論文の概要: Framework for developing quantitative agent based models based on qualitative expert knowledge: an organised crime use-case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00505v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 11:26:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-06 11:01:52.010074
• Title: Framework for developing quantitative agent based models based on qualitative expert knowledge: an organised crime use-case
• Title（参考訳）: 質的専門家知識に基づく定量的エージェントモデル構築のための枠組み--組織犯罪事例
• Authors: Frederike Oetker, Vittorio Nespeca, Thijs Vis, Paul Duijn, Peter Sloot, Rick Quax
• Abstract要約: 法執行目的で犯罪ネットワークをモデル化するためには、データの限られた供給を検証されたエージェントベースモデルに変換する必要がある。 現在の犯罪モデルに欠けているのは、モデラーとドメインエキスパートのための体系的で透明なフレームワークです。 この目的のために、FREIDA ( Framework for Expert-Informed Data-driven Agent-based model)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In order to model criminal networks for law enforcement purposes, a limited supply of data needs to be translated into validated agent-based models. What is missing in current criminological modelling is a systematic and transparent framework for modelers and domain experts that establishes a modelling procedure for computational criminal modelling that includes translating qualitative data into quantitative rules. For this, we propose FREIDA (Framework for Expert-Informed Data-driven Agent-based models). Throughout the paper, the criminal cocaine replacement model (CCRM) will be used as an example case to demonstrate the FREIDA methodology. For the CCRM, a criminal cocaine network in the Netherlands is being modelled where the kingpin node is being removed, the goal being for the remaining agents to reorganize after the disruption and return the network into a stable state. Qualitative data sources such as case files, literature and interviews are translated into empirical laws, and combined with the quantitative sources such as databases form the three dimensions (environment, agents, behaviour) of a networked ABM. Four case files are being modelled and scored both for training as well as for validation scores to transition to the computational model and application phase respectively. In the last phase, iterative sensitivity analysis, uncertainty quantification and scenario testing eventually lead to a robust model that can help law enforcement plan their intervention strategies. Results indicate the need for flexible parameters as well as additional case file simulations to be performed.
• Abstract（参考訳）: 法執行目的で犯罪ネットワークをモデル化するには、限られたデータの供給を検証されたエージェントベースモデルに変換する必要がある。 現在の犯罪モデルに欠けているのは、定性的データを量的規則に変換することを含む、計算犯罪モデリングのモデリング手順を確立するモデラーとドメインエキスパートのための体系的で透明なフレームワークである。 そこで我々はFREIDA (Framework for Expert-Informed Data-driven Agent-based model)を提案する。 論文全体を通して、犯罪コカイン代替モデル(CCRM)がFREIDA方法論の実証例として使用される。 CCRMにとって、オランダの犯罪コカインネットワークは、キングピンノードが削除されている場所をモデル化しており、残りのエージェントが破壊後に再編成し、ネットワークを安定した状態に戻すことが目標である。 事例ファイル、文献、インタビューなどの定性的データソースを経験則に翻訳し、データベースなどの量的ソースと組み合わせて、ネットワーク化されたabmの3次元(環境、エージェント、行動)を形成する。 4つのケースファイルがモデリングされ、トレーニングと検証スコアの両方でスコア付けされ、それぞれが計算モデルとアプリケーションフェーズに遷移する。 最後のフェーズでは、反復感度分析、不確実性定量化、シナリオテストが最終的に、法執行機関の介入戦略計画を支援する堅牢なモデルにつながる。 結果は、フレキシブルパラメータと追加のケースファイルシミュレーションの必要性を示している。

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