TED@BCG San Francisco
Anne Milgram: Why smart statistics are the key to fighting crime
آن ميلجرام: لماذا الإحصائيات الذكية هي الحل الأساسي في محاربة الجريمة
Filmed:
Readability: 4.4
1,034,735 views
عندما أصبحت النائب العام لولاية نيوجيرسي في 2007، سرعان ما اكتشفت آن ميلجرام بعض الحقائق المروعة: علاوة على عدم معرفة فريقها بمن كانوا يزجون بالسجون حقاً، لم يكن لديهم أي طريقة لمعرفة إن كانت قراراتهم تجعل العامة أكثر أماناً بالفعل. و هكذا بدأت مهمتها المستمرة و الملهمة لإدخال البيانات التحليلية و التحليلات الإخصائية في النظام الجنائي الأمريكي.
Anne Milgram - Criminal justice reformer
Anne Milgram is committed to using data and analytics to fight crime. Full bio
Anne Milgram is committed to using data and analytics to fight crime. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
In 2007, I became the attorney general
0
843
2591
في سنة 2007، أصبحت النّائب العام
00:15
of the state of New Jersey.
1
3434
1725
لولاية نيوجرسي.
00:17
Before that, I'd been a criminal prosecutor,
2
5159
2280
كنت مدّعي العام،
00:19
first in the Manhattan district attorney's office,
3
7439
2681
بداية في مكتب النّائب العام بمنطقة مانهاتن،
00:22
and then at the United States Department of Justice.
4
10120
2650
و لاحقاً في وزارة العدل الأمريكية.
00:24
But when I became the attorney general,
5
12770
2201
ثم أصبحت النائب العام،
00:26
two things happened that changed
the way I see criminal justice.
the way I see criminal justice.
6
14971
3895
لقد حصل أمران قد غيرا
الطريقة التي أرى بها العدالة الجنائية.
الطريقة التي أرى بها العدالة الجنائية.
00:30
The first is that I asked what I thought
7
18866
2030
الأمر الأول هو أنني سألت ما اعتقدتها
00:32
were really basic questions.
8
20896
2186
أنها أسئلة أساسية جداً.
00:35
I wanted to understand who we were arresting,
9
23082
2856
لقد أردت أن أعرف من كنّا نقوم بالقبض عليه،
00:37
who we were charging,
10
25938
1664
من كنّا نقاضي،
00:39
and who we were putting in our nation's jails
11
27602
2128
و من كنا نزجّ في نظارات بلدنا
00:41
and prisons.
12
29730
1416
و سجونها.
00:43
I also wanted to understand
13
31146
1648
و أردت أيضاً أن أفهم
00:44
if we were making decisions
14
32794
1329
إن كنا نتخذ القرارات
00:46
in a way that made us safer.
15
34123
2518
بطريقة تجعلنا أكثر أماناً.
00:48
And I couldn't get this information out.
16
36641
3252
و لم أستطلع أن أحصل على هذه المعلومات.
00:51
It turned out that most big criminal justice agencies
17
39893
3357
تبين أن أغلب وكالات العدل الجنائي
00:55
like my own
18
43250
1302
كوكالتي
00:56
didn't track the things that matter.
19
44552
2382
لم تكن تتتبع الأمور المهمة.
00:58
So after about a month of being incredibly frustrated,
20
46934
3318
لذا بعد حوالي شهر من شعوري
بالإحباط الذي لا يصدق،
بالإحباط الذي لا يصدق،
01:02
I walked down into a conference room
21
50252
1971
دخلت إلى غرفة اجتماعات
01:04
that was filled with detectives
22
52223
1890
كانت مليئة بالمحققين
01:06
and stacks and stacks of case files,
23
54113
2782
و بأكوام و أكوام من ملفات القضايا،
01:08
and the detectives were sitting there
24
56895
1176
و كان المحققن جالسين هناك
01:10
with yellow legal pads taking notes.
25
58071
2234
مع دفاتر صفراء، يدونون الملاحظات.
01:12
They were trying to get the information
26
60305
1586
لقد كانوا يحاولون الحصول على المعلومات
01:13
I was looking for
27
61891
1218
التي كنت أبحث عنها
01:15
by going through case by case
28
63109
2045
من خلال المرور بالقضايا، الواحدة تلو الأخرى
01:17
for the past five years.
29
65154
1898
في السنوات الخمس الماضية.
01:19
And as you can imagine,
30
67052
1653
كما يمكنكم التخيل،
01:20
when we finally got the results, they weren't good.
31
68705
2643
عندما حصلنا على
النتائج في النهاية، لم تكن جيدة.
النتائج في النهاية، لم تكن جيدة.
01:23
It turned out that we were doing
32
71348
1655
تبين أننا نقوم
01:25
a lot of low-level drug cases
33
73003
2020
بالكثير من قضايا المخدرات الصغيرة
01:27
on the streets just around the corner
34
75023
1475
في الشوارع القريبة
01:28
from our office in Trenton.
35
76498
2268
من مكتبنا في ترينتون.
01:30
The second thing that happened
36
78766
1467
الأمر الآخر الذي حصل
01:32
is that I spent the day in the Camden,
New Jersey police department.
New Jersey police department.
37
80233
3674
هو أنني قضيت اليوم في
مركز الشرطة في كامدِن في نيوجرسي.
مركز الشرطة في كامدِن في نيوجرسي.
01:35
Now, at that time, Camden, New Jersey,
38
83907
1887
الآن، في ذلك الوقت، كانت كامدن في نيوجرسي،
01:37
was the most dangerous city in America.
39
85794
2652
أكثر مدينة خطرة في أمريكا.
01:40
I ran the Camden Police
Department because of that.
Department because of that.
40
88446
3827
لقد أدرت مركز شرطة كامدن بسبب ذلك.
01:44
I spent the day in the police department,
41
92273
2112
لقد أمضيت اليوم في مركز الشرطة،
01:46
and I was taken into a room
with senior police officials,
with senior police officials,
42
94385
2726
و لقد تم أخذي إلى غرفة
مع مسؤولي شرطة رفيعي المستوى،
مع مسؤولي شرطة رفيعي المستوى،
01:49
all of whom were working hard
43
97111
1675
الجميع كان يعمل بجد
01:50
and trying very hard to reduce crime in Camden.
44
98786
3257
و يحاول جاهداً
أن يقلل من الجريمة في كامدِن.
أن يقلل من الجريمة في كامدِن.
01:54
And what I saw in that room,
45
102043
1826
و ما رأيته في تلك الغرفة،
01:55
as we talked about how to reduce crime,
46
103869
2245
بينما تناقشنا في كيفية تقليل الجريمة،
01:58
were a series of officers with a
lot of little yellow sticky notes.
lot of little yellow sticky notes.
47
106114
3859
كان مجموعة من الضباط
مع العديد من القصاصات الصفراء اللّاصقة.
مع العديد من القصاصات الصفراء اللّاصقة.
02:01
And they would take a yellow sticky
and they would write something on it
and they would write something on it
48
109973
2846
و كانوا يأخذون قصاصة صفراء
و كانوا يكتبون شيئاً عليها
و كانوا يكتبون شيئاً عليها
02:04
and they would put it up on a board.
49
112823
1799
و يضعونها على لوح.
02:06
And one of them said,
"We had a robbery two weeks ago.
"We had a robbery two weeks ago.
50
114622
2171
و أحدهم قال: "لقد حصلت سرقة منذ أسبوعين.
02:08
We have no suspects."
51
116793
1711
ليس لدينا مشتبه بهم."
02:10
And another said, "We had a shooting in this neighborhood last week. We have no suspects."
52
118504
5027
و قال آخر: "لقد حصل إطلاق نار في هذا
الحي الأسبوع الماضي. ليس لدينا مشتبه بهم."
الحي الأسبوع الماضي. ليس لدينا مشتبه بهم."
02:15
We weren't using data-driven policing.
53
123531
2583
لم نكن نقوم بعمل مبني على البيانات.
02:18
We were essentially trying to fight crime
54
126114
2042
بشكل رئيسي، لقد كنا نحاول أن نحارب الجريمة
02:20
with yellow Post-it notes.
55
128156
2527
بقصاصات 'بوست نوت' صفراء.
02:22
Now, both of these things made me realize
56
130683
2135
الآن، كلا هذان الأمران جعلاني أدرك
02:24
fundamentally that we were failing.
57
132818
3251
أننا كنا نفشل بشكل أساسي.
02:28
We didn't even know who was
in our criminal justice system,
in our criminal justice system,
58
136069
3123
لم نكن حتى نعلم من كان
في نظامنا للعدالة الجنائية،
في نظامنا للعدالة الجنائية،
02:31
we didn't have any data about
the things that mattered,
the things that mattered,
59
139192
3235
لم يكن لدينا أي بيانات
عن الأمور التي كانت مهمة،
عن الأمور التي كانت مهمة،
02:34
and we didn't share data or use analytics
60
142427
2568
و لم نتبادل بيانات أو نستخدم تحليلات
02:36
or tools to help us make better decisions
61
144995
2151
أو أدوات لمساعدتنا على اتخاذ قرارات أفضل
02:39
and to reduce crime.
62
147146
2003
و على الحد من الجريمة.
02:41
And for the first time, I started to think
63
149149
2224
و للمرة الأولى، بدأت بالتفكير
02:43
about how we made decisions.
64
151373
1910
بكيفية اتخاذنا للقرارات.
02:45
When I was an assistant D.A.,
65
153283
1397
عندما كنت مساعدة النائب العام،
02:46
and when I was a federal prosecutor,
66
154680
1870
و عندما كنت مدعي عام فيديرالي،
02:48
I looked at the cases in front of me,
67
156550
1746
لقد نظرت في القضايا الموجودة أمامي،
02:50
and I generally made decisions based on my instinct
68
158296
2626
و بشكل عام قمت باتخاذ قرارات مبنية على حدسي
02:52
and my experience.
69
160922
1692
و خبرتي.
02:54
When I became attorney general,
70
162614
1659
عندما أصبحت النائب العام،
02:56
I could look at the system as a whole,
71
164273
1639
لقد تمكنت من النظر إلى النظام كَكُل،
02:57
and what surprised me is that I found
72
165912
1818
و الأمر الذي فاجأني هو أنني و جدت
02:59
that that was exactly how we were doing it
73
167730
1905
أن ذلك كان تماماً الطريقة التي كنا نقوم بالأمور
03:01
across the entire system --
74
169635
2303
خلال النظام بأكمله --
03:03
in police departments, in prosecutors's offices,
75
171938
2401
في مراكز الشرطة، في مكاتب المدعي العام،
03:06
in courts and in jails.
76
174339
2800
في المحاكم و السجون.
03:09
And what I learned very quickly
77
177139
2197
و الأمر الذي أدركته مباشرة
03:11
is that we weren't doing a good job.
78
179336
3633
هو أننا لم نكن نقوم بعمل جيد.
03:14
So I wanted to do things differently.
79
182969
2016
لذا أردت القيام بالأمور بشكل مختلف.
03:16
I wanted to introduce data and analytics
80
184985
2197
أردت أن أدخل البيانات و التحليلات
03:19
and rigorous statistical analysis
81
187182
2049
و التحليلات الإحصائية الدقيقة
03:21
into our work.
82
189231
1400
في العمل.
03:22
In short, I wanted to moneyball criminal justice.
83
190631
2970
باختصار، أردت أن أجعل العدالة الجنائية
أكثر نجاحاً بالتخطيط.
أكثر نجاحاً بالتخطيط.
03:25
Now, moneyball, as many of you know,
84
193601
2027
الآن، التخطيط، كما يعلم الكثير منكم،
03:27
is what the Oakland A's did,
85
195628
1569
هو ما قام به نادي أوكلاند أي
[لنادي كرة القاعدة]،
[لنادي كرة القاعدة]،
03:29
where they used smart data and statistics
86
197197
1973
حيث استخدموا بيانات ذكية و إحصائيات
03:31
to figure out how to pick players
87
199170
1622
لاستنتاج طريقة اختيار اللّاعبين
03:32
that would help them win games,
88
200792
1521
الذين يمكنهم مساعدة النادي
على الفوز بالمباريات،
على الفوز بالمباريات،
03:34
and they went from a system that
was based on baseball scouts
was based on baseball scouts
89
202313
2980
و تحولوا من نظام
كان قائم على كشافة كرة القاعدة
كان قائم على كشافة كرة القاعدة
03:37
who used to go out and watch players
90
205293
1860
الذين كانوا يخرجون و يشاهدون اللّاعبين
03:39
and use their instinct and experience,
91
207153
1637
و يستخدمون حدسهم و خبرتهم،
03:40
the scouts' instincts and experience,
92
208790
1743
خبرة و حدس الكشافة،
03:42
to pick players, from one to use
93
210533
1713
لاختيار اللّاعبين،
من هذا النظام إلى استخدام
من هذا النظام إلى استخدام
03:44
smart data and rigorous statistical analysis
94
212246
2822
البيانات الذكية و تحليل إحصائي دقيق
03:47
to figure out how to pick players
that would help them win games.
that would help them win games.
95
215068
3371
لاستنتاج كيفية اختيار اللاعبين القادرين
على مساعدة النادي على الفوز بالمباريات.
على مساعدة النادي على الفوز بالمباريات.
03:50
It worked for the Oakland A's,
96
218439
1798
لقد نجح الأمر لنادي أوكلاند أي،
03:52
and it worked in the state of New Jersey.
97
220237
2219
و نجح الأمر لولاية نيوجيرسي.
03:54
We took Camden off the top of the list
98
222456
2073
لقد أزلنا كامدن من أعلى القائمة
03:56
as the most dangerous city in America.
99
224529
2171
كأخطر مدينة في أمريكا.
03:58
We reduced murders there by 41 percent,
100
226700
3155
لقد قللنا الجرائم بنسبة 41%،
04:01
which actually means 37 lives were saved.
101
229855
2982
الأمر الذي يعني حقاً أنه تم انقاذ 37 حياة.
04:04
And we reduced all crime in the city by 26 percent.
102
232837
3740
و قللنا كل الجرائم في المدينة بنسبة 26%.
04:08
We also changed the way
we did criminal prosecutions.
we did criminal prosecutions.
103
236577
3239
لقد غيرنا أيضاً طريقتنا في
الملاحقات الجنائية.
الملاحقات الجنائية.
04:11
So we went from doing low-level drug crimes
104
239816
2005
هكذا انتقلنا من العمل
على جرائم مخدرات بسيطة
على جرائم مخدرات بسيطة
04:13
that were outside our building
105
241821
1642
خارج بنائنا
04:15
to doing cases of statewide importance,
106
243463
2342
إلى العمل على القضايا المهمة
على مستوى الولاية بأكملها،
على مستوى الولاية بأكملها،
04:17
on things like reducing violence
with the most violent offenders,
with the most violent offenders,
107
245805
3158
قضايا متعلقة بأمور مثل خفض العنف
مع أكثر الجناة عنفاً،
مع أكثر الجناة عنفاً،
04:20
prosecuting street gangs,
108
248963
1858
محاكمة عصابات الشوارع،
04:22
gun and drug trafficking, and political corruption.
109
250821
3408
الاتجار بالأسلحة و المخدرات،
و الفساد السياسي.
و الفساد السياسي.
04:26
And all of this matters greatly,
110
254229
2502
و كل هذه الأمور لها أهمية كبيرة،
04:28
because public safety to me
111
256731
1945
لأن الأمن العام بالنسبة لي
04:30
is the most important function of government.
112
258676
2536
هو أهم وظيفة للحكومة.
04:33
If we're not safe, we can't be educated,
113
261212
2298
إن لم نكن آمنين، لا نستطيع أن نكون متعلمين،
04:35
we can't be healthy,
114
263510
1348
لا نستطيع أن نكون أصحاء،
04:36
we can't do any of the other things
we want to do in our lives.
we want to do in our lives.
115
264858
2945
لا نستطيع أن نقوم بأي من الأمور الأخرى
التي نريد أن نقوم بها في حياتنا.
التي نريد أن نقوم بها في حياتنا.
04:39
And we live in a country today
116
267803
1701
و نحن نعيش في بلد اليوم
04:41
where we face serious criminal justice problems.
117
269504
3134
حيث نواجه مشاكل جادة في العدالة الجنائية.
04:44
We have 12 million arrests every single year.
118
272638
3661
لدينا 12 مليون عملية اعتقال كل سنة.
04:48
The vast majority of those arrests
119
276299
2043
القسم الأكبر من هذه الاعتقالات
04:50
are for low-level crimes, like misdemeanors,
120
278342
3012
هي جرائم بسيطة، مثل الجنح،
04:53
70 to 80 percent.
121
281354
1734
70 إلى 80%.
04:55
Less than five percent of all arrests
122
283088
1991
إن أقل من 5% من جميع حالات الاعتقال
04:57
are for violent crime.
123
285079
1895
هي لجرائم عنف.
04:58
Yet we spend 75 billion,
124
286974
2055
و مع ذلك نحن ننفق 75 مليار،
05:01
that's b for billion,
125
289029
1418
و أنا أقول مليار،
05:02
dollars a year on state and local corrections costs.
126
290447
4127
دولار سنوياً على مصاريف التصحيحات
في الولاية و المحلية.
في الولاية و المحلية.
05:06
Right now, today, we have 2.3 million people
127
294574
2841
حالياً، اليوم، لدينا 2.3 مليون شخص
05:09
in our jails and prisons.
128
297415
1900
في نظاراتنا و سجوننا.
05:11
And we face unbelievable public safety challenges
129
299315
2796
و نحن نواجه تحديات
لا تصدق متعلقة بالأمن العام
لا تصدق متعلقة بالأمن العام
05:14
because we have a situation
130
302111
1939
لأن لدينا وضع
05:16
in which two thirds of the people in our jails
131
304050
2898
حيث ثلثي الناس في السجون
05:18
are there waiting for trial.
132
306948
1754
موجودين هناك بانتظار محاكمتهم.
05:20
They haven't yet been convicted of a crime.
133
308702
2135
لم تتم إدانتهم بعد بجريمة.
05:22
They're just waiting for their day in court.
134
310837
2119
إنهم فقط ينتظرون يوم محاكمتهم في المحكمة.
05:24
And 67 percent of people come back.
135
312956
3548
و 67% من الناس ترجع إلى السجن.
05:28
Our recidivism rate is amongst
the highest in the world.
the highest in the world.
136
316504
3028
إن معدلنا الذي يسوء هو من بين
أعلى المعدلات في العالم.
أعلى المعدلات في العالم.
05:31
Almost seven in 10 people who are released
137
319532
2103
تقريباً سبعة من 10 أشخاص الذين تم إطلاقهم
05:33
from prison will be rearrested
138
321635
1651
من السجن سوف يتم القبض عليهم مرة أخرى
05:35
in a constant cycle of crime and incarceration.
139
323286
3955
بدورة مستمرة من الجريمة و السجن.
05:39
So when I started my job at the Arnold Foundation,
140
327241
2582
لذا عندما باشرت عملي في مؤسسة آرنولد،
05:41
I came back to looking at a lot of these questions,
141
329823
2736
عدت للنظر في الكثير من هذه الأسئلة،
05:44
and I came back to thinking about how
142
332559
1654
و عدت إلى التفكير بكيف
05:46
we had used data and analytics to transform
143
334213
2383
كنا قد استخدمنا
البيانات و التحليلات لتغيير
البيانات و التحليلات لتغيير
05:48
the way we did criminal justice in New Jersey.
144
336596
2584
الطريقة التي اتبعناها في
تحقيق العدالة الجنائية في نيوجرسي.
تحقيق العدالة الجنائية في نيوجرسي.
05:51
And when I look at the criminal justice system
145
339180
2144
و عندما أنظر إلى نظام العدالة الجنائية
05:53
in the United States today,
146
341324
1656
في الولايات المتحدة اليوم،
05:54
I feel the exact same way that I did
147
342980
1639
أشعر بنفس الطريقة التي شعرت بها بالضبط
05:56
about the state of New Jersey when I started there,
148
344619
2466
تجاه ولاية نيوجرسي عندما بدأت هناك،
05:59
which is that we absolutely have to do better,
149
347085
3228
الأمر الذي يجب بكل تأكيد
أن نقوم به بشكل أفضل،
أن نقوم به بشكل أفضل،
06:02
and I know that we can do better.
150
350313
1923
و إني أعلم أنه يمكننا التحسن.
06:04
So I decided to focus
151
352236
1705
لذا قررت أن أركز
06:05
on using data and analytics
152
353941
2217
على استخدام البيانات و التحليلات
06:08
to help make the most critical decision
153
356158
2361
لتسهيل اتخاذ القرار الأهم
06:10
in public safety,
154
358519
1606
فيما يتعلق بالأمن العام،
06:12
and that decision is the determination
155
360125
2021
و ذلك القرار هو تحديد
06:14
of whether, when someone has been arrested,
156
362146
2535
إن كان، عندما يتم القبض على شخص ما،
06:16
whether they pose a risk to public safety
157
364681
1915
إن كان يمثل خطر على الأمن العام
06:18
and should be detained,
158
366596
1526
و يجب اعتقاله،
06:20
or whether they don't pose a risk to public safety
159
368122
2356
أو إن كان لا يمثل خطر على الأمن العالم
06:22
and should be released.
160
370478
1637
و يجب إطلاقه.
06:24
Everything that happens in criminal cases
161
372115
1919
إن كل ما يحدث في القضايا الجنائية
06:26
comes out of this one decision.
162
374034
1772
مترتب على هذه القرار الوحيد.
06:27
It impacts everything.
163
375806
1496
إنه يؤثر على كل شيء.
06:29
It impacts sentencing.
164
377302
1350
إنه يؤثر على الحكم.
06:30
It impacts whether someone gets drug treatment.
165
378652
1901
إنه يؤثر على إن كان الشخص
سوف يحصل على تأهيل من المخدرات.
سوف يحصل على تأهيل من المخدرات.
06:32
It impacts crime and violence.
166
380553
2323
إنه يؤثر على الجريمة و العنف.
06:34
And when I talk to judges around the United States,
167
382876
1937
و عندما أتحدث مع القضاة
من جميع أنحاء الولايات المتحدة الأمريكية،
من جميع أنحاء الولايات المتحدة الأمريكية،
06:36
which I do all the time now,
168
384813
1928
الأمر الذي أقوم به كل الوقت الآن،
06:38
they all say the same thing,
169
386741
1837
جميعهم يقول الشيء ذاته،
06:40
which is that we put dangerous people in jail,
170
388578
3107
أن نضع الأشخاص الخطرين في السجن،
06:43
and we let non-dangerous, nonviolent people out.
171
391685
3525
و نخرج الأشخاص الغير خطرين، الغير عنيفين.
06:47
They mean it and they believe it.
172
395210
2233
إنهم يعنون كلامهم و يصدقونه.
06:49
But when you start to look at the data,
173
397443
1733
لكنك عندما تنظر إلى البيانات،
06:51
which, by the way, the judges don't have,
174
399176
2464
التي، بالمناسبة، لا يمتلكها القضاة،
06:53
when we start to look at the data,
175
401640
1612
عندما نبدأ بالنظر إلى البيانات،
06:55
what we find time and time again,
176
403252
2418
الأمر الذي نجده مراراً و تكراراً،
06:57
is that this isn't the case.
177
405670
1982
هو أن هذا ليس ما يحصل حقاً.
06:59
We find low-risk offenders,
178
407652
1681
نحن نجد أن الجناة منخفضي الخطورة،
07:01
which makes up 50 percent of our
entire criminal justice population,
entire criminal justice population,
179
409333
3714
الذين يشكلون حتى 50% من
كل الأشخاص في العدالة الجنائية،
كل الأشخاص في العدالة الجنائية،
07:05
we find that they're in jail.
180
413047
2399
نجد لأنهم في السجن.
07:07
Take Leslie Chew, who was a Texas man
181
415446
2486
انظر إلى ليزلي تشو، الذين كان رجل من تكساس
07:09
who stole four blankets on a cold winter night.
182
417932
2884
الذي سرق أربعة بطانيات في ليلة شتاء باردة.
07:12
He was arrested, and he was kept in jail
183
420816
2595
لقد تم اعتقاله، و تم حبسه في السجن
07:15
on 3,500 dollars bail,
184
423411
2053
بكفالة مقدارها 3,500 دولار،
07:17
an amount that he could not afford to pay.
185
425464
2776
مبلغ لم يمكن بمقدوره دفعه.
07:20
And he stayed in jail for eight months
186
428240
2588
و ظلّ في السجن ثمانية شهور
07:22
until his case came up for trial,
187
430828
2065
حتى وصلت قضيته للمحاكمة،
07:24
at a cost to taxpayers of more than 9,000 dollars.
188
432893
3905
و بتكلفة أكثر من 9,000 دولار
من أموال الضرائب.
من أموال الضرائب.
07:28
And at the other end of the spectrum,
189
436798
1997
و من الناحية الأخرى،
07:30
we're doing an equally terrible job.
190
438795
2282
نحن نقوم بعمل سيء مماثل.
07:33
The people who we find
191
441077
1572
إن الأشخاص الذين نجدهم
07:34
are the highest-risk offenders,
192
442649
2019
جناة ذو خطورة كبيرة،
07:36
the people who we think have the highest likelihood
193
444668
2497
الأشخاص الذين نعتقد أن لديهم أعلى قابلية
07:39
of committing a new crime if they're released,
194
447165
1952
لارتكاب جرائم جديدة إن أطلقنا سراحهم،
07:41
we see nationally that 50 percent of those people
195
449117
2950
نحن نرى أن 50% من هؤلاء الأشخاص
على المستوى الوطني
على المستوى الوطني
07:44
are being released.
196
452067
1974
يتم إطلاق سراحهم.
07:46
The reason for this is the way we make decisions.
197
454041
3174
إن السبب في ذلك هو طريقة اتخاذنا القرارات.
07:49
Judges have the best intentions
198
457215
1709
إن القضاة يقصدون خيراً
07:50
when they make these decisions about risk,
199
458924
1952
عندما يتخذون هذه القرارات بشأن الخطورة،
07:52
but they're making them subjectively.
200
460876
2484
لكنهم يتخذونها بشكل شخصي.
07:55
They're like the baseball scouts 20 years ago
201
463360
2146
إنهم ككشافة كرة القاعدة قبل 20 سنة
07:57
who were using their instinct and their experience
202
465506
2131
الذين كان يستخدمون حدسهم و خبرتهم
07:59
to try to decide what risk someone poses.
203
467637
2679
ليحاولوا أن يقرروا خطورة شخص ما.
08:02
They're being subjective,
204
470316
1530
إنهم شخصيين،
08:03
and we know what happens
with subjective decision making,
with subjective decision making,
205
471846
3060
و نحن نعلم ما الذي يحدث
عند اتخاذ قرارات شخصية،
عند اتخاذ قرارات شخصية،
08:06
which is that we are often wrong.
206
474906
2743
و هو أننا غالباً ما نكون مخطئين.
08:09
What we need in this space
207
477649
1383
و ما نحتاجه في هذا المجال
08:11
are strong data and analytics.
208
479032
2552
هو بيانات قوية و تحليلات.
08:13
What I decided to look for
209
481584
1747
الأمر الذي قررت البحث عنه
08:15
was a strong data and analytic risk assessment tool,
210
483331
2836
كان أداة إحصائية
ذات بيانات قوية لتقدير الأخطار،
ذات بيانات قوية لتقدير الأخطار،
08:18
something that would let judges actually understand
211
486167
2764
شيء يستطيع أن يسمح للقضاة أن يدركوا حقاً
08:20
with a scientific and objective way
212
488931
2259
بطريقة علمية و موضوعية
08:23
what the risk was that was posed
213
491190
1647
ماهية الخطر الذي يشكله
08:24
by someone in front of them.
214
492837
1610
شخص ما أمامهم.
08:26
I looked all over the country,
215
494447
1649
لقد بحثت في جميع أنحاء البلد،
08:28
and I found that between five and 10 percent
216
496096
1942
و وجدت أنه بين خمسة و 10%
08:30
of all U.S. jurisdictions
217
498038
1329
من جميع السلطات القضائية الأمريكية
08:31
actually use any type of risk assessment tool,
218
499367
2978
يستعمل حقاً أي نوع من أدوات تقدير الأخطار،
08:34
and when I looked at these tools,
219
502345
1625
و عندما نظرت إلى هذه الأدوات،
08:35
I quickly realized why.
220
503970
1860
أدركت بسرعة السبب.
08:37
They were unbelievably expensive to administer,
221
505830
2690
لقد كانت إدارتها باهظة الثمن بشكل لا يصدق،
08:40
they were time-consuming,
222
508520
1528
و كانت مستهلكة للوقت،
08:42
they were limited to the local jurisdiction
223
510048
2107
و كانت مقصورة على السلطة القضائية المحلية
08:44
in which they'd been created.
224
512155
1430
حيث تم ابتكارها.
08:45
So basically, they couldn't be scaled
225
513585
1793
إذاً بشكل أساسي، لم يكن بالوسع تعييرها
08:47
or transferred to other places.
226
515378
2209
أو نقلها إلى أماكن أخرى.
08:49
So I went out and built a phenomenal team
227
517587
2237
لذا خرجت و بنيت فريق استثنائي
08:51
of data scientists and researchers
228
519824
2044
مكون من علماء بيانات و باحثين
08:53
and statisticians
229
521868
1626
و إحصائيين
08:55
to build a universal risk assessment tool,
230
523494
2845
لبناء أداة تقدير أخطار شاملة،
08:58
so that every single judge in
the United States of America
the United States of America
231
526339
2393
لكي يستطيع كل حاكم
في الولايات المتحدة الأمريكية
في الولايات المتحدة الأمريكية
09:00
can have an objective, scientific measure of risk.
232
528732
4324
أن يحصل على مقياس موضوعي و علمي للخطورة.
09:05
In the tool that we've built,
233
533056
1658
في الأداة التي بنيناها،
09:06
what we did was we collected 1.5 million cases
234
534714
2868
ما قمنا به كان أننا جمعنا 1.5 مليون قضية
09:09
from all around the United States,
235
537582
1698
من جميع أنحاء الولايات المتحدة،
09:11
from cities, from counties,
236
539280
1644
من مدن، من أقاليم،
09:12
from every single state in the country,
237
540924
1511
من كل ولاية في البلد،
09:14
the federal districts.
238
542435
1746
المقاطعات الفدرالية.
09:16
And with those 1.5 million cases,
239
544181
2189
و بهذه الـ 1.5 مليون قضية،
09:18
which is the largest data set on pretrial
240
546370
1940
و هي أكبر مجموعة بيانات
متعلقة بما قبل المحاكمات
متعلقة بما قبل المحاكمات
09:20
in the United States today,
241
548310
1805
في الولايات المتحدة اليوم،
09:22
we were able to basically find that there were
242
550115
1865
لقد كنا قادرين بشكل رئيسي
إيجاد أنه هناك
إيجاد أنه هناك
09:23
900-plus risk factors that we could look at
243
551980
3322
أكثر من 900 عامل للخطورة استطعنا النظر فيه
09:27
to try to figure out what mattered most.
244
555302
2866
لمحاولة استنتاج الأمور الأكثر أهمية.
09:30
And we found that there were nine specific things
245
558168
2081
و وجدنا أنه كان هناك تسعة أمور محددة
09:32
that mattered all across the country
246
560249
2235
كان لها أهمية في جميع أنحاء البلد
09:34
and that were the most highly predictive of risk.
247
562484
2977
و التي كانت أكثر ما يتوقع الخطورة.
09:37
And so we built a universal risk assessment tool.
248
565461
3705
و هكذا قمنا ببناء أداة
لتقييم الأخطار شاملة.
لتقييم الأخطار شاملة.
09:41
And it looks like this.
249
569166
1445
و تبدو كهذه.
09:42
As you'll see, we put some information in,
250
570611
2612
كما سوف ترون، نحن ندخل بعض المعلومات فيها،
09:45
but most of it is incredibly simple,
251
573223
2013
لكن أغلبها سهل للغاية،
09:47
it's easy to use,
252
575236
1432
إنها سهلة الاستعمال،
09:48
it focuses on things like the
defendant's prior convictions,
defendant's prior convictions,
253
576668
2969
إنها تركز على أمور
كالإدانات السابقة للمدعى عليهم،
كالإدانات السابقة للمدعى عليهم،
09:51
whether they've been sentenced to incarceration,
254
579637
1979
إن كانوا قد حكم عليهم بالسجن،
09:53
whether they've engaged in violence before,
255
581616
2264
إن كانوا قد تورطوا بأمر عنيف من قبل،
09:55
whether they've even failed to come back to court.
256
583880
2393
إن كانوا حتى لم يعودوا إلى المحكمة.
09:58
And with this tool, we can predict three things.
257
586273
2500
و بهذه الأداة، نحن نستطيع توقع ثلاثة أشياء.
10:00
First, whether or not someone will commit
258
588773
1853
أولاً، إن كان أحدهم سوف يرتكب
10:02
a new crime if they're released.
259
590626
1565
جريمة جديدة أم لا إن تم إطلاق سراحهم.
10:04
Second, for the first time,
260
592191
1664
ثانياً، للمرة الأولى،
10:05
and I think this is incredibly important,
261
593855
1861
و إنني أعتقد أن هذا أمر مهم للغاية،
10:07
we can predict whether someone will commit
262
595716
1923
نحن قادرين على توقع إن كان أحدهم سوف يرتكب
10:09
an act of violence if they're released.
263
597639
1834
أمراً عنيفاً إن تم إطلاق سراحهم.
10:11
And that's the single most important thing
264
599473
1887
و هذا أهم أمر
10:13
that judges say when you talk to them.
265
601360
1807
يخبرك القضاة به عند الحديث معهم.
10:15
And third, we can predict whether someone
266
603167
1828
و ثالثاً، نحن نستطيع توقع إن كان شخص ما
10:16
will come back to court.
267
604995
1990
سوف يأتي مرة أخرى إلى المحكمة.
10:18
And every single judge in the
United States of America can use it,
United States of America can use it,
268
606985
3033
و كل قاضي في الولايات
المتحدة الأمريكية يمكنه استخدامه،
المتحدة الأمريكية يمكنه استخدامه،
10:22
because it's been created on a universal data set.
269
610018
3812
لأنه تم إنشاءه بناء على
مجموعة بيانات شاملة.
مجموعة بيانات شاملة.
10:25
What judges see if they run the risk assessment tool
270
613830
2609
إن الأمر الذي يراه القضاة
عند استخدام أداة تقدير الأخطار
عند استخدام أداة تقدير الأخطار
10:28
is this -- it's a dashboard.
271
616439
2120
هو التالي -- إنه لوحة.
10:30
At the top, you see the New Criminal Activity Score,
272
618559
2848
في الأعلى، ترى درجة النشاط الجنائي الحديث،
10:33
six of course being the highest,
273
621407
1929
الدرجة السادسة بالطبع هي الأعلى،
10:35
and then in the middle you
see, "Elevated risk of violence."
see, "Elevated risk of violence."
274
623336
2403
و ثم في الوسط ترى،
"مستوى العنف مرتفع."
"مستوى العنف مرتفع."
10:37
What that says is that this person
275
625739
1746
و ما يخبرنا به ذلك هو أن هذا الشخص
10:39
is someone who has an elevated risk of violence
276
627485
2060
لديه مستوى مرتفع من العنف
10:41
that the judge should look twice at.
277
629545
1885
أن يجب على القاضي التدقيق فيه.
10:43
And then, towards the bottom,
278
631430
1336
و ثم، نزولاً إلى الأسفل،
10:44
you see the Failure to Appear Score,
279
632766
1968
ترى درجة عدم الحضور للمحكمة،
10:46
which again is the likelihood
280
634734
1392
و التي هي أيضاً إحتمالية
10:48
that someone will come back to court.
281
636126
3013
أن شخص ما سوف يرجع إلى المحكمة.
10:51
Now I want to say something really important.
282
639139
2213
الآن، أود أن أقول أمراً مهماً جداً.
10:53
It's not that I think we should be eliminating
283
641352
2727
إن الأمر ليس أنني أعتقد أنه
يجب علينا أن نستقصي
يجب علينا أن نستقصي
10:56
the judge's instinct and experience
284
644079
2244
حدس القاضي و خبرته
10:58
from this process.
285
646323
1604
من العملية.
10:59
I don't.
286
647927
1058
إنني لا أعتقد ذلك.
11:00
I actually believe the problem that we see
287
648985
2007
إنني في الواقع أؤمن أن المشكلة التي نراها
11:02
and the reason that we have
these incredible system errors,
these incredible system errors,
288
650992
2854
و السبب في أن لدينا
هذه الأخطاء في النظام التي لا تصدق،
هذه الأخطاء في النظام التي لا تصدق،
11:05
where we're incarcerating
low-level, nonviolent people
low-level, nonviolent people
289
653846
3087
حيث نقوم بسجن
الأشخاص ذي الخطورة المنخفضة
الأشخاص ذي الخطورة المنخفضة
11:08
and we're releasing high-risk, dangerous people,
290
656933
3172
و نقوم بإطلاق سراح
الأشخاص الخطرين ذي الخطورة العالية،
الأشخاص الخطرين ذي الخطورة العالية،
11:12
is that we don't have an objective measure of risk.
291
660105
2723
هو أنه ليس لدينا مقياس موضوعي للخطورة.
11:14
But what I believe should happen
292
662828
1300
لكن ما يجب أن يحصل باعتقادي
11:16
is that we should take that
data-driven risk assessment
data-driven risk assessment
293
664128
2800
هو أنه يجب علينا أخذ ذلك
التقييم المبني على البيانات
التقييم المبني على البيانات
11:18
and combine that with the
judge's instinct and experience
judge's instinct and experience
294
666928
3041
و دمجه بحدس القاضي و خبرته
11:21
to lead us to better decision making.
295
669969
2958
ليؤدي بنا إلى اتخاذ قرارات أفضل.
11:24
The tool went statewide in Kentucky on July 1,
296
672927
3303
إن الأداة تعممت على مستوى الولاية
في كنتاكي في 1 يوليو،
في كنتاكي في 1 يوليو،
11:28
and we're about to go up in a
number of other U.S. jurisdictions.
number of other U.S. jurisdictions.
297
676230
3351
و نحن سوف نتوسع في عدد من
السلطات القضائية الأمريكية الأخرى.
السلطات القضائية الأمريكية الأخرى.
11:31
Our goal, quite simply, is that every single judge
298
679581
2591
هدفنا، ببساطة جداً، هو أن يستخدم كل قاضي
11:34
in the United States will use a data-driven risk tool
299
682172
2192
في الولايات المتحدة أداة مبنية على البيانات
11:36
within the next five years.
300
684364
2091
خلال السنوات الخمس التالية.
11:38
We're now working on risk tools
301
686455
1352
إننا الآن نعمل على أدوات مخاطرة
11:39
for prosecutors and for police officers as well,
302
687807
3284
للمدعي العام و ضباط الشرطة أيضاً،
11:43
to try to take a system that runs today
303
691091
2700
لمحاولة أخذ نظام يعمل حالياً
11:45
in America the same way it did 50 years ago,
304
693791
2796
في أمريكا بنفس طريقة عمله منذ 50 سنة مضت،
11:48
based on instinct and experience,
305
696587
2097
مبني على الحدس و الخبرة،
11:50
and make it into one that runs
306
698684
1855
و تحويله إلى نظام يعتمد
11:52
on data and analytics.
307
700539
2469
على البيانات و التحليلات.
11:55
Now, the great news about all this,
308
703008
1921
الآن، إن الأخبار الرائعة المتعلقة بهذا كله،
11:56
and we have a ton of work left to do,
309
704929
1617
و أمامنا الكثير من العمل لإنجازه،
11:58
and we have a lot of culture to change,
310
706546
1857
و أمامنا ثقافة كبيرة لتغييرها،
12:00
but the great news about all of it
311
708403
1746
لكن الأخبار الرائعة المتعلقة بهذا كله
12:02
is that we know it works.
312
710149
1868
هي أننا نعلم أن هذا النظام فعّال.
12:04
It's why Google is Google,
313
712017
2153
إنه السبب في أن جوجل هو جوجل،
12:06
and it's why all these baseball teams use moneyball
314
714170
2462
و إنه السبب في أن كل
فرق كرة القاعدة هذه تستخدم التخطيط
فرق كرة القاعدة هذه تستخدم التخطيط
12:08
to win games.
315
716632
1781
للفوز بالمباريات.
12:10
The great news for us as well
316
718413
1737
إن الأخبار الرائعة بالنسبة لنا أيضاً
12:12
is that it's the way that we can transform
317
720150
1896
هي أنه هذه هي الطريقة
التي يمكننا من خلالها تغيير
التي يمكننا من خلالها تغيير
12:14
the American criminal justice system.
318
722046
2321
نظام العدالة الجنائية الأمريكية.
12:16
It's how we can make our streets safer,
319
724367
2357
إنها الطريقة التي يمكننا بها
جعل شوارعنا أكثر أماناً،
جعل شوارعنا أكثر أماناً،
12:18
we can reduce our prison costs,
320
726724
2299
و يمكننا تقليل تكلفة السجون،
12:21
and we can make our system much fairer
321
729023
2067
و يمكننا جعل نظامنا أكثر إنصاف بكثير
12:23
and more just.
322
731090
1725
و عدالة.
12:24
Some people call it data science.
323
732815
2162
بعض الأشخاص يسموه بعلم البيانات.
12:26
I call it moneyballing criminal justice.
324
734977
2301
و أنا أسميه تخطيط العدالة الجنائية.
12:29
Thank you.
325
737278
1804
شكراً.
12:31
(Applause)
326
739082
4093
تصفيق
ABOUT THE SPEAKER
Anne Milgram - Criminal justice reformerAnne Milgram is committed to using data and analytics to fight crime.
Why you should listen
Anne Milgram is focused on reforming systems through smart data, analytics and technology. She is currently a Professor of Practice and Distinguished Scholar in Residence at New York University School of Law, where she is building a Criminal Justice Innovation Lab, dedicated to using data and technology to transform the American criminal justice system. She also teaches seminars on criminal justice policy and human trafficking. Milgram began her career as a criminal prosecutor, serving in state, local and federal prosecution offices. She then became the Attorney General of the State of New Jersey, where she served as the Chief Law Enforcement Officer for the State and oversaw the Camden Police Department.
Though her work, Milgram seeks to bring the best of the modern world -- data, technology and analytics -- to bear in an effort to transform outdated systems and practices. Milgram is centered on creating a paradigm shift in how we think about innovation and reform in the criminal justice system and beyond.
Milgram graduated summa cum laude from Rutgers University and holds a Master of Philosophy in social and political theory from the University of Cambridge. She received her law degree from New York University School of Law.
Anne Milgram | Speaker | TED.com