AI ทำนายจุดเสี่ยงอาชญากรรม: เมืองที่ปลอดภัย เริ่มต้นจากข้อมูลที่แม่นยำ
ในโลกที่ทรัพยากรมีอยู่อย่างจำกัด ไม่ว่าจะเป็นงบประมาณ เจ้าหน้าที่ หรือเวลา แต่เหตุอาชญากรรมกลับเกิดซ้ำในบางพื้นที่อย่างต่อเนื่อง คำถามสำคัญจึงเกิดขึ้นว่า "เราจะรู้ล่วงหน้าได้หรือไม่ว่าพื้นที่ไหนเสี่ยง ก่อนที่เหตุจะเกิดขึ้น?"
งานวิจัยล่าสุดโดย Zubair และคณะ (2025) ได้นำเสนอทางเลือกที่น่าสนใจ พวกเขาพัฒนา AI รูปแบบใหม่ที่สามารถทำนาย "จุดเสี่ยงอาชญากรรม" ได้อย่างแม่นยำ โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า Graph Convolutional Networks (GCNs)
ส่วน ไม่ได้เชื่อมโยงความสัมพันธ์ของพื้นที่ใกล้เคียงซึ่งมีผลต่อการเกิดอาชญากรรมจริงในชีวิตประจำวัน
GCNs แก้ปัญหานี้โดยมองเมืองเป็นเครือข่ายที่เชื่อมโยงกัน AI จะเรียนรู้ว่าถ้าเกิดเหตุในพื้นที่หนึ่ง พื้นที่ใกล้เคียงอาจมีแนวโน้มเกิดเหตุด้วย โมเดลนี้แบ่งเมืองออกเป็นตาราง 2.2 × 2.2 กิโลเมตร เชื่อมโยงพื้นที่ใกล้เคียงเข้าด้วยกัน และใช้ข้อมูลการเกิดเหตุในอดีตมาวิเคราะห์รูปแบบการกระจายตัวของอาชญากรรม
ทีมนักวิจัยใช้ข้อมูลอาชญากรรมจริงจากเมืองชิคาโกกว่า 7 ล้านรายการ สะสมมาตั้งแต่ปี 2001 เพื่อฝึกสอน AI ให้เข้าใจพฤติกรรมและรูปแบบของการเกิดอาชญากรรม โมเดลที่ได้สามารถคาดการณ์พื้นที่เสี่ยงล่วงหน้าได้ด้วยความแม่นยำสูงถึง 88%
ก่อนหน้านี้ การพยากรณ์อาชญากรรมมักใช้เทคนิคแบบดั้งเดิม เช่น Kernel Density Estimation (KDE) ซึ่งวิเคราะห์จากความหนาแน่นของคดีที่เกิดขึ้น หรือ Support Vector Machine (SVM) ที่ใช้การวิเคราะห์พิกัดทางสถิติ แต่วิธีเหล่านี้มีข้อจำกัดสำคัญ เพราะมองแต่ละจุดแยกส่วน ไม่ได้เชื่อมโยงความสัมพันธ์ของพื้นที่ใกล้เคียงซึ่งมีผลต่อการเกิดอาชญากรรมจริงในชีวิตประจำวัน
GCNs แก้ปัญหานี้โดยมองเมืองเป็นเครือข่ายที่เชื่อมโยงกัน AI จะเรียนรู้ว่าถ้าเกิดเหตุในพื้นที่หนึ่ง พื้นที่ใกล้เคียงอาจมีแนวโน้มเกิดเหตุด้วย โมเดลนี้แบ่งเมืองออกเป็นตาราง 2.2 × 2.2 กิโลเมตร เชื่อมโยงพื้นที่ใกล้เคียงเข้าด้วยกัน และใช้ข้อมูลการเกิดเหตุในอดีตมาวิเคราะห์รูปแบบการกระจายตัวของอาชญากรรม
ภาพแสดงตัวอย่างของกราฟที่ถูกสร้างขึ้นจากโมเดล GNCs
ผลลัพธ์ที่ได้ไม่เพียงแต่แม่นยำสูงถึง 88% เท่านั้น แต่ยังมีค่า F1-score อยู่ที่ 0.83 ซึ่งสะท้อนถึงความสมดุลของความแม่นและความครอบคลุมในการพยากรณ์ นอกจากนี้ AI ยังสามารถสร้างแผนที่ความร้อนที่ทำให้ผู้ปฏิบัติงานเห็นภาพชัดเจนว่า "จุดเสี่ยง" อยู่ตรงไหน
ในกรณีของเมืองชิคาโก ข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้หยุดอยู่แค่ในระดับการวิจัย แต่ถูกนำไปต่อยอดเป็นเครื่องมือเชิงปฏิบัติ เช่น การวางแผนทรัพยากรตำรวจให้มีประสิทธิภาพ การกำหนดเขตติดตั้งกล้องวงจรปิด การเพิ่มแสงสว่าง หรือแม้แต่การออกแบบพื้นที่สาธารณะเพื่อเพิ่มการมองเห็นและลดโอกาสในการเกิดเหตุ การวิเคราะห์เชิงพื้นที่เช่นนี้ยังช่วยให้การสื่อสารกับประชาชนและชุมชนมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น เพราะแสดงให้เห็นอย่างโปร่งใสว่ามาตรการความปลอดภัยตั้งอยู่บนฐานข้อมูล ไม่ใช่ความรู้สึกหรือความคาดเดา
ภาพแสดงแผนที่ความร้อน (Heat map) สำหรับอาชญากรรมประเภทลักทรัพย์ (ซ้าย) และยาเสพติด (ขวา)
แล้วประเทศไทยล่ะ? จะสามารถนำเทคโนโลยีนี้มาใช้ได้จริงหรือไม่?
คำตอบคือ ควรนำมาประยุกต์ใช้ เพราะประเทศไทยเองก็เผชิญกับความท้าทายที่คล้ายคลึงกัน ไม่ว่าจะเป็นอาชญากรรมในพื้นที่เมืองใหญ่ การลักทรัพย์ การทำร้ายร่างกาย หรือแม้แต่อาชญากรรมที่เกิดขึ้นในพื้นที่เปราะบาง ความท้าทายของไทยคือการไม่มีฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ที่นำมาใช้วิเคราะห์ในเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ดังนั้น จุดเริ่มต้นที่เป็นไปได้คือการนำระบบ AI ทำนายพื้นที่เสี่ยงมาใช้ในเมืองที่มีข้อมูลพร้อมและมีโครงสร้างพื้นฐานรองรับ เช่น กรุงเทพมหานคร เมืองที่มีความหลากหลายของพื้นที่และความซับซ้อนของปัญหาอาชญากรรม หรือเมืองพัทยาและเชียงใหม่ ซึ่งมีการเคลื่อนไหวของประชากรและนักท่องเที่ยวสูง หากมีการสร้างระบบเก็บข้อมูลที่เป็นระบบและต่อเนื่อง เมืองเหล่านี้จะเป็นฐานทดลองที่เหมาะสม
แต่การมีข้อมูลหรือเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ สิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่งคือ "การนำไปใช้จริง" และ "ความร่วมมือ" ในระดับนโยบายและปฏิบัติ
👮♂️สำหรับตำรวจ โดยเฉพาะกองบัญชาการตำรวจนครบาลและสถานีตำรวจท้องที่ ข้อมูลการทำนายสามารถช่วยให้การจัดวางกำลังตำรวจมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดการใช้ทรัพยากรแบบกระจายไม่ตรงจุด เพิ่มความเชื่อมั่นให้ประชาชนผ่านการแสดงตนในพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงจริง
🏛️สำหรับฝ่ายบริหารเมือง เช่น กรุงเทพมหานคร เทศบาล หรือองค์กรปกครองส่วนท้องถิ่น ความรู้เชิงพื้นที่จะช่วยให้การจัดสรรงบประมาณในการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐาน เช่น ไฟส่องสว่าง ทางเดินสาธารณะ กล้อง CCTV หรือโครงการพัฒนาชุมชน มีความเฉพาะเจาะจงและตรงกับความต้องการจริงของพื้นที่
🎓 สำหรับนักวิจัยและมหาวิทยาลัย เช่น ศูนย์วิจัยด้านความปลอดภัย สถาบันเทคโนโลยี หรือมหาวิทยาลัยด้านสังคมศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์ การพัฒนางานวิจัยที่ผสานความรู้ทางเทคนิคและความรู้ด้านสังคมสามารถสร้างโมเดลที่เข้าใจพฤติกรรมอาชญากรรมในบริบทของไทยจริง ไม่ใช่แค่การถอดแบบจากต่างประเทศ
👥 สำหรับประชาชนเอง ความรู้และข้อมูลเหล่านี้เปิดโอกาสให้ชุมชนมีส่วนร่วมในการออกแบบพื้นที่ ความปลอดภัย และการเฝ้าระวังด้วยตนเอง สร้างวัฒนธรรมของ "เมืองปลอดภัยที่ทุกคนมีส่วนร่วม"
เมื่อทุกภาคส่วนเห็นความสำคัญและมีส่วนร่วมในการใช้ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ เมืองปลอดภัยก็จะไม่ใช่เพียงแค่แนวคิดหรือแผนงานบนกระดาษ แต่จะกลายเป็นความจริงที่สัมผัสได้
อ้างอิง:
Zubair, T., Fatima, S. K., Ahmed, N., & Khan, A. (2025). Crime Hotspot Prediction Using Deep Graph Convolutional Networks. arXiv preprint arXiv:2506.13116.
#KnowledgeHub #CenterForCrimeScience #CrimeScience #CrimePrediction #AI #SmartCity #SafeCity
