論文の概要: Unlocking Criminal Hierarchies: A Survey, Experimental, and Comparative Exploration of Techniques for Identifying Leaders within Criminal Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03355v2
- Date: Sat, 30 Mar 2024 21:46:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-02 14:15:46.196908
- Title: Unlocking Criminal Hierarchies: A Survey, Experimental, and Comparative Exploration of Techniques for Identifying Leaders within Criminal Networks
- Title（参考訳）: アンロックされた犯罪階層:犯罪ネットワーク内のリーダーを特定するための技術の調査、実験、比較検討
- Authors: Kamal Taha, Abdulhadi Shoufan, Aya Taha,
- Abstract要約: 本稿では,犯罪ネットワーク内の犯罪指導者の識別に使用される手法とアルゴリズムを網羅的に分析する。
それぞれの技術について,その有効性,限界,改善の可能性,今後の展望について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418581
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This survey paper offers a thorough analysis of techniques and algorithms used in the identification of crime leaders within criminal networks. For each technique, the paper examines its effectiveness, limitations, potential for improvement, and future prospects. The main challenge faced by existing survey papers focusing on algorithms for identifying crime leaders and predicting crimes is effectively categorizing these algorithms. To address this limitation, this paper proposes a new methodological taxonomy that hierarchically classifies algorithms into more detailed categories and specific techniques. The paper includes empirical and experimental evaluations to rank the different techniques. The combination of the methodological taxonomy, empirical evaluations, and experimental comparisons allows for a nuanced and comprehensive understanding of the techniques and algorithms for identifying crime leaders, assisting researchers in making informed decisions. Moreover, the paper offers valuable insights into the future prospects of techniques for identifying crime leaders, emphasizing potential advancements and opportunities for further research. Here's an overview of our empirical analysis findings and experimental insights, along with the solution we've devised: (1) PageRank and Eigenvector centrality are reliable for mapping network connections, (2) Katz Centrality can effectively identify influential criminals through indirect links, stressing their significance in criminal networks, (3) current models fail to account for the specific impacts of criminal influence levels, the importance of socio-economic context, and the dynamic nature of criminal networks and hierarchies, and (4) we propose enhancements, such as incorporating temporal dynamics and sentiment analysis to reflect the fluidity of criminal activities and relationships
- Abstract（参考訳）: 本調査では,犯罪ネットワーク内の犯罪指導者の識別に使用される手法とアルゴリズムを網羅的に分析する。
それぞれの技術について,その有効性,限界,改善の可能性,今後の展望について検討する。
犯罪のリーダーを特定し、犯罪を予測するアルゴリズムに焦点を当てた既存の調査論文が直面している主な課題は、これらのアルゴリズムを効果的に分類することである。
そこで本研究では,アルゴリズムを階層的により詳細なカテゴリと特定のテクニックに分類する手法を新たに提案する。
本論文は、異なるテクニックをランク付けするための実証的および実験的評価を含む。
方法論の分類学、経験的評価、実験的な比較の組み合わせは、犯罪指導者を識別する技術とアルゴリズムの微妙で包括的な理解を可能にし、研究者が情報的な決定を下すのを助ける。
さらに,本論文は,犯罪指導者の特定技術や今後の研究の可能性を強調し,今後の展望について貴重な知見を提供する。
1)PageRankとEigenvector中心性はネットワーク接続のマッピングに信頼性があり、(2)Katz Centralityは間接リンクを通じて影響力のある犯罪者を効果的に識別し、刑事ネットワークにおいてその重要性を強調し、(3)現在のモデルは犯罪の影響レベル、社会経済的文脈の重要性、および犯罪ネットワークと階層の動的性質を考慮せず、(4)時間的ダイナミクスと感情分析を取り入れて犯罪活動と関係の流動性を反映する拡張を提案する。
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