再犯の予測は難しい

心理学者や法律の専門家は、犯罪者の再犯を予測するために設計されたツールを定期的に使用している。これらのツールはここ数十年で大幅に改善されたが、どの受刑者が再犯し、どの受刑者が再犯しないかを専門家が予測することは、依然として容易ではない。

一般的に、ロジスティック回帰などの線形モデルが、再犯予測のために使用している。しかし、線形モデルは複雑な現象を予測する能力には限界がある。さらに、再犯のモデルは通常、加害者と被害者の両方の報告を考慮に入れていない。被害者の報告を加えることで、被害者のみ、または加害者のみの報告に依存するモデルよりも予測力が向上する可能性がある。

アメリカにあるヒューストン大学のJulia C.Babcockら研究者は、男女間の親密なパートナーによる暴力（IPV）を犯した男性の再犯率を予測するという課題に着目し、ニューラルネットワークによる予測を試みた。

結果はどうだったのだろうか。既存の方法と比較した精度は？ 続きを読んでみよう。

AIで未来を変える仲間：Julia C.Babcockについて
ヒューストン大学心理学科の教授。カップルセラピーを得意とする臨床心理学者で、夫婦関係や親しい対人関係に悩む人に向けたカウンセリングを実施している。

ニューラルネットワークを用いた再犯予測

Julia C.Babcockらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。