Anne Milgram: Why smart statistics are the key to fighting crime

المترجم: المدقّق: Ayman Mahmoud

In 2007, I became the attorney general

في سنة 2007، أصبحت النّائب العام

of the state of New Jersey.

لولاية نيوجرسي.

Before that, I'd been a criminal prosecutor,

كنت مدّعي العام،

first in the Manhattan district attorney's office,

بداية في مكتب النّائب العام بمنطقة مانهاتن،

and then at the United States Department of Justice.

و لاحقاً في وزارة العدل الأمريكية.

But when I became the attorney general,

ثم أصبحت النائب العام،

two things happened that changed the way I see criminal justice.

لقد حصل أمران قد غيرا الطريقة التي أرى بها العدالة الجنائية.

The first is that I asked what I thought

الأمر الأول هو أنني سألت ما اعتقدتها

were really basic questions.

أنها أسئلة أساسية جداً.

I wanted to understand who we were arresting,

لقد أردت أن أعرف من كنّا نقوم بالقبض عليه،

who we were charging,

من كنّا نقاضي،

and who we were putting in our nation's jails

و من كنا نزجّ في نظارات بلدنا

and prisons.

و سجونها.

I also wanted to understand

و أردت أيضاً أن أفهم

if we were making decisions

إن كنا نتخذ القرارات

in a way that made us safer.

بطريقة تجعلنا أكثر أماناً.

And I couldn't get this information out.

و لم أستطلع أن أحصل على هذه المعلومات.

It turned out that most big criminal justice agencies

تبين أن أغلب وكالات العدل الجنائي

like my own

كوكالتي

didn't track the things that matter.

لم تكن تتتبع الأمور المهمة.

So after about a month of being incredibly frustrated,

لذا بعد حوالي شهر من شعوري بالإحباط الذي لا يصدق،

I walked down into a conference room

دخلت إلى غرفة اجتماعات

that was filled with detectives

كانت مليئة بالمحققين

and stacks and stacks of case files,

و بأكوام و أكوام من ملفات القضايا،

and the detectives were sitting there

و كان المحققن جالسين هناك

with yellow legal pads taking notes.

مع دفاتر صفراء، يدونون الملاحظات.

They were trying to get the information

لقد كانوا يحاولون الحصول على المعلومات

I was looking for

التي كنت أبحث عنها

by going through case by case

من خلال المرور بالقضايا، الواحدة تلو الأخرى

for the past five years.

في السنوات الخمس الماضية.

And as you can imagine,

كما يمكنكم التخيل،

when we finally got the results, they weren't good.

عندما حصلنا على النتائج في النهاية، لم تكن جيدة.

It turned out that we were doing

تبين أننا نقوم

a lot of low-level drug cases

بالكثير من قضايا المخدرات الصغيرة

on the streets just around the corner

في الشوارع القريبة

from our office in Trenton.

من مكتبنا في ترينتون.

The second thing that happened

الأمر الآخر الذي حصل

is that I spent the day in the Camden, New Jersey police department.

هو أنني قضيت اليوم في مركز الشرطة في كامدِن في نيوجرسي.

Now, at that time, Camden, New Jersey,

الآن، في ذلك الوقت، كانت كامدن في نيوجرسي،

was the most dangerous city in America.

أكثر مدينة خطرة في أمريكا.

I ran the Camden Police Department because of that.

لقد أدرت مركز شرطة كامدن بسبب ذلك.

I spent the day in the police department,

لقد أمضيت اليوم في مركز الشرطة،

and I was taken into a room with senior police officials,

و لقد تم أخذي إلى غرفة مع مسؤولي شرطة رفيعي المستوى،

all of whom were working hard

الجميع كان يعمل بجد

and trying very hard to reduce crime in Camden.

و يحاول جاهداً أن يقلل من الجريمة في كامدِن.

And what I saw in that room,

و ما رأيته في تلك الغرفة،

as we talked about how to reduce crime,

بينما تناقشنا في كيفية تقليل الجريمة،

were a series of officers with a lot of little yellow sticky notes.

كان مجموعة من الضباط مع العديد من القصاصات الصفراء اللّاصقة.

And they would take a yellow sticky and they would write something on it

و كانوا يأخذون قصاصة صفراء و كانوا يكتبون شيئاً عليها

and they would put it up on a board.

و يضعونها على لوح.

And one of them said, "We had a robbery two weeks ago.

و أحدهم قال: "لقد حصلت سرقة منذ أسبوعين.

We have no suspects."

ليس لدينا مشتبه بهم."

And another said, "We had a shooting in this neighborhood last week. We have no suspects."

و قال آخر: "لقد حصل إطلاق نار في هذا الحي الأسبوع الماضي. ليس لدينا مشتبه بهم."

We weren't using data-driven policing.

لم نكن نقوم بعمل مبني على البيانات.

We were essentially trying to fight crime

بشكل رئيسي، لقد كنا نحاول أن نحارب الجريمة

with yellow Post-it notes.

بقصاصات 'بوست نوت' صفراء.

Now, both of these things made me realize

الآن، كلا هذان الأمران جعلاني أدرك

fundamentally that we were failing.

أننا كنا نفشل بشكل أساسي.

We didn't even know who was in our criminal justice system,

لم نكن حتى نعلم من كان في نظامنا للعدالة الجنائية،

we didn't have any data about the things that mattered,

لم يكن لدينا أي بيانات عن الأمور التي كانت مهمة،

and we didn't share data or use analytics

و لم نتبادل بيانات أو نستخدم تحليلات

or tools to help us make better decisions

أو أدوات لمساعدتنا على اتخاذ قرارات أفضل

and to reduce crime.

و على الحد من الجريمة.

And for the first time, I started to think

و للمرة الأولى، بدأت بالتفكير

about how we made decisions.

بكيفية اتخاذنا للقرارات.

When I was an assistant D.A.,

عندما كنت مساعدة النائب العام،

and when I was a federal prosecutor,

و عندما كنت مدعي عام فيديرالي،

I looked at the cases in front of me,

لقد نظرت في القضايا الموجودة أمامي،

and I generally made decisions based on my instinct

و بشكل عام قمت باتخاذ قرارات مبنية على حدسي

and my experience.

و خبرتي.

When I became attorney general,

عندما أصبحت النائب العام،

I could look at the system as a whole,

لقد تمكنت من النظر إلى النظام كَكُل،

and what surprised me is that I found

و الأمر الذي فاجأني هو أنني و جدت

that that was exactly how we were doing it

أن ذلك كان تماماً الطريقة التي كنا نقوم بالأمور

across the entire system --

خلال النظام بأكمله --

in police departments, in prosecutors's offices,

في مراكز الشرطة، في مكاتب المدعي العام،

in courts and in jails.

في المحاكم و السجون.

And what I learned very quickly

و الأمر الذي أدركته مباشرة

is that we weren't doing a good job.

هو أننا لم نكن نقوم بعمل جيد.

So I wanted to do things differently.

لذا أردت القيام بالأمور بشكل مختلف.

I wanted to introduce data and analytics

أردت أن أدخل البيانات و التحليلات

and rigorous statistical analysis

و التحليلات الإحصائية الدقيقة

into our work.

في العمل.

In short, I wanted to moneyball criminal justice.

باختصار، أردت أن أجعل العدالة الجنائية أكثر نجاحاً بالتخطيط.

Now, moneyball, as many of you know,

الآن، التخطيط، كما يعلم الكثير منكم،

is what the Oakland A's did,

هو ما قام به نادي أوكلاند أي [لنادي كرة القاعدة]،

where they used smart data and statistics

حيث استخدموا بيانات ذكية و إحصائيات

to figure out how to pick players

لاستنتاج طريقة اختيار اللّاعبين

that would help them win games,

الذين يمكنهم مساعدة النادي على الفوز بالمباريات،

and they went from a system that was based on baseball scouts

و تحولوا من نظام كان قائم على كشافة كرة القاعدة

who used to go out and watch players

الذين كانوا يخرجون و يشاهدون اللّاعبين

and use their instinct and experience,

و يستخدمون حدسهم و خبرتهم،

the scouts' instincts and experience,

خبرة و حدس الكشافة،

to pick players, from one to use

لاختيار اللّاعبين، من هذا النظام إلى استخدام

smart data and rigorous statistical analysis

البيانات الذكية و تحليل إحصائي دقيق

to figure out how to pick players that would help them win games.

لاستنتاج كيفية اختيار اللاعبين القادرين على مساعدة النادي على الفوز بالمباريات.

It worked for the Oakland A's,

لقد نجح الأمر لنادي أوكلاند أي،

and it worked in the state of New Jersey.

و نجح الأمر لولاية نيوجيرسي.

We took Camden off the top of the list

لقد أزلنا كامدن من أعلى القائمة

as the most dangerous city in America.

كأخطر مدينة في أمريكا.

We reduced murders there by 41 percent,

لقد قللنا الجرائم بنسبة 41%،

which actually means 37 lives were saved.

الأمر الذي يعني حقاً أنه تم انقاذ 37 حياة.

And we reduced all crime in the city by 26 percent.

و قللنا كل الجرائم في المدينة بنسبة 26%.

We also changed the way we did criminal prosecutions.

لقد غيرنا أيضاً طريقتنا في الملاحقات الجنائية.

So we went from doing low-level drug crimes

هكذا انتقلنا من العمل على جرائم مخدرات بسيطة

that were outside our building

خارج بنائنا

to doing cases of statewide importance,

إلى العمل على القضايا المهمة على مستوى الولاية بأكملها،

on things like reducing violence with the most violent offenders,

قضايا متعلقة بأمور مثل خفض العنف مع أكثر الجناة عنفاً،

prosecuting street gangs,

محاكمة عصابات الشوارع،

gun and drug trafficking, and political corruption.

الاتجار بالأسلحة و المخدرات، و الفساد السياسي.

And all of this matters greatly,

و كل هذه الأمور لها أهمية كبيرة،

because public safety to me

لأن الأمن العام بالنسبة لي

is the most important function of government.

هو أهم وظيفة للحكومة.

If we're not safe, we can't be educated,

إن لم نكن آمنين، لا نستطيع أن نكون متعلمين،

we can't be healthy,

لا نستطيع أن نكون أصحاء،

we can't do any of the other things we want to do in our lives.

لا نستطيع أن نقوم بأي من الأمور الأخرى التي نريد أن نقوم بها في حياتنا.

And we live in a country today

و نحن نعيش في بلد اليوم

where we face serious criminal justice problems.

حيث نواجه مشاكل جادة في العدالة الجنائية.

We have 12 million arrests every single year.

لدينا 12 مليون عملية اعتقال كل سنة.

The vast majority of those arrests

القسم الأكبر من هذه الاعتقالات

are for low-level crimes, like misdemeanors,

هي جرائم بسيطة، مثل الجنح،

70 to 80 percent.

70 إلى 80%.

Less than five percent of all arrests

إن أقل من 5% من جميع حالات الاعتقال

are for violent crime.

هي لجرائم عنف.

Yet we spend 75 billion,

و مع ذلك نحن ننفق 75 مليار،

that's b for billion,

و أنا أقول مليار،

dollars a year on state and local corrections costs.

دولار سنوياً على مصاريف التصحيحات في الولاية و المحلية.

Right now, today, we have 2.3 million people

حالياً، اليوم، لدينا 2.3 مليون شخص

in our jails and prisons.

في نظاراتنا و سجوننا.

And we face unbelievable public safety challenges

و نحن نواجه تحديات لا تصدق متعلقة بالأمن العام

because we have a situation

لأن لدينا وضع

in which two thirds of the people in our jails

حيث ثلثي الناس في السجون

are there waiting for trial.

موجودين هناك بانتظار محاكمتهم.

They haven't yet been convicted of a crime.

لم تتم إدانتهم بعد بجريمة.

They're just waiting for their day in court.

إنهم فقط ينتظرون يوم محاكمتهم في المحكمة.

And 67 percent of people come back.

و 67% من الناس ترجع إلى السجن.

Our recidivism rate is amongst the highest in the world.

إن معدلنا الذي يسوء هو من بين أعلى المعدلات في العالم.

Almost seven in 10 people who are released

تقريباً سبعة من 10 أشخاص الذين تم إطلاقهم

from prison will be rearrested

من السجن سوف يتم القبض عليهم مرة أخرى

in a constant cycle of crime and incarceration.

بدورة مستمرة من الجريمة و السجن.

So when I started my job at the Arnold Foundation,

لذا عندما باشرت عملي في مؤسسة آرنولد،

I came back to looking at a lot of these questions,

عدت للنظر في الكثير من هذه الأسئلة،

and I came back to thinking about how

و عدت إلى التفكير بكيف

we had used data and analytics to transform

كنا قد استخدمنا البيانات و التحليلات لتغيير

the way we did criminal justice in New Jersey.

الطريقة التي اتبعناها في تحقيق العدالة الجنائية في نيوجرسي.

And when I look at the criminal justice system

و عندما أنظر إلى نظام العدالة الجنائية

in the United States today,

في الولايات المتحدة اليوم،

I feel the exact same way that I did

أشعر بنفس الطريقة التي شعرت بها بالضبط

about the state of New Jersey when I started there,

تجاه ولاية نيوجرسي عندما بدأت هناك،

which is that we absolutely have to do better,

الأمر الذي يجب بكل تأكيد أن نقوم به بشكل أفضل،

and I know that we can do better.

و إني أعلم أنه يمكننا التحسن.

So I decided to focus

لذا قررت أن أركز

on using data and analytics

على استخدام البيانات و التحليلات

to help make the most critical decision

لتسهيل اتخاذ القرار الأهم

in public safety,

فيما يتعلق بالأمن العام،

and that decision is the determination

و ذلك القرار هو تحديد

of whether, when someone has been arrested,

إن كان، عندما يتم القبض على شخص ما،

whether they pose a risk to public safety

إن كان يمثل خطر على الأمن العام

and should be detained,

و يجب اعتقاله،

or whether they don't pose a risk to public safety

أو إن كان لا يمثل خطر على الأمن العالم

and should be released.

و يجب إطلاقه.

Everything that happens in criminal cases

إن كل ما يحدث في القضايا الجنائية

comes out of this one decision.

مترتب على هذه القرار الوحيد.

It impacts everything.

إنه يؤثر على كل شيء.

It impacts sentencing.

إنه يؤثر على الحكم.

It impacts whether someone gets drug treatment.

إنه يؤثر على إن كان الشخص سوف يحصل على تأهيل من المخدرات.

It impacts crime and violence.

إنه يؤثر على الجريمة و العنف.

And when I talk to judges around the United States,

و عندما أتحدث مع القضاة من جميع أنحاء الولايات المتحدة الأمريكية،

which I do all the time now,

الأمر الذي أقوم به كل الوقت الآن،

they all say the same thing,

جميعهم يقول الشيء ذاته،

which is that we put dangerous people in jail,

أن نضع الأشخاص الخطرين في السجن،

and we let non-dangerous, nonviolent people out.

و نخرج الأشخاص الغير خطرين، الغير عنيفين.

They mean it and they believe it.

إنهم يعنون كلامهم و يصدقونه.

But when you start to look at the data,

لكنك عندما تنظر إلى البيانات،

which, by the way, the judges don't have,

التي، بالمناسبة، لا يمتلكها القضاة،

when we start to look at the data,

عندما نبدأ بالنظر إلى البيانات،

what we find time and time again,

الأمر الذي نجده مراراً و تكراراً،

is that this isn't the case.

هو أن هذا ليس ما يحصل حقاً.

We find low-risk offenders,

نحن نجد أن الجناة منخفضي الخطورة،

which makes up 50 percent of our entire criminal justice population,

الذين يشكلون حتى 50% من كل الأشخاص في العدالة الجنائية،

we find that they're in jail.

نجد لأنهم في السجن.

Take Leslie Chew, who was a Texas man

انظر إلى ليزلي تشو، الذين كان رجل من تكساس

who stole four blankets on a cold winter night.

الذي سرق أربعة بطانيات في ليلة شتاء باردة.

He was arrested, and he was kept in jail

لقد تم اعتقاله، و تم حبسه في السجن

on 3,500 dollars bail,

بكفالة مقدارها 3,500 دولار،

an amount that he could not afford to pay.

مبلغ لم يمكن بمقدوره دفعه.

And he stayed in jail for eight months

و ظلّ في السجن ثمانية شهور

until his case came up for trial,

حتى وصلت قضيته للمحاكمة،

at a cost to taxpayers of more than 9,000 dollars.

و بتكلفة أكثر من 9,000 دولار من أموال الضرائب.

And at the other end of the spectrum,

و من الناحية الأخرى،

we're doing an equally terrible job.

نحن نقوم بعمل سيء مماثل.

The people who we find

إن الأشخاص الذين نجدهم

are the highest-risk offenders,

جناة ذو خطورة كبيرة،

the people who we think have the highest likelihood

الأشخاص الذين نعتقد أن لديهم أعلى قابلية

of committing a new crime if they're released,

لارتكاب جرائم جديدة إن أطلقنا سراحهم،

we see nationally that 50 percent of those people

نحن نرى أن 50% من هؤلاء الأشخاص على المستوى الوطني

are being released.

يتم إطلاق سراحهم.

The reason for this is the way we make decisions.

إن السبب في ذلك هو طريقة اتخاذنا القرارات.

Judges have the best intentions

إن القضاة يقصدون خيراً

when they make these decisions about risk,

عندما يتخذون هذه القرارات بشأن الخطورة،

but they're making them subjectively.

لكنهم يتخذونها بشكل شخصي.

They're like the baseball scouts 20 years ago

إنهم ككشافة كرة القاعدة قبل 20 سنة

who were using their instinct and their experience

الذين كان يستخدمون حدسهم و خبرتهم

to try to decide what risk someone poses.

ليحاولوا أن يقرروا خطورة شخص ما.

They're being subjective,

إنهم شخصيين،

and we know what happens with subjective decision making,

و نحن نعلم ما الذي يحدث عند اتخاذ قرارات شخصية،

which is that we are often wrong.

و هو أننا غالباً ما نكون مخطئين.

What we need in this space

و ما نحتاجه في هذا المجال

are strong data and analytics.

هو بيانات قوية و تحليلات.

What I decided to look for

الأمر الذي قررت البحث عنه

was a strong data and analytic risk assessment tool,

كان أداة إحصائية ذات بيانات قوية لتقدير الأخطار،

something that would let judges actually understand

شيء يستطيع أن يسمح للقضاة أن يدركوا حقاً

with a scientific and objective way

بطريقة علمية و موضوعية

what the risk was that was posed

ماهية الخطر الذي يشكله

by someone in front of them.

شخص ما أمامهم.

I looked all over the country,

لقد بحثت في جميع أنحاء البلد،

and I found that between five and 10 percent

و وجدت أنه بين خمسة و 10%

of all U.S. jurisdictions

من جميع السلطات القضائية الأمريكية

actually use any type of risk assessment tool,

يستعمل حقاً أي نوع من أدوات تقدير الأخطار،

and when I looked at these tools,

و عندما نظرت إلى هذه الأدوات،

I quickly realized why.

أدركت بسرعة السبب.

They were unbelievably expensive to administer,

لقد كانت إدارتها باهظة الثمن بشكل لا يصدق،

they were time-consuming,

و كانت مستهلكة للوقت،

they were limited to the local jurisdiction

و كانت مقصورة على السلطة القضائية المحلية

in which they'd been created.

حيث تم ابتكارها.

So basically, they couldn't be scaled

إذاً بشكل أساسي، لم يكن بالوسع تعييرها

or transferred to other places.

أو نقلها إلى أماكن أخرى.

So I went out and built a phenomenal team

لذا خرجت و بنيت فريق استثنائي

of data scientists and researchers

مكون من علماء بيانات و باحثين

and statisticians

و إحصائيين

to build a universal risk assessment tool,

لبناء أداة تقدير أخطار شاملة،

so that every single judge in the United States of America

لكي يستطيع كل حاكم في الولايات المتحدة الأمريكية

can have an objective, scientific measure of risk.

أن يحصل على مقياس موضوعي و علمي للخطورة.

In the tool that we've built,

في الأداة التي بنيناها،

what we did was we collected 1.5 million cases

ما قمنا به كان أننا جمعنا 1.5 مليون قضية

from all around the United States,

من جميع أنحاء الولايات المتحدة،

from cities, from counties,

من مدن، من أقاليم،

from every single state in the country,

من كل ولاية في البلد،

the federal districts.

المقاطعات الفدرالية.

And with those 1.5 million cases,

و بهذه الـ 1.5 مليون قضية،

which is the largest data set on pretrial

و هي أكبر مجموعة بيانات متعلقة بما قبل المحاكمات

in the United States today,

في الولايات المتحدة اليوم،

we were able to basically find that there were

لقد كنا قادرين بشكل رئيسي إيجاد أنه هناك

900-plus risk factors that we could look at

أكثر من 900 عامل للخطورة استطعنا النظر فيه

to try to figure out what mattered most.

لمحاولة استنتاج الأمور الأكثر أهمية.

And we found that there were nine specific things

و وجدنا أنه كان هناك تسعة أمور محددة

that mattered all across the country

كان لها أهمية في جميع أنحاء البلد

and that were the most highly predictive of risk.

و التي كانت أكثر ما يتوقع الخطورة.

And so we built a universal risk assessment tool.

و هكذا قمنا ببناء أداة لتقييم الأخطار شاملة.

And it looks like this.

و تبدو كهذه.

As you'll see, we put some information in,

كما سوف ترون، نحن ندخل بعض المعلومات فيها،

but most of it is incredibly simple,

لكن أغلبها سهل للغاية،

it's easy to use,

إنها سهلة الاستعمال،

it focuses on things like the defendant's prior convictions,

إنها تركز على أمور كالإدانات السابقة للمدعى عليهم،

whether they've been sentenced to incarceration,

إن كانوا قد حكم عليهم بالسجن،

whether they've engaged in violence before,

إن كانوا قد تورطوا بأمر عنيف من قبل،

whether they've even failed to come back to court.

إن كانوا حتى لم يعودوا إلى المحكمة.

And with this tool, we can predict three things.

و بهذه الأداة، نحن نستطيع توقع ثلاثة أشياء.

First, whether or not someone will commit

أولاً، إن كان أحدهم سوف يرتكب

a new crime if they're released.

جريمة جديدة أم لا إن تم إطلاق سراحهم.

Second, for the first time,

ثانياً، للمرة الأولى،

and I think this is incredibly important,

و إنني أعتقد أن هذا أمر مهم للغاية،

we can predict whether someone will commit

نحن قادرين على توقع إن كان أحدهم سوف يرتكب

an act of violence if they're released.

أمراً عنيفاً إن تم إطلاق سراحهم.

And that's the single most important thing

و هذا أهم أمر

that judges say when you talk to them.

يخبرك القضاة به عند الحديث معهم.

And third, we can predict whether someone

و ثالثاً، نحن نستطيع توقع إن كان شخص ما

will come back to court.

سوف يأتي مرة أخرى إلى المحكمة.

And every single judge in the United States of America can use it,

و كل قاضي في الولايات المتحدة الأمريكية يمكنه استخدامه،

because it's been created on a universal data set.

لأنه تم إنشاءه بناء على مجموعة بيانات شاملة.

What judges see if they run the risk assessment tool

إن الأمر الذي يراه القضاة عند استخدام أداة تقدير الأخطار

is this -- it's a dashboard.

هو التالي -- إنه لوحة.

At the top, you see the New Criminal Activity Score,

في الأعلى، ترى درجة النشاط الجنائي الحديث،

six of course being the highest,

الدرجة السادسة بالطبع هي الأعلى،

and then in the middle you see, "Elevated risk of violence."

و ثم في الوسط ترى، "مستوى العنف مرتفع."

What that says is that this person

و ما يخبرنا به ذلك هو أن هذا الشخص

is someone who has an elevated risk of violence

لديه مستوى مرتفع من العنف

that the judge should look twice at.

أن يجب على القاضي التدقيق فيه.

And then, towards the bottom,

و ثم، نزولاً إلى الأسفل،

you see the Failure to Appear Score,

ترى درجة عدم الحضور للمحكمة،

which again is the likelihood

و التي هي أيضاً إحتمالية

that someone will come back to court.

أن شخص ما سوف يرجع إلى المحكمة.

Now I want to say something really important.

الآن، أود أن أقول أمراً مهماً جداً.

It's not that I think we should be eliminating

إن الأمر ليس أنني أعتقد أنه يجب علينا أن نستقصي

the judge's instinct and experience

حدس القاضي و خبرته

from this process.

من العملية.

I don't.

إنني لا أعتقد ذلك.

I actually believe the problem that we see

إنني في الواقع أؤمن أن المشكلة التي نراها

and the reason that we have these incredible system errors,

و السبب في أن لدينا هذه الأخطاء في النظام التي لا تصدق،

where we're incarcerating low-level, nonviolent people

حيث نقوم بسجن الأشخاص ذي الخطورة المنخفضة

and we're releasing high-risk, dangerous people,

و نقوم بإطلاق سراح الأشخاص الخطرين ذي الخطورة العالية،

is that we don't have an objective measure of risk.

هو أنه ليس لدينا مقياس موضوعي للخطورة.

But what I believe should happen

لكن ما يجب أن يحصل باعتقادي

is that we should take that data-driven risk assessment

هو أنه يجب علينا أخذ ذلك التقييم المبني على البيانات

and combine that with the judge's instinct and experience

و دمجه بحدس القاضي و خبرته

to lead us to better decision making.

ليؤدي بنا إلى اتخاذ قرارات أفضل.

The tool went statewide in Kentucky on July 1,

إن الأداة تعممت على مستوى الولاية في كنتاكي في 1 يوليو،

and we're about to go up in a number of other U.S. jurisdictions.

و نحن سوف نتوسع في عدد من السلطات القضائية الأمريكية الأخرى.

Our goal, quite simply, is that every single judge

هدفنا، ببساطة جداً، هو أن يستخدم كل قاضي

in the United States will use a data-driven risk tool

في الولايات المتحدة أداة مبنية على البيانات

within the next five years.

خلال السنوات الخمس التالية.

We're now working on risk tools

إننا الآن نعمل على أدوات مخاطرة

for prosecutors and for police officers as well,

للمدعي العام و ضباط الشرطة أيضاً،

to try to take a system that runs today

لمحاولة أخذ نظام يعمل حالياً

in America the same way it did 50 years ago,

في أمريكا بنفس طريقة عمله منذ 50 سنة مضت،

based on instinct and experience,

مبني على الحدس و الخبرة،

and make it into one that runs

و تحويله إلى نظام يعتمد

on data and analytics.

على البيانات و التحليلات.

Now, the great news about all this,

الآن، إن الأخبار الرائعة المتعلقة بهذا كله،

and we have a ton of work left to do,

و أمامنا الكثير من العمل لإنجازه،

and we have a lot of culture to change,

و أمامنا ثقافة كبيرة لتغييرها،

but the great news about all of it

لكن الأخبار الرائعة المتعلقة بهذا كله

is that we know it works.

هي أننا نعلم أن هذا النظام فعّال.

It's why Google is Google,

إنه السبب في أن جوجل هو جوجل،

and it's why all these baseball teams use moneyball

و إنه السبب في أن كل فرق كرة القاعدة هذه تستخدم التخطيط

to win games.

للفوز بالمباريات.

The great news for us as well

إن الأخبار الرائعة بالنسبة لنا أيضاً

is that it's the way that we can transform

هي أنه هذه هي الطريقة التي يمكننا من خلالها تغيير

the American criminal justice system.

نظام العدالة الجنائية الأمريكية.

It's how we can make our streets safer,

إنها الطريقة التي يمكننا بها جعل شوارعنا أكثر أماناً،

we can reduce our prison costs,

و يمكننا تقليل تكلفة السجون،

and we can make our system much fairer

و يمكننا جعل نظامنا أكثر إنصاف بكثير

and more just.

و عدالة.

Some people call it data science.

بعض الأشخاص يسموه بعلم البيانات.

I call it moneyballing criminal justice.

و أنا أسميه تخطيط العدالة الجنائية.

Thank you.

شكراً.

(Applause)

تصفيق