不可能像電話一樣被安裝在室内,但是,基于順風車和出租車是犯罪易發環境,所以也應有相應的預防方式。韓國的一個做法是首爾從2007年9月起為夜間乘坐出租車的女性提供女駕駛員服務。這個方式有點像地鐵的女性專用車廂,能起到一定的作用,但是,因為女司機相對較少所以此做法并不能從根本上解決問題。因此,針對網約車的流動性需要結合信息化特征來全面管控。

    過去人們提出出租車裝攝像頭,直接聯接到出租車公司的監控室,或者安裝GPS,公司可全程監控出租車或順風車,但是被視為侵犯隐私而撤銷。現在其實需要開發一種更好的App軟件,可全程監控司機接的每一單活,司機和乘客的WIFI或微信都會與租車公司聯接上并在公司的監控下顯示,而且GPS能顯示最優路線和次優路線,如果汽車未按線路運行或WIFI斷線,監控人員或智能監控軟件就可直接電話問詢司機,如果沒有回應就可報警。即便司機會謊稱接單取消,也需要得到乘客的回複,否則就視為逃單或有不軌傾向,監控可馬上聯系警方采取行動。當然,也可以學習Uber的一鍵報警系統。

    不過,這樣的全程有效監控需要司機和乘車者在乘車期間讓渡自己的隐私,對于司機來說,更需要隻要出車就得全部讓渡自己的隐私。這也許會讓從事這一行業的司機難以忍受,不過,比較起沒有工作,或者取消順風車這個行業來,在監控下工作也是一個次優選擇。

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    還木有評論 ,趕緊來一個!嘻嘻,:)
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