建立执法领域数据治理与管理的研究议程
主要成果
- 提高非传统数据的可用性：开发工具和培训，使数据库注释和社区调查中的自由文本等非传统数据可用于决策。
- 制定标准和指南：联邦或州级标准应扩展至涵盖数据共享性、所有权、使用规定及可转移性。
- 建立技术审计模型政策：通过技术审计识别新技术的关键安全、隐私和公民权利风险，并提出缓解策略。
- 透明度和公正性：开发用于识别高风险个体的方法，这些方法在犯罪前不应预判个人，任何此类方法都应透明、有犯罪前科并包括正当程序。
- 明确数据责任角色：明确数据问责人员的角色和职责，这些人员可能不在警察部门。
- 制定合同语言：包括数据隐私、所有权、法律合规性和可转移性在内的关键数据治理要求。
优先需求
- 提升执法领域的数据治理与管理能力：
- 发展数据治理和管理（DG/DM）指南、核心流程、培训和指导，以帮助机构与供应商合作，包括数据质量和互操作性的模型招标和合同语言。
- 保护执法数据：
- 提升数据保护，特别是在与当地社区团体合作确定适当用途和限制时。
- 特别关注机器学习应用中使用的数据和分析的特殊保护（如预测警务）。
- 增强社区参与：
- 促进公平和参与式的数据决策机制。
- 明确社区安全数据负责人的角色和职责。
- 支持新型数据和过程：
- 支持开发新型数据和过程以支持广泛多机构的社区安全概念，超越传统执法数据。
- 提升传统执法数据的价值：
- 支持现代化的记录管理系统和计算机辅助调度系统，以支持跨机构的数据共享。
- 与其他刑事司法系统的核心联邦存储库（如国家事件基报表系统和联邦调查局使用武力数据库）共享数据。
- 跨整个刑事司法系统的案件生命周期跟踪数据流动。
现状问题
- 数据收集不一致：许多机构未能标准化地收集关键事件、执法活动和其他重要指标的数据。
- 数据记录问题：数据记录方式可能导致难以理解事件细节（如精神健康相关报警被编码为“侵入”），以及警察干预的效果和最佳解决方案。
- 缺乏数据文化：警员不了解所需数据采集和报告的原因。
- 激励机制不足：缺乏有效策略激励警员以一致且有用的方式捕获所需数据。
研究建议
- 从是否需要改进执法数据转向如何改进。
- 数据治理和管理（DG/DM）旨在通过提高数据质量和互操作性来改进数据。
- 数据管理涉及执行改善数据的技术、教育和文化努力。
引言
执法各级官员、政策制定者和社区安全合作伙伴高度依赖数据做出决策。然而，专家和评估反复指出执法数据的质量和互操作性存在重大问题。这些问题包括数据的全面正确性、可访问性、代表性、相关性、完整性和安全性等方面的问题。互操作性则涵盖了用户和组织在跨边界共享和使用信息方面的所有技术和语义需求。这些问题已经阻碍了执法决策和运营。
