Napovedni modeli v boju zoper kriminaliteto: revolucija ali kazen za revščino?

Zdi se, da postaja čedalje manj jasno, kakšen je dejanski potencial velikega podatkovja na širšem področju boja zoper kriminaliteto. Medtem ko so nekateri mnenja, da je čas, da postanejo statistični modeli, ki so zanesljivejši in hkrati lažji za uporabo ter cenejši od individualnega odločanja, pomembno orožje v boju zoper kriminaliteto na različnih ravneh (prim. npr. Anne Milgram: Why smart statistics are the key to fighting crime?), drugi opozarjajo, da so napovedni modeli, ki vključujejo storilčeve demografske in socioekonomske okoliščine,  »v ovoj znanosti zavita diskriminacija« (prim. npr. Sonja Starr: Evidence-based sentencing and the scientific rationalization of discrimination), in primer slabe (ustavnopravne) prakse.

Prava pot, je kot običajno, verjetno nekje vmes. Vsekakor je smotrno izkoristiti potencial velikega podatkovja v procesu odkrivanja, preiskovanja in dokazovanja kaznivega dejanja, saj ni dvoma, da lahko že povezava javno dostopnih baz velikega podatkovja razkrije relevantne informacije o posamezniku, ki bi sicer pristojnim organom ostale skrite. Je pa vprašljivo, ali (oziroma koliko) lahko modeli, temelječi na velikem podatkovju, verodostojno napovejo bodoče obnašanje posameznika, predvsem kadar ti modeli vključujejo okoliščine, na katere posameznik nima vpliva (spol, starost, barva kože, kraj bivanja ipd.). Poleg tega ni nepomembno, da številke in napovedi temeljijo na statističnem povprečju; posameznik pa je lahko (sam po sebi ali po okoliščinah, v katerih se znajde) silno ne-povprečno oziroma nepredvidljivo bitje.