Forbrytelsens matematikk

Tekst

Vil du få varsel hver gang Osman Kibar publiserer noe?

Du bestemmer selv hvor ofte, og kan skru av varselet når som helst.

Avbryt
Foto
Oslo/Los Angeles/San Diego/Zurich

På patrulje. Politimannen Joel Miller i den sentrale Rampart-avdelingen til politiet i Los Angeles får utlevert prediksjoner for å bekjempe kriminalitet. Men han har ikke noe tro på dataprogrammet som gir en detaljert oversikt over eksakt hvor det kommer til å skje noe kriminelt.  

Blir barnet ditt en kriminell? Blir det innbrudd hos naboen i morgen? Ligger du an til å bli en svindler? Å forutsi kriminalitet er blitt milliardindustri. Nå kommer metodene til Norge.

– Hvis noe skjer, må dere trekke dere ut og søke dekning.

Sersjant Alexander Bautista strener forbi etterlyst-plakater, travle kolleger og kimende telefoner på politistasjonen i Los Angeles. I hånden har han et spesielt dokument: en detaljert oversikt over hvor det kommer til å skje noe kriminelt denne tirsdagen. Predpol, et dataprogram som forutsier kriminalitet, har pekt ut ti helt spesifikke sentrumsområder.

Etter 14 år i Los Angeles Police Department (LAPD) er Bautista godt kjent i byens mest belastede hjørner. Idet han åpner politibilen i garasjen, kommer det en liten formaning:

– Hvis det oppstår en situasjon og jeg må handle, må dere ikke løpe innover i parken eller bakgatene.

Så setter vi kursen mot ett av områdene dataprogrammet har pekt ut: en liten, rød firkant i bydelen Westlake.

– Sørg alltid for at det er noe fysisk mellom dere selv og trusselen, sier Bautista.

Episenteret. Området rundt MacArthur-parken er det mest kriminalitetsbelastede i Los Angeles Rampart Area.  

Norske forsøk

– Ideen er egentlig ganske enkel. Tenk deg et barn født inn i et hjem med vold, rusmisbruk, arbeidsledighet og kriminalitet. Forestill deg så et barn født inn i et hjem uten disse problemene, sier den amerikanske kriminologiprofessoren Richard A. Berk, som blant annet har utviklet metoder for å beregne sannsynligheten for tilbakefall når fanger skal prøveløslates.

– Hvilket barn tror du er mer tilbøyelig å begå en forbrytelse før fylte 18?

Sammen med forskere ved Institutt for sosiologi og samfunnsgeografi på Universitetet i Oslo er Berk med på et nytt, norsk prosjekt der målet er å forutsi hvilke nyfødte nordmenn som kommer i kontakt med politiet før de fyller 18. Han synes Norge er spesielt interessant fordi det finnes mye og gode data om befolkningen.

Gjensidige og DNB er blant partnerne i et annet nytt forskningsprosjekt, som blant annet skal bruke nordmenns diagnoser og sykehistorikk til å beregne risiko for svindel. Forsknings- og næringslivsaktører har lagt 50 millioner kroner i potten, og den private forskningsstiftelsen Norsk Regnesentral er allerede i full gang med å skaffe tillatelse til å bruke data om 100.000 nordmenn fra Nav, Skatteetaten, Enhetsregisteret, Valutaregisteret og Konkursregisteret og kombinere dem i en helt ny skala.

– Vi ønsker å bruke så mye relevante historiske data som mulig, eller som lov er, sier Anders Løland, statistiker og assisterende forskningssjef i Norsk Regnesentral.

Analyserer datatrafikken til og fra titusener av ansatte: Får kopi av datatrafikken til store norske selskaper

Undersøkelsen er trolig en av de mest personverninngripende i Norge noensinne, men de som får dataene sine gjennomlyst, skal ikke få vite at det skjer.

De to prosjektene er unike i norsk sammenheng, men metoder for å forutsi kriminalitet er allerede big business andre steder i verden.

Crazy times

Fra det tidligere akuttmottaket er det panoramautsikt over skyskraperne i Downtown Los Angeles. Politistasjonen Rampart har ansvaret for de mest belastede og tettest befolkede sentrumsområdene – 375.000 mennesker på 20 kvadratkilometer. Det flagges på halv stang utenfor.

– Det er crazy times. Ingen tvil om det, sier kaptein og stasjonssjef Jeff Nolte.

To politimenn er drept i nok en skyteepisode.

– Flagget har vært på halv stang ganske lenge.

Nolte hadde ikke mye til overs for prediksjonsteknologien da den først kom.

– Kulturen i LAPD er get the bad guy. Å rulle ut noe vitenskapelig her, er litt av en lederutfordring.

Kulturen i LAPD er get the bad guy. Å rulle ut noe vitenskapelig her, er litt av en lederutfordring

Jeff Nolte, politistasjonssjef i Los Angeles

Han går ut av kontoret og nedover de lange korridorene til etatens nervesenter. Alle operasjoner og hendelser koordineres herfra, og informasjonen flommer inn fra skjermer, rapporter, telefonsamtaler og ulike frekvenser.

– Her er alle bilene Rampart har ute akkurat nå. Rødt betyr at de er opptatt med noe, grønt at de er ledige. Vi har fått et Predpol-varsel om en gjengbasert forstyrrelse på 4800 Santa Monica Boulevard med potensial til å bli noe større, sier operasjonsleder Chris Humphris.

Algoritmer og prediksjoner. Kaptein Jeff Nolte i Los Angeles-politiets sentrale Rampart-avdeling bruker prediksjoner for å bekjempe kriminalitet. Hver dag utarbeider et dataprogram en detaljert oversikt over hvor det kommer til å skje noe kriminelt senere på dagen.  

– Her er dagens oversikt over kommende innbrudd og biltyverier. Vi sammenligner informasjonen fra Predpol med all førstehåndsinformasjon om kriminalitetstrender, skyteepisoder, narkotikabander og gjenger, sier Humphris og sirkler inn områdene der politimennene skal bruke ekstra mye tid i dag.

– Dette er gjengkontrollerte områder. Som oftest er det snakk om skyteepisoder, grove voldsepisoder, narkosalg og ran.

– Det er dit dere skal, sier Jeff Nolte.

Tatt på fersken. Da patruljebilen med DN kom kjørende forbi, ble denne mannen arrestert med metamfetamin på seg.  

Party

Noen dager tidligere: Mer enn 16.000 politifolk er samlet i en bygning på størrelse med en flyplassterminal i sentrum av San Diego. International Association of Chiefs of Police avholder sin årlige fagkonferanse, og USAs politielite får opplæring i nye politimetoder, diskuterer nye problemstillinger og gjennomgår den nyeste teknologien. Arrangementet er lukket for publikum. Sikkerheten er på høyeste nivå. Alle vesker undersøkes. Identitetspapirer verifiseres. I fjor var president Barack Obama gjest, i år er det FBI-sjef James Comeys tur. Over 700 selskaper er på plass for å markedsføre produktene sine, deriblant noen av verdens største teknologiselskaper.

I science fiction-klassikeren «The Minority Report» fra 1956 kan politiets Precrime Division arrestere fremtidige kriminelle før de har gjort noe kriminelt. Da det lille oppstartsselskapet Predpol i California lanserte en løsning for forutseende politiarbeid i USA 55 år senere, ble det sett på som nettopp det: science fiction. Nå brukes Predpol av politiet i mer enn 60 amerikanske byer. Interessen er blitt så stor at Predpol ikke lenger er alene i markedet. Kjemper som IBM, Motorola og Hitachi går nå tungt inn med konkurrerende løsninger.

– Hele verden er i ferd med å gå inn i software, sier Darrin Lipscomb, sjefteknolog hos Hitachi, den japanske teknologikjempen med 335.000 ansatte og 5,4 milliarder dollar i omsetning.

Nå gires virksomheten for å «smelte den fysiske og den digitale verdenen sammen».

– For øyeblikket går amerikanske politietaters penger til enten prediksjonsløsninger eller kroppsnære kameraer.

Områdekartet. Hver dag får Cliff Humphris i LAPD en utskrift fra Predpol med ti helt spesifikke sentrumsområder på bare 150 kvadratmeter som må tas i nærmere øyesyn.  

Lipscomb har ansvaret for Hitachi Insight Group. Av de 2,3 milliarder dollarene Hitachi bruker på forskning og utvikling, går mesteparten til kunstig intelligens, tingenes internett – og prediksjonsteknologi. Mye tyder på at Washington blir storkunde.

– Vi har nettopp sluppet versjon én av produktet som skal rulles ut i et par amerikanske byer. Dette er litt hysj-hysj og kan bli litt kontroversielt, sier han og zoomer inn på et kart på dataskjermen.

– Skal vi se. Sexforbrytelser i Washington siste uke. Er det en korrelasjon mellom sexforbryterregisteret mitt og faktiske hendelser i byen nå? Du kan sortere etter hvilken type forbrytelse du vil og se hva som helst, enten det er voldelig eller ikke-voldelig. Legge til en hvilken som helst variabel. Modellen kan analysere flere variabler samtidig, sier han og peker på «topp 25 prediksjoner» for Washington.

Informasjon fra de mest utbredte sosiale mediene inngår i løsningen.

– Det kan være nok å se etter ordet «party».

The Watch Commander. Cliff Humphris nærleser byen som om den var en levende organisme. Informasjonen flommer fra skjermer, rapporter, telefonsamtaler og ulike frekvenser.  

Terroristscore

Ken McKill (65) husker hvor lang tid det tok å tråle registre i gamle dager. I 35 år jobbet han som etterforsker i New York-politiets Real Time Crime Center. I dag jobber han for selskapet LexisNexis, som markedsfører seg som «verdens største personinformasjonsdatabase» og som selger analyse av data fra 10.000 offentlige registre.

– Det er mer enn 35 milliarder data. Selv om det ikke har skjedd noe kriminelt, finnes det notater etter en hendelse. Data som tidligere var utilgjengelige, blir nå uunngåelige, sier McKill.

– Det som skjer i Las Vegas, forblir ikke i Las Vegas lenger, sier den tidligere politimannen Corey Brant, som jobber fulltid for avdelingen for politiløsninger i IBM Safer Planet, en av de største prediksjonsaktørene.

Det som skjer i Las Vegas, forblir ikke i Las Vegas lenger. Du kan ikke lenger flykte fra dataene dine og fortiden din

Corey Brant, IBM Safer Planet

IBMs løsninger gjør det mulig å klistre en person til alt vedkommende tidligere har gjort – for godt.

– Du kan ikke lenger flykte fra dataene dine og fortiden din, sier Brant.

For eksempel er det mulig å identifisere mistenkelige biler basert på kjøremønster.

– Hvis det kommer en bil over grensen som skal levere narkotika et sted, følger den et annet mønster enn andre biler. Da er systemet vårt i stand til å registrere det, utelukkende basert på kjøremønsteret, identifisere den aktuelle bilen og slå alarm.

En annen av IBMs nye satsinger, i2 Enterprise Insight Analysis, ble brukt da IBM testet muligheten for å kunne utpeke terrorister blant de mange flyktningene fra Syria. IBMs medarbeider demonstrerer for DN hvordan syriske flyktninger som krysser grensen med falskt pass, nå kan identifiseres gjennom å slå sammen en rekke ulike datasett på flere språk samtidig – alt fra grensevaktenes registre og lister over døde syrere til mer skjulte ressurser i det dype nettets svartebørser for salg av pass.

– Alle vurderes ut fra bestemte kriterier som munner ut i en slags terroristscore – akkurat som en kredittvurdering.

Det resulterer i et stort nettverkskart, som i demonstrasjonen knytter enkelte til toppledelsen i IS.

– Alt dette er automatisert. Det er ikke gjort av en analytiker, sier IBM-medarbeideren.

«The Mathematics of Crime»

– Jeg tror dette er det tryggeste stedet på planeten akkurat nå, sier Jeff Brantingham og setter seg ned på en Starbucks i umiddelbar nærhet til konferanselokalet i San Diego.

Mannen som skapte Predpol forteller at ideen nærmest oppsto ved en tilfeldighet da han drev grunnforskning som professor i antropologi ved University of California i Los Angeles (UCLA). Han ville finne ut hvordan rovdyr velger sine ofre.

– De har veldig mange dyr å velge mellom. Hvorfor velger de å drepe akkurat dette dyret og ikke det andre? Hvis du klarer å drepe en bison, har du kjøtt til hele flokken, men kostnaden er svært høy. Det handler om optimalisering. Det slo meg at dette hadde mye til felles med biltyveri.

– Biltyveri?

– Du har en kriminell som vil stjele en bil. Det er hundrevis av ulike biler der ute. Hvorfor velger de akkurat den bilen fremfor en annen? Det avhenger av balansen mellom tre elementer: hvor vanlig bilen er, hvor vanskelig det er å stjele den og hvilken belønning du får. Hvis du kan forstå hvordan forbryteren tar avgjørelser, kan du forkludre beslutningsprosessen ved å manipulere ett av elementene.

Hvis du kan forstå hvordan forbryteren tar avgjørelser, kan du forkludre beslutningsprosessen ved å manipulere ett av elementene

Jeff Brantingham, professor og Predpol-gründer

Professoren skrev til LAPD og ba om alle tilgjengelige data om biltyverier. Han allierte seg med en matematiker og en kriminolog og søkte forskningsmidler for å studere «The Mathematics of Crime»: Hva hvis matematiske modeller som ble brukt for å forutsi jordskjelv, også kunne brukes til å forutsi kriminalitet? Reaksjonene lot ikke vente på seg: Forskerne kunne da vel ikke innbille seg at algoritmer kunne slå et fagmenneske med god intuisjon, erfaring og kunnskap?

– Ok, sa jeg. La oss gjøre et eksperiment – en randomisert, kontrollert studie av innbrudd.

Algoritmene danket ifølge professoren ut politimennene av kjøtt og blod: Ikke bare var de mer presise. Når politiet handlet på informasjonen de fikk fra maskinene, førte det til en kraftig reduksjon av kriminaliteten.

Kriminalitetsdrivere

– Et jordskjelv skjer av to grunner: Det er enten en spontan hendelse i de tektoniske platene, eller så er det et etterskjelv. Det er det samme med kriminalitet, sier Brantingham.

– Hvis du har innbrudd hjemme i dag, er sjansen mye større for innbrudd i dagene etter. Hvorfor skal jeg gå et annet sted, hvis det fungerte ett sted? Det samme gjelder for voldskriminalitet. Du har en tendens til å gå tilbake dit du sloss i forrige uke.

Brantingham er fullt klar over at naturvitenskapelige forklaringsmodeller ikke har vært comme il faut i samfunnsvitenskapene.

– De fleste kriminologer ser på kriminalitet som et sosialt problem, ikke et felt der matematikk spiller en rolle. Hvor mange titusen studier finnes det av fattigdom og kriminalitet? De konkluderer alle med det samme. De tror at kriminaliteten forsvinner hvis de løser fattigdomsproblemet. Sånn funker det ikke, sier Brantingham.

Jungeltelegrafen begynte å gå i politiet. Brantingham bestemte seg for å etablere et teknologiselskap som kunne hjelpe dem med å være på rett sted til rett tid – før forbrytelsene skjer. Den første store etaten som hev seg på, var LAPD.

The Rampart

Under den korte kjøreturen forteller sersjant Alexander Bautista om gjenger som Head Hunters, 18th Street, MS-13 og Burlington, om hvordan de kontrollerer ulike områder av Los Angeles og krever skatt av doplangere, gateselgere eller uteliggere. Så stanser han politibilen ved en stor park med høye palmer og innsjøer med hvite gjess. Skeptiske blikk registrerer ankomsten vår.

– MacArthur Park er vårt primære Predpol-område i dag. I denne parken er det lett å skjule hva du driver med, sier Bautista og peker mot ett av parkens hjørner mens han begynner å kjøre langs West 6th Street.

– Hvert hjørne av parken kontrolleres av ulike gjenger. Vi er i praksis omgitt av dem nå. Når de kommer, ender det alltid med skyting, sier han.

En annen politibil har allerede bråstoppet vis-à-vis et honduransk gatekjøkken. En kort mann i svart dressjakke og vide olabukser er bakbundet med håndjern. Han snakker usammenhengende med ansiktet vendt mot et tre.

– Han har 12 forskjellige navn. Han er blitt arrestert mange ganger, sier sersjant Flores etter å ha fastslått mannens egentlige identitet med en bærbar fingeravtrykksleser.

Noen minutter senere blir mannen arrestert for besittelse av metamfetamin. Bautista er ikke overrasket.

– Predpol virker definitivt. Han kunne raskt blitt del av en større hendelse. En slåsskamp eller væpnet ran, sier han.

– I gamle dager var det om å gjøre å kjenne folkene i nabolaget. Samtalene var vårt viktigste verktøy. Det kunne ofte ta tre–fire møter å få en god ledetråd. Nå får vi isteden en rapport utarbeidet av datamaskinen. Det er mer effektivt, sier Bautista.

Kriminaliteten er redusert med opptil 20 prosent i områdene hvor Predpol brukes, ifølge Predpol-gründer Jeff Brantingham. Den største suksessen er innen ran, der politiet er i stand til å fange opp dobbelt så mange hendelser som før, ifølge professoren.

– Dere burde ta en tur med Joel Miller. Han er i «lasersonen» og Predpol-områdene absolutt hele tiden, sier Bautista.

– De gutta der sitter på mer info enn noen andre.

Problemenheten. Politimannen Joel Miller på Special Problems Units kontor. Teamet på åtte politifolk håndterer de tyngste og mest krevende oppdragene.  

Bortkastede penger

– Du må først skrive ned hvem som skal ta imot liket ditt, sier sersjant Joel Miller og ber DN signere et dokument om hva som skal skje hvis uhellet skulle oppstå.

Han har 32 års bakgrunn fra US Marines, har kriget i Midtøsten og er leder for LAPDs Special Problems Unit, et team på åtte politifolk som håndterer de tyngste og mest krevende oppdragene. Nå forbereder de seg til neste vakt.

– De vet hva som skjer. Hvor nøkkelpersonene befinner seg. Hvor skurkene vil dra. Kjenner nabolagene ut og inn, sier Miller.

Teamet hans har sine innvendinger mot Predpol.

– Jeg skal være helt ærlig med deg. Predpol er bortkastede penger, sier Tom Andreas, en av de åtte SPU-politimennene.

Jeg skal være helt ærlig med deg. Predpol er bortkastede penger

Tom Andreas, Special Problems Unit-politimann

– Grunnen til at en datamaskin kan vite hvor neste forbrytelse skal finne sted, er at vi har fortalt den hvor den neste forbrytelsen skal finne sted. Informasjonen kommer fra oss. Det er common sense, fortsetter han.

Joel Miller håper likevel Predpol utvikler seg til å bli en uunnværlig plattform.

– Det er bare i den spede begynnelsen. Er det klart for prime time? Nei, sier Miller.

Julia Silva i SPU-enheten nikker gjenkjennende.

– Alle ressursene fokuseres på ett område. Det tar sikkerheten bort fra naboområder, sier hun.

Kollega Christina Salas nikker.

– For to uker siden bestemte Burbank utenfor Los Angeles at de ikke lenger skal bruke Predpol.

Tom Andreas fortsetter:

– I 1960 foregikk det meste av kriminaliteten i MacArthur Park. Gjett hvor mesteparten av kriminaliteten foregår i dag? I MacArthur Park. Du trenger ikke å betale millioner av dollar for å fortelle meg det, sier han.

På vei til bilen forklarer Miller hvordan DN skal gripe tak i pistolene hans om nødvendig.

– Hvis jeg blir liggende i en blodpøl, tenker de ikke på at du er journalist. Husk å vri den før du drar den ut. Jeg har en til her på leggen, sier han og drar opp buksebenet.

På vei ut plukker han opp en Smith & Wesson M & P15-rifle.

– Vårt land er ikke Europa. Det er derfor vi har disse.

Forutseende politi. Politiet i Zürich benytter seg av programmet Precobs (Pre Crime Observation System) for å forutse og forebygge kriminelle handlinger.  

Sveitsisk sikkerhet

Rolige Zürich er den første byen i Europa med daglig, systematisk bruk av prediksjon i politiarbeidet. I Zürich Stadtpolizeis hovedkvarter analyseres hendelser døgnet rundt ved hjelp av det tyske systemet Precobs. Kriminaliteten har vært rekordlav i byen siden innføringen – en nedgang på 27 prosent generelt og 37 prosent i områdene systemet er blitt brukt. Kan det virkelig ha sammenheng med den prediksjonsteknologien?

– Jeg håper det, sier Nicolas Balogh, analysesjef i Zürich-politiet og mannen som fikk Sveits' største by til å melde overgang til den nye politimetoden.

– I nabolandene våre har antallet innbrudd bare gått oppover i samme periode. I Zürich er situasjonen også bedre sammenlignet med resten av Sveits, selv om det er en storby hvor det vanligvis er mer kriminelt enn på landsbygda, sier Balogh, som definerer prediksjon som «å kjøre fremover mens man ser i bakspeilet».

Færre innbrudd. Antallet innbrudd har gått drastisk ned i Zürich etter at politiet begynte å ta i bruk prediksjonsteknologi.  

Balogh har jobbet 23 år som politimann, studert økonomi og kriminologi og tatt en master i kriminalitetsbekjempelse gjennom prediksjon.

– For meg er det bare tallene som betyr noe, sier Balogh.

– Det vanligste er at du ikke ser gjerningsmennene, men at situasjonen bedrer seg uten at du ser dem.

Kritikerne av prediksjonsteknologi mener algoritmene bare forsterker skjevheter og fordommer som allerede finnes hos politiet – for eksempel mot minoriteter. Balogh mener løsningen er å ikke gjøre etnisk tilhørighet til en del av kabalen.

På oppdrag. En politimann i Zürich Stadtpolizei gjør klart utstyret sitt før han skal ut på jobb.  

Født kriminell

– Hvor godt kan man predikere fra tidlig barndom til senere kriminalitet? Du kjenner det lugger litt nå? All prediksjon på individuelt nivå er kontroversielt, sier Torbjørn Skardhamar, førsteamanuensis ved Institutt for sosiologi og samfunnsgeografi ved Universitetet i Oslo.

Du kjenner det lugger litt nå? All prediksjon på individuelt nivå er kontroversielt

Torbjørn Skardhamar, førsteamanuensis ved Universitetet i Oslo

Sammen med sosiologiprofessor Torkild Hovde Lyngstad er han i startgropen med et nytt forskningsprosjekt der målet er å forutsi ved fødselen hvorvidt nordmenn vil komme i kontakt med politiet før de blir 18 år. Det var de to norske forskerne som inviterte amerikaneren Richard A. Berk til workshop i Oslo i vår. Prosjektet sjøsettes nå.

– Kriminalitet er en av tingene som registreres tidlig, derfor er det også en praktisk grunn til å se på akkurat det, sier Skardhamar.

Og tallene er høye. Omtrent en tredjedel av alle unge menn er blitt registrert som gjerningsperson for en eller annen type lovbrudd i perioden fra de er 15 til de er 25 år, forteller han.

Alt forskerne trenger, er en oversikt over barn født i en viss periode, data på foreldrene, deres yrkeskarriere, utdannelse, familiestørrelse og registrerte lovbrudd frem til de er 18 år. De faktiske dataene danner så grunnlaget for en modell for å gjøre prediksjoner.

Lyngstad ser et stort potensial i data om nordmenn som finnes i ulike systemer, men ikke blir analysert til fulle i dag. Professoren mener et statistisk perspektiv kan behjelpe saksbehandleres skjønnsbaserte vurderinger.

– Man kan for eksempel tenke seg at barnevernstjenestene kommer på et ekstra hjemmebesøk hvis man ser at risikoen er over en viss terskelverdi, sier Lyngstad.

– Spørsmålet er om maskinen tar mer feil enn folks intuisjon. Hva gjør du med den informasjonen? Hvilke konsekvenser får det hvis man gjetter riktig? sier Skardhamar.

– Det betyr ikke at maskinen overtar beslutningen. Men det kan gi en sterk pekepinn på noe man bør vurdere seriøst, sier Skardhamar.

Han sier at det i bunn og grunn handler om hvilken rettferdighetstankegang man skal ha i samfunnet.

– Spørsmålet er om noen grupper i samfunnet lettere får en høyere risikoscore enn andre. Dette kan selvsagt oppleves som urettferdig, men da må vi også vurdere hva vi mener med rettferdighet, sier Skardhamar.

Han sier det går an å modifisere modellene slik at grupper får samme predikerte risiko, men trekker frem kvinner og menn som et eksempel:

– Det kan kanskje være rettferdig, men da ser man bort fra at menn begår omtrent ti ganger mer kriminalitet enn kvinner. Eller er det mer rettferdig at man treffer best mulig, slik at det er færrest mulig som får feil?

Måtte drikke egen morsmelk for å kunne fly: – Landet vårt inngikk en pakt med djevelen

Big Insight

Datamengden som den private stiftelsen Norsk Regnesentral vil ha tilgang til om mer enn 100.000 intetanende nordmenn, mangler sidestykke både nasjonalt og internasjonalt: Diagnosene våre. Hvor i Norge vi bor. Når vi har vært syke. Hva vi tjener. Hele vår yrkeshistorikk. Statsborgerskap. Hvor mye vi har fått fra Nav. Hvem av oss som har vært mistenkt for straffbare handlinger. Tidligere eller nåværende oppholdsland. Nettverk med felles statsborgerskap. Alderen på barna våre.

Stille og rolig. – Det er ganske kjedelig, men bra hvis du ser på statistikken. Problemet er å få politifolkene til å forstå at det har en nytte, selv om de ikke ser resultatet direkte, sier Nicolas Balogh hos Zürich Stadtpolizei.  

Det norske prosjektet «Big Insight» har som målsetning å bruke stordata til å utvikle nye metoder og verktøy som kan gi innsikt og brukes i skreddersydde løsninger knyttet til markedsføring, svindel, helse, sensorer og kraftsystemer. Gjensidige vil avdekke forsikringssvindel, DNB hvitvasking, Skatteetaten skatteunndragelser. Og Nav vil vite hvem av oss som kan bli trygdesvindlere.

– Når vi predikerer kriminalitet, predikerer vi også ikke-kriminalitet, sier Erlend Willand-Evensen, direktør for analyse hos Gjensidige Forsikring.

Han mener selskapet både kan automatisere og digitalisere deler av kundebehandlingen og få et verktøy som bedre kan identifisere svindlerne.

– Vi ønsker å få gode verktøy for å kunne sortere ut dem vi trenger å snakke mer med, fordi vi ikke skjønner hva som har skjedd. Da vil vi også i enkelte tilfeller finne reelle svindelsaker.

Dokumenter DN har tilgang til, viser at Norsk Regnesentral forsøkte å få tilgang til data om opptil tre millioner nordmenn som har mottatt sykepenger og dagpenger i perioden 2000–2015. Det vil si store deler av den yrkesaktive norske befolkningen. Men Datatilsynet satte foten ned. Nå behandler tilsynet «Big Insight»-prosjektets klage på avslaget.

– Det er en prinsipiell sak, med så enorme datasett og en ny og annerledes måte å tenke rundt forskning på, hvor man utvikler verktøy fremfor å teste en hypotese. Den vil legge føringer for hvordan vi behandler kommende saker, sier Eirin Oda Lauvset, seniorrådgiver i Datatilsynet.

Det er en prinsipiell sak, med så enorme datasett og en ny og annerledes måte å tenke rundt forskning på, hvor man utvikler verktøy fremfor å teste en hypotese

Eirin Oda Lauvset, seniorrådgiver i Datatilsynet

Nav har ikke lov å sammenstille alle dataene forskerne ber om i dag.

– Dette er ikke noe Nav har hjemmel til å bruke i dag i sin kontrollvirksomhet. I hvert fall ikke alle disse opplysningene samtidig, sier Anders Løland, assisterende forskningssjef i Norsk Regnesentral.

– Deltagelse i «Big Insight»-prosjektet er en del av Navs arbeid for å drive metodeutvikling for å forebygge og avdekke svindel med trygdeytelser. Dette er et langsiktig arbeid hvor vi også er opptatt av at vi holder oss innenfor de rammer som personvernlovgivningen setter for behandling av personopplysninger, skriver Magne Fladby, seksjonssjef i Nav, i en epost.

Som forutsagt. Idet DN ankommer den røde boksen på 150 kvadratmeter, er det allerede en hendelse på gang: En kort mann i svart dressjakke og vide olabukser er bakbundet med håndjern. Han snakker usammenhengende med ansiktet vendt mot et tre.  

Datasettet er ifølge Personvernombudet «indirekte personidentifiserbart». Det er altså mulig gjennom indirekte metoder å finne sensitiv informasjon på individnivå dersom man går inn for det.

Nå håper stiftelsen på grønt lys for 100.000 nordmenn isteden. De 100.000 utvalgte kan hverken gi samtykke til eller nekte å delta. Begrunnelsen er at dataene kommer fra registre.

Bjørn Erik Thon, direktør for Datatilsynet, utelukker ikke at «Big Insight» kan være den største sammenstillingen av sensitive data om nordmenn.

– Her analyserer de dataene på tvers av veldig mange kilder. Andre selskaper vet kanskje mye om oss, men det er bygd på frivillige avtaler. Dette er offentlige data, som også er høysensitive, selvfølgelig, sier Thon.

– En av de viktigste satsingene våre i året som kommer blir å se på akkurat dette. Mange av beslutningene som nå tas av mennesker, vil i fremtiden bli tatt av maskiner – og i tillegg av maskiner som lærer ting underveis. Vi må møte denne utviklingen og prøve å finne metoder for å drive tilsyn av algoritmer og hvordan disse maskinene lærer, sier Thon.

***

Predpols administrerende direktør Brian MacDonald sier til DN at politiet i Bergen for tiden har systemet til vurdering, men ingen hos Bergen-politiet kan bekrefte dette.

– Politidirektoratet følger med på utviklingen innen teknologiske verktøy som gjør det mulig å effektivisere politiarbeidet. Selv om verktøy for forutseende politiarbeid er ønskelig, tilsier situasjonen i politiet at det først må satses på mer grunnleggende funksjonalitet, skriver fagdirektør Atle Roll-Matthiesen hos Politidirektoratet i en epost.

Professor Inger Marie Sunde ved Politihøgskolen satt i en komité nedsatt av Teknologirådet for å vurdere politiets bruk av slik teknologi.

– Vi er i startgropen, men det er helt klart noe som interesserer norsk politi. Vi er nysgjerrige på om det kan være nyttig, men må tydeliggjøre problemstillinger og formål. Som teknologinasjon må vi undersøke dette, sier Sunde.