論文の概要: FREIDA: A Framework for developing quantitative agent based models based on qualitative expert knowledge: an example of organised crime

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00505v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 10:31:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:18:05.187814
• Title: FREIDA: A Framework for developing quantitative agent based models based on qualitative expert knowledge: an example of organised crime
• Title（参考訳）: FREIDA:定性的専門家知識に基づく定量的エージェントベースモデル構築のためのフレームワーク:組織犯罪の事例
• Authors: Frederike Oetker, Vittorio Nespeca, Rick Quax,
• Abstract要約: 組織犯罪ネットワークのABMの開発は法執行戦略を支持するが、量的データ不足によって制限されることが多い。 FREIDAは、定性的および定量的なデータを組み合わせて、データスパースコンテキストにおけるABMの開発と訓練、検証を行う混合メソッドフレームワークである。 Freidaは、限られたデータで堅牢なABM開発を可能にし、法執行機関の決定とリソース割り当てを支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Developing ABMs of organized crime networks supports law enforcement strategies but is often limited by scarce quantitative data. This challenge extends to other psychosocial contexts like mental health and social systems. While qualitative data from reports and interviews is more accessible, current ABM methodologies struggle to integrate both data types effectively. To address this, we propose FREIDA, a mixed-methods framework that combines qualitative and quantitative data to develop, train, and validate ABMs in data-sparse contexts. FREIDA's four-phase process includes data acquisition, conceptual modeling, computational implementation, and model assessment. Using Thematic Content Analysis (TCA), Expected System Behaviors (ESBs) are translated into Training Statements (TS) for calibration and Validation Statements (VS) for assessment. Iterative sensitivity analysis and uncertainty quantification refine the model's accuracy. We apply FREIDA to a case study of the Netherlands cocaine network, producing the Criminal Cocaine Replacement Model (CCRM) to simulate kingpin removal dynamics. FREIDA enables robust ABM development with limited data, aiding law enforcement decisions and resource allocation.
• Abstract（参考訳）: 組織犯罪ネットワークのABMの開発は法執行戦略を支持するが、量的データ不足によって制限されることが多い。 この課題は、メンタルヘルスや社会システムといった他の心理社会的文脈にも及んでいる。 レポートやインタビューからの質的なデータはよりアクセスしやすいが、現在のABM手法は両方のデータタイプを効果的に統合するのに苦労している。 そこで本研究では,定性的・定量的なデータを組み合わせてデータスパース状況下でのABMの開発,訓練,検証を行う混合メソドックスフレームワークであるFREIDAを提案する。 FREIDAの4段階プロセスには、データ取得、概念モデリング、計算実装、モデルアセスメントが含まれる。 Thematic Content Analysis(TCA)を用いて、期待されたシステム行動(ESB)をトレーニングステートメント(TS)に変換し、キャリブレーションと検証ステートメント(VS)を評価します。 反復感度分析と不確実性定量化によりモデルの精度が向上する。 我々はオランダのコカインネットワークのケーススタディにFREIDAを適用し、キングピン除去ダイナミクスをシミュレートするためにCCRM(Criminal Cocaine Replacement Model)を作成した。 FREIDAは、限られたデータで堅牢なABM開発を可能にし、法執行機関の決定と資源配分を支援する。

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