Puntuación:
El libro «The Rise of Big Data Policing», de Andrew Ferguson, explora cómo las fuerzas del orden de Estados Unidos y el Reino Unido utilizan los macrodatos para mejorar la actuación policial, al tiempo que pone de relieve los riesgos inherentes, incluidos los problemas de parcialidad y privacidad. Ofrece un examen exhaustivo de las ventajas y desventajas de la actuación policial predictiva en medio de acuciantes debates sociales y políticos.
Ventajas:El libro está bien escrito, es exhaustivo y equilibrado, y abarca hábilmente las promesas y los peligros de la policía predictiva. Ofrece valiosas perspectivas sobre el funcionamiento de la tecnología de IA en el ámbito policial y aborda tanto las ventajas como las preocupaciones sociales que suscita el uso de datos en las fuerzas del orden. Además, el autor presenta argumentos desde múltiples perspectivas, lo que lo convierte en un recurso muy completo para entender las políticas de datos relacionadas con el mantenimiento del orden.
Desventajas:Algunos lectores encontraron redundantes algunas partes del libro, y existe la preocupación de que el autor pueda tener una agenda que le reste objetividad al análisis. Además, aunque se considera que el libro es oportuno, existen dudas sobre su pertinencia a largo plazo, lo que sugiere que podría no seguir siendo un recurso fundamental en el futuro.
(basado en 11 opiniones de lectores)
The Rise of Big Data Policing: Surveillance, Race, and the Future of Law Enforcement
Ganador, Premio PROSE 2018 de Derecho y Estudios Jurídicos.
Las consecuencias de los grandes datos y la policía basada en algoritmos y su impacto en la aplicación de la ley.
En un centro de comando de alta tecnología en el centro de Los Ángeles, un mapa digital se ilumina con las llamadas al 911, los monitores de televisión rastrean las noticias de última hora, las cámaras de vigilancia barren las calles y las filas de computadoras en red conectan a los analistas y agentes de policía con una gran cantidad de inteligencia policial.
Esto es sólo un atisbo de un futuro en el que los programas informáticos predicen futuros delitos, los algoritmos generan listas virtuales de «los más buscados» y los bancos de datos recopilan información personal y biométrica. The Rise of Big Data Policing presenta la tecnología de vanguardia que está cambiando la forma en que la policía hace su trabajo y muestra por qué es más importante que nunca que los ciudadanos comprendan las consecuencias de largo alcance de la vigilancia con big data como herramienta policial.
Andrew Guthrie Ferguson revela cómo estas nuevas tecnologías -consideradas neutrales y objetivas desde el punto de vista racial- han sido adoptadas con entusiasmo por los departamentos de policía, que esperan distanciarse de las acusaciones de prejuicios raciales y prácticas inconstitucionales. Tras una serie de tiroteos policiales de gran repercusión y de investigaciones federales sobre la mala conducta sistemática de la policía, y en una época de recortes presupuestarios de las fuerzas del orden, la actuación policial basada en datos se ha presentado como una forma de "pasar página" a los prejuicios raciales.
Pero detrás de los datos hay personas reales, y siguen planteándose cuestiones difíciles sobre la discriminación racial y la posibilidad de distorsionar las protecciones constitucionales.
En este primer libro sobre el trabajo policial basado en macrodatos, Ferguson examina cómo las nuevas tecnologías alterarán quién, dónde, cuándo y cómo vigilamos. Estas nuevas tecnologías también ofrecen métodos basados en datos para mejorar la rendición de cuentas de la policía y remediar los factores de riesgo socioeconómicos subyacentes que fomentan la delincuencia.
The Rise of Big Data Policing es un libro de lectura obligada para cualquiera que se preocupe por la forma en que la tecnología revolucionará el cumplimiento de la ley y su potencial amenaza para la seguridad, la privacidad y los derechos constitucionales de los ciudadanos.
Lea un extracto y una entrevista con Andrew Guthrie Ferguson en The Economist.
© Book1 Group - todos los derechos reservados.
El contenido de este sitio no se puede copiar o usar, ni en parte ni en su totalidad, sin el permiso escrito del propietario.
Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)