تحديد الأوصاف الجغرافية

2 من أصل 3

المثال الذي سقناه عن التحقق من بطاقة الائتمان هو توضيح مثير للاهتمام لنظام دعم القرار؛ لأنه يستند إلى فكرة أن عادات الناس متسقة بشكل معقول. ومن ثم فإن أجهزة الكمبيوتر الحديثة قادرة على حساب النطاق النموذجي لقيم ومواقع وأنواع المشتريات لأي شخص، ثم تشغيل تنبيهات إذا خرجت خطوات عملية الشراء عن تلك الحدود. وفي بعض الدول – لاسيما الولايات المتحدة الأمريكية – أخذت هذه الأفكار بُعداً إضافياً على يد سلطات تحصيل الضرائب؛ فلديهم معادلات تمكنهم من حساب القيمة النموذجية التي سيكون عليها الإقرار الضريبي لأي شخص يشغل وظيفة معينة. فإذا كان الإقرار المقدم مختلفاً اختلافاً ملحوظاً عما تقترحه المعادلة، يُجرى تدقيق حسابات هذا الشخص بعناية.

تعمل نظم تحديد أوصاف الجناة الجغرافية على أسس مشابهة لنظم دعم القرار الأخرى المذكورة. وتستخدم أكثر من غيرها عندما يرتكب مجرم سلسلة من الجرائم، ويكون الافتراض هو أننا مثلما يمكن أن ننزع إلى استخدام مجموعة متاجر بعينها في منطقة معينة، سينزع بالمثل أي مجرم إلى قصر نطاق جرائمه في منطقة محددة. وبالطبع لا يقوم جميع الجناة بذلك، بالضبط مثلما لا نتسوق دوماً في الأماكن نفسها. لكن النتيجة الجديرة بالملاحظة هي أن عدداً كافياً من المجرمين يتبع نسقاً بالنسبة للأماكن التي يختارونها لارتكاب الجرائم، وستكون هذه نقطة بداية مفيدة لمحاولة اكتشاف مكان إقامة المجرم.

ينتقل النظام بهذه الفكرة الأساسية خطوتين إضافيتين؛ أولاهما هي أنه يفترض أنه كلما بعد الجاني عن المنزل، تقل احتمالات إقدامه على ارتكاب جريمة. ثانيتهما هي إذا كانت “فرص” ارتكاب الجرائم موزعة توزيعاً متساوياً نسبياً حول منزله؛ فمن ثم يُتوقع أن تكون الجرائم نفسها موزعة حول منزله.