剛剛結束的KDD2016，羅格斯大學的熊輝、北京航空航天大學的杜博文和侯振山發表論文。他們研究了北京的公交、火車和地鐵上乘客的移動情況，分析智能RFID公交一卡通數據，結合警察公布的和社交網絡上的信息，從中找出扒手，在識別犯人方面準確率為93%。這項技術將在北京進行試點，其他城市隨后推行。
RFID智能卡公共交通票務系統讓人們能在公交、地鐵、電車、火車與輪船之間自由搭乘——即使這些是由不同的公司運營——而無需購票。這非常方便，但是也有不利的后果。其中之一就是，任何有訪問權限的人通過追蹤乘客(或者是他們的RFID交通卡)，都能精確研究人們要去哪里。
公司利用這些信息來優化服務。當然，這也是一件好事。但是利用RFID智能卡數據還能做許多其他的事情，其中有一些就會讓愛好自由的人很困擾。日前，在舊金山舉行的知識發現和數據挖掘大會(KDD)就概述了其中一件事，表面上看起來完全沒有危害。這就是利用這些數據來抓扒手。
北京將利用RFID公交一卡通數據抓小偷 準確率可達93%
這個想法是羅格斯大學的熊輝、北京航空航天大學的杜博文和侯振山一起想出來的。他們研究了北京的公交、火車和地鐵上乘客的移動情況。和預料中的一樣，大多數乘客迅速從A移動到B——用時最少或換乘次數最少，每天都是相同的行程。但是有一小部分人，其乘坐路線沒什么規律，或是突然改變乘坐模式。
許多這些異常可以有單純的解釋：忘記拿公文包了，或者是對部分路線不熟悉。但有些時候，原因可能是惡意的：扒手在交通網絡上實施扒竊，可能使用的還是偷來的RFID交通卡。
值得慶幸的是，扒手很少。但是，這也使得他們很難被找出來。熊輝博士使用的是包括兩個步驟的系統。首先，一個計算機分類程序查看從2014年4月到6月之間的600萬張RFID交通卡在北京各地的行程，然后將異常值從普通乘客中分離出來。第二個分類程序預先獲取從警局報告和社交媒體消息搜集到的扒手熱點信息，然后試圖從這些異常值中間識別出扒手。
在這方面，該研究成功了。它識別出了93%的已知的扒手(即在此期間被警察抓到的扒手)。然而，第二個目標是盡可能準確地識別出嫌疑人。而這一次，它的表現模棱兩可。每14個嫌疑人中只有1個是已知扒手。另一方面，該數據還包括一些未知扒手。
雖然誤判率這么高，熊輝博士認為，他開發了一個強大的工具。使用閉路攝像機監視可疑的少部分人遠遠比不上追蹤幾百萬乘客可怕。他說，這項技術將很快在北京進行試點，在中國其他城市隨后推行使用。
并非所有專家都相信該技術。Shashi Verma是倫敦交通局的CTO，負責整座城市的Oyster卡系統的流暢運行。他說，據他的記錄顯示，數百萬的普通人會做出各種“怪異、精彩、復雜”的行為。要從眾多無辜乘客之間找出極少數的罪犯可不像聽起來那么容易。然而，熊暉博士堅信他的團隊的做法，他們還建議調查其他“反社會團體”，如公共交通網絡中的“酗酒者、吸毒者、流浪漢和毒販”的移動模式。抓扒手是一回事。可是，利用人工智能追蹤那些處于社會邊緣的人又是另外一回事。技術不知道二者的差別，但是人需要知道。
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