จับฆาตกรด้วย'บิ๊กเดต้า'

เดี๋ยวนี้คนพูดเกี่ยวกับเรื่อง “บิ๊กเดต้า (big data)” มากขึ้นเรื่อยๆ นะครับ มีการนำไปประยุกต์ใช้กับโซเชียลมีเดีย การค้า การจราจร การกีฬา และแม้แต่การเมืองมากขึ้นเรื่อยๆ ยกตัวอย่าง บริษัทเทคโนโลยีในแคนาดาชื่อ โอเพ่นเท็กซ์ (OpenText) เปิดตัวระบบบริการที่ชื่อ อิเล็กชั่นแทร็กเกอร์ (election tracker) ในปี 2016

โอเพ่นเท็กซ์ไปตามไล่เก็บข้อมูลออนไลน์จากแหล่งข้อมูลที่เลือกไว้ราว 200 แห่ง ที่ครอบคลุมเนื้อหาข่าวการเลือกตั้ง เพื่อนำมาวิเคราะห์ และ...แน่นอน...ทายผลการเลือกตั้ง

เรื่องนี้ฟังดูคล้ายๆ กับกรณีเดือนมีนาคม 2018 ที่บริษัทวิจัยข้อมูล Cambridge Analytica เอาข้อมูลที่ควรจะลบทิ้งตามคำสั่งเฟซบุ๊ค ไปหาประโยชน์ช่วยโดนัลด์ ทรัมป์ หาเสียงในการเลือกตั้ง ค.ศ. 2016 ซึ่งก็รวมทั้งการทำผิดกฎหมายด้วยการกระจายข่าวปลอมไปยังกลุ่มเป้าหมาย ที่เลือกจากข้อมูลในเฟซบุ๊ค เช่น ความโน้มเอียงทางการเมือง ฯลฯ

ฟังดูชวนให้ตกใจไม่น้อยนะครับ

มองไกลไปอีก จะดีเพียงใด หากเราใช้บิ๊กเดต้าในการช่วยสืบสวนคดีฆาตกรรม โดยเฉพาะการค้นหาตัวฆาตกรต่อเนื่อง เราจะสามารถทำแบบในหนังไซไฟเรื่อง The Minority Report ที่สามารถระบุตัวฆาตกรได้ล่วงหน้า และอาจระบุได้แม้แต่วันเวลาและสถานที่ซึ่งจะเกิดเหตุ ?

ฟังดูเหลือเชื่อเกินไป ใช่ไหมครับ ? ความจริงคือ อาจจะไม่เหลือเชื่อ และอาจทำได้จริง!

ในปี ค.ศ. 2004 ธอมัส ฮาร์โกรฟ (Thomas Hargrove) ที่ตอนนั้นยังเป็นแค่ผู้ประกาศข่าว และยังศึกษาเกี่ยวกับสถิติของโสเภณีอยู่ เขาได้รับรายงานปี ค.ศ. 2002 ของเอฟบีไอที่เรียกว่า ยูซีอาร์ (UCR, Uniform Crime Report หรือรายงานอาชญากรรมแบบเอกรูป) อีกด้วย

รายงานนี้ครอบคลุมการฆาตกรรมมากถึง 16,000 ราย มีข้อมูลรายละเอียดเกี่ยวกับอายุ เพศ ลักษณะรูปร่างหน้าตา รวมไปถึงวิธีการฆาตกรรมอีกด้วย การที่เขาเห็นข้อมูล 2 ชุดดังกล่าว จึงเกิดความคิดว่า น่าจะเขียนอัลกอริทึมเพื่อหา “แนวโน้ม” บางอย่างจากข้อมูลตั้งต้นพวกนี้ได้ แล้วก็คิดต่อไปอีกว่า ถ้าเป็นกรณีของฆาตกรต่อเนื่องล่ะ

เขาน่าจะสามารถเขียนคำสั่ง เพื่อให้คอมพิวเตอร์ระบุตัวฆาตกรต่อเนื่องได้หรือไม่?

หลังจากนั้นเขาก็เก็บรวบรวมข้อมูลเหล่านี้มาอย่างต่อเนื่อง (รวมทั้งข้อมูลย้อนหลังที่เก่าไปกว่านั้นอีก) โดยมีกรณีที่ยังจับตัวฆาตกรต่อเนื่องไม่ได้มากถึง 1 ใน 3 ของทั้งหมดคือ 211,487 รายในช่วงปี ค.ศ. 1980–2010

เขาร่วมมือกับนักศึกษาบัณฑิตศึกษาคนหนึ่งในมหาวิทยาลัยมิสซูรีพิสูจน์แนวคิดนี้ หลังจากผ่านไปหลายเดือนก็ได้อัลกอริทึมมาชุดหนึ่ง หลังจากทดสอบโปรแกรมดังกล่าวซ้ำแล้วซ้ำเล่า นับร้อยๆ ครั้ง

นอกจากจะยืนยันตัวฆาตกรต่อเนื่องหลายๆ คนและสถานที่ได้สอดคล้องกับข้อมูลฆาตกรที่ถูกตำรวจจับไปแล้วก่อนหน้า ยังสามารถระบุได้ว่า ฆาตกรรายหนึ่งที่ยังลอยนวลอยู่ และคนผู้นี้จะต้องอยู่ในเมืองแกรี รัฐอินเดียนาอีกด้วย 

เขาแจ้งข้อมูลไปที่สถานีตำรวจเมืองแกรี แต่ไม่มีใครสนใจข้อมูลของเขาเลย จน 4 ปีให้หลังตำรวจจึงจับตัวฆาตกรต่อเนื่องชื่อ ดาร์เรน แวนน์ ได้ โดยเจ้าตัวก็สารภาพว่า ลงมือมาตั้งแต่ทศวรรษ 1990 และหากว่าตำรวจเชื่อถือข้อมูลของฮาร์โกรฟแม้สักเล็กน้อย ก็อาจจะช่วยชีวิตเหยื่อได้อย่างน้อยถึง 7 คน !

นี่เป็น 1 ในกรณีศึกษาที่ตำรวจปฏิเสธวิธีการไฮเทคที่ตัวเองไม่รู้จัก ไม่คุ้นเคย จนทำให้เกิดความเสียหายชีวิตของคนบริสุทธิ์

ความสำเร็จอีกกรณีหนึ่งของฮาร์โกรฟ ก็คือ เขาทดลองปรับอัลกอริทึม เพื่อให้สามารถระบุตัว “ฆาตกรแม่น้ำกรีน” ที่ฆ่าสาวไปมากถึง 48 รายได้ จากที่เดิมไม่สามารถระบุตัวไม่ได้ พอเขาใช้อัลกอริทึมใหม่ ทำให้เขาสามารถระบุตัวฆาตกรต่อเนื่องรายนี้และอีกหลายรายที่ลงมือฆาตกรรม 77 กรณีที่ยังไม่อาจไขได้ในลอสแองเจลีส และอีก 64 คดีที่ยังไขไม่ได้เช่นกันในเมืองฟีนิกซ์

ฮาร์โกรฟตั้งโครงการชื่อ The Murder Accountability Project ขึ้นในปี ค.ศ. 2015 โดยระดมทุนแบบคราวด์ซอสซิง (crowdsourcing) เพื่ออาศัยความสนับสนุนเล็กๆ น้อยๆ จากคนทั่วไป โดยมีเป้าหมายเพื่อมองหาฆาตกรที่ยังลอยนวลอยู่ และจับตัวให้ได้ก่อนจะไปลงมืออีก

ไม่ใช่แค่ฮาร์โกรฟที่คิดว่า เรื่องแบบนี้เป็นไปได้ และลองทำแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์เพื่อมาใช้งาน ชยาม วรัน นาธ (Shyam Varan Nath) แห่งออเรเคิลคอร์พอเรชัน และทีมของเขาก็มองเห็นความเป็นไปได้นี้เช่นกัน พวกเขาพัฒนาซอฟแวร์ที่สามารถระบุสถานที่เกิดเหตุ โดยอาศัยข้อมูลดิบจากฐานข้อมูลตำรวจและเอฟบีไอ และพยายามเชื่อมโยงข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกัน เพื่อหา “รูปแบบ” บางอย่างที่อาจจะมีอยู่

เขาก็พบปัญหาเดียวกับฮาร์โกรฟ นั่นก็คือ การจับคู่ข้อมูลจากการทำเหมืองข้อมูล (data mining) ที่เครื่องคอมพิวเตอร์ของเขาไปดึงมาให้เข้ากับสถานที่เกิดเหตุจริง มีความซับซ้อนและไม่ตรงไปตรงมานัก ยังต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญภาคสนามมาช่วยอยู่

ทีมของนาธก็เริ่มเผยแพร่แนวคิดเบื้องต้นเกี่ยวกับงานนี้ของเขาตั้งแต่ปี ค.ศ. 2004 เรียกว่า ไล่ๆ กันกับที่ฮาร์โกรฟเพิ่งเริ่มแนวคิดเรื่องนี้เลย เขาเชื่อว่านอกจากจะใช้ข้อมูลบิ๊กเดต้าเพื่อจับฆาตกรต่อเนื่องแล้ว ยังน่าจะใช้หยุดยั้งผู้ก่อการร้ายและแก๊งกวนเมืองได้เช่นกัน

ไม่แต่เท่านั้น เขาเชื่อว่าจะไปไกลถึงขั้นหาความเชื่อมโยง หรือความสัมพันธ์ระหว่างคนที่อยู่ในแก๊งหรือวงจรความรุนแรงแบบนี้ได้อีกด้วย

ความรู้ใหม่ๆ เทคโนโลยีใหม่ๆ จึงอาจจะเข้ามาช่วยแก้ปัญหาเก่าๆ ที่ครั้งหนึ่งไม่สามารถแก้ไขได้ หรืออย่างน้อยก็ทำให้แก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น