吴军：你做的那些坏事，大数据全知道

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是否对这一类街区进行重点排查是否就能解决问题呢？

答案并不如我们想象的那么简单。

由于种植毒品的人分布的地域非常广，而且做事隐秘，定位这样种植毒品的房屋的成本非常高。

再加上美国宪法的第四修正案规定“人人具有保障人身、住所、文件及财物的安全，不受无理之搜查和扣押的权利”，警察在没有证据时不得随便进入这些房屋进行搜查。

因此，过去警察虽然知道一些嫌犯可能在种植毒品，也只能望洋兴叹，这使得美国的毒品屡禁不止。

但是到了大数据时代，私自种植毒品者的好日子就快到头了。

截至2011年，仅俄亥俄一个州，警察就用类似的方法抓到了60个这样的大麻种植犯罪嫌疑人。

大数据是如何帮助警察提高定位效率的呢？

过去，供电公司使用的是老式电表，只能记录每家每月的用电量。但是从十几年前开始，智能电表的普及，不仅能够记录用电量，还能够记录用电模式。

因LED灯需日夜开启，种植大麻的房子用电模式和一般居家是不同的，只要把每家每户的用电模式和一般居家用电模式进行对比，就能很容易地圈定出一些犯罪嫌疑人。

在这个美国警察查处毒品种植的案例，我们看到了大数据思维的三个亮点：

• 第一是，用统计规律和个案对比，做到精准定位。

• 第二是，社会其实已经默认了在取证时，利用相关性代替直接证据，即我们大数据思维所说的， 强相关性代替因果关系 。

• 第三是，由于采取了机器，执法的成本，或者更广泛地讲，运营的成本，在大数据时代会大幅下降。

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