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データサイエンスは良い:警察公平センター

データサイエンスは良い:警察公平センター

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Education,Games,Public Safety,Geospatial Analysis,Demographics,Gambling Classification

Data Structure ? 234.21M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    # 概要 --- 警察公正性センター(CPE)は、研究科学者、人種と公正性の専門家、データバーティシャン、そして地域トレーナーが協力して、より公平で公正なシステムを構築する団体です。データと科学が私たちのツールであり、警察機関と地域社会が私たちのパートナーです。私たちの目的は、コミュニケーションの問題、苦しみ、そして世代を超えた不信感によって生まれた溝を埋め、公共の安全、地域社会の信頼、そして人種的平等に向かう道を切り開くことです。 全米の警察署が私たちの国立司法データベースに参加しています。これは、標準化された警察の行動データの最初で最大のコレクションです。彼らの記録(使用武力事件、車両停止、通行人の立ち止め、出動要請、犯罪データなど)への前例のないアクセスと引き換えに、私たちの科学者は高度な分析手法を用いて、警察活動における格差を診断し、警察の行動を明らかにし、実行可能な提言を提供します。私たちの非常に詳細なカスタムレポートは、警察署が公共の安全を向上させ、信頼を回復し、自らの価値観に沿った形で仕事をするのに役立ちます。 # 問題の提起 --- 正義をどのように測定するのでしょうか?そして、警察活動における人種差別の問題をどのように解決するのでしょうか?私たちは、国勢調査データと警察署の配置データを分析することで、警察活動における人種格差を引き起こす要因を探します。最終的な目標は、犯罪率や貧困レベルでは説明できない人種格差が存在する配置地域を特定することで、警察機関が改善できる箇所を知らせることです。 私たちが直面する最大の課題は、警察データ、国勢調査レベルのデータ、その他の社会経済的要因を自動的に組み合わせることです。シェープファイルは特殊で複雑です。このため、例えば、警察の行動を示す地図を、管轄区域の境界層と国勢調査層を混ぜて作成することが困難です。警察の事件データも、データ収集に関する連邦基準がないため、警察署間で正規化し標準化することが非常に難しいです。 メイン賞トラックの提出物は、以下の一般的な基準に基づいて審査されます。 - **性能** - 解決策がシェープファイルと国勢調査データをどれだけうまく組み合わせることができるか?どれだけの手作業が必要か?CPEはすべての提出物を実際にテストすることはできないため、優れたエントリーは、異なる投影法のシェープファイルを自動的に使用でき、問題を解決する上でそれが効果的である理由を明確に説明できるものでなければなりません。 - **精度** - 解決策が信頼性の高い正確な分析を提供するか?国勢調査レベルの人口統計データを警察の配置地域にどれだけうまくマッチさせることができるか? - **親しみやすさ** - 最良の解決策は、最良のコーディング慣行を使用し、有用なコメントを持っている必要があります。グラフや図表は自明であるべきです。CPEはあなたの成果を利用して、利害関係者に行動すべき箇所を説明するかもしれないため、あなたの解決策の結果は、警察職員や公務員を対象に作成されるべきです。 # 参加方法 --- 規約に同意する CPEデータサイエンス公益イベントの参加者として認められるためには、登録し、規約に同意する必要があります。 以下のフォームに記入して規約に同意してください:[登録フォーム](https://www.kaggle.com/data-science-for-good-cpe-signup)
    (あなたのKaggleアカウントにログインしている必要があります)
    提出物をする メイン賞トラック: * 規約に同意して登録済みの参加者であること
    * あなたのカーネルを公開にすること
    * 以下のフォームに記入してカーネルを提出すること [提出フォーム](https://www.kaggle.com/data-science-for-good-cpe-submission)
    副賞トラック:
    * 規約に同意して登録済みの参加者であること
    * あなたのカーネルが公開になっていることを確認すること
    * 注意:この賞トラックでは提出フォームに記入する必要はありません。 # 賞品と資格 --- メイン賞トラック(合計15,000ドル) CPEは、目的を効果的に達成する公開カーネルを提出した5人の勝者に、合計15,000ドルの賞金を授与します。これらのカーネルは、締め切りまでに提出されなければなりません。 賞金:
    - 1位:5,000ドル - 2位:4,000ドル - 3位:3,000ドル - 4位:1,500ドル - 5位:1,500ドル 副賞トラック(特典品) コードの共有や公開データの利用を通じた協力を促進するため、副賞は人気度(投票数)に基づいて授与されます。勝者は、最も多くの投票を獲得した上位5つのカーネルの作者になります。 賞品は勝者が以下から選択できます:
    - Kaggle No Free Hunch Tシャツ - Kaggle Tier Tシャツ - Kaggleコーヒーマグ - Kaggle水筒 # タイムライン --- すべての日付は協定世界時(UTC)の23:59です。 - 副賞提出締め切り:**10月30日** - メイン賞提出締め切り:**12月4日** - メイン賞の勝者発表:**12月11日** # 規則 --- 上記のいずれかの賞トラックで賞を受賞する資格があるためには、あなたは以下の条件を満たさなければなりません。 - Kaggle.comの登録アカウント保有者であること; - 18歳以上、または居住する管轄区域における成年年齢以上であること; - クリミア、キューバ、イラン、シリア、北朝鮮、またはスーダンの居住者でないこと;そして - 米国の輸出規制または制裁の対象となる個人または団体の代表者でないこと。 あなたのカーネルは、上記の締め切りまでにkaggle.comで公開されている場合にのみ賞を受賞する資格があります。すべての賞はCPEの裁量によって授与され、CPEは賞の基準を取り消しまたは変更する権利を留保します。 残念ながら、Kaggle Inc.の従業員、インターン、請負業者、役員および取締役、ならびにそれらの親会社の従業員は、いかなる賞も受賞する資格がありません。
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