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

Перекладач: Marina Kobenko Утверджено: Hanna Leliv

In 2007, I became the attorney general

У 2007 я стала генеральним прокурором

of the state of New Jersey.

штату Нью-Джерсі.

Before that, I'd been a criminal prosecutor,

До того я була кримінальним обвинувачувачем

first in the Manhattan district attorney's office,

спочатку в адвокатській конторі Мангеттену,

and then at the United States Department of Justice.

а потім у Міністерстві юстиції Сполучених Штатів Америки.

But when I became the attorney general,

Але коли я стала генеральним прокурором,

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

сталося дві речі, які змінили те, як я бачу кримінальне правосуддя.

The first is that I asked what I thought

Перше - я почала ставити, як мені здавалося,

were really basic questions.

звичайні базові запитання.

I wanted to understand who we were arresting,

Я хотіла зрозуміти, кого ми заарештовували,

who we were charging,

кого ми обинувачували,

and who we were putting in our nation's jails

і кого ми саджали у слідчі ізолятори

and prisons.

і в'язниці.

I also wanted to understand

Я також хотіла зрозуміти,

if we were making decisions

чи насправді ми приймали рішення,

in a way that made us safer.

які гарантують нам безпеку.

And I couldn't get this information out.

Та я не могла витягти цю інформацію.

It turned out that most big criminal justice agencies

Виявилось, що більшість великих кримінальних

like my own

відомств на кшталт мого,

didn't track the things that matter.

не відстежували дійсно важливих показників.

So after about a month of being incredibly frustrated,

Тож десь через місяць неймовірного розчарування

I walked down into a conference room

я зайшла у конференц-залу,

that was filled with detectives

заповнену слідчими,

and stacks and stacks of case files,

і купами судових справ.

and the detectives were sitting there

Там сиділи детективи і робили нотатки

with yellow legal pads taking notes.

у звичайних паперових блокнотах.

They were trying to get the information

Вони намагалися знайти

I was looking for

потрібну мені інформацію,

by going through case by case

передивляючись справу за справою

for the past five years.

за останні п'ять років.

And as you can imagine,

Як ви можете собі уявити, коли ми

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

отримали результати, вони не були добрими.

It turned out that we were doing

Виявилось, що ми працювали

a lot of low-level drug cases

над багатьма справами, пов'язаними з торгівлею наркотиками

on the streets just around the corner

на вулицях прямо за рогом

from our office in Trenton.

від нашого офісу у Трентоні.

The second thing that happened

Друга річ, що сталася, - це те, що я провела цілий день

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

у Кемдені, поліцейському відділку Нью-Джерсі.

Now, at that time, Camden, New Jersey,

І ось що: саме тоді Кемден, штат Нью Джерсі,

was the most dangerous city in America.

був найнебезпечнішим містом Америки.

I ran the Camden Police Department because of that.

Я керувала поліцейським департаментом Кемдена саме з цієї причини.

I spent the day in the police department,

Я провела день у поліцейському відділку,

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

і мене відвели у кабінет старших поліцейських офіцерів,

all of whom were working hard

кожен із яких тяжко працював, і як міг

and trying very hard to reduce crime in Camden.

намагався скоротити злочинність у Кемдені.

And what I saw in that room,

І в тому кабінеті, поки ми говорили про способи

as we talked about how to reduce crime,

боротьби зі злочинністю, я побачила

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

офіцерів з купами жовтих папірців-наклейок з нотатками.

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

Вони брали жовтий папірець, щось на ньому записували,

and they would put it up on a board.

і приклеювали його на дошку.

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

Один із них сказав: "Два тижні тому в нас було

We have no suspects."

пограбування. В нас немає підозрюваних".

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

А інший додав: "Минулого тижня в цьому кварталі була стрільба. В нас немає підозрюваних".

We weren't using data-driven policing.

Ми не користувалися даними для розслідувань.

We were essentially trying to fight crime

Ми намагалися перемогти злочинність

with yellow Post-it notes.

жовтими нотатками.

Now, both of these things made me realize

Тоді обидва ці випадки змусили мене усвідомити,

fundamentally that we were failing.

що ми по суті програвали.

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

Ми навіть не знали, хто саме був у нашій карній системі,

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

в нас не було жодних даних про дійсно важливі речі,

and we didn't share data or use analytics

в нас не було спільної бази даних чи аналітики,

or tools to help us make better decisions

не було й інструментів для прийняття кращих рішень

and to reduce crime.

і скорочення злочинності.

And for the first time, I started to think

І тоді вперше я задумалась про те,

about how we made decisions.

як саме ми приймали рішення.

When I was an assistant D.A.,

Коли я була помічником генерального прокурора,

and when I was a federal prosecutor,

а потім федеральним обвинувачувачем,

I looked at the cases in front of me,

я дивилася на справи на моєму столі

and I generally made decisions based on my instinct

і здебільшого приймала рішення, спираючись

and my experience.

на свою інтуїцію і досвід.

When I became attorney general,

Коли я стала генеральним прокурором,

I could look at the system as a whole,

я змогла подивитися на систему в цілому,

and what surprised me is that I found

і здивувалася, коли впевнилася,

that that was exactly how we were doing it

що саме так ми робили все

across the entire system --

в цілій системі -

in police departments, in prosecutors's offices,

у поліцейських відділках, у кабінетах прокурорів,

in courts and in jails.

у судах і в'язницях.

And what I learned very quickly

І я дуже швидко зрозуміла,

is that we weren't doing a good job.

що ми робили зовсім не добру роботу.

So I wanted to do things differently.

Тож мені захотілося підійти до справ по-іншому.

I wanted to introduce data and analytics

Я хотіла додати до нашої роботи

and rigorous statistical analysis

дані, аналітику

into our work.

і статистичний аналіз.

In short, I wanted to moneyball criminal justice.

У двох словах, я хотіла повністю змінити наше кримінальне правосуддя.

Now, moneyball, as many of you know,

Я скористалася знахідкою

is what the Oakland A's did,

бейсбольної команди Окланд Ейс:

where they used smart data and statistics

вони використовували інтелектуальні дані і статистику,

to figure out how to pick players

щоб з'ясувати, як обирати гравців,

that would help them win games,

що допоможуть їм вигравати.

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

Тож вони перейшли від системи, коли гравців шукали,

who used to go out and watch players

спостерігаючи за ними під час гри,

and use their instinct and experience,

цілком спираючись на інтуїцію та досвід,

the scouts' instincts and experience,

інтуїцію та досвід скаутів, що відбирали гравців,

to pick players, from one to use

до системи, яка базувалася

smart data and rigorous statistical analysis

на інтелектуальних даних і статистичному аналізі, коли приймалися

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

рішення щодо відбору гравців, що приноситимуть їм перемоги.

It worked for the Oakland A's,

Це спрацювало для Окланд Ейс,

and it worked in the state of New Jersey.

і це також спрацювало для штату Нью-Джерсі.

We took Camden off the top of the list

Ми зняли Кемден із першої позиції списку

as the most dangerous city in America.

найнебезпечніших міст Америки.

We reduced murders there by 41 percent,

Ми скоротили вбивства на 41 відсоток,

which actually means 37 lives were saved.

тобто врятували 37 життів.

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

Ми також скоротили злочинність у місті на 26%.

We also changed the way we did criminal prosecutions.

Ми змінили спосіб проведення кримінального обвинувачення.

So we went from doing low-level drug crimes

Ми перейшли від незначних справ, пов'язаних із наркотиками,

that were outside our building

що відбувалися прямо за рогом нашого будинку,

to doing cases of statewide importance,

до справ у масштабі всього штату, зосередившись

on things like reducing violence with the most violent offenders,

на зменшенні кількості найжорстокіших злочинів,

prosecuting street gangs,

переслідуванні вуличних банд,

gun and drug trafficking, and political corruption.

перевезенні зброї та наркотиків та політичній корупції.

And all of this matters greatly,

І все це дуже важливо,

because public safety to me

адже громадська безпека, як на мене,

is the most important function of government.

найважливіша функція урядування.

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

Якщо ми в небезпеці, ми не можемо отримувати освіту,

we can't be healthy,

не можемо бути здоровими,

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

не можемо робити нічого з того, що б нам хотілося робити в житті.

And we live in a country today

І сьогодні ми живемо в країні,

where we face serious criminal justice problems.

де існують серйозні проблеми з кримінальним правосуддям.

We have 12 million arrests every single year.

Кожного року ми виконуємо 12 мільйонів арештів.

The vast majority of those arrests

Переважна більшість цих арештів -

are for low-level crimes, like misdemeanors,

за незначні злочини і дрібні порушення,

70 to 80 percent.

від 70 до 80 відсотків.

Less than five percent of all arrests

Менш ніж п'ять відсотків усіх арештів

are for violent crime.

відбувається за жорстокі злочини.

Yet we spend 75 billion,

І все одно ми витрачаємо 75 мільярдів,

that's b for billion,

так, саме мільярдів,

dollars a year on state and local corrections costs.

доларів щорічно на утримання виправних закладів штату.

Right now, today, we have 2.3 million people

Сьогодні в слідчих ізоляторах і в'язницях

in our jails and prisons.

сидять 2.3 мільйони людей.

And we face unbelievable public safety challenges

Водночас ми стикаємося з неймовірними труднощами

because we have a situation

з громадською безпекою через те,

in which two thirds of the people in our jails

що дві третини людей у слідчих ізоляторах

are there waiting for trial.

очікують суду.

They haven't yet been convicted of a crime.

Вони ще не були засуджені за скоєння злочину.

They're just waiting for their day in court.

Вони просто чекають на день свого суду.

And 67 percent of people come back.

І 67 відсотків повертаються.

Our recidivism rate is amongst the highest in the world.

Наш рівень рецидивізму найвищий у світі.

Almost seven in 10 people who are released

Майже сім із 10 людей, що виходять

from prison will be rearrested

з в'язниці, будуть заарештовані знову,

in a constant cycle of crime and incarceration.

потрапивши у зачароване коло злочинів та ув'язнень.

So when I started my job at the Arnold Foundation,

Коли я почала працювати у фонді Arnold Foundation,

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

я знову повернулася до розгляду цих питань,

and I came back to thinking about how

і знову згадала про те,

we had used data and analytics to transform

як ми використовували дані та аналітику, щоб змінити

the way we did criminal justice in New Jersey.

спосіб ведення кримінального правосуддя у Нью-Джерсі.

And when I look at the criminal justice system

Коли я дивлюся на систему

in the United States today,

кримінального правосуддя у Сполучених Штатах,

I feel the exact same way that I did

в мене виникають ті самі відчуття, що й тоді,

about the state of New Jersey when I started there,

коли я починала працювати у штаті Нью-Джерсі:

which is that we absolutely have to do better,

ми мусимо працювати краще,

and I know that we can do better.

і я знаю, що ми можемо працювати краще.

So I decided to focus

Тож я вирішила зосередитись на тому,

on using data and analytics

як використовувати дані та аналітику,

to help make the most critical decision

щоб приймати найважливе рішення

in public safety,

щодо громадської безпеки,

and that decision is the determination

і це рішення стосується визначення того,

of whether, when someone has been arrested,

чи той, кого заарештовано,

whether they pose a risk to public safety

становить загрозу громадській безпеці,

and should be detained,

і тому має бути затриманий,

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

чи не становить загрози громадській безпеці

and should be released.

і повинен вийти на волю.

Everything that happens in criminal cases

Все, що відбувається у кримінальних справах,

comes out of this one decision.

витікає з одного цього рішення.

It impacts everything.

Воно впливає на все.

It impacts sentencing.

Воно впливає на міру покарання.

It impacts whether someone gets drug treatment.

Воно впливає на отримання лікування від наркотичної залежності.

It impacts crime and violence.

Впливає на злочинність і насилля.

And when I talk to judges around the United States,

Коли я розмовляю з суддями Сполучених Штатів,

which I do all the time now,

а тепер я роблю це постійно,

they all say the same thing,

всі вони кажуть одне й те саме:

which is that we put dangerous people in jail,

ми саджаємо небезпечних злочинців у в'язниці,

and we let non-dangerous, nonviolent people out.

і випускаємо на волю тих, що не становлять загрози.

They mean it and they believe it.

Вони мають це на увазі та вірять у це.

But when you start to look at the data,

Але коли ви подивитесь на статистику,

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

якої, до речі, судді не мають,

when we start to look at the data,

коли ми дивимося на ці дані,

what we find time and time again,

ми знову й знову переконуємося,

is that this isn't the case.

що це не так.

We find low-risk offenders,

Ми знаходимо правопорушників низкого рівня ризику,

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

які становлять 50 відсотків усього кримінального світу,

we find that they're in jail.

і саме вони потрапляють до в'язниці.

Take Leslie Chew, who was a Texas man

Візьміть хоча б Леслі Чу, жителя Техасу,

who stole four blankets on a cold winter night.

який вкрав чотири ковдри у холодну зимову ніч.

He was arrested, and he was kept in jail

Його заарештували і тримали в слідчому ізоляторі

on 3,500 dollars bail,

під заставу у розмірі 3 500 доларів,

an amount that he could not afford to pay.

суму, якої він ніяк не міг собі дозволити.

And he stayed in jail for eight months

Він залишався у СІЗО протягом восьми місяців,

until his case came up for trial,

аж поки справу не передали до суду,

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

за рахунок платників податків, що коштувало понад 9 000 доларів.

And at the other end of the spectrum,

З більш резонансними злочинами

we're doing an equally terrible job.

ми так само жахливо не справляємось.

The people who we find

Люди, яких ми вважаємо правопорушниками

are the highest-risk offenders,

найвищого рівня ризику,

the people who we think have the highest likelihood

люди, які, на нашу думку, найімовірніше

of committing a new crime if they're released,

скоять злочин, коли їх відпустять,

we see nationally that 50 percent of those people

у масштабах країни 50 відсотків

are being released.

цих людей виходять на волю.

The reason for this is the way we make decisions.

А все через наш спосіб прийняття рішень.

Judges have the best intentions

Судді мають найкращі наміри,

when they make these decisions about risk,

коли вони приймають рішення про ризик,

but they're making them subjectively.

але вони приймають ці рішення суб'єктивно.

They're like the baseball scouts 20 years ago

Вони подібні до бейсбольних скаутів 20 років тому,

who were using their instinct and their experience

які покладалися на свою інтуїцію і досвід,

to try to decide what risk someone poses.

визначаючи ступінь ризику тієі чи іншої особи.

They're being subjective,

Вони суб'єктивні, а ми знаємо, що трапляється,

and we know what happens with subjective decision making,

коли рішення приймаються суб'єктивно -

which is that we are often wrong.

ці рішення часто неправильні.

What we need in this space

В цей момент нам потрібні

are strong data and analytics.

переконливі дані і аналітика.

What I decided to look for

І я вирішила віднайти переконливі дані

was a strong data and analytic risk assessment tool,

та аналітичний інструмент, щоб визначати рівень ризику,

something that would let judges actually understand

щось, що дало б суддям змогу зрозуміти

with a scientific and objective way

у науковий і об'єктивний спосіб,

what the risk was that was posed

який саме ризик становить людина,

by someone in front of them.

яка стоїть перед ними.

I looked all over the country,

Я продивилася показники по всій країні,

and I found that between five and 10 percent

і зрозуміла, що тільки від 5 до 10 відсотків

of all U.S. jurisdictions

всіх судочинств у США взагалі користуються

actually use any type of risk assessment tool,

яким-небудь інструментом визначення рівня ризику,

and when I looked at these tools,

а коли я поглянула на ці інструменти,

I quickly realized why.

я швидко зрозуміла, чому.

They were unbelievably expensive to administer,

Їхня підтримка була надзвичайно дорога,

they were time-consuming,

вони забирали багато часу,

they were limited to the local jurisdiction

були обмежені місцевою юрисдикцією,

in which they'd been created.

в якій і для якої були створені.

So basically, they couldn't be scaled

Їх не можна було масштабувати

or transferred to other places.

і використовувати деінде.

So I went out and built a phenomenal team

Тож я наважилася зібрати феноменальну

of data scientists and researchers

команду науковців і дослідників даних,

and statisticians

а також професіоналів зі статистики,

to build a universal risk assessment tool,

щоб створити універсальний інструмент визначення рівня ризику,

so that every single judge in the United States of America

щоб кожен суддя у Сполучених Штатах Америки

can have an objective, scientific measure of risk.

міг отримати об'єктивну і наукову міру ризику.

In the tool that we've built,

В інструменті, який ми створили,

what we did was we collected 1.5 million cases

ми зібрали 1.5 мільйона справ

from all around the United States,

з усіх Сполучених Штатів,

from cities, from counties,

з міст, з округів,

from every single state in the country,

з кожного штату країни,

the federal districts.

з федеральних округів.

And with those 1.5 million cases,

І з тих 1.5 мільйона справ,

which is the largest data set on pretrial

які становлять найбільший набір досудових даних

in the United States today,

у Сполучених Штатах на цей день,

we were able to basically find that there were

ми змогли виділити понад 900

900-plus risk factors that we could look at

факторів ризику, що їх ми оцінили,

to try to figure out what mattered most.

щоб з'ясувати, які з них найважливіші.

And we found that there were nine specific things

І ми зрозуміли, що існує дев'ять чинників,

that mattered all across the country

які мають значення по всій країні

and that were the most highly predictive of risk.

і найточніше вказують на можливість ризику.

And so we built a universal risk assessment tool.

Ми створили універсальний інструмент визначення рівня ризику.

And it looks like this.

Він виглядає ось так.

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

Як ви бачите, ми додаємо сюди деяку інформацію,

but most of it is incredibly simple,

більшість з якої надзвичайно проста.

it's easy to use,

Інструментом легко користуватися,

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

він бере до уваги попередні судимості підзахисних,

whether they've been sentenced to incarceration,

чи були вони засуджені до ув'язнення,

whether they've engaged in violence before,

чи скоювали злочини раніше,

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

чи колись не з'являлися на слухання справи у суді.

And with this tool, we can predict three things.

І з цим інструментом ми можемо прогнозувати три речі.

First, whether or not someone will commit

Перше: чи скоїть людина новий злочин,

a new crime if they're released.

якщо вийде на волю.

Second, for the first time,

Друге: вперше,

and I think this is incredibly important,

і я думаю, що це неймовірно важливо,

we can predict whether someone will commit

ми можемо прогнозувати, чи людина вчинить

an act of violence if they're released.

акт насилля, коли буде на волі.

And that's the single most important thing

І це найважливіше за словами суддів,

that judges say when you talk to them.

з якими ми спілкувалися.

And third, we can predict whether someone

І третє: ми можемо передбачити, чи людина

will come back to court.

з'явиться у суді.

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

Кожен суддя у Сполучених Штатах Америки може користуватися цим інструментом,

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

тому що він створений на основі універсального набору даних.

What judges see if they run the risk assessment tool

Коли судді використовують інструмент, щоб визначити рівень ризику,

is this -- it's a dashboard.

вони бачать ось це - панель приладів.

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

Вгорі ви бачите "Оцінку недавніх кримінальних дій",

six of course being the highest,

де шістка, звичайно, найвищий бал,

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

а посередині - "Підвищений ризик насилля".

What that says is that this person

Він інформує про те, що ця людина

is someone who has an elevated risk of violence

належить до групи, яка, найімовірніше, скоїть насилля знову,

that the judge should look twice at.

і до цього показника суддям варто придивитися.

And then, towards the bottom,

А потім, нижче,

you see the Failure to Appear Score,

ви бачите "Оцінку ймовірності появи в суді",

which again is the likelihood

це ймовірність того, що хтось

that someone will come back to court.

з'явится у суд на слухання справи.

Now I want to say something really important.

А тепер хочу сказати щось дійсно важливе.

It's not that I think we should be eliminating

Я не думаю, що ми повинні вилучити

the judge's instinct and experience

інтуїцію і досвід суддів

from this process.

з процесу.

I don't.

Я так не думаю.

I actually believe the problem that we see

Я впевнена, що проблеми, які ми бачимо,

and the reason that we have these incredible system errors,

і причини, через які ми допускаємо системні помилки,

where we're incarcerating low-level, nonviolent people

коли ув'язнюємо дрібних, не здатних до насилля правопорушників

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

і відпускаємо небезпечних злочинців -

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

пов'язані з тим, що в нас немає об'єктивних критеріїв ризику.

But what I believe should happen

Але я знаю напевне, що ми маємо

is that we should take that data-driven risk assessment

взяти цей інструмент, що визначає рівень ризику на основі даних,

and combine that with the judge's instinct and experience

поєднати його з інтуїцією і досвідом судді,

to lead us to better decision making.

і в результаті отримати краще рішення.

The tool went statewide in Kentucky on July 1,

Ми презентували наш інструмент у Кентукі 1-го липня

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

і тепер поширюємо його серед інших штатів.

Our goal, quite simply, is that every single judge

Наша мета вельми проста - надати кожному судді в Сполучених Штатах

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

можливість користуватися науковим інструментом визначення рівня ризику

within the next five years.

за п'ять наступних років.

We're now working on risk tools

Ми також працюємо над інструментом

for prosecutors and for police officers as well,

для обвинувачувачів і офіцерів поліції,

to try to take a system that runs today

щоб змінити сьогоднішню американську систему,

in America the same way it did 50 years ago,

яка працює у той самий спосіб, що й 50 років тому,

based on instinct and experience,

на основі інтуїції та досвіду,

and make it into one that runs

на систему, яка керується

on data and analytics.

даними та аналітикою.

Now, the great news about all this,

А тепер добра новина:

and we have a ton of work left to do,

попри купу роботи, яку треба завершити,

and we have a lot of culture to change,

і культуру, яку треба змінити,

but the great news about all of it

є добра новина -

is that we know it works.

ми знаємо, що це працює.

It's why Google is Google,

Саме тому Google - це Google,

and it's why all these baseball teams use moneyball

і саме тому всі бейсбольні команди використовують

to win games.

цю стратегію, щоб перемагати в матчах.

The great news for us as well

І ще одна добра новина -

is that it's the way that we can transform

таким чином ми змінимо

the American criminal justice system.

американську систему кримінального правосуддя.

It's how we can make our streets safer,

Таким чином ми зробимо наші вулиці безпечнішими,

we can reduce our prison costs,

скоротимо витрати на утримання в'язниць

and we can make our system much fairer

і зробимо нашу систему набагато справедливішою

and more just.

і виваженою.

Some people call it data science.

Дехто називає це наукою даних.

I call it moneyballing criminal justice.

Я називаю це трансформацією кримінального правосуддя.

Thank you.

Дякую.

(Applause)

(Оплески)