일반적 순찰활동과 불심검문에 의한 범죄예방 활동은 범죄가 군집화되고, 도시의 일부지역에 불균형적으로 몰리는 집락화(集落化, clustering) 경향을 보임에 따라 비효율적이 되면서, 자연스럽게 범죄예측에 의한 치안활동이 주목을 받게 되었다. 범죄예측에 의한 치안활동은 계량적 분석을 사용하여 범죄 행위 발생 가능성이 있는 목표를 제공하는 통계적 예측기법을 통하여 범죄를 예방하거나 이미 행해진 범죄를 해결하는 것으로 정의된다. 기술의 발전에 따라 범죄 패턴을 이해하게 되면서, 경찰은 반작용적 대응보다는 예측적인 행보 쪽으로 옮겨가게 되었다. 범죄예측 시스템은 과거의 사건 데이터를 분석해서 향후 발생가능성이 있는 범죄, 범인 등을 예측한다는 것인데, 미국에서는 경찰이 통계적 기법에 의한 범죄예측과 특정범죄 묘사, 범죄의 특징을 보여주는 챠트 등의 디지털 맵에 의존하는 현상이 최근 두드러졌다. 뉴욕시 경찰청은 20년 전 컴프스타트(CompStat)란 데이터기반의 컴퓨터 범죄분석시스템을 도입하였다. 도입초기에는 범죄가 발생한 장소를 종합한 지도를 만들어 지역별 경찰 고위 간부의 책임을 묻는 수준이었다면, 현재는 범죄가 언제 발생할지 거의 실시간으로 예측하는 분석(analytics) 시스템으로 진화하고 있다. 그 외에도 상당수의 미 경찰이 High Crime Area(이하 HCA로 약칭)나 범죄활동이 증가된 지역을 확인하여주는 범죄예측 소프트웨어를 사용하고 있다. 이러한 범죄예측 소프트웨어는 범죄는 본질적으로 분산되지 않는다는 사실을 이용하여 장차 범죄가 발생할 취약지점을 예측하기 위하여 지리정보 시스템과 복잡한 알고리즘을 사용한다. 이러한 취약지역 예측 기술을 뒷받침하는 논리는 어떤 특정지역에서의 범죄를 유발하는 어떤 환경적 취약요소가 있고, 이러한 취약요소에 대한 반복적 관찰을 통해 분석가나 알고리즘이 범죄발생 예상지점을 예측할 수 있다는 것이다.
순찰활동과 불심검문이 비효율적이 되면서 범죄예측에 의한 치안활동이 부각됐고 이는 계량적 분석을 사용하여 통계적 예측기법을 통하여 범죄를 예방 또는 행해진 범죄를 해결하는 것이다. 범죄예측 시스템은 사건 데이터를 분석해 범죄, 범인 등을 예측하는 것인데, 미국은 챠트 등의 디지털 맵에 의존이 두드러졌다. 상당수의 미 경찰이 범죄예측 소프트웨어를 사용하고 범죄는 본질적으로 분산되지 않는다는 사실을 이용하여 취약요소에 대한 반복적 관찰을 통해 분석가나 알고리즘이 예상지점을 예측할 수 있다는 것이다. 