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2023 年度使用武力报告
自 2022 年 7 月 1 日起，除合规戴手铐或不受抵抗的押送外，执法人员故意使用任何身体手段来控制、约束或拘留个人，取代了之前的使用武力报告要求：“任何时候使用武力来抵消身体斗争。”去年的报告中报告了 1,415 次使用武力，而 2021 年只有 593 次。最初的增长是由于立法要求对新行动进行统计。由于这些重要变化仅在去年的一部分时间内有效，因此 2023 年是收集数据的第一年，同时考虑了这两个新因素。2023 年发生了 1,722 起使用武力事件，预计比前一年的 1,415 起有所增加。去年的服务呼叫也从前一年的 193,306 次增加到 206,407 次。报警电话与使用武力的数据表明，在不到 1% 的事件中，武力始终被使用。2023 年，这一比率为 0.83%，即每 1,000 次报警电话中有 8 次使用武力。通常情况下，警察最常用的武力类型就是用手与拒捕者搏斗。2023 年，逮捕或试图逮捕、送达紧急评估请愿书以及防御袭击占警察需要使用武力应对抵抗活动的 83%，而 2022 年这一比例为 76%。
2020 年 2 月 26 日星期三人工智能可以帮助……
让警方更准确地开展预防工作 新研究表明，机器学习方法在评估哪些家庭暴力受害者面临的风险最高方面比传统风险评估有效得多。 经济绩效中心 (CEP) 的研究《比较家庭暴力案件风险评估的传统方法和机器学习方法》显示，在警方接到的家庭暴力电话中，超过十分之一 (11.8%) 的人会在一年内再次打电话举报重复发生的暴力袭击。 警方需要评估家庭暴力受害者再次成为攻击目标的风险，以保护受害者安全并防止未来发生暴力事件。目前，这是使用一组标准化问题来完成的。但 CEP 的研究人员已经找到了一种更准确地预测此类重复袭击的方法——让警方有更好的机会防止严重伤害。 “家庭暴力是一个全球性问题，”报告合著者、CEP 博士后研究经济学家 Ria Ivandić 博士说。“在美国，大约四分之一的女性在一生中会遭受严重的亲密伴侣暴力。在英格兰，家庭暴力占所有伤害性袭击的三分之一。 “我们发现，机器学习系统可以分析现有信息，包括犯罪记录、报警电话和已报告的暴力事件，比警方目前使用的标准化问卷更准确地识别重复事件的风险。 “这一点至关重要，因为 HMICFRS 1 最近的一份报告显示，监察局担心警方有时处理家庭暴力事件的速度太慢，超过四分之一的警方在处理案件时出现延误。他们还发现，在少数案件中，延误是因为警方没有足够的警力来处理。” 研究人员——芝加哥大学哈里斯公共政策学院城市政策教授 Jeffrey Grogger、Ivandić 博士和 CEP 警务和犯罪研究小组主任 Tom Kirchmaier——分析了 2014 年 4 月至 2018 年 7 月期间大曼彻斯特警察局接到的 165,000 多起有关家庭暴力的电话。