New York City nutzt Data-Mining, um Feuer zu bekämpfen
Helme? Überprüfen. Atmung-Panzer? Überprüfen. Schläuche? Dito. Algorithmen? Ja: die New York City Fire Department Data-Mining nutzt, um vorherzusagen, welche der Gebäude der Stadt mit dem höchsten Risiko von Feuer zu fangen sind. Nun, das Metadaten kann man hinter.
FDNY Beamten sind einen 60-Facetten-Algorithmus verwenden, um festzustellen, welche Abteilung inspiziert Gebäude stellen die größte Bedrohung der Feuer, Feuer Fast-Tracking-Inspektoren zu den riskantesten Gebäuden. Strukturen, die alten, frei oder befindet sich in den armen Vierteln sind in der Regel ein höheres Risiko, und Dank der Daten basierende Programm, werden diese Strukturen Aufmerksamkeit zuerst erhalten. Davor wurden Gebäude im Wesentlichen nach dem Zufallsprinzip mit Schulen und Bibliotheken erhalten zusätzliche Aufmerksamkeit untersucht.
Andere Städte hatten Erfolg mit ähnlichen Daten-driven-Strategien: in Boston, z. B. Öffentlichkeitsarbeit einschließlich Beschwerde Anrufe Sicherheit Aufzeichnungen und Steuereinnahmen werden analysiert, um festzustellen, wo Polizeistreifen konzentrieren sollte.
Während in das FDNY-Programm hat nicht lange genug vor Ort, Ergebnisse, Assistant Commissioner zu messen, denn Management Initiativen Jeff Roth das Wall Street Journal, sagt "letztlich sollten wir die Zahl der Brände gehen sehen [...] und Brände werden sollen weniger schwerwiegend." [WSJ über der Schwelle]
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