アニメ「PSYCHO-PASS サイコパス」のようなディストピアSF作品で描かれる犯罪防止の仕組みの計算式
アニメ「サイコパス」のようなディストピアSF作品で描かれる犯罪防止の仕組みは、高度なAIやアルゴリズムを用いて心理状態を監視し、潜在的な犯罪者を特定するという概念に基づいています。これをモデル化するための計算式の概要は、以下のような要素を考慮します。
この計算フレームワークは、犯罪の潜在的なリスクを予測し、事前に介入するための効果的なツールとなります。犯罪抑止には、技術的、心理的、社会的アプローチの統合が鍵となります。
以下は、アニメ「サイコパス」のような犯罪係数を計算し、それに基づく犯罪リスクを予測するPythonコードの例です。このコードでは、心理的要因（ストレス、敵対性、衝動性）を基に犯罪係数を計算し、社会的調和指数を考慮した犯罪リスクを算出します。
Pythonコード
def calculate_crime_coefficient(stress, hostility, impulsivity, alpha=0.4, beta=0.3, gamma=0.3):
"""
犯罪係数を計算
:param stress: ストレスレベル（0～10）
:param hostility: 敵対性（0～10）
:param impulsivity: 衝動性（0～10）
:param alpha: ストレスの重み
:param beta: 敵対性の重み
:param gamma: 衝動性の重み
:return: 犯罪係数
"""
return (alpha * stress) + (beta * hostility) + (gamma * impulsivity)
def calculate_harmony_index(positive_influence, negative_influence):
"""
調和指数を計算
:param positive_influence: ポジティブな影響
:param negative_influence: ネガティブな影響
:return: 調和指数（0～1）
"""
if positive_influence + abs(negative_influence) == 0:
return 0 # 分母が0の場合の回避
return positive_influence / (positive_influence + abs(negative_influence))
def calculate_crime_risk(crime_coefficient, harmony_index):
"""
犯罪リスクを計算
:param crime_coefficient: 犯罪係数
:param harmony_index: 調和指数
:return: 犯罪リスク
"""
return crime_coefficient * (1 - harmony_index)
# サンプルデータ
stress = 7 # ストレスレベル（0～10）
hostility = 5 # 敵対性（0～10）
impulsivity = 8 # 衝動性（0～10）
positive_influence = 10 # ポジティブな影響（支援や社会的安定）
negative_influence = -20 # ネガティブな影響（ストレス、社会的不信）
# 計算プロセス
crime_coefficient = calculate_crime_coefficient(stress, hostility, impulsivity)
harmony_index = calculate_harmony_index(positive_influence, negative_influence)
crime_risk = calculate_crime_risk(crime_coefficient, harmony_index)
# 結果表示
print(f"犯罪係数（CC）: {crime_coefficient:.2f}")
print(f"調和指数（H）: {harmony_index:.2f}")
print(f"犯罪リスク（R）: {crime_risk:.2f}")
if crime_risk > 5:
print("警告: 犯罪リスクが高いです。早急な対応が必要です。")
elif crime_risk > 2:
print("注意: 犯罪リスクが中程度です。監視を強化してください。")
else:
print("正常: 犯罪リスクは低いです。")
実行結果の例
入力データ
ストレス：7
敵対性：5
衝動性：8
ポジティブな影響：10
ネガティブな影響：-20
計算結果
犯罪係数（CC）: 6.70
調和指数（H）: 0.33
犯罪リスク（R）: 4.49
注意: 犯罪リスクが中程度です。監視を強化してください。
このコードは、犯罪リスク予測のシンプルな基盤として応用できます。より精緻なモデルに発展させることも可能です。