為什麼統計是打擊犯罪的關鍵
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0:01 - 0:032007年時,我成為紐澤西州
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0:03 - 0:05總檢察長。
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0:05 - 0:07在那之前,我擔任刑事檢察官,
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0:07 - 0:10一開始在曼哈頓區檢察官辦公室,
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0:10 - 0:13後來在美國司法部。
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0:13 - 0:15但是當我成為總檢察長後,
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0:15 - 0:19發生了兩件事,
改變我對刑事司法的看法。 -
0:19 - 0:21第一件事是我提出了一些我認為
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0:21 - 0:23很基本的問題。
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0:23 - 0:26我想了解我們逮捕誰、
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0:26 - 0:28控告誰、
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0:28 - 0:30以及把誰關進我國的拘留所
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0:30 - 0:31和監獄。
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0:31 - 0:33我也想了解
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0:33 - 0:34我們做決定的方式
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0:34 - 0:37是否能讓我們更安全。
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0:37 - 0:40我找不出答案。
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0:40 - 0:43結果是多數的大型刑事司法機關,
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0:43 - 0:45就像我工作的地方,
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0:45 - 0:47沒有追蹤重要的事情。
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0:47 - 0:50因此歷經大約一個月的強烈挫折感後,
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0:50 - 0:52我走進一間會議室,
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0:52 - 0:54裡面擠滿警探
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0:54 - 0:57和堆積如山的案件資料,
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0:57 - 0:58警探坐在那,
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0:58 - 1:00手拿黃色標準便條紙在做筆記。
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1:00 - 1:03他們試圖得到我在找的資訊,
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1:03 - 1:05逐一檢視
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1:05 - 1:07過去五年的案件。
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1:07 - 1:09如你所料,
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1:09 - 1:11最後得到的結果不太好。
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1:11 - 1:13結論是我們辦了
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1:13 - 1:15很多低階的街頭毒品案件,
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1:15 - 1:16就在附近的街上,
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1:16 - 1:19離我們在翠登的辦公室不遠。
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1:19 - 1:20第二件發生的事情是
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1:20 - 1:24我在紐澤西肯頓警局待的那一天。
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1:24 - 1:26那時候紐澤西州肯頓
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1:26 - 1:28是全美最危險的城市,
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1:28 - 1:32這是我去肯頓警局的原因。
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1:32 - 1:34我在警局待一整天,
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1:34 - 1:37被帶到一間房間,
和資深警官在一起, -
1:37 - 1:39他們都很努力
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1:39 - 1:42試著降低肯頓的犯罪率。
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1:42 - 1:44當我們討論如何降低犯罪率時,
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1:44 - 1:46我在那房裡看到
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1:46 - 1:50一大堆警官拿著
很多黃色的小型便利貼。 -
1:50 - 1:53他們拿著一張黃色便利貼,
在上面寫點東西, -
1:53 - 1:55把它貼在公布欄上。
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1:55 - 1:57其中一位會說:「兩個星期前有搶案。
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1:57 - 1:59沒有嫌犯。」
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1:59 - 2:04另一位說:「上星期這附近
有槍擊案。沒有嫌犯。」 -
2:04 - 2:06我們沒有運用任何數據處理治安。
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2:06 - 2:08基本上,我們打算用黃色便利貼
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2:08 - 2:11來打擊犯罪。
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2:11 - 2:13這兩件事讓我了解
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2:13 - 2:16我們徹底失敗了。
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2:16 - 2:19我們甚至不知道誰在
我們的刑事司法體系裡, -
2:19 - 2:22我們沒有重要資料的數據,
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2:22 - 2:25也沒有共享數據、運用分析
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2:25 - 2:27或工具來幫助我們做更好的決定,
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2:27 - 2:29並減少犯罪。
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2:29 - 2:31我第一次思考
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2:31 - 2:33我們是如何做決定。
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2:33 - 2:35我擔任地區助理檢察官
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2:35 - 2:37和聯邦檢察官,
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2:37 - 2:38研究眼前的案件時,
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2:38 - 2:41幾乎都是靠直覺
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2:41 - 2:43和經驗做決定。
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2:43 - 2:44當我成為總檢察長,
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2:44 - 2:46能夠全面檢視體制,
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2:46 - 2:48讓我驚訝的是發現了
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2:48 - 2:50我們就是那樣做,
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2:50 - 2:52整個體制都是如此──
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2:52 - 2:54在警察局、檢察署、
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2:54 - 2:57法院和監獄。
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2:57 - 2:59很快我就了解
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2:59 - 3:03我們做得不好,
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3:03 - 3:05於是就想用不同的方式做事。
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3:05 - 3:07我想把數據、邏輯分析
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3:07 - 3:09和精密統計分析
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3:09 - 3:11運用到工作上。
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3:11 - 3:14簡而言之,我想用
魔球的方式處理刑事司法。 -
3:14 - 3:16如在座許多人所知,
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3:16 - 3:17魔球是奧克蘭運動家隊
所運用的策略, -
3:17 - 3:19他們用數據和統計
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3:19 - 3:21找出選擇球員的方法
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3:21 - 3:22去幫助球隊贏球,
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3:22 - 3:25他們從前根據棒球球探意見,
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3:25 - 3:27球探會出門去看球員,
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3:27 - 3:29然後以直覺和經驗,
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3:29 - 3:31球探的直覺和經驗,
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3:31 - 3:32去挑選球員,從運用
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3:32 - 3:35數據和精密統計分析
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3:35 - 3:38找出要怎麼選出
能讓他們贏得比賽的球員。 -
3:38 - 3:40對奧克蘭運動家隊奏效了,
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3:40 - 3:42對紐澤西州也奏效了。
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3:42 - 3:45我們讓肯頓不再名列
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3:45 - 3:47美國最危險城市之一。
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3:47 - 3:50我們把當地兇殺案減少了 41%,
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3:50 - 3:53意謂著救了 37 條人命。
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3:53 - 3:57我們將城裡各種犯罪活動減少了 26% 。
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3:57 - 4:00我們也改變刑事訴訟的方式,
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4:00 - 4:02從處理低階的毒品犯罪,
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4:02 - 4:03那些發生在我們的大樓外,
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4:03 - 4:06轉變為遍及全州的重要案件,
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4:06 - 4:09像是減少高度危險暴力犯的再犯率、
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4:09 - 4:11起訴街頭幫派、
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4:11 - 4:14槍枝和毒品運送,以及政治貪汙。
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4:14 - 4:17這一切帶來的影響甚大,
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4:17 - 4:19因為公共安全對我來說
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4:19 - 4:21是政府最重要的功能。
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4:21 - 4:24如果我們不安全,
我們就無法接受教育, -
4:24 - 4:25就無法擁有健康,
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4:25 - 4:28我們就無法做所有生活中想做的事。
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4:28 - 4:30今天我們居住的國家
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4:30 - 4:33正面對嚴重的刑事司法問題。
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4:33 - 4:36我們每年有 1,200 萬件逮捕案。
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4:36 - 4:38這些逮捕案最大部分的是
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4:38 - 4:41低階犯罪,像是輕罪,
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4:41 - 4:43佔 70% 到 80%。
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4:43 - 4:45只有不到 5% 的逮捕
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4:45 - 4:47是暴力犯罪。
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4:47 - 4:49然而我們花費 750 億美元,
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4:49 - 4:50是「百億」元,
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4:50 - 4:55在州和地方一年的懲治支出上。
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4:55 - 4:57現在,我們有 230 萬人
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4:57 - 4:59在監獄和拘留所。
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4:59 - 5:02我們面對難以致信的公安問題
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5:02 - 5:04因為面對的處境是
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5:04 - 5:07拘留所內三分之二的嫌疑犯
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5:07 - 5:09正在等著審判,
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5:09 - 5:11他們還沒被判有罪,
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5:11 - 5:13等著上法庭的那一天。
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5:13 - 5:1767% 的嫌疑犯會回來。
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5:17 - 5:20我們是全球累犯率最高的國家之一。
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5:20 - 5:22在監被釋放的人之中,
幾乎 10 個就有 7 個 -
5:22 - 5:23會再次被逮捕,
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5:23 - 5:27呈現不斷犯罪和監禁的循環。
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5:27 - 5:30因此當我開始在阿諾德基金會工作,
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5:30 - 5:33回頭來看這一大堆問題,
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5:33 - 5:34回頭來思考
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5:34 - 5:37該如何使用數據和邏輯分析來轉變
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5:37 - 5:39我們在紐澤西刑事司法採取的方式。
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5:39 - 5:41當我檢視現今
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5:41 - 5:43美國的刑事司法體制時,
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5:43 - 5:45我發現和當年在紐澤西起頭時
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5:45 - 5:47相同的情況,
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5:47 - 5:50毫無疑問我們在那做得更好了,
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5:50 - 5:52我也知道我們可以做得更好。
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5:52 - 5:54因此我決定著眼在
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5:54 - 5:56使用數據和邏輯分析,
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5:56 - 5:59協助我們在公共安全中
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5:59 - 6:00做最重要的決定,
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6:00 - 6:02而那個決定即是
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6:02 - 6:05在某疑犯被逮捕時的判定,
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6:05 - 6:07不管是他們危及公共安全
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6:07 - 6:08該被拘留,
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6:08 - 6:10又或是他們沒有危及公共安全
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6:10 - 6:12而該被釋放。
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6:12 - 6:14每件在刑事案件中發生的事
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6:14 - 6:16都來自於這個決定。
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6:16 - 6:17這個決定影響每一件事,
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6:17 - 6:19影響每一個判決,
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6:19 - 6:21影響某疑犯是否接受藥物治療,
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6:21 - 6:23影響暴力和犯罪。
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6:23 - 6:25當我和全美法官談話時,
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6:25 - 6:27── 我現在常這麼做 ──
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6:27 - 6:29他們都說一樣的話,
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6:29 - 6:32那就是我們把危險人物關進牢裡,
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6:32 - 6:35讓不危險、非暴力的人出來。
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6:35 - 6:37他們很認真,也深信不疑。
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6:37 - 6:39但當你開始檢視數據,
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6:39 - 6:42附帶一提的是,
法官沒有看過數據, -
6:42 - 6:43當我們開始檢視數據,
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6:43 - 6:46就會一次又一次地發現
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6:46 - 6:48根本不是如此。
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6:48 - 6:49我們見到低風險犯人
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6:49 - 6:53佔了所有刑事司法總人數的一半,
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6:53 - 6:55我們發現他們在坐牢。
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6:55 - 6:58看看一個名為萊斯理的德州人,
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6:58 - 7:01他在一個寒冷冬夜偷了四件毛毯。
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7:01 - 7:03他被逮捕,關在牢裡,
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7:03 - 7:05保釋金為 3,500 美元,
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7:05 - 7:08他繳不出保釋金,
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7:08 - 7:11因此留在牢裡八個月,
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7:11 - 7:13直到案子開審,
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7:13 - 7:17花費納稅人超過 9,000 美元。
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7:17 - 7:19而在相反的那一端,
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7:19 - 7:21我們做得一樣很糟。
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7:21 - 7:23我們見到的是
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7:23 - 7:25高風險的犯人,
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7:25 - 7:27我們認為這些人若被釋放,
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7:27 - 7:29將會極有可能再次犯罪,
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7:29 - 7:32這些人全國大概有一半
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7:32 - 7:34都被釋放了,
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7:34 - 7:37原因出自於我們做決定的方式。
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7:37 - 7:39當法官要做出關於風險的這些決定時,
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7:39 - 7:41他們是出於好意,
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7:41 - 7:43但是卻主觀地做出決定,
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7:43 - 7:46就像 20 年前的棒球球探,
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7:46 - 7:48用直覺和經驗
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7:48 - 7:50嘗試裁定某人會造成什麼危險。
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7:50 - 7:52他們主觀意識強,
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7:52 - 7:55而我們知道主觀的決定
會帶來什麼結果, -
7:55 - 7:58那就是我們經常會做錯。
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7:58 - 7:59我們在這裡需要的是
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7:59 - 8:02強而有力的數據和邏輯分析。
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8:02 - 8:03我決定找出
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8:03 - 8:06強而有力的數據
和邏輯分析風險評估工具, -
8:06 - 8:09透過科學和客觀的方式
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8:09 - 8:11讓法官確實了解
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8:11 - 8:13他們面前的人
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8:13 - 8:14可能造成什麼風險。
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8:14 - 8:16我檢視整個國家,
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8:16 - 8:18發現美國的所有司法轄區之中
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8:18 - 8:19約有 5% 到 10%
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8:19 - 8:22確實使用某種型式的風險評估工具,
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8:22 - 8:24當我研究這些工具,
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8:24 - 8:26很快就理解事出何因。
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8:26 - 8:29這些工具管理起來貴得嚇人,
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8:29 - 8:30耗費時間,
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8:30 - 8:32而且只能限制在
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8:32 - 8:34他們所在的司法轄區。
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8:34 - 8:35基本上,他們無法擴大規模
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8:35 - 8:38或是移轉到其它地方。
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8:38 - 8:40因此我建立了一個出色的團隊,
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8:40 - 8:42由數據科學家、研究人員
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8:42 - 8:43和統計學家組成,
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8:43 - 8:46來建立全面的風險評估工具,
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8:46 - 8:49如此一來每一位美國法官
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8:49 - 8:53都可以擁有客觀、科學的風險測量。
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8:53 - 8:55在我們設計的工具中,
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8:55 - 8:58我們搜集了
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8:58 - 8:59全美 150 萬個案件,
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8:59 - 9:01它們來自城市、郡市、
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9:01 - 9:02來自全國每一個州、
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9:02 - 9:04來自聯邦地區。
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9:04 - 9:06而這 150 萬個案件
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9:06 - 9:08是美國現今審判前
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9:08 - 9:10最大的資料組,
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9:10 - 9:12基本上我們能找出
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9:12 - 9:15900 個以上的危險因子,
我們可以從其中檢視, -
9:15 - 9:18嘗試找出什麼是最重要的。
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9:18 - 9:20我們發現有特定的九件事
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9:20 - 9:22在全國各地都很重要,
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9:22 - 9:25而那些是最容易看得出來的風險。
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9:25 - 9:29我們建置出一套全面的風險評估工具,
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9:29 - 9:31看起來就像這樣,
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9:31 - 9:33就像你看到的,我們會放入一些資訊,
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9:33 - 9:35但大部分都是很簡單的東西,
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9:35 - 9:37操作也簡單,
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9:37 - 9:40像是著眼在被告之前的犯罪記錄,
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9:40 - 9:42不管是否被判監禁,
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9:42 - 9:44不管是否曾涉入暴力案件,
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9:44 - 9:46或只是未曾出庭。
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9:46 - 9:49有了這個工具,我們可以預測三件事。
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9:49 - 9:51首先,如果某疑犯被釋放的話,
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9:51 - 9:52他會否再犯罪。
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9:52 - 9:54第二,這是第一次
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9:54 - 9:56── 我想這十分重要 ──
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9:56 - 9:58我們可以預測某疑犯如果被釋放,
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9:58 - 9:59會不會從事暴力犯罪。
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9:59 - 10:01那是法官跟你說話時,
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10:01 - 10:03對他而言最重要的事。
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10:03 - 10:05第三,我們可以預測
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10:05 - 10:07某疑犯會否回到法庭上。
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10:07 - 10:10每一位美國法官都能使用這個工具,
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10:10 - 10:14因為它是以全面性的資料組建立。
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10:14 - 10:16當法官們操作這個風險評估工具時,
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10:16 - 10:19看到的就是這個介面。
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10:19 - 10:21在最上面的是新犯罪活動評分,
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10:21 - 10:23六分當然是最高分,
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10:23 - 10:26接著在中間可以看到
「增加的暴力風險」。 -
10:26 - 10:27意謂著這個疑犯
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10:27 - 10:30有較高機率的暴力風險,
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10:30 - 10:31法官應該再多看一眼。
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10:31 - 10:33接著,往底部看,
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10:33 - 10:35你會看到「未能出庭指數」,
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10:35 - 10:36這再次意謂著
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10:36 - 10:39某疑犯會回到法院的可能性。
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10:39 - 10:41接下來我要說的十分重要。
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10:41 - 10:44我認為我們並不是應該排除
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10:44 - 10:46法官在這個過程中的
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10:46 - 10:48直覺和經驗。
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10:48 - 10:49不是這個意思。
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10:49 - 10:51我確實相信我們看到的問題
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10:51 - 10:54以及造成這些體制裡
重大錯誤的原因, -
10:54 - 10:57我們監禁低階、非暴力的人,
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10:57 - 11:00卻把高風險的危險人物放出來,
-
11:00 - 11:03是因為我們沒有客觀的風險評估。
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11:03 - 11:04但我相信我們應該
-
11:04 - 11:07拿這份依照數據產生的風險評估,
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11:07 - 11:10結合法官的直覺和經驗,
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11:10 - 11:13讓我們做出更好的決定。
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11:13 - 11:16這項工具七月一日開始
在肯塔基州全州使用, -
11:16 - 11:20我們還要擴展到全美許多轄區。
-
11:20 - 11:22我們的目標很簡單,
就是讓每一個美國法官 -
11:22 - 11:24在五年內都可運用這套
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11:24 - 11:26以數據為導向的風險工具。
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11:26 - 11:28我們現在設計
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11:28 - 11:31檢察官和警官也能使用這個風險工具,
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11:31 - 11:34試著讓這套系統在現今美國運作,
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11:34 - 11:37就像 50 年前的方式一樣,
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11:37 - 11:39根據直覺和經驗,
-
11:39 - 11:41讓它改變為根據
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11:41 - 11:43數據和邏輯分析。
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11:43 - 11:45現在這一切最棒的是
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11:45 - 11:47我們有一大堆工作等著我們去做,
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11:47 - 11:48有很多文化要改變,
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11:48 - 11:50但這一切最棒的是
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11:50 - 11:52我們知道那有用。
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11:52 - 11:54這是 Google 之所以
是 Google 的原因, -
11:54 - 11:57這就是為什麼所有這些棒球隊運用
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11:57 - 11:58魔球策略來贏球。
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11:58 - 12:00同樣對我們來說很棒的是
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12:00 - 12:02這是我們能夠改變
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12:02 - 12:04美國刑事司法體系的方式,
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12:04 - 12:07這是我們可以讓街道更安全的方式,
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12:07 - 12:09我們可以減少監獄支出,
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12:09 - 12:11我們可以讓體制更公平
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12:11 - 12:13且更正義。
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12:13 - 12:15有些人稱它為數據科學。
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12:15 - 12:17我稱它為魔球的刑事司法。
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12:17 - 12:19謝謝大家。
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12:19 - 12:23(掌聲)
- Title:
- 為什麼統計是打擊犯罪的關鍵
- Speaker:
- 安妮.米爾格拉姆 (Anne Milgram)
- Description:
-
安妮.米爾格拉姆在 2007 年成為紐澤西州總檢察長時,她隨即發現一些驚人的事情:她的團隊不只是不太清楚他們把誰關在牢裡,他們也無法了解自己做的決定是否能提升公共安全。因此她開始提出一連串鼓舞人心的請求,並將數據邏輯分析和統計分析運用在美國刑事司法體系之中。
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 12:41
Geoff Chen approved Chinese, Traditional subtitles for Why smart statistics are the key to fighting crime | ||
Geoff Chen edited Chinese, Traditional subtitles for Why smart statistics are the key to fighting crime | ||
Geoff Chen edited Chinese, Traditional subtitles for Why smart statistics are the key to fighting crime | ||
Geoff Chen edited Chinese, Traditional subtitles for Why smart statistics are the key to fighting crime | ||
William Choi accepted Chinese, Traditional subtitles for Why smart statistics are the key to fighting crime | ||
William Choi edited Chinese, Traditional subtitles for Why smart statistics are the key to fighting crime | ||
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